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有種無法叫做車到山前竟無路,每一次走了冤枉路,都不由得感嘆地圖的時效性有多么重要!如何跟得上千變?nèi)f化的路況,在地圖上及時反映道路變化,讓用戶少走冤枉路?百度地圖標注從車輛運轉(zhuǎn)軌道發(fā)現(xiàn)頭緒,實現(xiàn)數(shù)據(jù)更新的方法,或許是解決這個問題的最好答案。 數(shù)據(jù)挖掘:從海量軌道中發(fā)現(xiàn)頭緒 提起地圖的數(shù)據(jù)更新,傳統(tǒng)方法分為收集車收集和用戶端標示兩種。但若要實現(xiàn)實時的數(shù)據(jù)收集更新,對純?nèi)斯ぷ鳂I(yè)來講相當辛苦,簡直等于不可能完結(jié)的使命。因而,百度地圖標注利用AI算法能力,每分每秒從萬千車輛運轉(zhuǎn)軌道的大數(shù)據(jù)中,提煉出有用信息進行剖析,終究實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時更新。那么,詳細是怎樣做到的呢? 軌道投影到地圖上的呈現(xiàn)成果 一般來講,我們將軌道定義為空間方位點連成的序列,因而假如一條道路上呈現(xiàn)了很多車輛行進的軌道,則將有很多的軌道投影到地圖上,成果就將呈現(xiàn)出如上圖相同顏色深淺紛歧的線條。顏色越深的地方,說明軌道越多。此刻,百度地圖標注就能夠依據(jù)是否持續(xù)有軌道呈現(xiàn)來做出基礎(chǔ)性判別,剖析一條路是否存在或消失。 在此之前,需求先提取軌道的特征進行初步判別。以長度特征為例,若一段軌道長度為100KM,更可能是轎車走的;若軌道長度為100M,則不太好判別,需求以此類推,用不同特征進行多輪初步判別。其次,要把軌道對應(yīng)到現(xiàn)有道路數(shù)據(jù)上,這一環(huán)節(jié)被稱之為地圖匹配。因為在現(xiàn)實生活中,一個人不可能瞬間從一條路切換到另一條路上,因而能夠憑借序列解碼算法來實現(xiàn),將紛繁復(fù)雜的定位點逐個匹配。 地圖匹配示意圖 模型剖析,深入研討做出精準判別 完結(jié)地圖匹配這一環(huán)節(jié)后,就能夠進一步判別道路是否能夠通行。如圖所示,北京市萬泉河匝道本來處于施工狀況,2018年6月28日,百度地圖標注監(jiān)測到鄰近呈現(xiàn)了很多新軌道,便依據(jù)軌道的速度散布,進行機器分類,判別出這條軌道是由轎車行進發(fā)生的。一起將軌道的坐標點做地圖匹配,確定這些軌道是在施工道路上發(fā)生的。再依據(jù)呈渙散狀況的軌道結(jié)尾,判別出發(fā)生軌道的車輛并非施工車輛,而是正常的社會車輛。至此,根本就能夠認定出,這條施工路段現(xiàn)已能夠通行了。 通行狀況判別 除了慣例的通行狀況判別之外,百度地圖標注還能依據(jù)對軌道特點的研討,判別出是否存在了時段性交規(guī)。如在某一時段中,路段的軌道數(shù)量突然下降,之后又突然提高。但當?shù)厝w出行需求并未呈現(xiàn)這樣的情況。所以軌道下降很可能是人為約束造成的,又因為發(fā)生驟變的時間點非常的規(guī)整,然后能夠推測,此處很可能有一個僅在14點-16點期間禁止通行的分時段交規(guī)。 依據(jù)時間進行通行狀況判別 經(jīng)過軌道處理,百度地圖標注以分鐘級的速度,每天更新上萬條道路的通行狀況,讓千萬用戶的導(dǎo)航道路愈加精準。當用戶開車時收到百度地圖標注送上的溫馨提醒后,發(fā)現(xiàn)一條本來需求繞行的路現(xiàn)已開通了,相信也會進一步感知到百度地圖標注用AI為用戶帶來的切實福利。 百度地圖標注黑科技科普月系列至今已畫上句號,經(jīng)過連續(xù)5期的內(nèi)容,我們?yōu)榇蟊娞嵝讶粘9δ鼙澈蟮募夹g(shù)支柱,并進一步解讀日常中觸手可及的智能生活從何而來。百度地圖標注作為出行行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者,每時每刻都在為用戶的出行保駕護航。AI不斷進化,下一個篇章中百度地圖標注與AI的故事,又將是值得期待的新時代期望。
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