Mega 诊断数据收集

本指南旨在提供标准化的视觉效果异常数据收集指引。通过规范化的数据采集与反馈，帮助开发者准确描述问题，并协助 EasyAR 技术团队高效定位、复现并解决视觉定位相关的技术故障。

内容简介

在集成 EasyAR Mega 定位服务的过程中，准确的数据收集是问题诊断的核心前提。本指南涵盖以下关键环节：

问题识别：对常见异常现象进行分类与初步评估。
截屏录屏规范：针对不同设备平台的视觉取证方法。
运行数据采集：各平台运行时环境数据的提取与导出。
信息反馈标准：确保技术团队可复现问题所需的“最小信息集”。

异常现象分类与初判

在反馈问题前，请先对照以下分类明确异常现象：

常见异常表现

完全无法定位：无法识别场景，状态持续显示为 "NotFound"。
定位精度偏差：定位成功但精度不足，存在明显的空间偏移。
定位不稳定：画面出现抖动、漂移，或频繁丢失跟踪。
区域性异常：特定区域或特定点位的定位效果不佳。
设备兼容性差异：在某些特定机型上表现较差。

可能原因推测

场景相关：内容摆放位置偏移、建图质量不高、环境光照或特征点（如大面积白墙）稀疏、存在相似点位干扰。
技术环境：网络抖动、服务欠费、QPS 超限、SDK 版本兼容性、API 调用逻辑错误。
硬件权限：设备传感器（IMU）不支持运动跟踪、相机或存储权限未开启。

规范化反馈流程

为了提高排查效率，我们强烈建议您提交包含以下三部分内容的完整反馈包：

基础信息清单（最小信息集）

资源标识：账号信息、Mega AppId、Block Id。
版本信息：EasyAR Sense SDK 版本或小程序插件版本。
问题详述：异常现象的详细描述及其触发条件。
环境参数：设备型号、OS 版本、微信版本、当前网络环境（4G/5G/WiFi）。

视觉证据（视频与截图）

复现过程录屏：完整记录从启动到异常发生的定位过程。
关键帧截图：捕捉异常发生瞬间的画面快照。
多角度记录：提供不同位置、不同光照条件下的视觉参考。

运行时数据（核心排查依据）

EIF 数据：基于 EasyAR Sense 的运行时记录，支持在 PC 端回放分析。
Dump 数据：微信小程序特有的运行状态快照。
应用日志：App 运行日志（Logcat/Console）及错误堆栈。

提示

进一步阅读：如何清晰地传达问题详细介绍

运行环境与收集方法分类

数据收集方法依运行设备与平台而异，请根据您的实际环境选择相应的指引。

设备分类说明

移动设备：智能手机（iOS/Android）。
头显设备：
- OST（Optical See-Through）：光学透视（如 XREAL、Rokid）。
- VST（Video See-Through）：视频透视（如 Apple Vision Pro、PICO）

截屏与录屏指引

平台类型	参考指南
手机 / 微信小程序	手机截屏录屏与导出
OST 头显	OST 录屏与导出
VST 头显	VST 录屏与导出

运行时数据收集（EIF/Dump）

场景类型	收集方案
EasyAR Sense 原生应用	手机 App EIF 录制 / 头显 EIF 录制
微信小程序	小程序 Dump 数据录制与导出
快速收集工具	Mega Toolbox 录制 EIF / Toolbox 录制 Dump

自动收集功能（即将推出）

我们即将升级支持自动收集和反馈的功能，提供更便捷的数据提交方式：

后台录制：按需启动后台收集所需数据集
自动上传：自动打包并上传至 EasyAR 技术团队
按需捕获：自助实时捕捉异常状态
进度跟踪：分类并持续跟踪

操作指引导航汇总

根据您的设备平台需求，直接跳转至详细操作指南：

类型	录屏截屏收集指南	运行时数据收集指南
手机应用	手机截屏录屏与导出	手机应用 EIF 录制、Mega Toolbox 录制 EIF、EIF 数据导出说明
OST 头显	OST 录屏与导出	头显设备 EIF 录制与导出
VST 头显	VST 录屏与导出	头显设备 EIF 录制与导出
微信小程序	手机截屏录屏与导出	微信小程序 Dump 录制与导出、微信小程序 Toolbox 录制 Dump

最佳实践建议

预研流程：在项目上线前，建议团队成员熟悉数据收集流程。
先行自检：反馈前确认是否排除了技术环境问题、内容摆放问题、或者设备权限等问题。
数据完整性：规范化收集完整的数据：反馈最小信息集，视觉异常视频和截图，运行时数据。
及时沟通：提交完整数据后，请保持与 EasyAR 技术团队的沟通。

技术支持渠道

帮助文档：查阅 Mega 文档或者故障排查。
技术支持：立即咨询或发送邮件至 support@sightp.com。

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