在台湾省地图走红之后,关于地图数据从何而来的问题,高德地图和百度地图都作出了回应。
高德地图回应称,高德地图是按照国家相关法规要求、经相关主管部门审核通过后,向公众提供各类地图服务。目前在高德地图上可以浏览和查询台湾省的各类道路及地点信息。
而百度地图则回应称,此部分数据是依照包括《中华人民共和国行政区划简册》等在内的公开数据进行建设,也包括部分第三方有效数据,以确保数据的完整、准确。
台北101及城市景观
但仅靠底图数据和POI数据,要做好实时导航功能还远远不够。更繁琐的工作在于--更新。
尤其是,现在路况随时在变化,传统的"扫街"模式往往只能保障一年更新一次的频率。并且,随着地图数据的覆盖面变大,更新的成本也会随之加大。
地图采集员
在采集车采集的传统方式之外,现在的地图服务商更倾向于采用AI算法,在每分每秒从万千车辆运行轨迹的大数据中,提炼出有效信息进行分析,最终实现数据的实时更新。
比如,业内会将车辆行驶轨迹定义为"空间位置点连成的序列"。
因此如果一条道路上出现了大量车辆行驶的轨迹,则将有大量的轨迹投影到地图上,结果就将呈现出如上图一样颜色深浅不一的线条。颜色越深的地方,说明轨迹越多。此时,就可以根据"是否持续有轨迹出现"来做出基础性判断,分析一条路是否存在或消失,进而判断一些路况信息。
在此之前,需要先提取轨迹的特征进行初步判断。以长度特征为例,若一段轨迹长度为100KM,更可能是汽车走的;若轨迹长度为100M,则不太好判断,需要以此类推,用不同特征进行多轮初步判断。其次,要把轨迹对应到现有道路数据上,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,因此可以借助"序列解码算法"来实现,将纷繁复杂的定位点一一匹配。通过这种轨迹处理的方式,可以以分钟级的速度,每天更新上万条道路的通行状态。并且,作为道路数据中的重要组成部分,保证用户的导航路线更加精准。