Try MAXST AR Fusion Tracker Now ✨
List
Object Tracker 인식할 때.
Posted Date: 2020-02-10 7:40     Edited Date: 2020-02-13 8:51     Writer: junho.jang

Please provide your development details as below;

1. SDK Version: 5.0
2. Development Environment: Unity-Android
3. Tracker/Scanner: Object
4. License Type(Free / Pro-One Time Fee / Pro-Subscription / Enterprise):
5. Target Device(Optional):

We can assist better if you attach screenshots of issues.

 

Visual SLAM으로 오브젝트를 인식 시킬 때, 정면을 기점으로 360도 인식을 시키는데요(바닥 제외)

그렇게 해서 뽑은 3dmap파일을 이용하여 샘플 프로젝트로 테스트를 해보면

Visual SLAM에서 정면 부터 인식을 시켰기 때문에, 

다른 각도에서 오브젝트를 캠으로 비추면 인식이 안되고 정면에서 비추었을 때만 인식이 되고 있습니다.

물론 인식 이후에는 캠으로 360도 돌리며 확인이 되지만...

첫 인식은 Visual SLAM에서 첫 인식시킨 각도에서만 인식을 하는건가요?

Posted Date: 2020-02-10 8:00     Edited Date: 2020-02-10 8:00     Writer: bhlee

아니요 그렇지 않습니다. 

3d map을 생성할 때 학습된 면에 대해서는 모두 인식이 가능하며,

정면에 대해 학습이 많이 되었고 인식률이 충분히 높기 때문에 정면에 대해서만 인식하는 것처럼 보였을 것입니다. 

참고로 웹캠을 연결하여 유니티 에디터에서 실행을 한다면 인식률이 핸드폰보다 다소 낮습니다.

갤럭시 폰에 빌드해서 결과를 확인해보시면 다른 각도에서도 인식이 잘 되는 것을 확인하실 수 있습니다.

감사합니다. 

 

Leo

Maxst Support Team

Posted Date: 2020-02-11 5:52     Edited Date: 2020-02-11 5:53     Writer: junho.jang

갤럭시탭s6에 넣어서 테스트를 해보았지만, 다른 각도는 아얘 인식이 안되고

정면에서조차 인식 안될때가 많습니다.

오브젝트 트래커 인식을 방해하는 요소들, 인식률을 높이기 위한 방법들을 알려주시겠어요?

하나하나 다시 한번 체크해보겠습니다.

또한, Visual SLAM에서 바운더리의 크기를 최대한 오브젝트의 크기에 맞추고, 바닥 제외 360도 바운더리의 칸을 모두 채운다면

Visual SLAM으로 인식률을 높일 수 있는 방법은 더 이상 없는 건가요?

Posted Date: 2020-02-11 6:25     Edited Date: 2020-02-11 6:25     Writer: bhlee

오브젝트가 많은 특징점 없이 밋밋할 경우에 인식이 잘 안될 수 있습니다. 

Visual SLAM에서 바운더리의 크기는 최대한 오브젝트의 크기에 맞춰서 설정하시는게 인식에 도움이 됩니다. 

맵을 저장할 때 바운더리 이외의 특징점들은 인식에 도움이 되지 않는 외부환경으로 간주하여 제거하기 때문입니다. 

굳이 360도 바운더리의 칸을 모두 채울 필요는 없습니다. 인식하려는 각도의 바운더리만 집중적으로 학습하는 것이 좋습니다.

인식이 잘 되지 않는다면 어떤 물체를 인식하려는 것인지 사진을 찍어서 보여주시면 인식하기 좋은 물체인지 아닌지 조언을 드리겠습니다.

감사합니다.

 

Leo

Maxst Support Team

Posted Date: 2020-02-11 6:43     Edited Date: 2020-02-11 6:43     Writer: junho.jang

위 사진에 나와 있는 물체를 Visual SLAM에서 설정해주었습니다.

 

퓨전 트래커가 추적 기능이 더 좋다고 하는데, 인식률도 더 좋은가요?

Posted Date: 2020-02-11 7:08     Edited Date: 2020-02-11 7:08     Writer: bhlee

퓨전 트래커는 초기 인식은 MAXST SDK에서 하는 것이며, 인식률은 기존의 트래커와 같습니다. 

다만 인식 후 물체의 위치를 지속적으로 트래킹하는 과정에서 AR Core/AR Kit의 트래킹을 빌려

3D 환경의 실시간 학습을 통해 타겟이 RGB 카메라 화면에서 사라지더라도 지속적인 추적이 가능합니다. 

올려주신 물체를 보니 작년에도 질문을 주셨던 분이네요. 

해당 물체는 특징점이 많이 없고, 추적이 어려운 물체로 보이긴 합니다. 

인식을 원하시는 각도에서 집중적으로 학습을 하는 것이 조금 더 인식에 용이할 것 같습니다. 

감사합니다.

 

Leo

Maxst Support Team

Posted Date: 2020-02-11 7:22     Edited Date: 2020-02-11 7:22     Writer: junho.jang

인식을 원하는 각도에서 집중적으로 한다는 것이...

바운더리에서 원하는 부위의 칸을 채우는 것 말고 뭐가 있나요?

Posted Date: 2020-02-11 7:28     Edited Date: 2020-02-11 7:28     Writer: bhlee

단순히 칸을 채우는 것 이외에 해당 각도를 약간씩 카메라 위치/각도를 달리하며

학습을 해 주시면 현재 각도에서 추출되지 않던 특징점도 약간의 위치나/각도가 바뀐 지점에서는 새롭게 생성되고 학습됩니다. 

Visual SLAM Tool 가이드를 참조해 보시기 바랍니다. 

https://developer.maxst.com/MD/doc/5_0_x/vslam

https://www.youtube.com/watch?v=ALRVDH_DkMs

감사합니다.

 

Leo

Maxst Support Team

Posted Date: 2020-02-11 9:28     Edited Date: 2020-02-11 9:28     Writer: junho.jang

Visual SLAM Tool을 이용해 여러번의 테스트를 해봤습니다.

1. 정면 가까이서 바운딩 박스의 칸을 채우고, 조금 뒤에서 대기.

2. 정면 옆칸을 조금 멀리서 바운딩 박스의 칸을 채우고, 가까이 가서 대기.

finish 버튼 누른 후 바운딩 박스가 뜨는지 테스트 해봤습니다.

1의 경우는 가까이 가면 인식, 멀어지면 인식 못함.

2의 경우는 멀어지면 인식, 가까이 가면 인식 못함.

이런식으로 바운딩 박스의 칸을 채울 때의 위치에 따라 추후에도 해당 물체를 인식하게 됩니다.

위에 답변 주신 것과는 결과가 다르게 나왔습니다.

영상을 보면 멀어져서 바운딩 박스의 칸을 채우는건 마지막 한번입니다.

멀어졌을 때의 특징점을 한번만 잡아주면 된다는 건데...맞나요?

Posted Date: 2020-02-13 8:51     Edited Date: 2020-02-13 8:51     Writer: admin

멀어졌을때의 특징점을 한번만 잡아준다는 뜻은 아닙니다. 

Visual SLAM Tool을 통해 3dmap을 생성한 후 Object Tracker에 3dmap을 로드해보면

여러 관점에서의 Key Frame이 생성됩니다. 

생성된 키프레임들을 통하여 물체에 대해 인식을 하는 것이므로 먼 거리에서 인식을 하고 싶으시면

먼 거리에서도 여러 각도로 학습을 하여 여러 키프레임이 생성될 수 있도록 충분히 학습을 해주셔야 합니다. 

 

Leo

Maxst Support Team