基于Unity的智能交互虚拟文物展览馆

近年来，基于虚拟现实技术建设的博物馆建设逐渐成为了全球各大博物馆发展、政府投资、科研开发领域的热点。在数字时代，将VR技术应用于现代博物馆的建设之中具有重要的现实意义。虚拟文物展览馆作为传统博物馆的延伸改变了传统历史文物的陈列理念，虚拟博物馆不仅为用户提供了一种访问数字资源的方式，同时也提供了一种全新的展示和体验文化遗产的形式，还为文物保护提供了新的思路。本文区别于传统虚拟博物馆的构建方法提出了一种构建可智能交互的虚拟文物展览馆综合系统的方法，以可智能交互的虚拟文物展览馆作为研究背景，融入基于AI-driven的虚拟导游、显著性检测、眼动追踪等技术增强与用户的交互性，为用户带来更丰富的游览体验。同时为国家文化遗产和数字文化发展提供了一种全新的展示和保护手段，积极的推动文化资源的数字化发展。

1.1. 国内外研究现状 虚拟文物展览馆方面：在新世纪我国十分注重博物馆的建设与发展，对虚拟文物展览馆建设也进行了深入研究。在技术的支持下，我国研发了虚拟文物展览馆的新兴产物，如腾讯博物馆。腾讯博物馆具有线上展览、线下导览等多重功能，为故宫博物院、法国国家博物馆联合会等组织提供了新的思路。但相比于西方发达国家比较成熟的文化虚拟博物馆的构建技术[1]，我国虚拟文物展览馆建设仍处于起步阶段，应继续加大探索力度。基于国内现有的虚拟博物馆构造方法和经验[2]，我们要考虑构建交互性更强的智能交互虚拟文物展览馆。具体来说在构建虚拟文物展览馆时我们积极探索了如何充分发挥各种技术手段在展览中的作用，如将单调的固定路线游览升级成为可自由移动的参观游览、基于用户意图识别的自动触发展品文物视频讲解。

眼动追踪方面：近年来， 随着计算机视觉、图形学、人工智能等新兴技术的发展及应用需求的增加， “眼动 + VR”正在被越来越多的大企业所关注。苹果、谷歌、微软、Magic Leap、三星等多家公司都已布局眼动追踪技术相关业务。目前的眼球追踪、视线估计技术比较完备，但是多用于游戏和医疗领域， 目前尚无应用在虚拟文物展览馆的场景构建中。

显著性目标检测方面：随着计算机视觉和图像处理技术的发展，显著性检测成为一个重要的研究领域。过去的方法主要基于低级特征(如颜色、纹理和边缘等)进行显著性分析。而近年来，卷积神经网络、Attention 等技术被应用到了显著性目标检测中。当前的显著性检测算法主要可分为以下几类：基于聚合的模型、基于边缘的模型、基于Vision Transformer 的模型。基于聚合的模型通过提取多个维度的特征， 这些特征经过一些网络层的处理后再融合成为最终的显著性图；基于边缘的模型通过以边缘和掩码为监督， 来提高算法的性能；基于Vision Transformer 的模型引入Vision Transformer 来更好地获取图像特征。

目前，显著性目标检测技术应用在虚拟文物展览馆的实例较少。