刘定 张婷
【摘要】物联网中机器和机器的通信、人和人的通信不是天然有界限的，机器和机器通信还是要受人为控制的，最终也是为人服务的;所以人机交互是物联网中必不可少的重要环节。所以说，人机的智能交互是物联网中人物之间联系的重要方面，智能交互也是物联网智能的重要体现之一。本文讨论的物联网视觉的智能化交互技术，根据“拟人”的技术分析，将人类感知外在世界的视觉智能化交互技术进行简要分析。
【关键词】物联网;视觉;智能化;交互技术
中图分类号：J9 文献标识码：A DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2022.09.078
“人机交互”这个名词对于计算机领域的人来说，有点儿老旧。可是，“新”名词——可穿戴设备也并不新。第一台可穿戴设备诞生于1961年。进入21世纪，随着物联网的蓬勃发展，人机交互也步入物联网时代，出现了众多基于微交互的可穿戴产品。微交互是只为实现单一任务而存在的一系列操作行为。也就是当前主流微交互的三种实现方法。物联网虽然是“物物相连的网”，例如，谷歌AR眼镜、3D手势互动、体感交互等概念产品正颠覆着我们的传统认知。这些基于五觉（眼、耳、口、鼻、舌）及其综合应用的多维协同感知与交互，正是物联网作为深度信息化的重要体现，将深刻影响着人们的日常生活。本文对视觉的智能化交互技术进行简要分析。
1. 视觉的智能化
物联网视视觉源自图像、视频等能够代替人眼功能的系统，这些系统能够实现视觉增强感知、视觉理解与交流等视觉功能。
视觉增强技术。视觉增强属于AR（增强现实）中的一种，也有人称AR为混合现实。视觉增强就是借助计算机技术、可视化技术以及可以突破人类视觉限制的技术，简单来说，视觉增强是虚拟世界和真实世界通过人类视觉融合的一种增强现实技术，属于视觉类人机交互技术。视觉增强将会是通过视觉融合能够突破人类视觉极限的技术之一。它的出现与下述几种技术密切相关。
一是计算机图形图像处理技术和光学传感器。视觉增强的实现，可以通过基于图形图像处理技术的融合，实现人眼所无法实现的广度和清晰度。整套系统的核心是一个不断旋转的热传感器，置于其上的处理器持续不断地将图像拼接在一起，为一个持续刷新的全景视频系统源源不断地提供图片，而且，智能软件会发现潜在的威胁。
二是3D技术，目前，裸眼3D技术产品已经在市面出现。实现裸眼3D视图，与千里之外的家人可实现面对面交流，而且不需要借助任何媒介。
三是夜视技术和穿透技术。红外技术和微光夜视技术作为夜视技术中较为成熟的技术，突破了人类在黑暗无光的环境中无法看到的视力限制，广泛用于搜救和军事用途。美国军事部门DARPA最近正在开发一种可穿透墙壁、路障等视觉障碍物的可视技术，被称为“生物识别技术AT-T距离”。根据DARPA的项目计划，不仅可以看到两个墙壁后面的范围，而且可以检测墙壁背后的人的心跳。其余的视觉增强技术应用还包括哈勃望远镜、电子显微镜等电子辅助感知系统，能够实现视觉穿透的雷达和卫星技术中常用的遥感应用。
2. 视觉理解与交流
人类视觉的理解并不仅局限于能够看见，目光、眼神和视线的移动也能传达视觉信息。可以把独立于眼睛所看到的图像之外的视觉信息表达为视觉理解与视觉交流。
2.1 眼动检测
眼动检测是讨论人机交互中眼睛运动模式（各种眼部姿势与动作）的辨识技术，也叫眼姿辨别。根据眼电信号产生的生理机制和采集方法，分析各种眼姿势的特点，包括基本眼动模式（眼睛上移、下移、左移、右移）、眨眼模式、凝视模式等，并据此研究相应的辨识技术。应用眼姿辨别匹配等多种算法可将基本眼动模式、眨眼模式、凝视等各种眼姿势进行特征分类、准确辨识，为设计眼机接口、实现人机交互提供基础。眼姿势的准确辨识是成功实现新型的眼机接口的关键环节之一。
2.2 视线追踪
跟踪瞳孔（虹膜）、眼球方位及视线方向，可以实现用户视线（感兴趣区域）的跟踪和分析。视线追踪作为眼机接口技术，能够使老年人和残疾人更加方便地使用计算机进行信息交互，同时增加计算机对人类视觉信息的理解。视线追踪不仅是AR/VR的关键技术之一，还应用于儿童早期自闭症检测、神经病学、视力科学、心理学、体育训练等领域。
2.3 视觉交流
基于视线追踪、眼姿辨别等视觉理解技术最终能够通过眼机接口，实现目光对计算机或者便携终端、可穿戴设备的操作。例如，在閱览电子书时，目光能够代替我们手指的部分功能，视线之下，一切跟着目光走。看书时，书本内容会随着目光的移动自动向上向下移动，书本的翻页随着目光的自左而右或自右而左实现翻页。上网时，页面内容随着眼神的游走或聚焦而变换;看电视时，通过视觉交流实现换台和调节音量。眼动检测、视线追踪、视觉交流这些新兴技术研究人类视觉系统在心理学中的心理语言。
表述与应用，可作为一种输入装置用于人机交互。应用包括Web可用性、广告、包装设计和汽车工程，其中，汽车设计领域被认为是最有前途的应用之一。
3. 智能视觉的应用
基于视觉的智能交互技术的发展，最终将作为物联网视觉感知与交互的组成部分，在交通领域实现“智能视觉物联网”。智能视觉物联网是指由智能视觉传感器、智能视觉信息传输、智能视觉信息处理和针对人、车、物三大类目标的物联网应用。智能视觉还可以被“打上”情感标签，颇具情感创意的Ping Lamp异地感应Wi-Fi台灯，可以使分居两地的亲人通过灯光温暖彼此的思念。该款可以分合式设计的花蕾般模样的台灯，可以分成两个独立的“花瓣”，每一部分都可以独立照明。
分居两地的亲人（恋人）可以各拿一瓣各自使用，这分开的两瓣台灯可以通过无线网络相连接，只要有一方打开了自己的台灯，另一瓣台灯也将会亮起来。当对方也开启台灯时，灯的亮度就会加强来回应你的思念。这份借物传情的含蓄表达，显然扩大了视觉理解与情感交流的领域，把人类的情感纳入了物联网中。智能视觉还可以把AR用于知识传播、表示和刺激脑洞的打开，例如，Amazon网站上可以找到售价20美元的AR魔法书，阅读中可享受裸眼3D视图页面。如DRS技术公司推出的广角驾驶员视觉增强器。该热像仪称为广角驾驶员视觉增强器，它采用图像拼接技术可获得107°×30°的视场。广角驾驶员视觉增强器可对现有的驾驶员视觉增强器（视场为40°×30°）进行一对一传感器替换，具有向后兼容能力，非常便于部署和安装。
4. 智能视觉联合标示与识别
2016年12月，亚马逊推出的Amazon Go“免结账”实体便利店，据称不需要排队，无须注册，也不需要排队结账。用户进入时只需在手机上打开Amazon Go APP的二维码，在闸机上刷一下，选好商品就可以径直离开。从官方的宣传看，其技术亮点包括传感器融合和深度学习算法。然而，亚马逊并未公布该系统的详细工作原理，所以网络中的大讨论只能是对其进行大致推测。
在商店中，所有物品都会被标记。结合对于人（客户标签）的标示，计算机可以创建物品的动态地图。此外，通过压力传感器和称重传感器，系统可以判断货架上的商品是否已经被拿走或还回。再配合图像分析，系统就能及时发现用户在还回商品时是否放错了货架。
更有网友BrianRoemmlel透露，亚马逊曾提交过两份专利文件，里面的描述和Amazon Go如出一辙。这两份文件分别为：《检测物品互动与移动》和《物品从物料处理设施上转移》。《检测物品互动与移动》这份专利的大致内容是：用户从货架上拿起或放下物品时，系统可以检测到这个动作，并且更新用户移动设备里的清单。从专利中能够了解到，系统中包含多个摄像头，它们被分别置于天花板、货架两侧和内部。其中，天花板上的摄像头用来采集用户和货品的位置，货架两侧的摄像头用来捕捉用户的图像和周围的环境，货架内的摄像头则用来确定货品的位置或用户手的移动。《物品从物料处理设施上转移》这份专利主要是说：物品被识别，并且当用户正在拿起物品时，物品自动与用户发生关联。当用户进入或穿过“转移区”，被拿起的物品将自动转移到用户，而不需要有用户的“确认”输入或带来附加延迟。
测试阶段的Amazon Go暂时只对亚马逊员工开放，通过网络上的分析可见，计算机视觉还需要联合货架上的传感器，在一个智能视觉的环境中，判断被标记的人和被标记的商品之间，是拿起、放下，还是拿走。所有被标记为同一人“拿走”的商品，在出口处自动结账。使用智能视觉减少员工（减轻劳动程度）的思路不止这一种。Autonomous展示的远程控制机器人，可代替员工巡视店面，员工只要坐在办公室，就能一次监控多个机器人，在店内以更髙的密度提供顾客所需的服务，包括用远程操控提供资讯，以及回答问题等。
物联网的智能特征也要求着更为智能化的交互方式，一方面是强调了终端的智能化，为了把机器的世界和人的世界结合起来，我们要增强机器对信息的智能收集和处理的能力，这样对终端的智能化就有所要求，因为这些信息的来源不仅局限于物，还可能是源自人或人的感官的信息。另一方面强调了交互的智能化，因为我们不会仅停留在鼠标、键盘这样的交互上，需要在更为融洽的人机环境中用触摸、语音、眼神、动作甚至心理感应，与机器交流人类的真实想法。视觉标签作为智能视觉物联网的重要技术，是指对图像和视频中内容所进行的识别、理解、分类。总之，智能视觉物联网是基于视觉的大感知技術，不仅局限于上述的几个方面，还可以包括车辆行驶环境感知、生态环境感知、空间感知等。智能视觉物联网使人类视觉突破生理极限，借助机器（计算机）视觉技术看得更远、更细、更准、更全。
参考文献：
[1]物联网信息感知与交互技术研究[J].王晓东.山西煤炭管理干部学院学报.2016（01）
[2]基于物联网信息安全感知与交互技术研究[J].王为民.信息安全与技术.2016（01）
[3]物联网信息感知与交互技术研究[J].刘建庆.电子技术与软件工程.2016（01）
作者简介：刘定，1989，男，汉族，河南省焦作市人，焦作大学，助教，研究方向：物联网应用技术.张婷，1992，女，汉族，河南省焦作市人，焦作大学，助教，研究方向：大数据与云计算.
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