Utilisation combinée avec le suivi d'images planes

Cloud image recognition peut aussi être utilisé avec planar image tracking pour mettre en œuvre un mode hybride "reconnaissance + suivi continu". Cet article présente son utilisation et analyse ses avantages ainsi que ses scénarios applicables.

Flux de travail

Le cœur du mode hybride est la liaison transparente entre cloud recognition et local tracking. Le flux est le suivant:

Phase de cloud recognition

1. Envoyer une requête: la caméra de l'appareil capture l'image actuelle et la téléverse vers le serveur CRS.
2. Correspondance dans le cloud: CRS recherche dans la bibliothèque de targets et renvoie l'ID du target correspondant ainsi que les données d'image (Base64 encoded).
3. Recevoir le résultat: le client reçoit le résultat de reconnaissance et déclenche la logique de traitement suivante.

Phase de local tracking

1. Décodage de l'image: le client décode les données Base64 en image et génère localement une instance ImageTarget à partir de celle-ci.
2. Initialiser le suivi: initialisez ImageTracker et appelez la méthode loadTarget pour démarrer planar image tracking.
3. Suivi continu: l'appareil calcule localement la pose 6DoF, et le contenu virtuel suit l'image en temps réel.

Avantages de l'utilisation combinée

Par rapport à l'utilisation de cloud recognition seul, le mode combiné est plus performant dans les aspects suivants:

• Réduire la probabilité de fausse reconnaissance
  Lorsque cloud recognition est utilisé seul, s'il existe des images similaires dans la bibliothèque de targets, un target incorrect peut être renvoyé. Avec l'aide du image tracking local, local tracking vérifie continuellement les caractéristiques de l'image. Si le contenu réel de l'image ne correspond pas au résultat de reconnaissance, le suivi est rapidement perdu et une nouvelle reconnaissance est déclenchée. Ainsi, l'utilisation combinée peut réduire fortement le taux de fausse reconnaissance de cloud recognition.

• Prendre en charge le suivi continu et l'interaction
  Cloud recognition utilisé seul ne peut renvoyer que l'ID du target et ne peut pas prendre en charge les interactions continues comme la rotation et la mise à l'échelle. En mode hybride, après la reconnaissance, le système bascule immédiatement vers local tracking, avec prise en charge des mises à jour de pose 6DoF en temps réel. L'utilisateur peut déplacer l'appareil ou l'image, et le contenu virtuel suit toujours, ce qui convient aux jeux AR, aux présentations de produits et à d'autres scénarios.

• Réduire la charge du cloud
  Les appels fréquents à cloud recognition, par exemple une fois par seconde, augmentent la pression sur le serveur et la latence. En mode hybride, une fois la reconnaissance réussie, le suivi suivant est effectué localement sur l'appareil, sans téléverser continuellement les images. Cloud recognition n'est relancé que lorsque le suivi est perdu, ce qui peut réduire fortement le nombre de requêtes cloud et le trafic réseau du client.

• Adaptabilité aux environnements réseau faibles
  Cloud recognition seul est sujet aux timeouts ou aux échecs lorsque le réseau est instable. En mode hybride, une fois la reconnaissance réussie, local tracking peut continuer à fonctionner même si le réseau est déconnecté. Il peut être combiné à une bibliothèque de targets locale pour fournir une expérience dégradée avant le rétablissement du réseau.

Bonnes pratiques

Lorsque vous choisissez entre cloud recognition, planar image tracking ou le mode hybride, évaluez les dimensions suivantes:

Comment choisir une fonction

Caractéristiques de l'application	Solution recommandée	Raison
Nombre de targets < 100	Planar image tracking	Mémoire locale suffisante, aucune dépendance au réseau
Aucun réseau ou réseau instable	Planar image tracking	Évite les échecs de reconnaissance et assure la disponibilité hors ligne
Targets à mettre à jour en temps réel	Cloud recognition	Prend effet immédiatement après le téléversement, adapté au contenu dynamique
Performances limitées de l'appareil	Cloud recognition	Appareils embarqués ou exigences extrêmes de consommation d'énergie
Aucun besoin de suivi continu	Cloud recognition	Par exemple une reconnaissance par scan unique, sans besoin de suivi

Quand choisir le mode hybride

• Grand nombre de targets (>100): le cloud offre un stockage illimité, et seul le target actuel est chargé localement, ce qui économise la mémoire.
• Interaction continue requise: par exemple l'éducation AR (rotation d'un modèle 3D après reconnaissance de supports pédagogiques) et le marketing AR (visualisation d'une démonstration 3D après reconnaissance d'un produit).
• Sensibilité aux fausses reconnaissances: par exemple les scénarios médicaux et industriels, où la précision de la reconnaissance doit être garantie.
• Dégradation requise en environnement réseau faible: après une reconnaissance réussie, le suivi peut continuer même si le réseau est déconnecté.

Résumé et extension

Le mode hybride associant cloud recognition et planar image tracking combine la grande capacité du cloud avec la capacité de suivi continu local, et il est particulièrement adapté aux scénarios complexes qui nécessitent une grande précision et de l'interactivité. Les développeurs doivent choisir de manière flexible une fonction seule ou le mode hybride selon le nombre de targets, la fréquence de mise à jour, l'environnement réseau et les besoins d'interaction.