Introdução ao Cloud Recognition de imagens
Este guia apresenta os princípios básicos da função Cloud Recognition do EasyAR CRS (Cloud Recognition Service), os resultados esperados e as diferenças em relação ao rastreamento local de imagens planas, para ajudar desenvolvedores a entender os cenários de uso e as limitações.
Princípios básicos
Cloud Recognition é uma solução que transfere o processo de reconhecimento para a nuvem, adequada para cenários com bibliotecas de alvos grandes ou que precisam de atualizações dinâmicas. O fluxo principal é o seguinte:
Gerenciamento da biblioteca
- Criar uma biblioteca: faça upload das imagens-alvo no console do CRS. O sistema calculará automaticamente as características visuais da imagem-alvo e a adicionará como um Target ao banco de dados do backend.
- CRUD: no console do CRS você pode criar, excluir, alterar e consultar sua biblioteca de alvos. Depois que as operações forem concluídas, o cliente pode continuar sendo usado sem atualizar o aplicativo.
Importante
Os requisitos de qualidade da imagem para as imagens-alvo usadas no Cloud Recognition são exatamente os mesmos do rastreamento local de imagens planas. Veja Boas práticas para imagens-alvo.
Fluxo de reconhecimento
- Upload da imagem: o cliente captura a imagem atual pela câmera e envia os dados de imagem para o serviço EasyAR CRS.
- Correspondência na nuvem: o servidor faz uma busca rápida na biblioteca de alvos na nuvem e corresponde aos dados Target previamente armazenados (ou seja, as imagens-alvo enviadas pelo desenvolvedor).
- Retorno do resultado: quando a correspondência é bem-sucedida, a nuvem devolve ao cliente o resultado do reconhecimento (ID do alvo, imagem-alvo, etc.), e o cliente usa isso para exibir conteúdo virtual ou continuar o rastreamento posterior usando a imagem.
Diferenças em relação ao rastreamento local de imagens planas
| Característica | Rastreamento local de imagens planas | Cloud Recognition |
|---|---|---|
| Cálculo do reconhecimento | Feito localmente no dispositivo | Feito no servidor na nuvem |
| Tamanho da biblioteca | Limitado por memória e tempo de carregamento; normalmente não se recomenda ultrapassar 100 imagens | Até 100 mil imagens-alvo por biblioteca, expansível para a escala de centenas de milhões |
| Atualização de alvos | Exige reempacotar e redistribuir o aplicativo | Upload em tempo real, com efeito imediato |
| Dependência de rede | Não precisa de rede (funciona offline) | Requer conexão (as solicitações de reconhecimento precisam de rede) |
| Foco funcional | Reconhece e rastreia continuamente (saída de pose 6DoF) | Reconhecimento único (correspondência de alvo) |
Explicações importantes:
- Reconhecimento: apenas faz a correspondência de “que alvo é este” e não fornece rastreamento contínuo. Se precisar de rastreamento, combine com o rastreamento local de imagens planas.
- Cenários de uso: muitos alvos (por exemplo, catálogos de produtos, livros infantis), atualizações frequentes (por exemplo, cartazes de eventos) ou necessidade funcional simples (por exemplo, só reconhecer sem rastrear).
Uso e gerenciamento do serviço
O EasyAR CRS oferece uma solução de gerenciamento de alvos na nuvem flexível e segura, que atende desde desenvolvedores individuais até aplicações empresariais.
Isolamento e segurança das bibliotecas
- Suporte a múltiplas bibliotecas: você pode criar várias bibliotecas CRS independentes, completamente isoladas entre si, sem conflito entre alvos. Por exemplo:
- Biblioteca A: para campanhas de marketing, armazenando cartazes de produtos.
- Biblioteca B: para treinamento educacional, armazenando ilustrações didáticas.
- Mecanismo de segurança: cada biblioteca é acessada com uma API Key e um Secret exclusivos, garantindo a segurança dos dados.
Escolha do modo de concorrência
De acordo com a escala do aplicativo e a necessidade de varreduras, o CRS oferece dois modos de concorrência:
| Modo | Cenário | Características | Forma de ativação |
|---|---|---|---|
| Concorrência básica | Aplicativos AR com QPS < 50, volume de varredura normal | Ativação por autoatendimento, estável e confiável | Solicitação online no console do CRS |
| Alta concorrência | Aplicativos AR com QPS ≥ 50, grande volume de varreduras | Recursos dedicados, baixa latência | Entre em contato com o suporte técnico da EasyAR para avaliação e ativação |
Dica
Em projetos iniciais ou na fase de testes, você pode escolher o modo básico; após o lançamento, decida a atualização com base no tráfego real (por exemplo, monitorando o QPS das solicitações de reconhecimento).
Gerenciamento da biblioteca e API
- Gerenciamento da biblioteca: para operações diárias como criar, excluir ou fazer upload de alvos, veja a seção Gerenciamento da biblioteca, que inclui etapas detalhadas e capturas de tela.
- CRS API: oferece uma rica REST API que suporta os seguintes cenários:
- Verificação de saúde: consultar o status do serviço pela API.
- Automação: upload, exclusão, alteração e consulta em lote de alvos.
- Ferramentas úteis: pontuação de reconhecibilidade do alvo e verificação de conflitos de similaridade.
Nota
O CRS suporta integração via SDK, mini programas WeChat, Web e outros meios. A integração via SDK suporta apenas EasyAR Sense v2.0.0 e versões superiores.
Resultados esperados
Entender o comportamento real do Cloud Recognition ajuda desenvolvedores a definir objetivos de projeto realistas. A seguir estão efeitos típicos em cenários comuns.
Resultado ideal
- Reconhecimento rápido: atraso inferior a 1 segundo entre a captura e o retorno do resultado (com boa rede).
- Alta precisão: em condições de imagem nítida e rede estável, a precisão passa de 98%.
- Suporte a grandes bibliotecas de alvos: uma única biblioteca pode gerenciar até 100 mil imagens-alvo.
- Atualização em tempo real: após enviar um novo alvo, o cliente pode reconhecê-lo sem atualização (precisa apenas de conexão).
Situações não ideais e resposta
| Fenômeno | Causa | Percepção do usuário | Solução |
|---|---|---|---|
| Latência alta | Rede ruim, upload lento da imagem | É preciso esperar alguns segundos para ver o resultado | Exibir avisos adequados no aplicativo |
| Falha no reconhecimento | Imagem borrada, alvo não enviado para a nuvem | O conteúdo virtual não aparece | Verificar o status da biblioteca CRS e orientar o usuário a estabilizar o dispositivo |
| Conflito de alvos | Muitas imagens semelhantes na biblioteca | O alvo errado é reconhecido | Otimizar a imagem-alvo para aumentar a diferenciação, ou gerenciar imagens semelhantes em bibliotecas separadas |
Método de validação dos resultados esperados
- Fase de desenvolvimento: envie alvos de teste no console do EasyAR CRS, valide primeiro o fluxo de reconhecimento com o exemplo HelloARCRS e familiarize-se com a lógica do aplicativo, depois integre-o ao seu próprio app.
- Fase de testes: use seu próprio aplicativo para testar a taxa de sucesso do reconhecimento em várias condições, como rede fraca, atualização dinâmica de imagens-alvo e aumento do tamanho da biblioteca na nuvem.
Boas práticas
O Cloud Recognition expande a capacidade da biblioteca de alvos e a capacidade de atualização dinâmica por meio da computação na nuvem, mas sacrifica a capacidade offline e o rastreamento em tempo real. Os desenvolvedores devem escolher a solução conforme os requisitos do projeto (quantidade de alvos, frequência de atualização, ambiente de rede etc.): rastreamento local para cenários estáticos de pequena escala, Cloud Recognition para cenários dinâmicos de grande escala.
Ao usar o CRS, é recomendável desenvolver seguindo este fluxo:
- Fase de testes: use o modo de concorrência básica e envie poucos alvos para validar o fluxo.
- Antes do lançamento: avalie a concorrência esperada e entre em contato com o suporte técnico com antecedência para fazer upgrade para o modo de alta concorrência (leva 1 a 2 dias úteis).
- Operação: use a API regularmente para monitorar a saúde da biblioteca e garantir a estabilidade do serviço.
Importante
Aviso de pico sazonal de tráfego: se seu aplicativo puder enfrentar um aumento temporário de concorrência durante feriados, grandes eventos ou campanhas de marketing, entre em contato com o suporte técnico da EasyAR com pelo menos 3 dias úteis de antecedência para solicitar um upgrade de serviço, a fim de evitar restrições no uso do serviço de reconhecimento.
Além disso, se seu aplicativo precisar de uma biblioteca grande e também de rastreamento de imagens-alvo, você pode combinar o Cloud Recognition com o rastreamento local de imagens planas. Veja a seção Combinar com rastreamento local de imagens planas para mais detalhes.