顾及游客位置及运动状态的景区信息自适应播报研究的中期报告.docxVIP

顾及游客位置及运动状态的景区信息自适应播报研究的中期报告 本研究旨在探究一种新型的景区信息播报方式，能够顾及游客位置及运动状态，为游客提供个性化的、实时的、精准的景区信息服务。本报告为中期报告，主要介绍了研究的背景和意义、研究现状及进展、研究方法和设计。 一、研究背景和意义 随着旅游业的快速发展，越来越多的人选择到景区进行旅游和休闲。传统的景区信息播报方式主要包括公告、标识牌、景点说明等静态的方式，难以满足不同游客的需求。而随着移动互联网技术的发展，人们对信息的获取方式发生了改变，需要一种新型的、个性化的、实时的、精准的景区信息服务。 而现有的景区信息播报系统大多只能提供静态的信息，无法根据游客的位置和运动状态动态地调整播放内容。因此，本研究选择研究一种新型的景区信息自适应播报方式，能够根据游客位置和运动状态动态调整播放内容，为游客提供更加精准、实时的景区信息服务，提高旅游体验。 二、研究现状及进展 目前，国内外已经有一些使用移动技术实现场所信息服务的研究。例如，美国的“wheretostay”系统，使用手机来引导游客，提供旅行建议和即时问题解答；韩国的“Korea Tourist Information”，提供语音导航、景点信息等服务。国内也有一些研究，例如清华大学的“逛清华”系统，能够提供根据室内位置的导航、信息查询等功能；浙江大学的“3D游园系统”，能够提供三维导航、景点介绍等功能。 本研究基于现有研究，将重点放在了如何根据游客的位置和运动状态动态调整播放内容上，以提高信息的精准性和实时性。 三、研究方法和设计 本研究采用深度学习算法和移动技术相结合的研究方法，以场景情境感知为基础，利用移动终端设备传感器获取游客的位置和运动状态信息，结合深度学习算法对数据进行分析和挖掘，进而实现景区信息的自适应播报。 具体来说，本研究的设计流程如下： 1.采集实验数据：利用移动终端设备采集场景内的数据，包括游客的位置、加速度、方向、姿态、体温等信息。 2.数据预处理：将采集而得的场景数据进行处理和清洗，去除异常数据和噪声数据。 3.设计深度学习模型：根据采集的数据，设计深度学习模型，对数据进行学习和训练。 4.实现自适应播报功能：将深度学习模型与现有的景区信息播报系统相结合，实现根据游客位置和运动状态自适应播报功能。 四、预期成果和意义 本研究主要目标是实现一个能够根据游客位置和运动状态自适应调整播放内容的景区信息播报系统，以提高景区信息播放的精准性和实时性，为游客提供更好的旅游体验和服务。 预计成果包括：景区信息自适应播报算法模型、基于移动终端设备的采集系统、自适应播报系统原型和相关论文和专利申请。 本研究的意义在于探索一种新型的景区信息播报方式，为景区信息服务提供创新思路，为旅游业提供更好的服务，同时为移动技术和深度学习算法的应用提供实践和探索的机会。