海云捷迅打造智慧旅游大数据平台：优化游客体验与景区智能化管理

随着科技的发展，智慧旅游逐渐成为提升游客体验和景区管理效率的重要手段。某地商学院决定建设智慧旅游大数据采集分析平台，既能为科研和学生实践提供平台，同时又能够为当地的旅游景区业务改善提供了有力支持。

项目背景

传统景区在客流量统计和管理上存在诸多不足，如无法实时监控游客情绪、生理特征，以及在客流高峰时无法及时预警和疏导，这不仅影响了游客的游玩体验，也带来了安全隐患。为了解决这些问题，海云捷迅辅助该商学院设计并实施了一套智慧旅游大数据平台，旨在通过数据分析提升游客体验，增强景区的决策和安全管理能力。

解决方案

1、主要功能和特色

• 游客面部表情识别：通过面部表情识别技术，评估不同景点的趣味性，同时增强游客的互动体验。
• 实时客流检测与统计：利用智能视频分析技术，实时监控并分析游客流量，及时预警并采取措施，避免拥挤。
• 安全行为监控：通过行为检测算法，实时监控游客安全，一旦发现异常立即警报，确保游客安全。

2、系统组成

• 管理后台：负责系统配置、数据管理和信息查看。
• 全景数据大屏：动态展示景区数据，包括满意度排行、游客量趋势分析等。
• 动力小火车大屏：展示景区内动力小火车业务的运行状态。

3、硬件部署框架

系统硬件由视频采集层、数据传输层、处理控制层和展示层组成，各层之间相互独立，便于管理和维护。

• 视频采集层：使用高分辨率无线网络摄像机，实现全覆盖。
• 数据传输层：基于TCP/IP协议，通过无线网络实现数据实时传输。
• 处理控制层：对监控数据进行处理和分析，包括目标跟踪、异常检测等。
• 展示层：将处理后的视频展示在监控屏幕上，方便管理。

4、软件系统

采用前后端分离的Web应用架构，开发设计web页面用于数据访问和展示。

5、系统组成

• 实时人头检测算法：基于DAMOYOLO框架，实现高性能的人头检测。
• 人脸检测算法：使用Blaze Face，专为移动GPU设计的轻量级人脸检测器。
• 人脸表情评分算法：结合注意力机制，关注表情变化显著区域。
• 人脸属性分析算法：MobileNetV2和MobileNetV3用于性别和年龄预测，提高准确率和效率。
• 异常行为检测：基于YOLOv3的跌倒检测，实现高准确率的目标检测。
• 行人重识别检测算法：提高景区安全管理水平。

成效

截止到目前为止，系统一期已建设完成并部署于商学院内部以及当地草原风景景区，为科研和学生实践提供了平台，同时通过实际运营优化算法模型，为景区业务改善提供了有力支持。

通过这一智慧旅游大数据平台的建设，该商学院不仅提升了游客的游玩体验，也为景区管理提供了强有力的数据支持和决策依据，展现了智慧旅游在现代旅游业中的重要作用。随着技术的不断进步和应用的深入，智慧旅游大数据平台有望在未来发挥更大的作用，为旅游业的可持续发展贡献力量。