Yol Yönetimi Analizleri ile ilgili kavramlar

Yol Yönetimi Analizleri veri modelleri, yollardaki trafik yoğunluğuyla ilgili analizler sunmak için farklı bilgi kaynaklarını birleştirerek oluşturulur.

Yol yoğunluğu

Yol Yönetimi Analizleri'nin gezi süresi ve hız ölçümüyle ilgili veri modelleri, farklı bilgi kaynakları birleştirilerek oluşturulur:

  • Toplu Haritalar verileri: En önemli kaynak, Google Haritalar'ın dünya genelindeki yollarda araçların gerçek zamanlı hızını hesaplamasına olanak tanıyan toplu ve anonimleştirilmiş Google Haritalar verileridir.

  • Geçmiş trafik verileri: Zaman içinde, toplu kullanıcı verileri geçmiş trafik modellerini oluşturmak için kullanılır. Bu modeller, sistemin belirli bir yol için haftanın herhangi bir gününde ve saatinde "normal" trafiği anlamasına yardımcı olur.

  • Ek veriler: Geçmiş veriler, yerel ulaştırma bakanlıkları gibi iş ortaklarından alınan üçüncü taraf bilgileri ve kaza ya da yol çalışması gibi olayları bildiren Haritalar kullanıcılarından alınan anlık kullanıcı geri bildirimleri de dahil olmak üzere diğer verilerle birleştirilir.

Yapay zeka, mevcut koşulları anlık verilerle anlamak ve geçmiş verilerle temel tahminler sunmak için bu bilgi kaynaklarını birleştirir. Bu birleştirme, rotaların nasıl tahmin edildiği konusunda kilit öneme sahiptir. Örneğin:

  • Kısa rotalar büyük ölçüde mevcut, gerçek zamanlı bilgilere bağlıdır.
  • Daha uzun rotalarda gelişmiş yapay zeka modellemesi kullanılır. Bu modellemede, yakındaki segmentler gerçek zamanlı analiz kullanılarak tahmin edilirken daha uzaktaki segmentler daha çok geçmişteki kalıplara dayanır.
  • Sınırlı sayıda gerçek zamanlı sinyal içeren yollarda, yavaşlamaları tahmin etmek için geçmiş veriler daha fazla kullanılır.

Hızlı okuma aralıkları

Hız okuma aralığı (SRI), trafiğin tek bir hız kategorisine girdiği bir rotanın bitişik bir bölümüdür. Bir rotanın hız ölçümü aralıkları, başlangıç noktasından varış noktasına kadar tüm rotayı kapsar.

Hız kategorileri

Hız kategorileri, Google Haritalar trafik katmanında gösterilen renklerle uyumludur:

Hız kategorisi Google Haritalar trafik rengi Açıklama
NORMAL Yeşil Trafik akıcıdır; yavaşlama algılanmamıştır.
SLOW Sarı Yavaşlama algılandı ancak trafik sıkışıklığı oluşmadı.
TRAFFIC_JAM Kırmızı Trafik sıkışıklığı algılandığında
TRAFFIC_JAM_HEAVY Koyu kırmızı Yoğun trafik sıkışıklığı algılandı. 8 Ekim 2026'dan itibaren yalnızca ofset tabanlı hızlı okuma aralıklarında (speed_reading_offsets) kullanılabilir.

Formatlar

  • Ofsete dayalı hız ölçümü aralıkları (speed_reading_offsets): Her aralık, rotanın başlangıcından itibaren metre cinsinden ölçülen start_offset (dahil) ve end_offset (hariç) ile sınırlandırılır. Her aralığın end_offset değeri, sonraki aralığın start_offset değerine eşittir.

    Örneğin, ilk 80 metresinde yavaşlama olan ve kalan 20 metresinde normal akışın olduğu 100 metrelik bir rota şu şekilde gösterilir:

    start_offset end_offset speed
    0 80 SLOW
    80 100 NORMAL

  • Koordinat tabanlı hız okuma aralıkları (speed_reading_intervals, eski): Her aralık, çoklu çizgi koordinatlarıyla (interval_coordinates) tanımlanır. Bu biçimde, yoğun trafik sıkışıklıkları (koyu kırmızı) TRAFFIC_JAM olarak bildirilir; TRAFFIC_JAM_HEAVY hiçbir zaman kullanılmaz. Bu eski alan, 13 Ocak 2027'den itibaren doldurulmayabilir. Bunun yerine speed_reading_offsets politikasını kullanın.

Şema ayrıntıları için Gerçek Zamanlı Analiz yol verileri ve recent_roads_data tablosuna bakın.

BigQuery tabloları

Gezi süresi ve hız okuma aralıkları için biriken verileri sorgulamak istiyorsanız BigQuery'deki historical_travel_time tablosuna ve recent_roads_data tablosuna bakın.