基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的虛擬氣象裝備移動(dòng)可視化與交互方法研究

雷曉妹 雍 玖 王陽(yáng)萍 雍 芳

1(甘肅省氣象局 甘肅 蘭州 730020) 2(蘭州交通大學(xué) 甘肅 蘭州 730070) 3(甘肅省人工智能與圖形圖像處理工程研究中心 甘肅 蘭州 730070) 4(四川大學(xué) 四川 成都 610065)

0 引 言

近年來(lái),隨著新一代人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,氣象保障設(shè)備的信息化建設(shè)隨之迅猛發(fā)展,各氣象臺(tái)站相繼配備了氣象衛(wèi)星廣播數(shù)據(jù)接收、自動(dòng)觀測(cè)站、新型氣象雷達(dá)、風(fēng)洞、溫濕度監(jiān)測(cè)儀等氣象信息化裝備,但是氣象裝備的維護(hù)與操作工作關(guān)鍵在于維護(hù)與操作技術(shù)、操作人員、外界因素的穩(wěn)定。因此,通過(guò)研究氣象裝備管理、可視化與應(yīng)用,全面掌握新設(shè)備的操作、維護(hù),才能實(shí)現(xiàn)氣象保障設(shè)備的信息可視化,使氣象設(shè)備能充分有效地發(fā)揮其在氣象裝備管理、應(yīng)用中的功能和作用。

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(Augmented Reality,AR)是將計(jì)算機(jī)建立的虛擬物體信息疊加在真實(shí)的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中,通過(guò)三維注冊(cè)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)真實(shí)場(chǎng)景的增強(qiáng)[1-2]。基于人工標(biāo)識(shí)的AR系統(tǒng)注冊(cè)方法利用視覺(jué)標(biāo)識(shí)跟蹤庫(kù)ARToolkit和ARTag中的四邊形黑白標(biāo)識(shí)。雖然標(biāo)識(shí)容易被檢測(cè)和識(shí)別,但是易出現(xiàn)追蹤區(qū)域受限、不穩(wěn)定并且在復(fù)雜的環(huán)境下注冊(cè)效果不佳等問(wèn)題[3]。而基于自然特征點(diǎn)的注冊(cè)技術(shù)不需要在真實(shí)環(huán)境中放置可識(shí)別的標(biāo)識(shí),并且可以增強(qiáng)跟蹤穩(wěn)定性以及擴(kuò)展跟蹤范圍[4],但是目前三維注冊(cè)技術(shù)中由于目標(biāo)跟蹤識(shí)別對(duì)于尺度和光照變化的魯棒性較低,導(dǎo)致增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)跟蹤注冊(cè)誤差較大,甚至無(wú)法完成虛擬信息疊加。因此,通過(guò)改進(jìn)待注冊(cè)位置環(huán)境變化時(shí)自適應(yīng)跟蹤算法,利用尺度自適應(yīng)跟蹤、光照自適應(yīng)跟蹤及光照和尺度自適應(yīng)跟蹤算法,降低運(yùn)動(dòng)目標(biāo)模型跟蹤誤差,為實(shí)現(xiàn)氣象裝備交互可視化提供技術(shù)支撐。

通過(guò)構(gòu)建真實(shí)的三維氣象裝備模型和交互環(huán)境[5],基于改進(jìn)自適應(yīng)跟蹤算法的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)三維注冊(cè),在移動(dòng)端將AR人機(jī)交互、三維全景漫游、音視頻多媒體元素三者結(jié)合,研究虛擬氣象裝備移動(dòng)可視化與交互方法,提高虛擬氣象裝備保障及操作的可視化和信息化水平,讓工作人員通過(guò)人機(jī)交互可視化系統(tǒng)不受時(shí)間和地域的限制快速學(xué)習(xí)新的技術(shù)和設(shè)備,達(dá)到快速認(rèn)知了解氣象裝備結(jié)構(gòu)以及工作原理的目的。

1 虛擬氣象裝備移動(dòng)可視化與交互

基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的虛擬氣象裝備移動(dòng)可視化與交互方法主要由增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)交互、三維全景漫游、音視頻講解三個(gè)模塊組成,具體如圖1所示。

圖1 基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的虛擬氣象裝備移動(dòng)可視化 與交互方法

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)交互主要包括三維建模和AR系統(tǒng)交互可視化的兩個(gè)部分:(1) 三維建模通過(guò)建立相關(guān)的氣象裝備3D模型,對(duì)模型渲染、貼圖、優(yōu)化及加入動(dòng)畫(huà)[6]。(2) AR跟蹤注冊(cè)將實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中培訓(xùn)教材、宣傳冊(cè)、操作手冊(cè)中添加相關(guān)的標(biāo)識(shí),利用移動(dòng)終端或PC進(jìn)行三維注冊(cè)、人機(jī)交互等操作[7-8]。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)交互模塊采用Unity3D引擎和改進(jìn)Vuforia插件進(jìn)行研發(fā),但是Vuforia插件在環(huán)境尺度和光照發(fā)生劇烈變化時(shí)無(wú)法及時(shí)有效地跟蹤到待注冊(cè)位置信息,因此本文將采用改進(jìn)自適應(yīng)跟蹤算法與Vuforia插件結(jié)合實(shí)現(xiàn)待注冊(cè)區(qū)域的特征跟蹤、檢測(cè)、投影位置變換,最后集成發(fā)布到移動(dòng)端。而三維全景漫游通過(guò)構(gòu)建出氣象裝備三維全景空間,讓氣象裝備操作人員可上下左右任意角度觀看氣象設(shè)備及現(xiàn)場(chǎng)整體運(yùn)行環(huán)境。此外,音視頻講解具有信息量大、表現(xiàn)力強(qiáng)、直觀性好等優(yōu)點(diǎn),可讓使用者能夠更加深入、便捷地對(duì)設(shè)備進(jìn)行了解。

2 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)交互模塊

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)交互模塊如圖2所示主要分為增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)三維注冊(cè)、模型建立及導(dǎo)入、交互功能添加三部分。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)三維注冊(cè)通過(guò)利用AR開(kāi)發(fā)工具對(duì)待注冊(cè)標(biāo)識(shí)圖像進(jìn)行特征點(diǎn)檢測(cè),并將數(shù)據(jù)特征集儲(chǔ)存,并且AR SDK利用攝像頭對(duì)現(xiàn)實(shí)世界待注冊(cè)標(biāo)識(shí)圖像進(jìn)行捕捉,然后將捕捉的圖像轉(zhuǎn)換為適合OpenGL渲染格式,然后利用追蹤模塊調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)信息,對(duì)檢測(cè)的特征點(diǎn)實(shí)時(shí)跟蹤;模型建立及導(dǎo)入部分通過(guò)將之前建立的3D氣象裝備模型疊加,最后將3D氣象裝備模型渲染疊加到攝像頭采集的標(biāo)識(shí)圖,最終將真實(shí)還原的3D氣象裝備模型呈現(xiàn)到移動(dòng)設(shè)備和工作人員的面前,實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的增強(qiáng);交互功能添加主要是人機(jī)設(shè)備的交互,目的是與虛擬氣象裝備的可視化交互操作。

圖2 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)交互模塊

2.1 三維模型建立

3D模型構(gòu)建是氣象裝備可視化的關(guān)鍵,通過(guò)采用插件豐富、拓展能力出眾、兼容性能較好的3dsMax作為氣象裝備建模的工具[9],需要利用減少面數(shù)和線條數(shù)等方法對(duì)虛擬氣象裝備模型優(yōu)化。圖3為建立的氣象雷達(dá)三維模型。

圖3 氣象雷達(dá)三維模型

2.2 Frame Marker與待注冊(cè)位置修改

將Vuforia中的Frame Marker不需要單獨(dú)制作標(biāo)記,大小可調(diào)節(jié),并且其邊界區(qū)域是以二進(jìn)制的格式編碼成的唯一的ID,導(dǎo)致還原Marker的ID對(duì)AR設(shè)備處理能力要求較低。圖4為Frame Marker的案例模板,圖5為雷達(dá)設(shè)備的待注冊(cè)區(qū)域塊。圖6為將待注冊(cè)區(qū)域塊疊加至氣象雷達(dá)維護(hù)與維修相關(guān)的培訓(xùn)資料。

圖4 Frame Marker模板 圖5 Frame Marker內(nèi)容修改

圖6 修改待注冊(cè)區(qū)域塊結(jié)果

2.3 改進(jìn)自適應(yīng)跟蹤算法的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)三維注冊(cè)

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的核心是三維注冊(cè),三維注冊(cè)方法的優(yōu)劣決定增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)性能[10]。本文采用如圖7所示的基于自然特征點(diǎn)識(shí)別的三維跟蹤注冊(cè)方法,主要包括特征檢測(cè)和注冊(cè)跟蹤兩大模塊,通過(guò)特征點(diǎn)的檢測(cè)、描述、匹配、剔除誤匹配點(diǎn),同時(shí)通過(guò)攝像機(jī)的標(biāo)定和虛實(shí)匹配完成對(duì)現(xiàn)實(shí)模塊的增強(qiáng)。但是在環(huán)境尺度和光照發(fā)生劇烈變化時(shí)目前已有跟蹤注冊(cè)方法無(wú)法及時(shí)有效地跟蹤到待注冊(cè)位置信息,因此,本文將采用自適應(yīng)跟蹤算法改進(jìn)Vuforia插件進(jìn)行AR系統(tǒng)的跟蹤注冊(cè)。

圖7 基于自然特征點(diǎn)的三維跟蹤注冊(cè)方法

2.4 目標(biāo)變化時(shí)自適應(yīng)跟蹤算法

(1) 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤模型。對(duì)于基于自然特征點(diǎn)的注冊(cè)方法而言,通過(guò)跟蹤算法以運(yùn)動(dòng)的某個(gè)模型為目標(biāo)(帶注冊(cè)位置),并且相鄰幀運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位移不大,可采用二階常速模型來(lái)描述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)規(guī)律,因此可采用矩形表示目標(biāo)輪廓,具體參數(shù)描述為:

P=[x,y,hx,hy]

(1)

式中:矩形的中心分別為x和y;矩形的長(zhǎng)或?qū)挿謩e為hx和hy。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置狀態(tài)可表示為:

(2)

(3)

式中:ΔT為采樣周期;Wt是高斯白噪聲;t為變量。

(2) 目標(biāo)尺度自適應(yīng)跟蹤。可采用Chamfer距離方法[11]評(píng)價(jià)矩形目標(biāo)位置相似程度,若當(dāng)前幀圖像的二值圖為It,矩形模板二值圖為T(mén),距離圖像為DIt,根據(jù)文獻(xiàn)[12],可知目標(biāo)位置之間Chamfer距離計(jì)算公式為:

(4)

式中:在當(dāng)前幀圖像中的中心位置和長(zhǎng)寬為矩形模板T(Xt);T中像素值為“1”的像素?cái)?shù)為|T|;k為T(mén)中第k個(gè)像素值為“1”的像素?cái)?shù);DIt(k)為T(mén)放于DIt上時(shí),T中第k個(gè)像素值為“1”的像素位置下DIt中的灰度值。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像的二值圖像、三維立體散點(diǎn)圖和距離圖像分別為圖8(a)、圖8(b)和圖8(c)。則有Chamfer距離后定義尺度觀測(cè)似然函數(shù)為:

(5)

(a) 二值化處理圖像

(b) 三維立體散點(diǎn)圖

(c) 距離圖像圖8 三種圖像狀態(tài)

(3) 目標(biāo)光照自適應(yīng)跟蹤。通過(guò)采用帶空間位置信息的光照直方圖方法,將光照信息在RGB空間劃分成m=8×8×8等級(jí),僅考慮運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)光照分布情況。若Xt為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)狀態(tài),目標(biāo)區(qū)域中心為x=(x,y),目標(biāo)區(qū)域內(nèi)像素位置為xi=(xi,yi),i=1,2,…,nh,nh為目標(biāo)區(qū)域內(nèi)像素的總數(shù),半徑為h=(hx,hy),則目標(biāo)區(qū)域內(nèi)光照分布可表示為[13]:

u=1,2,…,m

(6)

式中:Delta函數(shù)為δ;xi處像素在直方圖上光照等級(jí)索引的映象為b(xi);直方圖中光照等級(jí)索引為u;權(quán)值函數(shù)為k(·),則有:

(7)

式中:r為輸入像素變量特征。由于矩形模板與位置目標(biāo)相似度越高,則為真實(shí)目標(biāo)可能性越大,則當(dāng)像素離目標(biāo)中心越遠(yuǎn),k(·)函數(shù)賦予該像素點(diǎn)較小權(quán)值。

(8)

(9)

得到兩種目標(biāo)模板分布間Bhattacharyya距離后,有光照觀測(cè)似然函數(shù)為:

(10)

2.5 目標(biāo)自適應(yīng)跟蹤

(1) 目標(biāo)自適應(yīng)跟蹤信息融合。提高目標(biāo)跟蹤的魯棒性可利用光照和尺度融合信息描述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)觀測(cè)信息,當(dāng)目標(biāo)狀態(tài)為Xt時(shí),運(yùn)動(dòng)目標(biāo)觀測(cè)似然函數(shù)為:

p(Zt|Xt)=αpc(Zt|Xt)+βps(Zt|Xt)α+β=1

(11)

式中:pc(Zt|Xt)和ps(Zt|Xt)為光照和尺度觀測(cè)似然函數(shù)。兩種特征信息融合時(shí)的權(quán)重為0≤α,β≤1。權(quán)值α大表示光照信息在跟蹤期間可靠,反之亦然。因此可利用模糊邏輯根據(jù)前期跟蹤結(jié)果自適應(yīng)調(diào)節(jié)α和β權(quán)值的大小,實(shí)現(xiàn)光照和尺度變化時(shí)信息間的自適應(yīng)融合。

(2) 目標(biāo)自適應(yīng)跟蹤權(quán)值調(diào)節(jié)。模糊邏輯主要由模糊規(guī)則、模糊化、模糊推理、解模糊四部分組成。通過(guò)采用單點(diǎn)模糊化、乘積推理和重心解模糊,并定義為:

其中:Rj為第j條模糊規(guī)則;L為模糊規(guī)則數(shù),e=(e1,e2,…,el)和u分別為模糊邏輯輸入和輸出。

若模糊邏輯輸入為當(dāng)前幀目標(biāo)光照和尺度信息的可信度,則模糊邏輯輸出為下一幀光照信息權(quán)值α,根據(jù)式(11)可得到尺度信息權(quán)值β,光照和尺度信息的可信度可根據(jù)式(10)和式(5)得到ec和es,并將α模糊化為{ST,VS,SR,S,M,B,BR,VB,BT},ec和es模糊化為{SR,S,M,B,BR}。其中:ST為很小;VS為小;SR為較小;S為微小;M為中等;B為微大;BR為較大;VB為大;BT為很大。圖9為輸入和輸出變量的隸屬度函數(shù),表1為模糊規(guī)則,則對(duì)跟蹤期間不可靠的特征信息模糊邏輯賦予較小權(quán)值,反之亦然。

(a) 輸入變量ec和es的隸屬度函數(shù)

(b) 輸出變量α的隸屬度函數(shù)圖9 隸屬度函數(shù)

表1 模糊規(guī)則表

2.6 改進(jìn)目標(biāo)自適應(yīng)跟蹤的注冊(cè)結(jié)果及分析

將待注冊(cè)區(qū)域塊的疊加圖像(圖6)打印并錄制相關(guān)的視頻,圖10為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)原始跟蹤,圖11為在目標(biāo)位置變大或變小時(shí)尺度自適應(yīng)跟蹤的結(jié)果,圖12為在目標(biāo)位置光照變亮或光照變暗時(shí)光照自適應(yīng)跟蹤的結(jié)果,圖13為在目標(biāo)位置變大和環(huán)境變亮、目標(biāo)位置變大和環(huán)境暗、目標(biāo)位置變小和環(huán)境變亮、目標(biāo)位置變小和環(huán)境變暗時(shí)光照和尺度自適應(yīng)跟蹤的結(jié)果。

圖10 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)原始跟蹤

(a) 目標(biāo)位置變大 (b) 目標(biāo)位置變小圖11 尺度自適應(yīng)跟蹤

(a) 環(huán)境變亮 (b)環(huán)境變暗圖12 光照自適應(yīng)跟蹤

(a)目標(biāo)位置變大和環(huán)境變亮(b)目標(biāo)位置變大和環(huán)境暗

(c) 目標(biāo)位置變小和環(huán)境變亮(d)目標(biāo)位置變小和環(huán)境暗圖13 光照和尺度自適應(yīng)跟蹤

對(duì)圖11-圖13中尺度自適應(yīng)、光照自適應(yīng)、光照和尺度自適應(yīng)分別做3次實(shí)驗(yàn),并對(duì)相對(duì)應(yīng)的變化情況進(jìn)行中心位置x和y軸方向上的誤差采集并取平均值,分別用MDx、MDy和MD表示。表2為在第50、100、150幀時(shí)相對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自適應(yīng)方法跟蹤誤差。表3為在第50、100、150幀時(shí)相對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自適應(yīng)方法跟蹤注冊(cè)過(guò)程中特征提取、圖形檢索、特征匹配、矩陣求解的時(shí)間。

表2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自適應(yīng)方法跟蹤誤差 單位:mm

表3 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自適應(yīng)方法跟蹤注冊(cè)時(shí)間 單位:ms

由表2可知,尺度自適應(yīng)跟蹤、光照自適應(yīng)跟蹤、光照和尺度自適應(yīng)跟蹤對(duì)于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)模型的跟蹤誤差低,并且運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自適應(yīng)方法跟蹤平均誤差基本都保持在2.5 mm以?xún)?nèi),使得候選目標(biāo)與目標(biāo)矩形模板,更加適用于虛擬氣象裝備AR系統(tǒng)Vuforia SDK環(huán)境的三維跟蹤注冊(cè)中,而對(duì)于比較精細(xì)的操作,可通過(guò)移動(dòng)交互指令操作控制模型的位置,并且將移動(dòng)設(shè)備放置于待注冊(cè)位置的正上方即可完成相對(duì)應(yīng)的操作。因此,本文方法對(duì)于提高AR系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性具有重要作用。

如表3所示,在第50、100、150幀時(shí)相對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自適應(yīng)方法跟蹤注冊(cè)過(guò)程中特征提取、圖形檢索、特征匹配、矩陣求解的平均時(shí)間分別為2.98 ms、1.34 ms、3.60 ms、11.13 ms。其中特征提取時(shí)間基本上在3 ms左右,特征匹配時(shí)間基本上在3.5 ms左右,而隨著幀數(shù)的增加,圖形檢索、矩陣求解的時(shí)間呈現(xiàn)上升趨勢(shì),這與圖像跟蹤信息的增加有重要關(guān)系。因此,本文注冊(cè)方法可以達(dá)到實(shí)時(shí)要求。

最后,可將虛擬氣象裝備模型、標(biāo)識(shí)圖像、改進(jìn)Vuforia SDK環(huán)境的Adaptive Tracking Algorithm、AR Camera、Frame Marker等組件配置資源導(dǎo)入到Unity3D中實(shí)現(xiàn)虛擬氣象裝備的可視化,并添加對(duì)應(yīng)的交互操作指令。

2.7 AR可視化人機(jī)交互操作

為了真實(shí)還原和全方位展示設(shè)備,讓工作人員可真實(shí)直觀地了解氣象裝備動(dòng)作原理、功能結(jié)構(gòu)、性能特點(diǎn),可在氣象裝備建模過(guò)程中加入交互動(dòng)畫(huà),并在Unity3D系統(tǒng)中編寫(xiě)腳本,實(shí)現(xiàn)虛擬氣象裝備模型相關(guān)的人機(jī)交互。由于氣象裝備內(nèi)部復(fù)雜,可以設(shè)計(jì)不同的交互指令進(jìn)行操作,如圖14所示通過(guò)添加碰撞體,利用手指進(jìn)行三維虛擬模型的旋轉(zhuǎn)以及放大縮小的交互操作。

(a) (b)

(c) (d)圖14 三維注冊(cè)及交互功能效果

可以看出,當(dāng)目標(biāo)發(fā)生尺度或光照變化時(shí),本文尺度自適應(yīng)跟蹤、光照自適應(yīng)跟蹤及光照和尺度自適應(yīng)跟蹤算法都能跟蹤到待注冊(cè)區(qū)域,完成氣象裝備可視化顯示,并進(jìn)行相對(duì)應(yīng)的移動(dòng)端人機(jī)交互操作。

3 三維全景漫游模塊

三維全景漫游模塊通過(guò)構(gòu)建與氣象裝備相關(guān)的三維虛擬場(chǎng)景空間,在虛擬空間里進(jìn)行場(chǎng)景的觀看和交互,達(dá)到氣象裝備真實(shí)場(chǎng)景中的位置、運(yùn)行環(huán)境和整體結(jié)構(gòu)。圖15為通過(guò)拍攝與氣象裝備相關(guān)的全景圖像進(jìn)行拼接、全景虛擬空間的構(gòu)建和發(fā)布后生成氣象裝備三維全景漫游系統(tǒng)。

圖15 三維全景漫游模塊

如圖16所示,氣象裝備全景虛擬空間將多個(gè)離散視點(diǎn)空間通過(guò)雙向的空間鏈組成復(fù)雜網(wǎng),然后采用熱區(qū)鏈在虛擬空間上加入交互操作(如地圖索引、熱點(diǎn)、導(dǎo)覽、語(yǔ)音等)。

圖16 三維全景虛擬空間的搭建

利用Google VR SDK For Unity3D插件添加三維VR(Virtual Reality)模式的全景并發(fā)布在移動(dòng)端。圖17為三維全景漫游模塊的效果,圖18為三維全景漫游的VR模式效果。

圖17 三維全景漫游模塊

圖18 三維全景漫游的VR模式

4 音視頻講解模塊

音視頻講解使得工作人員可深入認(rèn)知和了解氣象裝備,視頻能展現(xiàn)文字、動(dòng)畫(huà)、聲音甚至特效,更容易為人所接受,同時(shí)音視頻具有信息量大、表現(xiàn)力強(qiáng)、直觀性好的特點(diǎn)。通過(guò)在Unity3D中創(chuàng)建“Movie_1”腳本和mTexture,將視頻放到“mTexture”中即可。為防止在沒(méi)有光照或者光照弱的情況下無(wú)法觀看或者看不清,可將交互界面更換shader為“Unlit/Texture”。具體效果如圖19所示。

圖19 音視頻講解

5 結(jié) 語(yǔ)

通過(guò)研究基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的虛擬氣象裝備移動(dòng)可視化與交互方法,從增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)交互、三維全景漫游、音視頻講解三個(gè)模塊實(shí)現(xiàn)氣象裝備的虛擬化、可視化和信息化。通過(guò)改進(jìn)待注冊(cè)位置環(huán)境變化時(shí)自適應(yīng)跟蹤算法的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)交互模塊使得工作人員更好地學(xué)習(xí)設(shè)備的功能和內(nèi)部結(jié)構(gòu),運(yùn)動(dòng)目標(biāo)模型在尺度、光照發(fā)生變化時(shí)的誤差控制在2.5 mm以?xún)?nèi),提高氣象裝備移動(dòng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)交互可視化跟蹤注冊(cè)時(shí)的適應(yīng)性和精確度;三維全景漫游模塊使得工作人員可以觀看設(shè)備的外觀和工作環(huán)境;音視頻講解模塊可以更直觀地對(duì)設(shè)備進(jìn)行深入了解和認(rèn)知。因此,基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的虛擬氣象裝備移動(dòng)可視化與交互方法可以讓用戶(hù)不受環(huán)境和時(shí)間的限制,更好、更快、更高效地完成工作。