文摘

与人民生活水平的不断提高,人们对物质生活的追求和满足的精神也越来越多,对文化的需求和价值取向也多样化。作为一种重要的许多文化消费的地方,博物馆看到了前所未有的增加他们的文化辐射和公众的注意。在这样一个大的社会环境,自然博物馆行业日益认识到充分利用博物馆的作用,更好地反映该行业的特点,有必要引入视觉形象设计博物馆。然而,视觉形象设计在国内博物馆仍处于初级阶段;只有少数大型国家博物馆采用了视觉形象设计,虽然在小民间艺术博物馆的相关研究仍然是罕见的。本文以广州民间博物馆为研究对象,基于新模型的交互式设计的广州民间博物馆展示地图使用智能无线传感器技术,提出了结合民间艺术的产业特点和广州民间博物馆的视觉图像特征。通过分析该系统的核心算法的性能,结果表明,系统的性能非常好。然而,这个模型的应用可以使广州民间博物馆建立广州民间博物馆的品牌形象和创造更多的民俗文化价值面对新的机遇和挑战。

1。介绍

博物馆是社会化的结果,他们知识的存储库,文档人类的历史和文化发展。社会经济快速发展,博物馆的数量快速增长,他们的分类是明确的和他们通常是提高质量1]。作为人类文明的交流的重要平台,近年来,许多城市,大型和小型,随处可见的过程中新的或重建的博物馆,或通过的视觉形象设计标志,展馆的布局,和周围文化衍生产品、品牌和吸引更多的游客参观博物馆,为了促进博物馆的可持续发展的市场竞争,充分发挥宣传作用。

相比与普通综合性博物馆,民俗博物馆具有区域特征和有强烈的主题的焦点。民俗博物馆的诞生与人民生活水平的不断提高,文化产业的多元化,继承和保护民族文化,民俗博物馆的出现使中国博物馆体系更完整(2]。民俗博物馆的主要地方是民间传说收集、民间工艺品、民俗文化传播和交流,逐渐远离综合博物馆和逐步发展自己的独特的视角。

随着越来越多的人进入民俗博物馆,他们的社会和教育作用日益加强,和新民俗博物馆正在崛起,这不可避免地涉及民俗博物馆在市场的竞争,以及这个小群民俗博物馆如何生存在日益激烈的竞争变成了一个非常重要的问题3- - - - - -5]。在这样一个社会环境中,传统的“好酒不怕巷子”的商业模式已经显示出越来越多的局限性在激烈的竞争中其他的文化产业。

良好的品牌形象是必不可少的一个民族博物馆,和良好的品牌形象是赢得市场竞争的唯一途径。近年来,民间艺术博物馆的硬件建设已经取得了一定的成就,如展厅的规模扩张,引入多媒体技术,和丰富的展品,但相关的形象设计和其他方面没有收到足够的关注。视觉形象设计而言,中国的民间艺术博物馆缺乏系统的设计和推广,并且不整合企业的经营理念。国内产品与国外优秀民间艺术博物馆相比,目前的一个粗略的和分散的形式,不能形成一个整体的优势。

因此,本文进行了算法研究民俗博物馆展览的交互设计与智能无线传感网络的背景图。其目的是利用网络的力量来创造一个更技术民俗博物馆的品牌,这是有利于突出个性的地区民俗博物馆,更好地吸引公众的注意,让更多的人了解区域民俗文化,更好的继承和发展中地区民俗文化的同时,此外,它将提高地区民俗博物馆的可见性。

2。介绍相关理论

2.1。民间博物馆的概述

在中国民俗博物馆是博物馆的一个重要组成部分,但没有明确定义在国外,他们通常分为“民俗博物馆”;也就是说,“民族风情”。民间博物馆与民间传说(共存6)和功能的收集、保护、教育、传播、和研究也有自己的独特的特点,并与一般博物馆的区别在于民间传说,保护民间工艺,集合住宅生活,民俗,承担重要的责任传递民间生活方式和传统文化。在他的著作《中国民族民间博物馆”,Antinshan“民俗博物馆”定义为“一个博物馆的民间传说,一个地方的当地习俗和生活文化,它的存在是为了让人们了解当地的习俗和功能和特点,从而激发人们对家乡和祖国的爱。”

民俗博物馆的展品大多从文物的来源的收集,从民间收藏家捐款,等。显示方法是基于恢复民俗生活场景和真实物体显示和设置,以及照明的使用效果,塑造石膏模型,和图片显示丰富民俗博物馆的展览形式(7- - - - - -9]。与此同时,随着社会的发展,国家大力支持和保护民间工艺品,民间博物馆有一个新功能:经验功能,由于现代多媒体技术的支持,显示民间持有的工艺品博物馆、民俗文化的普及,从最初的直观的访问模式,游客的亲身体验,使公众在浏览的乐趣民俗博物馆。

2.2。无线传感器网络的成分

无线传感器网络通常由大量的微传感器节点随机分布在或邻近监控区域,并形成网络以自组织的方式。传感器网络的数据收集和传输通常是在多次反射模式。

传感器网络一般由三部分组成,即。,sensor nodes, aggregation nodes, and task management nodes, as shown in Figure1。传感器节点负责收集和采集监测数据(10),传输监测数据聚合节点在一个路径,然后执行必要的融合,然后传送到任务管理节点通过互联网或卫星通信。系统中的任务管理节点主要负责传感器网络的配置和管理,发布监测任务以及收集监测数据。

传感器节点通信、传感、计算功能,它包括一个无线通信模块、处理器模块、传感器模块和电源模块。的沟通、处理和存储功能的网络通常较低。传感器节点有不同的功能,比如收购、加工、管理、融合、存储,在与其他节点的合作工作。

聚合节点具有较强的沟通、计算、信息处理、存储功能,并连接到外部网络,并将收集到的信息到外部网络。聚合节点也可以切换两个不同的协议栈的基础和互联网,和发布监测任务的WSN网络(11]。

无线通信模块主要负责无线通信与其他节点来实现信息的交换,接待,等。传感器模块的主要功能是完成信息的收集和传播在博物馆空间;处理器模块主要完成整个功能的控制节点,和收集的数据存储、加工;能量供应模块为整个节点提供能量,通常使用小型电池。传感器节点结构如图2。

2.3。交互设计的内在联系和民俗博物馆展示设计

交互设计是一种博物馆展示的目的,它是最外围的一个,和它的目标是创建一个显示空间互动,这是它的内部函数。换句话说,交互设计应该基于显示功能和交互设计形式,它的发展也会有一些影响的实现显示功能;无论形式或功能上的影响,他们的最终目的是实现博物馆展示的目的(12),即有效地传递信息。本文总结了内在关系互动设计和博物馆展示设计:(1)交互显示空间互动设计的目标,即函数;(2)互动实现互动博物馆展示设计是一种方式,在互动中扮演一个计数器的角色显示;和(3)的两个散漫的,统一的关系,他们的存在的意义是实现博物馆展示的基本信息传递活动。

3所示。应用方法设计

3.1。民间博物馆展示设计原则

民俗博物馆是一个建筑以独特的工业性质,这是基于民间传说和向公众传播当地民俗文化;因此,在设计建筑的视觉形象时,必须遵循一定的设计原则,使设计工作顺利进行。本文总结了四种基本的设计指导方针从VI设计的原则,结合产业特点的民俗博物馆。

3.1.1。民间传说的主题

在视觉形象设计,主题,这是一个标志,必须清楚地理解,让它有一个明确的内涵,从而使设计视觉图像更多的可辨认的13]。可辩认性包含两个层次:一是产业之间的区别,,另一个是内部的细分行业。有必要深入了解产品的特点,这样的视觉形象设计不仅具有清晰的行业特征,也可以是独特的在同一行业。

3.1.2。位置

视觉表象的民间博物馆是博物馆的外部形象,这是其经营理念和民俗文化的外在体现。中国的民间风格具有明显的区域特征,不同的民间传统风在十英里和不同的风俗在一百英里的视觉形象博物馆以博物馆的地域文化为背景,加上当地的视觉元素来准确传达民间传说故事,以便每个博物馆在视觉都有自己的特点。坚持区域特征时,应该注意如下两点:首先,参考视觉图像的区域特征和地域文化对设计的影响;另一方面,视觉符号蒸馏应符合当地的风俗习惯,与当地人民有更大的情感共鸣。

3.1.3。美学

美能产生感情,在视觉形象设计的民俗博物馆,欣赏美,有必要解决之间的矛盾和集成高雅和低俗文化在民间传说和民间传说。民间博物馆展览一些民俗文化产品,其中大多数是贴上“低俗”(“低俗”的意思是“受欢迎的”和“简单易懂”)。“低俗”这个词指的是“受欢迎的”和“简单易懂”,甚至有“低俗”组件,因为民间传说是植根于人民,与主流文化相比,民间传说更关注民间的艺术,所以当升值,经常过多关注“低俗”,主题和表示因此,欣赏民间传说时,我们往往会过多关注“粗俗”,主题和表达是基于农村生活环境的主题。

3.1.4。系统的

塑造民间博物馆的视觉形象设计是使视觉表象和主题意义有逻辑的一致性14];视觉元素的发展,内部是一个连贯的整体,可以传达给观众按照主和顺序排列的。

3.2。民间博物馆的展览图自动生成模型

由于传统监督深入学习算法不能解决这个问题。本文的目的是设计一个无监督学习算法能够生成深处显示地图的图形显示规则不使用实际值。这展览地图的自动生成模型主要包括以下四个模块:智能传感器网络,民间传说的物理图像特征提取,民间传说物理图像分类,并显示地图绘制。架构如图3。

3.3。民间博物馆对象图像特征提取算法

摘要民间博物馆对象图像特征提取是一个SIFT-based特征提取方法,它是一个局部特征检测方法用于图像处理(15]。此方法可以确定图像的特征点和描述特征点。不仅是不变的和旋转不变的特征描述符也可以很好的适应图像的照明变化和相机角度的变化。该算法包括四个主要方面。(一)空间限制的检测范围。执行图像检索在每个规模和微分高斯方法用于找到角不敏感的特征点和规模(b)特征点的定位。在每个候选人的位置,每个候选特征点的具体位置和规模决定其稳定性的基础上,分别(c)确定特征点的方向。对于每一个特征点,确定一个或多个方向分别基于本地图像的梯度方向(d)所有执行后续处理变换方向,每个功能点的规模和地位提高的稳定性特性对定位、规模和位置(e)生成一个特征描述。附近的局部梯度图像的尺度空间中的每个特征点选择转化为一个表达式,适应变形和光照变化的图像

下面是一个简短的描述的几个主要步骤。(1)构建尺度空间

这一步执行的多尺度模拟现实的形象。定义一个二维的高斯尺度空间图像如下。

其中, 高斯函数是变量, 是输入的二维图像,操作员吗表示空间坐标的卷积 , ,和σ是空间尺度因子,它是一个标准差的高斯正态分布,即,它反映了图像的模糊程度。为了有效地提取稳定的特征点的标量空间,阿来提出一个方法来使用微分高斯函数卷积图像如下。 在哪里 高斯尺度空间和吗是两个相邻高斯尺度空间的比例因子。

从上面的方程,可以看出图像的高斯函数的差异可以通过减去两个相邻图像的高斯空间(16]。因此,获取狗形象,应该首先建立高斯尺度空间,和高斯尺度方法是使用图像金字塔血统抽样方法,然后添加高斯滤波方法,即。协方差,高斯模糊图像通过使用不同的团体,因此每个金字塔有多个高斯模糊图像。原理图如图4。

从上面的描述可以看出,高斯金字塔是由多个集,每一个都是多层次的。高斯参数不同层次有一个比例因子两个相邻层之间的相同,如果每组地层 。如果每组水平,然后 。(2)检测特征点的狗空间

在标量空间中,每个采样点相比,其附近的点找到极值(特征点)在标量空间17]。作为一个例子,在图5,中心点是目标探测点。为了检查这个点是一个极性点在两个标量和2 d图像空间,然后八个相邻点相同的标量(即在同一个平面上),在垂直和垂直方向(也就是说,在两架飞机) 点。如果表示目标探测点超过所有的点(在这个例子中26日)在这一层的标量表示空间和说上下相邻地区,然后说点可以用来表示图像的特征点。(3)确定特征点的主方向

与前面的步骤中,我们发现具有不同尺度特征的特征点。在这种情况下,有必要定位特征点,以确保稳定的特征点仍然可以发现在旋转。这里,取向的协方差特征点是由像素的梯度分布特征的社区。高斯平滑后的规模特征点位于用于选择 。我们可以知道一个特征点的大小,从而得出该功能点的大小。

为每个图像样本 ,梯度大小 和方向 在这种规模可以使用以下公式计算。

使用上面的公式,邻近地区的梯度值和方向是派生的使用特征点为核心。在此基础上,图像的直方图是用来计算每个像素的梯度方向和大小在邻近地区。这个柱状图的水平坐标是斜坡的角度方向,垂直坐标是积累的价值大小在斜坡的方向,和主要方向的斜率是特征点的峰值直方图,如图6。

在这一点上,确定特征点的主要方向,并且每个特征点有三个信息:位置、规模,它位于和方向。(4)生成的特征点描述符

在此基础上,我们获取信息的位置,规模和方向的筛选特征点。首先,特征向量旋转总是通过旋转坐标轴为主要特征点的方向集中在特征点。我们可以看到在图7旋转后,选择8×8视窗的特征点为中心,和每个小细胞代表一个像素特征点附近的区域,而在左面板的中心是当前特征点的位置。在此基础上,高斯窗口(圆形窗口左边的图)用于计算每个像素的权重,在像素远离特征点被分配较低的重量和像素特征点附近有更大的权重,并附图中的箭头的方向代表像素的梯度,在箭头的长度代表了梯度大小(18]。最后,梯度直方图得到的八个方向的小面积4×4。累积值在每个梯度方向计算作为种子点,如右侧图所示7,每个特征点包含4种子点和每个种子点包含8个方向的信息。

该方法具有良好的噪声免疫力。在实践中,每个特征点是由16个种子点的4×4,因此可以用一个向量的128 ( )。这是显示在图8。

从上面可以看出,在筛选法下,图像会有多个特征点的提取,每一个都是一个128维的特征点。这个筛选功能可以保持不变的图像旋转、图像比例尺,亮度变化、等,和稳定等干扰噪声。

3.4。图像分类的对象在民俗博物馆

目前,最常用的方法为对象图像分类在民俗博物馆是受监视的影像分类使用深度学习模型,尽管其分类效果比以前的传统方法,但它仍然有一定的参考价值19]。因此,基于聚类算法的无监督分类方法仍高的研究价值。

首先,特征提取算法是用于匹配两个图像的特点,并在此基础上,确定图像之间的相似性指数,用于集群来实现最终的分类效果。因此,基于筛选前一节中描述的特征提取算法,下面的无监督图像分类方法的基础上,筛选特征提取算法,及其流程图如图9。

3.5。智能传感器网络体系结构

智能传感器网络的主要功能是数据传输和处理。该系统包括:图像采集模块、DSP图像处理模块、无线个域网网络传输模块,胳膊中央控制器,GPRS远程传输模块(20.]。

无线个域网技术可以构建一个网络结构与明星,树,和网格类型。系统使用的无线个域网星网络拓扑:无线个域网控制器和无线个域网端点。组成的无线传感网络之间建立联系协调器节点和结束节点。

所有无线个域网结束节点作为图像信息收藏家和集成到无线个域网协调项目进行集中处理,如图10的压缩和编码系统采用CMOS图像传感器的图像通过DSP馆空间,然后通过无线个域网网络实现远程数据处理和GPRS网络。

该系统的每个组件的特定角色如下。(1)中央控制模块的手臂。通过无线个域网和GPRS网络实时数据采集和处理,以及数据传输GPRS无线个域网(2)图像采集组件。负责获取模拟图像在空间范围内的民间博物馆和转换成二进制图像信息通过广告转换技术(3)DSP图像处理模块。JPEG压缩技术用于压缩和编码图像,减少对图像的信息量,使其更适合于低利率在无线个域网传输网络(4)一个无线个域网网络传输组件。传输图像数据处理,通过无线个域网网络协调员集中处理(5)GPRS遥测设备。GPRS模块用于拨号互联网,手臂连接到互联网,在监控中心设置一个UDP服务器的图像数据从UDP客户端(ARM)传播

在此基础上,无线个域网的三个网络,GPRS,和互联网用于共同传输图像数据到远程数据处理中心,即。,展示地图生成模型执行自动地图生成基于数据。

4所示。应用实验分析

4.1。数据源和预处理

所有数据由Python的验证码自动生成的库,这就意味着训练数据是没有限制。Python的验证码库是一个工具,可以生成图像,并获得相关培训信息[21]之后,只需要一些简单的预处理,以促进未来的业务。预处理包括两个主要步骤,调整图像 和正常化的RGB值。数据预处理后,相关的分类和分类归档HDF5迭代器的参考数据。

4.2。模型性能比较实验

用于模型性能分析的数据集是由Python的验证码自动生成库,其中包括60000 训练图像和10000试验图像。这种比较使用LeNet-5模型和随机随机森林与训练技巧,如辍学,并比较该模型ReLU的激活功能。随机森林,另一方面,有超过二千棵树。具体实验结果如表所示1。

从表中1,可以看出该模型的准确性可以超过的结果优化使用默认配置款没有调优参数,因此可以获得这个图像分类的结果非常良好。

4.3。实验模型的实际应用

性能对比测试与模型中提供本研究允许实际的实验分析。和数字11和12展示全球正确性和摩擦的变化值在40000获得重复的训练,基于90000年和100000年重复。基于我们的经验,我们可以看到,pretrained模型基于90000年约7000重复重复会跳动,但最终撤出,为保证我们的标准化操作。而模型基于100000 pretrained结果损失值,在训练时非常不稳定,我认为这是由于学习速率设置过高,引起的振动运动。另外,我们标记的集合信息的质量不高和噪声。然而,总的来说,该模型还处理真实数据集非常好。全球变化的正确性和损失价值40000年基于80000 pretrained模型训练集迭代图所示13。

5。结论

目前,中国民间博物馆的视觉形象设计仍处于初级阶段,缺乏视觉形象设计。目前,只有少数民俗博物馆进行了标志设计,主要专注于展示设计,建筑设计,和其他方面,而不太关注视觉形象设计。视觉表象的存在不会影响其显示和教育功能,但可以增强其对外宣传和塑造个人形象,而长期缺乏视觉图像也会阻碍它的发展。

本文将这一现象为契机,开展研究,提出了一个应用程序模型自动生成显示地图基于博物馆空间和民间传说的图像,也可以用来探索通过民间民俗博物馆的属性特征图像特征提取方法,并生成显示地图也可以用作视觉形象设计的原则和实现方法民俗博物馆,这也将极大地促进民俗文化也会大大促进民俗文化的传播和发展。

鉴于民间博物馆的资源和时间限制和丰富的内涵,本研究仍然有很多不尽如人意的地方,但它预计会吸引更多的注意设计师的发展做出自己的贡献在中国博物馆。

数据可用性

本文中使用的数据集可从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称,关于这项工作他们没有利益冲突。

确认

这项工作的部分赞助由年轻的广东省教育部门的创新人才项目。项目名称:广州地区民间博物馆的展览设计研究基于交互式叙事(2021号wqncx108)。