理解滅霸 | 手把手教你科學避開小長假出遊高峯

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By 超神經

場景描述：將 AI 技術如計算機視覺、語音識別、天然語言處理、大數據分析等應用到旅遊服務業中，一方面可幫助遊客減小沒必要要的時間與金錢浪費，另外一方面，可提高景區服務效率與質量，實現共贏局面。

關鍵詞：爬蟲 計算機視覺 語音識別 天然語言處理 大數據分析 雲計算

「五一」小長假結束了，有沒有計算一下你的假期時間都花在哪裏了？堵車？景點排隊？仍是苦苦等一個 C 位來拍照？

據說，此次四天的小長假，又給了廣大遊客一次春運體驗，火車票、熱門景區門票一票難求，黃牛們又藉機大賺一把：

「五一」期間上海迪士尼樂園太火爆，
致使票價被炒到平日的二倍

有人開玩笑說，一個「五一」假期回來，終於理解了滅霸的心情。

數據分析幫遊客避開人從衆

面對此情此景，精明的程序員想了個辦法，幫你們機智避開人山人海。|來源：程序員共成長

這位程序員小哥哥經過爬蟲得到的數據，分析得出今年五一最受歡迎景點是上海迪士尼樂園，因而果斷選擇不去湊熱鬧。

對部分城市熱門景點數據分析後，獲得受歡迎程度排名，看看這些數據裏有沒有你的貢獻

以上景點銷量排行結果是經過分析去哪兒網上熱門旅遊城市門票售賣狀況得來。具體方法以下：

經過請求 https://piao.qunar.com/ticket/list.htm?keyword=北京，獲取北京地區熱門景區信息，再經過 BeautifulSoup 去分析提取出須要的信息。

根據爬到的數據，不只能夠分析各景點門票銷量，還能夠製做出景區熱力圖，以北京爲例：

從該熱力圖中能夠看出，今年「五一」期間，故宮博物館，恭王府，北京動物園等景點最受歡迎

這裏用到了百度地圖的開放平臺。首先須要註冊開發者信息，首頁底部有一個「申請祕鑰」按鈕，點擊進行建立便可。

因爲應用類型選擇的是瀏覽器端，所以只須要組裝數據替換掉相應 html 代碼便可。另外還須要將本身訪問應用的 AK 替換掉。

最後，還利用數據對熱門景區價格進行了對比，以便根據本身的預算做出相應計劃。

還有一位程序員用 Python 爬取了全國全部省份以及自治區的景點數據，獲得去年國慶期間全國景點熱力圖：

由此圖能夠很明顯地看到，京津冀，長三角，珠三角以及四川地區熱力值居前四位

有了這些分析，下次假期就能夠合理制定計劃，避開這些火熱景點，也不用擔憂被堵在路上進退兩難。

AI 幫景區提升效率

除了遊客，每逢大小長假，景點以及美食店鋪也一樣被人山人海困擾。

「五一」期間，多個景區被堵爆，八達嶺長城假期第一天就迎來 5.4 萬遊客，當天產生垃圾近 20 萬噸。剛剛開幕的世園會更是迎來 32.7 萬人次遊客，其壯觀畫面可想而知。

長城上的遊客充分體驗了什麼叫作「進退兩難」

而長沙某網紅龍蝦館專門發佈致歉信，稱沒法接待衆多的客人，而在其展現的排號單上，居然排到了 7172 桌。

面對這些問題，不少公司也在積極利用人工智能，幫助景區尋找解決方案。

最先的 AI +旅遊是從單一場景切入，以期推進旅遊產業的智能化。好比咱們在不少景點都會接觸到的語音導覽/翻譯、機器人客服、AR/VR 數字導覽等。可是這些應用都是各自相互獨立的服務，對於遊客體驗依然沒有根本的改善。

近年來，國內一些公司已經邁出了新的一步，開始爲景區和當地旅遊部門提供全方位的運營分析依據。

Aibee 的首批項目「刷臉入園」已經在喀納斯、秦皇兵馬俑、古北水鎮等景區投入使用

好比由百度深度學習實驗室原主任林元慶博士創立的 Aibee，就將 AI 與線下旅遊結合，提供全域旅遊的解決方案。

他們打通線上線下數據，首先遊客可經過刷臉註冊購票，入園後會對遊客遊覽過程進行追蹤。在遊覽過程當中，景區能夠利用推薦、彈窗等形式進行信息推送、服務找人，進而促進遊客在景區內外的二次消費。

Aibee 的解決方案涉及到包括計算機視覺、語音識別、天然語言理解、大數據分析等在內的多模態 AI 技術，技術並不複雜，但將這些技術綜合起來，提出總體的解決方案，便爲景區服務效率與質量的提高提供很大幫助。

目前，Aibee 已經與武當山、喀納斯、華山等 65 家景區合做，其人臉識別系統僅需幾秒，而傳統的檢票方式至少須要 30 秒，入園效率提高了 10 倍左右。

BAT 的 AI + 旅遊佈局

面對旅遊這個大市場，BAT 豈能只甘心作觀衆？

騰訊：騰訊去年 8 月和重慶聯合打造的「一部手機遊武隆」，涉及了物聯網、雲計算、大數據、人工智能等技術，經過個性線路定製、達人推薦、智能定製、智能導覽等功能，爲遊客在旅遊信息獲取、行程規劃、產品預訂、遊記分享、特點電商購買等方面提供一站式智能化服務。

阿里：去年，阿里首家將來酒店實體店「FlyZoo Hotel」（中文名「菲住布渴」）開店，據稱，這是全球第一家支持全場景刷臉住宿的酒店，從入住登記、客房體驗及退房流程，全程實現AI智能化服務。

「菲住布渴」酒店中機器人正在送餐

百度：面向旅遊主管部門和景區，百度也積極發揮其搜索、畫像、輿情、知識圖譜及人工智能等數據及技術優點，對遊客的行前、行中及行後全覆蓋，全面佈局旅遊大數據，提供可視化平臺（SaaS）及數據接口（API）服務，幫助景區提高精準營銷能力，優化安全管理效率，提升遊客服務質量，指導全域旅遊佈局。

百度的 AI + 旅遊方案架構

因此，在你下次假期外出度假以前，不妨先借助技術的力量，給出行列表的景區作個熱度分析，機智地避開人山人海，從容地跨過山和大海。

超神經百科

多模態學習 Multimodal Learning

模態是指人接受信息的特定方式。因爲多媒體數據每每是多種信息的傳遞媒介（例如一段視頻中每每會同時使得文字信息、視覺信息和聽覺信息獲得傳播），多模態學習已逐漸發展爲多媒體內容分析與理解的主要手段。

多模態學習主要包括如下幾個研究方向：

多模態表示學習：主要研究如何將多個模態數據所蘊含的語義信息數值化爲實值向量。

模態間映射：主要研究如何將某一特定模態數據中的信息映射至另外一模態。

對齊：主要研究如何識別不一樣模態之間的部件、元素的對應關係。

融合：主要研究如何整合不一樣模態間的模型與特徵。

協同窗習：主要研究如何將信息富集的模態上學習的知識遷移到信息匱乏的模態，使各個模態的學習互相輔助。典型的方法包括多模態的零樣本學習、領域自適應等。