Veri temeli

Seyahat Süresi ve Hız Okuma için Yol Yönetimi Analizleri veri modelleri, farklı bilgi kaynakları birleştirilerek oluşturulur:

  • Toplu harita verileri: En önemli kaynak, Google Haritalar'dan alınan toplu ve anonimleştirilmiş verilerdir. Bu veriler, Google Haritalar'ın dünya genelindeki yollarda araçların gerçek zamanlı hızını hesaplamasına olanak tanır.

  • Geçmiş trafik verileri: Toplanan kullanıcı verileri zaman içinde geçmiş trafik kalıplarını oluşturmak için kullanılır. Bu kalıplar, sistemin belirli bir yolun herhangi bir zamanda ve haftanın herhangi bir gününde "normal" trafiğini anlamasına yardımcı olur.

  • Ek veriler: Geçmiş veriler, yerel Ulaştırma Daireleri gibi iş ortaklarından alınan üçüncü taraf bilgileri ve kaza ya da inşaat gibi olayları bildiren Haritalar kullanıcılarından alınan anlık kullanıcı geri bildirimleri de dahil olmak üzere diğer verilerle birleştirilir.

Yapay zeka, mevcut koşulları anlık verilerle anlamak ve geçmiş verilerle temel tahminler sağlamak için bu bilgi kaynaklarını birleştirir. Bu birleştirme, rotaların nasıl tahmin edildiği açısından önemlidir. Örneğin:

  • Kısa rotalar büyük ölçüde güncel ve anlık bilgilere bağlıdır.
  • Daha uzun rotalarda gelişmiş yapay zeka modellemesi kullanılır. Bu modellemede, yakındaki segmentler anlık veriler kullanılarak tahmin edilirken daha uzaktaki segmentlerde geçmiş kalıplar daha fazla kullanılır.
  • Gerçek zamanlı sinyallerin sınırlı olduğu yollarda, yavaşlamaları tahmin etmek için geçmiş veriler daha fazla kullanılır.

Daha fazla bilgi

Google'ın yol bilgileri hakkında daha fazla bilgiyi aşağıdaki Google blog yayınlarında bulabilirsiniz: