行行摄摄踏青去：4大自驾行摄地点推荐

你是否正期盼着一个放松的假日？你是否想感受“别处”的生活？你是否想提高自己的摄影水平？你是否想真正考验一下自己的车技？那就带着相机去自驾旅游吧。     

Hamilton模型在智慧文旅设计中的应用研究

旅游线路优化问题是旅行规划中一个重要课题,是旅游业发展到一定阶段的必然要求。对传统Hamilton算法进行优化改进,对云南省的5A级景点线路进行了优化。并将该算法设计成程序,便于游客的线路选择。研究结果发现:使用该方法对景点的经纬度数据进行一次分配,便可获最短的旅行线路。这种算法减少了线路选择的时间,操作更加简单,展示了定量研究方法在旅游线路优化设计中的应用潜力。     

人工智能导游系统的实现

人工智能是国家发展的重要战略方向之一,智慧导游是人工智能的在导游服务方面的应用,已成为当前人们旅游生活的一种需求。文章设计了智慧导游系统的结构布局,功能需求,并对系统的信息触发位置的设计进行了深入研究。通过部署到智能手机端,实现了导游的智慧化功能,经过测试,能够满足游客的旅游需求。对于进一步探讨旅游的人工智能化有一定的借鉴意义。     

一路秋色：自驾行指南

转眼间，一年中最美的秋季又要来临了，这时自驾车出行几日，丢掉都市的拥挤与压力，回归自然，是件很惬意的事情。不必担心没有时间和精力去欣赏秋景，其实我们完全可以利用一个国庆长假或者一个两天的周末去体味秋景。     

大数据分析的智慧景点智能推荐模型

为了保证游客对推荐景点的满意度，以西安寺院为例，提出了大数据分析下的智慧景点智能推荐模型。采用Petri网景点游客分流模型获取超载景点以及可分流的目标景点集合，得出符合规则的目标分流游客信息集合后，通过协同过滤算法和情景上下文信息的结合，挖掘该信息集合内游客基本属性相似度、外部环境相似度以及综合相似度，依据评分值形成景点推荐集，完成智慧景点智能推荐。测试结果表明：该模型可有效完成游客负载分流，折扣累积利润和排序偏差准确率值均在0.9以上，实现游客数量最大化接纳，提升景点管理水平。     

车随我行 猪猪环游记

每一个心存美好的人都向往有天能够放足远游，去未曾到过的地方旅行。但现实中常常因为我们的种种原因不能成行，或者只是跟着旅游团像赶集一样完成一次景点观光。而对于真正的旅行者来说，他们总能从容的自由出发，去他们想去的地方，在喜欢的时候多住上几天。有着丰富自驾行经验的祝岐生先生，就是和太太在工作之佘完成大部分的旅行并将途中美景收于相机的人。他从不相信没有时间、没有旅伴或是哪不好走的借口，对于祝岐生而言，只要出发，就没有去不了的地方。     

基于手部姿势判断驾驶员驾驶行为的研究

近年来,交通事故在急剧的增加,驾驶员的违规驾驶是一个很主要的原因.通过图像处理进行手部识别、驾驶姿势识别、以及驾驶员违规判定,是一种新型的判定方法.文中阐述了手部识别包括背景建立、背景更新、差分、连通区域标记;驾驶姿势识别包括手部区域确定和模板匹配以及比较常见的违规行为判定,以及算法的影响因素分析与对策.     

杭州市景点旅游流空间网络分析

以中国重要旅游城市-杭州为例,通过网络爬虫技术搜集互联网旅游出行数据,结合GIS空间分析方法和社会网络分析手段,研究了杭州市旅游流的空间网络特征,并分析这些特征产生的原因.研究表明：杭州市各景点趋于聚集分布,主要集中在市中心附近区域;西湖等景点中心度较高,在整体网络中处于最重要的地位;旅游流网络中心势偏高,说明景点间中心度差异明显,客流量分布不均;杭州市区旅游流网络总体密度偏低,有较大的提升空间.     

基于向量自回归模型的旅游热门景点预测方法研究

常规的预测方法变量之间的皮尔逊相关值较低,造成预测的结果出现偏差,为此,设计基于向量自回归模型的旅游热门景点预测方法。综合不同的搜索引擎数据,计算旅游景点关键词网络搜索指数,对其进行预处理并筛选出与旅游景点热度相关性较强的关键词,利用向量自回归模型对变量进行均值化处理,确定影响最大的网络搜索指数,实现对旅游热门景点的预测。实验结果表明:与常规的灰度预测方法和SVR模型预测方法相比,基于向量自回归模型的预测方法的皮尔逊相关值能够保持在0.8～1.0之间,变量之间具有极强的相干性,适合应用在旅游热门景点预测中。