百度和高德是怎么知道前方堵车的?
高德、百度地图之所以能够提前知道前面的路况,不是它们长了千里眼,也没有说安排一个间谍,坐在我们的第2排。
很大程度上,其实靠的就是庞大的用户群体来给它们提供数据,有点羊毛出在羊身上的味道了。
百度、高德怎么知道前方拥堵的
路况信息采集方式其实是不断变化的最早的时候,地图软件采集路况信息是靠人工的,每天安排采集车去“扫街”。
(资料图片仅供参考)
后面科技越来越进步了,采集车就变成了个传感器,通过铺设感应线圈、检测器等等方式,自动采集路况信息了。
但刚才说的2种方式,要么就是费人,要么就是费钱,成本都是不小的。
所以后面又出来一个新法子了,选一些跑的比较多或者路线比较固定的车辆。
比如说公交车、出租车等等,装上定位系统,采集它们的行驶数据,来判断路况。
南京理工大学许鹏辉有篇硕士论文,《基于移动终端的交通路况信息实时采集与显示系统》。
里面这么说:通过车上的GPS定位系统能够采集到行驶车辆的位置、速度等信息。
然后通过无线网络上传至控制中心,由控制中心分析处理得到车流量信息,这样就可以判断是否拥堵了。
用户成为路况信息的提供者这些年用导航、用地图的人都是不断增加,我出门说不定没导航都不认路了。
它们的采集对象,也就从刚才说的那些固定的车辆,逐渐就发展成我们这些用地图的用户了,这种模式专业一点的说法叫做“数据众包”。
高德地图在2016年就提到过,它的实时交通大数据有78%是来自于UGC众包数据,22%来自于出租车、物流车等行业浮动车辆。
换句话说,我们在使用地图软件的时候,既是使用者,其实也是数据的提供者。
信息主要来自于用户上传和交管部门
GPS只能定位,又不是摄像头,地图导航怎么知道前面有事故的?怎么知道前面封路的?这是什么幺蛾子啊?
这些信息的主要来源,主要是2个方面:首先,不管是百度还是高德,我们这些用户都可以自行上报信息的。
比如说有拥堵、事故、封路、施工、积水、我们可以点点的。
还是参考高德地图官方数据了,2017年一整年的时间里面,全国共有343万热心用户通过高德地图上报事故、拥堵等等路况事件,帮助6亿人次避开事故。
有的朋友在用的时候可能是听到过的:热心用户提示,前方发生交通事故。这种语音播报,其实就是别人点了,上报信息了。
除了用户上报,还有一些信息是来自于地方交管部门和政府的。举个例子:2018年的时候,湖南交警总队就和百度地图开展了一个合作。
它会通过百度地图,发布交通拥堵、事故、管制和道路施工、道路交通变更等等13类信息的。就直接告诉你了,“这里是这样的,我们当然就显示出来了。”
地图报拥堵,实际却不堵是怎么回事
不过需要注意的是,虽然现在地图软件准确性非常高了,提高了很多了,还是会出现误报的。
有些朋友就遇到过的:明明导航上显示前方拥堵,真开过去,什么车子都没有,不堵。是因为,地图软件在采集信息的时候,是把一个GPS设备算作一个数据了。
这个设备到底是人在用还是车在用啊?一个车上是不是有多台设备?筛选计算的时候,难免还是会出现一些错漏。
就好像老师改卷子,把名字盖住,他也只能看出答案是正确的还是错误的。
至于到底是谁的卷子,他有可能也只能猜个大概,也不能说100%都能猜得出来,当然考试不允许这么干。
在搜集这些资料的过程中,也发现一些有趣的案例:有人利用了刚才说的这个bug或者机制,人为制造出了“拥堵”。
中新网在2020年的一个报道:德国柏林的一名艺术家,在一辆手推车上装了99部安装了定位服务的机器,缓慢地拖进柏林的马路。
从而骗过了外国地图,在地图上面就出现了交通拥堵的警报。
除了这种数据不准确的情况,还有就是GPS定位精度,也有限了。比如说,高架和地面因为叠一块,就容易搞混,这个时候也有可能会出现误报。
我们公司有小伙伴也遇到过这种事情的,明明是高架上面堵车,车子在高架下面开,很空的呀,但是导航还是提示拥堵了。
主要靠用户、交警部门提供数据
所以总得来讲,百度、高德这些地图软件,我们之所以能知道这些东西。
什么拥堵、事故,靠的就是在用我们这些用户提供的数据,以及交警部门直接给的数据,用的人多了,路况信息也就越准了。
百度和高德,哪个地图细节最到位
各位朋友,你们都是在用哪些地图软件啊?相对百度和高德用得比较多一点了。
到底哪个更多呢?哪个更好用呢?到底有什么区别呢?为什么全天下导航不会是一家的呢?
跑高速明明就300km,导航预估要5个小时,算起来好像挺不准的。
但有时候感觉像神仙一样的,比自己想想还要准,到底又是为什么?
想知道导航相关的这些实际操作的小窍门,很多功能估计你打都没打开过,挺实用的。
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参考文献
[1] 体验高德地图“活数据”未来地图现雏形.猎云网
[2] 湖南交警携手百度地图打造“互联网+交管服务”.新湖南客户端
[3] 上当了?德艺术家用99个手机骗谷歌地图发堵塞警报.中国新闻网
[4] 许鹏辉.基于移动终端的交通路况信息实时采集与显示系统[D].南京理工大学,2017.
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