为什么、一类的地图软件可以最快地知道各地道路的路况?
大熊小黑粉
Dink_Tary
Fox’s——
1.常见的道路状况检测设备,例如道路摄像头,测速雷达和地面感应线圈。除了监视车辆违规行为之外,这些摄像机或设备还可以检测传统的道路状况信息,例如道路占用率,交通和速度。
2.使用GPS识别道路状况信息监视,例如摄像机或安装在公共交通上的GPS,例如出租车的GPS终端,基本上每隔一段时间就会将信息发送到监视中心,并且该信息包括位置信息,车速,行驶方向等,当收集数据量时,可以形成动态的实时路况信息监视网络。例如,对于每个出租车的GPS数据,如果在道路网络上找到具有最接近距离和相同方向的路段,则可以认为车辆当时正在该路段上行驶。然后,将每个GPS数据的平均速度计算为路段的平均速度。然后定义一个速度间隔以表示每个间隔的范围,例如0-20 km / h表示拥堵,20-40 km / h表示慢速行驶,40 km / h或更高表示平滑。知道了这些数据后,路段会根据其路况值绘制成无法绘制的颜色,并显示在地图上。这就是,等地图软件在各种道路上行驶的路况原理。
3.实际上,在了解了上述原则之后,此类地图基本上与运输署进行了数据合作,例如在官方网站上收集交通管制通告,1当地交通广播电台广播的信息以及互联网信息。以上便是我的回答,感谢阅读。码字不易喜欢请给我点个关注哦。
巷子里的皮皮兔
louise
1、就是常见的路况检测信息,比如道路摄像头、测速雷达、地感线圈,这些摄像头或者设备除了进行车辆违章监测外,还可以检测道路的占用率、车、车速等传统的路况信息。
2、利用GPS来识别路况信息监测,比如安装在公共交通上面的摄像头或者GPS,比如出租车上的GPS终端,基本上每隔一段时间就会向监测中心发送一次信息,而这些信息就包括位置信息、车速、行驶方向等等,当数据量汇集后就能形成了一个动态、实时的路况信息监测网。比如对于每条出租车的GPS数据,在路网找到距离最近且方向一致的路段,可以认为该车辆当时是在该路段上行驶。然后再通过计算每个GPS数据的平均速度,来做为该路段的平均通行速度。然后再定义一个速度区间来代表各个区间范围,比如0-20公里/时表示拥堵,20-40公里/时表示缓行,40公里/时以上表示畅通。知道这些数据后,把路段根据其路况值画成不出的颜色,展现在地图上。这就是、一类地图软件在各地道路的路况成因原理。
3、知道了上述原理后,其实这类地图基本上与交通管理局有数据合作,比如搜集官方网站上的交通管制通告,122事故报警的人员通告,当地交通广播台播报的信息,互联网的信息等等。
Treasure
1、一般来自于,当地交管部门的微博实时更新。
2、或者,你需要地区的广播电台的实时路况播报。
3、来自公路的实时路况信息,我们可以看到,一些公路的实时路况信息:
4、用户基于还基于地图位置服务的自动上传,其实也就是所谓的众包数据,一些实时交通大数据,有一大部分是UGC众包数据。
5、出租车的浮动数据,出租车公司和公交公司可以浮动车数据,这些装入GPS的公交车和出租车,它们在行驶过程中,可以提供一些实时路况信息。
半闲
1、地图公司都有自己的数据采集车,装备了各种仪器用来检测、发布路况以及完善地图。
2、预埋感应线圈,在路口预埋了地压磁感应线圈,车辆通过时,可以产生感应信号。通过计算通过的车流数量和车速可以准确的获取道路的拥堵状况,不过这部分数据来源少。不可能将所有路口挖开埋线,只有少部分路口有。
3、通过摄像头:接入交管部门或自己装的摄像头,AI可从采集的画面中计算出车信息等,这个方法也可用于人数据采集。现在识别技术已很成熟,比如车辆识别,人体识别等。
4、数据众包:简单的说就是让用户来上传数据,用户在地图app中就能上报路况、拥堵、车祸等信息。也有专门的众包软件让用户来上传路况信息,并发放一些奖励。
5、利用app、基站:地图app在使用时会获取位置信息,地图软件把位置速度等数据上传后,后台经过筛选计算来获取路况信息。另外手机在经过基站时形成的信令信息,这些数据都能用来实时计算出路况。 所有这些采集到的数据后台都会汇总统一计算处理,来形成最终的路况信息以供客户端使用。
方茵(卖包包)
奔向复制彼岸
[已注销]
郭郭郭郭郭洁心
酒哩
十一月
章鱼小肉丸
爱哭又爱笑
水Star
芖卅
落日英雄
青青
1.通过手机基站获取移动速度信息。等地图导航软件的实时路况主要应用技术靠手机基站获取手机数据来进行分析,也就是说通过在单位空间和时间内主干道路的手机用户量以及各个车辆的移动速度获取基础信息,最后就是通过这些数据建立模型,从而才能做到真正的实时路况。
2.通过道路系统获取信息。比如道路摄像头、测速雷达、地感线圈等常见的路况检测信息系统,这些摄像头或者设备除了进行车辆违章监测外,还可以检测道路的占用率、车、车速等传统的路况信息。
3.通过安装在公交车和出租车上的GPS获取信息另外一种是利用GPS来识别路况信息监测,比如安装在公共交通上面的摄像头或者GPS,比如出租车上的GPS终端,基本上每隔一段时间就会向监测中心发送一次信息,而这些信息就包括位置信息、车速、行驶方向等等,当数据量汇集后就能形成了一个动态、实时的路况信息监测网。比如对于每条出租车的GPS数据,在路网找到距离最近且方向一致的路段,可以认为该车辆当时是在该路段上行驶。然后再通过计算每个GPS数据的平均速度,来做为该路段的平均通行速度。然后再定义一个速度区间来代表各个区间范围,比如0-20公里/时表示拥堵,20-40公里/时表示缓行,40公里/时以上表示畅通。知道这些数据后,把路段根据其路况值画成不出的颜色,展现在地图上,这就是地图软件在各地道路的路况成因原理。
4.通过手机用户获取信息每次出行只要开导航,软件就会自动收集你的移动信息。如果发生道路拥堵或者车祸,有些主动上传照片分享给各位车友。因此、一类的地图软件通过交通官方数据和手机软件用户数据,可以精准推算出每个路段的交通状况,提前给预警,帮省下大量时间和精力,这样更多的用该软件并提供基础数据,这样软件预报的准确率会越来越高。
。。
不忘初心
觅红
Hhhhhhh
1.用户位置。(基于手机的标注功能,导航软件用户也必须开启这个功能才能完成导航)
2.速度信息。(导航软件的附加功能,用于帮助用户避免超速等违章行为)
3.未来需要经过的路段。(导航软件规划的线路)有了以上这三个信息后,通过后台的算法就能完成路况信息的生成。我们假设一部已经开启了导航的手机就是一台车,我有了这台车的位置,这台车的速度,以及这台车后面需要去的地方。通过算法很容易的就能完成路况信息的生成。比如堵车,当有一条路上某一路段的大量用户反馈回来的速度信息突然出现大规模的降低,那么基本可以判定出现了堵车(这种反馈完全是软件在后台进行,不需要用户参与)。至于是什么造成的堵车,这个可以让用户主动上传,我经常遇到这种情况,软件会弹出一个对话框,“该路段是否发生交通事故?”,被堵在路上的我当然会随手点一下“是”,因为回馈信息是有积分可以拿的!这样,我就免费当了一次地图公司的信息收集员。出现了堵车情况后,地图会首先将该路段进行标记,然后计算拥堵距离和该路段平均车速得到通过该路段需要多少时间,再根据线路规划计算使用另外线路的时间。如果计算结果是另外的线路会更节约时间,这时,地图就会推送新的路线供用户选择。以上就是非专业人员的一点浅见,如果不靠谱,您就当看了个热闹哈!
紫阳花
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1、就是常见的路况检测信息,比如道路摄像头、测速雷达、地感线圈,这些摄像头或者设备除了进行车辆违章监测外,还可以检测道路的占用率、车、车速等传统的路况信息。
2、利用GPS来识别路况信息监测,比如安装在公共交通上面的摄像头或者GPS,比如出租车上的GPS终端,基本上每隔一段时间就会向监测中心发送一次信息,而这些信息就包括位置信息、车速、行驶方向等等,当数据量汇集后就能形成了一个动态、实时的路况信息监测网。比如对于每条出租车的GPS数据,在路网找到距离最近且方向一致的路段,可以认为该车辆当时是在该路段上行驶。然后再通过计算每个GPS数据的平均速度,来做为该路段的平均通行速度。然后再定义一个速度区间来代表各个区间范围,比如0-20公里/时表示拥堵,20-40公里/时表示缓行,40公里/时以上表示畅通。知道这些数据后,把路段根据其路况值画成不出的颜色,展现在地图上。这就是、一类地图软件在各地道路的路况成因原理。
3、知道了上述原理后,其实这类地图基本上与交通管理局有数据合作,比如搜集官方网站上的交通管制通告,122事故报警的人员通告,当地交通广播台播报的信息,互联网的信息等等。
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1、就是常见的路况检测信息,比如道路摄像头、测速雷达、地感线圈,这些摄像头或者设备除了进行车辆违章监测外,还可以检测道路的占用率、车、车速等传统的路况信息。
2、利用GPS来识别路况信息监测,比如安装在公共交通上面的摄像头或者GPS,比如出租车上的GPS终端,基本上每隔一段时间就会向监测中心发送一次信息,而这些信息就包括位置信息、车速、行驶方向等等,当数据量汇集后就能形成了一个动态、实时的路况信息监测网。比如对于每条出租车的GPS数据,在路网找到距离最近且方向一致的路段,可以认为该车辆当时是在该路段上行驶。然后再通过计算每个GPS数据的平均速度,来做为该路段的平均通行速度。然后再定义一个速度区间来代表各个区间范围,比如0-20公里/时表示拥堵,20-40公里/时表示缓行,40公里/时以上表示畅通。知道这些数据后,把路段根据其路况值画成不出的颜色,展现在地图上。这就是、一类地图软件在各地道路的路况成因原理。
3、知道了上述原理后,其实这类地图基本上与交通管理局有数据合作,比如搜集官方网站上的交通管制通告,122事故报警的人员通告,当地交通广播台播报的信息,互联网的信息等等。更多科技,尽在关注中!
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