基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的虛擬現(xiàn)實場景展示系統(tǒng)設(shè)計

張麗敏

(安徽工業(yè)經(jīng)濟(jì)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 計算機(jī)與藝術(shù)學(xué)院,安徽 合肥 230001)

0 引言

虛擬現(xiàn)實技術(shù)是指利用計算機(jī),融合人工智能、多媒體、人機(jī)接口、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等多種技術(shù),模擬并創(chuàng)建場景的數(shù)字化信息,實現(xiàn)虛擬化場景可視化展示,因此對虛擬現(xiàn)實場景展示系統(tǒng)進(jìn)行研究,可以為用戶提供完善的交互功能,具有非常重要的現(xiàn)實意義[1]。文獻(xiàn)[2]利用三維建模軟件,將真實場景放入虛擬環(huán)境中,采集各個角度的場景數(shù)據(jù),獲得表面反射特性,構(gòu)造場景的三維模型,根據(jù)三維立體信息的特征差異,將三維模型轉(zhuǎn)換為虛擬現(xiàn)實支持的文件格式,定義虛擬現(xiàn)實的機(jī)器語言,匹配模型庫和自然語言,并對三維模型進(jìn)行渲染,構(gòu)建場景實例庫,以此實現(xiàn)虛擬現(xiàn)實場景展示。文獻(xiàn)[3]利用多視立體視覺技術(shù),標(biāo)定采集設(shè)備的位置參數(shù),建立攝像機(jī)坐標(biāo)系,布置大數(shù)據(jù)采集的傳感器陣列,以此動態(tài)捕捉三維場景,對場景進(jìn)行實時在線交互繪制,然后通過像素估計算法對采集到的圖像與立體匹配產(chǎn)生的圖像進(jìn)行融合處理,得到較好的圖像邊緣深度信息,高精度標(biāo)定場景像素點(diǎn),進(jìn)行空間拼接和視覺立體匹配,展示三維場景信息。

上述虛擬現(xiàn)實場景展示系統(tǒng)對數(shù)據(jù)去噪后仍存在較多噪聲點(diǎn)和錯誤空間點(diǎn),導(dǎo)致場景三維重建偏差較大和重建時間較長,為了解決上述系統(tǒng)存在的問題,設(shè)計了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的虛擬現(xiàn)實場景展示系統(tǒng),并通過仿真實驗驗證該系統(tǒng)的有效性。

1 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的虛擬現(xiàn)實場景展示系統(tǒng)

1.1 系統(tǒng)硬件設(shè)計

1.1.1優(yōu)化場景展示數(shù)據(jù)采集器

優(yōu)化場景展示系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集器,獲取場景空間數(shù)據(jù),包括地理數(shù)據(jù)、特征紋理、測繪數(shù)據(jù)等。將主控板作為數(shù)據(jù)采集器的核心,具體配置如下:配置模擬輸入板,將外圍設(shè)備的模擬信號轉(zhuǎn)為場景采集的數(shù)字信號;配置數(shù)據(jù)輸出板和輸入板,并將其與無線網(wǎng)絡(luò)相連,對數(shù)字量進(jìn)行輸入;配置串口擴(kuò)展板,將主控板采集的外圍設(shè)備輸入數(shù)據(jù),傳輸給數(shù)據(jù)處理中心;配置LCD顯示屏和按鍵板,以圖表形式顯示采集數(shù)據(jù),設(shè)置數(shù)據(jù)采集器輸入的狀態(tài)指示;配置蓄電池和開關(guān)電源,并將其分別作為穩(wěn)定電源和備用電源,使其即使在停電狀態(tài)下,仍能為數(shù)據(jù)采集器供電[4]。其主控板的接口分布具體如圖1所示。

圖1 采集器主控接口分布Fig.1 Distribution of master control interface of the collector

其中,J1為模擬模塊接口,J2為按鍵LCD顯示模塊接口,J3為數(shù)字量模塊接口,J4為TTL電平的GPRS接口,J5為串口中斷跳線,J6為開關(guān)量模塊接口,J7為直流電源輸入接口,J8與J10為GPRS電源,J9為GPRS接口。為保證采集器的超低功耗優(yōu)良特性,加入MSP837單片機(jī),將采集器工作模式劃分為低功耗工作模式及正常工作模式,其中正常工作電流為350.0 μA、工作電壓為3.5 V,低功耗工作模式則劃分為四種,工作電壓為3.3 V,電流則分別為80.0 μA、19.0 μA、5.0 μA、0.2 μA[5].單片機(jī)集成片內(nèi)精密比較器、多通道A/D轉(zhuǎn)換器、數(shù)控振蕩器、大量I/O端口,使采集器外圍模塊位于同一地址空間,具有16位自動掃描功能,確保信息數(shù)據(jù)采集的高集成度[6]。

通過上述過程完成場景展示數(shù)據(jù)采集器的優(yōu)化。

1.1.2設(shè)計數(shù)據(jù)采集外圍傳感電路

設(shè)計場景展示系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳感電路,經(jīng)放大濾波后,將采集到的數(shù)據(jù)傳輸給PC機(jī)存儲。利用單片機(jī)多個特殊引腳和采集器串口,將數(shù)據(jù)發(fā)送給PC機(jī),利用Flash存儲器和EPROM存儲器,組成PC機(jī)的CPU存儲器,其中PC機(jī)采用全雙工異步串行通用模式,設(shè)置多個寄存器和超低功率的實時時鐘,使系統(tǒng)能夠自動完成串行數(shù)據(jù)的接收和輸出[7]。數(shù)據(jù)存儲器芯片選擇MAX837CWS型芯片,該芯片可以對系統(tǒng)電平輸出形式進(jìn)行轉(zhuǎn)換,微控制器選擇ATSDM725CA型號,將數(shù)據(jù)存儲劃分為備用、運(yùn)行、保持、等待、休眠五種工作模式,擴(kuò)大系統(tǒng)運(yùn)行頻率范圍[8]。優(yōu)化存儲器外圍傳感電路,具體如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)外圍傳感電路Fig.2 Peripheral sensing circuit of data

該電路對數(shù)據(jù)應(yīng)用通信進(jìn)行集中處理,提供通用的18通道ADC,以此支持LIN模式和SPI模式等多種通信模式,同時在電路中加入多個模擬比較器,檢測存儲器外部窗口的傳感電壓,使系統(tǒng)在不同情況下都能夠恢復(fù)到初始安全工作狀態(tài),且在通斷電瞬間,可以對數(shù)據(jù)通信狀態(tài)進(jìn)行置位[9]。傳感電路的串口驅(qū)動芯片選擇TPH8271復(fù)位控制芯片,通過復(fù)位鍵和手動復(fù)位兩種方式,使電路第一引腳輸出復(fù)位信號,將復(fù)位信號轉(zhuǎn)換至低電平,確保外圍傳感電路總線與MCU相連,其接口類型選擇兩線制串行接口,對電路末端總線的針腳序列進(jìn)行重新排列,擴(kuò)增存儲器的存儲容量達(dá)90 GB,以此可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集結(jié)果的高效存儲[10]。

至此完成數(shù)據(jù)采集傳感電路的設(shè)計,完成系統(tǒng)硬件設(shè)計。

1.2 系統(tǒng)軟件設(shè)計

1.2.1基于大數(shù)據(jù)技術(shù)檢測場景特征

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)處理場景數(shù)據(jù),提取并匹配圖像特征點(diǎn)。對場景大數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,將其劃分為地理信息空間數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、屬性數(shù)據(jù)、三維模型數(shù)據(jù)、文件資料數(shù)據(jù),并將各類數(shù)據(jù)劃分為固定數(shù)據(jù)和更新數(shù)據(jù)。針對場景圖像數(shù)據(jù),利用SIFT特征點(diǎn)檢測算法,計算不同尺度圖像的唯一線性核函數(shù),找到圖像的極值點(diǎn),進(jìn)而提取局部特征點(diǎn)[11]。變換后的尺度圖像Q計算公式為:

(1)

其中,σ為尺度因子；I(x,y)為采集的場景圖像；x、y分別為像素的橫坐標(biāo)與縱坐標(biāo)[12]。改變尺度圖像Q的尺度因子,得到高斯函數(shù),對采集的各尺度圖像進(jìn)行卷積處理,并與同組相鄰高斯圖像相減,得到高斯金字塔[13]。將同一尺度空間的像素差分值,與相鄰位置的像素點(diǎn)進(jìn)行比較,利用非極大值抑制算法檢測圖像的像素極值點(diǎn),遍歷金字塔內(nèi)所有像素點(diǎn),得到場景關(guān)鍵點(diǎn)。再通過DOG值的變換方式,進(jìn)一步定位關(guān)鍵點(diǎn)亞像素位置,對響應(yīng)較小的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行剔除。將剩余關(guān)鍵點(diǎn)作為圖像特征點(diǎn),計算各個特征點(diǎn)鄰域范圍內(nèi)的梯度,統(tǒng)計各尺度空間的梯度直方圖,生成多維特征向量[14]。引入一個檢測模板,以特征點(diǎn)為中心,使像素點(diǎn)沿任意方向移動,計算灰度變換情況,選取灰度變化較大的像素點(diǎn),將其判斷為圖像骨架點(diǎn)[15]。其中像素點(diǎn)灰度強(qiáng)度計算公式為:

(2)

其中,w(u,v)為(u,v)位置的高斯模板系數(shù)；f(x,y)為像素點(diǎn)x軸和y軸方向的一階微分；M為像素點(diǎn)的自相關(guān)矩陣；j為矩陣的跡[16]。計算模板垂直方向和水平方向的濾波響應(yīng),將圖像的固有屬性和幾何條件作為匹配約束條件,在骨架點(diǎn)處設(shè)置一個大小和形狀一定的鄰域窗口,對骨架點(diǎn)進(jìn)行立體匹配,包括局部匹配和全局匹配。在此基礎(chǔ)上引入視差平滑算法,生成高質(zhì)量視差圖,進(jìn)而提取場景整體的空間輪廓和紋理特征[17],以此完成場景特征的檢測。

1.2.2可視化展示虛擬現(xiàn)實場景

對檢測的空間輪廓和紋理進(jìn)行三維重建,大范圍可視化展示虛擬現(xiàn)實場景。由于視差大小與空間深度成反比,因此需要根據(jù)匹配獲得視差圖,推導(dǎo)出場景空間點(diǎn)深度,通過圖像像素點(diǎn)的投影相似條件,轉(zhuǎn)換相機(jī)坐標(biāo)系到大地坐標(biāo)系,使輪廓紋理特征點(diǎn)在左右圖像上,形成(x1,y1)、(x2,y2)兩個投影點(diǎn),則場景三維點(diǎn)(X，Y，Z)計算公式為:

(3)

其中,f1、f2分別為數(shù)據(jù)采集左右相機(jī)的焦距；T為相機(jī)坐標(biāo)系到大地坐標(biāo)系的平移矩陣；R為旋轉(zhuǎn)矩陣[18]。根據(jù)公式(3),得到像素點(diǎn)雙目標(biāo)定參數(shù),以此重構(gòu)場景空間點(diǎn)的三維坐標(biāo),再將場景真實顏色還原,通過視差圖轉(zhuǎn)換到三維空間點(diǎn)中,立體矯正空間立體圖像,減少邊緣顏色紋理的融合誤差。三維空間點(diǎn)融合后,采用弦高濾波方法使相鄰三個空間點(diǎn)組成三角形,確定三角形弦長和高的比值,計算三維空間點(diǎn)坐標(biāo)位置平均值,代替周圍空間點(diǎn)的位置坐標(biāo),以此去除錯誤三維點(diǎn)和噪聲點(diǎn)[19]。然后對場景三維空間點(diǎn)進(jìn)行曲率采樣,去除較小曲率區(qū)域的空間點(diǎn),并結(jié)合三角網(wǎng)格的區(qū)域分割方法,保持場景重建曲面特征的同時,篩選冗余的三維空間點(diǎn),實現(xiàn)場景空間點(diǎn)的精簡[20]。最后利用可視化技術(shù),設(shè)置多個獨(dú)立的投影通道,使每個通道共用一個視點(diǎn),通過透視投影變換矩陣構(gòu)建一個無縫拼接的立體空間,以此展示虛擬現(xiàn)實場景重建的立體空間。至此完成虛擬現(xiàn)實場景的可視化展示,實現(xiàn)系統(tǒng)軟件設(shè)計,結(jié)合硬件設(shè)計和軟件設(shè)計,完成基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的虛擬現(xiàn)實場景展示系統(tǒng)設(shè)計。

2 實驗論證分析

將此次設(shè)計系統(tǒng)記為實驗A組,兩組傳統(tǒng)虛擬現(xiàn)實場景展示系統(tǒng)分別記為實驗B組和實驗C組,進(jìn)行對比實驗,比較三組系統(tǒng)的三維重建偏差、重建時間、重建速度以及內(nèi)紋理展示偏差。

2.1 實驗準(zhǔn)備

搭建室外實驗場景,使三組系統(tǒng)全方位觀測安徽合肥某一變電站室外建筑群,同步抓取建筑數(shù)據(jù),利用千兆以太網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,具體網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 建筑數(shù)據(jù)采集部署結(jié)構(gòu)Fig.3 Collection and structure deployment of construction data

傳感設(shè)備采用工業(yè)鏡頭和工業(yè)攝像機(jī),其中工業(yè)鏡頭焦距為10 mm,鏡頭為HJ829V72品牌,交換機(jī)為JHI9387DT型號千兆交換機(jī),PC機(jī)為4核16線程,處理器為4.2 GHz,數(shù)據(jù)采集卡為千兆8通道網(wǎng)口采集卡,傳感器具體技術(shù)參數(shù)如表1所示。

表1 傳感器技術(shù)參數(shù)信息Table 1 Technical parameter information of sensor

令傳感器視場中心與建筑群中心保持一致,實驗A組展示的虛擬現(xiàn)實場景如圖4所示。

圖4 建筑群虛擬現(xiàn)實展示Fig.4 Virtual reality display of architectural complex

2.2 實驗結(jié)果

2.2.1第一組實驗結(jié)果

使用標(biāo)準(zhǔn)測試工具測量場景整體輪廓的三維距離,獲取外輪廓重建偏差真實值。比較不同距離下,三組系統(tǒng)外輪廓的三維重建偏差,多次實驗取平均值,實驗對比結(jié)果如表2所示。

由表2可知,實驗A組場景的三維重建偏差平均值為0.147 cm,實驗B組和實驗C組的平均三維重建偏差分別為0.449 cm和0.537 cm,A組場景外輪廓的重建偏差相比實驗B組和實驗C組,分別減小了0.302 cm和0.390 cm.

表2 外輪廓三維重建偏差對比結(jié)果Table 2 Comparison results of external contour reconstruction deviation

當(dāng)采用三組系統(tǒng)對場景進(jìn)行三維重建時,統(tǒng)計系統(tǒng)運(yùn)行時間,比較場景三維重建時間,多次實驗取平均值,實驗對比結(jié)果如表3所示。

表3 三維重建時間對比結(jié)果Table 3 Comparison results of 3D reconstruction time

由表3可知,實驗A組場景的三維重建時間平均值為0.544 s,實驗B組和實驗C組的平均三維重建時間分別為0.864 s和0.951 s,A組場景重建時間相比實驗B組和實驗C組,分別縮短了0.320 s和0.407 s.

在前兩組實驗的基礎(chǔ)上,計算場景三維重建速度,多次實驗取平均值,實驗對比結(jié)果如表4所示。

表4 三維重建速度對比結(jié)果Table 4 Comparison results of 3D reconstruction speed

由表4可知,實驗A組場景的三維重建速度平均值為1.624幀·s-1,實驗B組和實驗C組的平均三維重建速度分別為1.118 幀·s-1和0.896 幀·s-1,A組場景重建速度相比實驗B組和實驗C組,分別增加了0.510 幀·s-1和0.728 幀·s-1.

2.2.2第二組實驗結(jié)果

對場景內(nèi)輪廓紋理進(jìn)行編號,分別測量虛擬現(xiàn)實場景和實際場景的紋理距離,比較三組系統(tǒng)場景展示的紋理偏差,實驗對比結(jié)果如圖5所示。

圖5 紋理展示偏差對比結(jié)果Fig.5 Comparison results of deviation of the texture display

由圖5可知,實驗A組場景展示的紋理偏差的平均值為1.99 mm,實驗B組和實驗C組的場景展示的紋理偏差分別為5.31 mm和6.98 mm,A組場景展示的紋理偏差相比實驗B組和實驗C組,分別減小了3.32 mm和4.99 mm.

3 結(jié)語

綜上所述,此次設(shè)計系統(tǒng)相比傳統(tǒng)系統(tǒng),減少了外輪廓三維重建偏差和紋理展示偏差,提高了虛擬現(xiàn)實場景展示的精確度,縮短了三維重建時間,提高了重建速度,保證了虛擬現(xiàn)實場景的重建效率。

此次設(shè)計系統(tǒng)充分利用了大數(shù)據(jù)技術(shù)特點(diǎn),保證了虛擬現(xiàn)實場景展示的精確度。但此次研究仍存在一定不足,數(shù)據(jù)采集仍受傳輸帶寬限制,在今后的研究中,會同步觸發(fā)嵌入式設(shè)備,進(jìn)一步提高系統(tǒng)串口通信性能。