AR技术曾经被广泛应用于营销、教育、游戏、展览等场景。通过2D图像跟踪技术和3D物体跟踪技术，用户只需应用一台手机进行拍摄，即可实现海报、卡牌等立体物体以及文物、手办等平面物体的AR成果。只管近年来2D图像跟踪和3D物体跟踪算法曾经获得了很大的提高，但受限于环境等因素影响，成果依然有很大晋升空间，是目前AR开发者的研发难点。
HMS Core AR Engine提供了2D图像和3D物体的端云协同跟踪技术，让开发者更简略便捷地开发AR类利用，让用户领有更丰盛的AR交互体验。
2D图像跟踪技术
端云协同2D图像实时跟踪技术已率先利用于Bilibili会员购，购物者在选购时可能浏览商品的AR特效，多角度、近距离地与IP衍生商品实现互动，从而取得全新的AR购物体验。据会员购后盾数据统计，具备AR特效的商品销量更好，AR流动参与率是一般游戏参与率的2倍左右，助力会员购平台支出晋升。
图1. Bilibili会员购效果图
传统的纯端侧2D图像跟踪计划，如果开发者要让新的图片反对AR特效就必须更新利用版本，有较高的版本保护老本，而且随着反对AR个性图片的减少，利用的体积也会一直增大。为此，AR Engine采纳端云协同的架构解决该问题，开发者仅需将图片上传到云端即可疾速公布新图片的AR特效，端侧利用版本无需更新，利用体积也不会因而而减少。
图2. 端云协同2D图像跟踪技术原理图
端云协同2D图像跟踪技术次要涵盖了：
云侧图像特征提取模块
云侧向量检索引擎
端侧视觉跟踪模块
在晋升云端服务的响应速度方面，端云协同2D图像跟踪技术利用硬件平台减速，开发了软硬协同的高性能向量检索引擎，实现海量特色下的毫秒级检索响应。
3D物体跟踪技术
在文物介绍、商品展现、AR教育等场景，AR Engine还提供了端云协同3D物体实时跟踪技术。该技术可能实现3D物体全息式信息展现成果
图3. 端云协同3D物体实时跟踪技术效果图
现实生活中，会存在不同纹理材质的3D物体，例如雕塑类的纯色弱纹理材质，或者金属器皿类的反光景象，3D物体也会受光线变动导致外表呈现暗影，这些场景都对3D物体跟踪带来很大的挑战。为了实现在各种场景下均能疾速精确的进行辨认跟踪，AR Engine应用多个AI网络组合实现3D辨认定位性能，别离实现对象检测、位姿粗定位、位姿优化。
图4. 端云协同3D物体跟踪技术原理图
端云协同3D物体实时跟踪技术次要涵盖了：
云侧训练样本AI合成模块
云侧AI网络主动训练模块
云侧AI网络推理模块
端侧视觉跟踪模块
在对AI网络进行算法训练时，传统的训练样本人工标注形式，往往存在工作量大、开发周期长等问题。为此，AR Engine联合海量的离线数据和反抗生成策略，设计了训练样本的AI合成算法，可能免人工标注，仅依赖合成样本就能够实现简单场景下3D物体的精准辨认。
端云协同3D物体跟踪技术在文物介绍场景，已助力华为河图为莫高窟实现全息式文旅向导体验，帮忙游客随时探索洞窟的外部细节。
图5. 华为河图的莫高窟全息式文旅向导效果图
以上技术来自华为2012地方媒体技术院，通过AR Engine面向开发者凋谢，在广告营销、教育、文旅等场景为用户带来差异化的AR体验。
更多AR技术的信息，欢送收看5月27日19:00-20:00 HMS Core Discovery第15期直播，让咱们一起摸索HMS Core AR Engine是如何帮忙开发者们构筑平面世界，打造沉迷式营销的服务体验。
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