تستخدم Google تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لترجمة المحتوى إلى لغتك المفضّلة، وقد تتضمّن بعض الأخطاء.

مفاهيم "بيانات إدارة الطرق"

يتم إنشاء نماذج بيانات "إحصاءات إدارة الطرق" من خلال دمج مصادر معلومات مختلفة لتقديم إحصاءات حول ازدحام الطرق.

ازدحام الطرق

يتم إنشاء نماذج بيانات "إحصاءات إدارة الطرق" الخاصة بمدة الرحلة وقراءة السرعة من خلال دمج مصادر معلومات مختلفة:

بيانات الخرائط المجمّعة: المصدر الأكثر أهمية هو البيانات المجمّعة والمجهولة المصدر من "خرائط Google"، والتي تتيح لخدمة "خرائط Google" احتساب سرعة المركبات في الوقت الفعلي على الطرق حول العالم.
بيانات حركة المرور السابقة: بمرور الوقت، يتم استخدام بيانات المستخدمين المجمّعة لإنشاء أنماط حركة المرور السابقة، ما يساعد النظام في فهم حركة المرور "العادية" لطريق معيّن في أي وقت ويوم من الأسبوع.
البيانات التكميلية: يتم دمج البيانات السابقة مع بيانات أخرى، بما في ذلك معلومات الجهات الخارجية من شركاء مثل إدارات النقل المحلية، بالإضافة إلى ملاحظات المستخدمين في الوقت الفعلي من مستخدمي "خرائط Google" الذين يبلّغون عن حوادث مثل التصادمات أو أعمال البناء.

يجمع الذكاء الاصطناعي بين مصادر المعلومات هذه لفهم الظروف الحالية باستخدام البيانات في الوقت الفعلي، وتقديم توقّعات أساسية باستخدام البيانات السابقة. هذا الدمج هو الأساس في كيفية توقّع المسارات، على سبيل المثال:

تعتمد المسارات القصيرة إلى حد كبير على المعلومات الحالية وفي الوقت الفعلي
تستخدم المسارات الأطول نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدّمة، حيث يتم توقّع الأجزاء القريبة باستخدام البيانات في الوقت الفعلي، بينما تعتمد الأجزاء البعيدة بشكل أكبر على الأنماط السابقة.
أما الطرق التي تتوفّر فيها إشارات محدودة في الوقت الفعلي، فتعتمد بشكل أكبر على بياناتها السابقة لتوقّع الحركة البطيئة.

قراءة فترات السرعة

الفاصل الزمني لسرعة القراءة (SRI) هو امتداد متجاور لمسار تندرج فيه حركة المرور ضمن فئة سرعة واحدة. وتغطي فترات قراءة السرعة للمسار معًا المسار بأكمله بالترتيب من نقطة الانطلاق إلى الوجهة.

فئات السرعة

تتوافق فئات السرعة مع الألوان المعروضة في طبقة حركة المرور في "خرائط Google":

فئة السرعة	لون حركة المرور في "خرائط Google"	الوصف
`NORMAL`	أخضر	حركة المرور سلسة، ولم يتم رصد أي حركة بطيئة.
`SLOW`	أصفر	تم رصد حركة بطيئة، ولكن لم يتشكّل أي ازدحام مروري.
`TRAFFIC_JAM`	أحمر	تم رصد ازدحام مروري.
`TRAFFIC_JAM_HEAVY`	أحمر داكن	تم رصد ازدحام مروري شديد. تتوفّر هذه الميزة اعتبارًا من 8 أكتوبر 2026 في الفواصل الزمنية لقراءة السرعة المستندة إلى الإزاحة (`speed_reading_offsets`) فقط.

التنسيقات

الفواصل الزمنية لقراءة السرعة المستندة إلى الإزاحة (speed_reading_offsets): يتم تحديد كل فاصل زمني من خلال start_offset (مشمول) وend_offset (غير مشمول)، ويتم قياسه بالأمتار من بداية المسار. end_offset كل فترة يساوي start_offset الفترة التالية.

على سبيل المثال، إذا كان هناك مسار بطول 100 متر، وكان أول 80 مترًا منه يشهد حركة بطيئة، بينما الـ 20 مترًا المتبقية تشهد حركة طبيعية، يتم تمثيل ذلك على النحو التالي:

start_offset end_offset speed

0 80 SLOW

80 100 NORMAL
الفواصل الزمنية لقراءة السرعة المستندة إلى الإحداثيات (speed_reading_intervals، قديمة): يتم تحديد كل فاصل زمني من خلال إحداثيات الخطوط المتعدّدة (interval_coordinates). في هذا التنسيق، يتم الإبلاغ عن الازدحام المروري الشديد (الأحمر الداكن) على أنّه TRAFFIC_JAM، ولا يتم استخدام TRAFFIC_JAM_HEAVY مطلقًا. قد يتوقف ملء هذا الحقل القديم في 13 يناير 2027 أو بعده. يمكنك استخدام speed_reading_offsets كبديل.

`start_offset`	`end_offset`	`speed`
`0`	`80`	`SLOW`
`80`	`100`	`NORMAL`

للاطّلاع على تفاصيل المخطّط، يُرجى مراجعة بيانات الطرق في الوقت الفعلي و الجدول recent_roads_data.

جداول BigQuery

للاستعلام عن البيانات المتراكمة لمدة الرحلة وفواصل قراءة السرعة، راجِع الجدول historical_travel_time والجدول recent_roads_data في BigQuery.

مفاهيم "بيانات إدارة الطرق" تنظيم صفحاتك في مجموعات يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.