Пробки 9 баллов что это значит?

Как работает прогноз пробок

Многие люди просто не могут сесть в машину и не запустить навигатор, чтобы посмотреть, как и сколько придется ехать. Я — человек, который еще застал время, когда на машине надо было ездить с картой. Это было всего лет 10-15 назад, и поэтому я даже к простым навигаторам отношусь с большим уважением, хоть и считаю, что от них тупеешь. А вот карты с прогнозом пробок — это вообще фантастика, которую многие недооценивают. Правда, не многие знают, как строятся пробки и относятся к ним как к тому, что просто существует. Все одновременно и проще, и сложнее, чем кажется. Поэтому давайте разбираться, чтобы понять, как работает прогноз пробок. Зная это, можно пользоваться этими возможностями куда более продуктивно.

Одна из самых неприятных картин для городского жителя.

Как навигатор получает данные о пробках

Даже если вы идеально знаете город, все равно время от времени вам пригодится возможность посмотреть время проезда. Особенно это важно в больших городах, когда ты знаешь, как проехать на другой конец города (или просто в район, где редко бываешь), но не знаешь, какие там пробки в это время дня.

Прежде всего надо понимать, что у навигаторов есть два типа данных. Одни называются статичными, а вторые — динамичными. К первым относятся те данные, которые не меняются долгое время и являются частью местности. Это могут быть здания, сооружения, точки интереса (POI), дороги, дорожные знаки и так далее. Проще говоря, все, что есть на местности, и то, что необходимо знать, чтобы нормально по ней перемещаться.

К динамичным данным относится дорожная ситуация и то, что меняется каждый день, а то и по несколько раз в день! Например, пробки, перекрытия и так далее. Без этих данных можно ездить, но это будет не так удобно. Хотя, если вы едете на дальнее расстояние и вам надо только понимать, когда свернуть на другое шоссе, динамичные данные вам вообще не нужны.

Бывают и такие пробки, но сегодня мы не про них.

Для удобства работы и скорости обновления карты, она разбита на участки, которые обрабатываются по отдельности и потом сопоставляются с соседними участками. Также новые данные не полностью перекрывают старые, а накладываются на них. Старые в этом случае имеют меньший вес, но обеспечивают более плавное изменение дорожной ситуации, ведь она не может поменяться моментально. Данные о скорости тоже усредняются — никто не следит за скоростью каждой машины.

Как навигатор определяет пробку на дороге

Чтобы навигационная система поняла, что на дороге пробка, она должна получить много данных. В первую очередь, ей надо понимать характер каждой конкретной дороги и то, сколько на ней машин едет с существенным отклонением от максимальной или средней скорости. Например, 100 машин на МКАД или 100 машин в центре на дороге с одной полосой — этой очень разные вещи. Так же как один трактор, который ”тошнит” в правой полосе со скоростью 20 км/ч вместо разрешенных 80 км/ч, это не то же самое, если весь поток будет ехать с минимальной скоростью. Ну, и конечно, две машины со скоростью 10 км/ч на проселочной дороге, где формально разрешено 60 км/ч, тоже не заставят систему посчитать, что там пробка.

Картографические сервисы не знают вас. У них есть только обезличенный прибор, который перемещается в пространстве, и им этого достаточно.

Был даже один шутник, который не пожалел времени и денег, чтобы ”нарисовать” на карте пробку. Для этого он расположил несколько десятков смартфонов с включенным навигатором на небольшой, заведомо свободной улице. В итоге, система восприняла эти навигаторы так, как будто они установлены в машинах, и поняв, что их на дороге очень много и они стоят, показала не карте серьезный затор.

Вот тот шутник с телефонами вдоль всей дороги.

Именно так навигатор и понимает, где есть пробка, а где нет. То есть, если во всех машинах города будут висеть навигаторы, мы будем получать максимально полные данные. С другой стороны, никто не отменял шутку про 18:00.

Кто-то едет по пробкам, а кому-то повезло и он едет против них.

В 18:00 вся Москва смотрит в Яндексе где нет пробок, чтобы одновременно выехать и создать самую большую

Насколько точно показываются пробки в навигаторе

Так как данные строятся на основании перемещения машин и навигаторов в них, то и пробки могут строиться с некоторыми допущениями. Например, если вы едете по узкой улице и встаете в пробку, которая образовалась из-за упавшего пару минут назад дерева, вы не увидите эту пробку на карте, так как не набралось еще достаточно данных от других навигаторов. Более того, если в этой пробке не будет машин с навигаторами, она может вообще не появиться на картах.

Так же есть задержки в расчете пробок, когда системе надо сопоставить данные и понять, с какой скоростью машины проезжают этот участок. Только после обработки она скажет, сколько именно вы будете ехать через этот участок.

Впрочем, даже после такого расчета могут быть ошибки во времени построения маршрута. Защитить от таких ошибок не может даже прогноз пробок.

А что делать? Ехать надо.

Например, вы выезжаете с работы в 18:00 и видите, что до дома вам ехать 30 минут. Но в итоге едете 60 минут. Так получается из-за того, что все выехали с работы в это время и загрузили дороги, а навигатор построил маршрут на основании фактической ситуации. Иногда некоторые системы для прогнозирования времени в пути используют статистические данные, но они тоже могут сильно меняться. Например, авария, сильный дождь или ремонт дороги в одном ряду могут превратить относительно свободную дорогу в безнадежно стоящую.

Делает ли жизнь в городах животных умнее?

Может ли один человек повлиять на данные пробок в навигаторе?

Конечно, может, если перекроет своей машиной всю дорогу или заденет троллейбус на перекрестке. А если серьезно, то нет.

Для того, чтобы на карте отобразилось затруднение, надо, чтобы десятки навигаторов зафиксировали отсутствие движения на дороге. Если мы говорим о фиксации аварий или сообщений о дорожной ситуации, то там несколько человек должны подтвердить сообщение другого пользователя. Если написано, что ”в правом ряду авария”, а ее нет, несколько человек скажут, что в данных ошибка и отметка пропадет с карт. Кстати, именно так и пропадают уведомления об авариях, когда машины уже растащили.

Вроде и авария небольшая, а пробка из-за нее может быть огромной.

Может ли пешеход с навигатором сбить систему построения пробок

Теоретически медленные пешеходы с навигаторами в телефоне, которые идут рядом с дорогой, могут внести смуту и сформировать пробку, но это крайне маловероятно, ведь достаточно провести минимальный поведенческий анализ и все станет ясно.

Навигационные системы отображают положение клиента с точностью до 5-8 метров. Этого недостаточно, чтобы определить полосу движения или отличить тротуар от дороги. Так отличить пешехода от автомобиля не получится.

Пешеход движется обычно очень равномерно. Скорость почти не выпадает за пределы 4-6 км/ч. При этом он не останавливается каждые 20 метров и не разгоняется резко до 10-20 км/ч. Проще говоря, посмотрев на трек перемещения пешехода, очень сложно спутать его с треком движения автомобиля в пробке.

Что означают баллы загруженности дорог в Яндекс Картах

Чтобы пользователям было проще ориентироваться в компьютерных алгоритмах, вся информация выводится в виде трех цветов, наложенных на дорогу, или цифр по десятибалльной шкале, которые означают уровень затруднений — от ”дороги свободны” до ”пешком быстрее”.

Исследование проводилось достаточно давно, но оно интересное:сколько времени водители тратят на пробки в разных городах

Многие заметили, как несколько лет назад многое поменялось, и то, что раньше отмечалось как 8 баллов, стало отмечаться как 5-6 баллов. Это не заговор и попытки задобрить водителей, отвлекая их от происходящего в стране (была у людей и такая версия). Так получилось из-за того, что пробки стали больше и всегда писать 9-10 не было смысла.

Все навигационные сервисы строят пробки по своим алгоритмам, поэтому данные могут незначительно отличаться, а вы можете выбрать тот вариант, который подойдет именно вам. Точные данные алгоритмов охраняются примерно как секрет крабсбургера, ведь это коммерческая тайна и интеллектуальная собственность компании.

Также баллы зависят от города. Чем выше там загрузка, тем меньше цифра при одном и том же уровне пробок. То есть одинаковая ситуация в Москве и небольшом городе будет отображаться, например, как 5 и 8 баллов соответственно. То есть для одних это ежедневная картина, а для других почти коллапс.

Так получается из-за того, что за эталон нуля балов или ”дороги свободны” берется максимальная скорость движения ночью. За 10 баллов или ”пешком быстрее” берется максимальная загрузка в каждом конкретном городе.

Можно ли верить пробкам в навигаторе

Можно и нужно, так как он обладает хоть какой-то картиной происходящего, а мы можем только знать маршрут и примерную дорожную ситуацию, на которую влияет много переменных.

А еще часто пробки бывают на съезде, когда все стоят в очереди, а их начинают объезжать и втискиваться.

Многие говорят, что в последнее время навигаторы строят не самый быстрый маршрут, а тот, который позволит разгрузить дороги. Но не это ли самый быстрый маршрут, когда тебя отправляют туда, где нет пробок?

Расскажите, какими навигаторами вы пользуетесь. Очень интересно понять, какие плюсы и минусы люди находят в разных системах.

Навигаторы постоянно учатся и получают новые настройки. Поэтому они становятся умнее, а элементы самообучения делают их еще более умными. Уже сейчас без них в городе достаточно сложно, а когда они станут еще лучше, станет вообще хорошо.

Главное понимать, что чем больше данных будет, тем лучше карта будет работать и разгружать дороги города. А еще важно отмечать дорожные события. Если стоит отметка, не поленитесь нажать на нее и подтвердить или опровергнуть. В пробке все равно делать нечего, а такое действие поможет другим. В конце концов все хотят быстрее уехать и оказаться дома.

Яндекс.Пробки: как работают и как правильно пользоваться на компьютере, iOS и Android

В 2018 году Яндекс поглотил компанию «СМИлинк», предоставлявшую информацию о дорожной обстановке для сервиса «Пробки в Москве», а спустя год функционал был интегрирован в Яндекс.Карты. С тех пор жители более чем 40 городов России и нескольких десятков зарубежных населенных пунктов активно используют сервис для построения маршрутов в объезд заторов.

Что такое Яндекс.Пробки

Для кого-то это просто полезный функциональный слой на Яндекс.Картах, а для некоторых — своеобразная социальная сеть, которую можно использовать параллельно с картами Google, например. Прямое назначение «Пробок» — оценивать и прогнозировать дорожную ситуацию для населенного пункта в целом и для каждого отдельного участка дороги отдельно.

Система баллов Яндекс.Пробках, что лучше 1 или 10?

Взглянув на Яндекс.Карты с активированным слоем «Пробки», водитель видит город в оттенках от зеленого к красному, каждый из которых соответствует оценке скорости движения в баллах от 1 до 10, где 1 (зеленый) — дороги полностью свободны, 10 (красный) — проще припарковать автомобиль и двигаться пешком.

Для каждой улицы, проулка или шоссе выставляется собственная оценка.

Система баллов индивидуальна для каждого города и для каждой дороги. Средняя скорость движения в 25 км/час для узкого переулка в центре Москвы — норма, а для кольцевой дороги провинциального города — это затор.

Загруженность дорог в Яндекс.Картах

1 — Дороги свободны;
2 — Дороги почти свободны;
3 — Местами затруднения;
4 — Местами затруднения;
5 — Движение плотное;
6 — Движение затрудненное;
7 — Серьезные пробки;
8 — Многокилометровые пробки;
9 — Город стоит;
10 — Пешком быстрее.

Откуда Яндекс.Пробки узнают о пробках?

Чтобы составить карту пробок в городе, не обязательно рассаживать по деревьям и столбам наблюдателей с биноклями и рациями, гораздо проще воспользоваться данными GPS/ГЛОНАСС, которые предоставляют сами пользователи, включившие на своих смартфонах, планшетах и навигаторах режим «Сообщать о пробках». Кроме того, данные поступают от многочисленных автомобилей компаний-партнеров, оснащенных GPS-трекерами.

Помимо вышеперечисленных способов получения данных о пробках, сами автомобилисты могут вручную сообщать сервису дополнительную информацию об авариях и ремонтных работах на дороге.

Как включить Яндекс.Пробки

Чтобы активировать слой пробок на Яндекc.Картах на компьютере, следует нажать на иконку в виде светофора.

В мобильном приложении Яндекс.Карты (ссылки в конце статьи) пробки отображаются по нажатию иконки с изображением светофора в левом верхнем углу.

В приложении Яндекс.Навигатор (ссылки в конце статьи) аналогичная кнопка расположена справа вверху.

Как прогнозировать Пробки?

Собирая подробную статистику о загруженности дорог на протяжении многих лет, сервис «Пробки» научился прогнозировать заторы (работает только в веб-версии Яндекс.Карт), которым свойственна временнАя закономерность. Например, Яндекс может подсказать водителю в незнакомом городе, какие улицы будут перегружены в «час пик».

Для этого активируйте Яндекс.Пробки, в колонке слева нажмите кнопку-ссылку «сейчас», а затем кликните пункт «Выбрать день».

Откроется календарь, в котором можно выбрать для отображения прогнозируемую загруженность дорог в любой день.

Общение

Особенностью Яндекс.Пробок является раздел «Разговорчики», в котором водители сообщают о различных дорожных ситуациях, не попавшим в сводку, а также общаются на свободные темы в довольно своеобразной манере.

Где смотреть Яндекс.Пробки

Активировать функцию «пробки» можно в Яндекс.Картах на компьютере, используя любой браузер, или на мобильном устройстве с установленным iOS- и Android-приложением Яндекс.Карты или Яндекс.Навигатор. Кроме того, дорожную ситуацию со ссылкой на Яндекс сообщают на большинстве радиостанций и многих телеканалах. Функционал «Пробки» также может интегрировать в свой веб-сайт каждый желающий, воспользовавшись специальным API для разработчиков.

Google против Яндекса: чья информация о пробках точнее?

В чем проблема?

Пробки в 7 баллов – весьма серьезные затруднения, ехать (хотя это сложно назвать ездой!) придется весьма долго… Но 10 баллов по 10-балльной же шкале – это вообще полный… конец. Конец вашим планам на сегодня. Тут явно лучше пересидеть дома и переждать, пока не спадет пик. Однако, скажем, Петя поехал, а вот Вася решил подождать. Петя идиот? Да нет, просто он посмотрел перед выездом пробки по одному сервису, а Вася – по другому.

Вот скриншоты, сделанные на разных « пробочных » сервисах с интервалом в 1 секунду. Один сообщает о пробках в 7 баллов, другой более откровенен – «10 баллов, движения нет!». Как вам такая разница?

Как определяется уровень пробок?

Сегодня у всех навигационных сервисов главным средством получения информации о пробках является обратная связь от пользователей посредством GSM-связи. Люди едут по дорогам – смартфон или навигатор с GSM-модулем, на котором работает навигационный сервис, знает местоположение и скорость автомобиля и автоматически отправляет эти данные на сервер с некой периодичностью. Данные анализируются, и на их основе составляется скоростная карта, где интенсивность движения отмечается по визуально понятному принципу: зеленый – едем, желтый – плоховато, красный – стоим. Соответственно, чем многочисленнее у проекта коммьюнити участников, тем точнее данные и эффективней отсеиваются ошибки.

Крайне упрощенно это выглядит так. Представим, что по некой ночной улице машины летят без затруднений, а в правой полосе ползет со скоростью пешехода автомобиль с «аварийкой». И если в нем имеется смартфон с не слишком распространенной в массах навигационной системой, и других машин с этой навигацией на данной улице в эту минуту не окажется, то система для всех остальных пользователей покажет на карте на этой улице пробку, хотя по факту её там нет. Ну а проезжающие машины с другой навигационной системой, более распространенной и популярной, сообщат ей о своей высокой скорости, и их система определит улицу как «зеленую».

При этом лет десять назад, когда мобильный интернет был дорогим и нестабильным, первые системы оповещения о пробках работали в основном с использованием дорожных датчиков и даже веб-камер. Итоговая информация была скудная и точностью не отличалась, но это была заря « пробочных » технологий… К примеру, активно использовались датчики, установленные городскими службами Москвы: в 2004 году их было 2-3 сотни на столицу – на МКАДе, Садовом кольце и на въездах в город.

Кстати, эти датчики не канули в Лету – они используются и сейчас, и их число серьезно возросло. Около 7 000 датчиков применяет сегодня московский Центр организации дорожного движения (ЦОДД), ведущий для своих нужд анализ загруженности столичных трасс. Интересно, что когда их данные стали обнародовать, многие граждане в интернете накинулись на ЦОДД, обвиняя в том, что они приукрашивают данные. Якобы «официальные пробки» были заметно меньше яндексовских! Хотя и к самому Яндексу уже не один раз звучали претензии в том, что они, дескать, негласно «дружат» с департаментом транспорта и слегка «корректируют реальность»…

Что имеем и почему?

Вечер, люди разъезжаются из столичных офисов домой в область. Традиционно стоят в пробках все вылетные магистрали и кольца. Берем для примера выезд из Москвы по трассе М7 – участок дороги с вечно проблемным движением. Пытаемся выяснить оптимальное время для выезда домой или на дачу. Открываем навскидку пробочные сервисы – Яндекс, Google и активно развивающийся в последнее время 2ГИС, который пробками еще недавно вообще не занимался и не является авторитетным источником. Обновляем и делаем скриншоты с интервалом в 1 секунду. Вот результат в 21:00:

Как навигатор собирает информацию о пробках. По количеству смартфонов? Важные ответы

Одна из самых удобных и полезных функций навигатора – показ пробок на дорогах. Даже если вы идеально знаете город, лучше него не сможете проложить оптимальный маршрут с учетом заторов.

Но у навигатора нет своих собственных глаз. Каким образом эти приложения понимают, где образовалась пробка?

Разбираемся, как это работает.

Откуда вообще навигатор берёт данные о пробках?

Есть два типа данных, которые работают в совокупности и помогают картографическим сервисам понять, где образовывается дорожный затор.

Для начала, у навигатора на сервере есть база знаний: информация о дорогах на карте, скоростных ограничениях и правилах проезда, дорожных знаках, POI (points of interest) – особых объектах, от супермаркетов и достопримечательностей до постов ГИБДД и дорожных камер.

Это условно статические данные, они не меняются мгновенно. Разве что кусок дороги закроют на ремонт или откроют новую заправку.

Динамические данные не менее важны. Это информация о дорожной ситуации, которая постоянно меняется. Координаты автомобилей, сообщения водителей и пассажиров, отметки о ДТП и так далее. Всё это динамические данные.

Что для навигатора называется пробкой?

В целом, пробка – это когда сравнительно много машин движется по дороге с небольшой скоростью (вплоть до нулевой). Но в этом определении есть два допущения:

Во-первых, что такое сравнительно много машин? В каждой навигационной программе этот параметр задается по-своему. Но в любом случае если одна машина едет по проселочной дороге со скоростью 10 км/ч, навигатор здесь пробку не покажет – слишком мало данных.

Во-вторых, что такое небольшая скорость? Та, что значительно меньше средней и/или максимально разрешенной на этом участке дороги. Как быть в ситуации, если на участке разрешено ехать 60 км/ч, но поток едет 30 км/ч практически всегда?

От сервиса к сервису, эти допущения различаются. Точные данные никто не раскрывает, ведь это основы алгоритмов, и их хранят в секрете. К тому же они вариативны и могут изменяться даже в реальном времени в зависимости от сезонности, времени суток, общей ситуации на дороге и так далее.

Откуда навигатор получает динамические данные?

Когда вы устанавливаете навигационное приложение, активируете GPS и подключаетесь к сети, то автоматически отправляете данные на сервер навигационной системы. Во многих приложениях можно также создавать сообщения и информировать о ДТП, засадах полиции и т.д.

Например, в Яндекс.Картах и Яндекс.Навигаторе можно поставить в настройках галочку “Сообщать о пробках” и передавать свои данные в сервис Яндекс.Пробки. Стандартный набор: ваши координаты (широта и долгота), скорость, направление движения.

Данные всегда обезличены. Сервис не знает вашего имени, номера вашего авто и т.д. Информация, которую передает приложение, не привязывается к вашей учетной записи. Но трек (след движения по карте) строится для конкретного объекта.

Сообщения с данными отправляются каждые несколько секунд. Старые данные удаляются и не участвуют в расчете.

Сервис Яндекс.Пробки получает данные не только от обычных водителей, но и от компаний-партнеров. Это службы такси, доставки и другие фирмы, машины которых регулярно ездят по городу.

Наконец, информация берется с датчиков на дорогах. Их устанавливает и обслуживает ЦОДД (Центр организации дорожного движения) и другие ведомства.

Но датчики есть лишь в крупных городах (на Москву примерно 7 тыс. устройств). К тому же автомобилистов с навигаторами куда больше.

Как навигатор анализирует данные других пользователей

Обработка данных от всех доступных источников всегда происходит на сервере. В приложении-клиенте (то, что видите вы на экране смартфона) лишь выдается готовый результат.

Если платформа видит, что на каком-то участке карты скорость автомобилей массово уменьшается, она пересчитывает загруженность дорог. Соответственно, перерисовывается карта с учетом интенсивности движения и пробок.

Сообщения об авариях, постах и тому подобном тоже анализируются. Когда один пользователь ставит отметку, другие участники, которые находятся неподалеку, могут её подтвердить или опровергнуть.

Таким образом, не получится заспамить карту ложными сообщениями. А когда последствия ДТП уберут с дороги, исчезнет и отметка о нем.

Обычно системы анализируют карты по кластерам: исследуют данные на небольших участках, а затем сопоставляют их с информацией от “соседей”. Это позволяет распределить нагрузку и обновлять карту чаще.

Треки автомобилей, которые едут по одному участку в одинаковом направлении, объединяются по совпадающим отрезкам. Скорости усредняются, и это дает понимание дорожной картины.

Важный момент: новые данные не полностью перекрывают старые. Просто у старых данных обычно меньший вес при принятии решения на сервере.

Именно поэтому машина, которая едет на “аварийке” со скоростью 10 км/ч, не заставит систему думать, что образовалась пробка. Но когда медленных машин станет больше, навигатор покажет затор.

Как навигатор понимает, в каком ряду вы едете и почему тормозите?

Средняя точность GPS – 6-8 метров, а в условиях плотной застройки ещё меньше. Так что приложение не может определить, в каком ряду вы едете. Но может подумать, что вы врезались в столб или прошли сквозь угол здания.

Если приложение будет строить ваш трек четко по полученным от вас координатам, получится что-то странное. Поэтому система аналитики навигатора сопоставляет ваши динамические данные со статической картой города и, учитывая знаки и разметку, оптимизирует ваш трек.

Навигатор понимает, что вы не могли выехать на тротуар или встречную полосу, а затем продолжить двигаться с прежней скоростью. Поэтому ваш путь на карте выглядит нормальным.

Кроме того, вы можете замедлиться перед въездом во двор или на парковку. Но приложение поймет это, проанализировав поведение водителей, которые едут рядом с вами, и не будет рисовать здесь пробку.

С другой стороны, если кто-то решил объехать пробку по обочине или по полосе для общественного транспорта, его скорость разбавит общую картину. И дорога, к примеру, может из красной стать желтой.

Отчасти погрешность GPS, ГЛОНАСС и других навигационных систем снижается за счет A-GPS и определения положения по вышкам мобильной связи и Wi-Fi. Но уже через несколько лет, с обновлением спутников и технологий позиционирования, проблема должна исчезнуть.

Как навигатор отличает водителей от пешеходов?

Действительно, если объект движется вдоль дороги со скоростью 5-6 км/ч, это может быть и не машина в пробке, а пешеход. Как отличить авто от пешехода?

Платформа на сервере анализирует скорость объекта в течение какого-то времени. Затем она сравнивает характер движения и находит признаки пешехода или автомобиля.

К примеру, пешеход вряд ли сможет идти быстрее 10 км/ч (это скорость вполне бодрого бега). А автомобиль со средней скоростью 10 км/ч будет двигаться в пробке неравномерно: часть времени стоять, часть – достаточно быстро подъезжать к впереди стоящему, а в отдельные моменты разгоняться до куда больших скоростей.

Почему это важно? Платформа должна отсеивать данные от пешеходов и показать реальную скорость движения авто в городе.

Как рассчитываются баллы пробок?

Чтобы водителю было проще ориентироваться в карте с учетом загруженности дорог, скорости на различных участках показывают цветом. К примеру, Яндекс.Навигатор берёт данные из сервиса Яндекс.Пробки. Это отдельный слой данных, интегрированный в общую систему Яндекс.Карт.

Включить этот слой можно кнопкой “Дорожная ситуация”. Если данных о пробках нет или они не нужны, слой просто не показывается.

В крупных городах пробки также отображают в баллах: 0 – пробок нет, 10 – пробки максимальные. Баллы означают следующее:

• 1: Дороги свободны;
• 2: Дороги почти свободны;
• 3-4: Местами затруднения;
• 5: Движение плотное;
• 6: Движение затрудненное;
• 7: Серьезные пробки;
• 8: Многокилометровые пробки;
• 9: Город стоит;
• 10: Пешком быстрее.

Навигационная платформа рассчитывает, за сколько водители в среднем проезжают определенные участки по пустой дороге. Это время считается эталонным и пересчитывается, в общем-то, редко.

Затем эталонные значения сравнивают с фактическими. Полученные значения проецируют на шкалу пробок для конкретного города.

Для каждого города при расчете баллов используются свои коэффициенты. Например, если в Москве вы потратите на дорогу вдвое больше времени, чем если бы ехали ночью по пустому шоссе, это пять баллов.

В Санкт-Петербурге аналогичные заторы оценят в 6-7 баллов, ведь здесь максимальные пробки меньше.

Навигаторы становятся умнее с каждым днём

Навигационные платформы накапливают данные, чтобы точнее рассчитывать время в пути по определенному маршруту. Эти данные помогают предсказать, где вскоре образуется пробка, и объехать её.

Применяются и технологии искусственного интеллекта. Они позволяют связать, казалось бы, несвязанные события – настоящее машинное обучение на той самой «биг дате». К примеру, если система постоянно будет видеть, что пробка на одном перекрестке приводит к разгрузке определенных маршрутов, она заранее поведет вас по ним.

На той же Яндекс.Карте есть режим “Дорожная ситуация”. По нему можно посмотреть прогноз пробок в определенный день и время. Это поможет спланировать свой день и не терять слишком много времени на дорогу.

Конечно, внезапные ДТП и заторы из-за отключившихся светофоров могут нарушить все планы. Но в целом прогнозы Яндекс.Пробок и Google Maps работают довольно точно.

Почему уровни пробок в разных сервисах отличаются?

Прежде всего, что для одного сервиса – зеленый уровень пробок, для другого желтый. Нет единых стандартов.

Кроме того, чем больше пользователей у навигатора, тем больше данных получает платформа и тем точнее картина. Если одним навигатором пользуются 10 водителей в потоке, а другим – один, причем едет он с минимальной скоростью, то сами понимаете, где данные будут объективнее.

Наконец, для обработки и передачи данных даже в одной навигационной платформе используется множество серверов. В результате вы можете параллельно открыть две вкладки с пробками в браузере, и даже они будут отличаться. Так происходит потому, что данные поступают с разных серверов.

А почему до сих пор можно попасть в пробку, которой нет на карте?

Сбор и анализ данных занимает время. Старые данные влияют на свежие. Сегодня не существует единственно верного способа, который бы позволил навигационной системе показывать загрузку дорог действительно в режиме реального времени.

Карты всегда обновляются с небольшим опозданием – от 1-2 до 5-10 минут. Поэтому именно вы, попав в пробку, можете первым передать данные навигационной платформе. Она накопит некоторое количество подобных сообщений и покажет пробку всем.

Как работают «Яндекс.Пробки» и как устроен этот сервис

Содержание

Содержание

Для жителя большого города «Яндекс.Пробки» — один из самых полезных и востребованных сервисов. Он позволяет ориентироваться в текущей дорожной ситуации, планировать время на дорогу и строить оптимальные маршруты. Разберемся, как устроен этот сервис и кто учит его так хорошо следить за дорогой.

Если вам лень читать всю статью, то вот коротко о том, как сервис отслеживания пробок получает информацию. «Яндекс. Пробки» учатся и формируют карту пробок благодаря:·

• пользовательской информации;
• набору большого массива данных по каждой дороге, улице, перекрестку и т. д.;
• машинному анализу с помощью самообучающегося алгоритма;
• построению карты пробок с помощью картографических сервисов.

А теперь разберем все моменты подробнее.

Передача информации от пользователей

Важным элементом в работе Яндекс.Пробок являются все пользователи сервиса. Первоначальную информацию, из которой строится карта пробок, сервис получает от пользователей картографическо-навигационных приложений «Яндекса». Помните, при первом запуске приложения «Яндекс.Навигатор» вам задавали вопрос, хотите ли вы делиться информацией с сервисом? Если вы ответили «Да», значит, тоже принимаете участие в формировании карты. Кроме того, информацию о перемещениях транспортных средств передают многочисленные партнеры «Яндекса». В первую очередь это водители сервиса «Яндекс.Такси» и прочие транспортные компании.

Сведения о ваших перемещениях в обезличенном виде постоянно поступают в общую базу данных сервиса «Яндекс.Пробки». При этом его создатели отмечают, что они не могут определить, от какого конкретно человека поступили данные и на каком автомобиле он перемещается. От пользователя нужна только схема его перемещений. То есть координаты, направление и скорость.

Вся навигационная информация от пользователя формируется с помощью системы GPS. При этом мы не передаем на спутники GPS информацию о своем местонахождении, а наоборот, принимаем на свое устройство сигнал с нескольких спутников. На основании сигнала навигационная программа точно вычисляет наше местоположение. По этой причине чем больше спутников заметно из той точки, где мы находимся, тем лучше. Чем больше сигналов от спутников принято, тем точнее можно найти географические координаты конкретного пользователя.

Анализ полученной пользовательской информации

Весь массив данных от пользователей поступает на анализ. Любой GPS-приемник обладает погрешностью. Поэтому автомобиль, при построении карты, запросто может сместиться на ней в сторону от реального положения, оказавшись, например, на тротуаре, вообще на доме или, что особенно важно, — на параллельной улице. Также среди общего потока информации могут оказаться треки от пешеходов или просто неправильные данные со слишком большой или слишком маленькой скоростью. Например, пользователь остановился, но не из-за пробки, а по другим причинам.

Ввиду всех этих погрешностей данные нужно проанализировать, чтобы свести к соответствию с реальной дорожной ситуацией полученный от пользователя трек перемещений. Для этого требуется сравнить его с треками, полученными на этом участке дороги или улицы от других пользователей. После сравнения данные, которые сильно отличаются от общей картины, отбрасываются.

Формирование карты пробок

После того, как массив данных проанализирован, у сервиса «Яндекс.Пробок» образуется массив данных Big Data, поступающий на отрисовку карты пробок. Каждые две минуты формируется новая карта загруженности городских дорог. Теперь информация о текущей ситуации для каждого участка объединяется в единую схему и формируется в наглядный вид на специальном слое «Пробки» в «Яндекс.Картах» в одноименном мобильном приложении, «Яндекс.Навигаторе» и в десктопной веб-версии. При этом во многих крупных городах не просто создается карта загрузки дорог в зеленом, желтом и красном цвете, но и выставляется оценка загруженности по десятибальнной шкале.

Хотя шкала десятибалльная, оценки для каждого города индивидуальны и, например, то, что в Москве оценивается на загрузку дорог 5 из 10, в Петербурге сервис оценит на 6 из 10. То, что в мегаполисе считается небольшим дорожным затруднением, в другом городе окажется серьезной пробкой. Количество городов, для которых выставляются оценки, постоянно увеличивается.

Получение данных пользователем

Данные посчитаны, и их массив проанализирован. Вся информация объединена, переведена из цифр и графов в наглядный вид и передана в навигационный и картографический сервисы «Яндекса». Теперь пользователи «Яндекс.Карт» и «Яндекс.Навигатора» получают карту с только что обновленным слоем пробок и видят реальную дорожную ситуацию на текущий момент времени.

Более того, навигационное приложение «Яндекс.Навигатор» способно построить маршрут с учетом пробок, так, чтобы по возможности их объехать и потратить на дорогу как можно меньше времени. Круг замкнулся: пользователь, передав вначале информацию в сервис, получил от него сведения, позволяющие планировать маршрут с учетом загрузки дорог.

Для пациентов

ASPECTS. Оценка начальных ишемических изменений на КТ головного мозга.

В 2000 году была разработана — программа Alberta для оценки начальных изменений на КТ при инсульте (ASPECTS) попытка стандартизировать выявление и описание распространённости гиподенсивных участков ишемического повреждения головного мозга.

Альтернативный инструмент оценки — правило «одной трети» бассейна средней мозговой артерии (1/3 MCA rule) не позволяет полноценно описать размер вовлечённого в инфаркт участка мозга, однако при использовании правила «одной трети» было меньше межоценочных различий по сравнению с использованием ASPECTS, вне зависимости от доступности анамнестических данных на момент оценки * . Преимуществом ASPECTS является лёгкость использования неподготовленными лицами. Метод обучает внимательной оценке сразу нескольких областей с выявлением участков пониженной рентгеновской плотности.

Это особенно важно в отделениях неотложной помощи, где результаты КТ у пациентов с инсультом могут оценивать ординаторы, врачи, проходящие стажировку и начинающие специалисты-неврологи, реаниматологи и радиологи.

Результаты оценки по алгоритму используются для принятия решений в современных руководствах по ведению пациентов в остром периоде инсульта (2018 Guidelines for the Early Management of Patients With Acute Ischemic Stroke AHA/ASA)

Для определения области поражения требуется оценка ВСЕХ срезов на уровне базальных ядер, а также срезов ростральных структур. Патологические изменения должны определяться как минимум на двух последовательных срезах, для того чтобы подтвердить, что это истинная патология, а не изменения связанные с эффектом объемного усреднения.

Области с отчётливым снижением плотности по данным неконтрастной компьютерной томографии, вероятно, соответствуют тяжёлому и необратимому ишемическому поражению. При этом, участки КТ срезов с незначительным снижением рентгеновской плотности соответствуют областям головного мозга находящимся в условиях критической гипоперфузии.

При помощи ASPECTS, бассейн СМА делится на десять областей, которые оцениваются на всех доступных аксиальных КТ срезах: хвостатое ядро, островок, чечевицеобразное ядро, внутреннюю капсулу и шесть других корковых областей (”M1”-”M6”) Оценка складывается путём вычитания из 10 по 1 баллу за выявление ишемической гиподенсивности в каждой области.

Таким образом, в случае отсутствия изменений в бассейне СМА, будет выставлена оценка «10», а при полном вовлечении бассейна в область инфаркта — оценка «0».

Оценка ≤7 баллов указывает на более выраженное снижение плотности ткани в бассейне средней мозговой артерии, и коррелирует с худшим функциональным исходом и более высоким риском тяжёлого внутримозгового кровоизлияния.

Несмотря на то, что этот метод характеризуется большей надёжностью и воспроизводимостью — лучшими показателями внутри- и межоценочных различий по сравнению с правилом одной трети бассейна СМА — его использование не лишено противоречивых моментов.

Вариабельность бассейнов средней мозговой артерии

A и B Правое полушарие, различия в оценке: на нижнем и верхнем срезах* ASPECTS в качестве областей с серой заливкой показаны минимальный и максимальный размер корковых областей бассейна средней мозговой артерии (M1-M6), по оценкам шести различных наблюдателей.

Левое полушарие, форма исследования ASPECTS:

• A = бассейн передней мозговой артерии;
• P = бассейн задней мозговой артерии;
• C = головка хвостатого ядра;
• L = чечевицеобразное ядро;
• IC = внутренняя капсула;
• I = кора островковой доли, место оценки симптома утраты ребристого вида коры островка;
• MCA = средняя мозговая артерия (СМА);
• M1 = передняя часть корковой области СМА;
• M2 = корковая область бассейна СМА, кнаружи от коры островковой доли;
• M3 = задняя часть коры СМА;
• M4, M5 и M6 передняя, боковая и задняя территории СМА, приблизительно на 2 см выше M1, M2 и M3, соответственно, впереди от подкорковых ядер.

C и D Варианты изменений области бассейна СМА по сравнению с исходными. В правом полушарии, базальные срезы параллельны нижней ОМЛ; в левом полушарии, базальные срезы выше ОМЛ**.

E и F различия оценки размеров бассейна СМА на двух срезах ASPECTS. В правом полушарии показаны более выраженные различия в размерах по описанию van der Zwan* (светлая заливка). В левом полушарии — менее выраженные различия (тёмная заливка).

Оценка по шкале ASPECTS только на уровне двух стандартных срезов, на уровне базальных ядер и ростральном уровне, недостаточно точна: разработчики шкалы рекомендуют оценивать все аксиальные срезы КТ головного мозга без контрастного усиления.

Ограничения шкалы ASPECTS:

• Использование возможно только в бассейне средней мозговой артерии.
• Затруднена оценка области M2 за счет артефактов от костей основания черепа.
• Наличие у пациента хронических сосудистых изменений мозга может приводить к некорректной оценке по шкале ASPECTS.
• Изображения низкого качества, например с двигательными артефактами, могу приводить к некорректной оценке