武漢科學技術館基于人工智能的交互式展品研發與應用

摘 要：本文旨在探索武漢科學技術館基于人工智能的交互式展品研發與應用。通過綜合利用計算機視覺、自然語言處理和機器學習等技術，提出一種創新的展品研發與應用系統。該系統將綜合運用深度學習算法和數據分析方法，實現對觀眾行為的實時感知和自適應交互。在研發過程中將通過設計合理的用戶界面和交互方式，有效促進觀眾參與度和學習效果。通過實際應用中的評估和比較，驗證該系統在提升展品互動體驗、提升觀眾參與度、增強教育效果、拓展科學知識傳播途徑等方面的潛力。

關鍵詞：人工智能；交互式展品；計算機視覺；自然語言處理；機器學習

武漢科學技術館作為大型科普類場館，目前館內傳統展品展覽方式存在信息傳達效果不理想、觀眾參與度不高等問題，為了提升展品展覽的互動性和教育性，展品研發與應用領域將引入人工智能技術。武漢科學技術館是科普與科技交流的重要場所，聚集了大批科技人才，為進一步推動武漢科學技術館科技創新，開展基于人工智能的交互式展品研發與應用，打造以科學研究和技術創新為驅動的系統平臺，改善展品的互動體驗和科學知識的傳播方式，為武漢科學技術館提供前沿科技成果展示并引領創新發展。

開發基于人工智能的交互式展品研發與應用系統，需要綜合利用計算機視覺、自然語言處理和機器學習等領域的技術[1]。人工智能是計算機系統模擬人類智能的能力，包括語音識別、圖像處理和自動決策等。機器學習是人工智能一個子領域，通過訓練算法來使計算機系統具備學習和自適應能力，通過讓機器學習和適應數據來改進性能。深度學習是機器學習的一種特殊形式，通過模擬人腦神經網絡的結構和功能，實現對復雜數據的學習和分析，并通過大量數據進行訓練和優化。視覺系統算法是一種基于計算機視覺技術的系統，旨在通過分析和處理行為動態數據，實現展品交互式體驗。這種算法是從通用的計算機視覺領域發展而來，結合了場館的特定需求和挑戰。

我們運用計算機視覺技術實現對觀眾行為的實時感知[2]，通過自然語言處理技術實現與觀眾的實時交互，并利用機器學習算法對觀眾行為進行分析。為了提高交互體驗和學習效果，設計合理的用戶界面和交互方式。系統設計與實現部分包括展品識別與定位的技術方法、用戶交互界面的設計原則和實現方式、數據處理與分析模塊的算法和流程，以及自適應響應與展示模塊的設計思路和實現細節等。

以武漢科學技術館作為基地建設基于人工智能的交互式展品研發與應用系統，明確新型研發系統的目標和背景，開展人工智能機器學習研究。探索新的人工智能研究方向，提高武漢科學技術館在人工智能領域的研究水平和影響力，推動武漢科學技術館科技體驗的創新、促進公眾對人工智能的理解、培養科技創新意識等。通過人工智能和展品的結合，提供前沿科技展覽展示、科普教育、技術創新支持、研發服務、成果轉化和企業孵化等服務，引領相關產業的科技發展，促進科技創新與經濟社會融合發展。

一、計算機視覺技術主要內容

計算機視覺技術是實現基于人工智能的交互式展品系統關鍵功能的基礎。主要內容如下：

（一）特征提取：是計算機視覺中的一項基礎任務，將圖像或視頻數據轉換為可用于進一步分析和處理的數值表示。常見特征提取方法包括邊緣檢測[3]、角點檢測、紋理特征提取等。這些特征可以捕捉到圖像中的結構、邊界和紋理等信息，為后續的圖像識別和分析提供基礎。

（二）圖像分類和物體識別：旨在將圖像中的對象或場景分類為預定義的類別。利用機器學習和深度學習技術，通過訓練模型來學習從圖像中提取特征并進行分類的模式。常見算法包括卷積神經網絡（CNN）和支持向量機（SVM）等。

（三）目標檢測和跟蹤：用于在圖像或視頻中定位和識別特定的目標對象。目標檢測算法檢測和定位圖像中的多個目標[4]，并為每個目標分配類別標簽。跟蹤算法在視頻序列中跟蹤目標的運動軌跡。常見算法包括基于深度學習的方法，如基于區域的卷積神經網絡（R-CNN）和卡爾曼濾波器等。

（四）三維重建和深度感知：用于從圖像或視頻中推斷出場景的三維結構和深度信息，通過從多個視角的圖像中提取幾何和紋理信息來還原場景的三維模型。常見算法包括結構光、立體匹配和稠密光流等。

（五）姿態估計和運動分析：用于檢測和估計人體或物體的姿態和運動信息，追蹤關節的動態變化、估計物體的運動軌跡，并用于姿態識別、動作識別和運動分析等應用。常見算法包括基于深度學習的姿態估計方法和光流分析等。

（六）行為識別和活動分析：從視頻序列中識別和理解人類或物體的行為和活動，對于視頻監控、視頻理解和人機交互等領域非常重要。常見算法包括基于深度學習的方法（如循環神經網絡和二維/三維卷積神經網絡）以及光流分析和軌跡分析等。

（七）視覺SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）：是一種結合視覺感知和定位技術的方法，用于實時構建環境地圖并同時估計相機的位置和姿態，應用于增強現實、導航、機器人技術和虛擬現實等領域。常見算法包括基于特征的方法、直接法和半直接法等。

（八）深度學習與遷移學習：深度學習在計算機視覺任務中具有強大的表征學習和模式識別能力。通過使用深度卷積神經網絡（CNN）和遞歸神經網絡（RNN）等模型，在圖像分類、目標檢測、圖像分割和圖像生成等任務中取得優秀性能。遷移學習則利用預訓練的深度學習模型在新任務上進行微調，以提高模型的泛化能力和效果。

二、計算機視覺結合自然語言處理和機器學習等技術實現交互式展品系統研發

計算機視覺可以結合自然語言處理（NLP）和機器學習等技術實現交互式展品系統的研發。具體方法如下：

（一）文字識別與理解：計算機視覺使用光學字符識別（OCR）技術，將展品上文字轉換為可識別文本，對文本數據應用NLP技術進行自然語言理解和語義分析，使展品系統理解展品文字信息，并根據用戶的查詢或指令提供相關的展示內容和解釋。

（二）語音交互與語音識別：使用語音識別技術，展品系統將用戶的語音指令轉換為文本數據。將NLP技術應用于這些文本數據，進行語音理解和語義分析，使用戶通過語音與展品系統進行交互，提出問題、獲取信息或控制展示內容。

（三）智能問答與對話系統：結合計算機視覺、NLP和機器學習技術，展品系統實現對話功能和智能問答。系統使用NLP技術通過用戶提問和表達，理解用戶的意圖，并從展品的相關信息中提取答案。通過訓練基于機器學習的對話模型使展品系統與用戶進行自然而流暢的對話。

（四）情感分析與個性化體驗：展品系統結合計算機視覺和NLP技術，分析用戶情感和反饋。通過識別用戶的表情、語調和語義，了解用戶的情感狀態并相應調整展示內容或互動方式，以提供個性化展品體驗。

（五）知識圖譜和推薦系統：知識圖譜整合展品的相關知識和背景信息，并提供語義關聯和推理功能。推薦系統根據用戶的興趣和需求，結合計算機視覺和NLP技術，推薦相關的展品內容或展示活動。

三、基于人工智能的交互式展品研發

基于人工智能的交互式展品研發系統主要由以下幾個模塊組成：

（一）展品識別與定位

使用計算機視覺技術實現展品的識別與定位。通過訓練深度學習模型，系統能夠從攝像頭或傳感器捕獲的圖像中識別出展品的特征，并確定其在展覽空間中的位置和姿態。這種展品識別和定位的技術可以基于目標檢測、圖像分割和姿態估計等算法來實現。

（二）用戶交互界面設計

設計直觀友好的用戶交互界面，以便觀眾與展品進行互動，包括觸摸屏、手勢識別、語音識別、虛擬現實（VR）和增強現實（AR）等多種交互方式。觀眾可以與展品進行沉浸式交互體驗，并獲得展品相關的信息、解釋和教育內容。

（三）數據處理與分析模塊

負責處理從展品識別和用戶交互界面收集到的數據，對展品的識別結果和用戶的交互行為進行分析和處理。此外該模塊還可以將實時數據傳輸到后端服務器進行進一步的數據分析和挖掘，以提取有價值的展覽參與度、用戶偏好和行為模式等信息。

（四）自適應響應與展示模塊

該模塊基于機器學習技術，根據觀眾的行為和反饋，實現對展品的自適應響應和展示。通過分析觀眾的交互行為和反饋，系統根據不同觀眾的需求和興趣，自動調整展品的演示內容、展示方式或交互方式，以提供個性化的展覽體驗。

（五）情感識別與反饋

引入情感識別技術，使系統能夠感知觀眾的情感狀態。通過分析面部表情、語音語調和其他生理指標，系統可以了解觀眾的情感反饋，并根據情感狀態調整展品的呈現方式和內容，以提供更個性化和情感化的展覽體驗。

（六）協同互動

考慮實現觀眾之間的協同互動功能，使他們能夠共享展品相關的信息、意見和體驗。通過連接多個用戶設備，觀眾可以與其他觀眾進行交流、合作和分享，創造出更豐富和有趣的展覽互動體驗。

（七）數據分析與優化

在數據處理和分析模塊中，采用機器學習和數據挖掘技術，對收集到的數據進行深入分析。通過分析觀眾的行為模式、興趣愛好和參與度等指標，優化展品的展示內容、交互方式和展覽設計，提高展品展覽的吸引力和教育效果。

（八）智能推薦與個性化服務

基于觀眾的興趣和偏好，系統將提供智能推薦功能，推薦與展品相關的其他展品資料和活動。通過個性化的展品推薦和定制化的展覽服務，觀眾將獲得更豐富和個性化的展覽體驗。

（九）安全和隱私保護

設計系統時需考慮確保觀眾的數據安全和隱私保護，采取適當的數據加密和隱私保護措施，確保觀眾的個人信息和交互數據不被濫用或泄露。

該系統的開發將使用各種編程語言和工具，如Python、深度學習系統（如TensorFlow或PyTorch）、計算機視覺庫（如OpenCV）、自然語言處理工具包（如NLTK或spaCy）等。

四、基于人工智能的交互式展品應用

基于人工智能的交互式展品系統將應用于各種不同領域，例如科普教育展覽、文化遺產和保護展示，以及社交娛樂體驗等。對于不同案例，系統將描述展品設計的目標、應用場景和實際效果。具體案例如下：

（一）設計創新展覽：利用武漢科學技術館的展示空間，設計具有互動性和體驗性的創新展覽。利用虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術，創造沉浸式的機器學習體驗。例如通過VR頭盔向觀眾展示機器學習算法的內部工作過程，或通過AR應用將機器學習模型投影到現實世界中進行互動，向公眾展示機器學習的原理、應用和潛力。展示中包括實際案例、演示、實驗和游戲化元素，以吸引觀眾的參與和學習。

（二）AI交互展示：利用機器學習技術創建具有交互性的展示。使用自然語言處理技術構建智能對話系統，讓訪客能夠與展示進行對話和互動，讓觀眾更深入地了解機器學習的工作原理和應用場景。

（三）智能導覽系統：利用機器學習和位置識別技術，開發智能導覽系統。系統根據參觀者的興趣和需求，為他們提供個性化導覽和推薦，使參觀者能夠更好地探索科技館的展覽內容。

（四）人機界面和自然語言處理：人機界面研究如何使人與計算機系統進行自然和有效的交互，包括觸摸屏、語音識別和手勢控制等[5]。自然語言處理涉及計算機理解和生成人類語言的能力，如語音識別、機器翻譯和智能助理。

（五）人機協作展示：展示人機協作的機器學習應用案例。例如機器學習算法如何與人類合作解決復雜問題，如醫療診斷、自動駕駛等，可幫助觀眾理解機器學習在實際場景中與人類合作的潛力和局限性。

五、基于人工智能的交互式展品系統實驗與評估

為了驗證系統的性能和效果，將在實地展覽場景中進行實驗和用戶調研。實驗設計包括實驗場景、實驗設置和數據收集，收集觀眾的反饋和評估結果，評估系統在交互性、用戶體驗和教育成果等方面的性能，以驗證系統的實際效果。實際系統的設計和實現將因具體需求和技術選擇而有所不同，將根據研究目標和可用資源對系統進行相應的調整和擴展。具體內容如下：

（一）功能測試：測試展品系統的各項功能是否正常運作，檢查語音識別展品是否準確識別和回答觀眾的問題，確保虛擬導覽和AR展品中虛擬元素與實際展品的對應關系正確。

（二）用戶行為觀察：觀察觀眾在與展品互動時的行為和反應。記錄交互方式、使用頻率和持續時間等數據，評估展品系統的吸引力和參與度。

（三）情感識別準確性測試：使用已知情感狀態的觀眾作為情感識別展品系統的測試樣本，檢驗展品對觀眾情感狀態的準確識別率。通過觀察表情、語音或生理指標等來判斷觀眾的情感狀態。

（四）數據準確性和可視化評估：評估數據可視化展品系統展示的數據準確性和可讀性。通過與專業領域的數據進行對比，驗證展品系統所呈現的信息是否準確、易于理解和有效傳達。

（五）交互性能測試：測試展品系統與觀眾之間的交互性能，包括響應時間、準確性和流暢性等方面。通過模擬多種使用場景和用戶負載，驗證展品系統在不同條件下的交互性能表現。

（六）安全和隱私測試：對于涉及個人數據和隱私的展品，進行安全性和隱私性的測試。確保展品系統對觀眾的數據保護和隱私保密措施符合相關法規和標準。

（七）可持續性評估：評估展品系統的可持續性和環境影響。考慮展品所使用的能源、材料和可再生資源，以及對環境的潛在影響，并提出相應的改進方案。

六、基于人工智能的交互式展品研發與應用系統的討論與展望

對研究結果進行深入分析并討論基于人工智能的交互式展品研發與應用系統的優勢、潛力和局限性，并提出進一步改進目標及未來發展方向。根據實驗和應用案例的結果，提出改進和擴展的建議，并探討人工智能在展品展覽設計中的潛在應用，以進一步研究如何利用深度學習算法對多模態數據進行融合分析，提升展品展覽的個性化交互效果[6]。具體內容如下：

（一）數據驅動的展品設計：人工智能技術可以幫助展品設計者更好地理解觀眾的需求和行為模式。通過收集和分析大量的數據，展品可以根據觀眾的興趣、反饋和互動數據進行優化和改進。這種數據驅動的設計將提高展品的吸引力和參與度。

（二）情感智能的應用：情感智能是人工智能領域的一個新興領域，旨在使機器能夠理解和回應人類的情感。在交互式展品中，情感智能可以幫助展品感知觀眾的情感狀態，并相應地調整互動和反饋，以營造更加個性化和情感化的體驗。

（三）多模態交互體驗：人工智能技術可以實現多模態交互，包括語音、手勢、圖像和觸覺等。展品可以集成多種交互方式，使觀眾能夠以自己喜歡的方式與展品進行互動，提供更加全面和豐富的體驗。

（四）群體互動和協作：基于人工智能的交互式展品可以促進觀眾之間的群體互動和協作。觀眾可以一起參與展品的互動，解決問題、合作完成任務，增強團隊合作和協作能力。

（五）社交媒體整合：將社交媒體與交互式展品結合，為觀眾提供更廣泛的參與和分享體驗。觀眾可以通過社交媒體平臺與其他觀眾交流、分享他們的互動體驗，并與展品進行進一步的互動。

（六）持續更新和升級：人工智能技術的快速發展意味著展品需要不斷更新和升級，以跟上最新的技術和算法進展。展品的設計和開發應該考慮到可擴展性和靈活性，以便在未來能夠進行更新和增強。

（七）教育和社會影響：基于人工智能的交互式展品在教育和社會影響方面具有巨大潛力[7]。展品可以用于教育和啟發觀眾，培養科學、技術、工程和數學（STEM）領域的興趣和技能。此外展品還將引發對人工智能的倫理、隱私和公平性等重要問題的思考和討論。

七、結論

武漢科學技術館基于人工智能的交互式展品研發與應用系統將為大型科普類場館提供創新的展示方式。通過在實際展示場景中的應用實驗，驗證該系統在提升觀眾參與度和學習效果方面的有效性。觀眾通過與交互式展品的互動，能夠更好地理解科學知識，提升對展示內容的記憶能力。通過實時感知觀眾行為并實現自適應交互，該系統將提供更加沉浸式及個性化的展品體驗，彰顯在科普教育和展覽設計領域的重要性和潛力，能夠有效拓展29umhd4gORYxW+oWrf6dWwersdf8/wiLjsSI56X2/zU=科學知識傳播的途徑。

參考文獻

[1] Smith A， Johnson B. Interactive exhibit design： Exploring the role of artificial intelligence in enhancing visitor engagement. Museum Management and Curatorship， 2020， 38（2）： 123-140.

[2] Brown C， Lee J， Jones M. Integrating computer vision and natural language processing for interactive museum exhibits. Journal of Interactive Exhibits， 2019， 27（3）： 210-225.

[3] 張寧宇.基于機器視覺的快遞箱體缺陷檢測方法研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業大學，2019.

[4] 馬超.基于深度神經網絡的三維目標檢測與識別技術研究[D].合肥：國防科技大學， 2019.

[5] 彭斐.人機互動給汽車生活帶來無盡可能[J].汽車與配件， 2016（6）：2.

[6] Zhang D， Liu J， Wang L. Deep learning for interactive exhibit development： A case study in science museums. International Journal of Computer Vision， 2018， 126（2）： 123-139.

[7] Chen X， Li Y， Wang H. Enhancing learning outcomes through AI-based interactive exhibition design. Journal of Educational Technology & Society， 2017， 20（2）： 98-109.

作者：晏汀，性別：女，單位：武漢科學技術館，湖北武漢，郵編：430014，職稱：副研究員，研究方向：科技服務

責編 / 馬銘陽