博物馆数字化转型下的人工智能应用分析

摘要：随着人工智能技术在各行各业的应用场景不断增多博物馆逐渐向智能化、数字化方向转型。文章针对人工智能技术在博物馆的应用现状从社会需求增长和行业发展前景等角度进行研究和探索分析传统博物馆在数字化转型浪潮中与人工智能技术应用共赢发展的可能性与必然性。

关键词：人工智能;数字博物馆;融合应用

中图法分类号：TP18文献标识码：A

Application analysis of artificial intelligence indigital transformation of museums

HU Jinjin

（Haier Digital Technology（Shanghai）Co.，Ltd.，Shanghai 200000，China）

Abstract：With the continuous expansion of application scenarios of artificial intelligence technology in all walks of life， museums are gradually transforming into an intelligent and digital direction.This paper studies and explores the application status of artificial intelligence technology in museums from the perspectives of social demand growth and industry development prospects， and analyzes the possibility and inevitability of traditional museums and artificial intelligence technology applications in the wave of digital transformation.

Key words： artificial intelligence， digital museum，fusion application

1  前言

目前，博物館的发展处在转型的重要时期。一方面，博物馆行业快速发展，以2019年春节假期为例，博物馆参观人数达到2 亿人次，社会需求在暴发式增长;另一方面，传统博物馆所能提供的服务远不能满足社会需求。特别是新冠疫情暴发以来，传统博物馆人流量急剧下滑，迫切需要技术创新，以适应“后疫情时代”博物馆访客从线下向线上转移的趋势。

1.1  人工智能技术概述

人工智能，顾名思义，就是让机器可以像人一样思考和工作，代替人类做比较复杂的事情。以现阶段人工智能技术的发展水平来看，主要应用场景在于语言和图像识别、机器翻译、智能控制、信息处理等。随着技术水平不断提高，人工智能技术也在不断探索新

的应用场景和领域。

1.2  数字博物馆发展现状

作为文化保护事业重要载体的博物馆，目前出现了一种新型升级形式—数字博物馆[1 ]。

数字博物馆是利用新型数据库技术、人工智能技术、AR/VR 技术、人机交互技术、多媒体技术等新兴技术，形成云化的数字信息系统。数字博物馆可以突破时空限制，不受传统意义上的建筑、陈列、参观时间的束缚，可面向更多的人群开放、提高文物展出率。不仅有利于藏品管理和信息查询工作，展现形式也变得充满趣味性和多样性。特别是在疫情持续肆虐，可能永久改变人类生活方式的大背景下，数字博物馆的发展前景更值得期待。

不过，目前数字博物馆还处于起步阶段，传统博物馆的数字化水平的提升也不是一蹴而就，受到资金、人才等各方面的限制[2]。需要相关部门、企业、各级机构等各方一起努力，投入资源共同开发数字博物馆。

2  概况

本文以某规划建设的博物馆数字化项目为例，结合用户实际需求，探讨人工智能技术在数字博物馆建设中的融合应用。

该项目基于人工智能、数字孪生等技术搭建一个数字化解决方案平台，为某博物馆提供精确的、沉浸式的三维可视化平台，在一个易于访问的虚拟团队工作区中，促进协作，并提供可操作见解、驱动战略决策以及日常运营方案。该方案基于 SLAM 的移动式三维空间探测技术，形成空间级高精度模型，搭建数字孪生系统，同时在可展示、可交互方面为数字博物馆助力。帮助客户将其建筑的室内空间数据转化为具体行动方案，从而提高效率，优化空间管理，以便线上游览，提升面向用户的沉浸式体验水准，通过平台沉淀的数字资产，将为历史的重现提供宝贵的数字资产。

3  技术支撑

该项目支撑技术主要包括：SLAM 、高清全景影像获取、图像 AI 自动拼接等。

3.1  SLAM 技术

SLAM （即时定位与地图构建 ）是 simultaneous localization and mapping 的英文缩写。其一般用于机器人在未知的周围环境中完成实时定位、建图和路径规划等。目前，SLAM 技术广泛应用于各类服务机器人、无人机、无人驾驶汽车、AR 和 VR 等领域，依靠各类传感器实现机器的自主定位、建图、路径规划导航等功能[3 ]。主流的 SLAM 技术应用方式有两种，即激光 SLAM（ LiDAR 基于激光雷达来建图导航）和视觉 SLAM（基于单/双目摄像头视觉建图导航）。

本项目使用的是激光 SLAM，其基于“3D 激光点云+全景技术构建精确的物理空间的数字化形态以及“实景+点云”多种可视化方式（图1 ）。C0F5DD02-91C9-4258-940A-355E2A4F667E

3.2  高清全景影像获取

本项目使用了360°全景相机系统，该系统能在一分钟内快速完成现场数据采集。该系统的工作原理是把空间分成四份（每份90°） ，每90°采集一张照片，在采集过程中，水平180°、垂直180°图片都有重合的点，找到这些拼接点，将四张照片拼接融合起来，获得一个完整的现场全景图，将其导入软件中进行处理，即可360°查看现场全景图。

3.3  图像 AI 自动拼接

本项目由技术团队自主研发，独立开发系统软件，使用人工智能技术，用于现场全景相片的融合拼接，采用无缝拼接技术进行无瑕疵完美拼合。技术呈现效果如图2 所示。

4  功能模块设计

4.1  空间模型

单次扫描即能对博物馆内的建筑空间及文物模型生成点云模型，可用于后期3D 建模及生成建模 BIM 模型，为博物馆场景生成空间模型，高精度的数字化信息可作为历史存档的资产。

4.2  兴趣点编辑

对 POI（兴趣点）进行编辑，为客户提供自定义的编辑权限，支持网页、图文、视频、音频等媒体文件，以进行动态展示（图3 ）。

4.3  轻量化访问

本系统支持 PC 、移动端的浏览器访问，可通过链接、社交软件分享 POI 信息，设备设施、文物资产等信息及维护需求可通过网页便捷分享，与业务流程系统打通后，身临其境地获知及处理现场资产管理的需求。

4.4  空间规划及改造

支持测距、测面等常用空间测量工具，精确掌握竣工后的空间信息，为博物馆设备改造、测量提供支撑。

4.5  室内路径规划与基于移动端的实时导航

对于复杂室内环境的博物馆，传统的 GPS 等定位手段存在盲区，该项目基于空间基础数据，结合 AI 智能算法及空间定位信息，可以提供点对点的室内路径规划，结合移动端及室内信标可实现实时的室内导航定位，该功能未来可以结合 AR 沉浸式体验，提供实时漫游与互动。

4.6  多系统融合

作为数字化空间的承载平台，可与展厅的预约系统、数据库、IOT 平台、视频监控、安防、消防等系统联通（图4），实现物理空间和数字空间的精准结合。在博物馆场景中，可实现与多媒体技术的融合，并嵌入视频、音频等模块。

4.7  智慧运营管理与服务平台

该项目将构建一个智慧运营管理与服务平台，其主要功能模块包括智慧预约票务管理、客流热力分析、温湿度环境监控等，实现智能导览、环境监测、智慧票务管理等功能。

该运营管理与服务平台的建设，实现博物馆数据的统一维护、管理、应用展示的同时，又全面实现了博物馆内文物资源数字化、文物管理信息化、公众服務智能化。

（1）智慧预约票务管理

访客线上预约购票，后台审批管理，访客数据多维度分析。

（2）客流热力分析

为了应对博物馆短时线下参观客流量过多，访客人身安全、文物安全都无法保证的情况，本项目通过架设高清客流摄像机自动识别出各区域的观众数，并在场馆三维基础平台上进行热力图形式的可视化呈现。

（3）温湿度环境监控

博物馆内温湿度是影响博物馆藏品老化变质的最主要因素，因此，控制博物馆的温度和湿度是做好文物保存的首要工作。

本项目建设通过温湿度传感器采集环境数据，并将数据融合至监控系统中。结合系统设置的温湿度阈值限制，当场馆中温湿度超标时，后台自动提醒管理人员。

5  效果分析

本项目基于人工智能、即时定位与地图构建、高精度全自动拍摄系统等新技术，在数字博物馆场景中进行融合应用。本项目实施过程中，使用3D 激光点云技术，保存了博物馆场所的空间地理信息，将其打造成一个数字基座，为后续其他数字化、信息化的接入预留了接口，可实现平滑升级。同时，由于疫情防控，线下访问量面临下降，预计线上访问量将大幅增长。博物馆讲解员的部分工作由 AI 替代，降低了人力成本，大幅度降低讲解员工作强度的同时，提升了讲解效率和质量。

6  结语

人工智能技术在数字博物馆建设和运营中的融合应用，必将为“后疫情时代”博物馆的建设和发展带来深刻变化。相信在各界专家学者的共同努力下，人工智能技术在未来的数字博物馆建设中必将发挥更加积极和重要的作用。

参考文献：

[1] 付森.数字博物馆及其相关问题[ J].文物鉴定与鉴赏，2018（8）：96?97.

[2] 张韶伟.智慧博物馆—数字博物馆发展新趋势[ J].文化创新比较研究，2017，1（17）：101?102.

[3] 袁硕.基于云计算的数字博物馆信息化建设研究[J].科技创新导报，2018，15（3）：147+149.

作者简介：

胡瑾瑾 （1981— ），本科，工程师，研究方向：人工智能应用。C0F5DD02-91C9-4258-940A-355E2A4F667E