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Monthly Archives: 八月 2019

拯救路痴!Google AR 實景導航全面引進 Android 和 iOS 裝置

近日,Google在其官方部落格宣布,將於本週起向支援 ARCore 和 ARKit 的 Android 和 iOS 裝置推出 Google Maps AR 導航功能:Live View(beta 版)。

據悉,Google 在 2018 年 I/O 大會上就曾發表該功能,並於今年 2 月開始在 Local Guides 使用者中進行測試,後來在今年 5 月又登陸 Pixel 手機。

與傳統的 GPS 定位不同,Live View 採用一種視覺定位系統,其原理是使用者在 GPS 定位手機大致位置後,可以透過鏡頭掃描周圍環境,接著會將掃描到的視覺圖像與 Google 街景數據交叉對比,以達到更精確的定位。

除了定位更準確外,視覺定位的好處還包括,AR 疊加在真實環境上的路線指示,可讓使用者更容易看清楚路線和方向,同時螢幕上也會顯示傳統的 2D 地圖,再次確保使用者不會走錯路。

據了解,Live View 功能之前僅適用於已註冊 Google 地圖測試版、且在 Google 本地指南計畫中為 5 級或以上等級的使用者,以及 Pixel 3a、Pixel 3a XL 和較舊的 Pixel 智慧手機的使用者。

不過,此次針對 iOS 和 Android 推出後,預示著它將成為 Google 地圖固定功能之一;同時,考慮到 Live View 基於街景的地圖數據,因此目前對室內導航的支援較少。

 從「Project Tango」到 ARCore

值得一提的是,Google 很早之前就涉獵了智慧手機 AR 領域,可以說是智慧手機 AR 的嘗鮮者。在蘋果推出 ARKit 之前,Google 先進技術和計畫團隊(註:Google’s Advanced Technology and Projects group,簡稱 ATAP)曾於 2014 年 2 月發表一個名為「Project Tango」的新計畫,以電腦視覺技術為智慧手機添加運動追蹤、3D 感知功能。

不僅如此,Google 還為其打造了一款手機原型機。Tango 計畫負責人 Johnny Lee 曾表示,這個手機配置了一些能繪製完整 3D 的硬體和軟體,可以精確描繪關於周圍環境的 3D 地圖。其中的感測器速度可以快到即時更新周圍的地理位置,並將這些數據迅速轉換成 3D 模型。

不過,Google 並沒有把 Tango 的技術授權給任何第三方,想使用 Tango 只能去購買 Google 官方支援的幾款硬體。而當時,這些手機裝置也沒有引起市場太大的關注。之後,隨著 ARCore 的推出,以及 Tango 自身的局限性,2017 年 12 月,Google 停止了 Tango 計畫。

ARCore 是 Google 在 2017 年 8 月份正式推出的擴增實境(AR)軟體開發工具包,它利用雲端軟體和裝置硬體的進步,將數位對象放到現實世界中,給開發者提供了一個開發 AR App 的平台。不過,值得注意的是,ARCore 是在蘋果推出 ARKit 之後推出的。

基於 ARCore ,目前 Google 已開發了多款手機應用軟體,除了前面提到的 Google 地圖 Live View 功能,還包括藉助 Pixel 相機中的 Playground 模式、藉助「YouTube Stories」以及 ARCore 全新的臉部增強( Augmented Faces)API 等。

從「Project Tango」到 ARCore,Google 在智慧手機 AR 技術應用的路上已經走了 5 年,儘管開始得早,中間卻被蘋果的 ARKit 後來居上。儘管 Google 在手機 AR「起了個大早趕了個晚集」,但 Google 還是有在改進的,基於其對手機 AR 的重視,ARCore 及其衍生的 AR 應用的發展未來可期。

 

原文網址 :  https://bit.ly/2Z1sZWC

AWS更新行動與網頁App開發框架Amplify,降低為App加入機器學習功能門檻

Amplify Framework新增預測類別,開發者現可在應用程式中,快速加入AWS機器學習服務

 

AWS更新其行動裝置與網頁應用程式開發框架Amplify Framework,加入新的預測類別,讓開發者能夠簡單地在應用程式中加入機器學習功能。Amplify Framework提供了一系列易用的JavaScript函式庫、使用者介面元件以及CLI工具,讓開發者能夠配置行動後端,並建置iOS、Android、網頁和React Native應用程式

函式庫讓開發者只需要撰寫幾行程式碼,就能將應用程式連接至不同的雲端服務,而開箱即用的使用者介面元件,讓開發者能夠簡單地設定主題顏色與字體等外觀,加速應用程式開發。同時Amplify Framework也擁有強大的工具鍊,讓開發者可以用來創建並維護無伺服器後端。

而現在AWS為Amplify Framework加入了預測類別,開發者可以簡單地為行動或是網頁應用程式整合AWS雲端服務,增加人工智慧與機器學習功能。像是使用Amazon Rekognition辨識圖片中的文字、實體以及標籤,或是使用Amazon Textract服務,辨識出檔案中的文字和表格的欄位內容。

整合Amazon Polly或是Amazon Transcribe服務,可以讓開發者在應用程式中加入人聲讀唸文字,或是將語音轉錄成文字的功能,也能以Amazon Translate將文字轉換成不同的語言。另外,還能使用自然語言處理服務Amazon Comprehend,分析非結構化文句內含的意義。

AWS提供了Amplify Framework使用說明,開發者也能在GitHub回饋意見。

原文網址 : https://bit.ly/2yCOF0q