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Mega scene update

Incremental update와 lossless full update는 scene 변화에 대응하기 위해 EasyAR Mega가 제공하는 고급 기능입니다. scene update 후에도 원래 좌표계를 변경하지 않아 이미 개발된 AR content 위치가 이동하지 않도록 하며, 이를 통해 애플리케이션 개발 효율을 크게 높입니다.

Incremental update

Incremental update 기능은 개발자가 이미 성공적으로 구축된 spatial map에 새로운 video data를 추가 업로드할 수 있게 합니다. cloud 알고리즘은 새 데이터의 feature points를 기존 map의 좌표계에 "stitch"하려고 시도하여, 완전히 새로운 Block spatial map을 다시 만들지 않고 map을 업데이트합니다.

관련 기능은 다음을 참조하십시오.

Lossless full update

Lossless full update 기능은 개발자가 새로 수집한 데이터로 전체 scene을 전면 업데이트하면서 원래 좌표계를 그대로 유지할 수 있게 합니다. cloud 알고리즘은 새로운 video data를 기반으로 spatial map을 다시 구축하여 이미 개발된 AR content 위치가 이동하지 않도록 보장하고 seamless update를 구현합니다.

관련 기능은 다음을 참조하십시오.

기능 비교

기능 Incremental update Lossless full update
적용 시나리오 로컬 영역 업데이트 또는 보완 전체 scene의 전면 업데이트
수집 장치 GoPro Max/Max2 파노라마 카메라 GoPro Max/Max2 파노라마 카메라
데이터 출처 원래 map을 기반으로 새 video data를 추가하여 보완 원래 map을 기반으로 새 수집 데이터로 다시 구축
좌표계 유지 예 예

FAQ

  • Incremental update mapping, lossless full update mapping, multi-map fusion mapping의 차이는 무엇입니까?

    Incremental update mapping: 기존 map에 새 데이터를 추가하여 로컬 영역을 업데이트하거나 보완하며, 원래 좌표계를 변경하지 않습니다.

    Lossless full update mapping: 전체 scene을 전면 업데이트하고 새 수집 데이터로 map을 다시 구축하지만, 원래 좌표계는 변경하지 않습니다. 업데이트된 spatial map에는 새로 제출된 데이터만 포함되고 기존 데이터는 포함되지 않습니다.

    Multi-map fusion mapping: 독립적으로 수집된 여러 area maps를 하나의 완전한 map으로 결합하며, 일반적으로 초대형 scenes의 병렬 collection에 사용됩니다.

  • 전체 scene의 인테리어가 완전히 바뀐 경우 incremental update mapping을 사용할 수 있습니까?
    사용할 수 없습니다. 알고리즘이 새 video와 기존 map content를 효과적으로 매칭할 수 없습니다. 리노베이션된 scene 외부에 아직 변경되지 않은 일부 공간이 있다면, 변경되지 않은 scene과 함께 수집하여 feature fusion을 통해 incremental update를 구현할 수 있습니다.

  • Incremental update 또는 lossless full update mapping 실패가 원래 map에 영향을 줍니까?
    아니요. mapping task가 성공하든 실패하든 원래 map은 영향을 받지 않습니다. mapping이 성공하면 새로운 map data가 생성되며 원래 map을 덮어쓰지 않습니다.