與平面圖像追蹤的混合使用

圖像雲辨識還可與平面圖像追蹤結合使用，實現「辨識+持續追蹤」的混合模式。本篇將介紹如何使用，並分析其優勢與適用場景。

工作流程

混合模式的核心是雲端辨識與本地追蹤的無縫銜接，流程如下：

雲端辨識階段

1. 發送請求：裝置鏡頭擷取當前畫面，並將圖像上傳至 CRS 伺服器。
2. 雲端匹配：CRS 在目標庫中檢索，回傳匹配目標的 ID 以及圖像資料（Base64 編碼）。
3. 結果接收：用戶端收到辨識結果，觸發後續處理邏輯。

本地追蹤階段

1. 圖像解碼：用戶端將 Base64 資料解碼為圖像，並據此在本地生成一個 ImageTarget 實例。
2. 初始化追蹤：初始化 ImageTracker 並調用 loadTarget 方法，啟動平面圖像追蹤。
3. 持續追蹤：裝置本地計算 6DoF 位姿，虛擬內容即時跟隨圖像移動。

混合使用的優勢

相比單獨使用雲辨識，混合使用的模式在以下方面表現更優：

• 減少誤辨識機率
  單獨使用雲辨識時，若目標庫中有相似圖像，可能回傳錯誤目標。借助本地圖像追蹤後，本地追蹤會持續驗證圖像特徵。若圖像實際內容與辨識結果不匹配，追蹤會快速丟失，觸發重新辨識。因此混合使用可極大地降低雲辨識的誤辨識率。

• 支援持續追蹤與互動
  單獨使用雲辨識只能回傳目標的 ID，無法支援旋轉、縮放等持續互動。在混合模式下，辨識後立即切換至本地追蹤，支援 6DoF 即時位姿更新。使用者可移動裝置或圖像，虛擬內容始終跟隨，適合 AR 遊戲、產品展示等場景。

• 降低雲端負載
  頻繁調用雲辨識（如每秒1次）會增加伺服器壓力和延遲。在混合模式下，辨識成功後，後續追蹤由裝置本地完成，無需持續上傳圖像。僅在追蹤丟失時重新觸發雲辨識，可大幅度減少雲端請求量，降低用戶端的網路流量消耗。

• 弱網環境適應性
  單獨使用雲辨識在網路不穩定時容易超時或失敗。在混合模式下，一旦辨識成功後，即使網路斷開，本地追蹤仍可繼續工作。可結合本地目標庫，為應用在網路恢復前提供降級體驗。

最佳實踐

選擇是否使用雲辨識、平面圖像追蹤或混合模式時，可根據以下維度評估：

如何選擇功能

應用特點	推薦方案	理由
目標數量 < 100個	平面圖像追蹤	本地記憶體充足，無需網路依賴
無網路或網路不穩定	平面圖像追蹤	避免辨識失敗，確保離線可用
目標需即時更新	雲辨識	上傳後立即生效，適合動態內容
裝置效能有限	雲辨識	嵌入式裝置或有極端功耗要求
無持續追蹤需求	雲辨識	如一次性掃描辨識，無需追蹤

何時選擇混合模式

• 目標數量大（>100個）：雲端儲存無限，本地僅載入當前目標，節省記憶體。
• 需要持續互動：如 AR 教育（辨識教材後旋轉 3D 模型）、AR 行銷（辨識產品後查看 3D 演示）。
• 誤辨識敏感：如醫療、工業場景，需確保辨識準確性。
• 弱網環境需降級：辨識成功後，網路斷開仍可繼續追蹤。

總結與擴展

雲辨識與平面圖像追蹤的混合模式結合了雲端的大容量和本地的持續追蹤能力，特別適合需要高準確性和互動性的複雜場景。開發者應根據目標數量、更新頻率、網路環境和互動需求，靈活選擇單獨功能或混合模式。