Congestionamento de vias
Os modelos de dados do Roads Management Insights para duração da viagem e leitura de velocidade são criados combinando diferentes fontes de informação:
Dados agregados de mapas:a fonte mais importante são os dados agregados e anonimizados do Google Maps, que permitem que o app calcule a velocidade em tempo real dos veículos em vias de todo o mundo.
Dados históricos de trânsito:com o tempo, os dados agregados do usuário são usados para criar padrões históricos de trânsito, que ajudam o sistema a entender o trânsito "normal" de uma via específica em qualquer horário e dia da semana.
Dados complementares:os dados históricos são combinados com outras informações, incluindo dados de terceiros de parceiros, como departamentos de transporte locais, além de feedback do usuário em tempo real de usuários do Maps que relatam incidentes, como acidentes ou obras.
A IA combina essas fontes de informação para entender as condições atuais com dados em tempo real e fornecer previsões básicas com dados históricos. Essa fusão é fundamental para a previsão de rotas. Por exemplo:
- Rotas curtas dependem muito de informações atuais e em tempo real.
- Rotas mais longas usam modelagem avançada de IA, em que os segmentos próximos são previstos usando dados em tempo real, enquanto os segmentos mais distantes dependem mais de padrões históricos.
- As vias com sinais limitados em tempo real dependem mais dos dados históricos para prever desacelerações.
Tabelas do BigQuery
Para consultar os dados acumulados de duração e velocidade da viagem, consulte a tabela historical_travel_time no BigQuery.