Как работают Яндекс.Пробки

Назначение и функции сервиса Яндекс.Пробки, которые показывают картину загруженности автомобильных дорог. Основные поставщики данных. Сбор программой-агрегатором информации, полученной с камер, детекторов и от пользователей. Технология обработки треков.

Рубрика Маркетинг, реклама и торговля
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 29.03.2015
Размер файла 2,1 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Как работают Яндекс.Пробки

Автомобилисты из Москвы, а за ними и из других крупных городов уже, наверное, не мыслят себя без такого сервиса как Яндекс.Пробки, которые показывают им картину загруженности автомобильных дорог. Для этого анализирует данные из разных источников о текущей загруженности улиц и отображает на Яндекс.Картах. В наиболее крупных сервис рассчитывает также средний уровень загруженности дорог. Как именно работают Яндекс.Пробки, откуда берется информация?

Источники данных

Один из источников - непосредственное наблюдение. В Москве у Яндекс.Пробок установлены видеокамеры. Они присутствуют вдоль всех крупнейших автомагистралей, на крупных развязках и перекрестках. На страницах сервиса можно даже посмотреть онлайн-трансляции с них. Исходя из плотности движения и скорости потока, операторы выставляют каждому видимому участку соответствующую оценку. Если транспорт движется быстро, то участок дороги отмечается как «зеленый» - движение свободно. По мере скопления автомобилей, операторы могут сменить оценку на «желтый» - движение с затруднениями, а то и на «красный» - это пробка. На некоторых магистралях, например на МКАД, вместо видеокамер установлены специальные видеодетекторы, которые автоматически распознают автомобили, определяют плотность потока и выставляют участку оценку самостоятельно.

Однако, в общей сложности таких камер несколько сотен, и они не могут охватить весь город целиком. Но есть еще один источник, который с каждым днем поставляет все больше информации: это сами автомобилисты. Оказывается, мобильные устройства пользователей Яндекс.Карт передают в аналитический центр Яндекс.Пробок параметры движения автомобиля. Для этого пользователю требуется подключенное к интернету мобильное устройство с GPS-приемником и установленное на этом устройстве приложение Яндекс.Карты с включенным режимом «сообщать о пробках». Это может быть КПК, навигатор, смартфон. Такое устройство каждые 20 секунд передает свои координаты, направление и скорость движения в процессинговый центр Яндекс.Пробок. Конечно, эти данные не содержат никакой информации о самом пользователе или автомобиле. Основным поставщиком данных являются автомобили компаний-партнеров Яндекса (службы такси и прочие, постоянно курсирующие по городу). Дополнительно автомобилисты могут сообщать сервису информацию об авариях или ремонтных работах.

Конечно, данные не используются в сыром виде. Компьютер должен отсеять погрешности, вызванные неточностями GPS-приемников по определению координат и скоростей, а также поведением водителя, который вполне может остановиться, пропуская пешехода или завернув к киоску чтобы купить водички. Иногда как пробку сервис может показать стихийную стоянку автомобилей. Чем больше пользователей у сервиса, тем точнее информация о дорожной ситуации.

Каждые две минуты программа-агрегатор собирает информацию, полученную с камер, детекторов и от пользователей. Полученная картинка отображается Яндекс.Карте - как в мобильном приложении, так и на веб-сервере. Если данные для одного участка противоречат друг другу, программа выбирает наиболее достоверное значение, исходя из количества треков и их свежести.

Откуда могут быть ошибки? Представим, например, фантастическую ситуацию, что через пробку двигается группа на мопедах с включенными приборами. Такое движение сервис воспримет как знак, что дорога свободна. Ночью же, когда автомобилей, а значит источников информации уже статистически мало, каждый остановившийся на обочине автомобиль может стать причиной решения системы о том, что на дороге пробка.

Как же окупается работа персонала и техники, ведь казалось бы услуга эта предоставляется совершенно бесплатно. Оказывается, вполне окупается сервис благодаря контекстной рекламе. По оценкам, бюджет такого сервиса составляет десятки миллионов долларов в год. Но, согласитесь, эти деньги честно заработаны!

Яндекс.Пробки показывают пользователям картину загруженности дорог. Для этого сервис собирает из разных источников данные о загруженности улиц, анализирует их и отображает на Яндекс.Картах. В наиболее крупных городах, где пробки -- серьезная проблема, а не просто неприятность, сервис рассчитывает балл пробок -- средний уровень загруженности. Чтобы понять, как именно работают Яндекс.Пробки, рассмотрим весь путь -- от реальной дорожной ситуации на дороге до ее изображения на сервисе. Технология сервиса устроена таким образом, что информацию о пробках собирают в том числе и сами пользователи. То есть можно сказать, что водители помогают водителям объезжать пробки.

Источники данных

Для наглядности представим, что мы с вами -- ДТП на Страстном бульваре перед Петровкой (небольшое и без жертв). Своим появлением мы перегородили, допустим, два ряда из существующих трех. Автомобилисты, которые двигались по нашим рядам, вынуждены объезжать нас, а водители, перемещавшиеся по третьему ряду, -- пропускать объезжающих. Некоторые из этих автомобилистов -- пользователи приложений Яндекс.Карты и Яндекс.Навигатор, и их мобильные устройства передают Яндекс.Пробкам данные о движении автомобиля. По мере приближения машин пользователей к нашему ДТП их скорость будет уменьшаться, и устройства начнут «сообщать» сервису о заторе.

Чтобы участвовать в сборе данных, автомобилисту необходимы: подключенный к интернету телефон или планшет с GPS-приемником и установленное на этом устройстве приложение Яндекс.Навигатор или Яндекс.Карты с включенным режимом «сообщать о пробках». Каждые несколько секунд устройство передает свои географические координаты, направление и скорость движения в компьютерную систему Яндекс.Пробок. Все данные обезличены, то есть не содержат никакой информации о пользователе или его автомобиле. Затем программа-анализатор строит единый маршрут движения с информацией о скорости его прохождения -- трек. Треки поступают не только от частных водителей, но и от машин компаний-партнеров Яндекса (организации с большим парком автомобилей, курсирующих по городу).

Помимо своих координат автомобилисты могут сообщать сервису дополнительную информацию об авариях, ремонтных работах или других дорожных неприятностях. Например, какой-нибудь сознательный водитель, увидев наше ДТП, предупредил о нём других автолюбителей, поставив соответствующую точку в мобильных Яндекс.Картах.

яндекс пробка загруженность дорога

Технология обработки треков

GPS-приемники допускают погрешности при определении координат, что затрудняет построение трека. Погрешность может «сместить» автомобиль на несколько метров в любую сторону, например, на тротуар или крышу рядом стоящего здания. Координаты, поступающие от пользователей, попадают на электронную схему города, на которой очень точно отображены все здания, парки, улицы с дорожной разметкой и прочие городские объекты. Благодаря этой детализации программа понимает, как на самом деле двигался автомобиль. Например, в том или ином месте машина не могла выехать на встречную полосу или поворот был совершен по дорожной разметке, не «срезая» угол.

Чтобы правильно воссоздать картину загруженности дорог, необходимо проверять, соответствует ли трек ситуации на своем участке. Пользователи мобильных Яндекс.Карт могут иногда останавливаться или замедлять движение не из-за пробки, а, например, чтобы купить что-нибудь в киоске или не пропустить малозаметный поворот. И если мимо свободно едут еще несколько автомобилей с мобильными устройствами, такой трек будет отсеян алгоритмом, потому что не отображает реальную загруженность участка. Поэтому, чем больше пользователей у сервиса, тем точнее информация о дорожной ситуации.

После объединения проверенных треков алгоритм анализирует их и выставляет «зеленые», «желтые» и «красные» оценки соответствующим участкам дорог.

Объединение данных

Далее происходит агрегация -- процесс объединения информации. Каждые две минуты программа-агрегатор собирает, как мозаику, информацию, полученную от пользователей мобильных Яндекс.Карт в одну схему. Эта схема отрисовывается на слое «Пробки» Яндекс.Карт -- и в мобильном приложении, и на веб-сервисе.

Шкала баллов

В Москве, Санкт-Петербурге и других крупных городах сервис Яндекс.Пробки оценивает ситуацию по 10-балльной шкале (где 0 баллов -- свободное движение, а 10 баллов -- город «стоит»). С помощью этой оценки водители могут быстро понять, сколько примерно времени они потеряют в пробках. Например, если средний балл по Киеву равен семи, то дорога займет приблизительно в два раза больше времени, чем при свободном движении.

Шкала баллов настроена по-разному для каждого из городов: то, что в Москве -- небольшое затруднение, в другом городе -- уже серьезная пробка. Например, в Санкт-Петербурге при шести баллах водитель потеряет примерно столько же времени, сколько в Москве уже при пяти.

Баллы рассчитываются следующим образом. По улицам каждого города заранее составлены маршруты, включающие в себя основные шоссе и проспекты. Для каждого маршрута есть эталонное время, за которое его можно проехать по свободной дороге, не нарушая правил. После оценки общей загруженности города программа-агрегатор рассчитывает, на сколько отличается реальное время от эталонного. На основе разницы по всем маршрутам и вычисляется загруженность в баллах

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Оценка эффективности рекламной кампании Яндекс.Директ по запросам: "Лист нержавеющий цена", "Нержавеющий лист" и "Нержавеющий прокат". Оценка месячного бюджета кампании. Выбор наиболее оптимальной маркетинговой стратегии и расчет чистой прибыли.

    курсовая работа [790,2 K], добавлен 28.01.2013

  • Миссия и сфера деятельности информационно-технологической компании "Яндекс", факторы макро- и микросреды. Оценка востребованности и уровня конкурентоспособности услуг на выбранном сегменте рынка. Предложения по изменению маркетинговой стратегии.

    курсовая работа [246,4 K], добавлен 14.12.2013

  • Средства записи и передачи в эфир и по кабелю звука. Назначение микшерского пульта. Виды обработки электронными эффектами музыки и отдельных треков. Функции динамической и пространственной обработки в рекламе. Синтетические эффекты обработки звука.

    реферат [20,3 K], добавлен 13.03.2009

  • Сбор первичных данных при исследовании проблемы. Составление анкеты по конкретной проблеме. Проведение опроса респондентов. Анализ полученной информации и выработка предложений по решению поставленной проблемы. Понятие товарной марки, ее пример и анализ.

    реферат [1,6 M], добавлен 29.01.2010

  • Сущность, назначение и разработка плана маркетинговых исследований. Формулировка гипотез и определение состава информации. Определение состава наблюдаемых переменных. Сбор информации, запись и хранение данных. Проверка, анализ, интерпретация информации.

    курсовая работа [45,4 K], добавлен 10.02.2009

  • Основные задачи системы сервиса. Виды сервиса. Основные подходы к осуществлению сервиса. Тенденции современного сервиса: опасности и новые возможности. Факторы, увеличивающие риск для компаний. Принципы современного сервиса.

    реферат [13,8 K], добавлен 23.04.2007

  • Сущность и структура пресс-службы, ее основные задачи и функции. Виды и способы передачи информации, методы ее обработки. Модель "коммуникативного акта" Г. Лассуэлла. Фазы мониторинга СМИ, цели создания пресс-релизов и предъявляемые к ним требования.

    курсовая работа [448,4 K], добавлен 21.03.2012

  • Определение метода и основные этапы проведения маркетингового исследования, его механизм. Планирование концепции и разработка рабочих документов. Анализ полученной информации и принципы ее обработки. Сильные и слабые стороны компании, место на рынке.

    курсовая работа [95,9 K], добавлен 07.04.2015

  • Выявление проблем и формулирование целей исследования. Предварительное планирование исследования, сбор информации. Достоинства и недостатки вторичной информации. Последовательность процедур отбора источников, сбора и анализа вторичной информации.

    презентация [122,7 K], добавлен 22.12.2016

  • Процесс поиска, сбора, обработки данных и подготовки информации для принятия стратегических решений в системе предпринимательства. Направления развития продуктового портфеля и отдельных его составляющих. Емкости рынка и структуры предложения и спроса.

    курсовая работа [37,6 K], добавлен 22.12.2012

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.