Uso combinato con il tracciamento di immagini planari

Cloud image recognition può essere usato anche insieme a planar image tracking per realizzare una modalità ibrida "riconoscimento + tracciamento continuo". Questo articolo presenta come usarla e ne analizza vantaggi e scenari applicabili.

Flusso di lavoro

Il nucleo della modalità ibrida è il collegamento fluido tra cloud recognition e local tracking. Il flusso è il seguente:

Fase di cloud recognition

1. Invio richiesta: la camera del dispositivo acquisisce l'immagine corrente e la carica sul server CRS.
2. Matching nel cloud: CRS cerca nella libreria dei target e restituisce l'ID del target corrispondente e i dati immagine (Base64 encoded).
3. Ricezione risultato: il client riceve il risultato del riconoscimento e attiva la logica di elaborazione successiva.

Fase di local tracking

1. Decodifica immagine: il client decodifica i dati Base64 in un'immagine e genera localmente un'istanza ImageTarget basata su di essa.
2. Inizializzazione tracking: inizializzare ImageTracker e chiamare il metodo loadTarget per avviare planar image tracking.
3. Tracciamento continuo: il dispositivo calcola localmente la posa 6DoF e il contenuto virtuale segue l'immagine in tempo reale.

Vantaggi dell'uso combinato

Rispetto all'uso del solo cloud recognition, la modalità combinata offre prestazioni migliori nei seguenti aspetti:

• Ridurre la probabilità di falsi riconoscimenti
  Quando si usa solo cloud recognition, se nella libreria dei target sono presenti immagini simili, potrebbe essere restituito un target errato. Con l'aiuto del local image tracking, il local tracking verifica continuamente le caratteristiche dell'immagine. Se il contenuto effettivo dell'immagine non corrisponde al risultato del riconoscimento, il tracking viene perso rapidamente e viene attivato un nuovo riconoscimento. Pertanto l'uso combinato può ridurre notevolmente il tasso di falsi riconoscimenti di cloud recognition.

• Supportare tracciamento continuo e interazione
  Il solo cloud recognition può restituire soltanto l'ID del target e non supporta interazioni continue come rotazione e scaling. In modalità ibrida, dopo il riconoscimento si passa immediatamente a local tracking, con supporto agli aggiornamenti della posa 6DoF in tempo reale. Gli utenti possono spostare il dispositivo o l'immagine, e il contenuto virtuale lo segue sempre, rendendo questa modalità adatta a giochi AR, presentazioni di prodotti e altri scenari.

• Ridurre il carico sul cloud
  Chiamate frequenti a cloud recognition, ad esempio una volta al secondo, aumentano il carico del server e la latenza. In modalità ibrida, dopo il riconoscimento riuscito, il tracking successivo viene completato localmente sul dispositivo senza caricare continuamente immagini. Cloud recognition viene riattivato solo quando il tracking viene perso, riducendo notevolmente le richieste cloud e il consumo di traffico di rete del client.

• Adattabilità in ambienti con rete debole
  Il solo cloud recognition è soggetto a timeout o errori quando la rete è instabile. In modalità ibrida, una volta riuscito il riconoscimento, local tracking può continuare a funzionare anche se la rete si disconnette. Può essere combinato con una libreria di target locale per offrire un'esperienza degradata prima del ripristino della rete.

Best practice

Quando si sceglie se usare cloud recognition, planar image tracking o modalità ibrida, valutare le seguenti dimensioni:

Come scegliere una funzione

Caratteristiche dell'applicazione	Soluzione consigliata	Motivo
Numero di target < 100	Planar image tracking	Memoria locale sufficiente, nessuna dipendenza dalla rete
Nessuna rete o rete instabile	Planar image tracking	Evita errori di riconoscimento e garantisce disponibilità offline
Target da aggiornare in tempo reale	Cloud recognition	Ha effetto subito dopo il caricamento, adatto a contenuti dinamici
Prestazioni del dispositivo limitate	Cloud recognition	Dispositivi embedded o requisiti estremi di consumo energetico
Nessuna necessità di tracciamento continuo	Cloud recognition	Ad esempio riconoscimento con scansione una tantum, senza necessità di tracking

Quando scegliere la modalità ibrida

• Numero elevato di target (>100): il cloud offre storage illimitato, mentre localmente viene caricato solo il target corrente, risparmiando memoria.
• Interazione continua richiesta: ad esempio educazione AR (ruotare un modello 3D dopo il riconoscimento di materiali didattici) e marketing AR (visualizzare una demo 3D dopo il riconoscimento di un prodotto).
• Sensibilità ai falsi riconoscimenti: ad esempio scenari medici e industriali, in cui è necessario garantire l'accuratezza del riconoscimento.
• Degradazione richiesta in ambienti con rete debole: dopo un riconoscimento riuscito, il tracking può continuare anche se la rete si disconnette.

Riepilogo ed estensione

La modalità ibrida di cloud recognition e planar image tracking combina la grande capacità del cloud con la capacità di tracciamento continuo locale, ed è particolarmente adatta a scenari complessi che richiedono alta accuratezza e interattività. Gli sviluppatori dovrebbero scegliere in modo flessibile funzioni singole o modalità ibrida in base a numero di target, frequenza di aggiornamento, ambiente di rete e requisiti di interazione.