一种基于实时数据的景区流线动态规划方法及系统与流程

本发明涉及旅游景区客流管理与智能引导，具体为一种基于实时数据的景区流线动态规划方法及系统。

背景技术：

1、在旅游景区管理领域，针对高峰期大规模客流拥堵的实时疏导一直是一个核心难题。现有技术方案主要依赖基于历史数据的静态路径规划或人工经验调度。静态路径规划方法通常预先设定几条固定的分流路线，无法对实时变化的客流密度分布做出动态响应，当突发性局部拥堵形成时，预设路线往往失效，甚至将更多游客引向已饱和区域。人工经验调度则受限于管理人员的观察范围和响应速度，难以在短时间内针对全景区路网的复杂拥堵态势生成系统性的人流疏散方案。部分技术方案尝试引入实时客流监测，但仅实现了对拥堵热点的可视化展示，未能将监测数据自动转化为可执行的、动态调整的人流引导路径。

2、现有技术方案存在的缺陷在于，其客流疏导策略的生成缺乏对游客个体运动行为与局部环境容量之间动态博弈关系的量化建模。例如，当某一景点区域接近其瞬时最大承载量时，周边路网中游客的移动速率会因拥挤而自然下降，这种速度变化实时反映了该区域的通行阻力。但现有方案未能将这种个体移动速度矢量的实时变化与景区路径的通行代价计算进行关联，导致规划出的分流路径未能准确反映路网的真实通过难度。此外，对于如何从高密度的拥堵核心区向外围自动生成空间上平滑且无冲突的多条疏散流线，常规方法通常采用图论中的最短路径搜索算法，其优化目标单一，容易将疏散压力集中转移到少数替代路径上，造成新的次生拥堵点，缺乏一种能全局均衡压力且自动规避潜在路径交叉冲突的动态流线生成机制。

技术实现思路

1、本发明目的在于，针对现有技术无法将游客个体实时运动行为与景区环境容量耦合建模以生成动态疏散路径的问题，提供一种将实时个体移动速度矢量数据转化为路径通行阻力系数，并构建虚拟压力场进行流线规划的方法；同时，针对现有技术生成的疏散路径易在空间上产生交叉冲突并引发次生拥堵的缺陷，通过引入基于预测分流客流量与实际通行能力比对的流线防交叉优化机制，在压力场生成流线的过程中主动规避路径汇聚风险。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：本发明提供一种基于实时数据的景区流线动态规划方法及系统，通过将流体动力学模拟与实时客流感知深度融合，解决了现有景区客流疏导方案滞后、缺乏动态适应性且易引发二次拥堵的问题，在确保游客安全的前提下最大化景区整体通行效率。

3、该方法包括：通过部署于景区入口闸机、关键节点以及热门景点前的物联网传感器阵列，实时采集当前时刻的客流密度分布数据、个体移动速度矢量数据和环境容量剩余数据。将上述实时数据输入至一个基于流体动力学模拟的流线规划器，该流线规划器内置有可动态调整的虚拟压力场模型。流线规划器以最小化局部区域内的客流压力峰值和最大化整体路径通行效率为优化目标，通过迭代计算虚拟压力场模型中的压力梯度，生成从当前拥堵区域向外扩散的多条动态避让流线。将多条动态避让流线叠加至景区电子地图的当前路径图层上，并实时推送给用户终端，引导游客沿最优路径疏散，从而在极短时间内将局部高密度客流均衡至路网容量充裕的区域，有效规避踩踏风险并改善游览体验。

4、作为优选的技术方案，实时数据采集步骤具体为：利用红外热释电传感器统计通过景区入口闸机、关键节点以及热门景点前的双向客流量，生成当前时刻的客流密度分布数据；利用部署于景区步道两侧的毫米波雷达阵列捕获游客个体的瞬时位移方向和速率，生成当前时刻的个体移动速度矢量数据；从景区管理数据库实时调取各个热门景点的瞬时最大承载量，并减去当前已进入该热门景点的实时客流量，得到环境容量剩余数据。该方案实现了对景区全域客流状态的细粒度、低延迟感知，为后续压力场实时解算提供了高置信度的输入。

5、进一步优选的，客流密度分布数据的生成过程为：以景区路网中的每个路段为单位，将布置于该路段两端节点的红外热释电传感器计数的进入人数减去离开人数，获得该路段内的滞留人数；将滞留人数除以该路段的物理面积，得到该路段的实时客流密度；遍历景区路网中的所有路段，将所有路段的实时客流密度按照其地理坐标进行网格化插值，生成覆盖整个景区的当前时刻的客流密度分布数据。该方案能够精准反映路网各路段的客流积聚程度，避免传统定点计数无法描述路段中间密度变化的缺陷。

6、作为本发明的一个技术方案，流线规划器生成动态避让流线的步骤具体为：将当前时刻的客流密度分布数据作为初始边界条件载入虚拟压力场模型，并将环境容量剩余数据低于预设阈值的景点区域设定为高压力源区域；在虚拟压力场模型中，为景区路网中的每条路径赋予一个随当前时刻的个体移动速度矢量数据变化而变化的通行阻力系数；启动迭代求解器，基于通行阻力系数计算从高压力源区域指向外围低压力区域的压力梯度矢量场，该压力梯度矢量场的矢量方向即为引导游客撤离拥堵区域的最速下降方向。通过这种类物理的压力扩散机制，使生成的流线天然符合从密集区向外疏散的全局最优方向，且能随速度场实时变化自动调整路径旁路选择。

7、优选的，最小化局部区域内的客流压力峰值和最大化整体路径通行效率的优化目标通过加权求和方式构建为一个综合代价函数，并在迭代求解过程中根据实时拥堵态势自适应调整两个子目标的权重系数。当局部密度接近安全临界值时，自动提升压力峰值抑制的权重，优先保障疏散安全；当密度处于可控范围时，则偏重效率优化，使游客整体移动更为流畅。

8、作为进一步优选的方案，迭代求解器采用多重网格加速技术，在粗网格上估算压力场的远场趋势，在细网格上计算局部压力梯度细节，以减少迭代计算次数，使得即使在景区路网规模庞大时仍能满足实时性要求。

9、通行阻力系数的动态赋值方式具体为：对于景区路网中的任意一条目标路径，从个体移动速度矢量数据中提取位于该目标路径上的所有游客个体的瞬时速度值；计算所有游客个体的瞬时速度值的算术平均值，并获取该目标路径的设计最大安全速度；将设计最大安全速度与算术平均值的差值除以设计最大安全速度，所得的比值作为该目标路径的初始通行阻力系数；当算术平均值趋近于零时，将初始通行阻力系数强制设定为一个预设的最大阻力常数。该方式使得游客移动速度的实时变化直接映射为路径阻力，客流速度降低意味着拥堵开始形成，阻力随之增大，压力场自动将该路径标记为难以通行，从而引导后续流线绕行。

10、在流线推送环节，将多条动态避让流线叠加至景区电子地图的当前路径图层上并实时推送给用户终端的步骤具体为：在服务端将多条动态避让流线转换为具有方向箭头的矢量路径数据，并将矢量路径数据与景区电子地图的底层路网数据进行空间配准；通过无线通信网络将配准后的矢量路径数据分发给处于当前拥堵区域内的游客的移动终端，触发移动终端在其地图界面上以高亮颜色渲染动态避让流线；当移动终端接收到用户沿动态避让流线移动的位置反馈时，在服务端将该位置反馈作为新的实时客流数据点，参与下一时刻的客流密度分布数据更新。由此形成“感知-规划-推送-反馈”的闭环，使得流线规划能持续跟踪实际客流演变。

11、进一步的，移动终端还提供流线偏离预警功能，当用户实际行进方向与推送的动态避让流线方向夹角超过预设阈值时，触发振动或语音提示，从而以低认知负荷的方式督促游客依照规划路径行进，提高流线执行率。

12、作为压力场解算的具体实施方式，启动迭代求解器基于通行阻力系数计算从高压力源区域指向外围低压力区域的压力梯度矢量场的步骤为：将景区的地理空间离散化为均匀的计算网格，每个计算网格节点存储一个待求解的压力标量值；以高压力源区域内的计算网格节点为起点，采用快速行进法向外扩张计算波前，在计算波前经过每一个计算网格节点时，利用该节点的相邻已求解节点的压力标量值结合通行阻力系数，求解该节点的压力标量值；重复扩张计算波前，直到所有计算网格节点均被赋予压力标量值，形成一个连续的压力标量场；对压力标量场求取空间梯度，得到压力梯度矢量场。该方式在保证数值稳定性的同时显著加快了全场压力分布的计算速度。

13、为应对拥堵疏散后的动态变化，在生成从当前拥堵区域向外扩散的多条动态避让流线之后，该方法还实时监测高压力源区域的客流密度变化，当客流密度下降至低于环境容量剩余数据对应的安全阈值时，降低该高压力源区域在虚拟压力场模型中的压力源强度；在迭代求解器的下一次迭代计算中，根据降低后的压力源强度重新计算压力梯度矢量场，并生成更新后的动态避让流线。该机制可防止过度疏散导致原本热门景点吸引力被人为削弱，维持景区游览秩序的动态平衡。

14、为了避免多条动态避让流线交汇引发新的瓶颈，该方法在迭代计算压力梯度的过程中还包括对多条动态避让流线进行防交叉优化的步骤：当生成的两条或两条以上的动态避让流线在空间上产生交叉点时，计算交叉点处的各条流线所承载的预测分流客流量；将预测分流客流量与交叉点所在路段的实际通行能力进行比较；若预测分流客流量的总和超过实际通行能力，则在交叉点附近对相关流线的路径进行微调，使流线相互分离，微调的方向垂直于各流线在交叉点处的原始切线方向。这一优化有效防止了多路汇聚造成的新堵点，保证了流线网络的整体疏散效能。

15、作为滚动优化实现方式，通过迭代计算虚拟压力场模型中的压力梯度生成多条动态避让流线的步骤采用滚动时域优化策略执行：设置一个固定的规划时间窗口长度，在每一个规划时间窗口内，仅使用当前时刻采集的实时数据作为流线规划器的输入，生成覆盖该规划时间窗口长度的预测流线集合；当进入下一个规划时间窗口时，丢弃上一个规划时间窗口内的预测流线集合，并根据新采集的实时数据重新执行迭代计算，生成新的预测流线集合。该策略既保证了流线对实时客流变化的响应敏捷性，又避免了长期预测带来的累积误差。

16、本发明还提供一种基于实时数据的景区流线动态规划系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。该系统可部署于景区管理中心或云平台，与现场传感器网络和移动终端协同运行，实现从数据采集、流线计算到信息推送的全流程自动化，显著提升景区在面对瞬时大客流时的应急疏导能力与常态化通行效率。

17、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

18、通过将实时采集的个体移动速度矢量数据引入虚拟压力场模型中的路径通行阻力系数计算，建立了游客个体运动行为与路网通过难度之间的动态映射。对于景区路网中的任意一条目标路径，提取位于该路径上所有游客个体的瞬时速度值并计算其算术平均值，将该平均值与路径的设计最大安全速度进行对比，所得比值直接决定路径的实时通行阻力。当游客整体移动速度因拥挤而降低时，该路径的通行阻力系数随之升高，使得基于压力梯度计算生成的动态避让流线能够自动绕开那些已实际发生通行迟滞的路段，优先选择游客个体仍能保持较高移动速度的畅通路径。这一机制使得流线规划结果不再仅依赖于静态的物理空间距离或预设的路径等级，而是真实地反映了路网实时的动态可达性，避免了将疏散客流引入实际上已处于缓慢蠕行状态的路段，从而提升了分流路径的实际疏导效率。

19、通过在虚拟压力场生成多条动态避让流线的过程中引入防交叉优化步骤，解决了独立生成的流线在空间汇聚点可能引发新拥堵点的问题。当检测到两条或两条以上流线在空间上产生交叉点时，系统计算各流线在该交叉点处所承载的预测分流客流量，并与该交叉点所在路段的实际通行能力进行比较。若多股分流客流量之和超出该路段实际通行能力，则在交叉点附近对各条相关流线的路径进行垂直于原始切线方向的微调，使流线在空间上彼此分离。该处理方式在压力场驱动疏散的宏观框架下，加入了基于路径容量约束的微观几何修正，实现了客流分流在空间维度上的均衡分布，避免了因多股导引流线将客流集中导向同一路段而导致的次生拥堵风险，保障了整体路网的疏散可靠性。