基于AR表現的三視圖學習輔助應用

孫鶯

摘要：這是一個由一款手機軟件和眾多教輔資料組成立體化教輔系統(tǒng)。其主要功能是通過使用軟件拍攝平面三視圖，在手機屏幕上顯示對應的立體模型。并具有一定的交互功能，學生可以對模型進行旋轉、縮放、平移等操作。其創(chuàng)新點在于AR技術在教學領域的應用和移動教學的優(yōu)勢。該項目主要利用Unity 3D和Vuforia插件實現。在商業(yè)策劃中發(fā)現，該項目具有較強的商業(yè)價值。

關鍵詞：AR技術；教學輔助軟件

1.研究背景

在調查研究中發(fā)現，部分學生缺乏三維空間想象能力，難以通過三視圖來構想出對應的三維模型，也很難通過三維模型準確描述出它對應的三視圖，這給學生立體幾何課程學習和工業(yè)設計帶來不便。傳統(tǒng)的autoCAD軟件在三維模型建立上具有良好效果，但對專業(yè)知識要求較高，且不具有移動教學、寓教于樂的特性。我們的應用可以幫助同學們解決在立體幾何課程上遇到的三維空間想象的難點，輔助培養(yǎng)同學們的空間想象力。除了在立體幾何課程上的應用，未來可以進一步將該成果運用到其他更多的領域，如生物化學的三維結構式展示、人體結構的立體顯示、文物圖冊的三維展示等。

同時，近幾年AR技術的發(fā)展日趨成熟，但卻少見在教育領域的普及應用。手機游戲Pokemon Go點燃了公眾對AR的熱情。阿里巴巴、騰訊、聯想等互聯網巨頭，均聯合優(yōu)質資本殺入了這片藍海。隨著AR爆發(fā)周期的到來，市場上的AR產品層出不窮，在AR硬件方面巨大投入的同時，針對手機移動端的開發(fā)與人工智能的結合正成為市場的另一個主流。未來，在互聯網+的基礎上，AR+將成為下一個發(fā)展方向。與市場上側重于將AR技術用于游戲娛樂和產品推廣的產品不同的是，我們的產品側重于教育領域，用于解決學習生活中的實際問題：學生可以同時看到原始圖片和立體模型，在對比過程中提高自己的空間想象能力。

2.技術流程

調查提出三種開發(fā)技術。其中，H5技術開發(fā)成本低和開發(fā)時間短，并可以使用WebGL實現三維渲染、使用ARtoolkit實現增強現實效果，但難以使用手機瀏覽器調用攝像機權限，且不能滿足3D渲染的大計算量。原生安卓方式可以使用openCV進行圖像識別，OpenGL ES接入Android實現三維建模，但對內存消耗巨大，不注意的話很容易造成卡頓甚至是程序崩潰。為解決以上問題，我們使用Unity 3D搭建整個App，利用Unity 3D自身對三維模型的顯示和渲染的良好支持，使建模和三維模型的顯示得到了簡化。Unity 3D是一款三維游戲引擎，具有很強的三維視頻渲染功能，可以實現多種三維動畫，并且擁有良好的交互功能。此外，該游戲引擎可以發(fā)布游戲至Windows、Android、IOS等多個平臺，充分滿足開發(fā)需要。

2.1 Maya建模

建模部分使用Maya建模后導出fbx文件供Unity 3D使用，這在簡化建模、大大減少數據占用的內存空間的同時，使得模型能夠更好的顯示。

將組合體的三視圖分別導入Maya的三個對應視圖，按照三視圖建立對應模型。在此過程中使用構造實體幾何法，將Maya中提供的基本幾何體通過布爾運算進行求并、求差。在操作中應一直保持各部分實體簡單、易進行布爾運算，并在最后將各簡單實體結合。

2.2 Vuforia增強現實

Vuforia是全球應用最廣泛的AR開發(fā)平臺，支持手機，平板電腦和眼鏡。Vuforia具有良好的圖像識別能力，我們將待識別的圖片上傳至Vuforia網站便可得到一個關于該圖片的評分，用以表示該圖片被識別的難以程度，評分越高圖片越容易被識別。將所有圖片處理完后上傳至Vuforia官網后便可下載其對應的數據庫，并將這個數據庫導入到Unity 3D中。在不同的target上綁定對應的識別卡和立體模型，便可實現增強現實效果。

3.優(yōu)化方案

Vuforia通過分析相機可見目標的對比度特征來識別和跟蹤目標，同時通過設備攝像頭來獲取目標圖像，所以優(yōu)化目標檢測和提升跟蹤穩(wěn)定性尤為重要。我們從提高目標星級評分、相機對焦模式和印刷目標的平整度與光澤度這三個方面來介紹我們的優(yōu)化方案。

3.1提高目標星級評分

Vuforia的圖像目標是基于從目標圖像中提取的自然特征進行檢測并評分，然后在運行時與實時相機捕獲到的圖像特征進行比對，比對成功后立即顯示對應立體模型。具有以下屬、性的圖像目標會實現Vuforia SDK的最佳檢測和跟蹤性能：豐富的細節(jié)（街景、人群、拼貼畫、運動場景），良好的對比，沒有重復的模式（勿使用草地、大量相似的房屋、棋盤），格式（必須是8位或24位PNG和JPG格式、小于2 MB、JPG必須是RGB或灰度）。

3.2相機對焦模式

如果圖像目標在照相機視圖中沒有很好地聚焦，則結果會非常模糊，嚴重影響目標細節(jié)的檢測，甚至由于較小差異而顯示錯誤的立體模型。因此，我們通過控制設備攝像頭的對焦模式，提高應用的用戶體驗來獲得目標的最佳圖像，從而提高檢測和跟蹤性能。我們選擇打開相機驅動程序的連續(xù)自動對焦功能功能（FOCUS_MODE_CONTINUOUSAUTO），以確保最佳的相機對焦條件，產生最佳的跟蹤結果。

3.3印刷目標的平整度與光澤度

使用Vuforia SDK進行跟蹤的質量會在打印目標不平坦時顯著降低。在設計物理打印輸出時，應盡量確保目標不會彎曲，卷起，并且不會起皺或起皺。同時現代激光打印機的打印輸出也可能有光澤。在環(huán)境照明條件下，光澤表面不是問題。但是，在某些角度下，某些光源（例如燈，窗戶或太陽光）可以創(chuàng)建光澤反射，從而覆蓋打印輸出原始紋理的大部分區(qū)域。反射可能會產生跟蹤和檢測問題，此時就需要使用者更換拍攝角度來減少影響。

4.商業(yè)策劃

“優(yōu)先發(fā)展教育事業(yè)”的大背景給了該項目良好的政策支持，家庭教育支比重的不斷攀升帶來了行業(yè)環(huán)境上的優(yōu)勢，教育類APP市場前景廣闊，AR技術的不斷成熟更是為該應用的實現帶來了可能。

4.1風險評估

風險主要來自于市場風險和技術風險。市場風險體現在市場競爭。隨著AR技術應用領域的逐漸廣泛，在教育行業(yè)的應用勢必成為一個新的投資熱點；已具規(guī)模的技術公司進行產品研發(fā)如加入市場競爭，憑借成熟的技術研發(fā)團隊、雄厚的資金支持勢必成為本項目的發(fā)展的強勁威脅。應對市場風險的策略是提升A輪融資在市場推廣投入比重，擴大市場推廣力。技術風險主要來自于APP支持系統(tǒng)在圖像智能識別上存在缺陷，依靠數據庫建立獲取模型的技術實現較為簡單容易被復制。應對技術風險的策略是依托強大的校園渠道優(yōu)勢，獲取一手優(yōu)質第三方平臺合作資源；依靠資源質量優(yōu)勢彌補技術缺陷。

4.2盈利模式

盈利來自于電商、社交和廣告。在線商城覆蓋品類包括教輔書籍、教學模型（可定制）、禮品周邊等。電商模式主要分為商家平臺（主會場）和產品自營（主題店鋪）。在線商城的運營模式主要包括為出版社、教育機構、器材上等提供平臺支持，根據銷售額按一定比例分成；此外，自產自營的創(chuàng)意產品主題店鋪，通過銷售創(chuàng)意模型藝術品等獲取利潤。廣告盈利包括軟廣和硬廣。軟廣來源于軟文植入和AR堆樂游戲界面和AR堆樂模型皮膚的場景植入。硬廣包括主界面和在線商城的banner廣告。