业务和功能介绍
背景：针对景区游客体验单一、二次消费动力不足的问题，借鉴《宝可梦 GO》的 AR+LBS 模式，结合景区特色文化打造 “AR 精灵捕捉” 项目，通过游戏化互动提升游客停留时长与参与度，同时以积分体系带动周边消费。目标：开发一款基于 Unity+AR + 谷歌地图的景区专属 APP，实现 “文化传播 + 游客引流 + 商业变现” 三位一体，预计上线后景区日均游客互动量提升 30%，周边商品销售额增长 20%。
AR 精灵捕捉：基于谷歌地图在景区指定 POI 生成特色精灵，游客通过手机 AR 摄像头扫描实景，触发捕捉互动。
积分体系与兑换：捕捉精灵获得积分，可在 APP 内兑换景区门票折扣、文创产品或餐饮优惠券。
景区导览联动：精灵附带文化解说，捕捉时触发语音介绍，结合谷歌地图导航功能，实现 “游戏化导览”。地图与定位模块：集成谷歌地图 SDK，实现景区 POI 标记、实时定位与精灵刷新逻辑。
AR 交互模块：基于 Unity AR Foundation 开发，实现摄像头实景融合、精灵 3D 模型渲染、手势捕捉等。
积分与商城模块：用户积分管理、兑换规则引擎、周边商品展示与订单提交。
AR 精灵捕捉：基于谷歌地图在景区指定 POI 生成特色精灵，游客通过手机 AR 摄像头扫描实景，触发捕捉互动。
积分体系与兑换：捕捉精灵获得积分，可在 APP 内兑换景区门票折扣、文创产品或餐饮优惠券。
景区导览联动：精灵附带文化解说，捕捉时触发语音介绍，结合谷歌地图导航功能，实现 “游戏化导览”。地图与定位模块：集成谷歌地图 SDK，实现景区 POI 标记、实时定位与精灵刷新逻辑。
AR 交互模块：基于 Unity AR Foundation 开发，实现摄像头实景融合、精灵 3D 模型渲染、手势捕捉等。
积分与商城模块：用户积分管理、兑换规则引擎、周边商品展示与订单提交。
项目实现
整体框架采用 “LBS 定位 - AR 交互 - 积分闭环” 三层架构。技术栈方面，Unity 端用 AR Foundation 实现摄像头实景融合，集成谷歌地图 SDK 进行景区 POI 标记与实时定位，通过 C# 脚本开发精灵生成、捕捉逻辑；后端用 Firebase Realtime Database 存储用户积分与捕捉记录，前端通过 Unity UI 构建积分商城界面。
我负责除建模外的全流程开发：在谷歌地图模块，通过 Geofence 技术在景区指定坐标设置精灵刷新点，当用户进入范围时触发 AR 场景；AR 交互模块参考《宝可梦 GO》逻辑，用射线检测实现精灵点击捕捉，成功后调用 ScoreManager 单例增加积分；积分商城模块基于字典预设兑换规则，通过按钮点击事件调用 RedeemReward 方法完成积分扣除与奖励生成。
遇到的难点是户外 GPS 定位漂移，通过融合手机 IMU 数据与谷歌地图高精度定位 API，将误差控制在 5 米内；另外精灵 3D 模型在中低端机渲染卡顿，采用 LOD Group 分三级显示，并通过 GPU Instancing 优化同屏渲染性能，最终实现 60fps 稳定运行。
我负责除建模外的全流程开发：在谷歌地图模块，通过 Geofence 技术在景区指定坐标设置精灵刷新点，当用户进入范围时触发 AR 场景；AR 交互模块参考《宝可梦 GO》逻辑，用射线检测实现精灵点击捕捉，成功后调用 ScoreManager 单例增加积分；积分商城模块基于字典预设兑换规则，通过按钮点击事件调用 RedeemReward 方法完成积分扣除与奖励生成。
遇到的难点是户外 GPS 定位漂移，通过融合手机 IMU 数据与谷歌地图高精度定位 API，将误差控制在 5 米内；另外精灵 3D 模型在中低端机渲染卡顿，采用 LOD Group 分三级显示，并通过 GPU Instancing 优化同屏渲染性能，最终实现 60fps 稳定运行。
示例图片视频
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1、立项背景和目标
本项目是一款AI智能景区导游助手Web应用，覆盖全国358家5A级旅游景区。立项背景有三：一是国内旅游市场复苏后，游客对景区智能化导览服务需求激增，但现有方案以语音导览机为主，缺乏交互性与个性化；二是大语言模型成熟后，AI对话式导览成为可能，可替代传统静态语音讲解；三是多模态交互（文字/语音/图片）可降低中老年用户使用门槛。目标是打造一款面向C端的、具备商业化落地能力的智能导览产品，支持景区知识问答、路线规划、虚拟数字人陪伴讲解等核心场景。
2、软件功能、核心功能模块
应用包含八大核心功能模块：
AI对话系统：基于SSE流式协议实现实时对话与打字机效果，支持多轮会话管理（conversationId缓存），网络异常时自动降级至HTTP JSON或Mock模式；
语音交互系统：双路径设计——首选浏览器Web Speech API实现零延迟语音识别，降级方案使用Web Audio API手动编码WAV（16kHz/单声道/16bit PCM）传输至后端ASR+TTS，语音播报支持多音色切换；
Live2D数字人系统：基于PixiJS + Live2D Cubism 4集成3D动画角色，支持点击交互与口型同步。设计三层降级策略：Live2D模型 → CSS纯绘角色（含口型/眨眼动画）→ 加载中状态，确保弱网环境可用；
景区数据体系：构建358家5A景区结构化数据（含省份/城市/标签/坐标），支持名称、省份、城市、标签多维搜索，按省份分组卡片网格渲染；
管理后台数据大屏：基于ECharts实现服务人次趋势、热门问答TOP5、满意度走势、问答分类分布等核心指标可视化，按需引入优化打包体积；
路由与权限系统：完整路由守卫（未登录自动跳转/login），localStorage存储登录态，区分C端用户与管理员视图；
多模态输入：文字/语音/图片三通道输入，图片上传目前走Mock AI回复，预留多模态API接入接口；
地图与路线规划：基于Leaflet集成地图视图，支持景区位置标记与游览路线添加。
3、业务流程、功能路径描述
用户访问 → 登录页（模拟登录）→ 景区选择页（卡片网格+搜索+省份筛选）→ 选择景区进入主界面（底部Tab：对话/地图/功能区/个人中心）→ 对话页：文字输入/语音输入/图片上传 → AI流式回复 + TTS语音播报 + Live2D口型同步 → 支持多轮对话（同一景区上下文连续）→ 切换景区自动重置会话 → 管理员登录后进入管理后台 → 查看数据大屏/知识库管理/数字人配置/舆情分析。未登录状态访问任何页面自动跳转登录页。
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基于Python的甘肃省旅游数据可视化分析系统
1. 立项背景和目标
甘肃省拥有敦煌莫高窟、张掖丹霞、嘉峪关等丰富旅游资源，但各地景区运营数据分散在票务系统、报表文件、手工记录中，缺乏统一采集、清洗和可视化分析的手段。传统人工统计方式耗时且难以发现客流规律与地域来源趋势。本项目旨在开发一套基于Python的旅游数据可视化分析系统，后端使用Flask提供接口，利用Pandas对多源数据进行高效清洗与聚合，通过Matplotlib生成直观图表（折线图、饼图、热力图），帮助旅游管理部门快速掌握全省景区客流变化、门票收入占比及客源地分布，为旅游调度和营销决策提供数据支撑。
2. 软件功能、核心功能模块的介绍
系统包含四大核心模块：①数据清洗与预处理模块：基于Pandas读取Excel/CSV/数据库中的原始旅游数据，处理缺失值、异常值，去重，统一日期格式，并按景区、日期、地市等维度完成统计聚合（日均客流、月营收、来源地排名）。②数据存储模块：设计MySQL数据表（景区表、客流日表、营收表、客源地表），通过定时脚本将清洗后的数据持久化存储。③可视化图表生成模块：调用Matplotlib生成折线图（展示某景区全年客流趋势）、饼图（各景区营收占比）、热力图（甘肃省地图上各地市客流热度），以Base64编码或图片URL返回给前端。④数据接口模块：Flask提供RESTful API，前端可传入景区ID、时间范围、图表类型等参数，动态获取图表和数据统计结果。
3. 业务流程、功能路径描述
用户（如省级旅游数据中心管理员）登录系统后，首先进入数据概览看板。系统后台每日凌晨自动执行定时同步脚本，从各景区上报的原始文件或API中抽取前一日数据，存入MySQL临时表；随后触发Pandas清洗流程，将处理后的结果更新到正式统计表。管理员可在前端选择“全省客流趋势”，系统调用Flask接口，聚合近30天每日总客流，返回折线图；选择“营收占比”，系统按地市或景区分组计算门票总收入，生成饼图；选择“客源热力”，系统提取各市州游客数量，结合甘肃地图坐标数据生成热力图。所有图表均支持下载为PNG。此外，管理员可手动触发数据重跑任务，修正异常批次数据。整套流程实现了从零散原始数据到可视化管理看板的自动化闭环。
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