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是什么讓百度地圖標注中心的事故預測如此準確？

百度地圖標注中心估測當時路途可能發作了事端，請來往車輛提前注意躲避。”“已擁堵超越2小時，超越1小時散失。”相信不少用過百度地圖標注的人都見過類似的提示，當感嘆越來越精準的地圖軟件讓出行更順利之時你知道自己每年要浪費多少時刻在堵車中嗎？答案恐怕是難以估量的。尤其是事端造成的擁堵，一旦發作交通事端，高速路也變成了降速路。不過，有的導航卻似乎有著未卜先知的才能，即便沒有用戶上報，也能夠準確估測事端并提示擁堵時刻。
百度地圖標注中心估測當時路途可能發作了事端，請來往車輛提前注意躲避。已擁堵超越2小時，超越1小時散失。相信不少用過百度地圖標注的人都見過類似的提示，當感嘆越來越精準的地圖軟件讓出行更順利之時，你是不是也好奇過，它是怎么知道前面有事端，而且這么判別的這么快、這么準就？這就要歸功于大數據的功勞。整體而言，百度地圖標注之所以能夠洞察交通事端，主要是經過大數據才能，學習用戶上報事情的特征，結合當時路段的實時軌道特征，進行時空校驗，從而判別事端信息。
首要，要在擁堵路途中選取前后一段時刻都有用戶上報的路段作為正樣本，這意味著這段路確實發作了事端，再選取前后很大范圍都沒有用戶上報的路段作為負樣本。當然，這樣選取的負樣本數量會遠遠多于正樣本，需要依照通行流量對負樣本排序，選其間流量較大的前幾名，用以平衡正負樣本的數量。
其次，要提取路途的特征。這既包括長度，限速、通行等級等自身屬性，也包括實時路況速度，路段前史擁堵概率等路段特征，同時還包括上下流實時路況擁堵程度、前史上下流發作事端概率等連續性的空間特征。
接下來，便是進行模型猜測。依照路途等級等信息，可將樣本區分為不同類別。別離訓練出不同類別的樣本和不同城市的模型。順次訪問不同的模型組合，尋找效果最優的人工集成模型。集成后的模型應用在不同城市時，別離使用不同的規范來區分。至此，便完成了對事端的判別。
最終，揣度出確有事端發作時，就到了進一步判別事端發作方位的環節。這一環節可分為兩種狀況：假如擁堵路段速度改變不大，則用訓練好的回歸模型猜測事端方位；若擁堵路段速度改變較大，則擬合速度的二次曲線，輸入路途中多個坐標試驗，速度最小值偏下流的地方就是事端的發作地。
判別事端及其方位后，便是第一時刻奉告用戶。百度地圖標注的事端提示在準確性的基礎上還包括了許多其他細節，事端方位、距離、經過時刻、估計散失時刻等一應俱全，用戶看起來更清晰直觀。
講完了事端推演，咱們來說說擁堵路段的散失時刻是怎么核算的。
關于擁堵的散失時刻，咱們能夠理解為未來一段時刻的路況猜測。現在百度地圖標注完成了分鐘級散失時刻猜測，舉個例子，假如咱們猜測未來5分鐘路況別離是擁堵，擁堵，擁堵，疏通，疏通，那么對應的散失時刻就是三分鐘。
現在百度地圖標注實時路況監測的準確率在99%以上，因此路況猜測通常以實時路況作為樣本。關于要猜測的路段，百度地圖標注將時刻維度與前史路況、實時路況、路段長度、通行才能等歸納影響要素納入DNN神經網絡，別離得出疏通，緩行，擁堵，嚴峻擁堵4個等級路況。再以每分鐘內的通行狀況是疏通還是擁堵，來揣度這段擁堵的散失時刻。
活動的交通使路況改變萬千，要完成精準的交通效勞，離不開大數據的支撐。不得不說，基于大數據資源進行深層次挖掘的百度地圖標注，給咱們帶來了更有保障的出行和更加便利的生活。而關于未來交通的猜測，也有望成為交通大數據的又一個核心價值。

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是什么讓百度地圖標注中心的事故預測如此準確？