[发明专利]有损网络中大规模三维数据实时传输方法无效
申请号: | 201010215570.4 | 申请日: | 2010-06-29 |
公开(公告)号: | CN101883109A | 公开(公告)日: | 2010-11-10 |
发明(设计)人: | 余小清;石成林;张开翼;杨晓东;万旺根 | 申请(专利权)人: | 上海大学 |
主分类号: | H04L29/06 | 分类号: | H04L29/06;H04L12/56 |
代理公司: | 上海上大专利事务所(普通合伙) 31205 | 代理人: | 何文欣 |
地址: | 200444*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 有损 网络 大规模 三维 数据 实时 传输 方法 | ||
技术领域
本发明涉及网络通信和数据传输领域,主要是用于有损网络中的一种大规模三维数据的实时传输方法。
背景技术
网络上三维数据的应用越来越广泛,而三维场景的数据量一般非常庞大,而现在的网络传输速度和客户端计算机运算能力都有限,网络用户浏览三维数据时会感受到极大的延迟,极大地限制了三维场景远程可视化的应用。本发明较好地兼顾了三维数据显示质量和实时性两方面的性能需求,尽可能化解两者之间的矛盾,因此具有广泛的应用价值。
现在常见的三维数据网络传输方法是全部数据采用TCP信道来传输,这些方法的传输效率很低,在浏览大规模三维数据时,实时性很差,极大地限制了三维数据在网络上的应用。
发明内容
本发明的目的在于提供一种有损网络中大规模三维数据实时传输方法,解决以上提到的各种缺陷,开发出一种能适应常见三维数据压缩格式的传输方法。它能够在有损网络条件下,根据网络传输条件实时调整传输方法,使得在当前条件下能够得到的三维模型是在视觉上最佳的。
本发明有损网络中大规模三维数据实时传输方法解决其技术问题所采用的技术方案:首先将三维压缩数据根据其数据特性分块,使得每一块数据可以独立传输和显示,然后客户端实时计算需要的三维数据分块并向服务器端发送请求,服务器根据请求和当时的网络条件,向客户端发送相应的数据,客户端通过综合考虑网络状况、服务器负载和用户要求,动态地选择传输策略。
本发明有损网络中大规模三维数据实时传输方法解决其技术问题所采用的技术方案还可以进一步完善,以提高系统的整体性能。该方法具体包括如下步骤:
1)、第一步.对三维地形数据进行预处理,包括对三维地形数据的分块、压缩和编码;
2)、第二步.通过综合考虑客户端的显示器分辨率、模型精度、3D显示卡、处理器以及内存大小等因素,计算出客户端图形显示质量需求参数Ihardware,将该参数传输到发送方,给本发明中提到的最小数据集选择算法使用,以选择最小数据量的数据流来传输;
3)、第三步.对网络传输速度以及丢包率等因素的监控,主要包括基于TCP的网络带宽监测、不可到信道网络带宽估计以及不可靠信道丢包率估计;
4)、第四步.通过对模型压缩数据的处理、网络状况和用户硬件环境的监测,根据最小数据集选择算法计算出数据流最小集Sideal,这样就可以为用户的数据请求选择相应的数据集并传输,满足用户的图形质量需求和实时性;5)、第五步.通过动态混合传输策略来调整有损网络特性和动态传输特性,从而根据网络状况实时选取传输策略,使得传输时产生的总耗费最小。
本发明有损网络中大规模三维数据实时传输方法有益的效果是:系统能够适应各种网络带宽条件,在网络状况好的时候,客户端能够看到较精细的模型;当网络条件差的时候,为了保证客户端看到三维数据的实时性,只显示分辨率较低的数据。总之,在各种网络条件下,本发明都能够很好地平衡三维数据显示质量和实时性,使得用户能够得到最好的视觉效果。
附图说明
图1是本发明有损网络中大规模三维数据实时传输方法的系统总体框图。
图2是本发明有损网络中大规模三维数据实时传输方法的一个实施例结构图。
图3是本发明有损网络中大规模三维数据各传输算法传输的数据分组与其总耗费关系图。
具体实施方式
下面结合附图和一个优选实施例对本发明有损网络中大规模三维数据实时传输方法作进一步介绍:本有损网络中大规模三维数据实时传输方法的方法共分五步。
第一步:三维地形数据的分块、压缩和编码
这部分在服务器端完成,如图1中的压缩数据流模块以及图2中的服务器端各分块多分辨率压缩数据流模块所示,主要是对三维地形数据进行预处理,详细步骤如下:
1)、三维地形数据分块
A)、将原始地形数据分为L×K块数据,每块数据网格大小是(2n+1),相邻两块地形数据之间共用一条边,保证数据绘制的连续性。
B)、如果分块地形大小不满足(2n+1),可通过将原始地形内插为(L×2n+1)×(K×2n+1),本发明中采用33×33的地形分块策略。
2)、对分块独立压缩
A)、对数据进行预处理,包括数据单位转换以及高程平移。
B)、高程值变换成整数存储,采用整数小波变换进行数据去相关。
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