鹰眼基于积累的几十亿条各类交通方式的轨迹大数据进行模型训练与评估，鹰眼建立了相对准确的识别模型，此识别模型无需人工干预，可自动识别每一段轨迹最接近的交通方式。目前支持的交通方式包括：步行、骑行、驾车、停留，该功能可应用于以下场景。若可提前识别出轨迹的交通方式，那么轨迹纠偏算法便可针对不同交通方式的轨迹调整纠偏计算模型和参数，提升轨迹纠偏精准度。在一些场景下，用户的交通方式是难以提前预知的，例如：物流配送、外勤管理、智能穿戴等应用，既存在用户A骑行/用户B驾车的用户差异，也存在一个用户在一个行程中先后采用了骑行、步行、驾车等多种交通方式的复杂性，这就需要鹰眼能自动识别出轨迹的交通方式。“智能纠偏”是鹰眼结合交通方式智能识别推出的新的纠偏模式。在纠偏时，鹰眼将自动识别每一段轨迹的交通方式，从而自动调整对应的纠偏计算模型和参数以实现自适应纠偏。样本数据评测结果显示，相较于之前的通用型纠偏，“智能纠偏”精确度提升9.5%。当开发者需要分析用户行程中每一段轨迹所对应的交通方式，进而进行相关业务分析时，可以利用该功能获取轨迹点所对应的交通方式。 修改于 2022-08-05 08:29:02
