Yozda piyoda yo‘nalishini tanlashda faqat yo‘lga ketadigan vaqt emas, uning qanday sharoitdan o‘tishi ham muhim. Masofasi bir xil bo‘lgan ikki yo‘l odamga turlicha tuyulishi mumkin: biri ochiq va quyoshli hududlardan o‘tsa, ikkinchisi daraxtlar ko‘p, soyali joylar orqali o‘tishi mumkin.
Bu farqni hisobga olish uchun Yandex Maps’da piyodalar uchun “Yashil” yo‘nalishning yangi turi paydo bo‘ldi. Havo issiq bo‘lgan paytda Toshkentda yo‘nalish qurishda servis daraxtlar va ehtimoliy soya ko‘proq bo‘lgan variantni taklif qila boshladi. O‘zbekiston ushbu funksiya joriy etilgan birinchi mamalakat bo‘ldi.
Xizmat bunday yo‘nalishni taklif qilish uchun avval shaharda daraxtlar qayerda joylashganini va ularning shox-shabbalari piyodalar yo‘lining qaysi qismini qoplashi mumkinligini aniqlashi, keyin esa butun yo‘nalishni kompleks baholashi kerak. Bir qarashda vazifa oddiydek ko‘rinadi: xaritadan daraxtlarni topib, ular yaqinidan yo‘nalish o‘tkazish kifoya. Ammo amalda buning uchun jamoaga dastlab neyrotarmoqni sun’iy yo‘ldosh suratlaridagi daraxtlarni tanishga o‘rgatish, keyin esa yo‘nalishning turli variantlarini daraxtlar zichligi, ochiq uchastkalar, havo harorati va yo‘l uzunligini hisobga olgan holda baholashga to‘g‘ri keldi.
Birinchi qadam: Neyrotarmoqni daraxtlarni “ko‘rishga” o‘rgatish
Toshkentdagi daraxtlar haqidagi ma’lumotlarning asosiy manbasi sifatida multispektral kosmik tasvirlardan foydalanildi. Oddiy qizil, yashil va ko‘k rang kanallaridagi (RGB) tasvirlardan tashqari, ularda foydalanuvchilarga ko‘rinmaydigan infraqizil diapazon ham mavjud.
Infraqizil diapazon o‘simliklarni aniqroq topishga yordam beradi: o‘simliklar bunday nurni yaxshi aks ettiradi, shuning uchun ularni yo‘llar va binolardan ajratish osonroq. Oddiy RGB-tasvirlarda esa bu vazifa murakkabroq — daraxtlar gazonlar, dalalar yoki soyalarga o‘xshab ko‘rinishi mumkin.
Shuning uchun kartograflar jamoasi neyrotarmoqni ma’lumotlarning har ikki turini — RGB-tasvir va infraqizil diapazonni bir vaqtning o‘zida tahlil qilishga o‘rgatdi. Qo‘shimcha spektral parametrlar modelga daraxtlarni soyalar va boshqa o‘simliklardan aniqroq ajratishga yordam beradi.
Model faqat alohida piksellarning rangiga qarab qaror qabul qilmaydi. U bir vaqtning o‘zida bir nechta belgini: shox-shabbaning shakli, barglarning bir tekis bo‘lmagan teksturasi, tuslar va atrofdagi obyektlarni hisobga oladi. Masalan, bino yonidagi qorong‘i dog‘ daraxt ham, uning soyasi ham bo‘lishi mumkin. Ularni ajratishda butun tasvir kontekstini tahlil qilish yordam beradi.
Neyrotarmoqni o‘qitish uchun unga 430 kv.km maydondagi tasvirlarda joylashgan ko‘plab daraxtlar misol sifatida ko‘rsatildi. Ularning barchasini qo‘lda belgilab chiqish juda ko‘p vaqt talab qilardi. Shuning uchun dastlab jamoa tasvirlarda rangi va o‘ziga xos teksturasiga ko‘ra daraxt tojlari yaqqol ko‘rinadigan uchastkalarni tanlab oldi. Keyin neyrotarmoq aynan shu misollar asosida daraxtlarni mustaqil ravishda topishni o‘rgandi.
Vaqt o‘tishi bilan model o‘simliklarning rangi, yorqinligi va teksturasi, daraxtlar joylashgan uchastkalarning hajmi kabi ko‘proq vizual belgilarni hisobga olishni, shuningdek, ularni bir xil ko‘rinishdagi gazonlar va qishloq xo‘jaligi dalalaridan ajratishni o‘rgandi. Keyin mutaxassislar neyrotarmoq yo‘l qo‘ygan xatolarni masalan, daraxtlarni soyalar bilan adashtirgan yoki daraxtzorlarni aniqlamay qolgan holatlarni tahlil qildi. Model aniqligini oshirish uchun u bunday misollar asosida qo‘shimcha o‘qitildi.
Vaqt o‘tishi bilan model ko‘proq vizual belgilarni o‘simliklarning rangi, yorqinligi va teksturasi, daraxtlar joylashgan hududlarning maydonini hisobga olishni, shuningdek, ularni bir xil ko‘rinishdagi gazonlar va qishloq xo‘jaligi dalalaridan ajratishni o‘rgandi. Keyin mutaxassislar modelning xatolarini tahlil qildi, masalan, neyrotarmoq daraxtlarni soyalar bilan adashtirgan yoki daraxtzorlarni aniqlamay qolgan holatlarni ko‘rib chiqdi. Aniqlashtirish aniqligini oshirish uchun model bunday misollar asosida qo‘shimcha o‘qitildi.
Natijada neyrotarmoq 100 kv.km maydonni qamrab olgan rangli sun’iy yo‘ldosh tasvirini bir-ikki daqiqa ichida qayta ishlab, unda daraxtlar joylashgan hududlarni ajratib ko‘rsata oladigan bo‘ldi. Taqqoslash uchun, Toshkent shahrining maydoni 434,7 kv.kmni tashkil etadi — demak, shunday hajmdagi hududni bir necha daqiqa ichida qayta ishlash mumkin. Modelni o‘qitish jarayonida ko‘rmagan tasvirlardan iborat nazorat tanlovida aniqlik qariyb 90% ni tashkil etdi. Texnologiya O‘zbekistonning uchta shahriga oid tasvirlarda sinovdan o‘tkazildi.
Ikkinchi qadam: Daraxtlarni piyoda yo‘nalishlari bilan bog‘lash
Daraxtlar joylashgan uchastkalar aniqlangandan keyin ularni piyoda yo‘nalishlari bilan bog‘lash kerak bo‘ldi. Hisob-kitoblar uchun shaharning raqamli xaritasi ko‘plab kichik kesmalarga: ko‘chalar, trotuarlar, yo‘laklar va piyodalar o‘tish joylarining alohida uchastkalariga bo‘lindi. Jamoa ushbu kesmalarning qaysi qismi daraxtlar joylashgan hudud orqali o‘tishini aniqladi. Agar daraxtlar shunday kesmaning kamida 60% ini qoplasa, unga tegishli belgi berildi.
Ammo bitta ko‘kalamzorlashtirilgan uchastka butun yo‘nalishni potensial jihatdan qulay deb hisoblash uchun yetarli emas. Muhimi, daraxtlar butun yo‘l davomida qanday taqsimlangani. Masalan, agar daraxtlar faqat yo‘nalishning boshida bo‘lsa, yo‘lning katta qismi ochiq ko‘chalardan o‘tsa, xizmat bunday variantni “Yashil” deb belgilamaydi.
Algoritm yo‘nalishni qanday baholaydi?
Yo‘lning turli variantlarini taqqoslashda algoritm nafaqat daraxt tojlari ostida qoladigan yo‘l ulushini hisobga oladi. U, shuningdek, yo‘nalish uzunligi, ochiq uchastkalarning davomiyligi va Toshkentdagi tegishli kun hamda vaqt uchun xos bo‘lgan havo haroratini ham tahlil qiladi. Buning uchun ob-havoning retrospektiv ma’lumotlaridan foydalaniladi.
Algoritm butun yo‘l davomida ochiq uchastkalar va ehtimoliy soyaning qanday navbatlashishini ham hisobga oladi. Yo‘nalish ochiq quyosh ostida qancha uzoq davom etsa, issiqlik ta’siri shuncha yuqori bo‘ladi; soyali uchastkalar esa, aksincha, bu ta’sirni kamaytirishga yordam beradi. Shuning uchun daraxtlar ulushi bir xil bo‘lgan ikki yo‘nalish turlicha baholanishi mumkin: daraxtlar toji ostidagi uchastkalar yo‘l bo‘ylab bir tekisroq taqsimlangan variant qulayroq bo‘lishi mumkin.
Hisob-kitobda quyidagi parametrlar inobatga olinadi:
- piyoda yo‘lining uzunligi;
- yo‘nalishning daraxt tojlari ostida o‘tadigan qismi;
- bunday uchastkalarning butun yo‘nalish bo‘ylab taqsimlanishi;
- ochiq uchastkalar soni va ularning uzunligi;
- tegishli kun va vaqt uchun taxminiy havo harorati;
- insonning quyosh ostida va daraxtlar ostida o‘tkazadigan vaqti.
Ushbu parametrlarning umumiy yig‘indisi asosida algoritm taklif etilgan yo‘nalishlardan qaysi biri piyoda uchun qulayroq bo‘lishi mumkinligini aniqlaydi.
Bu funksiya ilovada qanday ishlaydi?
Avvalo xizmat algoritmi ikki nuqta o‘rtasida bir nechta yo‘nalish variantlarini tuzadi. Keyin ularning har birini baholaydi: yo‘l uzunligi, daraxtlar bo‘ylab o‘tadigan uchastkalar ulushi, ularning yo‘nalish bo‘ylab taqsimlanishi, ochiq uchastkalar va havo haroratini hisobga oladi. Agar variantlardan biri belgilangan mezonlarga mos kelsa, servis uni “Yashil” deb belgilaydi.
Endi foydalanuvchiga piyoda yo‘nalishini qurishning o‘zi kifoya. Agar variantlar orasida “Yashil” yo‘nalish bo‘lsa, Yandex Maps uni avtomatik ravishda ustuvor variant sifatida taklif qiladi. Bunday yo‘l nafaqat issiq havoda qulayroq bo‘lishi, balki yo‘l bo‘ylab yashil ko‘chalar va xiyobonlar tufayli sayr uchun ham yoqimliroq bo‘lishi mumkin.
Reklama huquqlari asosida.
