【摘 要】
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增强现实技术是一种能够将计算机模拟出的虚拟场景与现实世界相融合的技术,在数据可视化和人机交互等领域有着广阔的前景。随着移动计算设备和移动互联网的快速发展,移动增强
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增强现实技术是一种能够将计算机模拟出的虚拟场景与现实世界相融合的技术,在数据可视化和人机交互等领域有着广阔的前景。随着移动计算设备和移动互联网的快速发展,移动增强现实技术逐渐受到学术界与工业界的关注,尤其在户外大尺度场景应用方面有着越来越多的研究,而针对建筑物的图像识别和虚实注册研究有着较高的实用价值,能够为城市导览、导航寻路等提供有益的途径。虚实注册是移动增强现实技术的核心。在户外场景中,早期单纯基于卫星定位和传感器的方法易受系统误差和定位精度影响而导致注册效果较差,而基于视觉标记点的方法在户外场景中难以普及。如今较多方法借助视觉自然特征提取实现户外场景中的目标识别和跟踪注册,而这类方法易受光照变化、动态遮挡等户外条件的影响,且需要针对特定目标构建图像特征匹配库,并通常在服务器端完成计算任务,因而在通用性、灵活性和实时性上往往受到一定限制。基于这些问题,本文首先设计了一种轻量级深度学习目标检测模型SqueezeNet SSD,结合深度迁移学习实现对建筑物的智能化通用检测,有效避免了传统图像特征匹配方法的局限,提高了通用性。此外,该轻量级模型面向移动端,能够充分利用移动计算资源,避免网络延迟和依赖,保障了实时性。之后,本文基于该模型设计了一种面向户外场景的移动增强现实混合注册方法,即通过方位关系判断实现建筑物信息匹配,通过核相关滤波算法实现对建筑物的多目标并行跟踪以及错误恢复机制,并基于视觉检测结果结合卫星定位和传感器实现屏幕坐标系和摄像机坐标系之间的转换关系等。对应用实例的开发和测试表明,本文设计的建筑物智能检测与注册方法能够实现较为精准的建筑物智能化检测,并得到视觉上较为准确的虚实融合效果,从而能够较好地实现户外场景下对建筑物的增强现实导览与交互效果。本文在保障和提高移动增强现实灵活性、通用性和实时性方面做出了有益的探索,为移动增强现实未来在户外场景中的广泛应用提供了新的思路和技术支持。
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