Roads Management Insights-এর ধারণা

রাস্তার যানজট সম্পর্কে ইনসাইট প্রদান করতে, বিভিন্ন তথ্য সোর্স একত্রিত করে রোড ম্যানেজমেন্ট ইনসাইট ডেটা মডেল তৈরি করা হয়।

রাস্তায় যানজট

ট্রিপের সময়সীমা ও স্পিড রিডিংয়ের জন্য Roads Management Insights ডেটা মডেল বিভিন্ন তথ্য সোর্স একত্রিত করে তৈরি করা হয়:

• এগ্রিগেট করা Maps ডেটা: সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সোর্স হল Google Maps থেকে পাওয়া এগ্রিগেট করা, পরিচয় গোপন রাখা ডেটা, যা Google Maps-কে সারা বিশ্বের রাস্তায় গাড়ির রিয়েল-টাইম গতি হিসেব করতে সাহায্য করে।

• পুরনো ট্রাফিক ডেটা: সময়ের সাথে সাথে, একত্রিত করা ব্যবহারকারীর ডেটা পুরনো ট্রাফিক প্যাটার্ন তৈরি করতে ব্যবহার করা হয়, যা সিস্টেমকে সপ্তাহের যেকোনও দিন ও যেকোনও সময়ে নির্দিষ্ট রাস্তার "স্বাভাবিক" ট্রাফিক বুঝতে সাহায্য করে।

• অতিরিক্ত ডেটা: ঐতিহাসিক ডেটা অন্যান্য ডেটার সাথে একত্রিত করা হয়, এর মধ্যে স্থানীয় পরিবহন বিভাগের মতো পার্টনারদের থেকে পাওয়া থার্ড-পার্টি তথ্য এবং ক্র্যাশ বা কনস্ট্রাকশনের মতো ঘটনার ব্যাপারে রিপোর্ট করা Maps ব্যবহারকারীদের থেকে পাওয়া রিয়েল-টাইম ব্যবহারকারীর মতামত অন্তর্ভুক্ত।

AI রিয়েল-টাইম ডেটার মাধ্যমে বর্তমান পরিস্থিতি বুঝতে এবং ঐতিহাসিক ডেটার মাধ্যমে বেসলাইন পূর্বাভাস প্রদান করতে এইসব তথ্য সোর্স একসাথে একত্রিত করে। রুট কীভাবে অনুমান করা হয় তার জন্য এই ফিউশন অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, যেমন:

• ছোট রুট মূলত বর্তমান, রিয়েল-টাইম তথ্যের উপর নির্ভর করে
• দীর্ঘ রুটের ক্ষেত্রে উন্নত AI মডেলিং ব্যবহার করা হয়, যেখানে কাছাকাছি সেগমেন্টের পূর্বাভাস রিয়েল-টাইম ডেটা ব্যবহার করে করা হয়, অন্যদিকে আরও দূরের সেগমেন্টের ক্ষেত্রে পুরনো প্যাটার্নের উপর বেশি নির্ভর করা হয়।
• যেসব রাস্তায় সীমিত রিয়েল-টাইম সিগন্যাল থাকে, সেখানে স্লোডাউন সম্পর্কে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য পুরনো ডেটার উপর বেশি নির্ভর করা হয়।

দ্রুত পড়ার ইন্টারভ্যাল

স্পিড রিডিং ইন্টারভ্যাল (SRI) হল রুটের একটি অবিচ্ছিন্ন অংশ যেখানে ট্রাফিক একটি স্পিড ক্যাটেগরির মধ্যে পড়ে। একসাথে, একটি রুটের স্পিড রিডিং ইন্টারভাল, শুরু থেকে গন্তব্য পর্যন্ত সম্পূর্ণ রুট কভার করে।

স্পিড বিভাগ

গতির বিভাগগুলি Google Maps-এর ট্রাফিক লেয়ারে দেখানো রঙের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ:

স্পিড ক্যাটেগরি	Google Maps-এ ট্রাফিক কালার	বিবরণ
NORMAL	সবুজ	ট্রাফিক স্বাভাবিক গতিতে চলছে; কোনও স্লোডাউন শনাক্ত করা হয়নি।
SLOW	হলুদ	গাড়ির গতি কমে গেছে বলে শনাক্ত করা হয়েছে, কিন্তু কোনও ট্রাফিক জ্যাম তৈরি হয়নি।
TRAFFIC_JAM	লাল	ট্রাফিক জ্যাম শনাক্ত করা হয়েছে।
TRAFFIC_JAM_HEAVY	গাঢ় লাল	বেশি ট্রাফিক জ্যাম শনাক্ত করা হয়েছে। ৮ অক্টোবর, ২০২৬ থেকে শুধুমাত্র অফসেট-ভিত্তিক স্পিড রিডিং ইন্টারভ্যাল (speed_reading_offsets) হিসেবে উপলভ্য।

ফর্ম্যাট

• অফসেট-ভিত্তিক স্পিড রিডিং ইন্টারভ্যাল (speed_reading_offsets): প্রতিটি ইন্টারভ্যালকে start_offset (ইনক্লুসিভ) ও end_offset (এক্সক্লুসিভ) দিয়ে চিহ্নিত করা হয়, যা রুটের শুরু থেকে মিটারে পরিমাপ করা হয়। প্রতিটি ইন্টারভ্যালের end_offset পরবর্তী ইন্টারভ্যালের start_offset-এর সমান।

  যেমন, ১০০ মিটার রুটের প্রথম ৮০ মিটারে স্পিড কমে গেলে এবং বাকি ২০ মিটারে স্পিড স্বাভাবিক থাকলে তা এইভাবে দেখানো হয়:

  start_offset	end_offset	speed
  0	80	SLOW
  80	100	NORMAL

• কোঅর্ডিনেট-ভিত্তিক স্পিড রিডিং ইন্টারভ্যাল (speed_reading_intervals, লেগ্যাসি): প্রতিটি ইন্টারভ্যাল পলিলাইন কোঅর্ডিনেট (interval_coordinates) দ্বারা নির্ধারিত হয়। এই ফর্ম্যাটে, খুব বেশি ট্রাফিক জ্যাম (গাঢ় লাল) TRAFFIC_JAM হিসেবে রিপোর্ট করা হয়; TRAFFIC_JAM_HEAVY কখনও ব্যবহার করা হয় না। ৯ নভেম্বর, ২০২৬ তারিখের পরে এই লিগ্যাসি ফিল্ডে আর ডেটা নাও থাকতে পারে। এর পরিবর্তে speed_reading_offsets ব্যবহার করুন।

স্কিমার বিবরণের জন্য, রিয়েল-টাইম রাস্তার ডেটা এবং recent_roads_data টেবিল দেখুন।

BigQuery টেবিল

ট্রিপের সময়সীমা ও স্পিড রিডিং ইন্টারভ্যালের জন্য জমা করা ডেটা কোয়েরি করতে, BigQuery-তে historical_travel_time টেবিল ও recent_roads_data টেবিল দেখুন।