Baru-baru ini, banyak pengemudi mungkin memperhatikan bahwa berbagai aplikasi peta dan navigasi telah diperkenalkan.penghitung waktu mundur lalu lintasfitur-fitur tersebut. Namun, banyak yang mengeluhkan ketidakakuratannya.
Memiliki peta yang dapat mengidentifikasi lampu lalu lintas tentu sangat membantu.
Terkadang, lampu menunjukkan hijau, dan Anda siap untuk melaju, hanya untuk menemukan lampu merah ketika Anda sampai di lampu tersebut, memaksa Anda untuk mengerem. Di lain waktu, hitungan mundur di peta berakhir, tetapi ketika Anda semakin dekat, Anda menyadari bahwa Anda masih bisa melaju, dan Anda menginjak pedal gas.
Penghitung waktu mundur lalu lintas QixiangTersedia dalam berbagai ukuran, termasuk bulat dan persegi, dan mendukung rentang pengatur waktu yang dapat disesuaikan yaitu 3 detik, 5 detik, dan 99 detik. Alat ini dapat langsung menggantikan pengatur waktu hitung mundur tradisional tanpa memodifikasi tiang lampu atau kabel yang ada, dan cocok untuk berbagai skenario, termasuk jalan arteri perkotaan, persimpangan sekolah, dan pintu masuk serta keluar jalan raya.
Fungsi penghitung waktu mundur kemacetan terdengar bagus, tetapi mengapa tidak akurat? Sebenarnya, mudah dipahami setelah menganalisis cara kerjanya.
Prinsip 1: Data lampu lalu lintas berasal dari platform data terbuka detasemen polisi lalu lintas.
Karena data lampu lalu lintas berasal dari departemen transportasi, mudah untuk membayangkan bahwa memperoleh data lampu lalu lintas dari sumber ini adalah cara paling langsung dan akurat bagi perangkat lunak navigasi untuk melakukannya. Pendekatan ini bukanlah hal yang tidak biasa. Bahkan, platform informasi yang didirikan pemerintah umumnya merilis data terbuka, memungkinkan pengguna yang berwenang untuk mengakses dan mengeksplorasi nilai sosial data tersebut.
Beberapa departemen transportasi kota juga menyediakan data lampu lalu lintas kepada publik.
Sumber data akurat ini juga banyak digunakan dalam program percontohan untuk fitur penghitung waktu mundur lalu lintas pada peta dan perangkat lunak navigasi. Meskipun memastikan keakuratan data, sumber data yang tepat ini tidak tersedia secara universal karena kemajuan dan tingkat pengembangan platform dan antarmuka data terbuka yang bervariasi di dalam departemen transportasi lokal. Oleh karena itu, sumber data alternatif ini secara bertahap semakin banyak diadopsi.
Prinsip 2: Estimasi dari big data, yaitu, estimasi kecepatan kendaraan yang melewati sistem navigasi selama periode waktu tertentu.
Alih-alih bergantung pada data akurat yang disediakan oleh departemen transportasi, perangkat lunak navigasi juga dapat mengumpulkan data peta untuk memperkirakan dan menyimpan lokasi lampu lalu lintas dalam skala besar. Perangkat lunak navigasi memperkirakan waktu mulai dan berhenti banyak orang.
Sebagai contoh, jika sebagian besar kendaraan yang menggunakan perangkat lunak navigasi di suatu kota melewati lampu lalu lintas dengan lancar antara pukul 9:00 pagi dan 9:01 pagi, dan dalam setengah menit berikutnya, sebagian besar kendaraan mengerem dan kembali ke kecepatan nol, perkiraan yang wajar dapat dibuat untuk menentukan hitungan mundur menuju lampu lalu lintas tersebut.
Setelah menghitung dan menyimpan proses ini, peta navigasi menghasilkan versi kasar dari data besar lampu lalu lintas. Tentu saja, ini memerlukan pembersihan dan penyaringan data. Untuk beberapa data jalur pintar dan jalur pasang surut, perhitungan dan pencocokan yang kompleks bahkan diperlukan untuk menemukan kurva yang sesuai.
Perangkat lunak navigasi menyimpan data besar perkiraan lampu lalu lintas.
Masuk akal untuk berasumsi bahwa penyebaran luas peta dan perangkat lunak navigasi kemungkinan besar didasarkan pada data lampu lalu lintas yang diperkirakan dari big data ini. Inilah juga mengapa banyak pengemudi mengeluh tentang data lampu lalu lintas yang tidak akurat; bagaimanapun, itu hanyalah perkiraan dan tidak dapat dicocokkan secara akurat.
Prinsip 3: Menggunakan dashcam sepeda atau kamera mobil
Selain metode-metode di atas, perlu dicatat bahwa banyak dashcam dan kamera mobil sekarang memiliki kemampuan pengenalan lampu lalu lintas. Menggunakan teknologi pengenalan gambar untuk mendeteksi warna lampu lalu lintas dan hitungan mundur saat ini, serta memberikan pengingat tepat waktu, merupakan fitur yang sangat praktis.
Tesla memiliki fitur deteksi lampu lalu lintas.
Mekanisme ini menyediakan bantuan perangkat lunak dan perangkat keras untuk pengemudi dalam mengemudi, memberikan data yang lebih akurat. Tentu saja, tidak semua perangkat lunak dan mobil memiliki fitur ini.
Setelah menganalisis prinsip-prinsip penghitung waktu mundur lalu lintas, jelas bahwa penggunaan penghitung waktu mundur lalu lintas yang meluas adalah hasil dari perhitungan dan penyimpanan data. Meskipun memiliki signifikansi statistik yang luas, hal itu mungkin tidak 100% akurat dalam kasus individual. Apakah Anda mendapatkan informasi menarik ini?
Mulai dari pemilihan komponen inti hingga inspeksi dan pengiriman produk jadi, Qixiang secara konsisten berpegang pada standar "kualitas tanpa cacat", memastikan bahwa setiapPenghitung waktu mundur lalu lintas QXMenjadi mitra yang dapat diandalkan untuk melindungi keselamatan persimpangan, meningkatkan efisiensi lalu lintas, dan memastikan kelancaran arus lalu lintas perkotaan!
Waktu posting: 26 Agustus 2025
