本發(fā)明涉及智慧旅游管理，具體涉及一種基于多模態(tài)和移動信令的客流量估算方法。

背景技術(shù)：

1、隨著旅游業(yè)的快速發(fā)展，旅游景區(qū)的客流量逐年增長，如何科學(xué)合理地管理旅游景區(qū)的人（客）流成為一個重要問題。傳統(tǒng)的客流量監(jiān)測方法主要依賴單一數(shù)據(jù)源（如票務(wù)系統(tǒng)或人工統(tǒng)計），存在數(shù)據(jù)滯后、精度低、覆蓋范圍有限等問題。例如，票務(wù)數(shù)據(jù)無法反映未購票游客的流動情況，視頻監(jiān)控受限于設(shè)備部署密度和視角盲區(qū)，卡口道閘數(shù)據(jù)則難以捕捉游客在景區(qū)內(nèi)的動態(tài)分布。此外，現(xiàn)有技術(shù)缺乏多源數(shù)據(jù)的有效融合機制，導(dǎo)致預(yù)測模型魯棒性不足，難以應(yīng)對節(jié)假日或突發(fā)事件下的客流波動。

2、移動信令數(shù)據(jù)作為新興數(shù)據(jù)源，可提供用戶實時位置信息，但其單獨使用存在信號漂移、基站覆蓋范圍不匹配等問題。因此，如何將多模態(tài)數(shù)據(jù)（如視頻、票務(wù)、卡口數(shù)據(jù)）與移動信令數(shù)據(jù)深度融合，構(gòu)建動態(tài)權(quán)重分配模型，并實現(xiàn)精準(zhǔn)的客流估算與預(yù)警，成為亟待解決的技術(shù)問題。

3、因此，本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)和移動信令的客流量估算方法，以解決上述問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對上述情況，為克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，本發(fā)明提供了一種基于多模態(tài)和移動信令的客流量估算方法，解決現(xiàn)有景區(qū)客流量估算偏差大，不能反映實際客流量的問題。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案為：一種基于多模態(tài)和移動信令的客流量估算方法，所述方法包括：獲取目標(biāo)景區(qū)的多源數(shù)據(jù)源客流量數(shù)據(jù)，根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)源客流量數(shù)據(jù)構(gòu)建第一客流量預(yù)測模型，所述多源數(shù)據(jù)源包括景區(qū)停車場視頻數(shù)據(jù)、景區(qū)卡口道閘數(shù)據(jù)、景區(qū)內(nèi)視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)及景區(qū)票務(wù)數(shù)據(jù)；基于預(yù)設(shè)的移動信令采信策略，獲取目標(biāo)景區(qū)的有效移動信令數(shù)據(jù)，將有效移動信令數(shù)據(jù)與第一客流量預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果進行融合，構(gòu)建第二客流量預(yù)測模型；基于第二客流量預(yù)測模型對目標(biāo)景區(qū)的客流量進行估算，得到客流量估算結(jié)果，在連續(xù)的監(jiān)測周期內(nèi)，若任意兩個相鄰時間段內(nèi)的估算結(jié)果均達到預(yù)警閾值，則觸發(fā)預(yù)警信號，并將客流量估算結(jié)果對應(yīng)的預(yù)警級別信息推送至管理終端。

3、本申請的進一步改進在于，在所述根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)源客流量數(shù)據(jù)構(gòu)建第一客流量預(yù)測模型之前，還包括：對多源數(shù)據(jù)進行時空對齊和異常值清洗，通過時間戳統(tǒng)一各數(shù)據(jù)源的時間基準(zhǔn)，對缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法填補；基于歷史數(shù)據(jù)計算各數(shù)據(jù)源的初始權(quán)重，權(quán)重分配規(guī)則為：卡口道閘數(shù)據(jù)權(quán)重大于視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)權(quán)重，視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)權(quán)重大于票務(wù)數(shù)據(jù)權(quán)重，票務(wù)數(shù)據(jù)權(quán)重大于停車場數(shù)據(jù)權(quán)重。

4、本申請的進一步改進在于，所述基于歷史數(shù)據(jù)計算各數(shù)據(jù)源的初始權(quán)重的方法，包括：基于歷史數(shù)據(jù)中各數(shù)據(jù)源的預(yù)測值與實際客流量的偏差，確定各數(shù)據(jù)源的準(zhǔn)確率，通過皮爾遜相關(guān)系數(shù)確定各數(shù)據(jù)源歷史數(shù)據(jù)與真實客流量之間的線性相關(guān)性；根據(jù)各數(shù)據(jù)源的準(zhǔn)確率與相關(guān)系數(shù)的加權(quán)綜合得分分配初始權(quán)重；采用梯度下降法動態(tài)調(diào)整權(quán)重，并以最小化預(yù)測誤差率作為目標(biāo)函數(shù)進行優(yōu)化，當(dāng)連續(xù)若干次迭代的誤差率下降幅度小于預(yù)設(shè)閾值時終止優(yōu)化，輸出最終權(quán)重分配結(jié)果。

5、本申請的進一步改進在于，所述第一客流量預(yù)測模型的表達式為：

6、（1），

7、在表達式（1），表示第一預(yù)測客流量，表示第個數(shù)據(jù)源對客流量預(yù)測的貢獻權(quán)重，通過歷史數(shù)據(jù)計算各數(shù)據(jù)源的準(zhǔn)確率和相關(guān)系數(shù)獲得，表示第個數(shù)據(jù)源的實時數(shù)據(jù)，表示時間對客流量的影響因子，表示天氣對客流量的影響因子。

8、本申請的進一步改進在于，所述預(yù)設(shè)的移動信令采信策略包括日常模式、節(jié)假日模式和應(yīng)急模式；若移動信令采信策略為日常模式，則以目標(biāo)景區(qū)區(qū)域范圍外基站的覆蓋扇區(qū)的第一半徑作為基站扇面的覆蓋范圍，以目標(biāo)景區(qū)區(qū)域范圍內(nèi)基站的覆蓋扇區(qū)的第二半徑作為基站扇面的覆蓋范圍，且第二半徑大于第一半徑，采集第一半徑范圍內(nèi)和第二半徑范圍內(nèi)的活躍信令id數(shù)量，作為有效移動信令數(shù)據(jù)；若移動信令采信策略為節(jié)假日模式，則以目標(biāo)景區(qū)區(qū)域范圍外基站的覆蓋扇區(qū)的第一半徑為圓心，在原有覆蓋扇區(qū)角度上擴展覆蓋角度，形成擴展覆蓋范圍，采集擴展覆蓋范圍和以目標(biāo)景區(qū)區(qū)域范圍內(nèi)基站的覆蓋扇區(qū)的第二半徑作為基站扇面的覆蓋范圍內(nèi)的活躍信令id數(shù)量，作為有效移動信令數(shù)據(jù)；若移動信令采信策略為應(yīng)急模式，則以目標(biāo)景區(qū)區(qū)域范圍外基站的覆蓋扇區(qū)的第一半徑為圓心，在原有覆蓋扇區(qū)角度上擴展覆蓋角度至360°，形成全覆蓋范圍，采集全覆蓋范圍和以目標(biāo)景區(qū)區(qū)域范圍內(nèi)基站的覆蓋扇區(qū)的第二半徑作為基站扇面的覆蓋范圍內(nèi)的活躍信令id數(shù)量，作為有效移動信令數(shù)據(jù)。

9、本申請的進一步改進在于，所述預(yù)設(shè)的移動信令采信策略轉(zhuǎn)換的觸發(fā)條件為：若第一半徑范圍內(nèi)和第二半徑范圍內(nèi)的活躍信令id數(shù)量與景區(qū)卡口道閘采集的客流數(shù)量之間的比值達到預(yù)設(shè)閾值，則由日常模式轉(zhuǎn)換為節(jié)假日模式；若景區(qū)停車場占有率達到預(yù)警閾值或當(dāng)日為法定節(jié)假日，則由節(jié)假日模式轉(zhuǎn)換為應(yīng)急模式。

10、本申請的進一步改進在于，所述的第二客流量預(yù)測模型的表達式為：

11、（2），

12、在表達式（2）中，表示最終客流量估算值，表示第一預(yù)測客流量，表示活躍信令id數(shù)量，表示融合系數(shù)，取值范圍為0.6-0.8。

13、本申請的進一步改進在于，所述預(yù)警級別信息包括黃色預(yù)警、紅色預(yù)警和爆表預(yù)警；若最終客流量估算值達到景區(qū)的滿負(fù)荷設(shè)計的第一閾值，則發(fā)送黃色預(yù)警信息至管理終端；若最終客流量估算值達到景區(qū)的滿負(fù)荷設(shè)計的第二閾值，則發(fā)送紅色預(yù)警信息至管理終端；若最終客流量估算值達到景區(qū)的滿負(fù)荷設(shè)計的第三閾值，則發(fā)送爆表預(yù)警信息至管理終端。

14、本發(fā)明的有益效果為：通過整合多模態(tài)數(shù)據(jù)（如視頻、票務(wù)、卡口數(shù)據(jù)）與移動信令數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)間的互補與增強，有效解決了傳統(tǒng)客流量監(jiān)測方法中存在的數(shù)據(jù)滯后、精度低、覆蓋范圍有限等問題。同時，通過構(gòu)建動態(tài)權(quán)重分配模型，根據(jù)數(shù)據(jù)源的準(zhǔn)確率和線性相關(guān)性動態(tài)調(diào)整權(quán)重，提高了預(yù)測模型的魯棒性和適應(yīng)性，使其能夠更準(zhǔn)確地反映旅游景區(qū)的實際客流量情況。此外，本發(fā)明還通過預(yù)設(shè)的移動信令采信策略，根據(jù)不同場景下的需求靈活調(diào)整信令數(shù)據(jù)的采集范圍，進一步提高了客流估算的精準(zhǔn)度和實用性。最終，通過實現(xiàn)對客流量的精準(zhǔn)估算與預(yù)警，為旅游景區(qū)的管理和決策提供了有力的數(shù)據(jù)支持，有助于提升旅游景區(qū)的運營效率和游客體驗。

技術(shù)特征：

1.基于多模態(tài)和移動信令的客流量估算方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)和移動信令的客流量估算方法，其特征在于，在所述根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)源客流量數(shù)據(jù)構(gòu)建第一客流量預(yù)測模型之前，還包括：對多源數(shù)據(jù)進行時空對齊和異常值清洗，通過時間戳統(tǒng)一各數(shù)據(jù)源的時間基準(zhǔn)，對缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法填補；基于歷史數(shù)據(jù)計算各數(shù)據(jù)源的初始權(quán)重，權(quán)重分配規(guī)則為：卡口道閘數(shù)據(jù)權(quán)重大于視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)權(quán)重，視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)權(quán)重大于票務(wù)數(shù)據(jù)權(quán)重，票務(wù)數(shù)據(jù)權(quán)重大于停車場數(shù)據(jù)權(quán)重。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于多模態(tài)和移動信令的客流量估算方法，其特征在于，所述基于歷史數(shù)據(jù)計算各數(shù)據(jù)源的初始權(quán)重的方法，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于多模態(tài)和移動信令的客流量估算方法，其特征在于，所述第一客流量預(yù)測模型的表達式為：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于多模態(tài)和移動信令的客流量估算方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)的移動信令采信策略包括日常模式、節(jié)假日模式和應(yīng)急模式；

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于多模態(tài)和移動信令的客流量估算方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)的移動信令采信策略轉(zhuǎn)換的觸發(fā)條件為：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于多模態(tài)和移動信令的客流量估算方法，其特征在于，所述的第二客流量預(yù)測模型的表達式為：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于多模態(tài)和移動信令的客流量估算方法，其特征在于，所述預(yù)警級別信息包括黃色預(yù)警、紅色預(yù)警和爆表預(yù)警；

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及智慧旅游管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于多模態(tài)和移動信令的客流量估算方法，包括獲取目標(biāo)景區(qū)的多源數(shù)據(jù)源客流量數(shù)據(jù)，根據(jù)所述多源數(shù)據(jù)源客流量數(shù)據(jù)構(gòu)建第一客流量預(yù)測模型；基于預(yù)設(shè)的移動信令采信策略，獲取目標(biāo)景區(qū)的有效移動信令數(shù)據(jù)，將有效移動信令數(shù)據(jù)與第一客流量預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果進行融合，構(gòu)建第二客流量預(yù)測模型；基于第二客流量預(yù)測模型對目標(biāo)景區(qū)的客流量進行估算，得到客流量估算結(jié)果，在連續(xù)的監(jiān)測周期內(nèi)，若任意兩個相鄰時間段內(nèi)的估算結(jié)果均達到預(yù)警閾值，則觸發(fā)預(yù)警信號，并將客流量估算結(jié)果對應(yīng)的預(yù)警級別信息推送至管理終端。解決現(xiàn)有景區(qū)客流量統(tǒng)計中數(shù)據(jù)偏差大，不能反映實際客流量的問題。

技術(shù)研發(fā)人員：童良勇,許自信,王靖銘,鐘國昌
受保護的技術(shù)使用者：浙江寶興智慧城市建設(shè)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15