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基于大數據的景區雙層安全預警機制構建

  • 來源:
  • 發布時間:2015-07-31
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      近年來,每逢節假日,我國許多景區人滿為患、擁堵不堪,對于游客而言,本該享受旅途的愉悅,然而到了景區卻陷入人山人海,旅游質量大打折扣,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。對于景區而言,如何預防景區游客量過多而引發的擁堵、踩踏等突發事件、如何建立景區的安全預警機制等成為景區頭疼的難題。


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


      一、景區擁堵踩踏事件頻發,景區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發生大規模游客滯留事件,上下山通道陷入癱瘓,甚至出現游客“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,從而引發踩踏事件。



      二、基于百度大數據,構建景區雙層安全預警機制


      1、景區游客量短期預警


      首先,第一層安全預警機制的建立,則是構建基于百度大數據的景區游客量預測模型,對景區未來幾天內的游客量進行實時預測,從而使景區提前幾天針對不同狀況進行合理的資源調配,如果預測游客量超過了景區承載量,則景區管理者則采取相應的管控措施。景區游客量預測模型的構建,是基于景區歷史數據、百度搜索數據、景區所在地天氣、節假日等若干因素的綜合而構建。目前,國內有部分景區已經跟百度合作,如九寨溝景區,建立了大數據中心,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、景區內部游客量實時監控


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


      針對上海外灘踩踏事故,百度研究院大數據實驗室BDL(Big Data Lab)基于百度數據與大數據智能分析技術,對當時的情況進行了數據化的描述,繪制了事發外灘區域人群熱力圖,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,通過數據挖掘分析,直觀呈現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生的踩踏事件。


上海外灘客流熱力圖


       通過大數據在景區的應用,構建景區雙層安全預警機制,從而極大提升景區安全管理水平,有效預防景區內部游客擁擠、踩踏事件。


來源:大地云游信息開發有限公司

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