Digitalno rješenje za pametno upravljanje turističkim destinacijama – primjer sustava za Nacionalni park Brijuni

Izazovi

Turističke se destinacije, kako bi mogle čim više unaprijediti korisničko iskustvo posjetitelja, okreću novim tehnologijama što podrazumijeva digitalizaciju poslovanja, a danas, gotovo u pravilu, i primjenu umjetne inteligencije. U NP Brijuni je želja da se kvalitetnije upravlja tokovima posjetitelja i poboljša njihovo iskustvo.

Rješenje

U okviru Test Before Invest (TBI) usluge, digitalno rješenje koje je testirano za NP Brijuni prikazuje kako se moderni alati poput umjetne inteligencije, računalnog vida i IoT-a mogu iskoristiti za prikupljanje korisnih podataka o kretanju i interesima posjetitelja.

Slika 1. Prijedlog položaja nadzornih kamera na području uvale Verige u Nacionalnom parku Brijuni

Na satelitskoj snimci prikazano je područje uvale Verige u NP Brijuni (Slika 1) s uvećanim detaljima četiri različita dijela lokacije, na kojim su označeni prijedlozi položaja nadzornih kamera (simboli kamere s linijama nad njima). Prijedlog je da kamere budu raspoređene uz staze i obalu, pokrivajući ključne pristupne točke i područja kretanja posjetitelja. Cilj postavljanja kamera je nadzor, sigurnost i zaštita prirodnog prostora.

Kako sustav funkcionira?

Srž sustava čini arhitektura (Slika 2) koja omogućuje detekciju i brojanje ljudi u stvarnom vremenu na temelju video prijenosa kamera. Sustav koristi Python, YOLOv3 model za detekciju objekata, OpenCV biblioteku, REST API i PostgreSQL bazu podataka.

Proces prikupljanja podataka sa slika i obrada odvija se ovako:

1. Video prijenos: kamere neprekidno šalju snimku modulu za obradu.
2. Obrada videa: snimka se razdvaja u tzv. frame-ove koji se prosljeđuju AI modelu.
3. Detekcija: YOLO model prepoznaje ljude na slici i generira podatke o njihovoj lokaciji i sigurnosti detekcije.
4. Obilježavanje: detektirani objekti se vizualno označavaju na frame-ovima pomoću OpenCV alata.
5. Pohrana podataka: podaci o broju ljudi bilježe se u bazu svakih nekoliko minuta, a to je parametar koji se može podesiti po potrebi.
6. Prikaz podataka: korisničko sučelje prikazuje podatke u obliku grafikona, tablica i drugih vizualnih prikaza, zavisno o potrebi.

Sustav omogućuje odabir razine detalja – primjerice, broj ljudi svake minute ili prosjek broja ljudi u petominutnim intervalima. Tako korisnici u svakom trenutku imaju pregled situacije na lokaciji.

Tehnologije koje pokreću sustav

• Backend:
  Python, YOLOv3, OpenCV, PostgreSQL, REST API
• Frontend:
  Angular
• Kamere:
  Stalni video prijenos, bez pohrane snimki

Slika 2. Arhitektura sustava

Fokus testiranja

Testiranje je bilo usmjereno na:

• Pouzdanost sustava
• Točnost podataka
• Prilagodljivost specifičnostima destinacije
• Skalabilnost

Testirano rješenje ne samo da omogućuje precizno brojanje posjetitelja, već i daje uvide u opterećenost pojedinih lokacija, a ujedno je i u skladu s GDPR direktivom budući da se nigdje ne pohranjuju slike niti video zapis. Prikupljeni brojčani podaci se mogu koristiti za:

• Planiranje boravka i ruta posjetitelja bez vodiča
• Razvoj edukativnih materijala
• Prilagodbu sadržaja interesima posjetitelja
• Optimizaciju njihovog kretanja i doživljaja

Zaključak

Ovakvo rješenje predstavlja korak prema pametnijem i održivijem upravljanju turističkim prostorima. Korištenjem opisane tehnologije, destinacije poput NP Brijuni mogu stvoriti preduvjete za ponudu personaliziranijih turističkih proizvoda s ciljem postizanja boljeg korisničkog iskustva, smanjiti gužve i opterećenost pojedinih lokaliteta, bolje upravljati destinacijom i učinkovitije koristiti svoje resurse.