CN113095191A - 一种基于微信小程序的实物场景互动方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于微信小程序的实物场景互动方法，包括以下步骤：在微信小程序上加载camera组件，大小与屏幕一致；通过调用微信小程序远程加载的API指令，传递用户当前所在场景的参数，下载模型文件；通过微信小程序摄像头控制的API指令，打开摄像头并实时获取所在场景的图像帧；将图像帧数据转换为神经网络中可运算的张量数据，并将张量数据输入到之前下载的神经网络的模型文件，进行实物场景的识别，识别成功后，向服务器请求目标对象相关的数据，并通过小程序canvas组件展示互动内容；本发明能够通过微信小程序方式，无需下载APP，即开即用，使得用户使用非常方便，且识别率高、互动能力强，大大提升了数据安全。
Description
[技术领域]
本发明涉及实物场景互动技术领域，具体地说是一种基于微信小程序的实物场景互动方法。
[背景技术]
如今各种线下场景在视觉方面丰富多彩，琳琅满目。比如：在购物中心，通过美陈(美术陈列)拉近与顾客的距离；在各种主题馆，通过IP形象吸引观众眼球，并与之拍照合影；在城市历史保护建筑，独特的历史风貌吸引游客驻足观看；它们都有着共同需求，希望用户能与之有更多互动，能主动了解其背后的历史文化，或希望用户能参与互动游戏，实现文商旅联动。但是传统的实现方式只能通过识别二维码，或者识别某个海报图片方式，难以令人满意，导致出现互动性差，参与度低的现状。
分析1：在体验形式方面
传统方式一，是在相关的场景装置(例如美陈、建筑、展品等)边上立一块牌子，上面放一个二维码，通过扫描进行互动。该方式有众多缺点，对于装置越大(例如保护建筑等)，二维码越不容易被发现而被忽略，同时，现在大众对公共二维码扫码率极低，参与度也因此很低。
传统方式二，通过相关的APP进行智慧导览，该方式虽然比二维码进了一步，但是APP的开发成本及推广成本大，用户下载APP还将耗费巨大流量。另外，APP可以通过传统图像识别方式去识别建筑物或装置，但是仅限有限的游客视角，游客如果不站在指定位置(一个很小范围区间)，或者环境光线发生轻微变化，都会导致识别率大幅降低，无法触发后续内容进行互动体验，用户体验不理想。
分析2：在实物装置识别方面
传统方式多是基于图像识别技术，对于平面装置或海报图案尚可。但是，在现实场景中，大多目标实物场景是立体的，人们可以在不同角度，不同光线下尝试去识别实物场景，这样传统图像识别方式，数据采集工作量大，准确度非常低。
目前市场上还有一种点云模式，对场景及装置识别及定位技术，点云在数据采集需要对整个场景数据采集，工作量大幅超过本专利方法，如果装置内容发生变化可能导致全场景重新数据采集，时间成本数倍于本专利方法。另外，在局部对象的识别情况，比如相似装置的识别，点云模式识别度远不如本专利方法。
分析3：在用户互动体验方面
互动体验服务上，传统方式局限在简单的网页图文或视频。
分析4：在隐私安全方面
现在其他图像识别或者点云识别方式，都是通过摄像头获取数据发送到远程服务器进行分析，涉及到用户现场隐私或存在数据安全问题。
[发明内容]
本发明的目的就是要解决上述的不足而提供一种基于微信小程序的实物场景互动方法，能够通过微信小程序方式，无需下载APP，即开即用，使得用户使用非常方便，且识别率高、互动能力强，大大提升了数据安全。
为实现上述目的设计一种基于微信小程序的实物场景互动方法，包括以下步骤：1)在微信小程序上加载camera组件，大小与屏幕一致；2)通过调用微信小程序远程加载的API指令，传递用户当前所在场景的参数，下载已经过AI深度学习训练过的模型文件，然后在用户手机端缓存；3)通过微信小程序摄像头控制的API指令，打开摄像头并实时获取所在场景的图像帧；4)将从摄像头获取的图像帧数据转换为神经网络中可运算的张量数据；5)将处理后的张量数据输入到之前下载的神经网络的模型文件，进行实物场景的识别，直至识别成功；6)在微信小程序上加载canvas画布组件覆盖在camera组件上面，该canvas画布组件的大小也设置为与屏幕同等大小，然后进行该组件的WebGL初始化，组件背景设置为透明；7)将实物场景识别后的分类名通过小程序远程调用的API指令，向服务器发送请求，获取该分类名相关的数据，该相关的数据包括但不限于音频、动画、视频、3D模型，将图像内容直接通过WebGL绘制在画布上，实现虚拟与现实的叠加效果，进而实现实物场景互动。
进一步地，步骤3)中，每间隔一定时间T，对最后获取的图像帧进行本地识别，时间T设置为20-100ms。
进一步地，步骤4)中，对图像预处理时，先裁剪图像中心正方形区域的数据，转换为神经网络所需的张量数据，再将转换后的四维张量数据去掉最后一维度的透明通道数据，通过指令转换为三维的张量数据以进行后续处理。
进一步地，步骤5)中，识别时，通过指令进行卷积运算，推理预测，输出模型中预定义的分类列表数组(C1,k1)，(C2,K2)，(C3,K3)，…，其中，Ci是分类名称，Ki是置信度，并且∑Ki＝1，将数组根据置信度Ki进行排序，取置信度最高的一个数组(Cn,Kt)，Cn为分类名，Kt为最高置信度数值；当同时满足以下两个条件，则表示识别成功；条件一：Kt大于一定的阈值；条件二：在相同分类名Cn的情况下，能持续的次数大于等于N；否则识别失败，重复步骤3至步骤5继续识别。识别成功后，返回分类名Cn，且识别成功后暂停识别，直到完成互动机制后重新开启实时识别。
进一步地，步骤7)中，若视频数据包含左右通道或上下通道内容，即一半视频画面是由黑白构成的Alpha透明通道，另外一半是彩色内容，则通过WebGL创建一个长方形的平面，将视频作为贴图渲染到平面上，渲染时自定义着色器，实现透明通道和彩色通道对应像素进行运算，黑色部分全透明，白色部分不透明，其他灰度决定颜色的透明度。
进一步地，步骤7)中，实物场景互动包括但不限于视频、模型等展、红包互动、分发礼券互动。该实物场景互动还包括通过当前页面上的按钮或者自动调转方式调用第三方接口，并直接跳转指定的小程序其他页面或调用第三方接口，实现业务闭环。
本发明同现有技术相比，具有如下优点：
(1)本发明的优点是现场用户无需使用额外硬件设备(比如AR眼镜、大屏或平板等)，也不需要下载APP，就可以获得特定场景装置的互动体验；
(2)本发明通过微信小程序结合深度学习算法，能实现对目标装置的高识别率，即使观测者在不同视角，不同光线下也有很好的是识别率；
(3)本方法提到实物场景识别的过程采用小程序本地离线识别，无需将图像数据发送到服务器进行分析识别，直接在小程序客户端进行识别，提升数据安全性以及保护用户隐私；
(4)本方法在实物场景识别过程中，由于不存在网络数据请求，识别速度非常快，不仅可以识别静态实物装置，还可以识别动态实物装置(例如：现场投影短片中的部分画面元素)；
(5)本发明基于微信小程序能实现跨平台服务，无论是安卓手机还是苹果手机，都可以调用手机中的GPU组件进行本地化运算，识别速度快可达到毫秒级；
(6)本发明通过不同场景加载不同模型的方式，实现识别单场景中不同装置的数量可达上千个，累计可互动的装置无最大数量的限制；
(7)本方法互动过程中，采用增强现实技术，将数字内容与实景画面融合，实现沉浸式效果；
(8)本发明通过对不同装置识别触发的不同互动服务，再加上合理的游戏策略，可以实现各种场景的游戏化体验，例如主题馆游戏化、商场集宝活动、景区趣味寻宝游戏等；
综上，本发明通过微信小程序方式，无需下载APP，即开即用，使得用户使用非常方便，且识别率高、互动能力强；而且，本发明无需上传图像数据服务器端识别，而是采用离线方式实物场景识别，大大提升了数据安全，解除了客户后顾之忧，值得推广应用。
[附图说明]
图1是本发明的结构示意图一；
图2是本发明的结构示意图二。
[具体实施方式]
如附图所示，本发明提供了一种基于微信小程序的实物场景互动方法，包括以下步骤：
步骤一：实物场景的识别
1.在微信小程序上加载camera组件，大小与屏幕一致；
2.通过调用微信小程序远程加载的API指令，传递用户当前所在场景的参数，下载已经过AI深度学习训练过的模型文件，然后在用户手机端缓存，如果切换场景或该小程序从内存释放，该模型文件的缓存也自动被清除；
3.通过微信小程序摄像头控制的API指令，打开摄像头并实时获取图像帧，每间隔一定时间T，对最后获取的图像帧进行本地识别，T优选在20-100ms，数值太小会导致手机运算量太大，发热及电量消耗过大，数值太大会影响识别速度，响应太慢，从而影响用户体验；
4.将从摄像头获取的图像帧数据转换为神经网络中可运算的张量(tensor)，只需要裁剪图像中心正方形区域的数据，转换为神经网络所需的张量数据即可，由于微信小程序获取的图像每个像素由4个字节构成，即RGBA格式(最后一个字节是透明通道数据)，将转换后的四维张量数据，去掉最后一维度的透明通道数据，通过指令转换为三维的张量数据进行后续处理；
5.将处理后的张量数据输入到之前下载的神经网络模型文件，通过指令进行卷积运算，推理预测，输出模型中预定义的分类列表数组(C1,k1)，(C2,K2)，(C3,K3)，…，其中Ci是分类名称，Ki是置信度，并且∑Ki＝1；将数组根据置信度Ki进行排序，取置信度最高的一个数组(Cn,Kt)，Cn为分类名，Kt为最高置信度数值；
6.条件一：Kt大于一定的阈值(例如0.9)；条件二：在相同分类名Cn的情况下，能持续的次数大于等于N(例如3)；同时能满足以上两个条件，则表示识别成功，否则识别失败，重复步骤3，继续识别；
7.识别成功后，返回分类名Cn；
步骤二：实物场景的数字化互动
8.考虑到微信小程序的运行性能，识别成功后暂停识别，直到完成互动机制后重新开启实时识别；
9.在微信小程序上加载canvas画布组件覆盖在camera组件上面，该组件的大小也设置与屏幕同等大小，然后进行该组件的WebGL初始化，组件背景设置为透明；在没有进行绘制前，该组件全透明，屏幕内只是摄像头的实时视频内容；
10.将实物场景识别后的分类名Cn通过小程序远程调用的API指令，向服务器发送请求，获取该分类名相关的数据(音频、动画、视频或3D模型等)，将图像内容直接通过WebGL绘制在画布上，实现虚拟与现实的叠加效果；
11.如果视频数据包含左右通道或上下通道内容(即一半视频画面是由黑白构成的Alpha透明通道，另外一半是彩色内容)，通过WebGL创建一个长方形的平面，将视频作为贴图渲染到平面上，渲染时自定义着色器(Shader)，实现透明通道和彩色通道对应像素进行运算，黑色部分全透明，白色部分不透明，其他灰度决定颜色的透明度；通过该方式可以高性能实现透明视频展示在实景画面上，起到增强现实的视觉效果；
12.互动服务包括不限视频、模型等展，还可以实现红包，分发礼券等互动，或通过当前页面上的按钮，或着自动调转方式，调用第三方接口，直接跳转指定的小程序其他页面或调用第三方接口，从而实现业务闭环，为实物场景互动提供丰富形式。
下面结合具体实施例对本发明作以下进一步说明：
案例一：上升新所之智慧导览
上生新所是上海网红打卡点之一，有着多处历史保护建筑及历史文化故事。传统方式，只是会在相关的建筑物边上放上常被人忽略的二维码，观众互动性差。本发明采用创新方式，通过上生新所的微信小程序，点击AR扫描打开摄像头，直接对准标志性建筑物进行识别，直接触发互动讲解，识别速度达到毫秒级；真正实现了文旅局提出的【建筑可阅读】主题活动。
案例二：上海世茂广场的美陈互动
世茂广场位于上海南京路步行街，是商业街区的黄金地段；2021年世茂广场牵手敦煌博物馆，采用飞天主题的美陈搭建，无论在入口还是内部主题展，充斥着敦煌文化。传统美陈(美术陈列)只是一个静态装置，人们大多都会一眼撇过。本发明采用创新方法，通过微信小程序实现装置互动，让美陈与顾客进行互动，顾客只要打开世茂广场微信小程序，点击AR扫描按钮，扫描门头美陈布景，即可触发飞天形象，发送礼品的动画，还可以点击抽奖按钮后，获得惊喜礼券，正可谓“飞天有礼”！
由上述可见，(1)在体验形式方面，本发明通过微信小程序方式，无需下载APP，即开即用方式，用户使用非常方便；本方法让微信小程序具备实物识别能力，识别率高、互动能力强，此方式已经被大多企业及机构所接受。(2)在实物装置识别方面，本发明采用微信小程序结合深度学习的算法，对识别对象进行图像数据采集，通过机器学习，模型训练，从而实现极佳的识别率。(3)在用户互动体验方面：传统方式局限在简单的网页图文或视频，本发明通过微信小程序丰富的接口可以实现摄像头实景与动画，音效及其他数字内容融合，带来沉浸式体验，而且还灵活安全调用第三方接口，不仅视觉体验上焕然一新，而且在互动趣味性层面大幅提升，例如增添包括趣味游戏、现金红包、礼品礼券等各种互动服务。(4)在隐私安全方面：现在其他图像识别或者点云识别方式，都是通过摄像头获取数据发送到远程服务器进行分析，涉及到用户现场隐私或存在数据安全问题，本发明方法无需上传图像数据服务器端识别，而是采用离线方式实物场景识别，大大提升数据安全，解除客户后顾之忧。
本发明并不受上述实施方式的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于微信小程序的实物场景互动方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)在微信小程序上加载camera组件，大小与屏幕一致；
2)通过调用微信小程序远程加载的API指令，传递用户当前所在场景的参数，下载已经过AI深度学习训练过的模型文件，然后在用户手机端缓存；
3)通过微信小程序摄像头控制的API指令，打开摄像头并实时获取所在场景的图像帧；
4)将从摄像头获取的图像帧数据转换为神经网络中可运算的张量数据；
5)将处理后的张量数据输入到之前下载的神经网络的模型文件，进行实物场景的识别，直至识别成功；
6)在微信小程序上加载canvas画布组件覆盖在camera组件上面，该canvas画布组件的大小也设置为与屏幕同等大小，然后进行该组件的WebGL初始化，组件背景设置为透明；
7)将实物场景识别后的分类名通过小程序远程调用的API指令，向服务器发送请求，获取该分类名相关的数据，该相关的数据包括但不限于音频、动画、视频、3D模型，将图像内容直接通过WebGL绘制在画布上，实现虚拟与现实的叠加效果，进而实现实物场景互动。
2.如权利要求1所述的基于微信小程序的实物场景互动方法，其特征在于：步骤3)中，每间隔一定时间T，对最后获取的图像帧进行本地识别，时间T设置为20-100ms。
3.如权利要求1所述的基于微信小程序的实物场景互动方法，其特征在于：步骤4)中，对图像预处理时，先裁剪图像中心正方形区域的数据，转换为神经网络所需的张量数据，再将转换后的四维张量数据去掉最后一维度的透明通道数据，通过指令转换为三维的张量数据以进行后续处理。
4.如权利要求1所述的基于微信小程序的实物场景互动方法，其特征在于：步骤5)中，识别时，通过指令进行卷积运算，推理预测，输出模型中预定义的分类列表数组(C1,k1)，(C2,K2)，(C3,K3)，…，其中，Ci是分类名称，Ki是置信度，并且∑Ki＝1，将数组根据置信度Ki进行排序，取置信度最高的一个数组(Cn,Kt)，Cn为分类名，Kt为最高置信度数值；当同时满足以下两个条件，则表示识别成功；条件一：Kt大于一定的阈值；条件二：在相同分类名Cn的情况下，能持续的次数大于等于N；否则识别失败，重复步骤3至步骤5继续识别。
5.如权利要求4所述的基于微信小程序的实物场景互动方法，其特征在于：识别成功后，返回分类名Cn，且识别成功后暂停识别，直到完成互动机制后重新开启实时识别。
6.如权利要求1所述的基于微信小程序的实物场景互动方法，其特征在于：步骤7)中，若视频数据包含左右通道或上下通道内容，即一半视频画面是由黑白构成的Alpha透明通道，另外一半是彩色内容，则通过WebGL创建一个长方形的平面，将视频作为贴图渲染到平面上，渲染时自定义着色器，实现透明通道和彩色通道对应像素进行运算，黑色部分全透明，白色部分不透明，其他灰度决定颜色的透明度。
7.如权利要求1所述的基于微信小程序的实物场景互动方法，其特征在于：步骤7)中，实物场景互动包括但不限于视频、模型等展、红包互动、分发礼券互动。
8.如权利要求7所述的基于微信小程序的实物场景互动方法，其特征在于：实物场景互动还包括通过当前页面上的按钮或者自动调转方式调用第三方接口，并直接跳转指定的小程序其他页面或调用第三方接口，实现业务闭环。
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