CN104599388B - 一种基于图像处理的景区票价调整系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于图像处理的景区票价调整系统和方法,系统包括摄像头、计算机、单片机、售票终端和显示器;摄像头设置在监测区域上方、并与计算机相连,计算机与单片机相连,单片机分别与售票终端和显示器相连;摄像头统计景区内不同地点、不同时间的人流量图像信息并传输给计算机,计算机通过对人流量数据的分析,自动确定一段时间内的最佳票价,通过单片机控制售票终端和显示器售票和显示。发明无需增添摄像头,成本较低,以完全自动的方式计算出票价,精确、可靠,且效率较高,可通过实时调整票价来达到控制景点人数的目的,且有了售票终端,能实现景区完全无人化售票,减少管理人员的数量,节约管理成本。
Description
技术领域
本发明属于智能图像识别技术领域,具体涉及一种基于图像处理的景区票价调整系统和方法。
背景技术
近年来随着人民收入水平的提高,到各大景点游玩的人数增加,有很多景点甚至出现了人流过大,超出了景点的负荷的程度,目前比较流行的景点票价调整方式有这几种:
(1)根据售出的票数来统计每日的人流量。这种方法最简单,但是不能实时统计景点里面的不同位置的人流密度,只能粗略得到每日总的游客人数,不能准确的得知重要景点的人流密度,这样即使有效控制了总体的人流密度,但是重要景点的人流量还是会出现人流过多的现象,不够合理有效。
(2)按照团队及散客的方式统计。一般旅游局方面会要求各地接社每天上报前往景区游览的团队人数。散客统计比较困难,一般会按照周边停车场、餐饮企业、购物点等信息来统计,不会很精确。人次的概念是“在单位时间内的某项活动中(如参观、接待),包括重复出现的人在内的总人数”。比如说某博物馆在一天的时间内有三千人次参观,就等于说包括重复参观的人在内是三千人,其中有的可能参观了两次或两次以上。以上的方法会造成重复。
而景点的票价能较大程度的控制人流量,因此可以通过调整各个景点的价格来达到控制人流量的目的。
发明内容
本发明的目的是统计景区内不同地点,不同时间的人流量。通过对人流量数据的分析,自动确定一段时间内的最佳票价。本发明无需对传统的景区摄像头进行任何定制或改造,成本较低,借助于图像处理与识别技术统计人数,以完全自动化的方式调整票价,使得定价更为合理并使得每个景点人流量得以有效控制。
本发明的系统所采用的技术方案是:一种基于图像处理的景区票价调整系统,其特征在于:包括摄像头、计算机、单片机、售票终端和显示器;所述的摄像头设置在监测区域上方、并与所述的计算机相连,所述的计算机与所述的单片机相连,所述的单片机分别与所述的售票终端和所述的显示器相连;所述的摄像头统计景区内不同地点、不同时间的人流量图像信息并传输给所述的计算机,所述的计算机通过对人流量数据的分析,自动确定一段时间内的最佳票价,通过所述的单片机控制所述的售票终端和显示器售票和显示。
本发明的系统所采用的技术方案是:一种基于图像处理的景区票价调整方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1:系统初始化;
步骤S2:计算机控制摄像头采集景区图像信息,摄像头传输图像信息给计算机;
步骤S3:计算机定时截取图像信息对其进行处理,获取并保存检测出人流量结果;
步骤S4:比较一天内游客数量,比较本月游客数量,比较此景区最大游客承载量,计算出合理的票价方案;
步骤S5:把最终票价结果发送至单片机,单片机将售票价格输出到显示器,并配置售票终端。
作为优选,步骤S1中所述的系统初始化,包括初始化动态图像检测大小、景点游客最大承载人数、初始票价、最高票价、最低票价、票价涨幅、票价跌幅、改价时间间隔。
作为优选,所述的步骤S3的具体实现包括以下步骤:
步骤N1:设置每次检测的时间间隔;
步骤N2:判断是否满足检测时间间隔;如果满足,则执行步骤N3;如果不满足,则回转执行步骤N2;
步骤N3:从图像信息中取出相邻三帧图像,通过计算R、G、B三个分量的加权和,获得灰度图像,具体加权公式如下:0.299*R+0.587*G+0.114*B;
步骤N4:加载游客特征库并利用游客特征库对游客进行检测;
步骤N5:计算动态图像大小,比较检测出的游客图像区域的大小,确定每位游客最小的图像区域,在图片中调整矩形框大小并画出矩形框将游客标出,根据矩形框的数量统计每一帧检测出来的人数;
步骤N6:判断这三帧人数是否至少有两帧相同;如果有,则认为当前人数为此数据;如果没有,则认为游客检测误差很大,检测失败,并回转执行步骤N3;
步骤N7:保存当前统计结果,留作以后分析。
作为优选,所述的步骤S4的具体实现包括以下步骤:
步骤M1:比较当前数据与当前一个月内同一时间的数据,求出平均人数;
步骤M2:判断当前数据是否超过预设的此景点最大承载人数;
如果超过,则记录此次人流量超载,发出警报并记载警报次数,执行步骤M3;
如果没有超过,则直接执行M3;
步骤M3:判断是否满足改价预设时间间隔;
如果满足改价预设时间间隔,则执行M4;
如果不满足改价预设时间间隔,则执行步骤M5;
步骤M4:比较预设时间点相邻3个月内人数变化,用来确定每天人流量的变化趋势,保存数据;设置游客人数预设范围,其中游客人数预设范围上限为此景点最大承载人数;
比较预设时间点游客数量与游客人数预设范围;
当游客数量小于游客人数预设范围时,票价根据预设下调幅度开始下调,但不低于最低预设票价;
当游客数量在预设范围内,票价将保持不变;
当游客数量大于预设值时,判断警报次数书是否大于警报预设值?若是,则票价根据预设上调幅度开始上调,但不高于最高预设票价,最终确定每月的定价;
步骤M5:保存当前定价结果,留作后续分析。
本发明的实质效果是:可以统计景区内不同地点,不同时间段的人流量。无需对传统的景区摄像头进行任何定制或改造,成本较低,借助于图像处理与识别技术统计人数,以完全自动化的方式调整票价,使得定价更为合理并使得每个景点人流量得以有效控制。
附图说明
图1:是本发明实施例的系统结构示意图;
图2:是本发明实施例的系统电路原理连接图;
图3:是本发明实施例的方法流程图;
图4:是本发明实施例的步骤S3流程图;
图5:是本发明实施例的步骤S4流程图。
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明,下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述,应当理解,此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
请见图1和图2,本发明提供的一种基于图像处理的景区票价调整系统,包括摄像头4、计算机3、单片机2、售票终端5和显示器1;摄像头4设置在监测区域上方、并与计算机3相连,计算机3与单片机2相连,单片机2分别与售票终端5和显示器1相连;摄像头4统计景区内不同地点、不同时间的人流量图像信息并传输给计算机3,计算机3通过对人流量数据的分析,自动确定一段时间内的最佳票价,通过单片机2控制售票终端5和显示器1售票和显示。
本实施例显示器1与售票终端5配合使用,显示器1实时显示票价,游客通过售票终端5买票,在实施例中,景区里面的各个小景点里的摄像头4实时拍摄,将图像传回计算机3进行后台处理,计算出当前小景点的人流量并在调整票价时提供调整票价的信息,计算机3根据这些信息自动调整票价并将票价信息发送给单片机2,通过单片机2控制显示器1实时显示票价并调整售票终端5。其中显示器1上面显示“今天某景点的人流量为x,今天的票价是x”。
本自动票价调整系统无需增添摄像头,成本较低,借助于图像处理与识别技术,能够区分出景点的人数,从而比较出不同的票价,结合相应的计算机软件,以完全自动的方式计算出票价,精确、可靠,且效率较高,可通过实时调整票价来达到控制景点人数的目的,且有了售票终端,能实现景区完全无人化售票,减少管理人员的数量,节约管理成本,且因为控制了景点人数,可以有效保护景点,延长景点的使用周期。
请见图3、图4和图5,本发明提供的一种基于图像处理的景区票价调整方法,包括以下步骤:
步骤S1:系统初始化,包括动态图像检测大小、各个景点游客最大承载人数、初始票价、最高票价、最低票价、票价涨幅、票价跌幅、改价时间间隔;
步骤S2:计算机3控制摄像头4采集景区图像信息,摄像头4传输图像信息给计算机3;
步骤S3:计算机3定时截取图像信息对其进行处理,获取并保存检测出人流量结果;具体实现包括以下步骤:
步骤N1:设置每次检测的时间间隔;
步骤N2:判断是否满足检测时间间隔;如果满足,则执行步骤N3;如果不满足,则回转执行步骤N2;
步骤N3:从图像信息中取出相邻三帧图像,通过计算R、G、B三个分量的加权和,获得灰度图像,具体加权公式如下:0.299*R+0.587*G+0.114*B;
步骤N4:加载游客特征库并利用游客特征库对游客进行检测;
步骤N5:计算动态图像大小,比较检测出的游客图像区域的大小,确定每位游客最小的图像区域,在图片中调整矩形框大小并画出矩形框将游客标出,根据矩形框的数量统计每一帧检测出来的人数;
步骤N6:判断这三帧人数是否至少有两帧相同;如果有,则认为当前人数为此数据;如果没有,则认为游客检测误差很大,检测失败,并回转执行步骤N3;
步骤N7:保存当前统计结果,留作以后分析。
步骤S4:比较一天内游客数量,比较本月游客数量,比较此景区最大游客承载量,计算出合理的票价方案;步骤M1:比较当前数据与当前一个月内同一时间的数据,求出平均人数;
步骤M2:判断当前数据是否超过预设的此景点最大承载人数;
如果超过,则记录此次人流量超载,发出警报并记载警报次数,执行步骤M3;
如果没有超过,则直接执行M3;
步骤M3:判断是否满足改价预设时间间隔;
如果满足改价预设时间间隔,则执行M4;
如果不满足改价预设时间间隔,则执行步骤M5;
步骤M4:比较预设时间点相邻3个月内人数变化,用来确定每天人流量的变化趋势,保存数据;为设置不同时间段的游客数量的预设范围提供参考,这里的预设范围的下限可以初步定为当前月所在季度前一年所有月份人数的平均值,或者是前一个月份平均人数或前一个月的最大值的百分之八十五到百分之九十之间,或者利用步骤M1中所求当前月的平均人数,也可以在初始化时使用者自定义;
设置游客人数预设范围,其中游客人数预设范围上限为此景点最大承载人数;
比较预设时间点游客数量与游客人数预设范围;
当游客数量小于游客人数预设范围时,票价根据预设下调幅度开始下调,但不低于最低预设票价;
当游客数量在预设范围内,票价将保持不变;
当游客数量大于预设值时,判断警报次数书是否大于警报预设值?若是,则票价根据预设上调幅度开始上调,但不高于最高预设票价,最终确定每月的定价;
步骤M5:保存当前定价结果,留作后续分析。
步骤S5:把最终票价结果发送至单片机2,单片机2将售票价格输出到显示器1,并配置售票终端5。
本实施例的步骤S4是以每月一天分不同时间段来设置票价为例,此时改价时间间隔为一个月,允许改价的时间应该设定在每个月的最后一天;按月份进行比较调整,但这并不是对本发明的限定,事实上,本发明的票价调整方法可以按天、季度或年度进行比较提调整,其具体方法与按月类似,这里不再累述。
应当理解的是,本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。
应当理解的是,上述针对较佳实施例的描述较为详细,并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下,还可以做出替换或变形,均落入本发明的保护范围之内,本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (5)
1. 一种基于图像处理的景区票价调整系统,其特征在于:包括摄像头(4)、计算机(3)、单片机(2)、售票终端(5)和显示器(1);所述的摄像头(4)设置在监测区域上方、并与所述的计算机(3)相连,所述的计算机(3)与所述的单片机(2)相连,所述的单片机(2)分别与所述的售票终端(5)和所述的显示器(1)相连;所述的摄像头(4)统计景区内不同地点、不同时间的人流量图像信息并传输给所述的计算机(3),所述的计算机(3)通过对人流量数据的分析,自动确定一段时间内的票价方案,通过所述的单片机(2)控制所述的售票终端(5)和显示器(1)售票和显示。
2. 一种利用权利要求1所述的基于图像处理的景区票价调整系统进行景区票价调整的方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1:系统初始化;
步骤S2:计算机(3)控制摄像头(4)采集人流量图像信息,摄像头(4)传输人流量图像信息给计算机(3);
步骤S3:计算机(3)定时截取人流量图像信息对其进行处理,获取并保存检测出的人流量数据;
步骤S4:比较一天内人流量数据,比较本月人流量数据,获得此景点最大承载人流量数据,计算出合理的票价方案;
步骤S5:把最终票价方案发送至单片机(2),单片机(2)将票价方案输出到显示器(1),并配置售票终端(5)。
3. 根据权利要求2所述的方法,其特征在于:步骤S1中所述的系统初始化,包括初始化动态图像检测大小、景点最大承载人流量数据、初始票价、最高票价、最低票价、票价涨幅、票价跌幅、改价时间间隔。
4. 根据权利要求2所述的方法,其特征在于:所述的步骤S3的具体实现包括以下步骤:
步骤N1:设置每次检测的时间间隔;
步骤N2:判断是否满足检测时间间隔;如果满足,则执行步骤N3;如果不满足,则回转执行步骤N2;
步骤N3:从人流量图像信息中取出相邻三帧图像,通过计算R、G、B三个分量的加权和,获得灰度图像,具体加权公式如下:0.299*R+0.587*G+0.114*B;
步骤N4:加载游客特征库并利用游客特征库对游客进行检测;
步骤N5:计算动态图像大小,比较检测出的游客图像区域的大小,确定每位游客最小的图像区域,在每位游客最小的图像区域中调整矩形框大小并画出矩形框将游客标出,根据矩形框的数量统计每一帧检测出来的人流量数据;
步骤N6:判断这三帧人流量数据是否至少有两帧相同;如果有,则认为当前人流量数据为此数据;如果没有,则认为游客检测误差很大,检测失败,并回转执行步骤N3;
步骤N7:保存当前统计结果,留作以后分析。
5. 根据权利要求2所述的方法,其特征在于:所述的步骤S4的具体实现包括以下步骤:
步骤M1:根据当前人流量数据与当前一个月内同一时间的数据,求出平均人流量数据;
步骤M2:判断当前人流量数据是否超过预设的此景点最大承载人流量数据;
如果超过,则记录此次人流量数据超载,发出警报并记载警报次数,执行步骤M3;
如果没有超过,则直接执行M3;
步骤M3:判断是否满足改价时间间隔;
如果满足改价时间间隔,则执行M4;
如果不满足改价时间间隔,则执行步骤M5;
步骤M4:比较预设时间点相邻3个月内人流量数据变化,用来确定每天人流量数据的变化趋势,保存数据;设置游客人流量数据预设范围,其中游客人流量数据预设范围上限为此景点最大承载人流量数据;
比较预设时间点游客人流量数据与游客人流量数据预设范围;
当游客人流量数据小于游客人流量数据预设范围时,票价根据预设下调幅度开始下调,但不低于最低票价;
当游客人流量数据在游客人流量数据预设范围内,票价将保持不变;
当游客人流量数据大于游客人流量数据预设范围时,判断警报次数是否大于警报预设值;若是,则票价根据预设上调幅度开始上调,但不高于最高票价,最终确定每月的票价方案;
步骤M5:保存当前票价方案结果,留作后续分析。
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