旅游 软件定制 案例

项目背景：国内中小旅馆和酒店缺少统一管理，导致用户使用体验褒贬不一，公司通过统一酒店风格和配置完成酒店的硬件和软件服务设施升级 软件功能：1.酒店查询：通过用户输入的地址自动匹配周边的对应酒店 2.酒店预定：用户可根据入住人数入住时间完成合适酒店预订 3.个人账号管理：用户预订的酒店信息和个人输入信息进行管理

立项背景和目标：游客自行规划旅游行程易出现景点绕路、时间分配不合理、景点往返路程过长等问题，传统旅游攻略无法根据用户出行天数、偏好景点、出行交通方式自动生成个性化路线。本项目旨在通过智能路径规划算法，根据用户选定景点、出行时长、出行方式自动生成省时省力的最优旅游游览路线，提供可视化行程导航，提升游客出行体验。 核心功能模块：①景点信息库模块，存储城市景点坐标、开放时间、游玩时长、门票信息；②个性化行程配置模块，支持用户选择游玩天数、偏好景点、出行交通工具；③智能路径规划模块，基于蚁群算法计算多景点连续游览最优路线；④行程可视化导航模块，地图展示游览顺序、各景点距离、预估耗时；⑤后台管理模块，管理员可新增 / 编辑景点数据、查看热门规划路线数据。 业务流程：游客进入系统，选择目标城市并勾选想要游玩的景点，填写游玩天数与出行方式，系统读取景点地理坐标，调用路径算法计算最优游览顺序，生成完整一日 / 多日旅游行程路线，地图可视化展示全程路径，支持导出行程清单，后台可统计用户高频景点搭配方案。

场景触发式讲解系统是一款面向线下实体场景的自动语音导览应用。它通过持续追踪移动设备的 GPS 位置，在设备靠近预设的讲解点位时自动播放对应的语音讲解音频，无需人工干预，实现"人走到哪里，讲解跟到哪里"的沉浸式导览体验。

定位：面向云南大理白族甲马文化的文旅互动产品：纹样图鉴 + AR 扫描 + 文创商城 + 社区 UGC + 文旅导览 + 管理后台 CMS，形成「内容生产 → 运营配置 → 用户消费 → 数据沉淀」的闭环。 目标：构建甲⻢纹样数字化保护与传播平台，探索基于情境体验的甲马文化 APP 设计研究； 本项目旨在通过技术赋能，将古老的甲⻢艺术从静态的文化遗产转变为动态的传承，甲马非遗“只停留在纪念品商店”，解决了年 轻人看不懂、带不走、传不开的问题，项目让它“可玩、可晒、可再买”。

基于 Spring Boot 3 + Spring AI + RAG + Tool Calling + MCP 的企业级旅游规划智能体，为用户提供路线制定等服务。支持多轮对话、记忆持久化、RAG 知识库检索等能力，并且基于 ReAct 模式，能够自主思考并调用工具来完成复杂任务，比如利用网页搜索、资源下载和 PDF 生成工具制定完整的旅游计划并生成文档。

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。

本项目基于猪八戒网真实比稿需求，为甘肃金昌市设计数字化公共图书馆的品牌首页。立项目标是打造一个集馆藏展示、文旅推广、资讯发布于一体的文化机构官网首页，同时支持 PC 与移动端浏览。 首页包含 6 个核心功能模块：Hero 品牌展示区（非对称分屏布局 + 双 CTA 入口）、馆藏分类导航（电子文献/数字图书/文艺作品/文旅资源四卡片 + 馆藏量标注）、精选推荐区（图文卡片展示重点馆藏）、金昌文旅叙事区（双栏展示本地旅游资源 + 景点标签 + 数据徽章）、数据亮点条（馆藏总量/数字化覆盖率等指标展示）、资讯快报与页脚区。 浏览动线从品牌认知 → 馆藏分类 → 精选内容 → 文旅叙事 → 数据背书 → 资讯收尾，形成完整的用户浏览路径。页面顶部导航栏包含首页/馆藏/文旅/资讯/关于五个入口，点击后以原生 JS 切换内容区域，无需刷新。

广告运营团队排查曝光数据异常时，需登录多个平台、手动导出Excel、交叉比对预算与素材状态，单次分析耗时15分钟以上，且易遗漏关键根因。 本项目目标是将多步骤人工工作流转化为单一自然语言交互的自动化诊断产品，帮助分析师快速定位曝光下降原因并获取优化建议。核心功能模块包括：自然语言输入解析，理解用户诊断需求；智能数据查询引擎，自动调用广告平台API获取相关指标；根因分析模块，基于规则引擎与LLM推理定位问题来源；结果可视化与导出，生成结构化诊断报告。 业务流程为：用户输入问题→Agent解析意图并查询多源数据→系统分析根因并排序→生成诊断报告与优化建议→用户一键导出或跳转执行。

业务分析师团队每季度需花费大量时间准备业务回顾材料，手动整理数据、撰写分析结论效率低下且标准不统一。 本项目旨在构建基于大语言模型的智能报告生成系统，通过自然语言交互降低分析门槛，实现数据洞察的自动化提取与结构化呈现。 核心功能模块包括：对话式分析入口，支持用户以自然语言描述需求；LLM智能推理引擎，结合RAG架构从企业数据仓库检索关键信息；持久化记忆系统，保存用户偏好与对话历史，支持中断后连续分析；数据反馈闭环，采集用户评分与修正记录，持续优化输出质量。 业务流程为：用户输入分析需求→系统识别意图并检索相关数据→LLM生成结构化分析报告→用户查看、导出或反馈→系统记录反馈用于模型迭代。

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。

立项背景与目标：构建一套高质量的全球国家、美食、旅游景点、主要城市数据集，并通过交互式3D地球仪进行可视化呈现，服务于旅行、美食、旅游相关的Web内容项目。 核心功能模块： • 数据采集模块：从 Wikidata SPARQL 查询203个国家基础信息、美食（每国30条）、景点（每国30个，含坐标）、主要城市（每国6个） • 数据增强模块：通过Wikipedia REST API获取详细描述、图片和链接（中文优先，英文回退） • 数据合并导出：输出最终JSON文件（661KB） • 3D地球Web应用：Three.js渲染，含蓝色星球贴图、大气光晕着色器、星空背景、国家边界线、可点击国家、景点金色标记点 • 国家信息面板：侧滑面板，分Tab展示美食、景点、城市 • 搜索功能：支持中文名、英文名、ISO代码搜索国家 • 本地Web服务器：提供 /api/data 和 /api/world-atlas 两个API端点 最终数据规模：203个国家框架，52个有实际数据，287个美食项，977个景点（含坐标），254个城市（含坐标） 业务流程： 运行main.py → SPARQL查询203国基础信息 → 逐国采集美食/景点/城市 → Wikipedia增强描述 → 增量缓存到enriched.json（支持断点续采）→ merge合并 → 输出earth_data.json → 启动web/server.py → 浏览器加载3D地球 → 用户旋转/缩放/点击国家/搜索 → 查看美食/景点/城市

涵盖旅行社各项业务，包括：线路发布、报名、安排车辆、上车地点及游客清单、财务管理（收付款管理、支出管理、代理商对账、地接对账等）等功能，根据需要生成旅行社需要的各项单据、报表。 自动生成收款二维码及通过其收款，自动发送短信。极大的方便了旅行社的日常管理。

本项目是专为精品商务酒店量身定制的官方网站及全功能在线预订系统。系统核心功能包含酒店整体品牌形象展示、多维度的客房信息精准推荐（涵盖精致大床房、江景双床房等不同房型规格与定价展示）、以及一键立即预订交互模块。 网站顶部集成了完善的用户服务导航，包含“首页”、“关于酒店”、“我的订单”、“个人中心”以及“留言反馈”等高交互性板块。系统内置了完整的用户注册与登录认证逻辑，支持用户状态的平滑同步。右上角用户头像特别采用了无默认图的极简文本化设计，即动态展示登录用户名字的第一个字，大幅提升了系统的现代感与专属感。

使用Python Flask搭建后端服务，依托Pandas对全省各地景区客流、门票营收、游客地域来源等多维度原始数据完成清洗、去重、统计聚合，通过Matplotlib生成折线、饼状、热力可视化图表并通过接口返回前端展示。自主设计MySQL数据表存储旅游业务数据，编写定时数据同步脚本，解决海量零散旅游数据杂乱、人工统计效率低下的问题，完整独立完成后端接口、数据处理逻辑、定时任务开发，交付后客户可直观查看全省旅游运营数据。

产品模块：酒店/包房，机票/切位，门票，一日游，跟团游，打包产品。 订单模块：对接OTA，代下单，订单确认，收款，申请付款，发票 财务：对账，收付款，佣金，结账，发票（可接电子发票）银行日记账。 报表：收益报表，客户报表，业绩报表等。

1. 立项背景和目标 1.1 立项背景 文旅行业数据量激增，景点信息分散杂乱，传统方式难以高效处理和分析。为实现旅游数据的自动化采集、深度分析与可视化应用，构建旅游大数据推荐系统，助力文旅数字化升级。 1.2 项目目标 完成携程景点数据爬取、分布式存储与清洗，构建分层数据仓库； 实现景点数据多维度分析，挖掘评分、热度、价格、地域分布规律； 开发数据可视化大屏，直观展示统计结果，支撑运营决策； 搭建后台管理系统，实现景点管理、数据仪表盘与精准推荐。 2. 软件功能、核心模块介绍 数据采集模块：Python 爬虫抓取携程全国景点数据，含 25 个关键字段，输出 CSV 文件。 大数据存储模块：搭建 Hadoop+Spark+Hive 集群，构建 ODS/DWD 分层数据仓库，实现数据分布式存储与管理。 数据清洗分析模块：PySpark+Hive SQL 完成数据清洗、去重、标准化；实现评分 / 价格 / 热度分档、区域统计、综合评分建模等多维度分析。 数据可视化模块：DataEase 制作数据大屏，生成柱状图、饼图、雷达图、地图等，直观呈现数据。 后台管理模块：基于若依框架开发，实现景点信息管理、数据仪表盘、图表接口开发与优质景点推荐。 3. 业务流程、功能路径 整体流程：数据采集 → 存储 → 清洗 → 分析 → 可视化 → 后台管理与推荐 采集：Python 爬虫爬取携程数据，导出 CSV。 存储：HDFS 上传数据，Hive 建库建表。 清洗分析：Spark 清洗数据，Hive SQL 多维度分析，结果存入 MySQL。 可视化：DataEase 连接 MySQL，设计并发布数据大屏。 后台：若依框架开发管理系统，实现数据展示、管理与推荐功能。

立项背景与目标：哈尔滨年均游客超亿人次，美食选择是核心痛点——各平台评分分散（携程、美团、大众点评、抖音），缺乏统一客观的排名参考。本项目整合四大平台数据，为本地居民和游客提供一站式哈尔滨餐厅综合排行榜，降低决策成本。 核心功能模块：① 排行榜首页 — TOP 3 领奖台展示 + 完整排名列表，12种菜系分类筛选（东北菜/俄式西餐/烧烤/铁锅炖/小吃/清真/火锅/韩餐/自助等），4种排序方式（综合推荐/评分最高/评价最多/抖音热度），星级可视化评分，排名升降箭头，骨架屏加载。② 餐厅详情页 — 轮播图、三平台评分明细、招牌菜品列表、一键地图导航、外链跳转美团/大众点评。③ 附近餐厅 — 基于地理位置距离排序，地图导航。④ 搜索筛选 — 关键词搜索 + 分类/区域/排序组合筛选 + 历史记录。⑤ 设置中心 — 深色模式、省流量模式、自动更新、缓存管理、意见反馈。 业务流程：用户进入排行榜首页 → 按菜系/区域筛选 → 按排序方式浏览排名 → 点击餐厅进入详情查看多平台评分和招牌菜 → 一键导航或跳转外部平台下单。每周一凌晨云函数自动更新评分数据。

本项目是一套面向香港地区的“空气污染规避导航系统”，目标是在传统最短路径导航基础上，引入空气污染数据分析能力，为用户提供更加健康的出行路线规划方案。 传统地图导航通常仅考虑距离、时间或拥堵情况，而本系统会结合香港区域空气污染数据，对道路进行污染权重分析，尽量减少用户在出行过程中暴露于高污染区域的时间，适用于步行、骑行等对空气质量较敏感的场景。 系统支持用户在地图中自由选择起点与终点，并通过后端智能路径规划服务生成污染暴露更低的路线。用户可在地图中实时查看路线结果、污染热力覆盖区域以及导航路径。 核心功能包括： 1. 香港区域地图浏览与定位 基于 Mapbox 实现高性能地图渲染，支持地图缩放、拖拽、定位及路径展示。 2. 自定义起点终点选取 用户可自由点击地图选择任意地点作为导航起点与终点。 3. 污染规避路径规划 系统综合道路长度、区域污染浓度等多维数据进行路径计算，而非简单采用最短距离算法。 4. 污染热力数据可视化 通过自定义 Tile 图层将污染数据叠加至地图，实现污染区域可视化展示。 5. 后端路径计算服务 所有路径规划逻辑均运行于服务端，移动端仅负责交互与结果展示，便于后续扩展复杂算法。 该系统适用于智慧城市、绿色出行、健康导航、环保监测等相关领域，也适合需要自定义路径规划逻辑的地图类应用场景。

个人业余项目 1. 针对旅游用户的一款心得分享小程序 2. 包含小程序、管理后台Web、用户后台Web 3. 功能主要为发布图片、文字、视频博文，其它用户评论、点赞、收藏 4. 后台有热度算法可以对博文置顶、分类、推荐等操作 5. 愿景为打造一个真实旅游心得分享平台，根据平台用户真实喜好推送最适合用户的旅游攻略

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