博物馆智能导览系统设计与实现
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博物馆智能导览系统设计与实现
黄 培锟
东莞市科学技术博物馆
广东 东莞
５ ２ ３ ０ ７ ３
【 摘 要】 智能导 览系统是展示博物馆功能的重要部分， 它可以使得参观者方便地找到 自己喜欢的展 品位 置， 还能对 感兴趣 的展 品选择性地 浏览其信 息 内容。本 文详 细介绍博物馆智 能导 览系统构造框 架及其 系统功 能，结合 系统实验 结果数据 ，对导 览系统的设计提 出相关改进措 施，使得该 系统 能 够实现更加人性更加全面的博物馆 导览服 务。 【 关键词 】博物馆 智能 系统 图像 信 息 展览
可 以通过智能手机上传 网像的方式获取博物馆 内展品的相关资讯 ，现引 进 了博物馆智能导览系统来实现这一 目的．
为 了充分利用智能手机端和服务器端 的软硬件资源 ，本文介绍计算
数据很有必要。所以本文使用的算法是 Ｂ ａ ｇ ｏ ｆ Ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ Ｗｏ ｒ ｄ ｓ 算法， 第一 步
馆各个展厅的墙壁上 。如果用户在展厅看到极其喜欢的作 品，很想进一
ｗｉ — Ｆ ｉ 上传到服务器 ，服务器接受上传 图片 ， 调用 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ特征提取模块提 取该图片 的 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ特征并传给物体识别模块处理， 处理成功后会得到识别 结果 ， 根据识别结果信息提取模块从数据库中提取介绍信息。最后将这 些信息传 给返 回识别结果和物体信息模块 ，通过网络传输传送到智 能手
中图分类号：Ｔ Ｐ ３ １ １文献标识码：Ｂ 文章编号 ：１ ０ ０ ９ — ４ ０ ６ ７ （ ２ ０ １ ４ ） ０ １ — ６ ０ ． ０ ２
引 言 如今社会 已经步人以各种数字计算机应用技术为主 的信息化 Ｈ ｅ ｆ ｔ ， 博 物馆 的数字化建设 已经势不可挡， 传统的解说员导览方式 已不能很好地满
是对特征实行聚类 ，聚类之后得到的聚类中心就是一个视觉单词 ， 再把 图片中获取的每一个特征量化 到视觉单词上 ，归一化之后成为一个维视
觉文档 向量 。
机识别系统框架： 一种通过智能手机采集 当前图像的关键帧 ，上传给服务 器 ，在服务 器端对大规模物体进行识别； 另一种在手机端对区域内小规模 物体进行实时识别。两种系统框架充分利用 了手机端和服务器端 的软硬 件资源 ，能有效减少网络通信流量 ，降低服务器负载 ，进而改善用户体 验使得导览系统更加人性化， 提供的展 品信息更丰富、全面。实验结果证 明了该系统的可行性和实用性 ，能够广泛地适用于博物馆导览。
机上。
步知道更多关于这幅画的信息 ，通过系统一 的Βιβλιοθήκη Baidu法 ， 将手机拍摄下的这
服务 器端处 理过程为： 用户用智能手机 采集 当前图像并通过 ３ Ｇ 或
结果读取配置文件 ， 然后找到存放数据信息的路径 ， 将数据信息读取后 ，
融合物体和显示物体的介绍信息到手机屏幕上 。
二、系统 功能概述
依靠两种 系统架构模式的优点，不仅实现了两种架构的系统 ，还将 博物馆导览应用的原 型系统开发了。不 同风格 的油画作 品分别挂在博物
１ ． １系 统 总体 架构
系统一的总体结构采用 的是 Ｃ ｌ ｉ ｅ ｎ ｔ — Ｓ ｅ ｒ ｖ ｅ ｒ 的结构 ， 手机端是 Ｃ ｌ ｉ ｅ ｎ ｔ ， 服务器端是 Ｓ ｅ ｒ ｖ ｅ ｒ ， 在服务器端存储样本图片和图像识别。 智能手机采集 当前物体 的图像帧 ， 将 图像帧实时发送 到服务器端。在服务器端进行识 别 ，根据识别结果 ， 在信息数据库中提取该物体 的介绍信息 ， 将识别结 果 和介绍信息发送给智能手机端 ，最后智能手机将介绍信息 和现实物体 融合显示在屏幕上 ， 让用户非常直观地获得导览信息 。 该 系统框架下 ， 服务器具备物体识别功能和提供物体介绍信息的功能。
足游客的需求， 因此 ，为了提供更加全面及个眭化的博物馆服务， 让参观者
确定特征点描述算子是采用哈尔小波来变换 ， 然后实现匹配图像 间的特
点是依据 向量之间的欧式距离 。
使用 Ｓ Ｕ Ｒ Ｆ算法的缺陷是存在较高的特征点维度 ，这是 因为智能手
机端独 自运行识别算法 ，导致 匹配时无法实现实时性 。因此 ，降维特征
一
为 了将识别速度识别 ， 在选择分类器方 面，对视觉文档向量实行快
速分类要使用支持 向量机分类器 。最近提出的新想法就是支持向量机方
法 ，这个方法把样本空间空间非线性映射到高维甚至无穷高维的特征空 间 ，这样 可以将之前的样本空 间中非线性可分 的问题转化成 特征空 间的
线性可分 问题。
、
基于计 算机视 觉识别 的博 物馆 导览 系统
系统二 的工作流程第一步是在智能手机上 下载数据信息和区域识别 配置文件 ， 然后键人识别状态 的智能手机就能捕捉和识别实时图片帧 ， 成功识别之后就可以通过访 问配置文件存储在手机上的信息存 储路径 ， 进而读取信息 ，智能手机 的屏幕上就能显示该物体的大致信息 。Ｓ ｔ 印３ 一 Ｓ ｔ ｅ ｐ ６ 被系统循环运行 ， 一直到用户不使用这个模式 ，因此在 系统里面起 到信息中介的作用的是服务器 运行在系统 ２的框架下 ，进人该 区域的智能手机 ， 第一步是采用无 线 网络取得区域配置文件 ， 第 二步是在手机 上下载配置文件 ，接着结合 配置文件的属性在智能手机的 Ｓ Ｄ卡上下载数据信息。 在通过图像采集模
１ ． ２服务器端
块获取的实时图像上获取 Ｓ Ｕ Ｒ Ｆ特征之后 ，给实时识别模块传递特征 ，
实时识别模块针对物体进行快速识别 ，将识别结果输 出来 ，再结合识别
服务器端采用 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ特征提取算子进行特征提取和识别。 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 算子是 Ｄ ａ ｖ ｉ ｄ Ｇ ． Ｌ ｏ ｗ ｅ 提出的一种图像局部特征描述算子。 该算子对图像 的尺度缩 放、 平移 、旋转变换保持不变 ，对图像的亮度变化 以及仿射变换具有较 好的鲁棒性。 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 算法的本质就是从 图像 中提取Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 关键点并进行匹配 。
黄 培锟
东莞市科学技术博物馆
广东 东莞
５ ２ ３ ０ ７ ３
【 摘 要】 智能导 览系统是展示博物馆功能的重要部分， 它可以使得参观者方便地找到 自己喜欢的展 品位 置， 还能对 感兴趣 的展 品选择性地 浏览其信 息 内容。本 文详 细介绍博物馆智 能导 览系统构造框 架及其 系统功 能，结合 系统实验 结果数据 ，对导 览系统的设计提 出相关改进措 施，使得该 系统 能 够实现更加人性更加全面的博物馆 导览服 务。 【 关键词 】博物馆 智能 系统 图像 信 息 展览
可 以通过智能手机上传 网像的方式获取博物馆 内展品的相关资讯 ，现引 进 了博物馆智能导览系统来实现这一 目的．
为 了充分利用智能手机端和服务器端 的软硬件资源 ，本文介绍计算
数据很有必要。所以本文使用的算法是 Ｂ ａ ｇ ｏ ｆ Ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ Ｗｏ ｒ ｄ ｓ 算法， 第一 步
馆各个展厅的墙壁上 。如果用户在展厅看到极其喜欢的作 品，很想进一
ｗｉ — Ｆ ｉ 上传到服务器 ，服务器接受上传 图片 ， 调用 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ特征提取模块提 取该图片 的 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ特征并传给物体识别模块处理， 处理成功后会得到识别 结果 ， 根据识别结果信息提取模块从数据库中提取介绍信息。最后将这 些信息传 给返 回识别结果和物体信息模块 ，通过网络传输传送到智 能手
中图分类号：Ｔ Ｐ ３ １ １文献标识码：Ｂ 文章编号 ：１ ０ ０ ９ — ４ ０ ６ ７ （ ２ ０ １ ４ ） ０ １ — ６ ０ ． ０ ２
引 言 如今社会 已经步人以各种数字计算机应用技术为主 的信息化 Ｈ ｅ ｆ ｔ ， 博 物馆 的数字化建设 已经势不可挡， 传统的解说员导览方式 已不能很好地满
是对特征实行聚类 ，聚类之后得到的聚类中心就是一个视觉单词 ， 再把 图片中获取的每一个特征量化 到视觉单词上 ，归一化之后成为一个维视
觉文档 向量 。
机识别系统框架： 一种通过智能手机采集 当前图像的关键帧 ，上传给服务 器 ，在服务 器端对大规模物体进行识别； 另一种在手机端对区域内小规模 物体进行实时识别。两种系统框架充分利用 了手机端和服务器端 的软硬 件资源 ，能有效减少网络通信流量 ，降低服务器负载 ，进而改善用户体 验使得导览系统更加人性化， 提供的展 品信息更丰富、全面。实验结果证 明了该系统的可行性和实用性 ，能够广泛地适用于博物馆导览。
机上。
步知道更多关于这幅画的信息 ，通过系统一 的Βιβλιοθήκη Baidu法 ， 将手机拍摄下的这
服务 器端处 理过程为： 用户用智能手机 采集 当前图像并通过 ３ Ｇ 或
结果读取配置文件 ， 然后找到存放数据信息的路径 ， 将数据信息读取后 ，
融合物体和显示物体的介绍信息到手机屏幕上 。
二、系统 功能概述
依靠两种 系统架构模式的优点，不仅实现了两种架构的系统 ，还将 博物馆导览应用的原 型系统开发了。不 同风格 的油画作 品分别挂在博物
１ ． １系 统 总体 架构
系统一的总体结构采用 的是 Ｃ ｌ ｉ ｅ ｎ ｔ — Ｓ ｅ ｒ ｖ ｅ ｒ 的结构 ， 手机端是 Ｃ ｌ ｉ ｅ ｎ ｔ ， 服务器端是 Ｓ ｅ ｒ ｖ ｅ ｒ ， 在服务器端存储样本图片和图像识别。 智能手机采集 当前物体 的图像帧 ， 将 图像帧实时发送 到服务器端。在服务器端进行识 别 ，根据识别结果 ， 在信息数据库中提取该物体 的介绍信息 ， 将识别结 果 和介绍信息发送给智能手机端 ，最后智能手机将介绍信息 和现实物体 融合显示在屏幕上 ， 让用户非常直观地获得导览信息 。 该 系统框架下 ， 服务器具备物体识别功能和提供物体介绍信息的功能。
足游客的需求， 因此 ，为了提供更加全面及个眭化的博物馆服务， 让参观者
确定特征点描述算子是采用哈尔小波来变换 ， 然后实现匹配图像 间的特
点是依据 向量之间的欧式距离 。
使用 Ｓ Ｕ Ｒ Ｆ算法的缺陷是存在较高的特征点维度 ，这是 因为智能手
机端独 自运行识别算法 ，导致 匹配时无法实现实时性 。因此 ，降维特征
一
为 了将识别速度识别 ， 在选择分类器方 面，对视觉文档向量实行快
速分类要使用支持 向量机分类器 。最近提出的新想法就是支持向量机方
法 ，这个方法把样本空间空间非线性映射到高维甚至无穷高维的特征空 间 ，这样 可以将之前的样本空 间中非线性可分 的问题转化成 特征空 间的
线性可分 问题。
、
基于计 算机视 觉识别 的博 物馆 导览 系统
系统二 的工作流程第一步是在智能手机上 下载数据信息和区域识别 配置文件 ， 然后键人识别状态 的智能手机就能捕捉和识别实时图片帧 ， 成功识别之后就可以通过访 问配置文件存储在手机上的信息存 储路径 ， 进而读取信息 ，智能手机 的屏幕上就能显示该物体的大致信息 。Ｓ ｔ 印３ 一 Ｓ ｔ ｅ ｐ ６ 被系统循环运行 ， 一直到用户不使用这个模式 ，因此在 系统里面起 到信息中介的作用的是服务器 运行在系统 ２的框架下 ，进人该 区域的智能手机 ， 第一步是采用无 线 网络取得区域配置文件 ， 第 二步是在手机 上下载配置文件 ，接着结合 配置文件的属性在智能手机的 Ｓ Ｄ卡上下载数据信息。 在通过图像采集模
１ ． ２服务器端
块获取的实时图像上获取 Ｓ Ｕ Ｒ Ｆ特征之后 ，给实时识别模块传递特征 ，
实时识别模块针对物体进行快速识别 ，将识别结果输 出来 ，再结合识别
服务器端采用 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ特征提取算子进行特征提取和识别。 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 算子是 Ｄ ａ ｖ ｉ ｄ Ｇ ． Ｌ ｏ ｗ ｅ 提出的一种图像局部特征描述算子。 该算子对图像 的尺度缩 放、 平移 、旋转变换保持不变 ，对图像的亮度变化 以及仿射变换具有较 好的鲁棒性。 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 算法的本质就是从 图像 中提取Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 关键点并进行匹配 。