“格物”治之——基于网格与视频识别的夜间经济管理系统

参赛院校：河南工业大学

指导老师：李滨 许德刚

队员姓名：彭相超 陶宇珩 燕绍淳 屠后羿

一、系统设计背景

在夜间经济蓬勃发展的当下，其已从传统单一业态演变为融合购物、餐饮、文化、旅游、娱乐等多元业态的经济活动，对城市经济增长贡献巨大。我国城市夜间消费占比可观，如城市 60% 的消费发生在夜间，大型商场特定时段消费额超全天一半，旅游夜间消费至少是白天的 3 倍。国家也相继出台政策鼓励夜间经济发展，如国务院和国家发展改革委分别发布意见和措施，推动夜间文旅消费繁荣。

然而，夜间经济发展中存在诸多问题。国外如纽约，虽夜间经济发展成熟，但存在高消费、小商贩空间受挤压等问题；国内上海夜经济发展虽好，但服务配套不足、同质化现象严重。同时，技术应用也面临挑战，大数据分析存在数据隐私风险，模拟仿真技术建模复杂。夜市同质化问题突出，以餐饮购物为主，无法满足消费者多元化需求；夜市管理也存在垃圾处理困难、商摊违规摆放、拥挤易引发安全事故、噪声污染大、灯光使用不合理等问题。基于此，开发 “格物” 治之 —— 基于网格与视频识别的夜间经济管理系统，旨在解决上述问题，推动夜间经济高质量发展。

二、系统架构

本系统采用 B/S 架构，融合多种技术实现不同功能。在技术选型上，后端使用 Java 和 Python 语言，前端采用 Vue 框架，借助 Spring Boot、MyBatis 等框架搭建后端服务，利用 SuperMap 系列技术进行地图数据处理与展示，结合阿里云 OSS 存储静态资源，通过高德地图 API 实现路径规划。

系统整体架构涵盖多个层次。表现层包含执行人员移动端模块、用户移动端模块、主管理端模块和区管理端模块，为不同用户提供交互界面；业务逻辑层负责处理各类业务，如规划管理、网格人员管理等；数据访问层借助 PostgreSQL 数据库存储数据，并通过 MyBatis 框架实现数据交互；应用支撑层提供技术支持，包括 SuperMap 系列、Spring Boot 框架等；算法层运用多种算法，如基于 Google S2 的空间索引算法、基于 PLS 的回归算法等，实现系统核心功能。数据库设计包含网格信息表、员工信息表等多种数据表，用于存储系统运行所需的各类数据。

系统功能架构图

三、系统功能设计

系统定义了系统管理员、普通用户和执行人员三类用户角色。系统管理员包括主管理员和区管理员，主管理员负责整体管理和资源调配，区管理员专注于具体网格管理；普通用户通过系统获取个性化夜市推荐并反馈评价；执行人员执行区管理员下达的任务并汇报结果。

系统具备丰富的功能模块。登录业务实现不同用户的身份验证和权限控制；数字大屏展示业务直观呈现夜市实时数据，包括网格数据、反馈信息、人流量和执行人员数据；网格管理业务实现夜市信息的精细化管理和资源调配；区网格员管理业务提高网格管理的针对性和效率；执行人员管理业务确保执行人员的有效管理和任务执行；卫生管理业务利用摄像头监控垃圾桶满溢状况并及时处理；商摊管理业务合理规划摊位区域，管理违规摊位；拥挤疏散业务实时监控人流量，保障夜市安全；噪声管理业务监测噪声水平并采取降噪措施；规划审批业务实现主管理端和区管理端的交互，推动夜市发展；夜市三维业务通过 3D 建模和灯光模拟辅助管理；用户移动端业务推送夜市信息，接收用户评价和反馈；执行人员移动端派遣业务快速响应夜市突发情况。

系统功能模块设计图

四、系统功能展示

登录业务根据用户角色展示不同管理页面，保障数据安全。数字大屏以多种形式展示数据，如网格数据在地图上标记、人流量数据用热力图展示，便于管理人员掌握夜市现状。网格管理业务提供直观的网格化地图界面，展示网格详细信息。区网格员管理业务方便主管理员查看和管理区网格员信息。执行人员管理业务实现执行人员信息管理和任务分配。卫生管理业务能及时发现并处理垃圾桶满溢问题。商摊管理业务有效规划摊位，处理违规摊位。拥挤疏散业务在人流量过大时迅速响应，规划疏散路径。噪声管理业务精准监测噪声，及时处理超标情况。规划审批业务实现夜市活动的规划与审批。夜市三维业务通过 3D 模型展示夜市，辅助管理决策。用户移动端业务为用户提供个性化服务，接收用户反馈。执行人员移动端派遣业务高效处理夜市突发任务。

数字大屏主端效果图

数字大屏区端效果图

网格管理业务效果图

网格修改业务实现效果图

卫生管理业务效果图

拥挤疏散业务效果图

噪声管理业务效果图

夜市三维业务效果图

夜市三维摄像头可视域分析功能业务效果图

夜市三维灯光可视域分析功能业务效果图

用户移动端业务实现效果图

执行人员移动端业务效果图

五、系统亮点

系统创新性地运用多种先进技术。基于 Google S2 的空间索引算法实现精准的网格划分，相较于传统算法，精度更高、存储效率更强。基于 PLS 的回归算法的网格活力评估模型，综合考虑多因素，精准评估网格活力。基于层次分析的夜市评分算法，全面评估夜市，为决策提供科学依据。基于卷积神经网络的目标检测算法，准确识别垃圾桶状态，优化垃圾管理。基于 LPA * 和 Moving Average 的轨迹预测算法，有效预测人流，保障夜市安全。基于 BPR 贝叶斯个性化推荐算法，为用户提供精准推荐。

系统采用网格化管理模式，实现对夜市的精细化管理。通过网格划分，详细掌握夜市运营状态，实现精准管理和动态调整，增强夜市吸引力，减少同质化现象。同时，系统高度注重用户体验，为普通用户提供个性化推荐，方便用户选择夜市；为执行人员提供便捷的任务处理平台，提高工作效率；为管理员提供全面的管理功能，提升管理效能。

网格管理业务效果图

网格修改业务实现效果图

六、团队总结

团队成员来自河南工业大学，在李滨、许德刚老师的指导下，由彭相超、屠后羿、陶宇珩、燕绍淳组成。在项目实施过程中，团队首先进行深入的市场调研和技术分析，明确需求和问题。接着设计系统架构和功能，选择合适的技术栈进行开发。开发过程遵循敏捷开发流程，不断迭代优化。团队成员积极学习相关技术，成功将多种先进技术融入项目。项目的成功实施，不仅提升了团队成员的技术能力，也为夜间经济管理提供了创新解决方案，团队成员在实践中积累了宝贵经验，增强了团队协作能力。

七、指导老师点评

本项目紧扣夜间经济发展需求，针对现存问题提出了全面且有效的解决方案。系统架构设计合理，技术选型恰当，综合运用多种先进技术实现了强大的功能。在功能设计上，充分考虑不同用户角色的需求，涵盖了夜市管理的各个方面，具有很强的实用性。系统亮点突出，创新技术的应用和网格化管理模式为夜间经济管理提供了新的思路和方法。团队成员在项目实施过程中展现出了扎实的专业基础和良好的团队协作精神，能够积极学习和应用新技术。希望团队在未来继续优化系统，拓展功能，为夜间经济发展做出更大贡献。

八、团队合影

左起：陶宇珩、燕绍淳、彭相超、屠后羿