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推出階段說明。
參考資料
透過集合功能整理內容
你可以依據偏好儲存及分類內容。
本頁面提供訓練模型所用 BigQuery 資料表的指南，包括結構定義和欄位說明。您也會看到資料結構的核心概念 (快照、資產和觀察) 細目，以及相關表格的使用詳情。
snapshots
快照是資料集在特定時間點的固定副本，無法變更。快照資料表提供與快照相關聯的中繼資料，方便您從高層次瞭解資料的時間狀態。
| 資料欄名稱 |
類型 |
說明 |
snapshot_id |
STRING |
快照的專屬 ID。可做為合併資料表的鍵。 |
subscription_id |
STRING |
訂閱項目的專屬 ID。 |
creation_time |
TIMESTAMP |
採用 ISO 8601 格式的時間戳記，例如 2019-09-25 17:26:27.757171 UTC。 |
all_observations
「觀測」是指在現實世界中看到資產。與資產不同的是，觀測資料包含資產偵測的中繼資料，也就是圖片的拍攝時間和攝影機位置。
all_observations 表格會提供所有快照的觀察結果。您可以使用這份表格，偵測快照之間觀察到的差異。
| 資料欄名稱 |
類型 |
說明 |
snapshot_id |
STRING |
快照的專屬 ID。可做為合併資料表的鍵。 |
asset_id |
STRING |
資產的專屬 ID。 |
asset_type |
STRING |
資產的主要分類，例如ASSET_CLASS_ROAD_SIGN。 |
location |
STRUCT |
包含經緯度座標 (浮點數) 的結構體。 |
detection_time |
TIMESTAMP |
採用 ISO 8601 格式的時間戳記，例如 2019-09-25 17:26:27.757171 UTC。 |
observation_id |
STRING |
可明確識別觀察項目的字串。 |
bbox |
STRUCT |
結構體的結構體，內含與資產定界框對齊的 x/y 座標。 |
camera_pose |
STRUCT |
結構體，內含經緯度、海拔高度 (以公尺為單位)、俯仰角、航向和橫滾角的浮點數。 |
capture_time |
TIMESTAMP |
採用 ISO 8601 格式的時間戳記，例如 2019-09-25 17:26:27.757171 UTC。 |
gcs_uri |
STRING |
圖片的 Google Cloud Storage URI。 |
map_url |
STRING |
顯示觀測地點的 Google 地圖網址。 |
all_assets
「資產」是指現實世界中的物體。all_assets 表格會提供所有快照中的資產。您可以使用這份表格，偵測快照之間的資產差異。
| 資料欄名稱 |
類型 |
說明 |
asset_id |
STRING |
資產的專屬 ID。 |
snapshot_id |
STRING |
快照的專屬 ID。可做為合併資料表的鍵。 |
asset_type |
STRING |
資產的主要分類，例如ASSET_CLASS_ROAD_SIGN。 |
observation_id |
STRING |
可明確識別觀察項目的字串。 |
location |
STRUCT |
包含經緯度座標 (浮點數) 的結構體。 |
detection_time |
TIMESTAMP |
採用 ISO 8601 格式的時間戳記，例如 2019-09-25 17:26:27.757171 UTC。 |
latest_observations
latest_observations 表格只會提供最近一次快照的觀察結果。
| 資料欄名稱 |
類型 |
說明 |
snapshot_id |
STRING |
快照的專屬 ID。可做為合併資料表的鍵。 |
asset_id |
STRING |
資產的專屬 ID。 |
asset_type |
STRING |
資產的主要分類，例如ASSET_CLASS_ROAD_SIGN。 |
location |
STRUCT |
包含經緯度座標 (浮點數) 的結構體。 |
detection_time |
TIMESTAMP |
採用 ISO 8601 格式的時間戳記，例如 2019-09-25 17:26:27.757171 UTC。 |
observation_id |
STRING |
可明確識別觀察項目的字串。 |
bbox |
STRUCT |
結構體的結構體，內含與資產定界框對齊的 x/y 座標。 |
camera_pose |
STRUCT |
結構體，內含經緯度、海拔高度 (以公尺為單位)、俯仰角、航向和橫滾角的浮點數。 |
capture_time |
TIMESTAMP |
採用 ISO 8601 格式的時間戳記，例如 2019-09-25 17:26:27.757171 UTC。 |
gcs_uri |
STRING |
圖片的 Google Cloud Storage URI。 |
map_url |
STRING |
顯示觀測地點的 Google 地圖網址。 |
latest_assets
latest_assets 表格只會提供最近一次快照中的資產。
| 資料欄名稱 |
類型 |
說明 |
asset_id |
STRING |
資產的專屬 ID。 |
snapshot_id |
STRING |
快照的專屬 ID。可做為合併資料表的鍵。 |
asset_type |
STRING |
資產的主要分類，例如ASSET_CLASS_ROAD_SIGN。 |
observation_id |
STRING |
可明確識別觀察項目的字串。 |
location |
STRUCT |
包含經緯度座標 (浮點數) 的結構體。 |
detection_time |
TIMESTAMP |
採用 ISO 8601 格式的時間戳記，例如 2019-09-25 17:26:27.757171 UTC。 |
除非另有註明，否則本頁面中的內容是採用創用 CC 姓名標示 4.0 授權，程式碼範例則為阿帕契 2.0 授權。詳情請參閱《Google Developers 網站政策》。Java 是 Oracle 和/或其關聯企業的註冊商標。
上次更新時間：2025-08-31 (世界標準時間)。
[null,null,["上次更新時間：2025-08-31 (世界標準時間)。"],[],[],null,["# Reference\n\nThis page provides a guide to the BigQuery tables used for training models,\nincluding their schemas and field descriptions. You'll also find a breakdown of\nthe core concepts---snapshots, assets, and observations---that structure the data,\nalong with details on how to use the tables where relevant.\n\n`snapshots`\n-----------\n\nA snapshot is a fixed, unchangeable copy of a dataset at a specific moment in\ntime. The snapshot table provides metadata associated with snapshots, to\nallow you to understand the temporal state of the data at a high level.\n\n| Column name | Type | Description |\n|-------------------|-----------|----------------------------------------------------------------------|\n| `snapshot_id` | STRING | Unique identifier for the snapshot. Used as a key to join tables. |\n| `subscription_id` | STRING | Unique identifier for the subscription. |\n| `creation_time` | TIMESTAMP | ISO 8601 formatted timestamp e.g., `2019-09-25 17:26:27.757171 UTC`. |\n\n`all_observations`\n------------------\n\nAn \"observation\" is a sighting of an asset in the real world. Observations\ndiffer from assets in that they contain metadata for the detection of an asset,\ni.e., the time the image was captured and the position of the camera.\n\nThe `all_observations` table provides observations from all snapshots. You can\nuse this table to detect differences in observations between snapshots.\n\n| Column name | Type | Description |\n|------------------|-----------|---------------------------------------------------------------------------------------|\n| `snapshot_id` | STRING | Unique identifier for the snapshot. Used as a key to join tables. |\n| `asset_id` | STRING | Unique identifier for the asset. |\n| `asset_type` | STRING | Major classification of the asset e.g., `ASSET_CLASS_ROAD_SIGN`. |\n| `location` | STRUCT | Struct containing lat/lng coordinates as floats. |\n| `detection_time` | TIMESTAMP | ISO 8601 formatted timestamp e.g., `2019-09-25 17:26:27.757171 UTC`. |\n| `observation_id` | STRING | String that uniquely identifies the observation. |\n| `bbox` | STRUCT | Struct of structs containing the x/y coordinates aligning the asset's bounding box. |\n| `camera_pose` | STRUCT | Struct containing floats for lat/lng, altitude (in meters), pitch, heading, and roll. |\n| `capture_time` | TIMESTAMP | ISO 8601 formatted timestamp e.g., `2019-09-25 17:26:27.757171 UTC`. |\n| `gcs_uri` | STRING | Google Cloud Storage URI where the image is hosted. |\n| `map_url` | STRING | Google Maps URL that shows the location of the observation. |\n\n`all_assets`\n------------\n\nAn \"asset\" is an object in the real world. The `all_assets` table provides\nassets from all snapshots. You can use this table to detect differences in\nassets between snapshots.\n\n| Column name | Type | Description |\n|------------------|-----------|----------------------------------------------------------------------|\n| `asset_id` | STRING | Unique identifier for the asset. |\n| `snapshot_id` | STRING | Unique identifier for the snapshot. Used as a key to join tables. |\n| `asset_type` | STRING | Major classification of the asset e.g., `ASSET_CLASS_ROAD_SIGN`. |\n| `observation_id` | STRING | String that uniquely identifies the observation. |\n| `location` | STRUCT | Struct containing lat/lng coordinates as floats. |\n| `detection_time` | TIMESTAMP | ISO 8601 formatted timestamp e.g., `2019-09-25 17:26:27.757171 UTC`. |\n\n`latest_observations`\n---------------------\n\nThe `latest_observations` table provides observations only from the most recent\nsnapshot.\n\n| Column name | Type | Description |\n|------------------|-----------|---------------------------------------------------------------------------------------|\n| `snapshot_id` | STRING | Unique identifier for the snapshot. Used as a key to join tables. |\n| `asset_id` | STRING | Unique identifier for the asset. |\n| `asset_type` | STRING | Major classification of the asset e.g., `ASSET_CLASS_ROAD_SIGN`. |\n| `location` | STRUCT | Struct containing lat/lng coordinates as floats. |\n| `detection_time` | TIMESTAMP | ISO 8601 formatted timestamp e.g., `2019-09-25 17:26:27.757171 UTC`. |\n| `observation_id` | STRING | String that uniquely identifies the observation. |\n| `bbox` | STRUCT | Struct of structs containing the x/y coordinates aligning the asset's bounding box. |\n| `camera_pose` | STRUCT | Struct containing floats for lat/lng, altitude (in meters), pitch, heading, and roll. |\n| `capture_time` | TIMESTAMP | ISO 8601 formatted timestamp e.g., `2019-09-25 17:26:27.757171 UTC`. |\n| `gcs_uri` | STRING | Google Cloud Storage URI where the image is hosted. |\n| `map_url` | STRING | Google Maps URL that shows the location of the observation. |\n\n`latest_assets`\n---------------\n\nThe `latest_assets` table provides assets only from the most recent snapshot.\n\n| Column name | Type | Description |\n|------------------|-----------|----------------------------------------------------------------------|\n| `asset_id` | STRING | Unique identifier for the asset. |\n| `snapshot_id` | STRING | Unique identifier for the snapshot. Used as a key to join tables. |\n| `asset_type` | STRING | Major classification of the asset e.g., `ASSET_CLASS_ROAD_SIGN`. |\n| `observation_id` | STRING | String that uniquely identifies the observation. |\n| `location` | STRUCT | Struct containing lat/lng coordinates as floats. |\n| `detection_time` | TIMESTAMP | ISO 8601 formatted timestamp e.g., `2019-09-25 17:26:27.757171 UTC`. |"]]
