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ArgonWeb框架在文化遗产与社区增强现实应用中的演变

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发布时间: 2025-08-18 01:37:59 阅读量: 1 订阅数: 4
### Argon Web框架在文化遗产与社区增强现实应用中的演变 #### 1. 引言 Argon项目始于2009年,是一个由行业资助的研究项目,旨在探索如何利用网络技术创建移动增强现实(AR)应用。该项目受此前在真实万维网方面的工作以及Spohrer的Worldboard的启发。其核心是Argon iOS应用程序,这是一款具备AR功能的网络浏览器。通过与网络集成,Argon项目希望在成熟的应用生态系统中提供AR功能,而非专注于创建另一个开发“AR应用”的环境。 Argon应用基于Web应用模型,每个支持AR的Web应用都从已知URL的Web服务器获取(就像任何网页或Web应用一样),并使用客户端JavaScript控制界面和与远程Web服务通信。多年来,Argon开发者在多个领域实现了应用原型,Argon架构也根据他们的经验不断变化。 本文将探讨Argon框架从Argon1到Argon2的演变,以及基于开发者在社区计算和文化遗产领域应用的经验所确定的下一个版本(Argon3)的需求。这些领域从项目一开始就是关键驱动力。多年来在历史遗迹的工作表明,文化遗产组织通常有大量现有的基于Web的内容,他们希望将这些内容重新用于AR体验。对他们来说,AR在合适的时机使用很令人兴奋,但大部分内容(图像、视频、地图)在使用传统2D显示技术呈现时最为有用。AR是一个更大信息系统的一部分,在访问这些遗址前后,内容可以在传统Web浏览器上访问。出于类似原因,基于Web的解决方案对许多组织都很有吸引力,不仅仅是文化遗产遗址。 我们从本文讨论的项目中学到的关键经验是与Web生态系统紧密而清晰集成的价值。Argon1和Argon2的主要区别在于Web服务器传递给浏览器的内容格式。在Argon1中,内容是KARML(KML的一个版本,KML是用于Google Earth和Maps的基于位置的XML格式,我们对其进行了扩展以包含与AR相关的元素)。在Argon2中,我们改变了方法,专注于将我们的工具与标准HTML5内容清晰集成(通过argon.js JavaScript库呈现AR功能)。这种改变带来了显著的好处,我们将在本文中详细讨论,在Argon3中,我们将继续完善基于HTML5的方法,以更好地利用Web生态系统。 #### 2. Argon版本1 ##### 2.1 Argon1概述 Argon浏览器的第一个版本(这里称为Argon1)自2011年2月起可用于iOS。尽管功能有限,但它已在佐治亚理工学院和其他地方的数十个研究和课程项目中得到应用。虽然Argon1使用标准的iOS WebView来运行用户创建的应用,但我们没有使用HTML5作为AR内容的标记语言,而是创建了KARML来定义AR内容的“通道”。使用KARML,开发者可以使用当代Web标准(HTML5、CSS3、JavaScript等)的完整集合,利用他们熟悉的工具、技术和服务器端技术,在3D地理位置或简单的AR标记上创建AR内容元素。 Argon1(和Argon2)的一个新颖功能是可以通过重叠透明的Web视图同时显示多个通道。这是迈向AR生态系统的第一步,在这个生态系统中,独立创作的AR体验的所有AR内容都可以安全且同时地在一个合并的空间中供用户使用。我们不会进一步讨论这个功能,因为它对单个通道作者的影响很小。使用多个通道创建新的用户体验是我们未来研究的一个主题。 ##### 2.2 基于Argon1构建的应用 - **奥克兰之声(The Voices of Oakland)**:这是一个原型AR之旅,旨在向游客介绍亚特兰大最古老的墓地奥克兰公墓的历史和建筑。该系统最初是在Windows XP笔记本电脑上使用Macromedia Director开发的,但后来移植到iPhone3GS上使用Argon1运行。用户可以在坟墓间漫步,聆听安葬在奥克兰的历史人物的声音(声音由为原型编写脚本的配音演员提供)。用户由解说员引导从一个坟墓到另一个坟墓(尽管Argon1支持GPS,但原型没有使用它,而是依赖定时指示,就像传统的音频之旅一样)。在每个墓地,用户可以选择音频片段,并根据自己的特定兴趣深入探索不同的类别。 该通道有两种模式。如果用户在墓地,只提供音频。如果用户在远程位置,通道可以包括公墓的全景图以提供虚拟游览。因此,代码包括屏幕覆盖(访问音频和全景图的按钮)、照片覆盖(全景图像)和地理位置音频标记(音频概念上的播放位置)。界面功能使用HTML5和JavaScript实现。该原型仅限于四个坟墓和它们之间的行走路线。这个原型创建得相对较快,展示了使用基于Web的工具集将现有内容元素转换为AR应用的容易程度。 - **圣艾蒂安之光(The Lights of St. Etienne)**:这是一个更具雄心的旅游原型,由佐治亚理工学院洛林分校的学生参与开发。该通道作为法国梅斯大教堂的导游之旅。目的是探索历史/文化信息的各种不同呈现模式,包括交互式全景图、静态图像、文本和音频。有六个主要界面屏幕,全部用HTML5编写。主要界面是传统的2D Web内容,仅在适当的时候显示AR视图。 一张地图指示了大教堂周围用户可以访问的五个地点,以及每个地点可用的信息类型(全景图、图像、文本、音频)。与奥克兰之声一样,该旅游没有使用GPS(它设计用于大教堂内部),因此用户必须通过点击大教堂地图告诉应用她的位置。该旅游的一个有趣特征是在地图上的1号和2号地点使用历史全景图:这些是从简单的3D模型预渲染的,展示了教堂的建筑在1207年到文艺复兴时期及以后的变化。 这个原型
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内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。

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