云平台下的智能导游系统设计

刘瑞军 郭蒙蒙

(武夷学院实验室管理中心， 福建 武夷山 354300)



云平台下的智能导游系统设计

刘瑞军 郭蒙蒙

(武夷学院实验室管理中心， 福建 武夷山 354300)

随着智慧城市的提出和发展，智慧旅游作为智慧城市的一部分，也受到了人们广泛的关注。如何为游客提供个性化、良好的旅游体验，是智慧旅游主要的研究方向。提出了一种基于云平台的智能导游系统。介绍了智能导游系统的架构、各模块的功能及具体实现的方案。实验测试结果表明，该系统可以为游客提供良好的自助导游服务。

智慧； 智能； 导游系统

随着社会经济水平和物质生活水平的不断提高，人们的工作压力也越来越大，很多人开始通过旅游来调整工作、生活状态，旅游逐步成为生活中必不可少的一部分。旅游人数的增加也推动了旅游区的建设，但各地经济有异，旅游区的交通、网络覆盖等基础建设参差不齐，无法满足游客的需求，尤其是个性化旅游。寻找一种全新的、适应时代发展的旅游服务模式成为大家共同关注的热点。电子导游系统在国外研究起步较早，1996 年国外第一台电子导游系统由Abowd 等[1]人研制成功；2000年Burgard等[2]人发明了一种便携式电子导游机，内部储存了35 000项数据，实现了人性化的智慧旅游。国内吴浩平等[3]人开发了基于Android平台的智能导游系统，使用Google地图，通过平台内部的GPS芯片定位用户，将相关信息推送给游客。目前已开发使用的导游平台存在一些缺陷：首先，系统均是基于百度或谷歌第三方地图进行开发，地图上景点信息缺失，无法精确定位，不能实现智能导游；其次，系统数据更新不够及时；最后，应用功能单一[4]。

此次以武夷山景区为研究对象，采用GNSS手机定位、电子地图及移动通信等技术，以ArcGIS Online为服务器端平台，采用WebGIS三层云架构体系，实现智能导游系统。

1 系统架构分析

智能导游系统包括应用层、传感网络层、云服务层，各层之间相互依赖，实现导游系统数据传递等相关服务，以完成导游系统的定位导航、景点解说等相关功能。智能导游系统的服务架构如图1所示。

图1 智能导游系统架构图

导游系统的实现，从以下几个方面进行：

(1) 系统基础数据库模块。导游系统数据库主要包括了景区空间地理信息以及景区景点信息介绍。景区空间地理信息是通过ESRI 公司的ArcMap软件对景区数据进行采集、管理、存储、分析和显示的；景点基本信息介绍采用的是Sql Server数据库进行存储。

(2) 基础服务模块。为了使系统具有良好的扩展性和健壮性，云服务中心以Web Services方式提供服务，终端和传感网络层向云服务中心提出服务请求，云服务中心响应后以标准的XML数据返回到传感网络层。

(3) 导游传感网络层模块。主要负责云服务中心和智能终端之间的数据传递，当游客发出服务请求后，云服务中心会探测所需服务的最新数据是否在传感层，如果在，则通过传感层将数据传送到游客终端，否则，云服务中心将数据首先传送到传感网络层，再通过WLAN传送到游客终端。

(4) 移动终端APP模块。系统开放的平台以Android为例，最终呈现方式是APP，游客通过APP向云服务中心发出服务请求，云服务中心通过智能终端自身携带的GPS模块，对游客进行精确定位，然后云服务中心将服务重定向于游客最近的导游传感器，将游客所需服务数据传送到智能终端。

2 系统设计与实现

智能导游系统的服务流程如图2所示。

图2 智能导游系统服务流程图

(1) 请求：游客通过智能终端的APP向导游云服务中心发出服务请求。

(2) 定位：云服务中心通过智能终端的GSP模块，获取游客的地理信息，精准定位游客的位置。

(3) 服务重定向：云服务中心根据游客的位置，将服务重定向于传感网络层的某台就近于游客的服务器。

(4) 数据更新：云服务中心根据游客的服务请求，首先检查传感网络层的服务器数据是否与云服务中心一致，如果不一致则及时更新，然后将最新的数据传送到游客的智能终端。

下面介绍系统实现的一些关键模块的功能。

2.1 空间数据库模块设计

空间数据库设计的实质是将地理空间实体以一定的组织形式在数据库系统中加以表达的过程，也就是地理信息系统中空间实体的模型化问题[4]。本系统中景区空间地理信息是通过ESRI公司的ArcMap软件对景区数据进行采集、管理、存储、分析和显示的[4]。数据库设计过程分以下几步完成：

(1) 利用现有的开放资源下载武夷山主景区的摇杆影像图，作为系统地图的基础。

(2) 根据下载的遥感影像图，对照景区示意图进行遥感影像解译，然后使用ArcGIS 软件对解译结果进行分类矢量化以采集需要的空间数据，并且对所采集的空间数据进行编辑、整理、拓扑建立和处理。该过程主要包括确定坐标系、对景区内各种所需要素和地理基础数据进行矢量化[4]。

(3) 地图矫正。因研究的范围较小，精确度要求较高，所以需要对地图上的数据进行相应的校正，在此，主要以GPS仪器进行景区实地测量。

(4) 图层的划分。将所采集的数据中的同类数据进行分层存储和管理，以便于数据的组织、管理和显示。将分层后的数据在ArcMap进行叠加显示。此过程要求各个类别的空间数据和对应的属性数据同时被划分，且每种类别的数据设定相同的地理坐标系统，各图层的命名需与实际情况相关[4]。

2.2 导游系统相关服务模块设计

为了增强系统的稳定性和扩展性，在云服务中心采用了Web Services的布置方法，为传感网络层提供标准数据支持，其云服务中心流程图如图3所示。

图3 云服务中心流程图

云服务中心为游客提供了定位导航、景点推荐及数据分析等功能。

(1) 定位导航功能：通过监听移动终端的位置进行线路查询，然后给出最优路径。在此调用 ArcGIS for Android API中的网络分析服务来实现对景区内部的道路网进行最短路径的操作：

① 通过RoutingTask构建分析任务：RTask=new RoutingTask(URL,null)。

② 创建查询参数： RoutingParameters RPara= new RoutingParameters()。

③ 执行网络分析路径查询：mResult=routingTask.solve(RPara)。

④ 对路经查询结果进行显示和处理：mHandler.post(mResult)。

(2) 景点推荐功能：对游客当前所处的景区位置，主动为游客推送一定距离范围内的景点，并显示在地图上。附近景点功能的实现依赖于几何服务和 QuerryTask 类的Geometry Service实现的[4]。

① 先对当前位置点进行缓冲处理，返回一个Geometry类的图形：Geometry Gme=GeometryEngine.buffer(LocalPoint,map.getSpatialReference(),5000,map.getSpatial Reference().getUnit())。

② 将返回的Geometry类的图形作为Querry类的一个查询几何限定条件，进行查询：QueryTask NearQT=new QueryTask(URL);

NearQT=nearQueryTask.execute(Gme)。

查询条件设定后，通过 Querry 类执行查询，查询成功后将查询结果返回，在屏幕上进行显示。

(3) 数据分析：对游客的游行行为，包括游客的旅游线路、景点逗留时间等数据进行分析，为游客提供更优质的线路，也为景区的规划提出建议。

2.3 传感网络层模块设计

系统采用智能终端的WLAN功能与传感网络层的服务器连接，当游客进入旅游区后，首先向云服务中心提出服务请求，服务中心根据游客所处位置，选择就近服务器与游客的终端设备连接，向游客提供导游服务，同时传感网络层将采集游客的相关数据到云服务中心[5]。

WLAN在室外的有效传输距离约为300 m，考虑到景区内景点的位置及地形的相关特点，为了保障数据的传输速率，为游客提供流畅的导游服务，传感网络层的各节点间的距离设置为200 m左右。

3 系统测试

为了保证导游系统的良好运行，在运营前搭建了测试平台，对系统的吞吐能力进行了测试，测试环境配置如表1所示。

首先，测试数据传输速率，安排不同人数同时进行某项导游服务请求，计算平均数据传输速率如图4所示。随着连接人数的增加，数据传输速率会有所下降，当连接数量达到100时，数据传输速率依然能保持在2 Mb/s左右，画面操作依然流畅。

表1 系统测试环境配置表

其次，考虑到系统会有大量的视频和音频文件，在这里放置了一个长度为10 min的流媒体景点视频，安排不同人数同时进行访问，终端的平均缓冲时间如图5所示。随着人数增加，视频缓冲时间也在延长，当终端达到测试上限100人时，视频缓冲时间约为12 s，远小于视频长度10 min，而且系统采用的是流媒体技术，边缓冲边播放，视频播放画面较为顺畅，没有出现停顿现象。

图4 数据平均传输速率

图5 系统终端平均缓冲时间

从测试结果看，系统的整体性能满足了设计需要。

4 结 语

研究了基于三层体系结构的智能导游系统的实现过程和关键技术，并搭建环境进行了小规模的实地测试，从测试结果可知，系统能够较好地为游客提供导游服务。目前系统只提供了Android系统的APP，地图没有用三维模式构建，在体验上会有所不足，相信随着技术的成熟，智能导游系统会得到进一步完善。

[1] ABOWD G D, ATKESON C G, HONG J, et al. Cyberguide: A Mobile Context-aware Tour Guide[J]. Wireless Networks,2014,3(5):421-433.

[2] BURGARD W, CREMERS A B, FOX D, et al. Experiences With an Interactive Museum Tour-guide Robot[J]. Artificial Intelligence,2015,114(1):46-55.

[3] 吴浩平，林国均，徐建荣，等.自动定位手机导游服务业务模型设计[J].通信技术，2010(7)：215-217.

[4] 李宁.智能手机导游系统关键技术研究[D].郑州:河南大学，2014:33-50.

[5] 焦金涛，叶球孙，李金亮，等.基于Android平台智能云导游系统设计与实现[J].吉林大学学报(自然科学版)，2014(11)：117-120.

Design of Intelligent Guide System Based on Cloud Platform

LIURuijunGUOMengmeng

(Center of Laboratory Management, Wuyi University, Wuyishan Fujian 354300, China)

With the proposal and development of smart cities, intelligent tourism as a part of the smart city, also attracts a wide range of attention among the people. Providing tourists with personalized and good travel experience is the main research direction of intelligent tourism. This paper presents a smart guide system based on cloud platform. This paper also introduces system architecture, the main functions of each module, and the specific implementation of the system. The experimental tests show that the system can provide good self-help guide services to tourists.

intelligence; smart; guide system

2016-11-10

福建省自然科学基金项目“基于3G网络及二维码的武夷岩茶产品追溯防伪研究与应用”(JK2012056)；南平科技厅基金项目“基于云计算模式大武夷智慧旅游平台建设”(N2014D01)；国家大学生创新项目“武夷山导游管理服务智能化信息平台建设”(201610397009)

刘瑞军(1981 — )，男，讲师，研究方向为Web安全及Web应用。

TP311.52

A

1673-1980(2017)03-0099-03