Mega 診斷數據收集

本指南旨在提供標準化的視覺效果異常數據收集指引。通過規範化的數據採集與反饋，幫助開發者準確描述問題，並協助 EasyAR 技術團隊高效定位、復現並解決視覺定位相關的技術故障。

內容簡介

在整合 EasyAR Mega 定位服務的過程中，準確的數據收集是問題診斷的核心前提。本指南涵蓋以下關鍵環節：

問題識別：對常見異常現象進行分類與初步評估。
截屏錄屏規範：針對不同設備平台的視覺取證方法。
運行數據採集：各平台運行時環境數據的提取與導出。
信息反饋標準：確保技術團隊可復現問題所需的「最小信息集」。

異常現象分類與初判

在反饋問題前，請先對照以下分類明確異常現象：

常見異常表現

完全無法定位：無法識別場景，狀態持續顯示為 "NotFound"。
定位精度偏差：定位成功但精度不足，存在明顯的空間偏移。
定位不穩定：畫面出現抖動、漂移，或頻繁丟失跟蹤。
區域性異常：特定區域或特定點位的定位效果不佳。
設備兼容性差異：在某些特定機型上表現較差。

可能原因推測

場景相關：內容擺放位置偏移、建圖質量不高、環境光照或特徵點（如大面積白牆）稀疏、存在相似點位干擾。
技術環境：網絡抖動、服務欠費、QPS 超限、SDK 版本兼容性、API 調用邏輯錯誤。
硬件權限：設備傳感器（IMU）不支援運動跟蹤、相機或存儲權限未開啓。

規範化反饋流程

為提高排查效率，我們強烈建議您提交包含以下三部分內容的完整反饋包：

基礎信息清單（最小信息集）

資源標識：賬號信息、Mega AppId、Block Id。
版本信息：EasyAR Sense SDK 版本或小程序插件版本。
問題詳述：異常現象的詳細描述及其觸發條件。
環境參數：設備型號、OS 版本、微信版本、當前網絡環境（4G/5G/WiFi）。

視覺證據（視頻與截圖）

復現過程錄屏：完整記錄從啓動到異常發生的定位過程。
關鍵幀截圖：捕捉異常發生瞬間的畫面快照。
多角度記錄：提供不同位置、不同光照條件下的視覺參考。

運行時數據（核心排查依據）

EIF 數據：基於 EasyAR Sense 的運行時記錄，支援在 PC 端回放分析。
Dump 數據：微信小程序特有的運行狀態快照。
應用日誌：App 運行日誌（Logcat/Console）及錯誤堆棧。

提示

進一步閲讀：如何清晰地傳達問題詳細介紹

運行環境與收集方法分類

數據收集方法依運行設備與平台而異，請根據您的實際環境選擇相應的指引。

設備分類說明

移動設備：智能手機（iOS/Android）。
頭顯設備：
- OST（Optical See-Through）：光學透視（如 XREAL、Rokid）。
- VST（Video See-Through）：視頻透視（如 Apple Vision Pro、PICO）

截屏與錄屏指引

平台類型	參考指南
手機 / 微信小程序	手機截屏錄屏與導出
OST 頭顯	OST 錄屏與導出
VST 頭顯	VST 錄屏與導出

運行時數據收集（EIF/Dump）

場景類型	收集方案
EasyAR Sense 原生應用	手機 App EIF 錄制 / 頭顯 EIF 錄制
微信小程序	小程序 Dump 數據錄制與導出
快速收集工具	Mega Toolbox 錄制 EIF / Toolbox 錄制 Dump

自動收集功能（即將推出）

我們即將升級支援自動收集和反饋的功能，提供更便捷的數據提交方式：

後台錄制：按需啓動後台收集所需數據集
自動上傳：自動打包並上傳至 EasyAR 技術團隊
按需捕獲：自助實時捕捉異常狀態
進度跟蹤：分類並持續跟蹤

操作指引導航匯總

根據您的設備平台需求，直接跳轉至詳細操作指南：

類型	錄屏截屏收集指南	運行時數據收集指南
手機應用	手機截屏錄屏與導出	手機應用 EIF 錄制、Mega Toolbox 錄制 EIF、EIF 數據導出說明
OST 頭顯	OST 錄屏與導出	頭顯設備 EIF 錄制與導出
VST 頭顯	VST 錄屏與導出	頭顯設備 EIF 錄制與導出
微信小程序	手機截屏錄屏與導出	微信小程序 Dump 錄制與導出、微信小程序 Toolbox 錄制 Dump

最佳實踐建議

預研流程：在項目上線前，建議團隊成員熟悉數據收集流程。
先行自檢：反饋前確認是否排除了技術環境問題、內容擺放問題、或者設備權限等問題。
數據完整性：規範化收集完整的數據：反饋最小信息集，視覺異常視頻和截圖，運行時數據。
及時溝通：提交完整數據後，請保持與 EasyAR 技術團隊的溝通。

技術支援渠道

幫助文檔：查閲 Mega 文檔或者故障排查。
技術支援：立即諮詢或發送郵件至 support@sightp.com。

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