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CN111540056A - 一种ar智能导览方法和ar智能导览系统 - Google Patents

一种ar智能导览方法和ar智能导览系统 Download PDF

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CN111540056A CN202010313082.0A CN202010313082A CN111540056A CN 111540056 A CN111540056 A CN 111540056A CN 202010313082 A CN202010313082 A CN 202010313082A CN 111540056 A CN111540056 A CN 111540056A
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China
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target
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杨东霖
孔凡兵
张帆
刘涵宇
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Aichi Shiyuan Beijing Network Co ltd
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Aichi Shiyuan Beijing Network Co ltd
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    • GPHYSICS
    • G09EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
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Abstract

本发明公开了一种AR智能导览方法和AR智能导览系统,AR智能导览方法,包括以下步骤:S0、准备操作,S1、图像识别结合蓝牙定位识别,S2、识别反馈;其中步骤S1还包括绘制现场平面图。AR智能导览系统,包括蓝牙定位单元,反馈单元,还包括绘制单元和/或图像识别单元。融合图像识别进行现实特征物体识别、导览讲解内容(如视频、图片、音频、3D模型、3D模型动画等)、蓝牙定位方法,将虚拟信息展示在AR眼镜上和现实场景结合,达到一种能使人沉浸在多信息图像具体化的场景中的游览效果,使人更快速地接收到更多的信息。

Description

一种AR智能导览方法和AR智能导览系统
技术领域
本发明是智能导览的技术领域,具体涉及一种AR智能导览方法和AR智能导览系统。
背景技术
目前,市面上增强现实(Augmented Reality)眼镜应用在远程视频协作、维修、医疗等方面,以眼镜作为硬件平台,在此硬件上进行软件开发实现具体场景应用。而导览方面的应用主要还是采用纸质地图、现场导览地图、语音讲解导览等方式进行。传统的导览方式表现生硬,找到合适的游览路线麻烦,语音导览存在信号触发不准确、语音讲解不形象等问题。
有鉴于此,特提出本发明。
发明内容
针对上述问题,本发明提供一种AR智能导览方法和AR智能导览系统,解决了传统的导览方式表现生硬、找到合适的游览路线麻烦、语音导览存在信号触发不准确和语音讲解不形象的问题。
为了实现上述目的,本发明提供的一种AR智能导览方法,包括以下步骤:
S1、蓝牙定位识别,在现场布置蓝牙发射基站,通过AR导览设备与所述蓝牙发射基站的相对位置确定AR导览设备的位置,进而确定与AR导览设备最近目标物;
S2、识别反馈,将确定到的目标物与目标物序号列表相匹配,根据匹配到的目标物序号调用与其相对应的预设程序逻辑。
进一步地,步骤S1还包括:
绘制现场平面图,在所述现场平面图上标记出各目标物的位置。
进一步地,步骤S1还包括:
图像识别,通过AR导览设备拍摄的照片进行识别,进而确定识别到的目标物。
进一步地,步骤S1之前,还包括:
S0、准备操作,确定目标物的位置;创建工程文件,制作与目标物对应的目标物序号列表,编写与目标物序号列表中每个目标物序号相对应的预设程序逻辑。
优选地,步骤S1中,在现场布置至少三个蓝牙发射基站,利用三边定位算法确定AR导览设备的位置。
优选地,步骤S2中,所述预设程序逻辑为展示视频、展示声音、展示图片和/或展示3D模型。
本发明还提供一种AR智能导览系统,包括
蓝牙定位单元,用于通过AR导览设备与所述蓝牙发射基站的相对位置确定AR导览设备的位置,进而确定与AR导览设备最近目标物;
反馈单元:用于将确定到的目标物与目标物序号列表相匹配,根据匹配到的目标物序号调用与其相对应的预设程序逻辑。
进一步地,还包括:
绘制单元,用于绘制现场平面图,在所述现场平面图上标记出各目标物的位置。
进一步地,还包括:
图像识别单元:用于对AR导览设备拍摄的照片进行识别,进而确定识别到的目标物。
本发明提供的一种AR智能导览方法和AR智能导览系统,具有如下有益效果:
融合图像识别进行现实特征物体识别、导览讲解内容(如视频、图片、音频、3D模型、3D模型动画等)、蓝牙定位方法,将虚拟信息展示在AR眼镜上和现实场景结合,达到一种能使人沉浸在多信息图像具体化的场景中的游览效果,使人更快速地接收到更多的信息。
附图说明
图1为本实施例1的步骤(4)蓝牙定位识别中三基站到未知终端距离为半径画出的三个相交的圆。
图2为图1在实际测量中三个圆并不交于一点时的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面结合具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。
AR技术是一种将虚拟信息与真实世界融合的技术,运用了多媒体、三维建模、实时跟踪及注册、智能交互、传感等多种技术手段,将计算机生成的文字、图像、三维模型、音乐、视频等虚拟信息模拟仿真后,应用到真实世界中,两种信息互为补充,从而实现对真实世界的“增强”。在实际相关应用开发中,必要的执行流程是识别目标物然后展示相关信息。在识别过程中主要用到图像识别技术对目标物进行特征检测识别之后再反馈相应信息给用户。本系统中运用了深度学习算法(如Tensorflow开源框架)结合iBeacon蓝牙定位技术作为实现识别和定位这一过程的工具,在展示信息这一过程运用了3D建模、3D动画制作、音视频图片剪辑加工等方面的技术进行素材准备,最后在内容制作平台(如Unity)上进行相关的场景搭建,实现展示增强信息方面的业务逻辑。
实施例1
本发明的AR智能导览方法,包括以下步骤:
(1)图像集训练,利用Tensorflow提供的SSD检测模型对图像集进行训练,对需要进行AR增强的目标物品进行多角度拍照,将所得到的的照片文件分训练集和测试集两个文件夹存放,比例选取为8:2、9:1都可以,保证训练集图片占多数,利用标注工具对图片中的目标物进行标注,标注过程即在图片上标注出目标物的范围和目标物的名称和目标物在图片上的位置信息,保存在文件中,编写目标物序号列表和识别配置文件,采用图片对识别配置文件进行训练,同中根据编写,。利用Tensorflow提供的SSD检测模型对图像集进行训练,在Tensorflow提供的TensorBoard可视化监测页面观察机器学习情况,当识别率达到75%以上并且损失曲线趋于平稳时结束训练,得到当前学习状态的模型文件。
(2)内容制作,编写与目标物序号列表中每个目标物相对应的不同的预设程序逻辑,通过目标物序号不同触发不同的指定事件,如展示视频、声音、图片或3D模型等内容。
(3)图像识别算法,调用步骤(1)得到的模型文件供图像识别算法使用,打开AR眼镜,调用模型文件然后对AR眼镜拍摄的每帧图片进行识别,得到识别到的目标物。
(4)蓝牙定位识别,蓝牙室内导航,在现场布置蓝牙发射基站,绘制现场平面图,在现场平面图上标记各目标物的位置,通过AR眼镜与蓝牙发射基站的相对位置确定AR眼镜的位置,进而确定AR眼镜所识别到的目标物。
布置70个蓝牙发射基站的点位,在每个点位选择多个不同距离的位置,每个位置进行接收100次RSSI值并求算数平均数操作,得到每个点位在不同距离下的RSSI值,对每个点位的数据代入以下公式进行线性回归分析:
ρi=-10lgdi,i=1,2,…,70
Figure BDA0002458582130000041
Figure BDA0002458582130000042
其中
Figure BDA0002458582130000043
Figure BDA0002458582130000044
得到点位在一米处的RSSI值p0(式中A表示p0)和环境衰减因子n,将点位高度h和p0、n代入无线信号渐变模型公式:
Figure BDA0002458582130000045
得到AR眼镜和蓝牙发射基站点位的距离,此步骤可以在AR眼镜图像识别无法识别到目标物时通过与蓝牙发射基站点位的距离来触发相应的操作。设定点位的坐标,利用三边定位算法定位AR眼镜所处的位置,在所绘制的现场平面图上标记出所处位置以及各处目标物的位置,完成路线导览。
三边定位算法原理:平面上有三个不共线的蓝牙发射基站A、B、C和一个未知终端D,并已测出三个蓝牙发射基站到终端D的距离分别为R1、R2、R3,则以三个蓝牙发射基站坐标为圆心,三个蓝牙发射基站到未知终端距离为半径可以画出三个相交的圆,如图1所示,未知节点坐标即为三个圆相交点D。
然而,在实际测量中,往往由于测量的误差,使三个圆并不交于一点,而相交于一块区域,如图2所示。在此种情况下,使用最小二乘法进行估计。
这里,我们的算法采用最小二乘法求近似解,并针对n个基站(n≥3),已知n个基站的坐标分别为(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn),未知终端坐标为(x,y),由以下步骤求解:
:建立信标节点与未知节点距离方程组
Figure BDA0002458582130000051
:上边方程组为非线性方程组,用方程组中前n-1个方程减去第n个方程后,得到线性化的方程:AX=b,其中:
Figure BDA0002458582130000052
:用最小二乘法求解上边方程得:X=(ATA)-1ATb,X便是未知终端的坐标计算值。
(5)识别反馈,以在Unity平台上为例,将每个目标物相对应的预设程序逻辑导入Unity平台,将步骤(1)-(4)中的功能程序导出为模块包导入Unity并与Unity关联上,对不同的目标物的场景进行素材摆放、编写相应的动作脚本,形成一个在预设程序逻辑的时间线上的事件。
识别到目标物后返回识别到的目标物序号,根据不同目标物序号调用并执行不同的预设程序逻辑,即在AR眼镜上展示视频、声音、图片或3D模型等相应事件。
实施例2
本发明的AR智能导览方法,包括以下步骤:
(1)图像集训练,利用Tensorflow提供的SSD检测模型对图像集进行训练,对需要进行AR增强的目标物品进行多角度拍照,将所得到的的照片文件分训练集和测试集两个文件夹存放,比例选取为8:2、9:1都可以,保证训练集图片占多数,利用标注工具对图片中的目标物进行标注,标注过程即在图片上标注出目标物的范围和目标物的名称和目标物在图片上的位置信息,保存在文件中,编写目标物序号列表和识别配置文件,采用图片对识别配置文件进行训练,同中根据编写,。利用Tensorflow提供的SSD检测模型对图像集进行训练,在Tensorflow提供的TensorBoard可视化监测页面观察机器学习情况,当识别率达到75%以上并且损失曲线趋于平稳时结束训练,得到当前学习状态的模型文件。
(2)内容制作,编写与目标物序号列表中每个目标物相对应的不同的预设程序逻辑,通过目标物序号不同触发不同的指定事件,如展示视频、声音、图片或3D模型等内容。
(3)蓝牙定位识别,蓝牙室内导航,在现场布置蓝牙发射基站,通过AR眼镜与蓝牙发射基站的相对位置确定AR眼镜的位置,进而确定与AR眼镜最近目标物。
(4)识别反馈,以在Unity平台上为例,将每个目标物相对应的预设程序逻辑导入Unity平台,将步骤(1)-(3)中的功能程序导出为模块包导入Unity并与Unity关联上,对不同的目标物的场景进行素材摆放、编写相应的动作脚本,形成一个在预设程序逻辑的时间线上的事件。
识别到目标物后返回识别到的目标物序号,根据不同目标物序号调用并执行不同的预设程序逻辑,即在AR眼镜上展示视频、声音、图片或3D模型等相应事件。
实施例3
本发明的AR智能导览方法,包括以下步骤:
(1)图像集训练,利用Tensorflow提供的SSD检测模型对图像集进行训练,对需要进行AR增强的目标物品进行多角度拍照,将所得到的的照片文件分训练集和测试集两个文件夹存放,比例选取为8:2、9:1都可以,保证训练集图片占多数,利用标注工具对图片中的目标物进行标注,标注过程即在图片上标注出目标物的范围和目标物的名称和目标物在图片上的位置信息,保存在文件中,编写目标物序号列表和识别配置文件,采用图片对识别配置文件进行训练,同中根据编写,。利用Tensorflow提供的SSD检测模型对图像集进行训练,在Tensorflow提供的TensorBoard可视化监测页面观察机器学习情况,当识别率达到75%以上并且损失曲线趋于平稳时结束训练,得到当前学习状态的模型文件。
(2)内容制作,编写与目标物序号列表中每个目标物相对应的不同的预设程序逻辑,通过目标物序号不同触发不同的指定事件,如展示视频、声音、图片或3D模型等内容。
(3)蓝牙定位识别,蓝牙室内导航,在现场布置蓝牙发射基站,绘制现场平面图,在现场平面图上标记各目标物的位置,通过AR眼镜与蓝牙发射基站的相对位置确定AR眼镜的位置,进而确定目标物。
(4)识别反馈,以在Unity平台上为例,将每个目标物相对应的预设程序逻辑导入Unity平台,将步骤(1)-(3)中的功能程序导出为模块包导入Unity并与Unity关联上,对不同的目标物的场景进行素材摆放、编写相应的动作脚本,形成一个在预设程序逻辑的时间线上的事件。
识别到目标物后返回识别到的目标物序号,根据不同目标物序号调用并执行不同的预设程序逻辑,即在AR眼镜上展示视频、声音、图片或3D模型等相应事件。
实施例4,基于深度学习的图像识别算法触发指定事件的方法
用手机或相机在每个目标物不同角度下进行拍照,每个物品拍100张以上。
将拍照得到的所有图片分为训练集和测试集两个文件夹进行存放,比例9:1,对所有图片进行目标物标注,
编写目标物序号配置文件drink_label_map.pbtxt,内容为:
Figure BDA0002458582130000081
利用tensorflow对图像集进行训练,一段时间丢失曲线稳定后结束训练,导出当前学习状态的模型文件。
编写算法开启AR眼镜调用模型识别到目标物后得到目标物序号,通过目标物序号不同执行不同操作,如识别到目标物后给目标物加上边框。
实施例5,蓝牙定位识别
布置3个蓝牙基站点位,该蓝牙使用iBeacon标准,不断对外发送Minor、RSSI等数据,这里主要用到这两个。
在Android Studio上创建一个基本的android程序,打开蓝牙,扫描蓝牙,根据iBeacon的协议和设定的点位Minor表过滤无关蓝牙,在列表上展示扫描到的点位,每个点位显示的值有UUID(设备唯一表示)、Minor(设备ID)、Rssi(信号强度)、距离值。
根据RSSI算出大概的距离,判断距离小于1米时将该点位的minor值结合实例1中判断是否识别到目标物使用,如果图像识别没有识别到,但AR眼镜实际在目标物的位置,就可以继续执行相应的操作。
实施例6,结合上述功能,利用Unity平台进行场景搭建
打开Unity创建工程文件,将所有用到的素材导入,创建场景,创建一个空对象,如命名为ImageTarget_BianZhong,代表一个目标物的展示场景,在这个对象下添加素材作为子对象,通过编写脚本来控制这个场景的表现形式,
在Main Camera对象中创建一个脚本,用来接收Android传过来的数据,创建一个函数onImage,利用实施例1中的识别方法识别到目标物序号后调用onImage函数传送序号给Unity使用,再创建一个onIbeacon函数,利用实施例2中识别到的1米内的蓝牙点位列表调用onIbeacon函数传送给minor值Unity使用。
在Android Studio中创建一个Module,将前例中的功能拷贝到该Module中,调用Main Camera脚本中的函数,将图像识别到的目标物序号和1米内最近的一个蓝牙minor值作为参数传递进去,Main Camera的脚本根据不同的序号调用不同的对象下脚本的执行函数即可,如调用ImageTarget_BianZhong中某个脚本的play函数,执行播放动作,将音视频等内容展示在眼镜上。
本文中应用了具体个例对发明构思进行了详细阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的核心思想。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离该发明构思的前提下,所做的任何显而易见的修改、等同替换或其他改进,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种AR智能导览方法,包括以下步骤:
S1、蓝牙定位识别,在现场布置蓝牙发射基站,通过AR导览设备与所述蓝牙发射基站的相对位置确定AR导览设备的位置,进而确定与AR导览设备最近的目标物;
S2、识别反馈,将确定到的目标物与目标物序号列表相匹配,根据匹配到的目标物序号调用与其相对应的预设程序逻辑。
2.根据权利要求1所述的AR智能导览方法,其特征在于,步骤S1还包括:
绘制现场平面图,在所述现场平面图上标记出各目标物的位置。
3.根据权利要求1所述的AR智能导览方法,其特征在于,步骤S1还包括:
图像识别,通过AR导览设备拍摄的照片进行识别,进而确定识别到的目标物。
4.根据权利要求1所述的AR智能导览方法,其特征在于,步骤S1之前,还包括:
S0、准备操作,确定目标物的位置,创建工程文件,制作与目标物对应的目标物序号列表,编写与目标物序号列表中每个目标物序号相对应的预设程序逻辑。
5.根据权利要求1所述的AR智能导览方法,其特征在于,步骤S1中,在现场布置至少三个蓝牙发射基站,利用三边定位算法确定AR导览设备的位置。
6.根据权利要求1所述的AR智能导览方法,其特征在于,步骤S2中,所述预设程序逻辑为展示视频、展示声音、展示图片和/或展示3D模型。
7.一种AR智能导览系统,其特征在于,包括
蓝牙定位单元,用于通过AR导览设备与所述蓝牙发射基站的相对位置确定AR导览设备的位置,进而确定与AR导览设备最近目标物;
反馈单元:用于将确定到的目标物与目标物序号列表相匹配,根据匹配到的目标物序号调用与其相对应的预设程序逻辑。
8.根据权利要求7所述的AR智能导览系统,其特征在于,还包括:
绘制单元,用于绘制现场平面图,在所述现场平面图上标记出各目标物的位置。
9.根据权利要求7所述的AR智能导览系统,其特征在于,还包括:
图像识别单元:用于对AR导览设备拍摄的照片进行识别,进而确定识别到的目标物。
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