跳到主要內容
 

技術論壇

主題:Google Map預測到達時間的功能原理和資料庫從哪來?

2020/03/09hannibal34

264 6 4


IoT數據資料蒐集/分析/預測類

越來越多開車族使用Google Map來取代汽車內建的導航系統,除了操作介面熟悉之外,更多人使用Google Map的原因是因為Google Map能避開塞車路段,提供最佳路徑的建議,並準備的預估開車的到達時間,這是怎麼辦到的呢?


你要問的是如何"準確"的預估到達時間,對吧?

是不是用玩命關頭裹的天眼系統,進入每一條道路的攝影機,用影像來判斷車流,再計算速度去推算最佳路徑和預計到達時間呢?

junwei01 2020/03/09 3


何必那麼麻煩?只要介接提供路況資訊的API就好啦!如果還要連進每一個攝影機,對頻寬和邊緣計算的loading應該會很重吧?跑得動嗎?

jingrul691 2020/03/10 3


現在技術越來越先進步囉!當5G架設完成,很多需要大頻寬和低延遲網路速度的應用都會實現的。
但話說,5G還沒好,但Google Map現在就已經能準確預測到達時間了,是怎麼做到的啊?

zhoujieren8 2020/03/11 2


手機囉!每個人都有手機,每支手機隨時隨地都連著網路而且把資訊到傳回去給Google,也就是說,每個人的手機都在幫Google收集資料,當某個路段的手機平均的移動速度很慢時,就代表這個路段、這個方向在塞車,對Google Map來說,要去推算預計到達時間,實在是輕而易舉啊!

chengxiansong2 2020/03/12 2


這樣會不會有侵犯個資的問題啊?Google如果可以拿到我的位置和移動速度的資訊,那其他的個人資訊呢?如果是真的,那太可怕了

ypei91510 2020/03/12 2


6則留言

2020/03/10laisan86

2


以等速度運動來分析,就是距離等於速度乘以時間,既然Google Map有完整的道路路徑,那就可以知道距離是固定長,再以道路旁的速限當作速度參考,就可以算出來多少時間

 

不過,這種算法只能是大概,也因此大多以ETA的形式表示。因為像是車速來說,並非真能參照道路旁邊的速限告示,舉例來說我就用過Google Map在市區內的道路定位,而且當時道路上是有交通阻塞的情況發生

還好我只要有新版的Android App都一律更新,現在新的Google Map是會根據動態路況報導的內容,調整車速的計算值,所以得到的時間是精確了許多

laisan86 2020/03/10 2



2020/03/10omnixri

2


這個問題大致上分成兩個部份,第一個是最佳路徑建議及開車到達時間的估算,第二個是如何知道塞車路段。第一個部份,傳統上屬於資工圖論領域的問題,可用最短路徑法或最短時間法,在地圖上建立很多節點(Node)及道路(Edge)長度,再依起點及終點計算總長度,再以一個平均車速來估算到達時間,即距離除以車速等於時間,不過由於路況很複雜,會隨著車流不同,每個路段車速都不同,因此很難準確估算。

近年來大家都有智慧型手機,在使用Google Map服務時通常不太會注意那些條款,只想享受免費導航及查詢地圖的方便,卻不知你已默默同意Google使用你的手機GPS定位系統。Google只要偵測每隻手機的GPS位置變化速度,再扣除一些過慢(如人行走)的資訊,如此就可更精確估測車流速度,進而使得估測到達時間更為精準,因為這樣可將每個路段以不同平均速度計算再全部加總起來,同時隨著時間的推移及大家貢獻的資訊即時重新估算,這樣不但可得到更精準的到達時間,同時幫助大家辨識那個路段塞車,可提早避開。

 

這樣算不算侵犯個資?享受便利和保護個資上,真是兩難的取捨

ypei91510 2020/03/12 1



2020/03/10omnixri

2


雖然Google Map利用大家手機的GPS來分析塞車路段,但「道高一尺,魔高一丈」就有德國柏林的一位行為藝術家 Simon Weckert,找了99隻手機放在一台拖車上,再緩步拖著走,結果Google Map馬上變成塞車狀態。

這個有趣的實驗可參考下列新聞:一個人+一架車仔矇騙Google Map製造假塞車

相關影片可參考 https://youtu.be/k5eL_al_m7Q

 

哈哈哈,這個實驗太有趣了,那麼是否能用其他AI技術或演算法來過濾掉這些"來亂的"?

jingrul691 2020/03/10 2



2020/03/12shuechang886

1


什麼資料都被Google拿去了,我的移動足跡、我的個資全都透明,如果被拿來做不法用途的話.....好可怕
有沒有AI方案可以反個資被不當拿取呢?如果有,那如何確保這個AI方案是可信任的啊?未來的世界,人和機器都傻傻分不清了

 


2020/03/29bioasura

0


Google Maps在收購了 Waze 以後,開始有了路況服務,以及行程時間預測功能。 Google 前工程師 Richard Russell 在線上知識市場《Quora》曾提過Google Map如何估算預計到達時間的。Google maps 的 ETA(Estimated Time of Arrival,估計到達時間)要基於各種東西進行計算,還要取決於特定地區的現有資料情況。包括:法定限速及推薦速度、根據道路類型推斷的速度、特定時段的歷史平均速度資料(有時取平均,有時取特定時段的資料),以及之前使用者的實際用時情況。還需考慮即時的交通情況,然後綜合利用掌握的資料來源盡可能做出最佳預測。

 

另外Google 2009 年曾說明利用Waze來説明 Google Maps 進行行程時間預測。(https://googleblog.blogspot.com/2009/08/bright-side-of-sitting-in-traffic.html)

Google Maps 產品經理 Dave Barth 寫道,當我們將使用者的速度與任意時間在道路移動的成千上萬部其他手機的速度結合起來,就能描繪出一幅相當清晰的即時交通情況圖景。

 


2020/03/29bioasura

0


對於Google Map如何預測開車的時間,似乎對於高速公路而言,讓人想起了高速公路局的旅行時間建議,是如何作到的,基本上高速公路的旅行時間建議,透過了高速公路上的速度偵測器(VD),可以提供即時的整段高速公路的即時測量到的行駛速度的資料。

在過去旅行時間預測是一個困難但是很有趣的題目(因為人無法預測未來,只能用現在的資料推算未來),過去的研究成果在https://www.freeway.gov.tw/Upload/research/201306/%E9%AB%98%E9%80%9F%E5%85%AC%E8%B7%AF%E4%B8%AD%E9%95%B7%E7%A8%8B%E6%97%85%E8%A1%8C%E6%99%82%E9%96%93%E9%A0%90%E6%B8%AC%E6%A8%A1%E5%BC%8F%E4%B9%8B%E5%BB%BA%E7%AB%8B%E8%88%87%E6%87%89%E7%94%A8_051451.pdf

可以透過這份研究成果,觀察這些年來在高速公路上看板顯示的即時行車旅行時間預測,也可以想像和真正在開在塞車的車陣中,到底需要多少時間能夠脫離塞車區域,似乎Google Map即時顯示的資料,以及高工局顯示的資料之間有多少的出入,似乎還是有許多可以觀察的地方。

在台灣似乎可以透過大量的地方政府以及中央政府的即時開放資料做一些資料的推估(路況、工程進行的區域、路口或高速公路局的交通影像監視器、天氣的狀況(區域型的下雨))等資料進行未來更有效的預測。

同時台灣的ETC即時開放資料,也有機會作為車流量更精準的參考資訊。有點好奇大家對於高速公路未來日旅行時間預測資訊服務的想法是什麼,有多少人確實用了這樣的有趣的服務(https://www.freeway.gov.tw/Publish.aspx?cnid=195&p=9079)

 

 

 

 

 

 

 

 

高速公路局自即日起提供未來日旅行時間預測資訊服務,以便利民眾事先規劃行程,避開壅塞時段及路段,敬請多加利用。
      旅行時間資訊為高公局交通資訊提供重點項目,自104年起已於連續假期間提供預測旅行時間資訊。為擴大並精進對外提供旅行時間之完整性,高公局推出未來日旅行時間預測資訊服務(網址:http://1968.freeway.gov.tw/future-travel-time), 供民眾查詢未來3個月內之一般日、週末日及連續假期之國1、國3及國5任意起迄點交流道之預測旅行時間,做為行程規劃之參考。
      該預測系統係高公局與105年度「第2屆高速公路ETC資料在交通管理應用創意競賽-旅行時間預測」優勝隊伍合作,利用高速公路ETC資料進行數據分析預測旅行時間,透過該局「1968即時路況資訊」網頁及「高速公路1968」App提供民眾查詢。該項旅行時間預測資訊將每週滾動檢討更新,以持續提供更準確之預測內容。惟實際路況受天候、事故及其他非預期因素所影響,仍請用路人行駛國道前,使用「1968即時路況資訊」網頁及「高速公路1968」App查詢最新國道路況,作為行旅規劃,做個聰明的用路人。

 


最新發表
google map的單車模式,是如何挑選屬於腳踏車的路線?
Google 前陣子宣布正式在台推出地圖單車模式,為單車族提供更多更便利的交通導引,宣稱不再需要交叉參考機車或步行模式,好奇系統是如何挑選只適合腳踏車行走的安全路線?
流行語彙
請問是否有機會先了解這個題目之“流行語彙”呢?
AI能夠如何降低交通事故發生率?
馬路如虎口!國內常會看到行人或騎士因位於駕駛的視線死角進而釀成悲劇的新聞,如今AI不斷進步,有沒有辦法用來避免交通事故的發生呢?
Google Map預測到達時間的功能原理和資料庫從哪來?
越來越多開車族使用Google Map來取代汽車內建的導航系統,除了操作介面熟悉之外,更多人使用Google Map的原因是因為Google Map能避開塞車路段,提供最佳路徑的建議,並準備的預估開車的到達時間,這是怎麼辦到的呢?
自駕車的發展看來是會一直持續下去,那還有甚麼交通工具可以變成AI自動化呢?
第一次知道自駕能實現在現實生活中是看了太陽的後裔,裡面男二用的那招讓我暗自決定以後買車要偷用一下,anyway 最近剛好看到新竹工研院自駕車要上路測試,甚至還拿到交通部發布的車牌,覺得實在太厲害了吧!新聞連結(https://www.cna.com.tw/news/ahel/201909050306.aspx?fbclid=IwAR1fuQIkR-Qdh34gbRGfgZmRqvG1U_G_cpml2HE36D9oO2IawCBILz0rE30&fbclid=IwAR2j1fMnZfxgOg5OP0FbzSqHcmScp0xc5JV8rtnfboD6Jkn0N-zR4iMPiFY) 由此看來自駕車上路是很可以期待的未來,但除了自駕車外大家有想過還有什麼交通工具可以自動化嗎?還是有什麼自駕車補充內容嗎?交流一下吧

熱門發表
如果提供影像辨識的訓練資料不足,AI電腦視覺技術是不是就派不上用場了?
目前深度學習很火,從醫療、零售、倉儲、工業到監控等,好像各種影像辨識都能用到,但往往在一個地方卡關,那就是沒有足夠大量且有代表性的資料提供"訓練",有沒有可能用少量資料來達成好的辨識效果呢?
Time is money!如何讓製程最佳化、讓生產更簡單?
從網路時代到物聯網興起,工業 4.0 強調自動化與生產線聯網功能,而新一代的智慧工廠發展,則更仰賴邊際運算、AI 和數據分析。然而,究竟要如何讓製程最佳化,使得生產速度提升呢?
【解題建議】利用OpenPose來解決骨架(姿態、行為)分析
此次出題有很多項目和姿態(行為)分析有關(如下所示),而其根本就是要先找出人的骨架,再加上時間序列來分析骨架各特徵點的位移,進而判定使用者的動作(類型)。 【華碼數位】 體適能動作與姿勢辨識:以影像分析運動者姿態。 【宸訊科技】 利用動態影像辨識技術完成對農民於田間作業之行為分類與分析並能結合AI技術、配合專家互動,持續調整分類學習精準度:從串流影像中分析農業作業姿態(行為) 。 【集思動力】 iSEM多裂肌脊椎運動AI體況分析應用:透過影像、視頻分析人體動作姿態是否滿足特定位置、角度。 【百一電子】 AI電腦視覺辨識男生/女生的情緒與動作事件 :透過視頻分析十六種動作行為。 【良品嚴選】 客戶輪廓分析與服務人員及時輔助系統:從視頻分析客戶在店面行為以提供智能零售。 【良品嚴選】 線上連結線下新零售之AI分析:從視頻中分析行銷手段是否改變消費者行為。 【艾爾塔科技】 線下零售數據消費者行為洞察與全通路數據整合:透過人流資訊分析及預測消費者行為。 【卡訊電子】 智慧教室語音與影像偵測數據AI分析:建立語音、影像辨識老師、學生行為以增進學習效益。 而在開源技術中以CMU的OpenPose最為知名,包含有身體、頭(臉部)、手等部位,有興趣的朋友可以參考一下 https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
請問,「老闆來了!」偵測器該怎麼用開源AI做到?
小弟有個問題來請教AIGO社群的大大們,我有個有點Crazy的點子,想在老闆在我的座位附近出現時,馬上在電腦前跳出警示訊息,當然,我可沒在做壞事....XD,只是想有些心理準備,你知道的~~ 當然,只辨識出老闆來了沒對各位大大應該挑戰度太低,那可否再辨識出老闆現在的心情好不好呢? 不知能否推薦開源又好上手的自架作法呢?
「魚兒魚兒水中游」,有辦法辨識魚缸中魚的種類、數量的變化,甚至是活動力嗎?
最近在搞魚菜共生,想用"聰明"的方法來觀察魚缸中魚兒的數量變化(有沒有死魚),再與水質狀況(如含氧量)做關聯,想用深度學習與影像辨識來解決這問題,甚至進一步分析出魚的個別及群體活動力,不知各位大大有沒有相關的經驗或作法可供參考呢?

主題分類