一個很容易被忽視的地方，安卓手機內置的位置服務。記得幾年前的手機里，位置服務一般都是或者提供的，他們在后臺會上傳位置信息，從而推算出路況信息，哪怕你手機里沒有安裝。附圖是華為手機中位置服務的隱私聲明，明確說明了會匿名上傳位置信息并共享給。

應邀回答問題。等地圖類APP，獲得實時路況信息主要是分為合作伙伴、以及用戶反饋兩種方式，經過大數據整合而得出實時的路況。常見的合作伙伴類的是一些營運的車輛，比如出租車、公交車等。我們可以看到，現在地圖類APP越來越多的結合了公交車、打車等服務，由于這些營運車輛本身就需要反饋GPS等信息，因此可以得到大量的數據。另外，用戶上傳反饋的數據，也是實時路況數據的一部分。這里相當于是"人人為我，我為人人"了，我們在使用這些地圖類APP的時候，會被要求調用"位置信息"，而且還會有調用數據網絡的權限。因此，這些地圖類APP也可以通過用戶的使用而得到大量的數據信息，這里越是使用廣泛的地圖類APP，數據采集就越準確。地圖類APP采集到數據后會經過大數據處理。通常的大數據處理，是根據單位時間內行駛的距離來計算出來車輛移動的速度。這個其實很簡單的，根據單位時間內兩次GPS位置的變化就可以計算出來車速。而大數據處理，根據某區域的車輛的速度，來判斷該路段是否擁堵。不過這種反饋也會產生某種BUG，如果某條公路的路況非常差，車輛行駛緩慢的話，即使是車并不多，也不堵，在地圖上也會反饋路段擁堵。在使用這些APP的時候，也遇到過這種路段擁堵的誤報。總而言之，地圖類APP的實時路況目前主要是依靠各種數據采集后，通過大數據處理來完成的，這個功能對于來說，還是很方便的一個功能。以上個人淺見，歡迎批評指正。喜歡的可以關注我，謝謝!認同我的看法的請點個贊再走，再次感謝！

現在路況的采集首要的模型就是起浮車模型，也就是用GPS記錄起浮車的速度和方向，然后依據路途匹配核算出路況。現在首要的起浮車都是租借車公司供給。 還有一些本錢較高的路況采集辦法就是地感線圈、測速攝像頭，這些數據一般都在國家部分。 還有一種相對比較本錢高的辦法，就是定點上報，也就是在固定的當地有專門的上報人員或許設備來實時上報路況。實時路況的信息首要從兩方面來獲取：傳統的路況信息檢測辦法，就是在城市的骨干道上裝置地感線圈、測速雷達和視頻監測東西，這些裝置首要是來檢測路途的占用率、車、車速等傳統的路況信息。根據GPS的路況信息監測，這種辦法首要就是依賴于租借車上的GPS。像廣州的租借車上的GPS終端，每隔必定時刻（10s~30s）就會向監測中心發送一次信息，這些信息包含車輛的方位信息、車速、行進方向等等。當有足夠多的租借車裝上這種GPS終端后，就在整個城市中形成了一個動態、實時的路況信息監測網。用一個簡化版的模型來闡明一下：榜首，需求制作一張城市路網，掩蓋首要干道，其間以每兩個路口之間的路途為一個根本路段單元，用于核算和展示路況。第二，關于每條租借車的GPS數據，在路網找到距離最近且方向一致的路段，能夠以為該車輛其時是在該路段上行進。第三，以必定時刻（比方5分鐘）內的GPS數據為樣本，把行進上該路段上的一切GPS數據進行一個算法統計，比方以核算每個GPS數據的均勻速度，來做為該路段的均勻通行速度。第四，界說一個速度區間，比方0-20公里/時表明擁堵，20-40公里/時表明緩行，40公里/時以上表明疏通。最后，把路段依據其路況值畫成不出的色彩，展示在地圖上。以上是簡化的模型，實踐處理中，會有許多細節需求處理和優化，比方GPS數據的過濾，不同城市的模型的參數調整，交通網絡聯系等等。怎樣檢查地圖實時路況？開車的朋友都很頭疼堵車問題，本來5分鐘的旅程給堵個
1、2個小時，朋友們開車之前檢查下地圖實時路況能夠幫你處理堵車煩惱

上班出門，點開地圖，前面赤色，后邊赤色，左面赤色，右面赤色。被一片“花團簇擁”圍住，前路不通后路被堵，進退維谷之際老板在厚意呼喚，部屬在抬頭期盼，無法只要禱告：期望地圖的數據不精確，前方路途不求四通八達，但求順疏通行。今日本滴就通知你地圖是怎樣知路途況給地圖“上色”的，你幸運不堵車的夢有多單純。地圖公司給地圖“上色”首要靠數據，數據夠則地圖生。數據是地圖的生命，車速是路況的底子，地圖獲取數據首要有兩種方法：自給自足、仰給于人。老話說得好，自己動手錦衣玉食，地圖依托自給取得的實時交通數據占了一大半。
1、人肉搜集，用腳步丈量國際。這種搜集方法最辛苦，人工成本最高，聽說年薪可達百萬，但卻最低效。用這種方法搜集數據，地圖的工作人員需在炎炎烈日下，在凜冽寒風中手PDA（掌上電腦） 和相機步行在街頭巷尾中，人肉搜集實時交通數據，陳述路途通行狀況。有時交警也客串一下搜集員，在執勤的時分順帶匯報一下路況。
2、搜集車，搜集員“翻身農奴把歌唱”。搜集車是人肉搜集的
2.0版別，搜集車集成了CCD相機、激光儀、GPS天線等設備，搜集員駕馭搜集車在路上絡繹，公司的監測數據指哪他們跑哪，不必再被風吹雨淋了。不過有些時分搜集數據仍是需求人工蹲守的。
3、眾包數據，人民群眾是最心愛的人。以為例，2016年時的實時交通大數據就已經有78%是UGC眾包數據。地圖軟件、運用LBS（方位效勞）事務的軟件等都會向效勞器發送方位信息，也就是只要你翻開了、、新浪、就是在為我國交通狀況的核算做奉獻，某些狀況，即使你沒翻開軟件，也是在靜靜奉獻自己的力氣。多大的問題，除以7億網民都會變得很小，手機用戶反應的信息基本能掩蓋整個城市，人民群眾確實是最心愛的人。還有一些人他們更心愛，他們會主動上報路況，二環三環風雨不透、五環中段事故筑路，地圖的實時交通動態數據中，有85%來自于用戶上報。地圖公司想取得更多更全面的數據，除了自給自足，還需仰給于人。
1、抱政府交通部門的大腿。當地圖公司的數據生產力缺乏時，就需求他人幫助，它首要想到的是政府交通部門。比數據，誰也沒有政府多。交通部門的數據又有以下幾種來歷：攝像頭，這類攝像頭一般設備在電子的桿上或者信號燈桿上。它的首要效果就是核算車，給信號操控供給數據支持的同時順帶也讓地圖公司運用一下。地感線圈，如果說攝像頭是天羅，那么地感線圈就是地網。一個車道一般有兩個線圈，一個檢入，一個檢出，兩個線圈的間隔除以信號開端和結束的時刻差，便可以核算出車速，也可以測出車輛何時經過、有沒有車輛能過。車輛標注設備，交通部第5號令規則：“旅行客車、包車客車、三類以上班線客車和風險貨物運輸車輛在出廠前應當設備契合規范的衛星標注設備。重型載貨汽車和半掛牽引車在出廠前應當設備契合規范的衛星標注設備，并接入全國路途貨運車輛公共監管與效勞渠道。”也就是說交通部門簡直有一切行進車輛的方位信息。
2、向專業數據公司求助。論數據的量，政府部門名列前茅，比數據的質，數據商完美逆襲。國內供給路況數據效勞的公司有世紀高通、掌成科技、神州聯宇等，他們供給的數據效果更高，專業性更強。
3、與租借車公司、公交公司聯手。租借車公司和公交公司供給的是起浮車數據，起浮車就是裝有GPS的公交車和租借車,它們在行進過程中可以定時記載車輛方位，方向和速度信息，核算處理這些數據后就能得到起浮車經過路途的車輛行進速度以及路途的行車旅行時刻等交通擁堵信息。地圖公司和公交公司、租借公司協作得到這部分數據。
4、其他數據作補充。除了上述數據源外還有手機等移動終端經過移動通信網絡、Wi-Fi接入點方位、移動終端的GPS標注搜集到的標注數據。當你在路上時，經過手機信號知道你的方位和移動速度，經過數據處理，便可得到你地點路途的車輛移動速度。以上就是地圖效勞商獲取路況數據的首要手法，獲取數據后程序猿就粉墨登場了，他們篩選出無效信息，如非移動車輛數據、重復數據等，再經過算法和模型核算出車速得到擁堵延時指數，依照擁堵延時指數給地圖“上色”，深赤色-十分擁堵；赤色-擁堵；黃色-行進緩慢；綠色-疏通；藍色-沒有路況信息。他們如此煞費苦心的搜集路況信息和數據就是為了在地圖上更精準地標出紅黃綠，確鑿地通知你幸運在花團簇擁中闖出一條路有多單純。

這個問題可以分解成兩個問題，如何訪問和如何實時訪問，以下是我的分析：
1、、一類的地圖軟件如何訪問道路的路況這個一般有專門的運營商去處理，、一類的地圖軟件通過調用他們的接口，即可獲取道路的路況，當然這個路況時靜態的，不能夠實時反映出道路的擁塞情況。
2、最快地知道道路的路況（實時知道）這個就需要道路的和感應支持，目前一般采用如下幾種辦法：（1）路口的攝像頭, 拍攝的實時圖片進行智能化提取和行為分析，此種方式可以作為一種輔助的測量方式，它可以實時切換到事故或者意外的發生地點，確保導航判斷的準確性; （2）傳感器, 在馬路上鋪設線圈，車輛碾壓通過線圈時，線圈產生感應電流，通過前后線圈感應電流產生時間的不同來測定當前車速，數據上傳至政府交通信息的服務器此種方法需要交通路況正常的情況下才能獲得準確的數據，如果遇到交通事故的情況，此種方式無法捕獲到正確的數據，因此會做出錯誤的導航判斷；（3）GPS功能，現在的汽車很多安裝了GPS功能，通過通信網絡，把這些車的經緯度、車頭方向、速度等信息傳遞到數據處理中心，就可以計算出實時路況數據。

這個得看技術層面了，在剛剛過去的十一黃金周里，地圖用戶累計導航總里程近164億公里，相當于沿赤道繞地球近41萬圈。地圖作為國內首個日活過億、月活接近5億的出行平臺，不僅為用戶提供全品類、全場景的出行服務，更作為巴巴集團的科技基礎設施之一，在到來的雙11，的地圖及導航服務，將助力海量包裹更快、更準送達，在更廣泛的領域消費者提供服務。

“準”的極致是實時，實時的根底是動態數據，而運用動態數據則需進入運用、云端效勞、軟件、數據等地圖工業全層面。準的地圖，地圖本身僅僅描繪“畫皮”，“畫心”則在數據搜集、數據開發、運用封裝等一條龍效勞。凡“準”的地圖，必經四重境地：數據發現、數據搜集、數據處理、數據發布。浸淫地圖職業12年的，遵從并不斷提升著該進程的精度和難度。回歸初心，就是做一張“最準的地圖”。數據發現：眾里尋他千大數據的一大悖論是，一款地圖產品越老練，數據發現的難度越高。數據越來越多，面積數據中所需成分越來越小，存精程度成倍增加。十余年，從起步到多年占據國內手機商場，逐步形成了多種信息發現方法，包含情報搜集渠道LSE、API軌道剖析、衛星印象自動識別、UGC反應以及起浮車等多種方法。情報搜集渠道LSE、API軌道剖析、衛星印象自動識別運用廣泛和效率高。在移動互聯網時代，地圖首創國內眾包的數據搜集形式，首要包含起浮車和UGC反應。安裝了車載GPS標注裝置并行進在城市骨干道上的公交轎車和出租車則是首要的起浮車。現在在全國具有幾十萬輛出租車及幾百萬輛標注車的職業起浮車數據，發現和反應路途交通中的實時情況。關于難以通過起浮車搜集路況數據信息的城際，地圖則能夠通過眾包的力氣來處理。數據搜集：千里之行 始于足下每個搜集員，都在用腳步測量國際。不管是車輛搜集、步行搜集、互聯網搜集，仍是企業用戶、航空攝影測量及衛星印象、呼叫中心，千里之行都始于足下。現在具有幾十輛數據搜集車，能夠搜集電子眼、方向信息、路途稱號、車道數、行車標線等路途信息。最的搜集方法是步行搜集，工作人員手持 PDA 和相機前往商廈、校園、商場、銀行等場所拍照相片，再錄入到數據搜集體系。盡管具有國家甲級導航電子地圖測繪資質，但搜集員在進行步行搜集時仍會面臨“轟出門”的遭受，比方銀行，他們甚至誤以為搜集員是要打劫銀行。因為新浪微博、巴巴等企業LBS事務均選用地圖數據，通過這張撒在互聯網上的“網”，得以收到很多來自用戶的反應——這是根據互聯網的搜集方法。據了解，每位“增值事業部”職工每天能夠處理 150 條左右的報錯反應，每月可處理約 2300 條報錯反應。通過標注公司運送車輛上的 GPS 導航儀，相同能夠發回數據，這是企業用戶數據搜集。現在有 30 多萬輛標注車在給回傳數據，使得能夠及時更新數據，讓地圖數據更加精確；與此同時，北京有 6 萬輛出租車運用導航效勞，并傳回很多數據。租借飛機進行航空攝影測量是搜會集最高端的做法，現在商場上提供商用的三維地圖首要是衛片（衛星拍照），其分辨率近50公分。現在現已為 56 個城市繪制了逾越 7500 平方公里的三維模型，精度為厘米等級，通過航拍和實采完結。數據處理：千錘萬鑿出深山一切路途數據都是搜集員一個一個跑出來的。或許，用一些令人拍案叫絕的數據更能讓你感受到這個進程的艱巨。現在，累計出產了逾越400種路途特點信息、逾越7500平方公里三維模型數據、近5000萬個POI地標信息，以及近520萬公里導航路途數據——可盤繞地球赤道達130周之多。數據處理可分為導航數據出產和增值數據出產。在導航數據出產中，值得一提的是布景出產。“布景”是指除了路途和建筑之外的山、河、湖、水等“為導航作作布景烘托”的物體。增值數據出產包含了運營 POI 和深度動態信息。所謂運營 POI 是指給相關 POI 信息做專頁，比方在地圖上會集展現北京的我國銀行，這能夠幫助 POI 更直接地展現信息。而深度動態信息，則指具體展現 POI 點的信息，比方關于一家酒指路人地圖標注服務中心，不僅僅是導航到這兒，并且展現其文字介紹、房價、電話等，同時也展現根據位置的優惠等效勞信息。數據發布：輕舟已過萬重山地圖的極致是實時更新。每分鐘用戶正在行進的路途發生什么變化，會對我的行進有何影響，這都是需求根據快速的數據迭代才干完成。面向車廠，首要月度發布；面向互聯網，這種數據迭代現已需求小時級發布；面臨移動互聯網，甚至能做到以分鐘級更新。通過眾里尋他的“發現”、始于足下的“搜集”、千錘萬鑿的“處理”，比及發布進程，發現輕舟已過萬重山——數據分秒消逝，車輛行人分秒消逝。發布的數據首要面臨車載/前裝、無線位置效勞、移動導航、互聯網位置效勞以及政府及企業運用等商場。在移動導航領域，用戶需求數據夠重、產品夠輕，尤其是面向消費級的移動 App。易觀數據顯現，截止2014年第二季度，地圖以3
3.4%的比例穩居手機地圖商場榜首，這是地圖繼2011年第四季度逾越谷歌地圖后，接連十一個季度領跑我國手機地圖商場