一种实时获取景区人流量的方案的制作方法

1.本发明涉及智慧旅游领域，特别涉及一种实时获取景区人流量的方案。


背景技术：

2.随着国民经济不断发展，旅游业也越来越发达。但是在游客节假日的旅游过程中，经常存在着难以规划旅游路线、众多景区难以抉择、进入景区前堵车、进入景区后人流过于密集等问题，影响了本应愉快放松的旅游体验。在景区方面，也存在着对于游客数量把控不准的情况，游客多时难以及时预警做出相应的安排避免安全隐患，游客少时不能及时的调整可能会造成资源和人力的浪费等问题。
3.之前对于景区人流量的获取主要有以下几种：
4.1.依靠往年的数据进行对比预测。该方式准确率不高，并且随着出行越来越方便或是其他意外因素，已不再适用。
5.2.通过安装闸机、摄像头或热力感应装置。该方式对于景区来说成本较高，并且游客只有身处景区才能看到景区提供的相应数据。
6.如果可以便捷实时地获取景区人流量，甚至对于未来一小段时间的人流量进行预测，将很好的解决游客以及景区遇到的问题。


技术实现要素：

7.本发明要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种实时获取景区人流量的方案，通过使用运营商数据以及公开接口获取数据的方式，实时获取景区周边道路拥堵情况、景区人流量、景区评论等数据，再通过便携式终端如手机、pad、笔记本电脑展示给游客及景区人员，可为游客提供相应的数据支持以及智能路线规划；解决了如何实时获取景区人流量、道路情况以及景区评论等等问题，方便快捷地满足游客所需；同时方便景区根据数据进行相应的人员或制度方面的调整。
8.本发明提供了如下的技术方案：
9.本发明提供一种实时获取景区人流量的方案，包括以下步骤：
10.第1步：通过运营商的数据，比如对比手机与多基站进行ping通讯的不同信号强度做到位置定位的技术，从而获取指定景区实时人流量；
11.第2步：通过百度地图提供的api，获取景区附近道路的实时拥堵情况，并加以保存；
12.第3步：通过获取各大平台以及各类社交平台如微博、小红书关于该景区的数据，得到景区的票价以及最近以及往年同期的文章或评论；
13.第4步：将以上3步数据整合到数据库中进行一定的处理，获取景区人流量以及拥堵指数，并根据深度学习的方式对接下来的人流量进行预测，并同步到用户的便携式终端的软件/应用上；
14.第5步：最终可以通过实时景区人流量、道路情况，当用户到达时景区的拥堵情况，
以及各景区的票价以及之间的路程时间和该景区的评价等数据，为用户提供更优质的旅游路线的参考方案以及为景区提供相应的数据支持；
15.关于第4步中景区拥堵指数以及未来一段时间人流量的预测包括以下：
16.景区拥堵指数：首先我们获取网上公开的或者由景区提供的景区最大承载量数据max1作为初级判断标准，接下来通过第1步中获取的实时景区人流量数据，根据景区的营业时间，每隔1小时取一次人流量的平均值，记录到数据库中，最终通过大数据的方式得出景区工作日各时段的人流量的数据集data1，周末各时段的人流量的数据集data2，节假日各时段的人流量的数据集data3；根据data1、data2、data3数据中的峰值max2与最大承载量max1做对比，max2、max1的最大值max作为景区实际可承载人数，景区拥堵指数＝实际景区人流量/max；同时data1、data2、data3数据中的各自的峰值max3也可作为获取景区对于工作日、周末、节假日三种不同情况下景区的最多人数的处理情况，并为此投入的资源和人力，以此也可以作为与游客体验相关的一项数据，当前情况下景区实际处理能力指数＝实际景区人流量/max3；
17.未来一段时间景区人流量的预测：通过百度地图或高德地图提供的公开接口，获取景区附近道路进入景区各时段的拥堵数据rdata以及当前的天气数据wdata，记录到数据库中，同时获取在上述数据情况下景区的人数变化即人数增长量increase；我们预期目标是——预测在接下来的一段时间有多少人进入景区，为实现这一目标，我们需引入机器学习算法模型；在机器学习中，预测连续变量(如高度，重量，每小时的条目数等)的任务称为“回归”；采用线性回归的方法，通过我们已经使用确认的变量(连续变量：对连续变量需要考虑归一化、特征缩放；本项目中的连续变量包括：(1)拥堵数据rdata(2)时间段：景区营业时间段以及开园前n小时(n由景区热门程度决定)(3)天气数据wdata)来预测每小时进入景区人数的条目数量；经过机器学习的方式建立模型，通过该模型，便可以通过输入当前的天气与时间，预测未来一小段时间景区人流量的数据；
18.通过上述内容，完成实时获取景区人流量的功能，并获得景区拥堵指数，可以为游客提供类似交通软件道路拥堵情况一样的可视化功能，并且通过对未来一段时间景区人流量的预测功能游客可以根据自己的时间去查看到达时的景区人流量从而进行选择优先去哪个景区。
19.与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
20.1.通过使用运营商数据以及公开接口获取数据的方式，可以实时地获取景区周边道路拥堵情况、景区人流量、景区评论等数据，再通过便携式终端如手机、pad、笔记本电脑展示给用户，为游客提供相应的数据支持如景区拥堵指数、景区实际处理能力指数，并通过未来一段时间景区人流量的预测为游客提供更智能路线规划；
21.2.该方案可良好地解决游客与景区在旅游方面遇到的痛点，并且可对接景区票务服务、出行服务以及更多其他辅助功能。
附图说明
22.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
23.图1是本发明的发明主要流程图；
24.图2是本发明第4步的景区拥堵指数的示意图；
25.图3是本发明第4步的未来一段时间景区人流量的预测示意图。
具体实施方式
26.以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。其中附图中相同的标号全部指的是相同的部件。
27.实施例1
28.如图1-3，本发明提供一种实时获取景区人流量的方案，包括以下步骤：
29.第1步：通过运营商的数据，比如对比手机与多基站进行ping通讯的不同信号强度做到位置定位的技术，从而获取指定景区实时人流量；
30.第2步：通过百度地图提供的api，获取景区附近道路的实时拥堵情况，并加以保存；
31.第3步：通过获取各大平台以及各类社交平台如微博、小红书关于该景区的数据，得到景区的票价以及最近以及往年同期的文章或评论；
32.第4步：将以上3步数据整合到数据库中进行一定的处理，获取景区人流量以及拥堵指数，并根据深度学习的方式对接下来的人流量进行预测，并同步到用户的便携式终端的软件/应用上；
33.第5步：最终可以通过实时景区人流量、道路情况，当用户到达时景区的拥堵情况，以及各景区的票价以及之间的路程时间和该景区的评价等数据，为用户提供更优质的旅游路线的参考方案以及为景区提供相应的数据支持；
34.关于第4步中景区拥堵指数以及未来一段时间人流量的预测包括以下：
35.景区拥堵指数：首先我们获取网上公开的或者由景区提供的景区最大承载量数据max1作为初级判断标准，接下来通过第1步中获取的实时景区人流量数据，根据景区的营业时间，每隔1小时取一次人流量的平均值，记录到数据库中，最终通过大数据的方式得出景区工作日各时段的人流量的数据集data1，周末各时段的人流量的数据集data2，节假日各时段的人流量的数据集data3；根据data1、data2、data3数据中的峰值max2与最大承载量max1做对比，max2、max1的最大值max作为景区实际可承载人数，景区拥堵指数＝实际景区人流量/max；同时data1、data2、data3数据中的各自的峰值max3也可作为获取景区对于工作日、周末、节假日三种不同情况下景区的最多人数的处理情况，并为此投入的资源和人力，以此也可以作为与游客体验相关的一项数据，当前情况下景区实际处理能力指数＝实际景区人流量/max3；
36.未来一段时间景区人流量的预测：通过百度地图或高德地图提供的公开接口，获取景区附近道路进入景区各时段的拥堵数据rdata以及当前的天气数据wdata，记录到数据库中，同时获取在上述数据情况下景区的人数变化即人数增长量increase；我们预期目标是——预测在接下来的一段时间有多少人进入景区，为实现这一目标，我们需引入机器学习算法模型；在机器学习中，预测连续变量(如高度，重量，每小时的条目数等)的任务称为“回归”；采用线性回归的方法，通过我们已经使用确认的变量(连续变量：对连续变量需要考虑归一化、特征缩放；本项目中的连续变量包括：(1)拥堵数据rdata(2)时间段：景区营业
时间段以及开园前n小时(n由景区热门程度决定)(3)天气数据wdata)来预测每小时进入景区人数的条目数量；经过机器学习的方式建立模型，通过该模型，便可以通过输入当前的天气与时间，预测未来一小段时间景区人流量的数据；
37.通过上述内容，完成实时获取景区人流量的功能，并获得景区拥堵指数，可以为游客提供类似交通软件道路拥堵情况一样的可视化功能，并且通过对未来一段时间景区人流量的预测功能游客可以根据自己的时间去查看到达时的景区人流量从而进行选择优先去哪个景区。
38.进一步的，示例如下：
39.以某景区为试点，获取景区最大承载量数据，同时获取一段时间(包含工作日、周末、节假日)的景区人流量数据和景区附近道路的交通拥堵数据以及天气数据，保存到数据库中，通过大数据以及机器学习的方式构建模型，获取相应指数(景区拥堵指数、当前情况下景区实际处理能力指数)，最终展示在用户终端上如网页/app中，为用户提供如地图软件一般的便捷旅游应用。
40.最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。