本文构想了一个基于景区实时拥挤度预测的应用，通过雇佣员工在景区拍摄视频并上传数据，结合用户检索和付费模式，为用户提供景区拥挤程度的实时信息。文章分析了成本构成，包括员工工资和服务器流量费用，并预估了潜在的盈利模式，即通过用户付费购买访问次数来实现盈利。作者希望听取网友的意见，并探讨该项目的可行性。

🧐 项目的核心在于实时获取景区拥挤度数据。通过雇佣员工在成都的4A和5A景区（共50个）进行视频拍摄，每小时上传一次现场视频，从而构建拥挤度数据库。

💰 成本分析主要集中在人员工资和服务器流量费用。作者估算，50名员工每月工资约为2万元，服务器成本主要取决于视频播放流量。查询数据的成本可以忽略不计，因为系统每小时刷新一次拥挤度数据。

💡 盈利模式基于用户付费。假设有10万用户，其中5%愿意付费，每月每人支付8元，则每月可获得4万元收入。用户可以通过付费来增加每日访问景区的次数。

🤳 应用的功能在于提供景区拥挤程度的实时信息，并展示现场视频。用户可以通过应用检索景区，了解其拥挤程度，为出行决策提供参考。

场景是这样的，有时候出去景区玩但是又不想太拥挤，很多时候都是看地图上面堵不堵来确定，但是这个并不能完全反应景区拥挤情况。

假设我选择成都市作为试验点，假设成都 4A 和 5A 景区数量总共为 50 个，我在周末 2 天和节假日时候，雇佣 50 名员工，每个员工守一个景点，主要是检票口和周边停车场，从早上 10 点～ 16 点，每隔一小时拍摄一段现场实时视频上传数据库，分析并且生成拥挤数据

接下来制作一个应用，允许用户在上面进行检索，输入想去的景区，实时显示拥挤程度，并且给出现场视频我是这样计算成本的，50 个人一个月 8 个休息日，也就是上班 8 天，一天 50 块钱（这个是我随便估计的，每天工作只需要 5 次拍摄约 1 分钟视频，可以找附近外卖小哥兼职），一个月成本 50✖️50✖️8=20000w 元，如果成熟了可能能把成本压缩到 1w 元一个月。服务器成本主要来源于视频播放流量费用，因为景区数量固定，每小时刷新一次系统分析的拥挤数据，所以这部分查询可忽略，假设每人次视频查询完整播放价格为 0.3 毛钱/次

好接下来说一下如何盈利，允许用户每日访问景区拥挤程度次数，超过后可以买次数。假设拥有了 10w 用户，其中愿意付费为 5%，那么就是 5000 个付费用户，每个用户 8 块钱一个月，就是每月 4w 收入

各位 v 友觉得怎么样，如果觉得可以，可以 v 我 50 ，或者帮我分析一下可行性