Pasaulių sujungimas: išsami WebXR objektų atpažinimo su kompiuterine rega analizė

Įsivaizduokite, kad nukreipiate savo išmanųjį telefoną į augalą svečioje šalyje ir akimirksniu pamatote jo pavadinimą bei detales savo gimtąja kalba, sklandančius ore šalia jo. Įsivaizduokite techniką, žiūrintį į sudėtingą mechanizmą, kurio vidinių komponentų interaktyvios 3D diagramos rodomos tiesiai jo matymo lauke. Tai ne scena iš futuristinio filmo; tai sparčiai besivystanti realybė, kurią įgalina dviejų novatoriškų technologijų – WebXR ir kompiuterinės regos – susiliejimas.

Skaitmeninis ir fizinis pasauliai nebėra atskiros sritys. Papildytoji realybė (AR) ir virtuali realybė (VR), bendrai vadinamos išplėstine realybe (XR), kuria sklandų jų derinį. Daugelį metų šios įtraukiančios patirtys buvo užrakintos specializuotose programėlėse, kurias reikėjo atsisiųsti iš programėlių parduotuvių, o tai sukūrė kliūtį vartotojams. WebXR sugriauna šį barjerą, perkeldama AR ir VR tiesiai į interneto naršyklę. Tačiau paprasto vaizdinio sluoksnio nepakanka. Kad sukurtume išties išmanias ir interaktyvias patirtis, mūsų programos turi suprasti pasaulį, kurį jos papildo. Čia į sceną įžengia kompiuterinė rega, ypač objektų aptikimas, suteikdama mūsų interneto programoms regėjimo galią.

Šis išsamus vadovas nukels jus į kelionę į WebXR objektų atpažinimo šerdį. Išnagrinėsime pagrindines technologijas, išanalizuosime techninę darbo eigą, parodysime transformuojančias realaus pasaulio taikymo sritis įvairiose pasaulio pramonės šakose ir pažvelgsime į šios srities iššūkius bei jaudinančią ateitį. Nesvarbu, ar esate kūrėjas, verslo lyderis, ar technologijų entuziastas, pasiruoškite atrasti, kaip internetas mokosi matyti.

Pagrindinių technologijų supratimas

Prieš sujungdami šiuos du pasaulius, būtina suprasti pamatinius ramsčius, ant kurių statoma ši nauja realybė. Išskaidykime pagrindinius komponentus: WebXR ir kompiuterinę regą.

Kas yra WebXR? Įtraukiančio interneto revoliucija

WebXR nėra vienas produktas, o atvirų standartų grupė, leidžianti įtraukiančioms AR ir VR patirtims veikti tiesiogiai interneto naršyklėje. Tai ankstesnių pastangų, tokių kaip WebVR, evoliucija, suvienyta siekiant palaikyti platesnį įrenginių spektrą – nuo paprastos išmaniuoju telefonu paremtos AR iki aukščiausios klasės VR ausinių, tokių kaip „Meta Quest“ ar „HTC Vive“.

• WebXR įrenginio API: tai yra WebXR branduolys. Tai JavaScript API, suteikianti kūrėjams standartizuotą prieigą prie AR/VR aparatinės įrangos jutiklių ir galimybių. Tai apima įrenginio padėties ir orientacijos sekimą 3D erdvėje, aplinkos supratimą ir turinio atvaizdavimą tiesiai įrenginio ekrane tinkamu kadrų dažniu.
• Kodėl tai svarbu: prieinamumas ir pasiekiamumas: didžiausias WebXR poveikis yra jo prieinamumas. Nereikia įtikinėti vartotojo apsilankyti programėlių parduotuvėje, laukti atsisiuntimo ir įdiegti naują programą. Vartotojas gali tiesiog pereiti į URL adresą ir akimirksniu pasinerti į įtraukiančią patirtį. Tai dramatiškai sumažina įėjimo barjerą ir turi didžiulį poveikį pasauliniam pasiekiamumui, ypač regionuose, kur mobilieji duomenys yra svarbus veiksnys. Viena WebXR programa teoriškai gali veikti bet kurioje suderinamoje naršyklėje, bet kuriame įrenginyje, bet kurioje pasaulio vietoje.

Kompiuterinės regos ir objektų aptikimo analizė

Jei WebXR suteikia langą į mišriosios realybės pasaulį, tai kompiuterinė rega suteikia intelektą suprasti, kas matoma pro tą langą.

• Kompiuterinė rega: tai plati dirbtinio intelekto (DI) sritis, kuri moko kompiuterius interpretuoti ir suprasti vaizdinį pasaulį. Naudodamos skaitmeninius vaizdus iš kamerų ir vaizdo įrašų, mašinos gali identifikuoti ir apdoroti objektus panašiai kaip žmogaus rega.
• Objektų aptikimas: specifinė ir labai praktiška kompiuterinės regos užduotis, objektų aptikimas peržengia paprasto vaizdų klasifikavimo ribas (pvz., „šiame paveikslėlyje yra automobilis“). Juo siekiama nustatyti, kokie objektai yra paveikslėlyje ir kur jie yra, paprastai apibrėžiant juos rėmeliu. Viename paveikslėlyje gali būti aptikta keletas objektų, kurių kiekvienas turi klasės etiketę (pvz., „žmogus“, „dviratis“, „šviesoforas“) ir patikimumo balą.
• Mašininio mokymosi vaidmuo: šiuolaikinis objektų aptikimas yra paremtas giliuoju mokymusi, kuris yra mašininio mokymosi dalis. Modeliai yra apmokomi naudojant didžiulius duomenų rinkinius, kuriuose yra milijonai paženklintų vaizdų. Per šį mokymą neuroninis tinklas išmoksta atpažinti raštus, savybes, tekstūras ir formas, apibrėžiančias skirtingus objektus. Architektūros, tokios kaip YOLO („You Only Look Once“) ir SSD („Single Shot MultiBox Detector“), yra sukurtos atlikti šiuos aptikimus realiuoju laiku, o tai yra itin svarbu tiesioginio vaizdo programoms, tokioms kaip WebXR.

Sankirta: kaip WebXR naudoja objektų aptikimą

Tikroji magija įvyksta, kai suderiname WebXR erdvinį suvokimą su kompiuterinės regos kontekstiniu supratimu. Ši sinergija paverčia pasyvų AR sluoksnį aktyvia, išmania sąsaja, galinčia reaguoti į realų pasaulį. Panagrinėkime techninę darbo eigą, kuri tai įgalina.

Techninė darbo eiga: nuo kameros srauto iki 3D perdangos

Įsivaizduokite, kad kuriate WebXR programą, kuri atpažįsta įprastus vaisius ant stalo. Štai žingsnis po žingsnio paaiškinimas, kas vyksta užkulisiuose, viskas – naršyklėje:

1. Inicijuoti WebXR seansą: Vartotojas apsilanko jūsų tinklalapyje ir suteikia leidimą naudoti kamerą AR patirčiai. Naršyklė, naudodama WebXR įrenginio API, pradeda įtraukiantį AR seansą.
2. Gauti realaus laiko kameros srautą: WebXR teikia nuolatinį, aukšto kadrų dažnio vaizdo srautą iš realaus pasaulio, kurį mato įrenginio kamera. Šis srautas tampa mūsų kompiuterinės regos modelio įvestimi.
3. Išvadų darymas įrenginyje su TensorFlow.js: Kiekvienas vaizdo kadras perduodamas mašininio mokymosi modeliui, veikiančiam tiesiogiai naršyklėje. Pirmaujanti biblioteka šiam tikslui yra TensorFlow.js – atvirojo kodo sistema, leidžianti kūrėjams apibrėžti, apmokyti ir paleisti ML modelius vien JavaScript kalba. Modelio vykdymas „pakraštyje“ (t. y. vartotojo įrenginyje) yra labai svarbus. Tai sumažina delsą, nes nereikia siųsti duomenų į serverį ir atgal, ir padidina privatumą, nes vartotojo kameros srautas nepalieka jo įrenginio.
4. Interpretuoti modelio išvestį: TensorFlow.js modelis apdoroja kadrą ir pateikia savo išvadas. Ši išvestis paprastai yra JSON objektas, kuriame yra aptiktų objektų sąrašas. Kiekvienam objektui jis pateikia:
   • class etiketę (pvz., 'obuolys', 'bananas').
   • confidenceScore (vertę nuo 0 iki 1, nurodančią, kiek modelis yra tikras).
   • bbox (apibrėžiantį rėmelį, nurodytą [x, y, plotis, aukštis] koordinatėmis 2D vaizdo kadre).
5. Pritvirtinti turinį prie realaus pasaulio: Tai pats svarbiausias, specifinis WebXR žingsnis. Negalime tiesiog nupiešti 2D etiketės ant vaizdo. Tikrai AR patirčiai virtualus turinys turi atrodyti esantis 3D erdvėje. Naudojame WebXR galimybes, tokias kaip Hit Test API, kuri projektuoja spindulį iš įrenginio į realų pasaulį, kad surastų fizinius paviršius. Sujungę 2D apibrėžiančio rėmelio vietą su „hit-testing“ rezultatais, galime nustatyti 3D koordinatę ant realaus pasaulio objekto ar šalia jo.
6. Atvaizduoti 3D papildymus: Naudodami 3D grafikos biblioteką, tokią kaip Three.js, ar sistemą, tokią kaip A-Frame, dabar galime patalpinti virtualų objektą (3D teksto etiketę, animaciją, detalų modelį) toje apskaičiuotoje 3D koordinatėje. Kadangi WebXR nuolat seka įrenginio padėtį, ši virtuali etiketė liks „prikibusi“ prie realaus pasaulio vaisiaus, kai vartotojas judės aplinkui, sukurdama stabilią ir įtikinamą iliuziją.

Modelių pasirinkimas ir optimizavimas naršyklei

Sudėtingų giluminio mokymosi modelių vykdymas ribotų išteklių aplinkoje, tokioje kaip mobilioji interneto naršyklė, yra didelis iššūkis. Kūrėjai turi rasti kritinį kompromisą tarp našumo, tikslumo ir modelio dydžio.

• Lengvi modeliai: Negalima tiesiog paimti didžiulio, pažangiausio modelio, skirto galingiems serveriams, ir paleisti jį telefone. Bendruomenė sukūrė labai efektyvius modelius, specialiai skirtus pakraščio įrenginiams. MobileNet yra populiari architektūra, o iš anksto apmokyti modeliai, tokie kaip COCO-SSD (apmokyti naudojant didelį „Common Objects in Context“ duomenų rinkinį), yra lengvai prieinami TensorFlow.js modelių saugykloje, todėl juos lengva įdiegti.
• Modelio optimizavimo technikos: Siekdami dar labiau pagerinti našumą, kūrėjai gali naudoti tokias technikas kaip kvantavimas (sumažinant skaičių tikslumą modelyje, kas sumažina jo dydį ir pagreitina skaičiavimus) ir genėjimas (pašalinant perteklines neuroninio tinklo dalis). Šie veiksmai gali drastiškai sumažinti įkėlimo laiką ir pagerinti AR patirties kadrų dažnį, išvengiant vėluojančios ar trūkčiojančios vartotojo patirties.

Realaus pasaulio pritaikymai pasaulinėse pramonės šakose

Teorinis pagrindas yra žavus, tačiau tikroji WebXR objektų atpažinimo galia atsiskleidžia praktiniuose pritaikymuose. Ši technologija nėra tik naujovė; tai įrankis, galintis spręsti realias problemas ir kurti vertę įvairiuose pasaulio sektoriuose.

Elektroninė prekyba ir mažmeninė prekyba

Mažmeninės prekybos aplinka išgyvena didžiulę skaitmeninę transformaciją. WebXR objektų atpažinimas siūlo būdą panaikinti atotrūkį tarp apsipirkimo internetu ir fizinėse parduotuvėse. Pasaulinis baldų prekės ženklas galėtų sukurti WebXR patirtį, kurioje vartotojas nukreipia savo telefoną į tuščią erdvę, programa atpažįsta grindis ir sienas bei leidžia jam pastatyti ir vizualizuoti naują sofą savo kambaryje realiu masteliu. Žengiant toliau, vartotojas galėtų nukreipti savo kamerą į esamą, seną baldą. Programa galėtų jį identifikuoti kaip „dvivietę sofą“, tada iš įmonės katalogo pasiūlyti stilistiškai panašias dvivietes sofas, kurias vartotojas galėtų peržiūrėti jos vietoje. Tai sukuria galingą, interaktyvią ir personalizuotą apsipirkimo kelionę, pasiekiamą per paprastą interneto nuorodą.

Švietimas ir mokymai

Švietimas tampa daug labiau įtraukiantis, kai jis yra interaktyvus. Biologijos studentas bet kurioje pasaulio vietoje galėtų naudoti WebXR programą, kad tyrinėtų 3D žmogaus širdies modelį. Nukreipus įrenginį į skirtingas modelio dalis, programa atpažintų „aortą“, „skilvelį“ ar „prieširdį“ ir parodytų animuotą kraujo tėkmę bei išsamią informaciją. Panašiai, besimokantis mechanikas pasaulinėje automobilių kompanijoje galėtų naudoti planšetę, kad apžiūrėtų fizinį variklį. WebXR programa realiu laiku identifikuotų pagrindinius komponentus – generatorių, uždegimo žvakes, tepalo filtrą – ir pateiktų žingsnis po žingsnio remonto instrukcijas ar diagnostikos duomenis tiesiai jo matymo lauke, standartizuodama mokymus skirtingose šalyse ir kalbose.

Turizmas ir kultūra

WebXR gali sukelti revoliuciją mūsų kelionių ir kultūros patirtyse. Įsivaizduokite turistą, lankantį Koliziejų Romoje. Užuot skaitęs vadovą, jis galėtų pakelti savo telefoną. WebXR programa atpažintų orientyrą ir parodytų 3D senovinio statinio rekonstrukciją jo klestėjimo laikais, su gladiatoriais ir riaumojančiomis miniomis. Muziejuje Egipte lankytojas galėtų nukreipti savo įrenginį į konkretų hieroglifą ant sarkofago; programa atpažintų simbolį ir pateiktų momentinį vertimą bei kultūrinį kontekstą. Tai sukuria turtingesnę, labiau įtraukiančią pasakojimo formą, peržengiančią kalbos barjerus.

Pramonė ir verslas

Gamyboje ir logistikoje efektyvumas ir tikslumas yra svarbiausi. Sandėlio darbuotojas, turintis AR akinius su WebXR programa, galėtų pažvelgti į lentyną su pakuotėmis. Sistema galėtų nuskaityti ir atpažinti brūkšninius kodus ar pakuočių etiketes, paryškindama konkrečią dėžę, kurią reikia paimti užsakymui. Sudėtingoje surinkimo linijoje kokybės užtikrinimo inspektorius galėtų naudoti įrenginį vizualiai nuskaityti gatavą produktą. Kompiuterinės regos modelis galėtų nustatyti trūkstamus komponentus ar defektus, palygindamas tiesioginį vaizdą su skaitmeniniu brėžiniu, taip supaprastindamas procesą, kuris dažnai yra rankinis ir linkęs į žmogiškąsias klaidas.

Prieinamumas

Galbūt vienas iš paveikiausių šios technologijos panaudojimo būdų yra prieinamumo įrankių kūrimas. WebXR programa gali veikti kaip akys regos negalią turinčiam asmeniui. Nukreipus telefoną į priekį, programa gali aptikti objektus jo kelyje – „kėdę“, „duris“, „laiptus“ – ir teikti realaus laiko garso grįžtamąjį ryšį, padedantį saugiau ir savarankiškiau orientuotis aplinkoje. Tai, kad ji veikia interneto pagrindu, reiškia, kad toks svarbus įrankis gali būti atnaujintas ir akimirksniu platinamas vartotojams visame pasaulyje.

Iššūkiai ir ateities kryptys

Nors potencialas yra didžiulis, kelias į platų pritaikymą nėra be kliūčių. Plečiant naršyklių technologijos ribas, kyla unikalus iššūkių rinkinys, kurį kūrėjai ir platformos aktyviai stengiasi išspręsti.

Dabartinės kliūtys, kurias reikia įveikti

• Našumas ir baterijos veikimo laikas: Nuolatinis įrenginio kameros, GPU 3D atvaizdavimui ir CPU mašininio mokymosi modeliui naudojimas reikalauja neįtikėtinai daug išteklių. Dėl to įrenginiai gali perkaisti, o baterijos greitai išsikrauti, o tai riboja galimo seanso trukmę.
• Modelio tikslumas realiomis sąlygomis: Modeliai, apmokyti idealiomis laboratorinėmis sąlygomis, gali susidurti su sunkumais realiame pasaulyje. Prastas apšvietimas, keisti kameros kampai, judesio suliejimas ir iš dalies uždengti objektai gali sumažinti aptikimo tikslumą.
• Naršyklių ir aparatinės įrangos fragmentacija: Nors WebXR yra standartas, jo įgyvendinimas ir našumas gali skirtis tarp naršyklių („Chrome“, „Safari“, „Firefox“) ir didžiulėje „Android“ bei „iOS“ įrenginių ekosistemoje. Užtikrinti nuoseklią, aukštos kokybės patirtį visiems vartotojams yra didelis kūrimo iššūkis.
• Duomenų privatumas: Šioms programoms reikalinga prieiga prie vartotojo kameros, kuri apdoroja jo asmeninę aplinką. Kūrėjams labai svarbu būti skaidriems apie tai, kokie duomenys yra apdorojami. Tai, kad TensorFlow.js veikia pačiame įrenginyje, yra didelis privalumas, tačiau patirtims tampant sudėtingesnėms, aiškios privatumo politikos ir vartotojo sutikimas taps nediskutuotini, ypač atsižvelgiant į pasaulinius reglamentus, tokius kaip BDAR.
• Nuo 2D iki 3D supratimo: Dauguma dabartinių objektų aptikimo sistemų pateikia 2D apibrėžiantį rėmelį. Tikram erdviniam skaičiavimui reikalingas 3D objektų aptikimas – supratimas ne tik to, kad dėžė yra „kėdė“, bet ir jos tikslių 3D matmenų, orientacijos ir padėties erdvėje. Tai yra žymiai sudėtingesnė problema ir atstovauja kitą didelę ribą.

Kelias į priekį: kas laukia WebXR regos ateityje?

Ateitis yra šviesi, o kelios jaudinančios tendencijos žada išspręsti šiandienos iššūkius ir atverti naujas galimybes.

• Debesijos palaikoma XR: Įdiegus 5G tinklus, delsos barjeras mažėja. Tai atveria duris hibridiniam požiūriui, kai lengvas, realaus laiko aptikimas vyksta įrenginyje, tačiau aukštos raiškos kadras gali būti siunčiamas į debesiją apdoroti daug didesniam, galingesniam modeliui. Tai galėtų leisti atpažinti milijonus skirtingų objektų, gerokai viršijant tai, kas galėtų būti saugoma vietiniame įrenginyje.
• Semantinis supratimas: Kita evoliucija – pereiti nuo paprasto ženklinimo prie semantinio supratimo. Sistema ne tik atpažins „puodelį“ ir „stalą“; ji supras ryšį tarp jų – kad puodelis yra ant stalo ir gali būti pripildytas. Šis kontekstinis suvokimas leis kurti daug sudėtingesnes ir naudingesnes AR sąveikas.
• Integracija su generatyviuoju DI: Įsivaizduokite, kad nukreipiate kamerą į savo stalą, o sistema atpažįsta jūsų klaviatūrą ir monitorių. Tada galėtumėte paprašyti generatyviojo DI: „Pasiūlyk man ergonomiškesnę sąranką“, ir stebėti, kaip jūsų erdvėje generuojami ir išdėstomi nauji virtualūs objektai, rodantys idealų išdėstymą. Ši atpažinimo ir kūrimo sintezė atvers naują interaktyvaus turinio paradigmą.
• Patobulinti įrankiai ir standartizacija: Ekosistemai bręstant, kūrimas taps lengvesnis. Galingesnės ir patogesnės naudoti sistemos, platesnis iš anksto apmokytų ir internetui optimizuotų modelių pasirinkimas bei tvirtesnis naršyklių palaikymas suteiks galių naujai kūrėjų kartai kurti įtraukiančias, išmanias interneto patirtis.

Kaip pradėti: jūsų pirmasis WebXR objektų aptikimo projektas

Pradedantiesiems kūrėjams įėjimo barjeras yra žemesnis, nei galėtumėte pagalvoti. Su keliomis pagrindinėmis JavaScript bibliotekomis galite pradėti eksperimentuoti su šios technologijos statybiniais blokais.

Būtiniausi įrankiai ir bibliotekos

• 3D sistema: Three.js yra de facto standartas 3D grafikai internete, siūlantis didžiulę galią ir lankstumą. Tiems, kurie renkasi labiau deklaratyvų, HTML panašų požiūrį, A-Frame yra puiki sistema, sukurta ant Three.js pagrindo, kuri neįtikėtinai supaprastina WebXR scenų kūrimą.
• Mašininio mokymosi biblioteka: TensorFlow.js yra pagrindinis pasirinkimas mašininiam mokymuisi naršyklėje. Ji suteikia prieigą prie iš anksto apmokytų modelių ir įrankių efektyviam jų vykdymui.
• Šiuolaikinė naršyklė ir įrenginys: Jums reikės išmaniojo telefono ar ausinių, palaikančių WebXR. Dauguma šiuolaikinių „Android“ telefonų su „Chrome“ ir „iOS“ įrenginių su „Safari“ yra suderinami.

Aukšto lygio koncepcinė apžvalga

Nors pilnas kodo vadovas peržengia šio straipsnio ribas, štai supaprastintas logikos, kurią įgyvendintumėte savo JavaScript kode, planas:

1. Scenos paruošimas: Inicijuokite savo A-Frame ar Three.js sceną ir paprašykite WebXR „immersive-ar“ seanso.
2. Modelio įkėlimas: Asinchroniškai įkelkite iš anksto apmokytą objektų aptikimo modelį, pvz., `coco-ssd` iš TensorFlow.js modelių saugyklos. Tai gali užtrukti kelias sekundes, todėl turėtumėte parodyti vartotojui įkėlimo indikatorių.
3. Sukurkite atvaizdavimo ciklą: Tai yra jūsų programos širdis. Kiekviename kadre (idealiu atveju 60 kartų per sekundę) atliksite aptikimo ir atvaizdavimo logiką.
4. Aptikti objektus: Ciklo viduje paimkite dabartinį vaizdo kadrą ir perduokite jį į įkelto modelio `detect()` funkciją.
5. Apdoroti aptikimus: Ši funkcija grąžins pažadą (promise), kuris išsispręs su aptiktų objektų masyvu. Peržiūrėkite šį masyvą ciklu.
6. Patalpinti papildymus: Kiekvienam aptiktam objektui su pakankamai aukštu patikimumo balu, turėsite jo 2D apibrėžiantį rėmelį susieti su 3D pozicija jūsų scenoje. Galite pradėti tiesiog patalpindami etiketę rėmelio centre, o vėliau patobulinti ją naudodami pažangesnes technikas, tokias kaip „Hit Test“. Būtinai atnaujinkite savo 3D etikečių poziciją kiekviename kadre, kad ji atitiktų aptikto objekto judėjimą.

Internete yra daugybė vadovų ir paruoštukų projektų iš tokių bendruomenių kaip WebXR ir TensorFlow.js komandos, kurios gali padėti jums greitai paleisti veikiantį prototipą.

Išvada: internetas bunda

WebXR ir kompiuterinės regos sintezė yra daugiau nei tik technologinis smalsumas; tai reiškia fundamentalų pokytį, kaip mes sąveikaujame su informacija ir mus supančiu pasauliu. Mes pereiname nuo plokščių puslapių ir dokumentų interneto prie erdvinio, kontekstą suvokiančio interneto patirčių. Suteikdami interneto programoms galimybę matyti ir suprasti, mes atveriame ateitį, kurioje skaitmeninis turinys nebėra apribotas mūsų ekranais, o yra išmaniai įaustas į mūsų fizinės realybės audinį.

Kelionė tik prasideda. Našumo, tikslumo ir privatumo iššūkiai yra realūs, tačiau pasaulinė kūrėjų ir tyrėjų bendruomenė juos sprendžia neįtikėtinu greičiu. Įrankiai yra prieinami, standartai atviri, o potencialūs pritaikymai ribojami tik mūsų vaizduotės. Kita interneto evoliucija jau čia – ji įtraukianti, išmani ir pasiekiama dabar, jūsų naršyklėje.