基于三维激光和 AR 技术的智慧旅游微缩模型场景设计

　　摘 要：针对传统的智慧旅游微缩模型场景设计方法中微缩场景设计精度低的问题，提出一种基于三维激光和 AR 技 术的智慧旅游微缩模型场景设计方法。利用三维激光扫描技术获得旅游场景的三维点云数据，使用统计量描述场景特征， 根据场景特征采用目标作用距离计算方法计算微缩模型场景距离。在此基础上，采用分层制作的方法，将旅游场景分为多 个模块与子场景，结合得到的模型场景距离，得出智慧旅游微缩模型场景。实验对比结果表明，此次提出的基于三维激光和 AR 技术的智慧旅游微缩模型场景设计方法比传统的方法微缩场景设计精度高，实际应用意义更强。

　　关键词：微缩模型;场景设计;三维激光;AR 技术;场景距离计算;场景构建;智慧旅游

　　0 引 言

　　交通快速发展以及人民生活水平提高，为旅游业发 展提供了更广阔的发展空间。同时，计算机与网络计算 机技术的发展，旅游业与信息技术的结合为其发展提供 了新的契机。与传统旅行业相比，智慧旅游能够为游客 提供更加丰富的服务信息，用户获取信息更加便捷。但 是，智慧旅游微缩模型场景创建上，出现场景设计精度 低的问题，针对目前存在问题，提出一种三维激光和 AR 技术应用到智慧旅游微缩模型场景设计方法。

　　微缩模型场景是指现实中已存在，或已有过描述的场景按照一 定比例等比缩小制作出来，给游客一种不同的视觉感 受。微缩模型场景有助于游客全面、整体地观察景区， 并且具有一定的装饰性。 此次基于三维激光和 AR 技术的智慧旅游微缩模 型场景设计方法从微缩模型场景距离计算和微缩模型 场景构建两方面完成智慧旅游微缩模型场景的设计。 实验对比结果表明，此次设计的基于三维激光和 AR 技 术的智慧旅游微缩模型场景设计方法比传统方法的微 缩场景设计精度高，具有一定的实际应用意义。

　　1 微缩模型场景距离计算

　　为使微缩模型场景展现更加准确、直观，对微缩模型场景距离计算。在对微缩模型场景距离计算之前，利 用三维激扫描技术获取旅游场景三维点云数据[1] ，分析 旅游场景结构特征，绘制大致草图，确定建筑模型的规 模大小、色彩[2] 以及绿化等要素，减少场景面数。导入旅 游文件，统一文件单位[3] ，保证场景后期拼合的无缝隙衔 接。同时，在每个模型、贴图上设置有序的英文名称，防 止后期修改时出现错误。 由于景区建模数据量较大，旅游场景中任何目标大 小不同，首先使用统计量描述场景特征[4] 。

　　通过上述计算得到的坐标，确定实际场景与模型场 景的平面位置，将载入的场景位置进行加载和解析[7] ，将 相关位置信息存储到相应数组中，得到微缩模型中各个 场景之间的距离，为实际的智慧旅游微缩模型场景设计 中提供依据。

　　2 微缩模型场景构建

　　根据上述得到的微缩模型场景距离[8] ，构建智慧旅 游微缩模型场景，由于制作过程中占用计算机过多资 源，采用分层制作[9] 方法，根据旅游地貌和基础设施等不 同模块，建立多个子场景[10] ，将子场景合并，形成最后的 智慧旅游微缩模型场景。首先对旅游地图矢量化[11] 处理，具体过程为： 1)建立地图模板[12] 将地图扫描成位图文件[13] ，采用 FLASH 导入功能， 将位图导入到 FLASH 中，将其放置在单独图层中，根据 地图实际大小调整尺寸。 2)绘制矢量地图 新建图层作为矢量地图图层，以模板地图为依据， 将模板中的建筑物、道路、湖泊等文字做矢量化处理，以 相应颜色对应，最后将整个模板图层删除。 3)完善矢量地图 对矢量地图进行修改和润色。获得矢量图后，构建 智慧旅游微缩模型场景。

　　3 实验对比

　　为证明基于三维激光和 AR 技术的智慧旅游微缩 模型场景设计方法的有效性，以某地智慧旅游地所提供 的数据为基础，选取其中某一处旅游场景作为实验基础 数据。为使实验结果更加具有说明性，将传统方法与此 次的基于三维激光和 AR 技术的智慧旅游微缩模型场 景设计方法进行对比。 在实验过程中，从某地旅游数据中选取一张旅游场 景图片 x，将该图片缩放到大小为 qn × ln，使其最小边等 于 256，将该图片随机裁剪为 256 × 256 大小的块，用 xt 表示。

　　然后在 xt 和它的水平变换中抽取 5 个 256 × 256 的图片块，得到 10个图片块。 根据上述计算给出的图片作为实验数据，分别使用 两种方法绘制该旅游场景的网格线。 在实际的场景创建中，存在一些看不见的物体，会 直接影响微缩模型场景设计的精度。为保证旅游微缩 模型场景设计方法设计的场景还原度高，对比传统场景 设计方法和本文的微缩模型场景设计方法的设计精度。

　　本文的微缩模型场景设计方法网格 线少，基本保持在 50 条以下，反应旅游场景结构;而传 统方法设计出的建筑结构网格线较多，基本在 50 条 网格线以上，结构不明显，会直接影响微缩模型场景的 实际设计效果。基于该对比结果，将两种方法的设计精 度进行对比分析。

　　本文微缩模型场景设计方法在网格线数量为 20 条时，精度达到 80% 左右，并且随着网格线 数量增加，精度仍然能够保持在 80% 左右，受网格线数 量影响较小;而传统微缩模型设计方法在网格线数量为 20 条时，精度为 60% 左右，随着网格线数量的增加，呈 逐渐下降趋势，说明传统方法受网格线数量影响较大， 导致设计精度较低。

　　经济师论文投稿刊物：商业经济与管理是浙江工商大学主办的专业学术理论刊物，月刊，本刊自1981年创刊以来，一直坚持“商”字特色，专业性较强，在全国有一定的影响力与学术地位，先后获得了国内学术期刊几大权威评价体系的共同认可和一系列奖项。

　　4 结 语

　　针对传统的智慧旅游微缩模型场景设计方法场景 分类准确率低和设计精度低的情况，提出基于三维激光 和 AR 技术的智慧旅游微缩模型场景设计方法。利用 三维激光扫描技术获取旅游场景三维点云数据，根据该 数据计算微缩模型场景距离，在此基础上，构建微缩模 型场景，实现智慧旅游微缩模型场景的设计。实验对比 结果表明，此次提出的基于三维激光和 AR 技术的智慧 旅游微缩模型场景设计方法比传统方法设计精度更高。

　　参 考 文 献

　　[1] 周波，周玲强 .智慧旅游背景下增强现实对游客旅游意向影响 研究：一个基于 TAM 的改进模型[J]. 商业经济与管理，2017， 23(2)：72⁃80.

　　作者：陈兆倩 1 ，王洪雁 2