看了下《雨屋》這個作品的訪客參觀TIPS，其實存在大量的改進升級空間。

來自專欄 A17演算法實驗室

「雨屋」是美國紐約現代藝術博物館生態主題展覽的一部分，設在館中一個100平方米左右的昏暗房間里。屋內，大雨持續不斷，但是屋中的雨和屋外的雨卻完全不同，因為不管人走到哪裡，都不會被淋濕，就好像是雨在躲著人一樣。

《雨屋》的創作歷經4年時間，2012年在倫敦首次展出，2013年在紐約現代藝術博物館亮相。

其他具體可以看百度百科。

看了下《雨屋》這個作品的訪客參觀TIPS，其實存在大量的改進升級空間，我們逐條來看看，到底主辦方為什麼對訪客行為做了限制：

第一條限制：不要穿黑色 或 深色衣服入內，否則系統將把你定義為背景，無法識別，全程被淋。

這是很難做到的，難道我唱這小歌哼著小曲拉著黑衣服的姑娘去觀雨，就不行了？有點兒反人性。

這個問題產生的主要原因，是因為主辦方採用的是可見光攝像頭來識別景物。

人暴露在一個巨大的光源下產生的剪影，可以被系統識別，但是黑色容易導致誤判。

在這樣的情況下，比較合理的方案是使用紅外波段攝像頭。要知道，任何溫度大於絕對零度（-273.15℃）都會輻射紅外線，而人體的體溫通常會高於環境溫度，而且因為降水系統的降溫作品，《雨室》這個作品的環境溫度通常並不高，人體在紅外波段的特徵是比較明顯的。

這樣，只要識別紅外波段，就會有更好的識別效果，對訪客衣物顏色的限制，就可以比較容易解決。

第二條限制：進入雨區，先伸出雙手，然後全程緩行漫步，千萬不能跑，否則一定落湯雞。

首先，為什麼要伸手？我們認為最大的可能，是主辦者降低訪客淋雨率的一個障眼法，主要是為了：更好的識別出訪客行為特徵，判斷其坐標，並且更好的劃分出訪客的預期行進方向，這樣可以更好的調節程序，對未來行走預期做一個判斷，避免被淋濕。

其實提升主控計算機的計算性能，就可以比較輕鬆的解決這個問題。並且採用紅外波段，也可以有更高的信噪比，誤判率會降低。也可以同樣減少淋雨概率。

其實這個限制，最難以解決的是「訪客緩步」的麻煩。

因為，《雨室》這個作品的雨水是從上至下噴洒的，按照主辦方文案中提到的「層高5米」來計算，默認雨水的初速度為0m/s無壓力噴出，自由落體下墜，忽略空氣阻力（當然，這不太可能，先聽我慢慢道來）。

這樣的理想情況下，水滴從5米高自由落體的時間約為：

H=?gt2

可以得出，下落時間大致在1秒。

也就是說，在簡單的理想情況下，雨水有1秒的延遲，而人的移動速度乘以1秒，就是大概的不淋雨緩衝範圍，這是一個圓形區域。

這個圓形區域越大，訪客臨場感越弱，體會不到即將淋雨的緊迫感。

問題的核心就在於：縮短延遲時間，比如從1秒，降低到0.5秒，訪客體驗就會有很大的提升，甚至可以支持小跑。

解決這個問題，有兩個主要方向：

第一、增大變頻水泵的壓力，提高雨水的噴射初速

不要認為這有悖於浪漫的雨水環境，實際上自然界的雨水是有極限速度的，大約是7~9m/s。提高初速，可以模擬大中型暴雨的效果。

第二、提高計算能力，減少圖像處理定位時間

通用的CPU計算，是相當緩慢的。這樣一類簡單的應用，可以直接啟用FPGA電路來定製化實現。可以將延遲大大降低，也就可以減少「不淋雨緩衝圓的直徑」了。

A17演算法實驗室

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