基于大数据的景区双层安全预警机制构建

       大地云游认为，景区安全预警机制应从两方面入手，一是从景区外部环境入手，通过景区游客量的短期预测（短期是指未来一天或一周内），解决景区未来几天的游客量预警；二是从景区内部环境入手，解决景区当天、景区内部的安全预警。然而，这些问题的解决，则需要通过大数据的手段。

      一、景区拥堵踩踏事件频发，景区安全预警机制如何建立

      2014年10月2日，驰名中外的四川九寨沟景区发生大规模游客滞留事件，上下山通道陷入瘫痪，甚至出现游客“攻陷”售票处的传闻。

      2014年12月31日23时35分许，正值跨年夜活动，很多游客及市民聚集在上海外滩迎接新年，黄浦区外滩陈毅广场进入和退出的人流对冲，致使有人摔倒，从而引发踩踏事件。

      二、基于百度大数据，构建景区双层安全预警机制

      1、景区游客量短期预警

      首先，第一层安全预警机制的建立，则是构建基于百度大数据的景区游客量预测模型，对景区未来几天内的游客量进行实时预测，从而使景区提前几天针对不同状况进行合理的资源调配，如果预测游客量超过了景区承载量，则景区管理者则采取相应的管控措施。景区游客量预测模型的构建，是基于景区历史数据、百度搜索数据、景区所在地天气、节假日等若干因素的综合而构建。目前，国内有部分景区已经跟百度合作，如九寨沟景区，建立了大数据中心，并在游客量预测方面取得了初步成效。

九寨沟客流量预测

      2、景区内部游客量实时监控

      其次，除了构建景区游客量短期预测模型之外，基于百度LBS实时定位功能，可以对景区当天内部游客量及游客走向进行实时监控，形成景区热力图，若人流密度及人群走向超过安全值，则景区采取安全预警措施，从而建立景区第二层预警机制。

      针对上海外滩踩踏事故，百度研究院大数据实验室BDL(Big Data Lab)基于百度数据与大数据智能分析技术，对当时的情况进行了数据化的描述，绘制了事发外滩区域人群热力图，人流量趋势图，并对中秋前夜、国庆当晚和跨年当晚的人群分布热力图进行了比较分析，通过数据挖掘分析，直观呈现了各个时间点的上海外滩的人流量及人流走向，并准确判断出上海外滩发生的踩踏事件。

上海外滩客流热力图

       通过大数据在景区的应用，构建景区双层安全预警机制，从而极大提升景区安全管理水平，有效预防景区内部游客拥挤、踩踏事件。

来源：大地云游信息开发有限公司