CN106022643A - 景区游客数据分析系统 - Google Patents

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Abstract

本发明属于智能设备技术领域，具体涉及一种基于Wi‑Fi探测器的景区游客数据分析方法与系统。基于Wi‑Fi探测器的景区游客数据分析系统，包括Wi‑Fi探测器、数据交互端口、通讯网络、服务器、应用软件及手机APP软件；Wi‑Fi探测器安装于景区，当游客手机开启Wi‑Fi并进入到检测区域时，Wi‑Fi探测器自动抓取游客手机的MAC地址和时间，通过网络上传至服务器；服务器经过运算，生成景区客流量、客流分布、游览时长等游览数据；通过数据交互接口与景区数据交互，可生成更为精准的游客数据；通过MAC地址与大数据进行匹配，可生成游客画像；游客在手机APP端查看路线和游客分布，避免拥挤，提升旅游品质；景区通过应用软件查看游客游览数据和游客肖像，用于景营决策分析。

Description

景区游客数据分析系统
技术领域
本申请涉及一种景区游客数据分析系统，具体涉及一种基于Wi-Fi探测器的景区游客数据分析系统。
背景技术
我国旅游业蓬勃发展，预计到2020年年旅游人数达60亿人次，人均年出游4.5次。然而我国游客出游具有明显节假期出游特征，主要集中在五一、十一黄金周等假期和周末。游客集中出游不仅为景区带来极大的压力，而且人山人海的旅游环境严重降低了旅游品质，甚至威胁到游客的旅游安全。为保证旅游安全，提升游客旅游品质，我们研发应用于景区的智能游客引导系统。
Wi-Fi探测器技术:Wi-Fi探测器可以探测到开启Wi-Fi的智能手机MAC地址。其原理如下：Wi-Fi是基于IEEE802.11a/b/g/n协议，在标准协议中，定义了AP(无线接入点)和STA(站或客户端)的两种工作模式；协议中规定了BEACON、ACK、DATA、PROBE等多种无线数据帧类型，在站点连接到无线接入点时进行交互的就是数据帧和应答帧、同时AP周期性发送BEACON。在站点没有连接到无线接入点上，手机客户端等站点也会发送PROBE帧进行探测询问哪个AP是可以接入的。Wi-Fi探测器就是基于各种无线数据帧来抓获手机等Wi-Fi客户端的MAC地址信息。
智能手机技术：我国的智能手机普及率高到70％以上，尤其在一线城市，普及率更高。每台手机都有唯一的MAC，正常来说可以看做是这款设备的唯一标识。每个网络设备制造商必须确保它所制造的每个以太网设备都具有相同的前三个字节以及不同的后三个字节，这样就可保证世界上每个以太网设备都具有唯一的MAC地址。由于MAC地址的唯一性，我们可以大致的认为，每个MAC地址对应一位游客。
客流量计数器：目前景区流量控制较多采用客流量计数器的方法。客流量计数器包括闸机计数器、视频计数器和热成像计数器等。无论采用哪种方式的客流量计数器，都仅能实现对景区游客总量的控制，无法引导游客分散游览，且数据量非常有限。
智能手机的普及，以及Wi-Fi探测技术的成熟，为本发明提供了技术基础。本发明采用Wi-Fi探测器采集游客手机的MAC地址，数据更为翔实丰富，避免了客流量计数器只进行总量控制的弊端。同时，依赖于APP技术，能够为游客提供更全面的服务。
我国的景区行业长期处于粗放式经营阶段，究其原因主要是缺乏数据决策依据。景区不掌握游客的数据与规律，不了解游客的偏好，难以实现科学管理。目前，景区掌握的数据主要为客流数据，其来源为门票销售数据与客流量计数器的统计数据。门票销售数据来源于售票系统，该数据仅有门票销量与价格；客流量计数器的统计数据仅用于景区游客数量控制，防止流量超载造成安全事故。两种数据来源维度单一，数据深度不足，难以应用。
发明内容
本发明针对景区行业现状，为景区提供一种基于Wi-Fi探测器的景区游客数据分析系统。本发明从游客在景区内的游览数据和大数据两个层面对游客的游览行为进行分析，提供了更为全面、翔实的游客旅游数据。在服务于游客的同时，更可以应用于景区的内部管理，也可以为景区的经营决策提供数据支持，从而实现提升旅游品质，提高景区科学管理水平等目的，广泛适用于风景名胜、文物古迹、商业风俗街区等旅游场所。
为了实现上述目的，本申请采用的技术方案是：
一种基于Wi-Fi探测器的景区游客数据分析系统，包括景区客流量计数系统，景点客流量计数系统、游览时长计数系统、景点关注度计数系统、公共设施使用人次计数系统和客源地及游客画像分析系统；其中，
所述景区客流量计数系统包括安装于景区入口处的景区入口Wi-Fi探测器，所述景区入口Wi-Fi探测器能够探测到的景区内游客手机上的MAC地址，并通过以下方式计算景区客流量：
景区客流量E＝(A1+A2+A3+…..+An)÷d
其中：n为景区入口个数，An为该安装于第n个入口的景区入口Wi-Fi探测器探测到的MAC地址的数量；d为Wi-Fi开启率，其取值范围为0～1之间；
所述景点客流量计数系统包括安装在景点的景点Wi-Fi探测器，所述景点Wi-Fi探测器能够探测到的景区内游客手机上的MAC地址，并通过以下方式计算景区客流量：
第一：当景点的面积小于所述景点Wi-Fi探测器的检测范围时，景点客流量的计算方法为：
Dn＝Bn÷d
其中Dn为第n个景点的客流量，Bn为安装在第n个景点的所述景点Wi-Fi探测器探测到的MAC地址数量；
第二：当景点的面积大于所述景点Wi-Fi探测器的检测范围时，景点客流量的计算方法为：
Dn＝(Bn1+Bn2+……+Bni)÷2÷d
其中Dn为第n个景点的客流量，Bni为用于检测该景点的第i台所述景点Wi-Fi探测器检测到的MAC地址数量；
所述游览时长计数系统包括某一游客的游览时长和游客在景区内的平均游览时长，计算方法分别如下：
某位游客的游览时长Tn＝Tn1-Tn2
游客平均游览时长T＝∑(Tn1-Tn2)÷n
其中，Tn1为第n个游客进入景区或景点的时间，Tn2为第n个游客离开景区或景点的时间；
所述景点关注度计数系统的计算方法为：
景点关注度f＝Dn÷E
其中Dn第n个景点的客流量，E为景区的客流量；
所述公共设施使用人次计数系统包括在室内公共设施内部安装的室内Wi-Fi探测器，通过所述室内Wi-Fi探测器探测到的MAC地址数量视为公共设置的使用人次数量；
所述客源地及游客画像分析系统将上述各个Wi-Fi探测器采集的MAC地址信息与大数据进行匹配，分析出游客的客源地及游客画像。
进一步地，上述各个Wi-Fi探测器的监测直径为0～50m。
进一步地，Wi-Fi开启率d的计算方式如下：
Wi-Fi开启率d＝At÷Bt
其中At为Wi-Fi探测器在t时间内探测到的手机MAC地址数量，Bt为在t时间内由数据交互端口接入的景区客流量数据。
进一步地，所述数据交互端口接入的景区客流量数据Bt所指出的客流量数据来源包括但不仅限于以下来源：
第一：人工统计的进入景区的客流量；
第二：售票系统统计的售票数据；
第三：其他客流量计数器统计的客流量。
进一步地，Wi-Fi开启率d的计算方式如下：
一线城市Wi-Fi开启率为70％～90％，二线城市为60％～70％。
进一步地，在所述游览时长计数系统中，预设游览时长的上限和下限两个阀值，去除游览时间过长和过短的游客。
进一步地，所述游客画像包括性别、年龄、消费能力、家庭结构、交通方式。
附图说明
图1为本申请基于Wi-Fi探测器的景区游客数据分析系统构成示意图。
具体实施方式
结合附图和实施例对本发明进行详述。
基于Wi-Fi探测器的景区游客数据分析系统，主要包括Wi-Fi探测器、数据交互端口、通讯网络、服务器、应用软件及手机APP软件；Wi-Fi探测器安装于景区，当游客手机开启Wi-Fi并进入到检测区域时，Wi-Fi探测器自动抓取游客手机的MAC地址和时间，通过网络上传至服务器；服务器经过运算，生成景区客流量、客流分布、游览时长等游览数据；通过数据交互接口与景区数据交互，可生成更为精准的游客数据；通过MAC地址与大数据进行匹配，可生成游客画像，描绘出基于客源地、交通方式、性别年龄等游客特征；游客在手机APP端查看路线和游客分布，避免拥挤，提升旅游品质；景区通过应用软件查看游客游览数据和游客肖像，用于景营决策分析。
本发明由Wi-Fi探测器、数据交互端口、通讯网络、服务器、应用软件及手机APP软件等组成，其功能如下：
Wi-Fi探测器：安装于景区内需要数据采集的位置，用于游客手机MAC地址和时间等基础数据的采集；
数据交互端口：用于与景区数据或大数据的交互。
景区数据：包括但不限于景区的售票数据、客流量计数器统计的客流量数据等；
大数据：大数据指由大数据服务企业提供的数据。
通讯网络：根据景区现场条件，可选择各种通讯网络，用于Wi-Fi探测器、服务器、应用软件和手机APP等各部分之间的通讯。
服务器：用于数据的计算、存储以及结果输出。
应用软件：应用软件由景区使用，用以查看本景区相关数据。
手机APP软件：手机APP由游客使用，用以查看景区内游客拥挤度、景区路线引导、路途时长等，帮助游客优化旅游行为，提升旅游品质。
1.Wi-Fi探测器部署
Wi-Fi探测器监测范围为直径0～50米的圆形区域。在实际应用中可根据景区的需要确认部署的位置和数量。具体部署应遵循以下原则：
1)数量原则：Wi-Fi探测器部署的数量越多，数据越丰富；
2)位置原则：
第一：室外部署：Wi-Fi探测器部署于室外，应选择游客的必经之路上。其中重要的位置包括：出口、入口、岔路口等；
第二：室内部署：Wi-Fi探测器部署于室内，应测量室内和室外的Wi-Fi信号强度，通过信号强度判断游客是否在室内。
3)范围原则：Wi-Fi探测器监测范围为直径0～50米圆形区域，在部署时必须保证目标监测区域在Wi-Fi探测器的覆盖范围内。除广场等范围较大的开放区域外，应尽量保证任意两个Wi-Fi探测器监测范围不重叠。
2.手机Wi-Fi开启率
手机Wi-Fi开启率是指游客中开启Wi-Fi的概率。在实际应用中，并不是所有游客都携带手机或开启Wi-Fi，通过计算手机Wi-Fi开启率，可修正Wi-Fi探测器采集到的数据，其计算方式如下：
在t时间内，Wi-Fi开启率的计算公式如为：
Wi-Fi开启率d＝At÷Bt
其中At为Wi-Fi探测器在t时间内探测到的手机MAC地址数量，Bt为在t时间内由数据交互端口接入的景区客流量数据。其中Bt所指出的客流量数据来源包括但不仅限于以下来源：
第一：人工统计的进入景区的客流量；
第二：售票系统统计的售票数据；
第三：客流量计数器统计的客流量；
在没有数据接入的情况下，也可根据经验或统计结果对Wi-Fi开启率赋值。根据我们实际经验，一线城市(北上广深)Wi-Fi开启率为70％～90％，二线城市(除北上广深以外)为60％～70％。如果不需要利用Wi-Fi开启率修正数据，则其赋值为1.
3.景区客流量
景区客流量指每天进入景区的游客数量，其数据由安装在景区入口的Wi-Fi探测器探测到的MAC地址数量计算得出。假设景区有n个入口，则景区客流量计算方法如下：
景区客流量E＝(A1+A2+A3+…..+An)÷d
其中：An为该安装于第n个入口的Wi-Fi探测器探测到的MAC地址的数量；d为Wi-Fi开启率，其取值范围为0～1之间。
4.景点客流量
景点客流量是指游览景区内部的某个景点的客流数量，其数据由安装在景点的Wi-Fi探测器探测到的MAC地址数量计算得出。具体分为两种情况。
第一：当景点的面积小于Wi-Fi探测器的检测范围时，仅需安装一台Wi-Fi探测器。此时，景点客流量的计算方法为：
Dn＝Bn÷d
其中Dn为第n个景点的客流量，Bn为安装在第n个景点的Wi-Fi探测器探测到的MAC地址数量。
第二：当景点的面积大于Wi-Fi探测器的检测范围时，需在进出该景点的位置安装多台Wi-Fi探测器。此时，景点客流量的计算方法为：
Dn＝(Bn1+Bn2+……+Bni)÷2÷d
其中Dn为第n个景点的客流量，Bni为用于检测该景点的第i台Wi-Fi探测器检测到的MAC地址数量。因游客在进入景点时和离开景点时都会被Wi-Fi探测器检测到，因此一个Mac地址被探测到2次，所以除以2去除重复的MAC地址数量。
5.游览时长
游览时长即游客在景区或景点内的游览时间。游览时长分为两种情况，其一为某一游客的游览时长，其二为游客在景区内的平均游览时长，其计算方法如下：
某位游客的游览时长Tn＝Tn1-Tn2
游客平均游览时长T＝∑(Tn1-Tn2)÷n
其中，Tn1为第n个游客进入景区或景点的时间，Tn2为第n个游客离开景区或景点的时间。
为更加准确的估算游客的游览时长，我们可以预设游览时长的上限和下限两个阀值，去除游览时间过长和过短的游客。
6.景点关注度
游客对景点的关注度越高，则游客数量越多。因此，景点关注度的计算方法为：
景点关注度f＝Dn÷E
其中Dn第n个景点的客流量，E为景区的客流量。f值越大，说明该景点的游客关注度越高。
7.公共设施使用人次
在室内公共设施内部安装Wi-Fi探测器，通过Wi-Fi探测器探测MAC地址数量，将其视为公共设置的使用人次数量。因Wi-Fi信号在穿过墙壁时，信号强度会发生显著变化，因此可以通多信号强度判断手机处于室内或室外。上述公共设置包括但不仅限于厕所、停车场、餐厅灯公共设施。
8.客源地及游客画像分析
Wi-Fi探测器采集的MAC地址信息与大数据进行匹配，分析出游客的客源地及游客画像。游客画像包括性别、年龄、消费能力、家庭结构、交通方式等。百度、阿里、腾讯等大数据公司的APP可以获取到用户手机的MAC地址，并根据MAC地址跟踪用户的上网行为和地理位置。这些上网行为生成的大数据都具有MAC地址字段。Wi-Fi探测器采集的MAC地址与大数据中的MAC地址字段进行匹配，若匹配成功，则可以描绘出游客画像和客源地等信息。

Claims (7)

1.一种基于Wi-Fi探测器的景区游客数据分析系统，其特征在于，包括景区客流量计数系统，景点客流量计数系统、游览时长计数系统、景点关注度计数系统、公共设施使用人次计数系统和客源地及游客画像分析系统；其中，
所述景区客流量计数系统包括安装于景区入口处的景区入口Wi-Fi探测器，所述景区入口Wi-Fi探测器能够探测到的景区内游客手机上的MAC地址，并通过以下方式计算景区客流量：
景区客流量E＝(A1+A2+A3+…..+An)÷d
其中：n为景区入口个数，An为该安装于第n个入口的景区入口Wi-Fi探测器探测到的MAC地址的数量；d为Wi-Fi开启率，其取值范围为0～1之间；
所述景点客流量计数系统包括安装在景点的景点Wi-Fi探测器，所述景点Wi-Fi探测器能够探测到的景区内游客手机上的MAC地址，并通过以下方式计算景区客流量：
第一：当景点的面积小于所述景点Wi-Fi探测器的检测范围时，景点客流量的计算方法为：
Dn＝Bn÷d
其中Dn为第n个景点的客流量，Bn为安装在第n个景点的所述景点Wi-Fi探测器探测到的MAC地址数量；
第二：当景点的面积大于所述景点Wi-Fi探测器的检测范围时，景点客流量的计算方法为：
Dn＝(Bn1+Bn2+……+Bni)÷2÷d
其中Dn为第n个景点的客流量，Bni为用于检测该景点的第i台所述景点Wi-Fi探测器检测到的MAC地址数量；
所述游览时长计数系统包括某一游客的游览时长和游客在景区内的平均游览时长，计算方法分别如下：
某位游客的游览时长Tn＝Tn1-Tn2
游客平均游览时长T＝∑(Tn1-Tn2)÷n
其中，Tn1为第n个游客进入景区或景点的时间，Tn2为第n个游客离开景区或景点的时间；
所述景点关注度计数系统的计算方法为：
景点关注度f＝Dn÷E
其中Dn第n个景点的客流量，E为景区的客流量；
所述公共设施使用人次计数系统包括在室内公共设施内部安装的室内Wi-Fi探测器，通过所述室内Wi-Fi探测器探测到的MAC地址数量视为公共设置的使用人次数量；
所述客源地及游客画像分析系统将上述各个Wi-Fi探测器采集的MAC地址信息与大数据进行匹配，分析出游客的客源地及游客画像。
2.根据权利要求1所述的景区游客数据分析系统，其特征在于，上述各个Wi-Fi探测器的监测直径为0～50m。
3.根据权利要求1所述的景区游客数据分析系统，其特征在于，Wi-Fi开启率d的计算方式如下：
Wi-Fi开启率d＝At÷Bt
其中At为Wi-Fi探测器在t时间内探测到的手机MAC地址数量，Bt为在t时间内由数据交互端口接入的景区客流量数据。
4.根据权利要求3所述的景区游客数据分析系统，其特征在于，所述数据交互端口接入的景区客流量数据Bt所指出的客流量数据来源包括但不仅限于以下来源：
第一：人工统计的进入景区的客流量；
第二：售票系统统计的售票数据；
第三：其他客流量计数器统计的客流量。
5.根据权利要求1-4之一所述的景区游客数据分析系统，其特征在于，Wi-Fi开启率d的计算方式如下：
一线城市Wi-Fi开启率为70％～90％，二线城市为60％～70％。
6.根据权利要求1-5之一所述的景区游客数据分析系统，其特征在于，在所述游览时长计数系统中，预设游览时长的上限和下限两个阀值，去除游览时间过长和过短的游客。
7.根据权利要求1-6之一所述的景区游客数据分析系统，其特征在于，所述游客画像包括性别、年龄、消费能力、家庭结构、交通方式。
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Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106327408A (zh) * 2016-11-02 2017-01-11 浙江天地人科技有限公司 一种电子门牌及房屋人员管理系统
CN106550326A (zh) * 2016-10-20 2017-03-29 华迪计算机集团有限公司 一种基于无线AP和WiFi网络的景区客流侦测系统及方法
WO2018122588A1 (zh) * 2016-12-30 2018-07-05 同济大学 一种使用wi-fi探针检测行人流量的方法
CN108449711A (zh) * 2018-01-08 2018-08-24 上海元卓信息科技有限公司 一种基于手机信令数据和安检数据的大型场馆客流计算方法
CN108513308A (zh) * 2018-02-26 2018-09-07 山东汇贸电子口岸有限公司 一种景区客流分析系统及方法
CN108595452A (zh) * 2017-12-04 2018-09-28 杭州华量软件有限公司 一种智慧旅游管理系统
CN108829852A (zh) * 2018-06-21 2018-11-16 桂林电子科技大学 一种个性化旅游路线推荐方法
CN109727175A (zh) * 2018-12-25 2019-05-07 北京市颐和园管理处 一种旅游景区客流监测系统
CN109905855A (zh) * 2019-02-22 2019-06-18 山东浪潮云信息技术有限公司 一种基于新型数据采集终端的客流侦测系统及方法
CN109933697A (zh) * 2019-03-25 2019-06-25 山东浪潮云信息技术有限公司 一种游客信息管理方法及装置
CN109933583A (zh) * 2019-03-25 2019-06-25 山东浪潮云信息技术有限公司 一种客流统计及客群画像分析方法及系统
CN109982233A (zh) * 2017-12-27 2019-07-05 中国移动通信集团吉林有限公司 一种终端设备位置信息确定方法、装置及存储介质
CN110287336A (zh) * 2019-06-19 2019-09-27 桂林电子科技大学 一种面向旅游景点推荐的游客画像构建方法
CN110290465A (zh) * 2018-12-27 2019-09-27 上海君来软件有限公司 一种基于WiFi嗅探数据的公园实时客流监测方法
CN110544115A (zh) * 2019-08-16 2019-12-06 北京慧辰资道资讯股份有限公司 一种从景区旅游大数据分析游客特性的方法和装置
CN111508123A (zh) * 2020-06-30 2020-08-07 中兴软件技术(南昌)有限公司 用于景点人数预测的智慧旅游服务系统和方法
CN113313318A (zh) * 2021-06-15 2021-08-27 京东方科技集团股份有限公司 景区客流量的检测方法及相关设备
CN114091881A (zh) * 2021-11-16 2022-02-25 广州铭全科学研究有限公司 一种基于电子标签的风景区流动厕所智能调配系统及方法
CN115204678A (zh) * 2022-07-14 2022-10-18 奕资武汉商务咨询有限公司 一种基于景区旅游平台的旅游评价分析系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104036352A (zh) * 2014-06-09 2014-09-10 陕西师范大学 一种景区游客时空调控与应急指引系统及方法
CN104980885A (zh) * 2015-06-25 2015-10-14 上海迪爱斯通信设备有限公司 一种面向wifi探测识别的数据处理系统及方法
CN205283824U (zh) * 2015-11-24 2016-06-01 如东信息技术服务(上海)有限公司 一种基于wifi的机场人流预警系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104036352A (zh) * 2014-06-09 2014-09-10 陕西师范大学 一种景区游客时空调控与应急指引系统及方法
CN104980885A (zh) * 2015-06-25 2015-10-14 上海迪爱斯通信设备有限公司 一种面向wifi探测识别的数据处理系统及方法
CN205283824U (zh) * 2015-11-24 2016-06-01 如东信息技术服务(上海)有限公司 一种基于wifi的机场人流预警系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
无: "WIFI探测客流量统计分析系统", 《WWW.SH-WINZ.COM/HTML/6154202059.HTML》 *

Cited By (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106550326A (zh) * 2016-10-20 2017-03-29 华迪计算机集团有限公司 一种基于无线AP和WiFi网络的景区客流侦测系统及方法
CN106327408B (zh) * 2016-11-02 2024-05-28 广州云芯信息科技有限公司 一种电子门牌及房屋人员管理系统
CN106327408A (zh) * 2016-11-02 2017-01-11 浙江天地人科技有限公司 一种电子门牌及房屋人员管理系统
WO2018122588A1 (zh) * 2016-12-30 2018-07-05 同济大学 一种使用wi-fi探针检测行人流量的方法
CN109479206A (zh) * 2016-12-30 2019-03-15 同济大学 一种使用wi-fi探针检测道路行人流量的方法
CN108595452A (zh) * 2017-12-04 2018-09-28 杭州华量软件有限公司 一种智慧旅游管理系统
CN109982233A (zh) * 2017-12-27 2019-07-05 中国移动通信集团吉林有限公司 一种终端设备位置信息确定方法、装置及存储介质
CN109982233B (zh) * 2017-12-27 2020-12-29 中国移动通信集团吉林有限公司 一种终端设备位置信息确定方法、装置及存储介质
CN108449711B (zh) * 2018-01-08 2021-04-27 上海元卓信息科技有限公司 一种基于手机信令数据和安检数据的大型场馆客流计算方法
CN108449711A (zh) * 2018-01-08 2018-08-24 上海元卓信息科技有限公司 一种基于手机信令数据和安检数据的大型场馆客流计算方法
CN108513308A (zh) * 2018-02-26 2018-09-07 山东汇贸电子口岸有限公司 一种景区客流分析系统及方法
CN108829852B (zh) * 2018-06-21 2021-11-12 桂林电子科技大学 一种个性化旅游路线推荐方法
CN108829852A (zh) * 2018-06-21 2018-11-16 桂林电子科技大学 一种个性化旅游路线推荐方法
CN109727175A (zh) * 2018-12-25 2019-05-07 北京市颐和园管理处 一种旅游景区客流监测系统
CN110290465A (zh) * 2018-12-27 2019-09-27 上海君来软件有限公司 一种基于WiFi嗅探数据的公园实时客流监测方法
CN109905855A (zh) * 2019-02-22 2019-06-18 山东浪潮云信息技术有限公司 一种基于新型数据采集终端的客流侦测系统及方法
CN109933583A (zh) * 2019-03-25 2019-06-25 山东浪潮云信息技术有限公司 一种客流统计及客群画像分析方法及系统
CN109933697A (zh) * 2019-03-25 2019-06-25 山东浪潮云信息技术有限公司 一种游客信息管理方法及装置
CN110287336B (zh) * 2019-06-19 2021-08-27 桂林电子科技大学 一种面向旅游景点推荐的游客画像构建方法
CN110287336A (zh) * 2019-06-19 2019-09-27 桂林电子科技大学 一种面向旅游景点推荐的游客画像构建方法
CN110544115A (zh) * 2019-08-16 2019-12-06 北京慧辰资道资讯股份有限公司 一种从景区旅游大数据分析游客特性的方法和装置
CN111508123A (zh) * 2020-06-30 2020-08-07 中兴软件技术(南昌)有限公司 用于景点人数预测的智慧旅游服务系统和方法
CN113313318A (zh) * 2021-06-15 2021-08-27 京东方科技集团股份有限公司 景区客流量的检测方法及相关设备
CN114091881A (zh) * 2021-11-16 2022-02-25 广州铭全科学研究有限公司 一种基于电子标签的风景区流动厕所智能调配系统及方法
CN115204678A (zh) * 2022-07-14 2022-10-18 奕资武汉商务咨询有限公司 一种基于景区旅游平台的旅游评价分析系统
CN115204678B (zh) * 2022-07-14 2024-02-09 贵州全域旅游产业科技有限责任公司 一种基于景区旅游平台的旅游评价分析系统

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