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BUY+的“人工智能”商品標(biāo)定

如果在純3D的場(chǎng)景模型里標(biāo)定工作是非常簡(jiǎn)單的，但對(duì)于一個(gè)視頻而言，要每時(shí)每刻都要標(biāo)定商品，就非常有難度。假設(shè)視頻長(zhǎng)度60秒，每秒有24幀，每幀10個(gè)商品，如果用手工逐一標(biāo)定商品位置，需要標(biāo)定14400個(gè)點(diǎn)，另外在真實(shí)情況下每幀出現(xiàn)的商品是不同的，這個(gè)工作量肯定是接受不了的。我們分析了下面的方案，最終確認(rèn)了標(biāo)定方案：

（1）圖片識(shí)別

在視頻第一幀對(duì)目標(biāo)物進(jìn)行標(biāo)定，并將之作為模板，之后對(duì)視頻逐幀進(jìn)行模板匹配，依次標(biāo)記出商品位置。

但是這個(gè)方案經(jīng)過(guò)討論很快就被否定，因?yàn)樽叩矫總�(gè)位置時(shí)看到的物品的面都不一樣，這給圖像識(shí)別帶來(lái)很大難度。而且很多商品在場(chǎng)景中看上去并不大，對(duì)圖像識(shí)別的要求實(shí)在太高，目前的技術(shù)儲(chǔ)備無(wú)法實(shí)現(xiàn)。

（2）顏色識(shí)別

該方案需要將整個(gè)全景視頻拍兩遍，第一遍正常拍攝，第二遍在有商品的位置擺放一個(gè)有特殊顏色的物品，然后用顏色的識(shí)別來(lái)取出商品相應(yīng)的位置。這里有兩個(gè)難點(diǎn)，首先兩次拍攝的速度必須是一樣的，另外需要把場(chǎng)景中特殊顏色的位置全部用圖像算法摳出來(lái)。我們真實(shí)嘗試時(shí)發(fā)現(xiàn)了兩個(gè)問(wèn)題：一是如果代替物很小，在整個(gè)圖片中的像素區(qū)域是不夠的；二是很容易被其它顏色干擾，比如燈光，而且環(huán)境中可能會(huì)有與物體顏色一樣的東西。經(jīng)過(guò)多次嘗試后，發(fā)現(xiàn)這個(gè)方案也是不可行的，因?yàn)楝F(xiàn)場(chǎng)環(huán)境是難以預(yù)料的。

（3）慣性標(biāo)定

拍攝初始階段，以攝像頭作為原點(diǎn)建立參考系，分別測(cè)量出商品的坐標(biāo)，并且標(biāo)定視頻的第一幀的數(shù)據(jù)。然后基于這些初始值以及攝像頭的勻速運(yùn)動(dòng)計(jì)算商品每一幀的坐標(biāo)。這個(gè)方案理論上可行，但實(shí)際操作的時(shí)候也遇到很大技術(shù)困難，首先是勻速運(yùn)動(dòng)的問(wèn)題，雖然可以用軌道車(chē)可以解決，但同時(shí)也限定了內(nèi)容的拍攝方案。其次是坐標(biāo)系轉(zhuǎn)化的問(wèn)題，測(cè)量時(shí)一個(gè)很小的誤差會(huì)導(dǎo)致坐標(biāo)系轉(zhuǎn)化產(chǎn)生很大的誤差。最后是每個(gè)攝像頭的參數(shù)不一樣的問(wèn)題，這導(dǎo)致使用不同設(shè)備，參數(shù)都要重新通過(guò)數(shù)據(jù)去訓(xùn)練。比如，我們嘗試去訓(xùn)練完美幻境的一個(gè)設(shè)備，拿到的參數(shù)在其它設(shè)備上完全不可用。到此我們的第三種方案也基本可以認(rèn)為是不可行的。

（4）半自動(dòng)標(biāo)定

該方案是最終我們采納的方案。在PC上打開(kāi)視頻用鼠標(biāo)去跟蹤每一個(gè)商品，記錄鼠標(biāo)的坐標(biāo)，然后把二維坐標(biāo)轉(zhuǎn)化成3維坐標(biāo)，這樣每個(gè)場(chǎng)景的商品標(biāo)定可以在10分鐘內(nèi)完成。但是如果每幀畫(huà)面的坐標(biāo)都記錄的話，標(biāo)定的數(shù)據(jù)會(huì)變的非常的大，我們最后決定100ms取一次標(biāo)定數(shù)據(jù)，用戶在這個(gè)100ms內(nèi)停下，都會(huì)用這個(gè)標(biāo)定數(shù)據(jù)，成功地把標(biāo)定數(shù)據(jù)的大小壓縮了6倍。 

3D商品的制作方案則是針對(duì)商品環(huán)拍一圈，每隔一定度數(shù)取一張照片，將其壓縮為一個(gè)文件。當(dāng)直接使用該文件展示商品時(shí)，經(jīng)常遇到內(nèi)存溢出問(wèn)題，因此我們換用了類(lèi)似視頻解碼的方案去展示商品，最終把內(nèi)存控制在合理的范圍內(nèi)。另外如果要求商品和背景融合完美的話，必須把商品背景扣成透明。我們做了150個(gè)商品，每個(gè)商品60張圖片，一共9000張圖片，工作量非常大。我們通過(guò)綠幕的手段，結(jié)合一些圖片提取的方法讓效率變得很高。

4、鏈路閉環(huán)

一個(gè)完整的交易鏈路意味著從用戶瀏覽詳情開(kāi)始，進(jìn)行下單，到最終完成支付的整個(gè)流程，其中包含諸如瀏覽商品模型、選擇收貨地址、輸入密碼、選擇銀行卡等等操作以及各種異常流的提示，手淘一個(gè)下單步驟就有上千的測(cè)試用例，窺一斑而知全豹，足以見(jiàn)整個(gè)交易鏈路情況之多，交互之繁重。 

要在VR中做到交易閉環(huán)，就必須建立一個(gè)強(qiáng)大的GUI系統(tǒng)去撐住上述繁重的交互。而業(yè)界并未對(duì)GUI形成標(biāo)準(zhǔn)，整個(gè)VR行業(yè)都在探索中，因此沒(méi)有太多可借鑒的資源，研發(fā)這樣的GUI系統(tǒng)可以說(shuō)是很大的挑戰(zhàn)。結(jié)合Buy+項(xiàng)目的實(shí)際情況，我們認(rèn)為一個(gè)VR中的GUI系統(tǒng)必須具備以下特征：

（1）豐富的表現(xiàn)力以及低廉的學(xué)習(xí)成本

一個(gè)具有豐富表現(xiàn)力的UI系統(tǒng)意味著可以向用戶傳達(dá)更多語(yǔ)義，這個(gè)對(duì)比一更多語(yǔ)義，這個(gè)對(duì)比一下傳統(tǒng)GUI與CUI的區(qū)別，感受就非常明顯了。一個(gè)GUI系統(tǒng)的用戶首先是API客戶，最后才是普通用戶，所以必須考慮到API客戶對(duì)該GUI框架API的接受程度以及學(xué)習(xí)成本。所以我們最終采取了將Android的View和IOS的UIView轉(zhuǎn)為紋理然后在VR中渲染的方案。這是個(gè)魚(yú)與熊掌兼得的方案，一方面它成功地繼承了系統(tǒng)UI本身具備的豐富表現(xiàn)力，另一方面使得API客戶在Android與IOS平臺(tái)的開(kāi)發(fā)知識(shí)仍然可用。

（2）足夠的“VR Style”

第一點(diǎn)有一個(gè)弊病，如果嚴(yán)格地按照它的指導(dǎo)去設(shè)計(jì)該GUI框架必然造成3D空間2D交互的結(jié)果。所以必須把平面的UI打散，用3D的方式組裝起來(lái)，也就是說(shuō)需要把一個(gè)平面的Layout變?yōu)橐粋�(gè)立體Layout，只有這樣做，該GUI框架才具備了“VR Style”化的基因。

（3）一個(gè)普適性的輸入事件框架

一個(gè)GUI系統(tǒng)的核心功能，無(wú)非是輸出與輸入，輸出的是用戶看到的各種界面以及動(dòng)畫(huà)效果等，而輸入則是用戶通過(guò)不同外設(shè)進(jìn)行的輸入。而這塊VR上面臨的最大問(wèn)題是輸入設(shè)備沒(méi)有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，雖然Daydream試圖改變這一局面，然而由于該規(guī)范在今年才提出，目前尚未形成工業(yè)事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)，所以導(dǎo)致我們處在一個(gè)很尷尬的時(shí)期——未來(lái)可能出現(xiàn)主流輸入設(shè)備，但卻不得不面對(duì)現(xiàn)在身處VR輸入設(shè)備的亂世。因此要讓該GUI框架在這一塊上具備足夠的前瞻性以及防御性，那么必須設(shè)計(jì)一個(gè)普適性的輸入事件框架去兼容Gaze，CardBoard-Trigger，Daydream Controller，Gear-like，甚至是VR gloves這樣的輸入。當(dāng)然了，鑒于設(shè)計(jì)這個(gè)框架的難度以及Buy+項(xiàng)目的節(jié)奏，我們?cè)陔p11只是完成了對(duì)點(diǎn)擊、Gaze，CardBoard-Trigger的支持，后續(xù)將會(huì)把提到的設(shè)備做一個(gè)兼容。

（4）高性能

對(duì)于任何系統(tǒng)，這都是個(gè)老生常談的問(wèn)題，但在VR中性能優(yōu)化的重要性尤為突出。太低的幀率會(huì)導(dǎo)致用戶產(chǎn)生明顯的暈動(dòng)癥，因此我們?cè)贕UI這塊也做了大量?jī)?yōu)化，比如像視錐體剪裁，Node共享內(nèi)存機(jī)制這樣的深度優(yōu)化，以及前文所提到的對(duì)360度圖片的優(yōu)化。

（5）必要的開(kāi)發(fā)工具鏈

由于該GUI框架采用了復(fù)用系統(tǒng)UI但將其打散重組為3D結(jié)構(gòu)的方案，導(dǎo)致這種3D的Layout復(fù)雜度驟然增加，所以必須要有一個(gè)在運(yùn)行時(shí)實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)這種Layout的工具來(lái)減輕開(kāi)發(fā)過(guò)程中的復(fù)雜度去提高效率。作為一個(gè)工具，必須具有便捷性，因此我們借鑒了Chrome Inspector的遠(yuǎn)程調(diào)試協(xié)議在H5上完成了該工具。

5、內(nèi)容制作

為了保障店鋪和商品的全球化及真實(shí)感，我們選了3個(gè)國(guó)家7家最有特色的店鋪現(xiàn)場(chǎng)實(shí)拍。為了讓用戶感受虛擬世界穿越的過(guò)程，我們也拍攝了乘坐標(biāo)志性交通工具前往店鋪的過(guò)程。這些內(nèi)容拍攝任務(wù)重時(shí)間緊，所以我們?cè)诔绦蜻�沒(méi)有開(kāi)發(fā)完成的情況下就開(kāi)始了內(nèi)容的拍攝。 

拍攝團(tuán)隊(duì)基本上把能用的開(kāi)發(fā)和市場(chǎng)人員全部用上了，在10天左右的時(shí)間里面完成。不僅拍攝過(guò)程辛苦，而且還需要等到拍攝和后期完成才能體驗(yàn)到實(shí)際效果，更是巨大的風(fēng)險(xiǎn)。拍攝過(guò)程中甚至遇到店鋪里面的商品太小看不清楚，而不得不臨時(shí)調(diào)整產(chǎn)品方案的情況。

經(jīng)過(guò)了前期的鋪墊，以及最后兩個(gè)月的全員努力，雙11的BUY+完成了。它成為了第一個(gè)在線的VR購(gòu)物應(yīng)用，也是第一個(gè)百萬(wàn)人參與的大型VR體驗(yàn)。這中間我們收集了大量的數(shù)據(jù)和用戶反饋，幫助我們更好的前進(jìn)。比如視覺(jué)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的分析，可以反向指導(dǎo)實(shí)體店鋪商品的擺放，分析用戶的興趣點(diǎn)。

隨著VR行業(yè)的發(fā)展，未來(lái)的BUY+也會(huì)有更多的想象空間。但BUY+只是一種購(gòu)物的形態(tài)，它的發(fā)展依賴整個(gè)淘寶的3D化進(jìn)程。