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Artículo

Art Product Design and VR User Experience Based on IoT Technology and Visualization SystemDiseño de productos artísticos y experiencia de usuario de RV basados en la tecnología IoT y el sistema de visualización

Resumen

Basándose en la tecnología del Internet de las Cosas, este artículo analiza el concepto y las características básicas de la tecnología de visualización y construye un sistema de información de productos de arte digital de visualización basado en la tecnología de realidad virtual VRML. Este artículo explica en primer lugar los antecedentes y la importancia, analiza el estado de la investigación en el país y en el extranjero, introduce la aplicación de la tecnología de realización virtual, y propone la ruta técnica y el contenido principal de la investigación sobre esta base. Tras la inspección sobre el terreno de los productos artísticos, se analizó el sistema de acuerdo con la situación real. Tras analizar las necesidades y objetivos del sistema, se propuso la estructura general del mismo. Bajo el marco general, este trabajo diseña el sistema y diseña los módulos de visualización e interacción en tiempo real del sistema. Al mismo tiempo, combinado con la tecnología VRML para realizar el modelado visual en 3D de los productos artísticos virtuales, establecemos el modelo 3D de todo el producto artístico. Los usuarios pueden elegir entre la itinerancia de roles y la itinerancia de cámaras. Por último, hicimos un resumen del texto completo y esperamos las perspectivas de aplicación y las tendencias de desarrollo de la tecnología de visualización de la información en los productos de arte digital. Durante el experimento, llamando al método HTC en el sistema Unity 3D, este artículo utiliza el motor Unity 3D para implementar la carga de escenas UI y la optimización de la tecnología de renderizado VR y realiza el conocimiento del diseño a través de la integración de modelos de diseño de productos de arte y funciones interactivas de datos IoT y carga dinámica de escenas. El efecto del modelo en la predicción de la calidad se analiza mediante experimentos. Los resultados muestran que el rendimiento del primero es mejor que el de los dos últimos modelos, y tiene un buen rendimiento en el procesamiento de datos desequilibrados, lo que verifica el rendimiento y la eficacia del modelo de algoritmo.

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