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チームB B小町
私たちは関西の中の京都に目を向けました。京都から一番に観光が連想されたので、試しに京都公式の観光サイトを見てみると、おおまかな地域で区切った混雑度予想のようなものがありました。 これは、特定の観光スポットとその地域の混雑度が必ずしも一致しないので、行きたい観光スポットを絞ってきている観光客に不都合な仕様と言えます。 これを解決するために、特定の観光地の混雑度を、ライブカメラの映像をスクリーンショットし、これを画像分析AIを用いて人間を認識させて測定し、混雑度をwebページで確認できるようにしました。 また、画像認識AIにスーツケースと大きめのリュックを認識させることで、観光地ごとの観光客の層の分析に利用できる隠し機能を設けました。
各観光地ごとのページとhomeページで構成されており、各観光地のページに前述の混雑度の情報が載っています。homeページには各観光地の写真とリンクを載せました。
一般的なウェブサイトと同じ感じで使えますが、観光客層の分析データはpassを入力する部分に正しいpassを入力すると表示されます。
AIと画像データのウェブへの適応の時にかなりエラーが出て苦労しました。
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