تستخدم Google تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لترجمة المحتوى إلى لغتك المفضّلة، وقد تتضمّن بعض الأخطاء.

مفاهيم "بيانات إدارة الطرق"

يتم إنشاء نماذج بيانات "إحصاءات إدارة الطرق" من خلال دمج مصادر معلومات مختلفة لتقديم إحصاءات حول ازدحام الطرق.

الازدحام على الطرق

يتم إنشاء نماذج بيانات "إحصاءات إدارة الطرق" الخاصة بمدة الرحلة وقراءة السرعة من خلال دمج مصادر معلومات مختلفة:

بيانات الخرائط المجمّعة: المصدر الأكثر أهمية هو البيانات المجمّعة والمجهولة الهوية من "خرائط Google"، ما يتيح لـ "خرائط Google" احتساب السرعة في الوقت الفعلي للمركبات على الطرق في جميع أنحاء العالم.
بيانات حركة المرور السابقة: بمرور الوقت، يتم استخدام بيانات المستخدمين المجمَّعة لإنشاء أنماط حركة المرور السابقة، ما يساعد النظام في فهم حركة المرور "العادية" على طريق معيّن في أي وقت وأي يوم من أيام الأسبوع.
البيانات التكميلية: يتم دمج البيانات السابقة مع بيانات أخرى، بما في ذلك معلومات من جهات خارجية، مثل إدارات النقل المحلية، بالإضافة إلى ملاحظات المستخدمين في الوقت الفعلي من مستخدمي "خرائط Google" الذين يبلغون عن حوادث، مثل التصادمات أو أعمال البناء.

يجمع الذكاء الاصطناعي بين مصادر المعلومات هذه لفهم الظروف الحالية باستخدام البيانات في الوقت الفعلي، ولتقديم توقّعات أساسية باستخدام البيانات السابقة. هذا الدمج أساسي في طريقة توقّع المسارات، على سبيل المثال:

تعتمد المسارات القصيرة إلى حد كبير على المعلومات الحالية وفي الوقت الفعلي
تستخدِم المسارات الأطول نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدّمة، حيث يتم توقُّع المقاطع القريبة باستخدام البيانات في الوقت الفعلي، بينما تعتمد المقاطع الأبعد بشكل أكبر على الأنماط السابقة.
تعتمد الطرق التي تتوفّر فيها إشارات محدودة في الوقت الفعلي بشكل أكبر على البيانات السابقة لتوقّع حالات الازدحام.

فواصل القراءة السريعة

فترة القراءة السريعة (SRI) هي جزء متجاور من مسار يندرج فيه مستوى حركة المرور ضمن فئة سرعة واحدة. وتغطي فترات قراءة السرعة للمسار معًا المسار بأكمله بالترتيب من نقطة الانطلاق إلى الوجهة.

فئات السرعة

تتطابق فئات السرعة مع الألوان المعروضة في طبقة حركة المرور في "خرائط Google":

فئة السرعة	لون حركة المرور في "خرائط Google"	الوصف
`NORMAL`	أخضر	تتدفق الزيارات بسلاسة، ولم يتم رصد أي تباطؤ.
`SLOW`	أصفر	تم رصد حركة بطيئة، ولكن لم يحدث ازدحام مروري.
`TRAFFIC_JAM`	أحمر	تم رصد ازدحام مروري.
`TRAFFIC_JAM_HEAVY`	أحمر داكن	تم رصد ازدحام مروري شديد. ستتوفّر هذه الميزة اعتبارًا من 8 أكتوبر 2026 في فواصل القراءة السريعة المستندة إلى الإزاحة (`speed_reading_offsets`) فقط.

التنسيقات

فواصل قراءة السرعة المستندة إلى الإزاحة (speed_reading_offsets): يتم تحديد كل فاصل زمني من خلال start_offset (مشمولة) وend_offset (غير مشمولة)، ويتم قياسها بالأمتار من بداية المسار. تساوي قيمة end_offset لكل فترة قيمة start_offset للفترة التالية.

على سبيل المثال، يتم تمثيل مسار بطول 100 متر يتضمّن حركة بطيئة في أول 80 مترًا و20 مترًا متبقية تسير بشكل طبيعي على النحو التالي:

start_offset end_offset speed

0 80 SLOW

80 100 NORMAL
الفواصل الزمنية لقراءة السرعة المستندة إلى الإحداثيات (speed_reading_intervals، قديمة): يتم تحديد كل فاصل زمني من خلال إحداثيات الخطوط المتعدّدة (interval_coordinates). في هذا التنسيق، يتم الإبلاغ عن الازدحام المروري الشديد (الأحمر الداكن) على أنّه TRAFFIC_JAM، ولا يتم استخدام TRAFFIC_JAM_HEAVY مطلقًا. قد يتوقف ملء هذا الحقل القديم في 9 نوفمبر 2026 أو بعد هذا التاريخ. يمكنك استخدام speed_reading_offsets كبديل.

`start_offset`	`end_offset`	`speed`
`0`	`80`	`SLOW`
`80`	`100`	`NORMAL`

للاطّلاع على تفاصيل المخطّط، يُرجى مراجعة بيانات الطرق في الوقت الفعلي و جدول recent_roads_data.

جداول BigQuery

لطلب البحث عن البيانات المتراكمة لفواصل قراءة السرعة ومدة الرحلة، راجِع الجدول historical_travel_time والجدول recent_roads_data في BigQuery.

مفاهيم "بيانات إدارة الطرق" تنظيم صفحاتك في مجموعات يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.