AR技术已广泛应用于营销、教育、游戏、会展等场景。通过2D图像追踪技术和3D物体追踪技术，用户只需使用手机拍摄，即可实现海报、卡片等平面物体以及文物、人物等三维物体的AR效果.尽管近年来2D图像追踪和3D物体追踪算法取得了长足进步，但受环境等因素影响，效果上仍有很大提升空间，是目前AR开发者的难点。HMSCoreAREngine为2D图像和3D物体提供端云协同追踪技术，让开发者更轻松便捷地开发AR应用，让用户拥有更丰富的AR交互体验。二维图像追踪技术端云协同二维图像实时追踪技术已率先应用于哔哩哔哩会员购买。购物者在购买时可以浏览商品的AR特效，与IP衍生商品多角度近距离互动，获得全新的AR购物体验。根据会员购买后台数据统计，带有AR特效的产品销量较好，AR活动参与率约为普通游戏的两倍，有助于增加会员购买平台的收入。图1哔哩哔哩会员购买效果图传统的纯端到端的二维图像跟踪方案，开发者如果想让新的图像支持AR特效，就必须更新应用版本，版本维护成本高，并且随着支持AR特征图像随着应用数量的增加，应用的大小也会不断增加。为此，AREngine采用端云协同架构来解决这一问题。开发者只需将图片上传至云端，即可快速发布新图片的AR特效。设备版本无需更新，应用量不会增加。图2端云协同二维图像跟踪技术示意图。端云协同二维图像跟踪技术主要包括：云端图像特征提取模块、云端向量检索引擎、端端视觉跟踪模块。在提升云服务响应速度方面，端云协同二维图像跟踪技术利用硬件平台加速，软硬件协同开发高性能矢量搜索引擎，实现海量特征下毫秒级搜索响应。3D物体追踪技术AREngine在文物介绍、产品展示、AR教育等场景下，还协同端云提供3D物体实时追踪技术。该技术可以实现3D物体的全息信息显示3D物体的反射现象也会受到光线变化的影响，从而在表面产生阴影。这些场景给3D目标跟踪带来了巨大的挑战。为了在各种场景下实现快速准确的识别和跟踪，AREngine利用多个AI网络组合完成3D识别和定位功能，分别完成物体检测、粗略姿态定位和姿态优化。图4端云协同3D目标跟踪技术示意图。端云协同3D物体实时跟踪技术主要包括：云端训练样本AI合成模块云端AI网络自动训练模块云端AI网络推理模块端侧视觉追踪模块在AI网络上进行算法训练时，传统的训练样本人工标注方法往往存在工作量大、开发周期长等问题。为此，AREngine结合海量离线数据和对抗生成策略，设计了针对训练样本的AI合成算法，可以避免人工标注，仅依靠合成样本实现复杂场景下3D物体的准确识别。端云协同3D物体追踪技术，帮助华为河图在文物介绍场景中为莫高窟提供了全息文化导览体验，帮助游客随时探索洞窟内部细节。图5华为河图莫高窟全息文旅导览效果图。以上技术来自华为2012年中央媒体技术研究所。通过AREngine向开发者开放，在广告营销、教育、文旅等场景为用户带来差异化。优化AR体验。更多AR技术资讯，敬请收看5月27日19:00-20:00HMSCoreDiscovery第15期直播，让我们一起探讨HMSCoreAREngine如何帮助开发者构建三维世界，打造沉浸式营销服务经验。欢迎访问华为开发者联盟官网-HMSCoreAREngine了解更多>>访问华为开发者联盟官网获取开发指导文档华为移动服务开源仓库地址：GitHub、Gitee关注我们，第一时间到了解HMSCore的最新技术资料~
