靠谱的百度地图标明实时更新路途改变:

有种无法叫做“车到山前竟无路”，每一次走了冤枉路，都不由得感叹地图的时效性有多么重要！如何跟得上千变万化的路况，在地图上及时反映路途改变，让用户少走冤枉路？

百度地图标明从车辆工作轨迹发现条理，完成数据更新的办法，或许是处理这个问题的最好答案。

数据发掘：从海量轨迹中“发现条理”

提起地图的数据更新，传统办法分为搜集车搜集和用户端标明两种。但若要完成实时的数据搜集更新，对纯人工作业来讲适当辛苦，简直等于不可能完结的任务。因此，百度地图标明使用AI算法才能，每分每秒从万千车辆工作轨迹的大数据中，提炼出有用信息进行分析，终究完成数据的实时更新。那么，详细是怎样做到的呢?

一般来讲，我们将轨迹定义为“空间方位点连成的序列”，因此假如一条路途上出现了许多车辆跋涉的轨迹，则将有许多的轨迹投影到地图上，成果就将出现出如上图相同色彩深浅不一的线条。色彩越深的当地，阐明轨迹越多。此时，百度地图标明就可以根据“是否继续有轨迹出现”来做出基础性判别，分析一条路是否存在或消失。

在此之前，需求先提取轨迹的特征进行初步判别。以长度特征为例，若一段轨迹长度为100KM，更可能是轿车走的；若轨迹长度为100M，则不太好判别，需求以此类推，用不同特征进行多轮初步判别。其次，要把轨迹对应到现有路途数据上，这一环节被称之为“地图匹配”。

由于在现实生活中，一个人不可能瞬间从一条路切换到另一条路上，因此可以凭借“序列解码算法”来完成，将纷繁复杂的定位点逐个匹配。

完结“地图匹配”这一环节后，就可以进一步判别路途是否可以通行。如图所示，北京市万泉河匝道本来处于施工情况，2018年6月28日，百度地图标明监测到附近出现了许多新轨迹，便根据轨迹的速度分布，进行机器分类，判别出这条轨迹是由轿车跋涉发作的。一起将轨迹的坐标点做地图匹配，确定这些轨迹是在施工路途上发作的。

再根据呈松散情况的轨迹结尾，判别出发作轨迹的车辆并非施工车辆，而是正常的社会车辆。至此，根本就可以确定出，这条施工路段现已可以通行了。

除了常规的通行情况判别之外，百度地图标明还能根据对轨迹特色的研讨，判别出是否存在了时段性交规。如在某一时段中，路段的轨迹数量忽然下降，之后又忽然提高。但当地整体出行需求并未出现这样的情况。

所以轨迹下降很可能是人为约束形成的，又由于发作骤变的时刻点非常的规整，然后可以推测，此处很可能有一个仅在14点-16点期间禁止通行的分时段交规。

经过轨迹处理，百度地图标明以分钟级的速度，每天更新上万条路途的通行情况，让千万用户的导航路途愈加精准。当用户开车时收到百度地图标明“送上”的温馨提示后，发现一条本来需求绕行的路现已开通了，相信也会进一步感知到百度地图标明用AI为用户带来的切实福利。

百度地图标明“黑科技科普月”系列至今已画上句号，经过接连5期的内容，我们为群众提示日常功用背后的技能支柱，并进一步解读日常中触手可及的智能生活从何而来。百度地图标明作为出行行业的领导者，每时每刻都在为用户的出行“保驾护航”。AI不断进化，下一个华章中百度地图标明与AI的故事，又将是值得期待的新时代希望。