CN108769924A - 一种景区游客链式出行服务系统及方法 - Google Patents
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Abstract
一种景区游客链式出行服务系统及方法,本发明涉及景区游客链式出行服务系统及方法。本发明的目的是为了解决现有旅游景区面临着游客等待时间较长,多走回头路,出行效率低,舒适性差,旅游资源利用率低的问题。过程为:智能终端模块实时采集游客地理位置信息以及获取游客选择的目的地景点;计算景区内各区域的区域拥挤指数,反馈至智能终端模块;视频监控模块实时采集景区内各景点的视频监控图像,人流量检测模块实时采集景区内各景点出入口的人流量;计算各景点排队拥挤指数,预计景点排队时间,反馈至智能终端模块;游客通过智能终端模块,选择符合不同出行需求的路线,实现链式出行。本发明用于景区游客链式出行领域。
Description
技术领域
本发明涉及景区游客链式出行服务系统及方法。
背景技术
智慧旅游融合了智慧交通的技术思想,是以物联网、大数据以及云计算等技术为基础的一种现代化、智能化的旅游形态,以满足不同人群个性化的旅游需求为基础,通过移动互联网、智能终端、智能穿戴设备以及传感器等,主动感知旅游信息与资源,并将该信息资源与人们的旅游需求相结合,更注重为人们提供符合其自身需求、个性化、动态的旅游资源,使人们能够及时掌握与自身出行有关的各类信息,及时调整出行计划,提升旅游质量。
随着人们生活质量的提高,各景区旅游人数不断增多,对游客来说,要求更为舒适、便捷及个性化的旅游体验,而在景区内经常会出现某些景点人流过于聚集、排队拥挤而某些景点游客稀少的情况,由于景区面积较大,游客很难了解当前时段内人流相对较少的景点,在人流密集的景点会使游客等待时间较长,影响游客的游玩体验;
对游客来说,针对已经规划好的若干游玩景点,其游览路线的选择大多是凭自身的直观感觉,很难考虑各景点间的距离、方位以及排队情况等因素,容易造成游客在游玩的过程中找不到方向、游览顺序难以选择、多走回头路的情况;
对景区管理部门来说,游客的增多给景区设施、服务及管理水平带来了更大的考验,人流组织不当,容易造成景区内区域的拥挤和混乱,降低游客游玩的舒适性;
综上,目前旅游景区面临着游客等待时间较长、多走回头路,出行效率低,舒适性差,旅游资源利用率低的问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有旅游景区面临着游客等待时间较长,多走回头路,出行效率低,舒适性差,旅游资源利用率低的问题,而提出一种景区游客链式出行服务系统及方法。
一种景区游客链式出行服务系统包括智能终端模块、视频监控模块、人流量检测模块和云平台模块,所述服务系统用于实现拥挤识别;
智能终端模块用于实时采集游客地理位置信息,发送至云平台模块;用于接收并显示云平台反馈的动态信息,以使游客获得动态出行信息;
视频监控模块用于实时采集景区内各区域及景区内各景点的视频监控图像,并上传至云平台;
人流量检测模块用于实时采集各景点出入口的人流量,并上传至云平台模块;
云平台模块用于接收智能终端模块采集的游客地理位置信息;用于结合景区GIS地图,生成景区内人流分布图,计算景区内各区域的区域拥挤指数;用于接收视频监控模块采集的视频图像,识别各景点排队人数;用于接收人流量检测模块检测的景点出入口人流量,依据景点饱和容量限制,确定各时段允许进入景点的人数;用于根据景点排队人数以及允许进入景点的人数,计算景区内各景点排队拥挤指数;用于将景区人流分布图、景区内各区域的区域拥挤指数、各景点排队人数、各景点排队拥挤指数发送至智能终端模块显示。
一种景区游客链式出行方法,其特征在于:所述方法具体过程为:
步骤一、智能终端模块实时采集游客地理位置信息以及获取游客选择的目的地景点;
步骤二、云平台模块接收智能终端模块采集的游客地理位置信息以及获取游客选择的目的地景点,将游客地理位置信息与景区GIS地图相结合,生成景区人流分布图,计算景区内各区域的区域拥挤指数,反馈至智能终端模块;
步骤三、视频监控模块实时采集景区内各景点的视频监控图像,人流量检测模块实时采集景区内各景点出入口的人流量,上传至云平台;
步骤四、云平台模块接收视频监控模块采集的视频监控图像以及人流量检测模块采集的景区内各景点出入口人流量,计算各景点排队拥挤指数,预计景点排队时间,并反馈至智能终端模块;
步骤五、云平台模块根据游客地理位置信息、游客选择的目的地景点、景点预计排队时间,生成连接所有目的地景点的推荐路线,并将推荐的路线反馈至智能终端模块;游客通过智能终端模块,选择符合不同出行需求的路线,实现链式出行。
本发明的有益效果为:
本发明通过实时的信息采集,获得游客地理位置数据、游客选择的目的地景点、人流量数据、视频监控图像数据,利用游客地理位置数据,景区GIS地图,获得景区人流分布图,利用视频监控图像数据、人流量数据,识别各景点排队人数,计算景点排队拥挤指数,预测景点排队时间,减少了游客盲目排队产生的景区内客流不均衡现象,合理分散人流,提升景区服务质量。在游客个性化出行需求的基础上,为游客提供路线推荐功能,针对游客选择要游玩的若干景点,主动感知与游客出行相关的动态旅游信息,为游客推荐一条能够满足其对时间、距离或舒适性等不同游览需求的游览路线,实现游客链式出行;游客能够实时了解当前时段内人流相对较少的景点,便于游客及时调整游览顺序与路线,尽量避免遭遇排队拥挤的情况,减少游客等待时间,提高游玩质量;同时,景区管理部门能够实时掌握景区内人流分布及运动的动态信息,对游客进行组织管理,提高景区管理部门对各类事件的响应与决策水平,特别是针对突发应急事件,能够利用信息化手段快速定位事件位置,实施快速、有效的应急响应方案,保障景区的秩序和游客的安全;避免人流组织不当所造成的景区内区域的拥挤和混乱,提高游客游玩的舒适性;实现游客链式出行,提高了游客出行效率与旅游资源利用率,提升了游客出行体验。
附图说明
图1为本发明的景区游客链式出行方法的流程图;
图2为本发明的景区游客链式出行方法的区域拥挤识别过程的流程图;
图3为本发明的景区游客链式出行方法的排队拥挤识别过程的流程图;
图4为本发明的景区游客链式出行方法的排队预测过程的流程图;
图5为本发明的景区游客链式出行方法的路线推荐过程的流程图;
图6为本发明的景区游客链式出行方法的应急响应过程的流程图。
具体实施方式
拥挤识别功能的实现:通过智能终端模块获取游客地理位置信息,结合景区GIS地图(地理信息系统(Geographic Information System或Geo-Information system,GIS)),显示景区内人流聚集状况,识别景区各区域的聚集人数,计算各区域的拥挤指数;通过视频监控模块采集景区各景点排队的视频监控图像,将各景点无游客排队的图像与有游客排队的图像进行对比,识别出有游客排队的图像中的排队人数(图像处理),计算出有游客排队的各景点的排队拥挤指数;区域大于景点,区域包括若干景点;
排队预测功能的实现:根据景点内游客人数、景点排队人数、景点饱和容量和进出景点游客数预测排队时间;
路线推荐功能的实现:通过云平台模块获取游客地理位置、游客选择的目的地景点、景点间的距离、游客行走时间、游客在景点的排队时间、游客在景点内的游览时间等,对连接游客选择的目的地景点的所有可能出行路线进行评价,按照不同评价指标(如走行距离最短、排队时间最短、总游玩时间最短等),对所得路线进行分类。本实施例默认的路线推荐为总游玩时间最短的路线。通过智能终端与云平台间的通信,将计算所得的满足游客出行需求的路线反馈至智能终端,游客通过智能终端查看按照不同评价指标计算所得的最优路线的详细信息并导航。
应急响应功能的实现:对景区内发生的突发应急事件,游客利用智能终端快速上报事件信息至云平台模块,景区管理部门通过智能终端的GPS定位,实时获取游客的地理位置信息,根据游客位置、事件信息以及景区人流分布情况实施相应的应急响应方案,事件信息和应急响应方案信息通过云平台模块实时反馈至智能终端模块,为处在不同区域的游客提供不同的应急方案指引;同时,利用视频监控模块对景区内特定区域进行实时视频监控,景区管理部门提前为相关特殊事件设置预案库,当视频图像识别出符合某种预案的事件发生,便迅速定位事件现场,自动上报事件位置及类别,触发应急响应,实施相应预案。
具体实施方式一:本实施方式的一种景区游客链式出行服务系统,其特征在于,所述服务系统包括智能终端模块、视频监控模块、人流量检测模块和云平台模块,所述服务系统用于实现拥挤识别;
智能终端模块用于实时采集游客地理位置信息,发送至云平台模块;用于接收并显示云平台反馈的动态旅游信息(景区人流分布图、景区区域拥挤指数、景点排队人数、景点排队拥挤指数),以使游客获得动态出行信息;
视频监控模块用于实时采集景区内各区域及景区内各景点的视频监控图像,并上传至云平台;
人流量检测模块用于实时采集各景点出入口的人流量,并上传至云平台模块;
云平台模块用于接收智能终端模块采集的游客地理位置信息;用于结合景区GIS地图,生成景区内人流分布图,计算景区内各区域的区域拥挤指数;用于接收视频监控模块采集的视频图像,识别各景点排队人数;用于接收人流量检测模块检测的景点出入口人流量,依据景点饱和容量限制,确定各时段允许进入景点的人数;用于根据景点排队人数以及允许进入景点的人数,计算景区内各景点排队拥挤指数;用于将景区人流分布图、景区内各区域的区域拥挤指数、各景点排队人数、各景点排队拥挤指数发送至智能终端模块显示。
具体实施方式二:本实施方式与具体实施方式一不同的是:所述服务系统还用于实现排队预测;
智能终端模块用于实时采集游客地理位置信息,发送至云平台模块;用于接收并显示云平台反馈的动态旅游信息(各景点预计排队时间),以使游客获得动态出行信息;
视频监控模块用于实时采集景区内各区域及景区内各景点的视频监控图像,并上传至云平台;
人流量检测模块用于实时采集各景点出入口的人流量,并上传至云平台模块;
云平台模块用于接收视频监控模块采集的视频图像,识别各景点排队人数;用于接收人流量检测模块采集的各景点出入口的人流量,计算游客进入及离开各景点的速率,根据景点饱和容量,预计景点排队时间;用于将各景点预计排队时间发送至智能终端模块显示。
其它步骤及参数与具体实施方式一相同。
具体实施方式三:本实施方式与具体实施方式一或二不同的是:所述服务系统还用于实现路线推荐;
智能终端模块用于实时采集游客地理位置信息,获取游客选择的目的地景点,并发送至云平台模块;用于接收并显示云平台模块反馈的动态旅游信息(能够满足游客出行需求的推荐路线),以使游客获得动态出行信息;
视频监控模块用于实时采集景区内各区域及景区内各景点的视频监控图像,并上传至云平台模块;
云平台模块用于接收智能终端模块采集的游客地理位置信息和游客选择的目的地景点;用于接收视频监控模块采集的视频图像,识别各景点排队人数;用于接收人流量检测模块采集的各景点出入口的人流量,根据进出各景点的游客数、景点饱和容量以及景点排队人数,预计景点排队时间;用于根据游客地理位置、游客选择的目的地景点以及景点预计排队时间,生成连接所有目的地景点的多条推荐路线;用于将推荐路线信息发送至智能终端模块显示。
其它步骤及参数与具体实施方式一至三之一相同。
具体实施方式四:本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是:所述服务系统还用于实现应急响应;如图6;
智能终端模块用于实时获取游客的地理位置信息;用于获取游客上报的事件信息;用于接收云平台生成的应急响应方案,反馈给游客;
视频监控模块用于实时采集景区及各景点的视频监控图像,并上传至云平台模块;
云平台模块用于实时接收游客的地理位置信息;用于接收游客上报的事件信息;用于接收视频监控模块采集的视频图像,并与预案库中的事件图像进行图像对比;用于根据游客位置、事件情况、景区人流分布确定实施相应的应急响应方案;用于将应急响应方案发送至智能终端模块显示。
其它步骤及参数与具体实施方式一至三之一相同。
具体实施方式五:结合图1、2、3、4、5说明本实施方式,本实施方式的一种景区游客链式出行方法具体过程为:
步骤一、智能终端模块实时采集游客地理位置信息以及获取游客选择的目的地景点;具体过程为:
步骤二、云平台模块接收智能终端模块采集的游客地理位置信息以及获取游客选择的目的地景点,将游客地理位置信息与景区GIS地图相结合,生成景区人流分布图,计算景区内各区域的区域拥挤指数,反馈至智能终端模块;
步骤三、视频监控模块实时采集景区内各景点的视频监控图像,人流量检测模块实时采集景区内各景点出入口的人流量,上传至云平台;
步骤四、云平台模块接收视频监控模块采集的视频监控图像以及人流量检测模块采集的景区内各景点出入口人流量,计算各景点排队拥挤指数,预计景点排队时间,并反馈至智能终端模块;
步骤五、云平台模块根据游客地理位置信息、游客选择的目的地景点、景点预计排队时间,生成连接所有目的地景点的多条推荐路线,并将推荐的路线反馈至智能终端模块;游客通过智能终端模块,选择符合不同出行需求的路线,实现链式出行。
一种景区游客链式出行方法是在一种景区游客链式出行服务系统上实现的。
具体实施方式六:本实施方式与具体实施方式五不同的是:所述步骤一中智能终端模块实时采集游客地理位置信息以及获取游客选择的目的地景点;具体过程为:
所述智能终端模块为智能手机、智能手环或景区内可触摸电子操作屏;
智能手机及景区内可触摸电子操作屏包含景区电子地图窗口、目的地景点选择窗口、出发地选择窗口、到达地选择窗口、景区人流分布窗口(基于GIS地图,处理后能够看到景区内人流分布情况)、景点排队拥挤信息窗口(所述视频监控设备采集各景点排队的视频监控图像,将各景点无游客排队的图像与游客聚集排队的图像进行对比,识别景点排队人数,计算景点排队拥挤指数,预计景点排队时间)以及应急事件上报窗口,用于获取游客的地理位置信息、出行需求、应急需求以及实时发布游客所需的旅游信息;
景区电子地图窗口提供景区及各景点的电子地图;
目的地景点选择窗口用于游客选择链式出行中想要游览的目的地景点;
出发地选择窗口用于游客选择路线导航中的出发地;
到达地选择窗口用于游客选择路线导航中的到达地;
景区人流分布窗口用于基于GIS地图,显示景区内人流分布图,识别景区不同区域聚集的人数,为游客提供景区区域拥挤指数;
景点排队拥挤信息窗口用于为游客提供景区区域拥挤指数、景点排队拥挤指数以及景点预计排队时间;
应急事件上报窗口用于游客上报事件信息;
目的地选择窗口供游客选择想要游览的多个景点,以获得连接所有选择的目的地景点并且符合游客自身出行需求的路线;
智能手环采集游客地理位置信息。
具体实施方式七:本实施方式与具体实施方式六不同的是:所述步骤二中云平台模块接收智能终端模块采集的游客地理位置信息以及获取游客选择的目的地景点,将游客地理位置信息与景区GIS地图相结合,生成景区人流分布图,计算景区内各区域的区域拥挤指数,反馈至智能终端模块;具体过程为:
智能终端模块获取游客地理位置信息,结合景区GIS地图(地理信息系统(Geographic Information System或Geo-Information system,GIS)),显示景区内人流聚集状况,识别区域的聚集人数,根据聚集人数计算区域拥挤指数,并反馈至智能终端模块;
根据聚集人数计算区域拥挤指数的公式如下:
其中,D为某一区域拥挤指数;M为某一区域所能容纳的人数;N′为某一区域聚集的人数;
将整个景区,划分为若干个子区域。每一子区域所能容纳的人数,与其所包含的景点个数、景点大小、区域面积、服务水平相关,为一确定的值。智能终端模块能够实时获取游客的地理位置信息,并显示在景区GIS地图上,从而识别出每一区域所包含的游客数N;当D<1,表示某一区域聚集的游客数小于某一区域所能容纳的人数,则该区域处于不饱和状态,区域拥挤程度为不拥挤;当D>1,表示某一区域聚集的游客数大于某一区域所能容纳的人数,该区域处于过饱和状态,D越大,表示该区域的拥挤程度越高。
下表给出了区域拥挤指数所对应的区域拥挤级别的建议值,针对不同景区的实际情况,可对区域拥挤指数所对应的区域拥挤级别进行相应调整。
其它步骤及参数与具体实施方式六相同。
具体实施方式八:本实施方式与具体实施方式六至七之一不同的是:所述步骤四中云平台模块接收视频监控模块采集的视频监控图像以及人流量检测模块采集的景区内各景点出入口人流量,计算各景点排队拥挤指数,预计景点排队时间,并反馈至智能终端模块;具体过程为:
所述视频监控模块采集各景点排队的视频监控图像,将各景点无游客排队的图像与有游客排队的图像进行对比,识别出有游客排队的图像中的排队人数(图像处理);
所述人流量检测模块采集景区内各景点出入口的人流量,依据景点饱和容量限制,确定各时段允许进入景点的人数;
根据排队人数以及允许进入景点的人数,计算景点排队拥挤指数,具体过程如下:
按照一定的时间长度T将时间划分为N个时间段,N取值为正整数,表示为T0,T1,…Tn。。。,利用视频监控图像,识别出各时间段各景点排队人数Qnum,设某时间段为Tn,Tn时间段结束时,停留在景点内的游客人数为Qstay,则Qstay=Qin-Qout+Q'stay;
其中Qin表示在Tn时间段内人流量检测模块所检测到的进入景点的人数,Qout表示在Tn时间段内人流量检测模块所检测到的离开景点的人数,Q'stay表示上一个时间段Tn-1停留在景点内的游客人数;
景点饱和容量按一定服务水平设为Qmax,各时段景点内实际游客数不能超过景点的饱和容量,即应当满足Qstay=Qin-Qout+Q'stay≤Qmax;当Tn时间段结束时,停留在景点内的游客人数Qstay满足Qstay≥Qmax时,则在下一个时间段Tn+1内,不允许游客进入景点;当Tn时间段结束时,停留在景点内的游客人数Qstay满足Qstay<Qmax时,则在下一个时间段Tn+1内,允许进入景点的游客人数为Q'in=Qmax-Q'stay,实现对游客进入景点的组织管理;
据此,能够得到每个时间段允许进入景点的游客人数Q'in,则景区内各景点排队拥挤指数表示为:
其中,C为该时间段景点排队拥挤指数;Qnum为该时间段景点排队人数;Q'in为该时间段允许进入景点的游客人数;
当C=1时,Qnum=Q'in,表示该时间段在景点排队的游客都能进入景点,刚好无排队延误产生,拥挤程度为通畅;当0<C<1,C越接近于0,排队越为通畅;当C>1时,表示该时间段景点排队人数大于该时间段允许进入景点的游客人数,会产生排队延误,C越大,表示排队越不通畅,拥挤程度越高。
下表给出了景点排队拥挤指数所对应的景点排队拥挤级别的建议值,针对不同景区各景点的实际排队拥挤状况,可对景点排队拥挤指数所对应的景点排队拥挤级别进行相应调整。
景点排队拥挤指数 | 景点排队拥挤级别 |
0<C≤1 | 通畅 |
1<C≤2 | 轻度拥挤 |
2<C≤3 | 中度拥挤 |
3<C | 非常拥挤 |
在高峰或平峰小时内,将在Tn+1时段之前的所有时段,即T0~Tn各时段进入景点的游客人数Qin加权取均值得Q,作为游客在Tn+1时段从队伍尾端开始排队进入景区及各景点出入口的速率的预测值,即Vin=Q/T,游客在Tn+1时段开始排队进入景点的预计景点排队时间即为Tw=Qnum/Vin。
其它步骤及参数与具体实施方式六至七之一相同。
具体实施方式九:本实施方式与具体实施方式六至八之一不同的是:所述步骤五中云平台模块根据游客地理位置信息、游客选择的目的地景点、景点预计排队时间,生成连接所有目的地景点的多条推荐路线,并将推荐的路线反馈至智能终端模块;游客通过智能终端模块,选择符合不同出行需求的路线,实现链式出行;具体过程为:
云平台模块根据智能终端模块采集的游客地理位置信息、游客选择的目的地景点、目的地景点的预计排队时间,景点间的距离、游客走行时间、游客在景点内的游览时间等,对连接游客所选景点的所有可能出行路线进行评价,按照不同的评价指标,包括走行距离最短、排队时间最短以及总游玩时间最短,对所得路线进行分类,反馈至智能终端模块供游客选择;
智能终端模块获取游客选择要游览的目的地景点,推荐的路线从当前游客所在的位置出发,经过且只经过一次游客选择的所有景点,并且满足游客对走行距离、排队时间以及总游玩时间的不同需求。
以游客游览所有选择的目的地景点所用的总时间最少为目标,选择出行路线;
建立如下数学模型:
(1)目标函数
该模型要求游客游览所有选择的目的地景点所用的总时间最少,因此,目标函数为:
其中,h为游客游览所有选择的目的地景点所需的小时数,h=1,2,…,m;m取值为正整数;
设游客选择的目的地景点个数为n′;
设dij表示目的地景点i到景点j之间的距离,i,j=0,1,…n′,其中0表示当前所在的位置;n′取值为正整数;
设游客选择的目的地景点集合A={i|i=0,1,2,...,n′},其中0表示当前所在的位置;
目的地景点i到景点j之间的距离为dij,设游客一般行走速度为v,游客在第h小时是否选择景点i到景点j的路径为xijh,
则游客在景点间行走所需的总时间为:
设每个目的地景点i的游览时间为ti,排队等待的时间为wi,设游客在第h小时是否浏览目的地景点i为cih,
则游客游览所有目的地景点所花费的总时间为:
游客在目的地景点排队等待的总时间为:
(2)约束条件
每个景点只游览一次,因此有:
设游客预计游玩的总时间为常数k,k>0,要求游客游览所有选择的目的地景点所用的总时间最少且不能超过游客预计游玩的总时间。
综上,数学模型如下:
xijh,cih∈{0,1}
i,j∈{0,1,2...n′}
根据景区实际情况,还可以对游客在景点间走行的时间、游客在景点内游览所花费的时间、游客在景点排队等待的时间设置约束条件。
对模型求解,得到经过游客选择的所有目的地景点,每个目的地景点只经过一次,且游客游览所有选择的目的地景点所用的总时间最少的路线。
其它步骤及参数与具体实施方式六至八之一相同。
Claims (9)
1.一种景区游客链式出行服务系统,其特征在于:所述服务系统包括智能终端模块、视频监控模块、人流量检测模块和云平台模块,所述服务系统用于实现拥挤识别;
智能终端模块用于实时采集游客地理位置信息,发送至云平台模块;用于接收并显示云平台反馈的动态信息,以使游客获得动态出行信息;
视频监控模块用于实时采集景区内各区域及景区内各景点的视频监控图像,并上传至云平台;
人流量检测模块用于实时采集各景点出入口的人流量,并上传至云平台模块;
云平台模块用于接收智能终端模块采集的游客地理位置信息;用于结合景区GIS地图,生成景区内人流分布图,计算景区内各区域的区域拥挤指数;用于接收视频监控模块采集的视频图像,识别各景点排队人数;用于接收人流量检测模块检测的景点出入口人流量,依据景点饱和容量限制,确定各时段允许进入景点的人数;用于根据景点排队人数以及允许进入景点的人数,计算景区内各景点排队拥挤指数;用于将景区人流分布图、景区内各区域的区域拥挤指数、各景点排队人数、各景点排队拥挤指数发送至智能终端模块显示。
2.根据权利要求1所述一种景区游客链式出行服务系统,其特征在于:所述服务系统还用于实现排队预测;
智能终端模块用于实时采集游客地理位置信息,发送至云平台模块;用于接收并显示云平台反馈的动态信息,以使游客获得动态出行信息;
视频监控模块用于实时采集景区内各区域及景区内各景点的视频监控图像,并上传至云平台;
人流量检测模块用于实时采集各景点出入口的人流量,并上传至云平台模块;
云平台模块用于接收视频监控模块采集的视频图像,识别各景点排队人数;用于接收人流量检测模块采集的各景点出入口的人流量,计算游客进入及离开各景点的速率,根据景点饱和容量,预计景点排队时间;用于将各景点预计排队时间发送至智能终端模块显示。
3.根据权利要求2所述一种景区游客链式出行服务系统,其特征在于:所述服务系统还用于实现路线推荐;
智能终端模块用于实时采集游客地理位置信息,获取游客选择的目的地景点,并发送至云平台模块;用于接收并显示云平台模块反馈的动态信息,以使游客获得动态出行信息;
视频监控模块用于实时采集景区内各区域及景区内各景点的视频监控图像,并上传至云平台模块;
云平台模块用于接收智能终端模块采集的游客地理位置信息和游客选择的目的地景点;用于接收视频监控模块采集的视频图像,识别各景点排队人数;用于接收人流量检测模块采集的各景点出入口的人流量,根据进出各景点的游客数、景点饱和容量以及景点排队人数,预计景点排队时间;用于根据游客地理位置、游客选择的目的地景点以及景点预计排队时间,生成连接所有目的地景点的推荐路线;用于将推荐路线信息发送至智能终端模块显示。
4.根据权利要求3所述一种景区游客链式出行服务系统,其特征在于:所述服务系统还用于实现应急响应;
智能终端模块用于实时获取游客的地理位置信息;用于获取游客上报的事件信息;用于接收云平台生成的应急响应方案,反馈给游客;
视频监控模块用于实时采集景区及各景点的视频监控图像,并上传至云平台模块;
云平台模块用于实时接收游客的地理位置信息;用于接收游客上报的事件信息;用于接收视频监控模块采集的视频图像,并与预案库中的事件图像进行图像对比;用于根据游客位置、事件情况、景区人流分布确定实施相应的应急响应方案;用于将应急响应方案发送至智能终端模块显示。
5.一种景区游客链式出行方法,其特征在于:所述方法具体过程为:
步骤一、智能终端模块实时采集游客地理位置信息以及获取游客选择的目的地景点;
步骤二、云平台模块接收智能终端模块采集的游客地理位置信息以及获取游客选择的目的地景点,将游客地理位置信息与景区GIS地图相结合,生成景区人流分布图,计算景区内各区域的区域拥挤指数,反馈至智能终端模块;
步骤三、视频监控模块实时采集景区内各景点的视频监控图像,人流量检测模块实时采集景区内各景点出入口的人流量,上传至云平台;
步骤四、云平台模块接收视频监控模块采集的视频监控图像以及人流量检测模块采集的景区内各景点出入口人流量,计算各景点排队拥挤指数,预计景点排队时间,并反馈至智能终端模块;
步骤五、云平台模块根据游客地理位置信息、游客选择的目的地景点、景点预计排队时间,生成连接所有目的地景点的推荐路线,并将推荐的路线反馈至智能终端模块;游客通过智能终端模块,选择符合不同出行需求的路线,实现链式出行。
6.根据权利要求5所述一种景区游客链式出行方法,其特征在于:所述步骤一中智能终端模块实时采集游客地理位置信息以及获取游客选择的目的地景点;具体过程为:
所述智能终端模块为智能手机、智能手环或景区内可触摸电子操作屏;
智能手机及景区内可触摸电子操作屏包含景区电子地图窗口、目的地景点选择窗口、出发地选择窗口、到达地选择窗口、景区人流分布窗口、景点排队拥挤信息窗口以及应急事件上报窗口;
智能手环采集游客地理位置信息。
7.根据权利要求6所述一种景区游客链式出行方法,其特征在于:所述步骤二中云平台模块接收智能终端模块采集的游客地理位置信息以及获取游客选择的目的地景点,将游客地理位置信息与景区GIS地图相结合,生成景区人流分布图,计算景区内各区域的区域拥挤指数,反馈至智能终端模块;具体过程为:
智能终端模块获取游客地理位置信息,结合景区GIS地图,识别区域的聚集人数,根据聚集人数计算区域拥挤指数,并反馈至智能终端模块;
根据聚集人数计算区域拥挤指数的公式如下:
其中,D为某一区域拥挤指数;M为某一区域所能容纳的人数;N′为某一区域聚集的人数。
8.根据权利要求7所述一种景区游客链式出行方法,其特征在于:所述步骤四中云平台模块接收视频监控模块采集的视频监控图像以及人流量检测模块采集的景区内各景点出入口人流量,计算各景点排队拥挤指数,预计景点排队时间,并反馈至智能终端模块;具体过程为:
所述视频监控模块采集各景点排队的视频监控图像,将各景点无游客排队的图像与有游客排队的图像进行对比,识别出有游客排队的图像中的排队人数;
所述人流量检测模块采集景区内各景点出入口的人流量,依据景点饱和容量限制,确定各时段允许进入景点的人数;
根据排队人数以及允许进入景点的人数,计算景点排队拥挤指数,具体过程如下:
按照一定的时间长度T将时间划分为N个时间段,N取值为正整数,表示为T0,T1,…Tn。。。,利用视频监控图像,识别出各时间段各景点排队人数Qnum,设某时间段为Tn,Tn时间段结束时,停留在景点内的游客人数为Qstay,则Qstay=Qin-Qout+Q'stay;
其中Qin表示在Tn时间段内人流量检测模块所检测到的进入景点的人数,Qout表示在Tn时间段内人流量检测模块所检测到的离开景点的人数,Q'stay表示上一个时间段Tn-1停留在景点内的游客人数;
景点饱和容量设为Qmax,各时段景点内实际游客数不能超过景点的饱和容量,即应当满足Qstay=Qin-Qout+Q'stay≤Qmax;当Tn时间段结束时,停留在景点内的游客人数Qstay满足Qstay≥Qmax时,则在下一个时间段Tn+1内,不允许游客进入景点;当Tn时间段结束时,停留在景点内的游客人数Qstay满足Qstay<Qmax时,则在下一个时间段Tn+1内,允许进入景点的游客人数为Q'in=Qmax-Q'stay;
则景区内各景点排队拥挤指数表示为:
其中,C为该时间段景点排队拥挤指数;Qnum为该时间段景点排队人数;Q'in为该时间段允许进入景点的游客人数;
将在Tn+1时段之前的所有时段,即T0~Tn各时段进入景点的游客人数Qin加权取均值得Q,作为游客在Tn+1时段从队伍尾端开始排队进入景区及各景点出入口的速率的预测值,即Vin=Q/T,游客在Tn+1时段开始排队进入景点的预计景点排队时间即为Tw=Qnum/Vin。
9.根据权利要求8所述一种景区游客链式出行方法,其特征在于:所述步骤五中云平台模块根据游客地理位置信息、游客选择的目的地景点、景点预计排队时间,生成连接所有目的地景点的推荐路线,并将推荐的路线反馈至智能终端模块;游客通过智能终端模块,选择符合不同出行需求的路线,实现链式出行;具体过程为:
以游客游览所有选择的目的地景点所用的总时间最少为目标,选择出行路线;
建立如下数学模型:
(1)目标函数为:
其中,h为游客游览所有选择的目的地景点所需的小时数,h=1,2,…,m;m取值为正整数;
设游客选择的目的地景点个数为n′;
设dij表示目的地景点i到景点j之间的距离,i,j=0,1,…n′,其中0表示当前所在的位置;n′取值为正整数;
设游客选择的目的地景点集合A={i|i=0,1,2,...,n′},其中0表示当前所在的位置;
目的地景点i到景点j之间的距离为dij,设游客一般行走速度为v,游客在第h小时是否选择景点i到景点j的路径为xijh,
则游客在景点间行走所需的总时间为:
设每个目的地景点i的游览时间为ti,排队等待的时间为wi,设游客在第h小时是否浏览目的地景点i为cih,
则游客游览所有目的地景点所花费的总时间为:
游客在目的地景点排队等待的总时间为:
(2)约束条件
每个景点只游览一次,因此有:
设游客预计游玩的总时间为常数k,k>0,要求游客游览所有选择的目的地景点所用的总时间最少且不能超过游客预计游玩的总时间;
综上,数学模型如下:
xijh,cih∈{0,1}
i,j∈{0,1,2...n′}
对模型求解,得到经过游客选择的所有目的地景点,每个目的地景点只经过一次,且游客游览所有选择的目的地景点所用的总时间最少的路线。
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Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108769924B (zh) |
Cited By (45)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109246618A (zh) * | 2018-11-20 | 2019-01-18 | 四川长虹电器股份有限公司 | 基于LoRa的景区游览线路引导系统及方法 |
CN109286902A (zh) * | 2018-11-19 | 2019-01-29 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 景区游客的人流量获取方法及装置 |
CN109509119A (zh) * | 2018-11-23 | 2019-03-22 | 四川长虹电器股份有限公司 | 景区游览线路引导系统及方法 |
CN109559253A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-04-02 | 广州欧科信息技术股份有限公司 | 实时游客人流疏导限流信息提示方法、装置及存储介质 |
CN109657700A (zh) * | 2018-11-22 | 2019-04-19 | 南京茶非氪信息科技有限公司 | 一种宏观区域连通道热度检测算法 |
CN109660755A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-04-19 | 苏州网信信息科技股份有限公司 | 应用于景区布控网系统的实时监控方法 |
CN109657543A (zh) * | 2018-11-09 | 2019-04-19 | 深圳英飞拓科技股份有限公司 | 人流量监控方法、装置及终端设备 |
CN109816343A (zh) * | 2019-01-04 | 2019-05-28 | 平安科技(深圳)有限公司 | 一种业务分流方法及装置 |
CN109934288A (zh) * | 2019-03-12 | 2019-06-25 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 人群聚集的预警方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
CN110069710A (zh) * | 2019-04-15 | 2019-07-30 | 四川工商职业技术学院 | 一种可视化旅游信息服务终端及系统 |
CN110728211A (zh) * | 2019-09-25 | 2020-01-24 | 恒大智慧科技有限公司 | 地铁安检排队指引方法、装置及存储介质 |
CN110750716A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-02-04 | 恒大智慧科技有限公司 | 智慧景区内景点的自动推荐方法、计算机设备及存储介质 |
CN110796308A (zh) * | 2019-10-29 | 2020-02-14 | 四川旅游学院 | 基于模糊蚁群算法的旅游线路优化方法 |
CN110837928A (zh) * | 2019-11-05 | 2020-02-25 | 沈阳民航东北凯亚有限公司 | 一种预测安检时间的方法及装置 |
CN110909913A (zh) * | 2019-10-11 | 2020-03-24 | 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 | 基于智能追踪的景区导游服务预估系统和方法 |
CN110942353A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-03-31 | 广州点动信息科技股份有限公司 | 一种基于大数据运营分析方法 |
CN111126715A (zh) * | 2020-01-03 | 2020-05-08 | 成都中科大旗软件股份有限公司 | 景区客流量管控系统 |
CN111126345A (zh) * | 2020-01-03 | 2020-05-08 | 成都中科大旗软件股份有限公司 | 客流量在线监测分析平台 |
CN111191149A (zh) * | 2019-11-26 | 2020-05-22 | 恒大智慧科技有限公司 | 一种基于最短时间的旅游线路推荐方法、装置及存储介质 |
CN111241942A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-06-05 | 宁波宁工交通工程设计咨询有限公司 | 一种旅游标识牌指示系统及方法 |
CN111291652A (zh) * | 2020-01-21 | 2020-06-16 | 四川长虹电器股份有限公司 | 基于蜡烛图的景区内人流量统计分析系统及统计分析方法 |
CN111508123A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-08-07 | 中兴软件技术(南昌)有限公司 | 用于景点人数预测的智慧旅游服务系统和方法 |
CN111540026A (zh) * | 2020-03-24 | 2020-08-14 | 北京三快在线科技有限公司 | 动线图的绘制方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111580424A (zh) * | 2020-04-20 | 2020-08-25 | 清华大学 | 一种基于手环测温定位的实时监控识别系统 |
CN111833489A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-10-27 | 马上游科技股份有限公司 | 实时客流的控制方法及系统 |
CN111831853A (zh) * | 2020-07-16 | 2020-10-27 | 深圳市商汤科技有限公司 | 信息处理方法、装置、设备及系统 |
CN112288196A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-01-29 | 咸阳师范学院 | 一种可携带的互联网旅游信息装置 |
CN112349228A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-02-09 | 成都中科大旗软件股份有限公司 | 基于5g的景区导游导览系统 |
CN112381975A (zh) * | 2020-11-16 | 2021-02-19 | 成都中科大旗软件股份有限公司 | 一种基于5g的景区调度系统及调度方法 |
CN112601177A (zh) * | 2020-12-09 | 2021-04-02 | 北京红山信息科技研究院有限公司 | 公共区域人流导流的方法、系统、服务器和存储介质 |
CN113194581A (zh) * | 2021-02-06 | 2021-07-30 | 济南职业学院 | 一种公园用多功能照明系统的控制方法 |
CN113378382A (zh) * | 2021-06-09 | 2021-09-10 | 哈尔滨工业大学 | 一种用于量化密集人群内部最大挤压力的方法 |
CN113487055A (zh) * | 2021-07-06 | 2021-10-08 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种智能门票预售方法和装置 |
CN113630721A (zh) * | 2020-04-21 | 2021-11-09 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 推荐游览路线的生成方法和装置、及计算机可读存储介质 |
CN113674452A (zh) * | 2021-06-21 | 2021-11-19 | 福建睿思特科技股份有限公司 | 一种智慧旅游景区引导系统 |
CN113918668A (zh) * | 2020-07-10 | 2022-01-11 | 朱乐敏 | 旅游景区游客指引方法 |
CN114255517A (zh) * | 2022-03-02 | 2022-03-29 | 中运科技股份有限公司 | 一种基于人工智能分析的景区游客行为监测系统及方法 |
CN114971430A (zh) * | 2022-07-29 | 2022-08-30 | 四川智汇云联信息技术有限公司 | 一种基于文化旅游营销大数据的管理系统 |
CN114997736A (zh) * | 2022-07-13 | 2022-09-02 | 北京拙河科技有限公司 | 一种景区客流量管控方法和系统 |
CN114997531A (zh) * | 2022-07-20 | 2022-09-02 | 枣庄山好科技有限公司 | 一种实时运力智能推荐方法及系统 |
CN116739838A (zh) * | 2023-05-06 | 2023-09-12 | 广州圈量网络信息科技有限公司 | 一种地理位置智能分析的客流量分流系统 |
CN116933818A (zh) * | 2023-09-18 | 2023-10-24 | 深圳市景区码科技有限公司 | 一种景区二维码的管理方法、系统及存储介质 |
CN117273251A (zh) * | 2023-09-20 | 2023-12-22 | 广西艺术学院 | 一种基于大数据的智能规划方法及系统 |
CN117312684A (zh) * | 2023-09-06 | 2023-12-29 | 中国标准化研究院 | 基于人工智能的景区导向要素平面图生成系统及方法 |
CN117523721A (zh) * | 2024-01-04 | 2024-02-06 | 成都自由行科技有限公司 | 景区客流量管控系统 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070067104A1 (en) * | 2000-09-28 | 2007-03-22 | Michael Mays | Devices, methods, and systems for managing route-related information |
CN104599201A (zh) * | 2014-12-31 | 2015-05-06 | 安科智慧城市技术(中国)有限公司 | 基于视频监控的旅游景点导流方法、服务器以及系统 |
CN105427208A (zh) * | 2015-11-11 | 2016-03-23 | 镇江市高等专科学校 | 一种基于云计算的智慧旅游管理系统的管理方法 |
CN106327639A (zh) * | 2016-08-26 | 2017-01-11 | 成都鑫原羿天科技有限责任公司 | 一种旅游景区的游客流量监控系统 |
CN107330673A (zh) * | 2017-07-05 | 2017-11-07 | 合肥思博特软件开发有限公司 | 一种游客管理终端 |
CN107369237A (zh) * | 2017-08-30 | 2017-11-21 | 范秀华 | 一种基于多参数分析的大数据检测方法 |
CN107578350A (zh) * | 2017-09-07 | 2018-01-12 | 苏州凯瑟兰特信息科技有限公司 | 一种基于大数据共建共享的智慧旅游系统 |
-
2018
- 2018-04-28 CN CN201810403120.4A patent/CN108769924B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070067104A1 (en) * | 2000-09-28 | 2007-03-22 | Michael Mays | Devices, methods, and systems for managing route-related information |
CN104599201A (zh) * | 2014-12-31 | 2015-05-06 | 安科智慧城市技术(中国)有限公司 | 基于视频监控的旅游景点导流方法、服务器以及系统 |
CN105427208A (zh) * | 2015-11-11 | 2016-03-23 | 镇江市高等专科学校 | 一种基于云计算的智慧旅游管理系统的管理方法 |
CN106327639A (zh) * | 2016-08-26 | 2017-01-11 | 成都鑫原羿天科技有限责任公司 | 一种旅游景区的游客流量监控系统 |
CN107330673A (zh) * | 2017-07-05 | 2017-11-07 | 合肥思博特软件开发有限公司 | 一种游客管理终端 |
CN107369237A (zh) * | 2017-08-30 | 2017-11-21 | 范秀华 | 一种基于多参数分析的大数据检测方法 |
CN107578350A (zh) * | 2017-09-07 | 2018-01-12 | 苏州凯瑟兰特信息科技有限公司 | 一种基于大数据共建共享的智慧旅游系统 |
Cited By (59)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109657543A (zh) * | 2018-11-09 | 2019-04-19 | 深圳英飞拓科技股份有限公司 | 人流量监控方法、装置及终端设备 |
CN109660755A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-04-19 | 苏州网信信息科技股份有限公司 | 应用于景区布控网系统的实时监控方法 |
CN109286902A (zh) * | 2018-11-19 | 2019-01-29 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 景区游客的人流量获取方法及装置 |
CN109246618A (zh) * | 2018-11-20 | 2019-01-18 | 四川长虹电器股份有限公司 | 基于LoRa的景区游览线路引导系统及方法 |
CN109657700B (zh) * | 2018-11-22 | 2022-11-11 | 南京茶非氪信息科技有限公司 | 一种宏观区域连通道热度检测方法 |
CN109657700A (zh) * | 2018-11-22 | 2019-04-19 | 南京茶非氪信息科技有限公司 | 一种宏观区域连通道热度检测算法 |
CN109509119A (zh) * | 2018-11-23 | 2019-03-22 | 四川长虹电器股份有限公司 | 景区游览线路引导系统及方法 |
CN109559253A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-04-02 | 广州欧科信息技术股份有限公司 | 实时游客人流疏导限流信息提示方法、装置及存储介质 |
CN109816343A (zh) * | 2019-01-04 | 2019-05-28 | 平安科技(深圳)有限公司 | 一种业务分流方法及装置 |
CN109934288A (zh) * | 2019-03-12 | 2019-06-25 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 人群聚集的预警方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
CN110069710A (zh) * | 2019-04-15 | 2019-07-30 | 四川工商职业技术学院 | 一种可视化旅游信息服务终端及系统 |
CN110728211A (zh) * | 2019-09-25 | 2020-01-24 | 恒大智慧科技有限公司 | 地铁安检排队指引方法、装置及存储介质 |
CN110750716A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-02-04 | 恒大智慧科技有限公司 | 智慧景区内景点的自动推荐方法、计算机设备及存储介质 |
CN110909913A (zh) * | 2019-10-11 | 2020-03-24 | 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 | 基于智能追踪的景区导游服务预估系统和方法 |
CN110909913B (zh) * | 2019-10-11 | 2021-06-04 | 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 | 基于智能追踪的景区导游服务预估系统和方法 |
CN110796308A (zh) * | 2019-10-29 | 2020-02-14 | 四川旅游学院 | 基于模糊蚁群算法的旅游线路优化方法 |
CN110837928A (zh) * | 2019-11-05 | 2020-02-25 | 沈阳民航东北凯亚有限公司 | 一种预测安检时间的方法及装置 |
CN111191149A (zh) * | 2019-11-26 | 2020-05-22 | 恒大智慧科技有限公司 | 一种基于最短时间的旅游线路推荐方法、装置及存储介质 |
CN110942353A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-03-31 | 广州点动信息科技股份有限公司 | 一种基于大数据运营分析方法 |
CN111241942A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-06-05 | 宁波宁工交通工程设计咨询有限公司 | 一种旅游标识牌指示系统及方法 |
CN111126715A (zh) * | 2020-01-03 | 2020-05-08 | 成都中科大旗软件股份有限公司 | 景区客流量管控系统 |
CN111126715B (zh) * | 2020-01-03 | 2023-05-12 | 成都中科大旗软件股份有限公司 | 景区客流量管控系统 |
CN111126345A (zh) * | 2020-01-03 | 2020-05-08 | 成都中科大旗软件股份有限公司 | 客流量在线监测分析平台 |
CN111291652A (zh) * | 2020-01-21 | 2020-06-16 | 四川长虹电器股份有限公司 | 基于蜡烛图的景区内人流量统计分析系统及统计分析方法 |
CN111291652B (zh) * | 2020-01-21 | 2022-02-01 | 四川长虹电器股份有限公司 | 基于蜡烛图的景区内人流量统计分析系统及统计分析方法 |
CN111540026A (zh) * | 2020-03-24 | 2020-08-14 | 北京三快在线科技有限公司 | 动线图的绘制方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111580424A (zh) * | 2020-04-20 | 2020-08-25 | 清华大学 | 一种基于手环测温定位的实时监控识别系统 |
CN113630721A (zh) * | 2020-04-21 | 2021-11-09 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 推荐游览路线的生成方法和装置、及计算机可读存储介质 |
CN111508123A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-08-07 | 中兴软件技术(南昌)有限公司 | 用于景点人数预测的智慧旅游服务系统和方法 |
CN111833489A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-10-27 | 马上游科技股份有限公司 | 实时客流的控制方法及系统 |
CN113918668A (zh) * | 2020-07-10 | 2022-01-11 | 朱乐敏 | 旅游景区游客指引方法 |
CN111831853A (zh) * | 2020-07-16 | 2020-10-27 | 深圳市商汤科技有限公司 | 信息处理方法、装置、设备及系统 |
CN112349228A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-02-09 | 成都中科大旗软件股份有限公司 | 基于5g的景区导游导览系统 |
CN112381975A (zh) * | 2020-11-16 | 2021-02-19 | 成都中科大旗软件股份有限公司 | 一种基于5g的景区调度系统及调度方法 |
CN112288196A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-01-29 | 咸阳师范学院 | 一种可携带的互联网旅游信息装置 |
CN112601177A (zh) * | 2020-12-09 | 2021-04-02 | 北京红山信息科技研究院有限公司 | 公共区域人流导流的方法、系统、服务器和存储介质 |
CN112601177B (zh) * | 2020-12-09 | 2023-01-10 | 北京红山信息科技研究院有限公司 | 公共区域人流导流的方法、系统、服务器和存储介质 |
CN113194581B (zh) * | 2021-02-06 | 2023-11-24 | 济南职业学院 | 一种公园用多功能照明系统的控制方法 |
CN113194581A (zh) * | 2021-02-06 | 2021-07-30 | 济南职业学院 | 一种公园用多功能照明系统的控制方法 |
CN113378382A (zh) * | 2021-06-09 | 2021-09-10 | 哈尔滨工业大学 | 一种用于量化密集人群内部最大挤压力的方法 |
CN113378382B (zh) * | 2021-06-09 | 2022-03-08 | 哈尔滨工业大学 | 一种用于量化密集人群内部最大挤压力的方法 |
CN113674452B (zh) * | 2021-06-21 | 2022-12-27 | 福建睿思特科技股份有限公司 | 一种智慧旅游景区引导系统 |
CN113674452A (zh) * | 2021-06-21 | 2021-11-19 | 福建睿思特科技股份有限公司 | 一种智慧旅游景区引导系统 |
CN113487055A (zh) * | 2021-07-06 | 2021-10-08 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种智能门票预售方法和装置 |
CN114255517B (zh) * | 2022-03-02 | 2022-05-20 | 中运科技股份有限公司 | 一种基于人工智能分析的景区游客行为监测系统及方法 |
CN114255517A (zh) * | 2022-03-02 | 2022-03-29 | 中运科技股份有限公司 | 一种基于人工智能分析的景区游客行为监测系统及方法 |
CN114997736B (zh) * | 2022-07-13 | 2023-04-18 | 北京拙河科技有限公司 | 一种景区客流量管控方法和系统 |
CN114997736A (zh) * | 2022-07-13 | 2022-09-02 | 北京拙河科技有限公司 | 一种景区客流量管控方法和系统 |
CN114997531A (zh) * | 2022-07-20 | 2022-09-02 | 枣庄山好科技有限公司 | 一种实时运力智能推荐方法及系统 |
CN114971430B (zh) * | 2022-07-29 | 2022-11-08 | 四川智汇云联信息技术有限公司 | 一种基于文化旅游营销大数据的管理系统 |
CN114971430A (zh) * | 2022-07-29 | 2022-08-30 | 四川智汇云联信息技术有限公司 | 一种基于文化旅游营销大数据的管理系统 |
CN116739838A (zh) * | 2023-05-06 | 2023-09-12 | 广州圈量网络信息科技有限公司 | 一种地理位置智能分析的客流量分流系统 |
CN116739838B (zh) * | 2023-05-06 | 2024-03-08 | 广州圈量网络信息科技有限公司 | 一种地理位置智能分析的客流量分流系统 |
CN117312684A (zh) * | 2023-09-06 | 2023-12-29 | 中国标准化研究院 | 基于人工智能的景区导向要素平面图生成系统及方法 |
CN116933818A (zh) * | 2023-09-18 | 2023-10-24 | 深圳市景区码科技有限公司 | 一种景区二维码的管理方法、系统及存储介质 |
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CN117273251A (zh) * | 2023-09-20 | 2023-12-22 | 广西艺术学院 | 一种基于大数据的智能规划方法及系统 |
CN117523721A (zh) * | 2024-01-04 | 2024-02-06 | 成都自由行科技有限公司 | 景区客流量管控系统 |
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