鄒國良　屠正飛　鄭宗生

(上海海洋大學(xué)信息學(xué)院　上海 201306)

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基于混合注冊(cè)方式的海洋環(huán)境增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)

鄒國良屠正飛鄭宗生

(上海海洋大學(xué)信息學(xué)院上海 201306)

針對(duì)單一傳感器無法解決海洋環(huán)境增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中跟蹤注冊(cè)的問題，提出融合智能手機(jī)AGPS、電子羅盤和加速度傳感器測(cè)定視線方向的多傳感器注冊(cè)與基于海天線特征標(biāo)識(shí)的視覺跟蹤注冊(cè)的混合注冊(cè)方法，并通過擴(kuò)展卡爾曼濾波器實(shí)現(xiàn)多傳感器有效融合以提高三維注冊(cè)精度。以真實(shí)海洋環(huán)境及海洋數(shù)值預(yù)報(bào)為例，提出適應(yīng)海洋動(dòng)態(tài)環(huán)境的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)框架，利用Vuforia AR實(shí)現(xiàn)了原型系統(tǒng)，并對(duì)混合注冊(cè)方法進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明，該技術(shù)框架及注冊(cè)方法有較強(qiáng)的可用性和實(shí)用性，在海洋動(dòng)態(tài)環(huán)境的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中具有廣泛應(yīng)用前景。

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)混合注冊(cè)數(shù)值預(yù)報(bào)海洋環(huán)境Vuforia

0　引　言

傳統(tǒng)二維、三維地理信息系統(tǒng)通常采用地圖和圖像等作為地理信息可視化的表達(dá)方式，并通過抽象符號(hào)、地圖注記來表示地理實(shí)體，但是這些符號(hào)和注記已不能滿足地理學(xué)家對(duì)真實(shí)場(chǎng)景表達(dá)的需求，因此新興的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)開始逐漸被用于地理信息的可視化[1]。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)AR(Augmented Reality)技術(shù)通過將虛擬的信息(如圖形、文字注釋等)疊加到真實(shí)的環(huán)境中，從而增強(qiáng)人類視覺體驗(yàn)效果[2]。

虛實(shí)物體無縫融合的實(shí)現(xiàn)，須將虛擬物體疊加到現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的準(zhǔn)確位置，此過程稱為跟蹤注冊(cè)，它是增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中研究的重難點(diǎn)[3,4]。目前室內(nèi)的跟蹤注冊(cè)主要采用基于視覺跟蹤的圖像注冊(cè)方式[5]，通過對(duì)視頻流檢測(cè)出事先制定好的圖像標(biāo)識(shí)進(jìn)行匹配，解算攝像機(jī)內(nèi)部和外部參數(shù)計(jì)算投影模型，渲染虛擬物體，最后實(shí)現(xiàn)空間信息的虛實(shí)融合。這種注冊(cè)方式精度高、無需借助其他傳感器，但是圖像匹配算法復(fù)雜，多采用線性迭代，系統(tǒng)延遲性高、造成誤差難控制、魯棒性弱等缺點(diǎn)[6]。另一種針對(duì)戶外環(huán)境的跟蹤注冊(cè)是基于硬件傳感器的注冊(cè)方式，采用GPS、電子羅盤和陀螺儀等傳感器獲取物體的位置和姿態(tài)數(shù)據(jù)，通過坐標(biāo)變換獲取虛擬物體在真實(shí)世界中的位置，繼而完成虛實(shí)融合?；谟布鞲衅鞯淖?cè)方式受傳感器精度和慣性漂移影響較大,其匹配精度很難滿足一般戶外環(huán)境跟蹤注冊(cè)的要求[7]。因此，實(shí)際應(yīng)用中常采用多種跟蹤注冊(cè)技術(shù)相結(jié)合的混合注冊(cè)方式[8-10]，如美國南加利福尼亞大學(xué)的研究人員利用慣性傳感器與基于模型的視覺跟蹤注冊(cè)結(jié)合的混合跟蹤方法進(jìn)行戶外的跟蹤定位[11]；西班牙Paloc科研團(tuán)隊(duì)用慣性傳感器與基于平面視覺檢測(cè)相結(jié)合的方法進(jìn)行跟蹤定位[12]。

由于自然環(huán)境多樣，特別是真實(shí)的海洋環(huán)境瞬息萬變，跟陸地要素標(biāo)識(shí)不同，海洋要素標(biāo)識(shí)時(shí)刻動(dòng)態(tài)變化[13,14]，很難找到有效可靠的標(biāo)識(shí)。針對(duì)以上問題，本文以中國上海自貿(mào)區(qū)洋山深水港區(qū)附近海域?yàn)檠芯繉?duì)象，提出了海洋動(dòng)態(tài)環(huán)境下增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的混合注冊(cè)方法。以智能手機(jī)內(nèi)置網(wǎng)絡(luò)輔助GPS定位系統(tǒng)進(jìn)行精確定位，電子羅盤、加速度傳感器相結(jié)合測(cè)定視線方向，同時(shí)基于海天線標(biāo)記的視頻檢測(cè)對(duì)定位進(jìn)行二次匹配，以提高混合注冊(cè)精度。以海洋預(yù)報(bào)流場(chǎng)為空間建模對(duì)象，構(gòu)造出一個(gè)在地理空間、視覺空間統(tǒng)一的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)地理信息系統(tǒng)。讓用戶在現(xiàn)場(chǎng)就能夠察看具有立體逼真的海洋要素并可以根據(jù)需要隨時(shí)查詢感興趣海情信息，實(shí)現(xiàn)洋山港區(qū)海情的實(shí)時(shí)多方位展示，為海浪災(zāi)害預(yù)警、洋山港區(qū)海洋工程防護(hù)及航運(yùn)提供重要依據(jù)。

1　關(guān)鍵技術(shù)

1.1海洋環(huán)境增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)混合注冊(cè)方法

基于視覺圖像的跟蹤注冊(cè)受應(yīng)用環(huán)境影響較大，在有標(biāo)志物且環(huán)境變化較小的情況下，可以達(dá)到較為滿意的效果。但對(duì)環(huán)境變化較大，且標(biāo)識(shí)物很難選取的海洋環(huán)境，視覺跟蹤算法的實(shí)時(shí)性和精確度不高。基于硬件傳感器的跟蹤注冊(cè)方式計(jì)算較少，延遲小，更適合在移動(dòng)終端上創(chuàng)建增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)環(huán)境，但其定位精度有限且傳感器存在漂移誤差[15]。鑒于硬件傳感器跟蹤注冊(cè)與視覺圖像跟蹤注冊(cè)的性能互補(bǔ)，本文采用傳感器跟蹤定位與海天線標(biāo)識(shí)匹配的混合注冊(cè)策略，以提高海洋環(huán)境移動(dòng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)跟蹤注冊(cè)的精度和穩(wěn)定性。

(1) 位置定位：輔助全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)AGPS(Assisted Global Positioning System)，是傳統(tǒng)衛(wèi)星定位與GPRS/GSM定位相結(jié)合的定位技術(shù)。配備AGPS的手機(jī)以GPRS/GSM作為輔助服務(wù)器協(xié)助衛(wèi)星信號(hào)接收機(jī)完成定位服務(wù)。AGPS比單一硬件傳感的GPS定位精度高、延時(shí)性小，更適合于戶外增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)。

(2) 視線定位：智能手機(jī)同時(shí)內(nèi)嵌了攝像頭、AGPS、慣性傳感器，因此攝像機(jī)的姿態(tài)數(shù)據(jù)等同于手機(jī)的姿態(tài)數(shù)據(jù)，攝像機(jī)的姿態(tài)數(shù)據(jù)包括偏航角(Azimuth)、俯仰角(Pitch)和傾斜角(Roll)。如圖1所示，手機(jī)的坐標(biāo)系統(tǒng)由X、Y、Z軸組成，手機(jī)正常抓握時(shí)，視線的水平方向表示X軸，向右為正方向，手機(jī)繞X軸旋轉(zhuǎn)相對(duì)于水平面的角度為俯仰角(Pitch)；視線的垂直方向?yàn)閅軸，向上為正方向，手機(jī)繞Y軸旋轉(zhuǎn)相對(duì)于水平面的角度為傾斜角(Roll)；垂直手機(jī)屏幕的方向?yàn)閆軸，向上為正方向，手機(jī)繞Z軸的旋轉(zhuǎn)角為偏航角，即Y軸與地磁北極間的夾角。其中偏航角Azimuth由電子羅盤傳感器測(cè)量的讀數(shù)計(jì)算獲取，俯仰角Pitch和傾斜角Roll通過加速度傳感器測(cè)量值進(jìn)一步計(jì)算獲取。

圖1　手機(jī)的姿態(tài)與海天線跟蹤結(jié)果

(3) 視覺跟蹤定位：針對(duì)海天線標(biāo)識(shí)特征的檢測(cè)，本文采用了Sobel邊緣檢測(cè)算子結(jié)合Hough 變換的方法提取海天線，由于手機(jī)姿態(tài)的變化，海天線可能處在圖像的非水平位置，在Sobel算子中增加了0、π/4、π/2、3π/4四個(gè)方向的檢測(cè)模板，可使算子提取到由于手機(jī)旋轉(zhuǎn)造成的不同方向邊緣信息。提取的海天線信息如圖2中X′方向，可對(duì)手機(jī)水平姿態(tài)X軸進(jìn)行二次定標(biāo)，提高注冊(cè)精度。采用的改進(jìn)Sobel模板如下：

(4) 坐標(biāo)變換：經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)化到視覺平面像素坐標(biāo)，涉及5個(gè)坐標(biāo)系：大地坐標(biāo)系(B,L,H)、世界坐標(biāo)系(Xw,Yw,Zw)、攝像機(jī)坐標(biāo)系(Xc,Yc,Zc)、像平面坐標(biāo)系(x,y,z)、影像平面坐標(biāo)系(u,v)。這些坐標(biāo)系空間位置關(guān)系如圖2所示。

圖2　世界坐標(biāo)系到影像平面坐標(biāo)系位置關(guān)系

利用一系列通用坐標(biāo)轉(zhuǎn)換公式可得到影像平面坐標(biāo)系中的點(diǎn)與世界坐標(biāo)系中的點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)系：

(1)

其中：f為OcO1距離即像距，(u0,v0)定義為像平面坐標(biāo)系在影像平面坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，dx、dy定義為單位像素在x、y軸上的物理尺寸。T為位移向量，一般地，世界坐標(biāo)系與攝像機(jī)坐標(biāo)系的原點(diǎn)相重合，即T=0。R為3×3正交單位旋轉(zhuǎn)矩陣，R具有三個(gè)自由度，可由手機(jī)(攝像機(jī))姿態(tài)數(shù)據(jù)β、α、φ來表示：

(2)

其中：β為手機(jī)俯仰角Pitch，α為手機(jī)偏航角Azimuth，φ為手機(jī)傾斜角Roll。

(3)

本文采用的世界坐標(biāo)系使用WGS-84空間坐標(biāo)系，WGS-84空間坐標(biāo)系中坐標(biāo)(X,Y,Z)與大地坐標(biāo)系中的經(jīng)緯坐標(biāo)(B,L,H)存在如下轉(zhuǎn)化關(guān)系：

(4)

令H=0，Z =0，得到：

(5)

真實(shí)的世界坐標(biāo)系中的物體坐標(biāo)為(Xw+X0,Yw+Y0,0)，將Xw+X0、Yw+Y0取代式(5)中X和Y，再代入到式(3)中可以得到影像平面坐標(biāo)系與大地坐標(biāo)系的對(duì)應(yīng)關(guān)系：

(6)

其中，u0、v0、fx、fy是攝像機(jī)的內(nèi)參數(shù)，可以由張正友標(biāo)定法[16]后得到，其值經(jīng)過標(biāo)定后在不同的視場(chǎng)保持不變。r11、r12、r21、r22、r31、r32由智能手機(jī)的姿態(tài)數(shù)據(jù)仰視角、偏航角和傾斜角經(jīng)過式(2)計(jì)算得到。至此，由式(6)可以進(jìn)行經(jīng)緯度坐標(biāo)到視覺平面中的像素坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換，從而完成圖像的實(shí)時(shí)注冊(cè)。

(5) 信息融合：電子羅盤、AGPS、加速度傳感器獲取的信息與基于視覺跟蹤的海天線標(biāo)識(shí)定位結(jié)果進(jìn)行綜合對(duì)比來修正注冊(cè)精度，本文采用擴(kuò)展卡爾曼濾波器按照最小均方差準(zhǔn)則來完成多種傳感器及視覺跟蹤注冊(cè)結(jié)果的融合，如圖3所示。

圖3　混合注冊(cè)信息融合框架

1.2流場(chǎng)預(yù)報(bào)與服務(wù)發(fā)布

海洋流場(chǎng)預(yù)報(bào)采用ROMS(Regional Ocean Model System)區(qū)域海洋模式。預(yù)報(bào)結(jié)果生成的數(shù)據(jù)為通用的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)格式NetCDF(Network Common Data Form)格式。模型東西向距離約為360 km，南北向約為325 km，并對(duì)洋山港實(shí)驗(yàn)區(qū)進(jìn)行的局部加密。為了整合不同異構(gòu)空間地理數(shù)據(jù)，預(yù)報(bào)流場(chǎng)數(shù)據(jù)通過地圖服務(wù)形式進(jìn)行發(fā)布。Web Service作為新一代分布式應(yīng)用集成的技術(shù)，具有較強(qiáng)的互操作性，易于將現(xiàn)有應(yīng)用集成為新的系統(tǒng)[17]。利用Web Service技術(shù)，將GIS地圖以服務(wù)的方式發(fā)布，同時(shí)把海洋模型處理過程也以服務(wù)的方式封裝和發(fā)布。本文主要通過ArcGIS Server服務(wù)管理器以Map Service類型進(jìn)行發(fā)布。流場(chǎng)數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中主要通過JSON數(shù)據(jù)格式傳輸，可以滿足不同異構(gòu)平臺(tái)讀取空間數(shù)據(jù)的需要，同時(shí)減小數(shù)據(jù)傳輸量，保證實(shí)時(shí)性要求。

1.3流場(chǎng)要素建模

設(shè)空間任意一點(diǎn)流場(chǎng)矢量起止點(diǎn)分別為S1(x1,y1,z1)、S2(x2,y2,z2)，流場(chǎng)大小為V、流場(chǎng)方向?yàn)镈，OXYZ為世界坐標(biāo)系。如圖4所示，S1為標(biāo)注空間矢量流場(chǎng)起點(diǎn)，S2可通過大小及方向計(jì)算，流場(chǎng)的大小與實(shí)際地面距離通過比例尺進(jìn)行等比例縮放以適合移動(dòng)端瀏覽。為了減小數(shù)據(jù)的計(jì)算量，流場(chǎng)模型由椎體及的線段組合而形成簡單的幾何形體，其中箭頭表示流場(chǎng)大小、長度代表流速大小，以上數(shù)據(jù)通過Web Services直接從數(shù)據(jù)庫讀取流速、流向及起點(diǎn)空間坐標(biāo)信息，并在移動(dòng)端實(shí)時(shí)建模，然后通過空間坐標(biāo)變換實(shí)時(shí)繪制。

圖4　海洋預(yù)報(bào)流場(chǎng)矢量建模

2　系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

2.1系統(tǒng)框架

整個(gè)移動(dòng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)由移動(dòng)端與服務(wù)器端構(gòu)成。如圖5所示，移動(dòng)端與服務(wù)器端通信通過GPRS/GSM或3G服務(wù)實(shí)現(xiàn)，負(fù)責(zé)傳輸服務(wù)器端每個(gè)計(jì)算網(wǎng)格的流場(chǎng)數(shù)據(jù)。移動(dòng)端讀取網(wǎng)格中流場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行三維建模，并通過CCD攝像頭影像進(jìn)行海天線標(biāo)識(shí)的提取及定位傳感器、姿態(tài)傳感器對(duì)流場(chǎng)模型進(jìn)行坐標(biāo)變換，形成位置準(zhǔn)備的虛擬圖像與真實(shí)視頻圖像進(jìn)行融合，形成最終的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)視頻序列。

圖5　海洋流場(chǎng)信息戶外移動(dòng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)框架

2.2軟硬件環(huán)境

移動(dòng)端為智能手機(jī)小米2S(電信版)：2 GB內(nèi)存，四核CPU，后置800萬像素?cái)z像頭；內(nèi)置的硬件主要包括AGPS、通信模塊(GPRS/GSM/3G)、陀螺儀、重力感應(yīng)器、加速度傳感器、電子羅盤等，手機(jī)已開通3G網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。通過張正友標(biāo)定法得到混合注冊(cè)時(shí)的手機(jī)攝像頭內(nèi)參數(shù)如下:u0=239.017像素,v0=340.377像素,fx=677.848像素,fy=680.795像素。

Vuforia增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)軟件開發(fā)工具包(Vuforia Augmented Reality SDK)，是美國高通公司開發(fā)的用于移動(dòng)設(shè)備的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)工具包。實(shí)驗(yàn)環(huán)境采用Vuforia AR sdk 4.0，SDK支持Image Targets、Multi-Targets、User Defined Targets等多種視覺跟蹤注冊(cè)方式。通過手機(jī)攝像頭獲取真實(shí)場(chǎng)景影像，采用Sobel邊緣檢測(cè)算法及Hough 變換擬合，提取和跟蹤海天線標(biāo)識(shí)，其結(jié)果存儲(chǔ)在狀態(tài)對(duì)象中，可以被其他程序調(diào)用。手機(jī)的姿態(tài)信息可以通過QCAR::Matrix44F方法獲取，對(duì)流場(chǎng)三維模型可以通過translateM、rotateM、scaleM函數(shù)進(jìn)行變換，使其疊置到真實(shí)的視頻序列。

服務(wù)器端為OpenSpark構(gòu)建的云平臺(tái)環(huán)境，8 GB內(nèi)存、80 GB硬盤。軟件包括：Oracle 11g數(shù)據(jù)庫、ArcSDE10.1空間數(shù)據(jù)引擎，GIS服務(wù)數(shù)據(jù)服務(wù)主要通過ArcGIS Server 10.1發(fā)布地理信息及預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)服務(wù)。

2.3流場(chǎng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

本試驗(yàn)采用的流場(chǎng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)比較簡單沒有包含流場(chǎng)的拓?fù)湫畔?，流?chǎng)文件的空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括計(jì)算網(wǎng)格標(biāo)識(shí)、網(wǎng)格中心點(diǎn)坐標(biāo)X、中心點(diǎn)坐標(biāo)Y、流速及流向信息，流向以正北方向?yàn)?，如表1所示。

表1　預(yù)報(bào)流場(chǎng)矢量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

2.4精度分析

利用高精度GPS設(shè)備預(yù)先設(shè)定三個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)，然后用手機(jī)分別進(jìn)行單GPS定位與網(wǎng)絡(luò)輔助GPS定位對(duì)比兩者精度，其中GPS的定位精度分別為：3.02、 3.52 、4.48 m， AGPS的定位精度分別為2.93、2.20、2.96 m，可見AGPS的定位精度較單GPS定位精度更高。在實(shí)驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)將開啟攝像功能的手機(jī)固定在攝像機(jī)無磁三軸轉(zhuǎn)臺(tái)分別對(duì)偏航角(Azimuth)、俯仰角(Pitch)和傾斜角(Roll)變化0°、15°、30°、45°、60°、75° 和90°后，采用混合注冊(cè)計(jì)算旋轉(zhuǎn)后的角度，同時(shí)關(guān)閉攝像功能直接提取相機(jī)的姿態(tài)做前后對(duì)比，如表2所示。從表中數(shù)據(jù)可以看出采用混合注冊(cè)方法后手機(jī)姿態(tài)數(shù)據(jù)的精度有了明顯的提升。

表2　手機(jī)姿態(tài)注冊(cè)精度

2.5測(cè)試結(jié)果

圖6　洋山港戶外觀測(cè)站增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)測(cè)試

本次實(shí)驗(yàn)的測(cè)試地點(diǎn)為洋山深水港附近的觀測(cè)站。測(cè)試時(shí)，先打開手機(jī)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)服務(wù)和GPS定位服務(wù)，然后點(diǎn)擊進(jìn)入系統(tǒng)手機(jī)后置攝像頭自動(dòng)打開，等待幾秒鐘后屏幕左上方會(huì)顯示手機(jī)當(dāng)前的經(jīng)緯度坐標(biāo)和手機(jī)的姿態(tài)數(shù)據(jù)。將攝像頭對(duì)準(zhǔn)海面，海洋流場(chǎng)信息會(huì)疊加在屏幕上，如圖6(a)所示；當(dāng)點(diǎn)擊手機(jī)屏幕上的任意海面位置，可查詢當(dāng)前海面位置處的流速、流向信息，如圖6(b)所示。通過這些簡單的操作方式可以得到真實(shí)場(chǎng)景視覺體驗(yàn)和有效信息的獲取，為海洋災(zāi)害預(yù)警和近海船只航行提供重要依據(jù)。

3　結(jié)　語

本文面向海洋動(dòng)態(tài)環(huán)境增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中的跟蹤注冊(cè)問題提出了基于海天線特征標(biāo)識(shí)與智能手機(jī)硬件傳感器注冊(cè)融合的混合三維注冊(cè)方法，有效地提高注冊(cè)的精度滿足了海洋動(dòng)態(tài)環(huán)境下的三維注冊(cè)實(shí)時(shí)性的需要，延伸了虛實(shí)融合的空間范圍。但是本文只選取了海天線這一特征作為視覺跟蹤注冊(cè)的標(biāo)識(shí)。如何在海洋這種特征的動(dòng)態(tài)環(huán)境中挖掘其他有效的特征標(biāo)識(shí)，整合智能手機(jī)中各種傳感器實(shí)現(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)的有效融合，更進(jìn)一步地提高混合注冊(cè)的精度和穩(wěn)定性成為下一步的重點(diǎn)研究方向。

[1] Azuma R,Baillot Y,Behringer R,et al.Recent advances in augmented reality[J].IEEE Computer Graphics and Applications,2001,21(6):34-47.

[2] Bostanci E,Kanwal N,Ehsan S,et al.User Tracking Methods for Augmented Reality[J].International Journal of Human Computer Studies,2013,5(1):93-98.

[3] 李丹,程耕國.基于Android平臺(tái)的移動(dòng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用與研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2015,32(1):16-19,23.

[4] 陳鵬,管濤.基于仿射重投影的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)三維注冊(cè)方法[J].計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào),2010,22(3):480-486.

[5] 史曉琳,邊耐政.手機(jī)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)室內(nèi)向?qū)У难芯颗c實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2013,30(2):320-323.

[6] 朱淼良,姚遠(yuǎn),蔣云良.增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)綜述[J].中國圖象圖形學(xué)報(bào),2004,9(7):767-774.

[7] 陳靖,王涌天,劉越,等.適用于戶外增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的混合跟蹤定位算法[J].計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào),2010,22(2):204-209.

[8] 趙峰,趙清華,陳宏濱.基于EKF和數(shù)據(jù)融合的移動(dòng)臺(tái)跟蹤定位算法[J].計(jì)算機(jī)工程,2012,38(22):244-247.

[9] 王崴,彭勃宇,周誠,等.面向增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的多傳感器組合位姿注冊(cè)算法[J].傳感器與微系統(tǒng),2015,34(7):132-136.

[10] 李薪宇,陳東義.緊耦合多傳感器混合跟蹤算法[J].中國圖象圖形學(xué)報(bào),2011,16(10):1951-1956.

[11] Jiang B,Neumann U,You S.A robust hybrid tracking system for outdoor augmented reality[C]//Proceedings of IEEE Virtual Reality,Chicago,2004:3-10.

[12] Barandiaran I,Paloc C.Hybird tracking for outdoor augmented reality applications[J].Computer Graphics Topics,2006,18(4):6-15.

[13] 張鎖平,張春田.基于全變差和脊波變換的海岸線提取算法[J].儀器儀表學(xué)報(bào),2009,30(12):2580-2585.

[14] 李永進(jìn),金一丞,任鴻翔.基于物理模型的近岸海浪建模與實(shí)時(shí)繪制[J].中國圖象圖形學(xué)報(bào),2010,15(3):518-523.

[15] 羅斌,王涌天,沈浩,等.增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)混合跟蹤技術(shù)綜述[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),2013,39(8):1185-1201.

[16] 馬頌德,張正友.計(jì)算機(jī)視覺[M].北京:科學(xué)出版社,1998:52-63.

[17] 許蕾,李言輝,陳林,等.一種面向用戶需求的Web服務(wù)測(cè)試方法[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2014,37(3):512-521.

MARINE ENVIRONMENT AUGMENTED REALITY SYSTEM BASED ON HYBRID REGISTRATION MODE

Zou GuoliangTu ZhengfeiZheng Zongsheng

(CollegeofInformationTechnology,ShanghaiOceanUniversity,Shanghai201306,China)

In view of single sensor can not provide a complete solution for tracking registration in marine environment augmented reality system, we proposed a mixed registration method, it integrates the registration of multiple sensors including assisted global positioning system (AGPS) of smart phone, electronic compass and acceleration sensor measuring the sight direction with the sea-sky-line feature mark-based vision tracking registration, and achieves effective integration of multi-sensor through extended Kalman filter to improve the precision of 3D registration. Taking real marine environment and marine numerical forecasting as the example, we presented an augmented reality framework adapted to dynamic marine environment and used Vuforia augmented reality (AR) to implement the prototype system, and verified the hybrid registration method as well. Results showed that this technology framework and the registration method have strong availability and practicality, and have extensive application prospect in dynamic marine environment augmented reality.

Augmented realityHybrid registrationNumerical forecastingMarine environmentVuforia

2015-07-19。山東省海洋生態(tài)環(huán)境與防災(zāi)減害重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目(2012011)。鄒國良，教授，主研領(lǐng)域：海洋信息化，海上無線通信技術(shù)。屠正飛，碩士生。鄭宗生，副教授。

TP391

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10.3969/j.issn.1000-386x.2016.10.035