5G+云融合的全域旅游数据管理系统

摘要

本发明公开了5G+云融合的全域旅游数据管理系统，涉及旅游管理技术领域。本发明包括云平台、台区终端和用户端，所述台区终端通过G信号与云平台之间信号连接,还包括：景区云服务模块，所述景区云服务模块安装于APP内，所述用户端通过下载APP与景区云服务模块相连接，并通过所述景区云服务模块和G信号与云平台之间进行信息交互；数据融合单元，所述数据融合单元用于融合景区信息并构建出神经网络模型存储。本发明通过景区云服务模块和数据融合单元的设置，上传的景区信息在数据融合单元内进行多源分类，构建相同类型景区的神经网络模型，浏览时能够直接串联，供用户选择，解决了现有技术中容易出现数据孤岛的问题。

说明书

技术领域

本发明属于旅游管理技术领域，特别是涉及5G+云融合的全域旅游数据管理系统。

背景技术

发展旅游产业需要多种数据的支持，国内现有的数据采集方案主要侧重于利用各类的信息系统实现数据运算功能。这些信息系统属于单纯的线下数据存储及分析系统，主要是将线下问卷调查数据、统计数据、网络问卷数据导入到信息系统中，然后利用信息系统的自动计算功能，实现数据报表的自动运算、填充。

通常旅游管理系统都包含有数据存储及简单运算的阶段，缺少针对数据的进一步利用，不便对旅游区域进行同一化处理，导致出现数据孤岛等现象，不能充分利用数据的潜在价值，为此，我们提出一种5G+云融合的全域旅游数据管理系统。

发明内容

本发明的目的在于提供5G+云融合的全域旅游数据管理系统，解决了现有的5G+云融合的全域旅游数据管理系统，在进行使用时缺少针对数据的进一步利用，不便对旅游区域进行同一化处理，导致出现数据孤岛等现象，不能充分利用数据的潜在价值的问题。

为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明为G+云融合的全域旅游数据管理系统，包括云平台、台区终端和用户端，所述台区终端通过G信号与云平台之间信号连接,还包括：

景区云服务模块，所述景区云服务模块安装于APP内，所述用户端通过下载APP与景区云服务模块相连接，并通过所述景区云服务模块和G信号与云平台之间进行信息交互；

数据融合单元，所述数据融合单元用于融合景区信息并构建出神经网络模型存储；

存储模块，所述储存模块用于对数据融合单元产生的数据进行存储；

通信模块，所述用户端通过通信模块与景区云服务模块信号连接；

安全报警模块，所述安全报警模块适用于当所述用户端发出报警信号时通过安全报警模块直接向景区安保系统发送报警信号。

进一步地，所述台区终端面向用户端和云平台之间进行信息交互，并具有维护相关数据库操作，其操作包括有增加、删除、修改和还原景区相关信息。

进一步地，所述数据融合单元包括：

数据解析模块，所述数据解析模块，用于解析台区终端和用户端上传的景区信息；

特征提取模块，所述特征提取模块适用于对解析后的景区信息特征进行提取；

多源分类模块，所述多源分类模块用于将提取的特征进行分类，为每组数据附加一个标签。

进一步地，所述数据融合单元包括：

数据解析模块，所述数据解析模块，用于解析台区终端和用户端上传的景区信息；

特征提取模块，所述特征提取模块适用于对解析后的景区信息特征进行提取，并剔除异常数据；

多源分类模块，所述多源分类模块用于将提取的第一特征进行优先归一化处理为优先集，并为归一化处理后的数据按照第二特征和/或第三特征分入其他选择集，并将所有归一化处理的数据融合成球状和/或树状神经网络模型储存在存储模块内。

进一步地，所述景区云服务模块还包括搜索推荐模块，所述搜索推荐模块适用于根据用户搜索信息推荐具有相应特征信号的神经网络模型内的景区信息。

进一步地，所述景区云服务模块还包括消费评估模块，所述消费评估模块用于提供景区内的消费水平。

进一步地，所述景区云服务模块还包括预约支付模块，所述预约支付模块适用于景区内联网商店和/或联网酒店和/或联网餐厅的预约使用。

进一步地，所述景区云服务模块还包括口碑评价模块，所述台区终端和用户端通过口碑评价模块对景区及景区内部分联网设施进行评价并生成附着窗口。

进一步地，所述景区云服务模块还包括景区导航模块，所述景区导航模块通过G信号与定位系统进行交互，用于通过定位系统为用户在景区内导航和/或提供路径规划，所述定位系统包括但是不限于GPS卫星定位系统和北斗卫星定位系统。

本发明具有以下有益效果：

1.通过台区终端、云平台、景区云服务模块和数据融合单元的设置，台区终端和用户均可将景区信息上传至云平台供若干个景区云服务模块阅览，同时上传的景区信息还可在数据融合单元内进行多源分类，构建相同类型景区的神经网络模型，浏览时能够直接串联，供用户选择，解决了现有技术中容易出现数据孤岛的问题；

2.通过台区终端、云平台、景区云服务模块和数据融合单元的设置，搜索推荐模块还可直接根据用户搜索喜好供给相应神经网络模型内的景区信息，并在用户使用时，提供消费评估降低花冤枉钱的风险，同时还可提供口碑评价，实现对景区的真是客观的评价，通过预约支付模块还可针对性的对景区进行预约下单，提高时间利用率，使得数据的潜在价值得到用应。

当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，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，还可以根据提供的附图引申获得其他的实施附图。

图1为本发明的系统框图；

图2为本发明的融合方式结构示意图；

图3为本发明的景区云服务模块和数据融合单元的系统框图。

附图中，各标号所代表的部件列表如下：

1、云平台；2、台区终端；3、用户端；4、景区云服务模块；41、搜索推荐模块；42、消费评估模块；43、预约支付模块；44、口碑评价模块；45、景区导航模块；5、数据融合单元；501、数据解析模块；502、特征提取模块；503、多源分类模块；6、存储模块；7、通信模块；8、安全报警模块。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置的例子。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

请参阅图1、图2和图3所示，本发明为5G+云融合的全域旅游数据管理系统，包括云平台1、台区终端2和用户端3，台区终端2通过5G信号与云平台1之间信号连接,还包括：

景区云服务模块4，景区云服务模块4安装于APP内，用户端3通过下载APP与景区云服务模块4相连接，并通过景区云服务模块4和5G信号与云平台1之间进行信息交互；

数据融合单元5，数据融合单元5用于融合景区信息并构建出神经网络模型存储；

存储模块6，储存模块用于对数据融合单元5产生的数据进行存储；

通信模块7，用户端3通过通信模块7与景区云服务模块4信号连接。

如图1、图2和图3所示，台区终端2面向用户端3和云平台1之间进行信息交互，并具有维护相关数据库操作，其操作包括有增加、删除、修改和还原景区相关信息，每次修改的景区信息会被重新定义特征，根据新定义的特征进行重新排序，将新的景区信息插接在神经网络模型想相应位置内。

如图1、图2和图3所示，数据融合单元5包括：

数据解析模块501，数据解析模块501，用于解析台区终端2和用户端3上传的景区信息；

特征提取模块502，特征提取模块502适用于对解析后的景区信息特征进行提取；

多源分类模块503，多源分类模块503用于将提取的特征进行分类，为每组数据附加一个标签，人员可以根据搜索的内容推荐相应标签内的景区，具体的，在分类时，一个景区可以定义多个特征，被分选到若干个标签内，也就是说一个景区可以包含山、水、故事和小吃等等因素，这个景区会被其中一个因素分类到某个标签内。

景区云服务模块4还包括搜索推荐模块41，搜索推荐模块41适用于根据用户搜索信息推荐具有相应特征信号的神经网络模型内的景区信息。

景区云服务模块4还包括消费评估模块42，消费评估模块42用于提供景区内的消费水平，在景区云服务模块4内设置消费评估模块42，能够给使用者评估当地景区的消费水平，避免商家恶意调价对消费者造成影响。

景区云服务模块4还包括预约支付模块43，预约支付模块43适用于景区内联网商店和/或联网酒店和/或联网餐厅的预约使用，通过预约支付模块43的设置，游客可以提前预定相应时间的相应物品，例如再过20分钟游客可能会到某一餐厅，此时游客即可通过预约支付模块预定餐厅的食物，此时餐厅可以根据餐厅的人流状态选择合适的时间为游客提供相应的食物，避免游客达到目的后重新等待，这样不仅能够节约游客的时间还可提高商家的效率。

景区云服务模块4还包括口碑评价模块44，台区终端2和用户端3通过口碑评价模块44对景区及景区内部分联网设施进行评价并生成附着窗口，通过口碑评价模块44的设置，用户可以在使用后对景区内的设施或者其他物体进行评价，并且评价会停留在商家的底部，形成新的评价区域，这样下一个游客可以根据需求观看评价，避免游客踩坑。

景区云服务模块4还包括景区导航模块45，景区导航模块45通过5G信号与定位系统进行交互，用于通过定位系统为用户在景区内导航和/或提供路径规划，定位系统包括但是不限于GPS卫星定位系统和北斗卫星定位系统，通过景区导航模块45的设置，一方面能够让游客快速了解景区的内容，另一方面使得游客的位置处于透明状态，这样当发生意外时能够及时准确的找到该游客，极大地提高了整个过程的安全性。

实施例2

如图1、图2和图3所示，数据融合单元5包括：

数据解析模块501，数据解析模块501，用于解析台区终端2和用户端3上传的景区信息；

特征提取模块502，特征提取模块502适用于对解析后的景区信息特征进行提取，并剔除异常数据，将上传的异常数据直接剔除，例如封闭景区，维修景区或者不是旅游景区的信息；

多源分类模块503，多源分类模块503用于将提取的第一特征进行优先归一化处理为优先集，并为归一化处理后的数据按照第二特征和/或第三特征分入其他选择集，并将所有归一化处理的数据融合成球状和/或树状神经网络模型储存在存储模块6内，采用神经网络模型可以直接将景区信息进行串联，搜索时能够进行一系列浏览，同类型的景区游客可以进行对比甄选，提高多项选择。

构成神经网络最基本的计算单元称为神经节点，用于计算的函数被称为激活函数，激活函数通常是用来将非线性因素引入神经网络中。神经网络中的神经元存在于不同层次上，同层神经节点之间相互独立无连接，相邻层的神经节点以全连接形式相互形成输入输出结果，采用这种方式构建的神经网络模型能够极快的提供系列选项，同时还方便对景区进行分类和分级。

实施例3

如图1、图2和图3所示，为了提高游客的安全性，在实施例1和实施例2的基础上增设安全报警模块8，具体的，安全报警模块8适用于当用户端发出报警信号时通过安全报警模块8直接向景区安保系统发送报警信号，报警方式包括但并不限于电话报警、图片报警和视频报警，安全报警模块8可以根据游客的定位，直接与景区的保安系统之间信号连接，这样能够极大的提高游客的安全性。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围由下面的权利要求指出。