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基于增强现实的物联网物体识别与虚拟交互_IT综合_基础信息化 　　1、概述 　　物联网(Internet of Things, IOT)是具有身份标识与虚拟的个性化特征，可以利用智能化接口在智能空间进行相关操作，并可以与社会、环境及用户相互连接进行有效沟通的物体构成的网络。物联网强调“any things connection”，其中，“things”包括现实世界中的物体、虚拟空间的物体、各类计算设备及用户。广义上，物联网包含了上述4 类主体之间的互联与交互。在物联网中，射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)技术是最常采用的现实世界中物体的识别方法。RFID 由标签和阅读器所组成，其中，RFID 标签存储有规范化的信息，通过无线数据通信网将其自动采集到计算设备的信息处理系统内，实现物体的识别，然后通过计算机网络实现信息的传递和共享，实现对物体的控制、检测和跟踪。RFID 虽然在物体识别方面具备很多优点，但其对有用户参与的物联网主体识别、定位及交互环境缺乏有效的支持。 　　增强现实(Augmented Reality, AR)是将计算机产生的虚拟物体或信息与真实环境进行合成并对景象加以增强或扩充的技术。对AR 用户来说，真实和虚拟的物体或信息同时存在，并且两者互相增强或互为补充，因此，AR 技术可以加强人们对现实世界的感知与交互能力。利用AR 技术可以同时实现对物联网主体的识别、定位、信息显示与各类交互操作。在AR 环境里能实现各种不同类型的物联网主体交互，其基本方式可分为视觉交互和物理交互2 类。视觉交互包括虚实物体相互间的阴影、遮挡、各类反射、折射和颜色渗透等。物理交互包括虚实物体间运动学上的约束、碰撞检测和受外力影响产生的物理响应等。在物联网中要实现主体之间自然的交互，需要通过传感设备获取数据以确定用户对其他主体发出的行为指令并给出相应的反馈，其中数据手套作为一种用户手部传感设备，可以实时精确地获取人手的动作与姿态，佩戴方便舒适，可以在某些有用户参与的物联网应用环境中实现更为自然的主体交互。 　　与传统互联网不同，物联网要解决的主要问题是物到物(Thing to Thing, T2T)、人到物(Human to Thing, H2T)、人到人(Human to Human, H2H)之间的互联与交互。其中，H2T 与H2H 都需要有人的参与才能实现。本文将AR 技术引入物联网，通过研究H2T 应用中AR 的物联网识别与定位方法，分析并实现了对物联网中真实物体的虚拟信息显示与基于数据手套的虚拟交互，同时设计了一个原型系统，并给出实验结果及分析。 　　2、AR的物联网物体识别与定位原理 　　物联网中的某些真实物体可以在其可视表面的适当部位附加具有唯一性的二维平面标识物，其对应的数据库中保存有该物体的类型、属性及状态等相关信息。在物联网应用中，通过AR 技术采用模式识别的方法对二维平面标识物进行图像匹配，即对摄像机采集的图像进行预处理之后，利用模板数据库中储存的图像模板和采集到的图像进行匹配，得出匹配结果，识别出二维平面标识物，从而获取对应物体的类型、属性、状态、空间位置等所需要的相关信息。 　　视频检测方法是目前AR系统最常用的跟踪注册技术之一。视频检测不需要复杂的设备，一般情况下可以取得符合需要的定位精度。在基于标记的视频检测系统中经常通过匹配事先定义好的多种平面图形模板来标记各种虚拟物体的位置。简单的模板匹配能提高图像识别的效率，同时满足实时性的要求。 　　视频检测中使用的平面图形标记一般是由具有一定宽度的黑色封闭矩形框和内部的各种图形或文字两部分构成，如图1 所示。封闭的黑色矩形框能使系统在视频场景中快速判别是否存在标记。 　　对于平面图形标记所采取的图像处理过程如下： 　　(1)对于视频流中的每一帧利用灰度阈值的方法分离标记和背景区域。 　　(2)使用简单的标记法找出分割后视频帧中的连通区域。 　　(3)匹配连通区域中的四边形结构，记录采集的图像中全部标记的所在区域和坐标。 　　(4)分别提取各个标记四边形的边缘像素坐标，找出四边形标记的4 个顶点坐标，以此计算出标记边缘的直线方程，得到屏幕坐标。 　　标记内部的图形或文字可以表示标记所代表的具体信息，如表示何种目标或在此应显示何种虚拟物体。具体的标记内部图形可以根据需要自动生成，理论上通过几种图元自动生成的标记种类即可达到庞大的组合数目，可以满足一般物联网应用的需要。 　　对标识物进行识别的过程就是将标识物从背景中抽取出来的过程，可以采用图像的阈值分割方法，根据像素的灰度等特性判别像素是属于背景还是标识物。 　　阈值分割基于图像灰度值的相似性原理，它也是图像分割技术的最重要的方法之一。假设灰度直方图与一幅图像f(x,y