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是什么让百度地图标注的事故预测如此准确? 谷歌地图标注

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谷歌导航地图标注
是什么让百度地图标注的事故预测如此准确?
来源 :百度地图标注   作者 :百度地图标注   发表时间 : 2018-11-23 07:20:08   浏览 :

百度地图标注如何经过大数据的自学才能,进行堪比“福尔摩斯”的交通事端推演,找出引起拥堵的真正原因,并及时送上提示和时刻参考,避免用户误入一场由事端引起的“世纪大堵车”。
你知道自己每年要浪费多少时刻在堵车中吗?答案恐怕是难以估量的。尤其是事端形成的拥堵,一旦发作交通事端,高速路也变成了“降速路”。不过,有的导航却好像有着“未卜先知”的才能,即使没有用户上报,也可以准确估测事端并提示拥堵时刻。
“小度助手估测当时路途可能发作了事端,请交游车辆提早注意避让。”“已拥堵超越2小时,超越1小时散失。”信任不少用过百度地图标注的人都见过相似的提示,当感叹越来越精准的地图软件让出行更顺利之时,你是不是也好奇过,它是怎样知道前面有事端,而且这么判别的这么快、这么准就?这就要归功于大数据的功劳。

百度地图标注


整体而言,百度地图标注之所以可以洞察交通事端,主要是经过大数据才能,学习用户上报事情的特征,结合当时路段的实时轨道特征,进行时空校验,从而判别事端信息。
首要,要在拥堵路途中选取前后一段时刻都有用户上报的路段作为正样本,这意味着这段路的确发作了事端,再选取前后很大范围都没有用户上报的路段作为负样本。当然,这样选取的负样本数量会远远多于正样本,需要按照通行流量对负样本排序,选其间流量较大的前几名,用以平衡正负样本的数量。
其次,要提取路途的特征。这既包括长度,限速、通行等级等本身特点,也包括实时路况速度,路段前史拥堵概率等路段特征,一起还包括上下游实时路况拥堵程度、前史上下游发作事端概率等连续性的空间特征。
接下来,就是进行模型猜测。按照路途等级等信息,可将样本区分为不同类别。别离训练出不同类别的样本和不同城市的模型。顺次访问不同的模型组合,寻找作用最优的“人工集成模型”。集成后的模型应用在不同城市时,别离运用不同的标准来区分。至此,便完成了对事端的判别。
最终,推断出确有事端发作时,就到了进一步判别事端发作方位的环节。这一环节可分为两种情况:如果拥堵路段速度改变不大,则用训练好的“回归模型”猜测事端方位;若拥堵路段速度改变较大,则拟合速度的二次曲线,输入路途中多个坐标实验,速度最小值偏下游的地方就是事端的发作地。
判别事端及其方位后,就是第一时刻奉告用户。百度地图标注的事端提示在准确性的基础上还包括了许多其他细节,事端方位、距离、经过时刻、预计散失时刻等一应俱全,用户看起来更明晰直观。
讲完了事端推演,咱们来说说拥堵路段的散失时刻是如何计算的。
关于拥堵的散失时刻,咱们可以理解为未来一段时刻的路况猜测。现在百度地图标注完成了分钟级散失时刻猜测,举个例子,如果咱们猜测未来5分钟路况别离是拥堵,拥堵,拥堵,疏通,疏通,那么对应的散失时刻就是三分钟。
现在百度地图标注实时路况监测的准确率在99%以上,因此路况猜测通常以实时路况作为样本。关于要猜测的路段,百度地图标注将时刻维度与前史路况、实时路况、路段长度、通行才能等归纳影响要素归入DNN神经网络,别离得出疏通,缓行,拥堵,严重拥堵4个级别路况。再以每分钟内的通行情况是疏通仍是拥堵,来推断这段拥堵的散失时刻。
流动的交通使路况改变万千,要完成精准的交通服务,离不开大数据的支撑。不得不说,基于大数据资源进行深层次挖掘的百度地图标注,给咱们带来了更有保障的出行和愈加便利的日子。而关于未来交通的猜测,也有望成为交通大数据的又一个核心价值。

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