CN109086919A - 一种景点路线规划方法、装置、系统及电子设备 - Google Patents

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CN109086919A CN201810785266.XA CN201810785266A CN109086919A CN 109086919 A CN109086919 A CN 109086919A CN 201810785266 A CN201810785266 A CN 201810785266A CN 109086919 A CN109086919 A CN 109086919A
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Abstract

本申请涉及信息处理技术领域,尤其涉及一种景点路线规划方法,应用于边缘计算服务器,所述方法包括:获取目标游客的图像信息及身体健康参数;基于获取的所述图像信息,提取所述目标游客的个体属性;基于所述目标游客的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客规划旅游线路。通过本申请实施例提供的景点路线规划方案,可以结合目标游客及景区中各个景点的游客流量的实际情况,为目标游客提供合适的旅游线路。本申请实施例还提供了一种景点路线规划装置及电子设备。

Description

一种景点路线规划方法、装置、系统及电子设备
技术领域
本申请涉及信息处理技术领域,尤其涉及一种景点路线规划方法、装置、系统及电子设备。
背景技术
随着旅游业和商业的发展,越来越多的人们喜欢在闲暇之余出去旅游。在外出游览前,游客通常会在网站去查询旅游景点的信息,但是游客在网站上能够查询的信息有限,且会耗费大量的时间和精力。
目前,一些景区可以根据进入景区的游客数量,对景区的游客进行限流。但是,每个景区具有多个景点,现有的景区不能针对景区中每个景点的实际情况为游客规划景点的游览路线。同时,现有的景区也不能针对每个游客的身体状况等实际情况,为每个游客提供个性化景点游览路线。
发明内容
有鉴于此,本申请实施例提供一种景点路线规划方法、装置、系统及电子设备,用以根据目标游客及景区中各个景点的实际情况为目标游客提供适合的旅游线路。
本申请实施例提供了一种景点路线规划方法,所述方法包括:
获取目标游客的图像信息及身体健康参数;
基于获取的所述图像信息,提取所述目标游客的个体属性;
基于所述目标游客的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客规划旅游线路。
上述技术方案中,所述基于所述目标游客的身体健康参数、所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客规划旅游线路,包括:
根据所述目标游客的个体属性,在健康信息库中获取与所述个体属性匹配的健康标准;
通过将获取的所述目标游客的身体健康参数与所述健康标准进行比对,确定当前所述目标游客当前的身体状况;
根据所述目标游客当前的身体状况、所述个体属性,所述景区内各个景点的游客流量及目标游客规划旅游线路,为所述目标游客规划旅游线路。
上述技术方案中,所述基于所述目标游客的身体健康参数、所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及目标游客规划旅游线路,为所述目标游客规划旅游线路,包括:
根据所述目标游客的身体健康参数及个体属性,利用预先训练的体能预测模型预测所述目标游客当前的身体状况;所述体能预测模型为基于多个游客样本的身体健康参数、个体属性及真实的身体状况训练得到的;
根据所述目标游客当前的身体状况、所述目标游客的个体属性,以及所述景区内各个景点的游客流量及目标游客规划旅游线路,为所述目标游客规划旅游线路。
上述技术方案中,所述方法还包括:
获取所述景区内各个景点当前的游客流量;
根据各个景点当前的游客流量,及预测的各个景点在未来预设时间范围内的游客流量,确定当前需要限流的景点;
向当前需要限流的景点的闸机发送关闭指令,以阻止游客进入当前需要限流的景点,并保存限流景点信息;
所述为所述目标游客规划旅游线路,包括:
基于所述目标游客的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量、所述保存的限流景点信息及景点游览难度指数,为所述目标游客规划旅游线路。
上述技术方案中,根据以下步骤预测各个景点在未来预设时间内的游客流量:
获取所述任一景点在与所述未来预设时间范围匹配的历史时间范围内的历史游客流量;
根据获取的所述历史游客流量,以及预先训练出的游客流量预测模型,预测所述任一景点在未来预设时间范围内的游客流量。
上述技术方案中,所述为所述目标游客规划旅游线路,包括:
基于所述目标游客的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客匹配待游览的多个景点;
根据为所述目标游客匹配的待游览的多个景点,为所述目标游客规划依次到达所述多个景点的旅游线路。
上述技术方案中,所述为所述目标游客规划旅游线路,包括:
基于所述目标游客的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客匹配待游览的多个景点;
根据为所述目标游客匹配的待游览的多个景点,为所述目标游客规划到达所述待游览的多个景点中当前待游览的一个景点的旅游线路;
为所述目标游客规划到达所述待游览的多个景点中当前待游览的一个景点的旅游线路之后,还包括:
在预测到所述目标游客在所述当前待游览的一个景点游览结束之后或确定所述目标游客的行进路线偏离规划的所述旅游线路后,获取所述目标游客当前的身体健康参数,并基于所述目标游客当前所在的位置信息、当前的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客重新规划旅游线路。
本申请实施例还提供了一种景点路线规划系统,所述系统包括安装在景区内的摄像装置、佩戴在游客身上的智能穿戴设备、以及边缘计算服务器;
所述摄像装置,用于获取景区内目标游客的图像信息,并将获取的图像信息传输给所述边缘计算服务器;
所述智能穿戴设备,用于检测所述目标游客的身体健康参数,并将检测的身体健康参数传输给所述边缘计算服务器;
所述边缘计算服务器,用于在获取目标游客的图像信息及身体健康参数后,基于获取的所述图像信息,提取所述目标游客的个体属性,并基于所述目标游客的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客规划旅游线路。
上述技术方案中,所述系统还包括无线信号接收器;
所述智能穿戴设备具体用于将检测的身体健康参数通过所述无线信号接收器传输给所述边缘计算服务器。
本申请实施例还提供了一种景点路线规划装置,所述装置包括:获取模块、提取模块和规划模块;其中,
所述获取模块,用于获取目标游客的图像信息及身体健康参数;
所述提取模块,用于基于获取的所述图像信息,提取所述目标游客的个体属性;
所述规划模块,用于基于所述目标游客的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客规划旅游线路。
本申请实施例还提供了一种电子设备,包括:处理器和存储器,所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当电子设备运行时,所述处理器与所述存储器之间通过总线通信,所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述可能的实施方式中的步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时执行上述可能的实施方式中的步骤。
采用上述方案,可以获取进入景区的目标游客的图像信息以及身体健康参数,并通过基于目标游客的图像信息提取的目标游客的个体属性、身体健康参数、景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为目标游客提供合适的旅游线路。这样,利用目标游客的个体属性和身体健康参数,再结合景区内各个景点的游客流量,可以实时根据目标游客的实际情况以及各个景点的实际情况,为目标游客提供个性化的旅游线路,从而可以使目标游客按照提供的旅游线路游览景区内的景点,为目标游客游览景区提供便利。
为使本申请实施例的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下面将结合实施例,并配合所附附图,作详细说明。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本申请的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了本申请实施例所提供的景点路线规划的方法流程图;
图2示出了本申请实施例所提供的向目标游客推荐旅游线路的流程图;
图3示出了本申请实施例所提供的景点实时切换过程的流程图;
图4示出了本申请实施例所提供的控制景区内景点的游客流量过程的流程图;
图5示出了本申请实施例所提供的景点路线规划方法的具体流程图;
图6示出了本申请实施例所提供的景点路线规划装置的结构图;
图7示出了本申请实施例所提供的景点路线规划系统的结构图;
图8示出了本申请实施例所提供的电子设备的结构图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。以下对本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围,而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请实施例下述方法、装置、电子设备或计算机存储介质可以应用于任何需要对景点进行路线引导的场景,比如,可以应用于景区、社区等。本申请实施例并不对具体的应用场景作限制,任何使用本申请实施例提供的方法对景点进行引导的方案均在本申请保护范围内。
在具体实施中,本申请实施例提供的景点路线规划方法可以应用于边缘计算服务器中。这里,边缘计算是指在靠近数据源的网络边缘侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,为服务对象就近提供最近端服务。边缘计算与云计算最大的区别在于,边缘计算采用分布式计算架构,将数据分散在靠近数据源的近端设备进行处理,而不是把所有数据回传云端进行处理,具有实时性、效率高、延迟短等特性,并且还可以在没有网络或网络不佳的情况下为服务对象提供计算能力。边缘计算服务器相较于普通服务器而言,边缘计算服务器可以支持分布式部署,可以具备以下三个能力:采集边缘数据、智能运算能力和可执行决策反馈。
本申请实施例中,边缘计算服务器可以通过在景区内部署的摄像装置,获取进入景区内的目标游客的图像信息,并根据由图像信息获取的目标游客的个体属性,还可以通过目标游客身上的智能穿戴设备获取目标游客的身体健康参数以及位置信息,从而可以结合目标游客的实际情况及各个景区的游客流量,向目标游客提供相应的旅游线路。与目前为目标游客的提供既定的旅游线路的方案相比,不仅可以根据目标游客的身体健康参数、个体属性、当前位置等目标游客的实际情况,为目标游客提供游览景点的旅游线路,还可以结合景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,实时调整旅游线路,为目标游客选择合适的景点并提供合适的旅游线路,如为高龄的目标游客提供平坦的旅游线路等,从而可以为游客游览景点提供便利。下述实施例将会对景点路线规划过程作详细说明。
本申请实施例提供的一种景点路线规划方法的基本流程如图1所示,包括:
S101:获取目标游客的图像信息及身体健康参数。
这里,边缘计算服务器可以利用在景区内部署的摄像装置,获取要游览景区的目标游客的图像信息。摄像装置可以部署在景区的大门处,从而可以在目标游客游览景点之前获取目标游客的图像信息,进而由目标游客的图像信息获取目标游客的个体属性。或者,可以在景区内各个景点均部署摄像装置,从而可以对目标游客进行实时监控。每个摄像装置的拍摄视野可以重合,这样可以对目标游客进行多角度地拍摄,从而可以准确地从目标游客的图像信息中提取目标游客的相关信息,如目标游客的面部特征信息等。每个目标游客身上佩戴有智能穿戴设备,如智能手环、智能手表、移动终端等,可以采集目标游客的位置信息及身体健康参数。其中的身体健康参数可以包括脉搏、心率、步频等参数,从而边缘计算服务器可以根据目标游客的身体健康参数为目标游客选择匹配身体健康参数的景点。
在具体实施中,可以在景区的各个景点内设置无线信号收发器,无线信号收发器接收所在景点内目标游客身上智能穿戴设备发送的身体健康参数及位置信息,并将目标游客的身体健康参数及位置信息发送给边缘计算服务器,从而边缘计算服务器可以根据汇总的游客的身体健康参数及位置信息,为目标游客推荐的旅游线路。
具体地,边缘计算服务器可以部署有视频流收集OpenCV软件、开源消息ApacheKafKa软件、视频流处理Apache Spark软件,OpenCV用于接收摄像装置传输的包括目标游客图像信息的视频数据流,并将视频流数据进行帧序列化,形成目标游客的图像帧数据流。Apache KafKa用于将目标游客的图像帧数据流缓存在可容错数据队列中。Apache Spark用于对KafKa缓存的目标游客的图像帧数据流进行分析处理,例如为收到的图像帧数据流进行分区等,如将目标游客图像信息中的面部图像帧数据流划分为一个区,这样可以方便获取目标游客某个主题(面部特征,如皱纹)的相关数据。
S102:基于获取的所述图像信息,提取所述目标游客的个体属性。
在具体实施中,边缘计算服务器基于摄像装置拍摄的图像信息,在图像信息中提取目标游客的人物特征,如长发、短发、发色、皱纹、行进工具等,从而根据目标游客的人物特征确定目标游客的个体属性。这里的个体属性可以包括性别、年龄、行动方式等。具体如,边缘计算服务器可以在图像信息中提取目标游客是否携带有拐杖或乘坐轮椅,如果确定目标游客携带有拐杖或乘坐轮椅,可以确定目标游客行动不便。或者,边缘计算服务器可以在图像信息中提取目标游客脸部皱纹,从而可以确定目标游客的年龄。
这里,边缘计算服务器在基于目标游客的图像信息,提取目标游客的个体属性时,可以利用训练好的人物模型获取游客的个体属性。边缘计算服务器可以部署开源机器学习框架Google tensorflow软件,并选择深度神经网络模型,将采集的目标游客的历史图像信息以及目标游客的个体属性输入深度神经网络模型,进行模型训练后得到人物模型。在得到训练好的人物模型之后,可以不断将采集的目标游客的历史图像信息以及对应的目标游客的个体属性导入训练好的模型中,验证人物模型的准确性,从而可以动态地调整人物模型的模型参数,得到更优的人物模型。
S103:基于所述目标游客的身体健康参数、所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客规划旅游线路。
在具体实施中,边缘计算服务器可以基于目标游客的身体健康参数和个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为目标游客选择匹配目标游客的身体健康参数及个体属性的待游览的多个景点,并在确定选择的待游览的多个景点之后,向目标游客推荐包括多个景点的旅游线路。边缘计算服务器在为目标游客推荐包括多个景点的旅游线路时,可以根据到达每个景点的路程提示目标游客游览多个景点的游览顺序,如待游览的多个景点的包括A景点、B景点、C景点及D景点,推荐的旅游线路可以为A景点至B景点至C景点至D景点。在为目标游客推荐旅游线路时,还可以基于目标游客的身体健康参数和个体属性、以及所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为目标游客匹配当前待游览的一个景点,并根据为目标游客匹配的当前待游览的一个景点,为目标游客规划到达该景点的旅游线路。在目标游客到达当前待游览的一个景点的之后,还可以根据游览该景点的预测游览时间,在目标游客在该景点游览达到预测游览时间之后,再获取目标游客当前的身体健康参数,并基于目标游客当前的身体健康参数和所述个体属性、景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为目标游客匹配待游览的下一个景点,并为目标游客规划到达下一个景点的旅游线路。
这里,景点游览难度指数可以为根据每个景点需要耗费游客的体力、道路的崎岖程度及景点路程进行预设的指数,可以用于表征游客游览景点的难易程度。景点游览难度指数可以设置不同的等级,例如某一景点对应的道路较为崎岖,则可以为该景点设置较大等级的景点游览难度指数。
一些实施方式中,边缘计算服务器可以根据目标游客的位置信息及景点的游客流量实时对旅游线路进行调整。具体如,如果目标游客没有按照推荐的旅游线路进行游览,或者确定目标游客的行进路线偏离旅游线路,边缘计算服务器则可以根据目标游客当前的位置信息、当前的身体健康参数和个体属性、各个景点的游客流量及景点游览难度指数,重新为目标游客选择待游览的景点,并根据目标游客的当前位置信息及选择的待游览的景点,确定重新规划的旅游线路,并将重新规划的旅游线路提供给目标游客,以使目标游客按照重新规划旅游线路游览景点,从而实现景点的实时切换及旅游线路的实时调整。边缘计算服务器还可以根据景点的天气情况,在预测存在恶劣天气状况时向目标游客发送提示信息。例如,如果天气预报表明未来某一时间会下雨,边缘计算服务器可以向目标游客发送提示信息,以提示目标游客未来某一时间会出现下雨的情况。
一些实施方式中,边缘计算服务器还可以根据目标游客的位置信息、身体健康参数和个体属性以及景点的游客流量,为目标游客实时规划旅游线路。具体如,边缘计算服务器可以基于所述目标游客的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客匹配待游览的多个景点,并根据为目标游客匹配的待游览的多个景点,为目标游客规划到达所述待游览的多个景点中当前待游览的一个景点的旅游线路。在规划好旅游线路之后,边缘计算服务器可以在预测到目标游客在当前待游览的一个景点游览结束之后,或者在确定目标游客的行进路线偏离规划的旅游线路之后,获取目标游客当前的身体健康参数,并基于所述目标游客当前所在的位置信息、当前的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为目标游客重新规划旅游线路,实现实时为目标游客规划旅游线路。
这里,在为目标游客提供旅游线路时,边缘计算服务器可以向目标游客身上的智能穿戴设备发送规划的旅游路线,使智能穿戴设备显示旅游路线给目标游客。在目标游客的行进路线偏离边缘计算服务器规划的旅游线路时,边缘计算服务器还可以通过智能穿戴设备向目标游客提示,从而目标游客可以根据智能穿戴设备显示的旅游路线游览景点,并根据智能穿戴设备的提示,在偏离旅游线路时返回边缘计算服务器规划的旅游线路。
具体地,边缘计算服务器在规划旅游线路时,可以利用开源函数计算框架IBMOpenwhisk软件获取目标游客的位置信息,并根据目标游客的身体健康参数和个体属性、景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为目标游客规划旅游线路。IBM Openwhisk软件还可以设置旅游线路重新规划的触发条件,例如根据目标游客的位置信息分析目标游客的行进路线,并设置目标游客的游览路线有误的触发条件,如在目标游客的位置到达规划的旅游线路的最近距离超出预设值时,可以触发IBM Openwhisk重新规划目标游客的旅游线路。
采用本申请实施例提供的景点路线规划方法,一方面,可以综合考虑目标游客的身体健康参数、个体特征等实际情况,结合景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为目标游客选择合适的景点进行游览,并为目标游客规划游览景点的旅游线路,从而可以为目标游客寻找景点以及高效地游览景区内景点提供便利,为目标游客提供个性化的游览路线;另一方面,还可以实时根据目标游客的位置,在目标游客未按照推荐的旅游线路行进时,可以重新为目标游客规划新的旅游线路,及时为目标游客调整旅游线路,为目标游客游览景点提供便利。
如图2所述,上述边缘计算服务器可以通过以下步骤向目标游客推荐旅游线路:
S201:目标游客进入景区并佩戴智能穿戴设备,智能穿戴设备检测目标游客的身体健康参数以及为目标游客进行定位。
这里,目标游客游览的景区可以为游客配置智能穿戴设备,如智能手环等,智能穿戴设备可以实时检测目标游客的身体健康参数,如脉搏、血压、心率和步频等参数。智能穿戴设备还具有定位功能,可以实时对目标游客进行定位。智能穿戴设备具有显示屏,可以通过显示屏为目标游客提供规划的旅游路线。
S202:景区内摄像装置对目标游客进行图像信息采集。
这里,摄像装置可以部署在景区的大门处,从而可以在目标游客游览景点之前获取目标游客的图像信息,进而由目标游客的图像信息获取目标游客的个体属性。或者,摄像装置可以在景区内各个景点均部署摄像装置,从而可以对目标游客进行实时监控。每个摄像装置的拍摄视野可以重合,这样可以对目标游客进行多角度地拍摄,从而可以准确地从目标游客的图像信息中提取目标游客的相关信息,如目标游客的面部特征信息等。
S203:智能穿戴设备将检测的目标游客的位置信息及身体健康参数发送至边缘计算服务器,摄像装置将目标游客的图像信息发送至边缘计算服务器。
在具体实施中,由于边缘计算服务器可能距离各个景点位置较远,因此智能穿戴设备可以将目标游客的位置信息及身体健康参数发送至无线信号接收器,由无线信号接收器将目标游客的位置信息及身体健康参数传递至边缘计算服务器。智能穿戴设备可以与无线信号接收器进行无线信号通信,相应地,无线信号接收器可以与边缘计算服务器进行无线信号通信。摄像装置可以通过有线的方式将目标游客的图像信息传输至边缘计算服务器。
S204:边缘计算服务器根据目标游客的身体健康参数、位置信息、图像信息、当前各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为目标游客规划旅游线路,并将规划的旅游线路发送给目标游客。
在具体实施中,边缘计算服务器可以从目标游客的图像信息中提取目标游客的个体属性,如性别、年龄、身高、体重、是否残疾等,并根据目标游客的个体属性,在健康信息库中获取与目标游客的个体属性匹配的健康标准,从而可以通过将获取的目标游客的身体健康参数与健康标准进行比对,确定当前述目标游客当前的身体状况。例如,边缘计算服务器在确定目标游客为35岁左右的女性时,可以将30-40岁女性的健康标准对应的心率和步频,与当前目标游客的心率和步频进行对比,判断目标游客当前的身体状况,如是否劳累等身体状况。再根据目标游客当前的身体状况以及目标游客的性别、年龄、景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为目标游客规划旅游线路。
在一些实施方式中,边缘计算服务器在为目标游客规划旅游线路时,还可以根据目标游客的身体健康参数及个体属性,利用预先训练的体能预测模型预测目标游客当前的身体状况,并根据目标游客当前的身体状况、所述目标游客的个体属性,以及所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客规划旅游线路。其中的体能预测模型可以为基于多个游客样本的身体健康参数、个体属性及真实的身体状况训练得到的。在模型训练过程中,可以将多个游客样本的身体健康参数以及个体属性作为模型的输入,将游客样本的真实的身体状况作为模型的输出,经过多轮训练后,可以得到体能预测模型。
这里,在为目标游客规划旅游线路时,可以先确定当前开放的景点,然后在当前开放的景点中查找匹配目标游客的景点。如果查找到多个匹配目标游客的景点,则可以在多个景点中随机选择一个景点作为待游览的景点,还可以根据目标游客当前的位置信息,在多个推荐景点中选择距离目标游客最近的景点作为待游览的景点。如果在当前开放的景点中未查找到匹配目标游客的景点,则可以预测匹配目标游客的景点的开放时间,将即将开放的匹配目标游客的景点作为待游览的景点。边缘计算服务器在确定待游览的景点之后,可以根据目标游客当前所在的位置信息以及待游览的景点的位置信息,生成由目标游客当前所在的位置到达推荐景点的位置旅游线路,并推荐给目标游客。
这里,边缘计算服务器在生成旅游线路时,可以通过距离优先原则,选择距离最短的路线生成旅游线路,这种方式可以缩短目标游客到达景点的路程,但是目标游客可能会经过较崎岖的道路,因此在通过距离优先原则生成旅游线路时需要结合目标游客当前的身体状况及个体属性。边缘计算服务器还可以通过通行便利优先原则,选择通行便利的路线生成旅游线路,这种方式可能增加目标游客的路程,但是目标游客行进时比较顺畅。
S205:目标游客根据规划的旅游线路游览各个景点。
采用上述为目标游客提供匹配的旅游线路的方案,可以在结合目标游客身体健康参数以及个体属性,在景区内开放的景点中选择适合目标游客的景点,并结合目标游客当前所在的位置信息,为目标游客实时规划旅游线路,为目标游客游览景区内的景点提供便利。
如图3所示,本申请实施例还提供了景点实时切换的过程,可以包括以下步骤:
S301:目标游客的智能穿戴设备实时采集目标游客的位置信息,并将目标游客的位置信息及身体健康参数发送至无线信号接收器。
S302:无线信号接收器将目标游客的位置信息及身体健康参数发送至边缘计算服务器。
S303:边缘计算服务器根据目标游客的位置信息对目标游客的行进路线进行实时分析,如果确定目标游客的行进路线有误,则发送提醒消息,并重新规划旅游线路,将重新规划的旅游线路发送至无线信号接收器。
S304:无线信号接收器将提醒消息和重新规划的旅游线路发送至目标游客的智能穿戴设备。
S305:智能穿戴设备发出提醒消息,并将重新规划的旅游线路显示在显示屏上,使目标游客根据重新规划的旅游线路前往景点。
通过上述景点实时切换的过程,边缘计算服务器可以实时根据目标游客的位置为目标游客选择合适的景点,即使目标游客未按照推荐的旅游线路进行行进,边缘计算服务器可以重新为目标游客规划旅游线路,使目标游客可以随时获取旅游线路,为游客游览景点提供便利。
本申请实施例中,边缘计算服务器还可以控制景区内景点的游客流量。如图4所示,控制景区内景点的游客流量的过程可以包括以下步骤:
S401:游客的智能穿戴设备将游客的位置信息发送至无线信号接收器。
S402:无线信号接收器将游客的位置信息发送至边缘计算服务器。
S403:边缘计算服务器根据游客的位置信息,确定景区内各个景点当前的游客流量,并根据各个景点当前的游客流量,及预测的各个景点在未来预设范围时间内的游客流量,确定当前需要限流的景点。
在具体实施中,边缘计算服务器在预测任一景点在未来预预设时间内的游客流量时,可以先获取任一景点在未来预设时间范围匹配的历史时间范围内的历史游客流量,再根据获取的所述历史游客流量,以及预先训练出的游客流量预测模型,预测任一景点在未来预设时间范围内的游客流量。这里的游客流量预测模型可以为根据历史游客流量及历史游客流量对应的时间范围训练得到的机器学习模型,在游客流量预测模型训练时,可以将景点当天之前第一时间范围的历史游客流量以及第一时间范围作为游客流量预测模型的输入变量,将景点当天第一时间范围的历史游客流量作为输出变量,对游客流量预测模型进行训练。在利用训练出的游客流量预测模型预测景点未来预设时间范围内的游客流量时,可以将当天之前的时间范围与未来预设时间范围一致的历史时间范围对应的历史游客流量,输入游客流量预测模型,进而车流量预测模型可以未来预设时间范围的游客流量。例如,假设当前时间为2018年6月7日早晨6点,则可以将2018年6月7日之前每天10:00-12:00景点的历史游客流量信息输入游客流量预测模型,可以预测得到2018年6月7日10:00-12:00景点的游客流量。需要说明的是,在利用游客流量预测模型预测景点当前的游客流量时,是针对某一景点而言的,使用的历史游客流量为该景点的历史游客流量。
在确定当前需要限流的景点时,可以采用以下任一方式:
在景点当前的游客流量达到该景点的限流阈值,且未来预设时间内预测的游客流量达到该景点的限流阈值时,可以确定当前该景点需要限流;
在景点当前的游客流量达到该景点的限流阈值,且未来预设时间内预测的游客流量未达到该景点的限流阈值时,可以对该景点进行延时限流;
在景点当前的游客流量未达到该景点的限流阈值,且未来预设时间内预测的游客流量达到该景点的限流阈值时,可以确定当前该景点需要限流;
在景点当前的游客流量未达到该景点的限流阈值,且未来预设时间内预测的游客流量未达到该景点的限流阈值时,可以确定当前该景点不需要限流。
S404:边缘计算服务器向当前需要限流的景点的闸机发送关闭指令,以阻止游客进入当前需要限流的景点,并保存限流景点信息。
在具体实施中,边缘计算服务器可以通过无线信号接收器向景点的闸机发送关闭指令。边缘计算服务器在规划目标游客的旅游线路时,可以结合保存的限流景点信息,并根据目标游客的身体健康参数和个体属性、景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客规划旅游线路。
采用本申请实施提供的控制景区内景点的游客流量的方案,可以结合各个景点预测的游客流量与实际的游客流量,对当前需要限流的景点进行关闭,实现对各个景点的游客流量的控制,进而边缘计算服务器在规划旅游线路时,可以结合景区内各个景点的游客流量的情况,实时对当前开放的景点进行调整,提高游客的游览体验,实现景区内景点游客流量的智能管理。
本申请实施例提供的景点路线规划方法的具体流程如图5所示,包括以下步骤:
S501:目标游客进入景区并佩戴智能穿戴设备,智能穿戴设备实时采集目标游客的身体健康参数以及位置信息,并将目标游客的身体健康参数及位置信息上传至边缘计算服务器。
这里,智能穿戴设备可以通过无线信号接收器向边缘计算服务器发送目标游客的身体健康参数及位置信息。
S502:景区内摄像装置采集目标游客的图像信息,并将目标游客的图像信息上传至边缘计算服务器。
S503:边缘计算服务器根据目标游客的图像信息,提取目标游客的个体属性。
具体如,边缘计算服务器可以在目标游客的图像信息中获取目标游客的面部特征,从而判断目标游客的年龄、性别等个体属相。边缘计算服务器还可以在目标游客的图像信息中获取目标游客携带的物体特征,从而判断目标游客是否携带有拐杖或乘坐轮椅,从而获取目标游客是否行动不便等个体属相。
S504:边缘计算服务器根据目标游客的身体健康参数、个体属性、位置信息、景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,确定目标游客待游览的景点。
具体如,如果边缘计算服务器确定目标游客行动不便,则可以选择道路比较平坦的景点作为目标游客待游览的景点,从而目标游客可以避免需要爬山或道路崎岖的景点。
S505:边缘计算服务器根据目标游客的位置信息以及待游览的景点的位置信息,规划目标游客到达待游览的景点的游览线路,并将规划的游览线路发送至目标游客。
S506:边缘计算服务器根据目标游客的位置信息,确定目标游客的行进路线,在目标游客的行进路线偏离规划的旅游线路时,则重新为目标游客规划旅游线路。
S507:向目标游客的智能穿戴设备发送重新规划的旅游线路,智能穿戴设备在显示屏上显示重新规划的旅游线路,以引导目标游客按照规划的旅游线路进行游览景点。
这里,边缘计算服务器可以通过无线信号接收器将重新规划的旅游线路发送至目标游客的智能穿戴设备。
采用本申请实施例提供的景点路线规划方法,一方面,可以综合考虑目标游客及驾驶人的实际情况,为目标游客选择合适的景点,并为游客推荐合适的旅游线路,为游客寻找景点以及在景点停车提供便利;另一方面,还可以实时根据目标游客的位置为目标游客选择合适的景点,即使目标游客未按照推荐的旅游线路进行行驶,可以重新为目标游客提供新的旅游线路,使目标游客可以随时获取旅游线路,为游客停车提供便利。
如图6所示,本申请实施例还提供了一种景点路线规划装置60,可以应用于边缘计算服务器中,所述装置60包括:获取模块61、提取模块62和规划模块63;其中,
所述获取模块61,用于获取目标游客的图像信息及身体健康参数;
所述提取模块62,用于基于获取的所述图像信息,提取所述目标游客的个体属性;
所述规划模块63,用于基于所述目标游客的身体健康参数、所述个体属性以及所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客规划旅游线路。
通过上述景点路线规划装置60,可以利用目标游客的个体属性和身体健康参数,再结合景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,可以实时根据目标游客的实际情况以及各个景点的实际情况,为目标游客提供个性化的旅游线路,从而可以使目标游客按照提供的旅游线路游览景区内的景点,为目标游客游览景区提供便利。
在具体实施中,所述个体属性包括性别和年龄;
所述规划模块63,具体用于根据以下步骤为所述目标游客规划旅游线路:
根据所述目标游客的性别和年龄,在健康信息库中获取与所述性别和年龄匹配的健康标准;
通过将获取的所述目标游客的身体健康参数与所述健康标准进行比对,确定当前所述目标游客当前的身体状况;
根据所述目标游客当前的身体状况、所述目标游客的性别和年龄,以及所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客规划旅游线路。
进一步地,所述获取模块61,还用于获取所述景区内各个景点当前的游客流量;
所述装置60还包括:确定模块64和限流模块65;
所述确定模块64,用于根据各个景点当前的游客流量,以及预测的各个景点在未来预设时间范围内的游客流量,确定当前需要限流的景点;
所述限流模块65,用于向当前需要限流的景点的闸机发送关闭指令,以阻止游客进入当前需要限流的景点,并保存限流景点信息;
所述规划模块63,具体用于基于所述目标游客的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,以及所述保存的限流景点信息,为所述目标游客规划旅游线路。
所述确定模块64,具体用于根据以下步骤预测各个景点在未来预设时间内的游客流量:
获取所述任一景点在与所述未来预设时间范围匹配的历史时间范围内的历史游客流量;
根据获取的所述历史游客流量,以及预先训练出的游客流量预测模型,预测所述任一景点在未来预设时间范围内的游客流量。
可选地,所述规划模块63,具体用于根据以下步骤为所述目标游客规划旅游线路:
基于所述目标游客的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客匹配待游览的多个景点;
根据为所述目标游客匹配的待游览的多个景点,为所述目标游客规划依次到达所述多个景点的旅游线路。
可选地,所述规划模块63,具体用于根据以下步骤为所述目标游客规划旅游线路:
基于所述目标游客的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客匹配当前待游览的一个景点;
根据为所述目标游客匹配的当前待游览的一个景点,为所述目标游客规划到达该景点的旅游线路;
所述规划模块63为所述目标游客规划到达当前待游览的一个景点的旅游线路之后,还用于在预测到所述目标游客在所述当前待游览的一个景点游览结束之后,获取所述目标游客当前的身体健康参数,并基于所述目标游客当前的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客匹配待游览的下一个景点,并为所述目标游客规划到达所述下一个景点的旅游线路。
可选地,所述规划模块63为所述目标游客规划旅游线路之后,还包括:
若确定所述目标游客的行进路线偏离规划的所述旅游线路,则获取所述目标游客当前的身体健康参数,并基于所述目标游客当前所在的位置信息、当前的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客重新规划旅游线路。
采用本申请实施例提供的景点路线规划装置60,一方面,可以综合考虑目标游客的身体健康参数、个体特征等实际情况,结合景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为目标游客选择合适的景点进行游览,并为目标游客规划游览景点的旅游线路,从而可以为目标游客寻找景点以及高效地游览景区内景点提供便利,为目标游客提供个性化的游览路线;另一方面,还可以实时根据目标游客的位置,在目标游客未按照推荐的旅游线路行进时,可以重新为目标游客规划新的旅游线路,及时为目标游客调整旅游线路,为目标游客游览景点提供便利。
本申请实施例还提供了一种景点路线规划系统70,如图7所示,所述系统70包括:安装在景区内的摄像装置71、佩戴在游客身上的智能穿戴设72以及边缘计算服务器73。
所述摄像装置71,用于获取景区内目标游客的图像信息,并将获取的图像信息传输给所述边缘计算服务器;
所述智能穿戴设备72,用于检测所述目标游客的身体健康参数,并将检测的身体健康参数传输给所述边缘计算服务器;
所述边缘计算服务器73,用于在获取目标游客的图像信息及身体健康参数后,基于获取的所述图像信息,提取所述目标游客的个体属性,并基于所述目标游客的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客规划旅游线路。
在具体实施中,所述系统70还包括:无线信号收发器74;
所述智能穿戴设备72,具体用于将检测的身体健康参数通过所述无线信号接收器传输给所述边缘计算服务器73。
这里,摄像装置71可以与边缘计算服务器73通过有线方式进行信息传输,无线信号收发器74可以与边缘计算服务器73通过无线方式进行信息传输。
进一步地,所述个体属性包括性别和年龄;
所述边缘计算服务器73具体用于根据以下步骤为所述目标游客规划旅游线路:
根据所述目标游客的性别和年龄,在健康信息库中获取与所述性别和年龄匹配的健康标准;
通过将获取的所述目标游客的身体健康参数与所述健康标准进行比对,确定当前所述目标游客当前的身体状况;
根据所述目标游客当前的身体状况、所述目标游客的性别和年龄,以及所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客规划旅游线路。
进一步地,所述边缘计算服务器73,还用于获取所述景区内各个景点当前的游客流量;根据各个景点当前的游客流量,以及预测的各个景点在未来预设时间范围内的游客流量,确定当前需要限流的景点;向当前需要限流的景点的闸机发送关闭指令,以阻止游客进入当前需要限流的景点,并保存限流景点信息;
所述边缘计算服务器73,具体用于基于所述目标游客的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,以及所述保存的限流景点信息,为所述目标游客规划旅游线路。
所述边缘计算服务器73,具体用于根据以下步骤预测各个景点在未来预设时间内的游客流量:
获取所述任一景点在与所述未来预设时间范围匹配的历史时间范围内的历史游客流量;
根据获取的所述历史游客流量,以及预先训练出的游客流量预测模型,预测所述任一景点在未来预设时间范围内的游客流量。
所述边缘计算服务器73具体用于根据以下步骤为所述目标游客规划旅游线路:
基于所述目标游客的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客匹配待游览的多个景点;
根据为所述目标游客匹配的待游览的多个景点,为所述目标游客规划依次到达所述多个景点的旅游线路。
所述边缘计算服务器73具体用于根据以下步骤为所述目标游客规划旅游线路:
基于所述目标游客的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客匹配当前待游览的一个景点;
根据为所述目标游客匹配的当前待游览的一个景点,为所述目标游客规划到达该景点的旅游线路;
所述边缘计算服务器73,还用于在预测到所述目标游客在所述当前待游览的一个景点游览结束之后,获取所述目标游客当前的身体健康参数,并基于所述目标游客当前的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客匹配待游览的下一个景点,并为所述目标游客规划到达所述下一个景点的旅游线路。
所述边缘计算服务器73,还用于若确定所述目标游客的行进路线偏离规划的所述旅游线路,则获取所述目标游客当前的身体健康参数,并基于所述目标游客当前所在的位置信息、当前的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客重新规划旅游线路。
如图8所示,为本申请实施例所提供的一种电子设备80的结构示意图,包括:处理器81、存储器82和总线83;
所述存储器存储82有所述处理器81可执行的机器可读指令,当电子设备运行时,所述处理器81与所述存储器82之间通过总线83通信,所述机器可读指令被所述处理器81执行时执行如下处理:
获取目标游客的图像信息及身体健康参数;
基于获取的所述图像信息,提取所述目标游客的个体属性;
基于所述目标游客的身体健康参数、所述个体属性以及所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客规划旅游线路。
在具体实施中,上述处理器81执行的处理中,所述个体属性包括性别和年龄;
所述基于所述目标游客的身体健康参数、所述个体属性以及所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客规划旅游线路,包括:
根据所述目标游客的性别和年龄,在健康信息库中获取与所述性别和年龄匹配的健康标准;
通过将获取的所述目标游客的身体健康参数与所述健康标准进行比对,确定当前所述目标游客当前的身体状况;
根据所述目标游客当前的身体状况、所述目标游客的性别和年龄,以及所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客规划旅游线路。
在具体实施中,上述处理器81执行的处理中,所述获取所述景区内各个景点当前的游客流量;
根据各个景点当前的游客流量,以及预测的各个景点在未来预设时间范围内的游客流量,确定当前需要限流的景点;
向当前需要限流的景点的闸机发送关闭指令,以阻止游客进入当前需要限流的景点,并保存限流景点信息;
所述为所述目标游客规划旅游线路,包括:
基于所述目标游客的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,以及所述保存的限流景点信息,为所述目标游客规划旅游线路。
在具体实施中,上述处理器81执行的处理中,根据以下步骤预测各个景点在未来预设时间内的游客流量:
获取所述任一景点在与所述未来预设时间范围匹配的历史时间范围内的历史游客流量;
根据获取的所述历史游客流量,以及预先训练出的游客流量预测模型,预测所述任一景点在未来预设时间范围内的游客流量。
在具体实施中,上述处理器81执行的处理中,所述为所述目标游客规划旅游线路,包括:
基于所述目标游客的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客匹配待游览的多个景点;
根据为所述目标游客匹配的待游览的多个景点,为所述目标游客规划依次到达所述多个景点的旅游线路。
在具体实施中,上述处理器81执行的处理中,所述为所述目标游客规划旅游线路,包括:
基于所述目标游客的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客匹配当前待游览的一个景点;
根据为所述目标游客匹配的当前待游览的一个景点,为所述目标游客规划到达该景点的旅游线路;
为所述目标游客规划到达当前待游览的一个景点的旅游线路之后,还包括:
在预测到所述目标游客在所述当前待游览的一个景点游览结束之后,获取所述目标游客当前的身体健康参数,并基于所述目标游客当前的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客匹配待游览的下一个景点,并为所述目标游客规划到达所述下一个景点的旅游线路。
在具体实施中,上述处理器81执行的处理中,所述为所述目标游客规划旅游线路之后,还包括:
若确定所述目标游客的行进路线偏离规划的所述旅游线路,则获取所述目标游客当前的身体健康参数,并基于所述目标游客当前所在的位置信息、当前的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客重新规划旅游线路。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时执行上述任一实施例景点路线规划的方法的步骤。
具体地,该存储介质能够为通用的存储介质,如移动磁盘、硬盘等,该存储介质上的计算机程序被运行时,能够执行上述景点路线规划的方法,从而解决目前不能针对目标游客的实际情况及景区内景点的实际情况,为目标游客提供个性化景点游览路线的问题,进而为目标游客游览景区内的景点提供便利。
本申请实施例所提供的景点路线规划的方法的计算机程序产品,包括存储了程序代码的计算机可读存储介质,程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中的方法,具体实现可参见方法实施例,在此不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统和装置的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (11)

1.一种景点路线规划方法,其特征在于,应用于边缘计算服务器,所述方法包括:
获取目标游客的图像信息及身体健康参数;
基于获取的所述图像信息,提取所述目标游客的个体属性;
基于所述目标游客的身体健康参数、所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客规划旅游线路。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述目标游客的身体健康参数、所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客规划旅游线路,包括:
根据所述目标游客的个体属性,在健康信息库中获取与所述个体属性匹配的健康标准;
通过将获取的所述目标游客的身体健康参数与所述健康标准进行比对,确定当前所述目标游客当前的身体状况;
根据所述目标游客当前的身体状况、所述个体属性,以及所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客规划旅游线路。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述目标游客的身体健康参数、所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客规划旅游线路,包括:
根据所述目标游客的身体健康参数及个体属性,利用预先训练的体能预测模型预测所述目标游客当前的身体状况;所述体能预测模型为基于多个游客样本的身体健康参数、个体属性及真实的身体状况训练得到的;
根据所述目标游客当前的身体状况、所述目标游客的个体属性,以及所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客规划旅游线路。
4.根据权利要求1至3任一所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取所述景区内各个景点当前的游客流量;
根据各个景点当前的游客流量,以及预测的各个景点在未来预设时间范围内的游客流量,确定当前需要限流的景点;
向当前需要限流的景点的闸机发送关闭指令,以阻止游客进入当前需要限流的景点,并保存限流景点信息;
所述为所述目标游客规划旅游线路,包括:
基于所述目标游客的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量、所述保存的限流景点信息及景点游览难度指数,为所述目标游客规划旅游线路。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据以下步骤预测各个景点在未来预设时间内的游客流量:
获取所述任一景点在与所述未来预设时间范围匹配的历史时间范围内的历史游客流量;
根据获取的所述历史游客流量,以及预先训练出的游客流量预测模型,预测所述任一景点在未来预设时间范围内的游客流量。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述为所述目标游客规划旅游线路,包括:
基于所述目标游客的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客匹配待游览的多个景点;
根据为所述目标游客匹配的待游览的多个景点,为所述目标游客规划到达所述待游览的多个景点中当前待游览的一个景点的旅游线路;
为所述目标游客规划到达所述待游览的多个景点中当前待游览的一个景点的旅游线路之后,还包括:
在预测到所述目标游客在所述当前待游览的一个景点游览结束之后或确定所述目标游客的行进路线偏离规划的所述旅游线路后,获取所述目标游客当前的身体健康参数,并基于所述目标游客当前所在的位置信息、当前的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客重新规划旅游线路。
7.一种景点路线规划系统,其特征在于,所述系统包括安装在景区内的摄像装置、佩戴在游客身上的智能穿戴设备、以及边缘计算服务器;
所述摄像装置,用于获取景区内目标游客的图像信息,并将获取的图像信息传输给所述边缘计算服务器;
所述智能穿戴设备,用于检测所述目标游客的身体健康参数,并将检测的身体健康参数传输给所述边缘计算服务器;
所述边缘计算服务器,用于在获取目标游客的图像信息及身体健康参数后,基于获取的所述图像信息,提取所述目标游客的个体属性,并基于所述目标游客的身体健康参数、所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客规划旅游线路。
8.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,所述系统还包括无线信号收发器;
所述智能穿戴设备具体用于将检测的身体健康参数通过所述无线信号接收器传输给所述边缘计算服务器。
9.一种景点路线规划装置,其特征在于,所述装置包括:获取模块、提取模块和规划模块;其中,
所述获取模块,用于获取目标游客的图像信息及身体健康参数;
所述提取模块,用于基于获取的所述图像信息,提取所述目标游客的个体属性;
所述规划模块,用于基于所述目标游客的身体健康参数和所述个体属性、所述景区内各个景点的游客流量及景点游览难度指数,为所述目标游客规划旅游线路。
10.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器、存储器和总线,所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当电子设备运行时,所述处理器与所述存储器之间通过总线通信,所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1~6任一所述方法的步骤。
11.一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1~6任一所述方法的步骤。
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