Roads Management Insights के कॉन्सेप्ट

सड़क पर ट्रैफ़िक की जानकारी देने के लिए, Roads Management Insights के डेटा मॉडल अलग-अलग सोर्स से मिली जानकारी को जोड़कर बनाए जाते हैं.

सड़क पर भीड़

यात्रा में लगने वाले समय और स्पीड रीडिंग के लिए, Roads Management Insights के डेटा मॉडल, अलग-अलग सोर्स से मिली जानकारी को जोड़कर बनाए जाते हैं:

• मैप का एग्रीगेट किया गया डेटा: सबसे अहम सोर्स, Google Maps का एग्रीगेट किया गया और पहचान छिपाकर इकट्ठा किया गया डेटा है. इससे Google Maps को दुनिया भर की सड़कों पर, वाहनों की रीयल-टाइम स्पीड का पता लगाने में मदद मिलती है.

• ट्रैफ़िक का पुराना डेटा: समय के साथ, उपयोगकर्ताओं के इकट्ठा किए गए डेटा का इस्तेमाल करके, ट्रैफ़िक के पुराने पैटर्न बनाए जाते हैं. इससे सिस्टम को किसी खास सड़क पर, किसी भी समय और हफ़्ते के किसी भी दिन "सामान्य" ट्रैफ़िक को समझने में मदद मिलती है.

• अन्य डेटा: पुराने डेटा को अन्य डेटा के साथ जोड़ा जाता है. इसमें, परिवहन के स्थानीय विभागों जैसे पार्टनर से मिलने वाली तीसरे पक्ष की जानकारी शामिल होती है. साथ ही, Maps के उपयोगकर्ताओं से रीयल-टाइम में मिलने वाला फ़ीडबैक भी शामिल होता है. इस फ़ीडबैक में, दुर्घटनाओं या निर्माण जैसी घटनाओं की जानकारी दी जाती है.

एआई, जानकारी के इन सोर्स को एक साथ जोड़ता है, ताकि रीयल-टाइम डेटा की मदद से मौजूदा स्थितियों को समझा जा सके. साथ ही, पुराने डेटा की मदद से बेसलाइन अनुमान उपलब्ध कराए जा सकें. यह फ़्यूज़न, रास्तों का अनुमान लगाने के लिए अहम है. उदाहरण के लिए:

• छोटे रास्ते, ज़्यादातर मौजूदा और रीयल-टाइम जानकारी पर निर्भर करते हैं
• लंबे रास्तों के लिए, ऐडवांस एआई मॉडलिंग का इस्तेमाल किया जाता है. इसमें आस-पास के सेगमेंट का अनुमान, रीयल-टाइम डेटा का इस्तेमाल करके लगाया जाता है. वहीं, दूर के सेगमेंट के लिए, पुराने पैटर्न पर ज़्यादा भरोसा किया जाता है.
• जिन सड़कों पर रीयल-टाइम सिग्नल कम होते हैं वहां ट्रैफ़िक धीमा होने का अनुमान लगाने के लिए, पुराने डेटा पर ज़्यादा भरोसा किया जाता है.

स्पीड रीडिंग इंटरवल

स्पीड रीडिंग इंटरवल (एसआरआई), किसी रास्ते का वह हिस्सा होता है जहां ट्रैफ़िक की स्पीड एक ही कैटगरी में आती है. रास्ते की स्पीड रीडिंग के इंटरवल, यात्रा शुरू करने की जगह से लेकर मंज़िल तक के पूरे रास्ते को कवर करते हैं.

स्पीड की कैटगरी

ट्रैफ़िक की रफ़्तार की कैटगरी, Google Maps की ट्रैफ़िक लेयर में दिखाए गए रंगों के हिसाब से तय होती हैं:

स्पीड कैटगरी	Google Maps पर ट्रैफ़िक के लिए इस्तेमाल होने वाले रंग	ब्यौरा
NORMAL	हरा	ट्रैफ़िक सामान्य है. ट्रैफ़िक धीमा होने का पता नहीं चला है.
SLOW	पीला	ट्रैफ़िक धीमा है, लेकिन जाम नहीं लगा है.
TRAFFIC_JAM	लाल	ट्रैफ़िक जाम का पता चला है.
TRAFFIC_JAM_HEAVY	गहरा लाल	बहुत ज़्यादा ट्रैफ़िक जाम होने का पता चला है. यह 8 अक्टूबर, 2026 से ऑफ़सेट-आधारित स्पीड रीडिंग इंटरवल (speed_reading_offsets) में ही उपलब्ध है.

फ़ॉर्मैट

• ऑफ़सेट के आधार पर स्पीड रीडिंग इंटरवल (speed_reading_offsets): हर इंटरवल को start_offset (शामिल है) और end_offset (शामिल नहीं है) से अलग किया जाता है. इसे रास्ते की शुरुआत से मीटर में मापा जाता है. हर इंटरवल का end_offset, उसके बाद वाले इंटरवल के start_offset के बराबर होता है.

  उदाहरण के लिए, 100 मीटर के रास्ते में पहले 80 मीटर तक ट्रैफ़िक धीमा है और बाकी के 20 मीटर तक ट्रैफ़िक सामान्य है, तो इसे इस तरह दिखाया जाएगा:

  start_offset	end_offset	speed
  0	80	SLOW
  80	100	NORMAL

• निर्देशांक के आधार पर स्पीड रीडिंग इंटरवल (speed_reading_intervals, लेगसी): हर इंटरवल को पॉलीलाइन निर्देशांक (interval_coordinates) से तय किया जाता है. इस फ़ॉर्मैट में, भारी ट्रैफ़िक जाम (गहरे लाल रंग) को TRAFFIC_JAM के तौर पर रिपोर्ट किया जाता है; TRAFFIC_JAM_HEAVY का इस्तेमाल कभी नहीं किया जाता. ऐसा हो सकता है कि 13 जनवरी, 2027 को या इसके बाद, यह लेगसी फ़ील्ड दिखना बंद हो जाए. इसके बजाय, speed_reading_offsets का इस्तेमाल करें.

स्कीमा की जानकारी के लिए, रीयल-टाइम रोड डेटा और recent_roads_data टेबल देखें.

BigQuery टेबल

यात्रा की अवधि और स्पीड रीडिंग के इंटरवल के लिए इकट्ठा किए गए डेटा के बारे में क्वेरी करने के लिए, BigQuery में historical_travel_time टेबल और recent_roads_data टेबल देखें.