基于大數(shù)據(jù)的景區(qū)雙層安全預警機制構(gòu)建

  • 來源:
  • 發(fā)布時間:2015-07-31
  • 點擊次數(shù):1509
      近年來,每逢節(jié)假日,我國許多景區(qū)人滿為患、擁堵不堪,對于游客而言,本該享受旅途的愉悅,然而到了景區(qū)卻陷入人山人海,旅游質(zhì)量大打折扣,旅游成了受罪。究其原因,在一定程度上是由于我國超高的游客規(guī)模、帶薪休假制度的無法貫徹落實,同時與游客本身的從眾、跟風效應有關(guān)。對于景區(qū)而言,如何預防景區(qū)游客量過多而引發(fā)的擁堵、踩踏等突發(fā)事件、如何建立景區(qū)的安全預警機制等成為景區(qū)頭疼的難題。


       大地云游認為,景區(qū)安全預警機制應從兩方面入手,一是從景區(qū)外部環(huán)境入手,通過景區(qū)游客量的短期預測(短期是指未來一天或一周內(nèi)),解決景區(qū)未來幾天的游客量預警;二是從景區(qū)內(nèi)部環(huán)境入手,解決景區(qū)當天、景區(qū)內(nèi)部的安全預警。然而,這些問題的解決,則需要通過大數(shù)據(jù)的手段。


      一、景區(qū)擁堵踩踏事件頻發(fā),景區(qū)安全預警機制如何建立


      2014年10月2日,馳名中外的四川九寨溝景區(qū)發(fā)生大規(guī)模游客滯留事件,上下山通道陷入癱瘓,甚至出現(xiàn)游客“攻陷”售票處的傳聞。



      2014年12月31日23時35分許,正值跨年夜活動,很多游客及市民聚集在上海外灘迎接新年,黃浦區(qū)外灘陳毅廣場進入和退出的人流對沖,致使有人摔倒,從而引發(fā)踩踏事件。



      二、基于百度大數(shù)據(jù),構(gòu)建景區(qū)雙層安全預警機制


      1、景區(qū)游客量短期預警


      首先,第一層安全預警機制的建立,則是構(gòu)建基于百度大數(shù)據(jù)的景區(qū)游客量預測模型,對景區(qū)未來幾天內(nèi)的游客量進行實時預測,從而使景區(qū)提前幾天針對不同狀況進行合理的資源調(diào)配,如果預測游客量超過了景區(qū)承載量,則景區(qū)管理者則采取相應的管控措施。景區(qū)游客量預測模型的構(gòu)建,是基于景區(qū)歷史數(shù)據(jù)、百度搜索數(shù)據(jù)、景區(qū)所在地天氣、節(jié)假日等若干因素的綜合而構(gòu)建。目前,國內(nèi)有部分景區(qū)已經(jīng)跟百度合作,如九寨溝景區(qū),建立了大數(shù)據(jù)中心,并在游客量預測方面取得了初步成效。


九寨溝客流量預測


      2、景區(qū)內(nèi)部游客量實時監(jiān)控


      其次,除了構(gòu)建景區(qū)游客量短期預測模型之外,基于百度LBS實時定位功能,可以對景區(qū)當天內(nèi)部游客量及游客走向進行實時監(jiān)控,形成景區(qū)熱力圖,若人流密度及人群走向超過安全值,則景區(qū)采取安全預警措施,從而建立景區(qū)第二層預警機制。


      針對上海外灘踩踏事故,百度研究院大數(shù)據(jù)實驗室BDL(Big Data Lab)基于百度數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)智能分析技術(shù),對當時的情況進行了數(shù)據(jù)化的描述,繪制了事發(fā)外灘區(qū)域人群熱力圖,人流量趨勢圖,并對中秋前夜、國慶當晚和跨年當晚的人群分布熱力圖進行了比較分析,通過數(shù)據(jù)挖掘分析,直觀呈現(xiàn)了各個時間點的上海外灘的人流量及人流走向,并準確判斷出上海外灘發(fā)生的踩踏事件。


上海外灘客流熱力圖


       通過大數(shù)據(jù)在景區(qū)的應用,構(gòu)建景區(qū)雙層安全預警機制,從而極大提升景區(qū)安全管理水平,有效預防景區(qū)內(nèi)部游客擁擠、踩踏事件。


來源:大地云游信息開發(fā)有限公司

日韩AV一本二本在线观看_欧洲亚洲国产青草衣衣_久久免费不卡无码_手机看片1024国产免费旧址