Yol Yönetimi Analizleri ile ilgili kavramlar

Yol Yönetimi Analizleri veri modelleri, yol tıkanıklığı hakkında analizler sağlamak için farklı bilgi kaynakları birleştirilerek oluşturulur.

Yol tıkanıklığı

Yol Yönetimi Analizleri'nin seyahat süresi ve hız okuma ile ilgili veri modelleri, farklı bilgi kaynaklarının birleştirilmesiyle oluşturulur:

  • Toplanan harita verileri: En önemli kaynak, Google Haritalar'dan toplanan ve anonimleştirilmiş verilerdir. Bu veriler, Google Haritalar'ın dünya genelindeki yollarda araçların gerçek zamanlı hızını hesaplamasına olanak tanır.

  • Geçmiş trafik verileri: Toplanan kullanıcı verileri zaman içinde geçmiş trafik kalıpları oluşturmak için kullanılır. Bu kalıplar, sistemin belirli bir yolun belirli bir zamandaki ve haftanın belirli bir günündeki "normal" trafiğini anlamasına yardımcı olur.

  • Ek veriler: Geçmiş veriler, yerel Ulaştırma Daireleri gibi iş ortaklarından alınan üçüncü taraf bilgileri ve kaza ya da yol çalışması gibi olayları bildiren Haritalar kullanıcılarından alınan anlık kullanıcı geri bildirimleri de dahil olmak üzere diğer verilerle birleştirilir.

Yapay zeka, mevcut koşulları anlık verilerle anlamak ve geçmiş verilerle temel tahminler sunmak için bu bilgi kaynaklarını birleştirir. Bu birleştirme, rotaların nasıl tahmin edildiği açısından önemlidir. Örneğin:

  • Kısa rotalar büyük ölçüde güncel ve anlık bilgilere bağlıdır.
  • Daha uzun rotalarda gelişmiş yapay zeka modellemesi kullanılır. Bu modellemede, yakındaki segmentler anlık veriler kullanılarak tahmin edilirken daha uzaktaki segmentlerde geçmişteki kalıplar daha fazla kullanılır.
  • Anlık sinyallerin sınırlı olduğu yollarda, yavaşlamaları tahmin etmek için geçmiş veriler daha fazla kullanılır.

Hızlı okuma aralıkları

Hızlı okuma aralığı (SRI), trafiğin tek bir hız kategorisine girdiği, rotanın bitişik bir bölümüdür. Bir rotanın hız okuma aralıkları, başlangıç noktasından varış noktasına kadar tüm rotayı sırayla kapsar.

Hız kategorileri

Hız kategorileri, Google Haritalar'daki trafik katmanında gösterilen renklerle uyumludur:

Hız kategorisi Google Haritalar'daki trafik rengi Açıklama
NORMAL Yeşil Trafik sorunsuz bir şekilde akıyor ve yavaşlama algılanmıyor.
SLOW Sarı Yavaşlama algılanıyor ancak trafik sıkışıklığı oluşmamış.
TRAFFIC_JAM Kırmızı Trafik sıkışıklığı algılandığında
TRAFFIC_JAM_HEAVY Koyu kırmızı Yoğun trafik algılandı. Yalnızca 8 Ekim 2026'dan itibaren, ofset tabanlı hızlı okuma aralıklarında (speed_reading_offsets) kullanılabilir.

Formatlar

  • Ofset tabanlı hızlı okuma aralıkları (speed_reading_offsets): Her aralık, rotanın başlangıcından itibaren metre cinsinden ölçülen start_offset (dahil) ve end_offset (hariç) ile sınırlandırılır. Her aralığın end_offset değeri, sonraki aralığın start_offset değerine eşittir.

    Örneğin, ilk 80 metresinde yavaşlama olan ve kalan 20 metresinde normal akışın olduğu 100 metrelik bir rota şu şekilde gösterilir:

    start_offset end_offset speed
    0 80 SLOW
    80 100 NORMAL

  • Koordinata dayalı hızlı okuma aralıkları (speed_reading_intervals, eski): Her aralık, çoklu çizgi koordinatlarıyla (interval_coordinates) tanımlanır. Bu biçimde, yoğun trafik sıkışıklıkları (koyu kırmızı) TRAFFIC_JAM olarak bildirilir; TRAFFIC_JAM_HEAVY hiçbir zaman kullanılmaz. Bu eski alan, 9 Kasım 2026'da veya sonrasında doldurulmayabilir. Bunun yerine speed_reading_offsets politikasını kullanın.

Şema ayrıntıları için Gerçek Zamanlı Analiz yol verileri ve recent_roads_data tablosuna bakın.

BigQuery tabloları

Seyahat süresi ve hız okuma aralıklarıyla ilgili birikmiş verileri sorgulamak için BigQuery'deki historical_travel_time tablosuna ve recent_roads_data tablosuna bakın.