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Geräte- und plattformunterstützung

Dank der hauptsächlich in der Cloud stattfindenden Berechnungen sind die Hardware- und Plattformanforderungen für die Integration der Cloud-Bilderkennung äußerst gering, was sie ideal für großflächige Bereitstellungen und plattformübergreifende Anwendungen macht.

Hardwareanforderungen

Die Kernanforderungen der Cloud-Bilderkennung beschränken sich auf folgende zwei Punkte und können auf nahezu jedem internetfähigen Gerät ausgeführt werden:

  1. Kamera: Zum Erfassen der zu erkennenden Bilder (Front-/Rückkamera geeignet).
  2. Netzwerkfähigkeit: Unterstützung für Wi-Fi, 4G/5G usw. zur Kommunikation mit dem Cloud-Server.

Unterstützte geräte:

  • Mobile geräte: Smartphones, Tablets (Android/iOS).
  • Desktop-geräte: Windows/macOS-PCs (Kamera erforderlich).
  • XR-geräte: AR/VR-Headsets (z.B. Apple Vision Pro).
  • Eingebettete geräte: IoT-Geräte mit Kamera- und Netzwerkmodul (z.B. intelligente Lernroboter, Werbedisplays).

Betriebssystembeschränkungen: Keine besonderen Einschränkungen. Selbst ohne Integration des EasyAR SDK kann der Cloud-Erkennungsdienst über Web-APIs aufgerufen werden, was die Anpassung an jedes web-fähige System (z.B. Linux, Raspberry Pi OS usw.) ermöglicht.

Kombination mit bildverfolgung

Die Cloud-Erkennung kann mit lokaler Bildverfolgung kombiniert werden, um einen Hybridmodus für "Erkennung mit anschließender kontinuierlicher Verfolgung" zu realisieren. Für die Kombination mit Bildverfolgung müssen folgende Voraussetzungen erfüllt sein:

  • Integration von EasyAR SDK: Die App muss das Sense SDK integrieren und einen Lizenzschlüssel konfigurieren.
  • Hardware- und plattformanforderungen: Die Mindestanforderungen für Bildverfolgung müssen erfüllt sein. Siehe Kapitel Geräteunterstützung für Bildverfolgung, um Kompatibilität von Systemversion und Architektur sicherzustellen.

Einsatzszenarien: Anwendungen, die nach der Erkennung präzise Interaktionen erfordern (z.B. 3D-Modellrotation, virtuelle Button-Klicks).

Zusammenfassung und empfehlung

Die Cloud-Bilderkennung stellt sehr geringe Hardwareanforderungen und unterstützt nahezu alle internetfähigen Geräte. Die Kombination mit Bildverfolgung ermöglicht eine Hybridlösung, erfordert jedoch SDK-Integration. Entwickler sollten die Lösung basierend auf Zielumfang, Aktualisierungsfrequenz und Netzwerkumgebung wählen.

Insbesondere kann die Hybridlösung mit Bildverfolgung im nächsten Kapitel nachgelesen werden.