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警用VR技术应用 VR技术最初被应用于公安信息化领域，大多作为警务训练手段的补充使用。传统的演练过程中，即使扮演犯罪分子的表演者表演得再真实，也很难营造出案件发现时的真实情况，难以给参训人员带来真实的心理压力。每宗案件也不可能是发生在地广人稀的练兵场或大片空地上，而无不是发生在人流密集的公共场所。当案件发生时，尤其是恐怖事件发生时，周围群众惊慌奔跑、恐怖分子蜂拥而上以及现场惨烈的伤亡场面，这些都很难模仿出来让参训人员体验到，无法对参训人员的心理素质和现场处置能力进行锻炼。 VR反恐训练中心就是以三维数字为基础，应用虚拟技术、体感操控、动作捕捉等模拟设备，构建出一个高度真实的交互式三维训练营地，使体验人员虽然身在训练中心，却能沉浸于三维构筑的虚拟环境，完成在实战环境中训练的体验和效果。基于此项技术，工作人员可开发任意情景的反恐作业训练，让公安民警仿佛置身于真实的案件发生过程中，得到心理、技能以及应急反应流程等等全方位的训练。例如依照某地真实案例改编的场景：当公安民警在进行常规的安全检查和治安巡逻时，突遇乔装成司机的暴徒引爆炸药，潜伏在周围的暴徒蜂拥而出砍伤集市中的游客。面临危险，警察应该如何冷静处置、巧妙配合、制服暴徒团伙、保护无辜民众和自身的安全…… 2016年，摩托罗拉展示了一款最新的警用VR头显，佩戴上这个头显后，在远程指挥所的指挥官和专家将可以看到无人机鸟瞰的视野或者安装在街头的360°全景摄像头所拍摄的特定区域，从而找出可疑人员。同时，他们还能够看到随身佩戴摄像头的巡逻警官的视角，以便观察周围环境，如同自己身临其境。这款VR头显旨在让指挥所能够随时随地调动警员还有观察现场，以此提升警察的工作速度和工作效率。 VR存在的主要技术瓶颈 尽管VR技术经过近几年的快速发展，各方面性能逐步完善，但仍然面临着一些关键技术有待改进和突破。 1.大范围多目标精确实时定位。目前在已经面向市场的 VR 产品中，当属 HTC Vive Pre 的定位精度最高，时延最低。HTC Vive Pre 的定位主要依靠 Light House 来完成。Light House 包括红外发射装置和红外接收装置。红外发射装置沿着水平和垂直两个方向高速扫描特定空间，当红外激光扫过头盔或手柄上的红外接收器时，接收器会立即响应。根据多个红外接收器之间的响应时间差，以计算出头盔（手柄）的空间位置信息和姿态角度信息。但目前 HTC Vive Pre 只能工作于一个独立的空旷房间中。障碍物会阻挡红外光的传播。而大范围、复杂场景中的定位技术仍需突破。多目标定位对于多人同时参与的应用场景至关重要。当前的虚拟现实系统主要为个人提供沉浸式体验，例如单个士兵作战训练。当多个士兵同时参与时，彼此希望看见队友，从而到达一种更真实的群体作战训练，这不仅需要对多个目标进行定位，还需要实现多个目标的数据共享。 2.感知的延伸。视觉是人体最重要、最复杂、信息量最大的传感器。人类大部分行为的执行都需要依赖视觉，例如日常的避障、捉取、识图等。但视觉并不是人类的唯一的感知通道。虚拟现实所创造的模拟环境不应仅仅局限于视觉刺激，还应包括其他的感知，例如触觉、嗅觉等。 3.减轻眩晕和人眼疲劳。目前 VR 产品都存在导致佩戴者眩晕和人眼疲劳的问题。其耐受时间与 VR 画面内容有关，且因人而异，一般耐受时间为 5~20 分钟；对于画面过度平缓的 VR 内容，部分人群可以耐受数小时。 在上述的技术瓶颈中，大范围多目标精确实时定位已经取得了一定的突破，在成本允许的情况下，通过大面积的部署传感器是可以解决这一问题的。感知的延伸还存在较大的技术难度，尤其是触觉；但当前的 VR 应用对感知的延伸并没有迫切的需求。相比之下，眩晕和人眼疲劳却是一个到目前为止还没有解决但又迫切需要解决的问题，是现阶段虚拟现实的技术禁地。 警用AR技术应用 目前，AR技术在警务领域的运用主要集中在三个应用场景中： 移动智能识别：智能眼镜可实时识别人脸信息，人证比对，也可识别车牌，实时得出结果。 移动监控巡查：通过GLXSSPro智能眼镜，现场警员可对接公安部门的数字视频管控平台，实现常规巡查实时记录，归档调阅。在遭遇突发情况时，也可进行第一视角直播。 远程调度：通过智能眼镜，指挥人员可远程调度一线警员。现场人员可通过智能眼镜实现信息共享，彼此配合。 在使用过程中，由于AR设备采用的是第一人称视角，使得视角准确无误，可以实现所见即所得；在观察、取证、拍摄的过程中解放双手，民警得以利用双手处理现场其他问题；在基层民警使用过程中，能够实现与当事人的有效沟通，控制事态的发展，无需过多操作设备，不受设备干扰，不占用民警额外精力；交互便捷、高效，操作简单，便于快速启动使用。 AR 设备作为集感知、采集、计算、交互为一体的智能设备，具备平台特性。可支持运行不同的应用软件，以适应使用者不同角度的需求；并可根据使用者不断变化的需求，不断升级迭代，扩充能力范围； AR 设备可以作为独立设备使用，通过眼镜主机上的操作设备可以完成全部交互命令，也可与其它设备协同使用，例如手机、平板类移动手持运算设备等，这些设备可高效地辅助智能眼镜生成相关媒体内容的传输与管理；模块化设计具有适应性与自定义性，不同警种、不同业务方向、不同工作场景和警务工作的不同工作环境，基层民警可根据自身业务特性，选择眼镜的不同电子模块进行搭配。此外，在设计上，AR 设备也可根据警员的外观形象和户外工作特性进行设计，以应对户外恶劣的天气。如AR智能眼镜可配备多种形态的镜片，如亮光、偏光、近视等，以适用不同的警员和不同的工作场景。为眼镜配置的可拆卸电池还能提供额外的工作时间，警员可配置多块电池，以应对长时间工作。快捷操作按键和语音控制功能可使警员非常方便的控制眼镜来拍摄和记录现场，操作简单易懂。 AR存在的主要技术瓶颈 1.交互技术：AR设备由于几乎没有物理操作按钮，因此想要得到更好的增强现实体验，交互是首先得解决的问题。现在的方案有手势操控、语音识别、体感操控等。但是手势操控固然解放了双手，但是它有着致命的缺陷，那就是频繁的抬手会造成手臂酸软。而语音操控虽然是更好的人机交互方案，但识别率还是不高，只能作为辅助操作工具，智能程度也远远达不到AR交互需求。至于体感操控，虽然现在，已经有不少厂商推出了体感手套、体感枪等外设，但这些设备功能还很单薄，还有着极大的改进空间。 2.镜片成像技术：无论是增强现实还是虚拟现实，FOV( field of view 镜头视角） 都是影响使用体验的最重要因素之一。现在的AR眼镜的可视广角普遍不高。这是由于镜片成像技术和光学模组不成熟造成的，现在还没有太好的解决方案，但太窄的视角显然让增强现实效果大打折扣。而除了FOV，AR在成像方面，还存在着以下的问题需要解决。首先软件方面，底层算法(输入、输出算法)还需要加强。在硬件方面，光学镜片还是存在着色散和图形畸变的问题。智能眼镜成像时，视场周边会出现红绿蓝色变，这就是棱镜反射光线时常见的色散现象，可以通过软件进行色彩补偿或者通过多材料镜片来消除。前者会增加硬件负担并降低图像帧率。后者的成品率低，这也是造成AR眼睛昂贵的原因之一。而畸变则是指图像的扭曲变形现象，是由光线在投射入人眼的前后位置不同造成的。其所产生的问题与色散类似，在此不做赘述。 3.HMD硬件：Magic Leap的动态数字光场显示技术简单来说可以理解为四维光场显示技术。所谓的四维光场技术和二维显示的最大区别在于，四维显示可呈现不同深度的图像。不论用户观察近景或者远景，都可以看到真实的聚焦和失焦效果，这使得显示的内容就好像建立在真实世界之上一样。想要获得这种效果，可通过光场相机拍摄，或者电脑渲染生成，但渲染的数据计算量，则是二维场景的百倍甚至千倍。现有的GPU、CPU处理器的集成性、散热性能还远达不到期望。 来源：警用装备网 |
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