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。