[发明专利]基于模型数据高度压缩的海量模型加载方法在审
| 申请号： | 201910963862.7 | 申请日： | 2019-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN110827367A | 公开（公告）日： | 2020-02-21 |
| 发明（设计）人： | 王旭 | 申请（专利权）人： | 紫光云（南京）数字技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T9/00 | 分类号： | G06T9/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市浦口区江浦街*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于模型数据高度压缩的海量模型加载方法，涉及数据加载技术领域。本发明包括将模型用3dmax打开并将模型转换成网格数据，将模型顶点数进行百分比的压缩；将压缩后的所述模型导出成obj数据模型；通过开源工具obj2gltf工具将obj数据模型转换成gltf数据模型；通过cesium提供的gltf‑pipeline工具将gltf数据模型做基于draco技术的模型压缩。本发明通过将gltf数据模型做基于draco技术的模型压缩；最后对采用三维模型加载，在不失真的情况下将模型做到最简，从而更好的满足网络带宽限制下的大数据量模型加载，相比draco压缩，更好的支持模型单体化与材质加载。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 模型 数据 高度 压缩 海量 加载 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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