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锁定运行轨迹百度地图做跟得上路况变化的活

2019/05/15 来源:四平信息港

导读

『引言:AI的浪潮势不可挡,在无数大众熟习的生活场景中,其实蕴含着许多未被发现的秘密。这些深藏功与名的AI技术,在基础的功能背后,却演绎

『引言:AI的浪潮势不可挡,在无数大众熟习的生活场景中,其实蕴含着许多未被发现的秘密。这些深藏功与名的AI技术,在基础的功能背后,却演绎着数据和算法动人的一面。百度地图将通过揭秘黑科技一系列专题,讲讲地图平常功能背后的技术。

本期内容作为百度地图黑科技科普月系列连载的一期,将为你展现百度地图如何从海量的运动轨迹中获取信息,生成一份高效准确的活地图,让数千万用户的导航线路更加。』

有种无奈叫做车到山前竟无路,每一次走了冤枉路,都忍不住感叹地图的时效性有多么重要!如何跟得上千变万化的路况,在地图上及时反应道路变动,让用户少走冤枉路?百度地图从车辆运行轨迹发现线索,实现数据更新的方式,或许是解决这个问题的答案。

数据挖掘:从海量轨迹中发现线索

提起地图的数据更新,传统方式分为收集车收集和用户端标注两种。但若要实现实时的数据收集更新,对纯人工作业来讲相当辛苦,几乎等于不可能完成的任务。因此,百度地图利用AI算法能力,每分每秒从万千车辆运行轨迹的大数据中,提炼出有效信息进行分析,终究实现数据的实时更新。那末,具体是怎样做到的呢?

轨迹投影到地图上的出现结果

一般来说,我们将轨迹定义为空间位置点连成的序列,因此如果一条道路上出现了大量车辆行驶的轨迹,则将有大量的轨迹投影到地图上,结果就将出现出如上图一样颜色深浅不一的线条。颜色越深的地方,说明轨迹越多。此时,百度地图就可以根据是不是持续有轨迹出现来做出基础性判断,分析一条路是不是存在或消失。

在此之前,需要先提取轨迹的特征进行初步判断。以长度特征为例,若一段轨迹长度为100KM,更可能是汽车走的;若轨迹长度为100M,则不太好判断,需要以此类推,用不同特征进行多轮初步判断。其次,要把轨迹对应到现有道路数据上,这1环节被称之为地图匹配。由于在现实生活中,一个人不可能瞬间从一条路切换到另一条路上,因此可以借助序列解码算法来实现,将纷纷复杂的定位点一一匹配。

地图匹配示意图

模型分析,深入研究做出判断

完成地图匹配这一环节后,就可以进一步判断道路是否能够通行。如图所示,北京市万泉河匝道原本处于施工状态,2018年6月28日,百度地图监测到附近出现了大量新轨迹,便基于轨迹的速度分布,进行机器分类,判断出这条轨迹是由汽车行驶产生的。同时将轨迹的坐标点做地图匹配,确定这些轨迹是在施工道路上产生的。再根据呈分散状态的轨迹终点,判断出产生轨迹的车辆并非施工车辆,而是正常的社会车辆。至此,基本就可以认定出,这条施工路段已可以通行了。

通行状态判断

除常规的通行状态判断以外,百度地图还能基于对轨迹特点的研究,判断出是不是存在了时段性交规。如在某一时段中,路段的轨迹数量突然下落,之后又突然提升。但当地整体出行需求并未出现这样的情况。所以轨迹下落极可能是人为限制造成的,又由于发生突变的时间点非常的整齐,从而可以推测,此处很可能有一个仅在14点-16点期间禁止通行的分时段交规。

基于时间进行通行状态判断

通过轨迹处理,百度地图以分钟级的速度,每天更新上万条道路的通行状态,让千万用户的导航路线更加。当用户开车时收到百度地图送上的温馨提醒后,发现一条原本需要绕行的路已经开通了,相信也会进一步感知到百度地图用AI为用户带来的切实福利。

百度地图黑科技科普月系列至今已画上句号,通过接连5期的内容,我们为公众揭示日常功能背后的技术支柱,并进一步解读平常中触手可及的智能生活从何而来。百度地图作为出行行业的,每时每刻都在为用户的出行保驾护航。AI不断进化,下一个篇章中百度地图与AI的故事,又将是值得期待的新时代盼望。

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