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電子論文

人工智能在智慧景區管理中的應用現狀與前景初探

時間:2019年09月24日 所屬分類:電子論文 點擊次數:

摘要:國內外在智慧城市、智慧旅游、智慧景區等方面的研究已有較多進展,在大數據、人工智能、機器學習等相關領域的研究較為豐富,其研究成果、基礎理論、方法技術等均打下一定的基

  摘要:國內外在智慧城市、智慧旅游、智慧景區等方面的研究已有較多進展,在大數據、人工智能、機器學習等相關領域的研究較為豐富,其研究成果、基礎理論、方法技術等均打下一定的基礎。智慧景區規劃管理嘗試在人工智能領域發揮學科優勢,在學術研究中借助機器學習,探索規劃決策的新規則與新模型,構建完備的智慧景區管理體系,對于完善我國的景區智能化,提高個性化服務水平,提升風景園林專業的發展水準具有重要的戰略意義,也是響應國家政策、順應時代潮流的必然趨勢。

  關鍵詞:人工智能;智慧景區;景區規劃;智慧旅游;智慧景區規劃管理

人工智能

  引言

  2008年IBM在紐約外交關系會上首次提出了“智慧地球”的概念,指出智慧地球的核心是以一種更智慧的方式通過利用新一代信息技術來改變政府、公司和人們交互的方式,以提高交互的明確性、效率、靈活性和響應速度。2009年11月,國務院下發的《關于加快發展旅游業的意見》中決定將旅游業培育成國家經濟的戰略性支柱產業和人民群眾更加滿意的現代服務業,為我國旅游業的迅猛發展提供了政策支持。

  在建設“智慧城市”“智慧旅游”的背景下,隨著國家對人工智能產業的號召與推動,順應時代與技術的發展,作為旅游業核心要素之一的景區規劃、設計、建設產業首先產生了“數字景區”的概念[1],為了打破“數字景區”建設的瓶頸,更好地利用大數據、移動互聯網、人工智能等技術條件,“智慧景區”應運而生。

  2017年7月,國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》,要求構建開放協同的人工智能科技創新體系,開展跨學科原創性、非共識探索性研究,推動人工智能算法、模型發展的機器學習等與其他學科的交叉融合,并在城市建設領域提出“智慧城市”的概念,通過城市大數據實現對城市基礎設施和城市綠地、濕地等重要生態要素的全面感知以及對城市復雜系統運行的深度認識。從中國長遠發展而論,廣袤國土上的自然與人文景觀是國家資源的重要組成部分,是大自然和先輩留下的珍貴遺產,景區規劃與建設對國家的文化傳承、生態保護、科普教育、經濟發展等均有重大意義。

  因此,智慧景區規劃嘗試在人工智能領域發揮學科優勢,在學術研究中借助機器學習,探索規劃決策的新規則與新模型,是響應國家政策、順應時代潮流的必然趨勢。在此基礎上,分析、梳理、評述人工智能在智慧景區規劃管理中的應用現狀與前景,對景觀規劃管理的變革具有一定的指導作用,對推動旅游產業發展、提升景區規劃管理科學性、促進技術應用具有重要意義。

  一、相關研究發展概述

  (一)大數據研究進展

  1.研究進展

  國外研究在大數據處理工具與平臺技術上起步較早,在大數據獲取與處理技術方面優勢在于較開放的政府數據支持、Google商業地理信息數據平臺及社交網絡平臺[2]。

  更多的學者利用GPS設備進行數據收集研究,并開發了如活動數據輸入、移動路徑計算及數據分析與顯示的數據平臺系統[3],具有LBS日志集成的移動居民時空數據的調查系統[4],可在Google地圖中可視化數據處理的引擎軟件,尤其是網絡數據挖掘方面較多的采用網絡爬蟲及Twitter等社交平臺采集數據。

  國內在智慧城市與智慧景區的發展政策支持下,在城市規劃與景區規劃管理中已經展開了對大數據的收集與應用,較常見的是通過二維碼、傳感器及RFID實現對景區時空數據的分析,為景區管理與服務提供相應數據支持;或通過建立旅游大數據中心來聯合采集數據,預測景區客流量及相關道路情況,研究擁堵預警機制。國內較為新型的數據收集與處理方式為采用商業化的出租車或網約車平臺數據進行出行模擬與方向認定[5]。

  在大數據應用方面更多的仍是強調傳統數理統計學分析下的大數據政府應用與規劃設計,并已有基于大數據基礎的城市總體規劃編制實踐。大數據分析輔助規劃設計的方法上有分布式大數據規劃方法、適應性大數據空間分析模型、大數據動態監測城市規劃評估等方法創新。

  2.評述

  大數據采集、統計、運算方法已相對成熟,結合智慧景區規劃決策仍需增加針對景點、游客的數據收集框架研究、數據庫指標體系研究、數據庫指標關聯性與增長性研究等。現有的二維碼采集需要游客配合,傳感器采集需要高精度的識別設備,盡管能為景區管理與服務提供支持,但仍需改進為智能手環等更便捷準確的方式才可為景區規劃提供更有力的數據支撐;在城市范圍內通過大數據對車輛路徑模擬預測等城市規劃的大數據輔助分析可為景區景點、道路分析提供借鑒,但由于景區生態與游客行為等特殊要素,考慮景區時空變化的長期性,仍需風景園林專業的全面參與。

  (二)人工智能與機器學習研究進展

  1.研究進展

  機器學習是大數據與人工智能研究發展到一定階段的必然產物。近十年來,深度學習在機器學習的基礎上加深了抽象化過程的迭代,卷積神經網絡是深度學習的核心算法,它實現了尤其對圖像類數據的深入洞悉和特征刻畫,相關技術發明大幅提升了卷積模型訓練效率,突破了長期困擾該模型投入應用的瓶頸[6],輔以日趨經濟化的高性能計算成本等利好因素,深度學習的應用級產品不斷推陳出新,逐漸在音頻視頻處理、信息提煉、物體識別和自然語言分析學習等領域拓展推廣。國外人工智能與機器學習在規劃管理中起步較早,但20世紀80年代提出的元胞自動機和多智體等經典算法的內核、決策仿真的變量個數和邊界條件復雜度都有很大局限性[7]。

  為進一步獲得模擬仿真能力的提升,以PARAMICS系統VISSIM系統為代表的并行化計算是目前常用的技術路線。基于元胞自動機的城市用地模擬的并行化效率提升與其在區域規劃中的應用,也成為學術研討熱點。建筑設計方面主要研究人工智能豐富建筑設計內容,包括基于案例的建筑設計,建筑風格學習的模式識別和建筑風格多樣性和復雜性的機器學習。結合人工智能的虛擬現實應用[8],在規劃設計管理應用[9]、災害空間識別、規劃設計文本挖掘與卷積神經網絡對城市要素判讀方面均有相關研究。

  目前Google公司的機器學習底層技術已經通過TensorFlow開源項目免費公開使用,將成為未來景區規劃便捷與經濟的研究工具。其他著名的機器學習框架還有Sci-kit-Learn、Weka、Theano、Torch、Caffe等。國內的人工智能與機器學習在目前國內規劃行業正緊隨人工智能與機器學習的快速迭代而演進。規劃編制過程中積累了海量的文本、圖件和公共政策文件等非結構性數據,因而規劃設計的技術創新亟待從“大數據時代”走向“人工智能時代”[7]。

  國內人工智能近年發展較快,2017年,XKOOL平臺的建立可幫助規劃設計師完成包含概念方案在內的前期規劃設計工作[7],利用遺傳算法優化建筑設計方案可提高建筑設計效率,實現基于事件推理(Case-BasedReasoning)的數字城市規劃[10]等。而風景園林領域目前的相關研究多針對大數據分析,人工智能的相關研究較少[11]。

  2.評述

  人工智能和機器學習與建筑、城市規劃、風景園林的結合是信息發展與學科進步的必然趨勢,就目前看來,各個領域的專業性與獨立性仍較強。人工智能和機器學習多為計算機領域的專長,僅通過對城市、景區等環境的簡單場景套用,并不能適用于復雜而生動的人類空間決策。然而,機器學習在開展空間信息的認知,時空過程的表達、分析、模擬與決策和智能化GIS圖像解析等一些基本空間問題研究中,又具有人腦和傳統計算機模擬所不具備的效率性、準確性與前瞻性。

  基于智慧景區已取得的大數據而言,其量級已遠遠超越了傳統計算技術和信息系統的處理能力,機器學習結合大數據的全面統計與計算應能挖掘傳統中小量數據庫中無法具備的深度知識和價值;若能選擇合適的運算方法、應用模型,加以輔助訓練,或可在景區規劃范式、規劃效率、規劃成果準確性與科學性等方面取得更大的進展。

  (三)機器學習與智慧景區交叉研究進展

  1.研究進展

  在景區空間分析上國內已有較為豐富的大數據基礎,如百強景區、A級景區與各省各級別景區數據庫,但分析手段上較多仍為傳統統計學評價分析、Logistic需求預測分析、SPSS結合GIS的社會地理分析、淺層大數據景區問題分析[12]與指標計算分值評價[13]等方法。

  在機器學習與景區規劃管理中,一般能夠在地理集中指數、客源吸引半徑、距離衰減曲線和引力模型上進行空間分析;利用節日重點監測數據進行回歸模型的建立與曲線擬合分析,從而建立智慧景區分類管理與運營系統。

  機器學習在智慧景區的其他研究集中在對游客行為與游客畫像的分析,如旅游方式偏好研究[14],旅游推介系統研究[15],但基于約束目標的游客需求研究,較少地開展了數學模型化的機器學習分析。有關人工智能的智慧景區管理中,能根據景區訪問與資源量應用智能導覽系統進行大數據建模與性能優化[16],利用支持向量回歸(SVR)、BP神經網絡實現短期游客量與旅游需求預測模型搭建。

  在網絡爬蟲的基礎上,進行網絡數據爬取、基于隱馬爾可夫(HMM)模型的中文分詞、向量空間(VSM)模型對反饋文字進行相關基礎分析。總體上,在智慧景區的大數據基礎上目前利用機器學習進行空間與游覽分析研究較有限,卷積神經網絡學習仍以圖片模式識別為主,與智慧景區相關的包括有基于PSO算法的支持向量回歸機模型的森林地上生物量遙感估算算法,可借鑒至景區空間識別與規劃分析。其他主要應用層面的研究包括旅游解說系統的智能化、旅游線路規劃的智能化、酒店呼叫服務方式的改變等,還包括游客數量預測并提高景區管理質量與提高旅游行政管理效能。

  2.評述

  由以上分析可見,目前智慧景區與機器學習領域仍多為定性研究,人工智能研究內容主要圍繞地理空間識別與景區運營管理上的分支領域,多為相關領域研究技術的移植。成果較為分散,缺乏橫向縱向的比較分析,尤其是針對規劃設計技術與規劃設計決策的系統研究。城市規劃、建筑領域目前已經針對人工智能與機器學習在交通系統、土地用地、建筑設計、使用分析與空間識別等領域建立了多種類型的分析模型與學習模型,為景區規劃管理的人工智能方向研究建立了模型與應用基礎。

  在目前以TensorFlow為代表的開放機器學習框架平臺中,結合BP神經網絡、卷積神經網絡等先進的人工神經網絡模型工具,以智慧景區大數據基礎的相關人工智能研究具有較大的發展空間。

  (四)智慧景區規劃管理的研究

  1.研究進展

  制定智慧景區的發展規劃方面,智慧景區的規劃管理離不開總體的規劃,以九寨溝風景名勝區的建設為例,提出《基于物聯網的九寨溝智慧景區管理》模式著重構建三個體系:

  一是景區信息更迅捷的感知,借助物聯網實現對景區地理事物、自然災害、游客行為、社區居民、工作人員行跡、基礎設施和服務設施全面、透徹、及時的感知。

  二是景區成員更全面的互聯互通,通過各種形式的通信網絡,將景區、社會和政府信息連接起來;三是景區管理更深入的智能化,通過深入分析收集到的數據,獲取更加新穎、系統且全面的洞察,來解決特定問題。完善景區信息基礎設施方面。智慧景區信息基礎設施涵蓋三個方面的內容:一是網絡基礎設施建設,主要是強化既有有線網絡和建設無線網絡及網絡硬件設備;二是數據基礎設施建設,形成基礎地圖與影像數據庫。

  三是共享服務平臺建設,目的在于實現各種業務應用系統的元數據管理、底層數據的訪問、組織與處理,以及對底層硬件設備的操作,使不同業務系統依托共享服務平臺進行研建,從而實現應用系統之間的信息共享。構建景區智慧應用體系方面。智慧景區的應用體系建設通常涉及資源保護、業務管理、旅游服務、應急安全、決策支持等幾個方面。

  景區智慧應用體系提供5項重要服務———為資源保護服務、為業務管理服務、為旅游活動服務、為防災減災服務、為綜合決策服務,其中資源保護系統包括地質公園信息系統、森林火災監測系統等。

  2.評述

  盡管我國智慧景區建設取得了顯著的成績,但目前的發展也面臨兩個方面的挑戰,一是游客數量增加給景區造成管理與服務壓力,二是新型信息技術快速發展與應用帶來的機遇和挑戰。如何結合景區自身發展需要,采用多種技術方法處理與分析時空大數據,深化與發展智慧景區的管理與服務,是近年來受到廣泛關注的學術問題與應用領域。

  二、人工智能在智慧景區規劃管理中的應用現狀與前景綜合評述

  從研究領域看,各學科的研究相對獨立,各自發揮學科優勢,雖然在計算機、城鄉規劃、風景園林、旅游學、地理學、管理學、經濟學等領域存在交叉,但缺乏系統性的研究,若要在景區規劃管理中實現機器學習引導的方案輔助決策,必然需要風景園林的全面介入,也需要傳統人腦規劃與計算機模擬的共同協作,在實現機器學習的有監督學習后,逐漸過渡到無監督學習。

  從研究內容看,在風景園林與機器學習結合的領域,智慧景區的“景點—路徑”規劃雖在數據挖掘、空間分析、管理運營等方面做了許多有益的嘗試,但直接針對景區規劃管理的研究較少,且缺乏系統考慮景點選擇與路徑規劃的研究,更缺乏景區、游客、景點、路徑等多位一體的綜合研究,機器學習的優勢并未完全展現,風景園林的學科知識和已有研究成果也未充分應用。同時,景點與路徑規劃決策的相關研究多基于旅游規劃和風景名勝區規劃的分項研究,定性居多,而定量研究也加入較多主觀因素,需要更客觀量化的總結決策規則,以保證研究在更多智慧景區規劃層面的可應用性。

  從研究尺度看,目前研究多為定點、定時研究,時空尺度較窄,但景區的規劃往往涉及較長歷史時期的自然、人文資源的增長與演替,游客的行為也不局限于進入景區的游賞時間,常有多次游賞的游客,在不同時期的游賞行為均會對“景點—路徑”的規劃產生影響,不同的景區面積也會導致游客行為(篩選景點、挑選路徑、停留時間等)的多樣化。

  因此,需要對50年、10年、1年以及淡旺季、日、小時等不同時間尺度與大、中、小面積尺度景區的綜合研究,也需對景區所依托的資源類型進行分析。從研究工具看,人工智能領域有多種算法、模型,風景園林領域也有如GIS、CAD等多種輔助軟件,但針對智慧景區“景點—路徑”的決策規則與模型研究,仍需選用能將景區信息與游客信息恰當地進行動態整合的算法、模型,如K-Means、DBSCAN、決策樹、卷積神經網絡等,并要在智慧景區的場景中評價、選用這些訓練工具。

  從研究方法看,大數據與人工智能的熱潮應成為推動風景園林規劃范式更新的新機遇,選擇數據密集型科學研究方法,以突破傳統景區數據模型的研究,基于全樣本微觀數據挖掘要素間的相關性以把握景區發展的總體規律,總結“景點—路徑”的生成規律。在現有研究中,多起源于問題發現,基于問題再收集相關數據,但由于時間、經費等限制,數據規模有限,只能多通過預先假設、分析回應的方式。

  在景區大數據資源相對豐富、國家政策支持的背景下,應盡可能收集更多數據,主動尋找相關性與客觀規律,借助多樣的運算、分類、決策模型,以期待回答未知的“景點—路徑”決策規則,或可為實現風景園林研究方法的創新。

  結語

  文章通過對大數據研究進展、人工智能與機器學習研究進展、機器學習與智慧景區交叉研究進展以及智慧景區規劃管理研究這四方面研究進展的分析和評述,對人工智能在智慧景區管理中的應用現狀和前景進行了綜合評述分析。自2008年IBM在紐約外交關系會上首次提出了“智慧地球”的概念以來,國內外在智慧城市、智慧旅游、智慧景區等方面的研究已有較多進展,在大數據、人工智能、機器學習等相關領域的研究較為豐富,其研究成果、基礎理論、方法技術等均打下一定的基礎,為人工智能在智慧景區管理中的應用作出良好的鋪墊。

  智慧景區規劃管理嘗試在人工智能領域發揮學科優勢,在學術研究中借助機器學習,探索規劃決策的新規則與新模型,構建完備的智慧景區管理體系,統籌在研究的領域、內容、尺度、工具以及方法方面對人工智能在智慧景區規劃管理中的應用現狀和未來發展方向上作出初步分析。將人工智能和機器學習與建筑、城市規劃、風景園林相結合是信息發展與學科進步的趨勢,是響應國家政策、適應新時期中國發展要求的多學科交叉科學智慧景區規劃管理的方式,是順應時代潮流的必然趨勢,對完善我國的景區智能化,提高個性化服務水平,提升風景園林專業的發展水準具有重要的戰略意義。

  參考文獻:

  [1]李宏,吳東亮.數字景區研究現狀與問題探討[J].首都師范大學學報:自然科學版,2011(10):39-45.

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