CN105187542B - 一种设备高密度场景的细分化流式加载方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种设备高密度场景的细分化流式加载方法，其特征在于，包括以下步骤：1)对高密度场景图片进行拆分得到多个细化高密度场景图片，并依次对所有的细化高密度场景图片命名；2)根据细化高密度场景图片建立细化图片模型，并根据细化图片模型和命名在服务器端建立索引目录；3)采用多级树集合分裂算法将细化图片模型转化为多条渐进码流；4)在建立客户端与服务器端通信后，根据用户在客户端的请求场景所在范围信息和渐进码流数据，将对应的索引目录反馈给客户端；5)客户端依据网络文件协议，将接收到的索引目录挂载至本地目录，并根据客户需求获取高密度场景数据。与现有技术相比，本发明具有精度高、实用性好等优点。

Description

一种设备高密度场景的细分化流式加载方法

技术领域

本发明涉及加载技术，尤其是涉及一种设备高密度场景的细分化流式加载方法。

背景技术

随着三维技术的应用越来越广泛，大规模三维场景在模拟仿真、三维游戏、三维地形、三维电力设备等领域的应用都在不断拓展和日益深化。我国电力企业也开始通过信息化技术来提升我国电网运用能力，而智能化电网、三维电网系统等应运而生，使得三维可视化技术在电力设备的应用也在日益凸显。近些年的发展，虽然都取得了一定的成效，但是同时也面临一些新的问题：电网设备种类多，型号复杂，这就要求使用更加精细、准确的手段进行高密度场景的搭建，其数据量必然是非常巨大的，无疑对承载高密度场景的软硬件的存储能力和计算能力提出更高的要求，进而对基于设备的高密度场景的实时交互加载产生巨大的影响。因此，基于设备高密度场景数据量与有限网络宽带之间的矛盾使得高密度场景数据的组织和网络传输加载技术成为基于设备实时交互技术的难点之一。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种设备高密度场景的细分化流式加载方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种设备高密度场景的细分化流式加载方法，包括以下步骤：

1)对高密度场景图片进行拆分得到多个细化高密度场景图片，并依次对所有的细化高密度场景图片命名；

2)根据细化高密度场景图片建立细化图片模型，并根据细化图片模型和命名在服务器端建立索引目录；

3)采用多级树集合分裂算法将细化图片模型转化为多条渐进码流；

4)在建立客户端与服务器端通信后，根据用户在客户端的请求场景所在范围信息和渐进码流数据，将对应的索引目录反馈给客户端；

5)客户端依据网络文件协议，将接收到的索引目录挂载至本地目录，并根据客户需求获取高密度场景数据。

所述的步骤5)中，所述的客户端根据用户需求改变挂载的索引目录，并刷新显示对应的场景模型。

所述的步骤5)中，所述的客户端首次采用渐进方式获取高密度场景数据时，同时将高密度场景数据存入本地存储器和缓存中。

所述的步骤2)中，服务器端采用哈希表建立索引目录。

所述的步骤5)中，客户端采用流式加载将接收到的索引目录挂载至本地目录，并采用渐进方式根据客户需求获取高密度场景数据。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

本发明先将高密度场景图片细分后分别建立图片模型和索引目录，在客户端有限内存和有限带宽的情况下，采用流式加载将接收到的索引目录挂载至本地目录，并采用渐进方式根据客户需求获取高密度场景数据，并刷新显示，有效的解决了基于设备高密度场景数据量与有限网络宽带之间的矛盾，并且细分后减小了高密度场景的模型粒度，有利于系统的发布，同时相比于整体加载，在保证模型精度的同时还能满足保证模型外观、坐标位置不变。

附图说明

图1为本发明的方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

实施例：

如图1所示，一种设备高密度场景的细分化流式加载方法，包括以下步骤：

1)对高密度场景图片进行拆分得到多个细化高密度场景图片，并依次对所有的细化高密度场景图片命名；

2)根据细化高密度场景图片建立细化图片模型，并根据细化图片模型和命名在服务器端采用哈希表建立索引目录；

3)采用多级树集合分裂算法将细化图片模型转化为多条渐进码流；

4)在建立客户端与服务器端通信后，根据用户在客户端的请求场景所在范围信息和渐进码流数据，将对应的索引目录反馈给客户端；

5)客户端依据网络文件协议，客户端采用流式加载将接收到的索引目录挂载至本地目录，并采用渐进方式根据客户需求获取高密度场景数据，客户端根据用户需求改变挂载的索引目录，并刷新显示对应的场景模型。

客户端首次采用渐进方式获取高密度场景数据时，同时将高密度场景数据存入本地存储器和缓存中。

本发明通过利用高密度场景的数据特点，根据高密度场景对象的拆分和命名规范，组成独立的模型，然后对每个拆分的模型数据进行基于小波变换的多级数集合分裂编码算法将其组成多条渐进码流在远程服务端进行存储，用户在客户端点击某块场景时，向服务器端请求相应的渐进码流数据，经网络文件系统协议在客户端来执行加载对应的场景模型。

Claims (4)

1.一种设备高密度场景的细分化流式加载方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)对高密度场景图片进行拆分得到多个细化高密度场景图片，并依次对所有的细化高密度场景图片命名；

2)根据细化高密度场景图片建立细化图片模型，并根据细化图片模型和命名在服务器端建立索引目录；

3)采用多级树集合分裂算法将细化图片模型转化为多条渐进码流；

4)在建立客户端与服务器端通信后，根据用户在客户端的请求场景所在范围信息和渐进码流数据，将对应的索引目录反馈给客户端；

5)客户端依据网络文件协议，将接收到的索引目录挂载至本地目录，并根据客户需求获取高密度场景数据，客户端采用流式加载将接收到的索引目录挂载至本地目录，并采用渐进方式根据客户需求获取高密度场景数据。

2.根据权利要求1所述的一种设备高密度场景的细分化流式加载方法，其特征在于，所述的步骤5)中，所述的客户端根据用户需求改变挂载的索引目录，并刷新显示对应的场景模型。

3.根据权利要求1所述的一种设备高密度场景的细分化流式加载方法，其特征在于，所述的步骤5)中，所述的客户端首次采用渐进方式获取高密度场景数据时，同时将高密度场景数据存入本地存储器和缓存中。

4.根据权利要求1所述的一种设备高密度场景的细分化流式加载方法，其特征在于，所述的步骤2)中，服务器端采用哈希表建立索引目录。