城市大脑 | 智慧旅游出行解决方案

简介: 本文介绍了城市大脑 | 智慧旅游出行解决方案的方案概述,方案价值及优势以及最佳实践。

6616DB78-440F-45a7-ACEA-A21BFFC56B96.png

方案概述

随着数字经济的崛起,越来越多的人选择自由行,对旅游产业的数据融合、数据智能服务的需求越来越强。通
过数据的打通,充分协同交通管理、公共出行、城管停车、治安平安等能力,实现“多游一小时、多留一天”等业
务目标,驱动提升政府行业监管能力、旅游产业营销效能、公众旅游服务体感。

1.png

Ⅰ.交通旅游融合

①数字旅游专线
通过区分旅游出行人群及轨迹,进行旅游小区划分和旅游人群OD分析,对高频出行轨迹及热门一日两日游线路进行匹配,给出数字旅游直达专线推荐建议,并给出合理的排班、站点建议,对数字旅游专线日常运营情况进行监控。
2.png

②自驾游分析
通过对交通卡口数据的深度分析挖掘,对自驾游出行人群的轨迹进行分析,刻画自驾游出行人群画像、监测热
门目的地,辅助进行旅游产品精准营销。

3.png

③智能行程规划
对于多目的地的一日游/两日游/三日游进行联程规划,实现个性化化标签约束、最短路径算法、实时路径优化。

4.png

④景区停车诱导
对于景区停车场实时泊位使用情况进行监测,对余位进行预测并进行景区及周边停车场的停车诱导。

5.png

Ⅱ.Itrip 客流及画像

对于景区停车场实时泊位使用情况进行监测,对余位进行预测并进行景区及周边停车场的停车诱导。利用地图
LBS定位等互联网数据,进行景区实时客流实时监测,刻画客流画像,进行舆情监控等。
6.png

方案价值及优势

①多游一小时

提高游览转场的效率。持续推进“数字旅游专线”的建设,在交通枢纽、集散中心以及景区建立人流疏散点,开通“数字旅游专线”共享大巴,游客利用移动端平台预定,实现从市区(热门)景区到郊区(其他)景区快速串联。

智能引导游览路径。通过探针、视频监控、闸机、互联网数据等方式精准地探测景区实时人流,并将数据接入城
市大脑文旅系统以及应急系统,当景区接近饱和人流时,提前预警并通过微信、短信、高德等渠道通知游客,将游客疏导至周边景区,提升游客的游览效率。
②多留一天
通过自驾游分析等精准营销的建设,推出城市旅游名片(1日游/2日游/3日游套票)等精细化旅游产品,提
升旅游体感,实现停留意愿提升。

最佳实践

杭州城市大脑 – 文旅
杭州城市大脑文旅系统面向政府监管、产业服务、公众服务三个方面建设了三大平台,文化、旅游、交通多方位融合,囊括景区、酒店、旅行社、文化资源、会展旅游等行业监管,监管数据反哺产业提供产业数据支撑,同时给公众用户提供“杭州城市旅游一卡通”、“找酒店”、“找空房”、“智能行程规划”等多样旅游服务。

7.png

欢迎扫码加入阿里云城市大脑·数字政府学习交流钉钉群 群号:31641831

技术圈二维码.JPG

加入钉钉群可享有以下权益↓
入群权益.jpg

相关文章
|
前端开发
修改Ant Design 按钮的样式
修改Ant Design 按钮的样式
1607 0
|
数据采集 算法 小程序
MaaS一体化绿色出行服务,实现城市交通出行碳中和
和管理交通相关服务,以满足消费者的出行需求。旨在深刻理解公众的出行需求,将各种交通模式整合在统一的服务体系与平台上,利用大数据进行决策,以优化资源配置,满足出行者多样化出行需求,并通过统一的互联网应用对外提供服务。
3976 0
MaaS一体化绿色出行服务,实现城市交通出行碳中和
|
关系型数据库 MySQL Linux
【Linux环境】centos安装mysql5.7.26报 ./mysqld: error while loading shared libraries: libaio.so.1: cannot op
【Linux环境】centos安装mysql5.7.26报 ./mysqld: error while loading shared libraries: libaio.so.1: cannot op
2223 0
|
SQL 人工智能 安全
MCP 的 AI 好搭档
本文介绍了MCP(模型上下文协议)及其在AI领域的应用前景。MCP由Anthropic公司推出,通过标准化通信协议实现AI与数据源间的安全隔离,解决了传统AI应用中的数据隐私和安全问题。文章探讨了从LLM到MCP的进化过程,并分析了其面临的挑战,如算力不足和开放性需求。Serverless技术被提出作为解决这些问题的方案,提供弹性算力和支持安全沙箱环境。最后,文章提供了如何一键部署热门MCP Server的教程,帮助开发者快速上手并体验该协议的实际应用效果。
1044 113
|
消息中间件 存储 算法
一文详解 RocketMQ 如何利用 Raft 进行高可用保障
一文详解 RocketMQ 如何利用 Raft 进行高可用保障
464 1
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
从人工智能到大模型的演变
本文概述了人工智能从早期的规则基础系统到现代大模型的演变过程,涵盖了符号主义、专家系统、统计学习、深度学习、自然语言处理以及大模型的出现与应用,分析了各阶段的关键技术和面临的挑战,展望了未来的发展方向。
1078 3
|
关系型数据库 MySQL
MySQL 8.0 - Authentication plugin ‘caching_sha2_password‘ cannot be loaded 原因及解决办法
MySQL 8.0 - Authentication plugin ‘caching_sha2_password‘ cannot be loaded 原因及解决办法
771 1
|
消息中间件 Kafka 程序员
Kafka面试必备:深度解析Replica副本的作用与机制
**Kafka的Replica副本是保证数据可靠性的关键机制。每个Partition有Leader和Follower副本,Leader处理读写请求及管理同步,Follower被动同步并准备成为新Leader。从Kafka 2.4开始,Follower在完全同步时也可提供读服务,提升性能。数据一致性通过高水位机制和Leader Epoch机制保证,后者更精确地判断和恢复数据一致性,增强系统容错能力。**
756 1
|
API 开发者 Docker
python中版本不兼容问题
【5月更文挑战第3天】python中版本不兼容问题
2302 2
|
存储 数据采集 运维
日志服务(SLS)测评
在本次测评中,我将对日志服务SLS产品进行全面评估,主要从以下四个方面展开。首先,我将进行功能测试,基于之前参加的两次训练实验,对其功能进行评估。其次,我将与其他数据分析&可观测性产品进行比较,以了解SLS的优势和差异。然后,我将进行成本与收益分析,探讨SLS作为一站式的可观测数据存储分析平台所带来的成本节约和收益提升。最后,我将对SLS进行简要总结,并提出一些期待,希望能够为用户提供有用的参考信息。
1175 58