市场调研：深入了解游客对旅拍的需求，包括不同年龄段、性别和兴趣爱好的游客对旅拍的期望差异。同时，考虑景区的特点和需求，如风景、文化底蕴、游客流量等。

功能设定：基于市场需求，设定AI旅拍程序的核心功能，如AI智能拍摄、风格定制、实时预览、照片编辑、分享互动等。

前端技术：选择基于小程序的开发平台（如微信、支付宝等），并选用适当的框架（如Taro、Uni-app等）进行前端开发。

后端技术：根据具体的AI算法与视频处理需求选择合适的技术栈，如Node.js、Python等。同时，需要选择一个稳定的AI引擎来执行图片或视频的分析处理工作。

数据库技术：选择MySQL、MongoDB等数据库解决方案，用于存储用户数据、抓拍数据、分析结果等。

AI算法库：选择合适的机器学习库，如TensorFlow、PyTorch等，并安装相应的Python依赖包。

前端设备层：包括高清摄像头和小程序前端界面。高清摄像头负责实时捕捉景区画面，并传输至服务器；小程序前端界面则用于展示视频内容，供用户观看和分享。

数据处理层：服务器端负责处理摄像头传输的数据，包括图像识别、处理和视频生成等。利用AI算法对抓拍的图像进行处理和编辑，生成连贯的短视频。

数据库层：存储抓拍数据、分析结果、用户信息等。

配置计算机：确保计算机具有稳定的网络连接，并安装必要的开发工具，如Node.js环境、Python环境等。

选择IDE：选择一款适合的IDE（如VS Code、PyCharm等）和工具集（如Postman、Wireshark等）用于编写代码与测试API。

AI算法实现：

实现图像预处理功能，对输入的图像进行必要的预处理，如缩放、裁剪、去噪等操作。

利用AI算法提取图像中的关键特征，如颜色、形状、纹理等。

通过训练好的模型对图像进行识别与判断，对特定特征的图像进行抓拍与存储。

视频处理与生成：

将抓拍的图像序列按照时间顺序拼接成视频文件。

利用图像处理技术对视频进行处理，如添加滤镜、过渡效果等。

为视频添加背景音乐或配音，提升观看体验。

将处理后的视频进行保存与格式转换，以便在不同平台播放。

前后端服务开发：

根据业务需求设计数据库结构，编写API接口实现后端服务功能。

使用框架（如Express、Koa等）进行后端开发，确保服务稳定可靠。

使用小程序开发框架进行前端页面设计，实现用户交互功能。

将选定的AI算法集成到后端服务中，实现图像识别与抓拍功能。

编写短视频生成与编辑的逻辑代码，实现视频的生成与处理功能。

功能测试：确保所有功能正常运行，包括AI智能拍摄、风格定制、实时预览、照片编辑、分享互动等。

性能测试：测试系统的响应时间、处理速度等性能指标，确保系统能够处理大量并发请求。

安全测试：加强数据加密和隐私保护措施，确保用户个人信息和拍摄内容不被泄露或滥用。

用户反馈：根据用户反馈不断优化功能和界面设计，提升用户体验。

服务器配置：配置高性能的服务器，用于处理摄像头传输的数据和运行AI算法。

小程序发布：将小程序发布到各大平台（如微信、支付宝等），供用户使用。

宣传推广：通过多种渠道进行宣传推广，吸引更多游客使用AI旅拍程序。

定期维护：定期对系统进行维护和升级，确保系统的稳定性和安全性。

功能扩展：根据用户反馈和需求变化，对系统进行改进和扩展，增加新的功能和服务。

技术更新：跟踪新的技术动态和算法进展，不断优化和升级AI旅拍程序的技术架构和算法模型。