CN109389686A - 基于大数据与人工智能实现vr场景与物体的加载方法 - Google Patents

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杨卫
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
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    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
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Abstract

本发明公开了一种基于大数据与人工智能实现VR场景与物体的加载方法，通过掌握操作者的操作习惯依据普遍操作者的共同操作习惯结合个体操作者的差异操作习惯进行下一步操作流程或操作步骤预估后提前加载场景与物体的方法，解决了虚拟现实按需加载场景的问题，减少了图像的传输与加载数据量，提高了虚拟3D场景运行效率，减少冗余，特别在Web应用上、移动VR应用上更加重要，效果更明显。

Description

基于大数据与人工智能实现VR场景与物体的加载方法
技术领域
本发明涉及虚拟现实技术领域，特别是指一种基于大数据与人工智能实现VR场景与物体的加载方法。
背景技术
虚拟现实技术能够720度全景展现各虚拟场景，并能实现多感知交互式控制虚拟场景中三维物体，达到身处虚拟环景中的沉浸性体验感，现已经应用于文化娱乐、教育、科研、军事、医疗等多个领域。
全景深虚拟场景、三维物体或全景深视频数据量很大，若同时加载大量的全景深虚拟场景、三维物体或全景深视频，由于显示终端的计算速度及媒介传输速度的限制，可能会降低画面运行的流畅性，特别是基于WEB的移动终端，同时加载复杂的多场景与三维物体，会严重影响画面运行的流畅性和体验感。
发明内容
本发明提出一种基于大数据与人工智能实现VR场景与物体的加载方法，实现了依据普通操作者的共同操作习惯结合个体操作者的操作习惯提前进行操作过程与操作步骤预估，根据预估结果提前发出所需场景与物体的加载命令进行场景与物体的智能加载的方法。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于大数据与人工智能实现VR场景与物体的加载方法，包括以下步骤
(1)通过对若干操作者在虚拟现实具体应用中的操作相关指标进行记录与大数据分析，逐步掌握操作者的共同操作习惯及差异操作习惯；
(2)结合人工智能的深度学习方式逐步吸收掌握操作者的共同操作习惯及差异操作习惯；
(3)人工智能系统在VR场景或物体加载时依据操作者的共同操作习惯结合操作者的差异操作习惯提前进行过程与操作预估，根据预估结果提前发出所需VR场景或物体的加载命令进行智能加载。
进一步的，步骤(1)中操作相关指标包括但不限于操作喜好、操作方式、操作流程、操作步骤、表情动作和操控速度。
进一步的，所述VR场景与物体包括三维虚拟场景、全景深视频及三维虚拟物体。
进一步的，所述VR场景与物体包括必要加载VR场景与物体和选择性加载VR场景与物体。
进一步的，VR场景与物体加载包括常规加载方式和智能预估性加载两种方式，所述常规加载指在未进行智能预估性加载时，由客户端或服务器端按正常流程加载场景与物体的加载命令发布方式；智能预估性加载指在人工智能深度学习后依据普遍操作者的共同操作习惯结合个体操作者的操作习惯提前进行过程与操作预估，根据预估结果提前发出所需场景或物体的加载命令发布方式。
进一步的，步骤(3)中，设置若干差异操作习惯供操作者选择。
本发明的有益效果在于：实现了依据普通操作者的共同操作习惯结合个体操作者的操作习惯提前进行操作过程与操作步骤预估，根据预估结果提前发出所需场景与物体的加载命令进行场景与物体的智能加载的方法。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明基于大数据与人工智能实现VR场景与物体的加载方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明提出了一种基于大数据与人工智能实现VR场景与物体的加载方法，包括以下步骤
(1)通过对若干操作者在虚拟现实具体应用中的操作相关指标进行记录与大数据分析，逐步掌握操作者的共同操作习惯及差异操作习惯；操作者的共同操作习惯是指根据记录的各操作相关指标统计分析，提取的大部分操作普遍的操作习惯。
(2)结合人工智能的深度学习方式逐步吸收掌握操作者的共同操作习惯及差异操作习惯；
(3)人工智能系统在VR场景或物体加载时依据操作者的共同操作习惯结合操作者的差异操作习惯提前进行过程与操作预估，根据预估结果提前发出所需VR场景或物体的加载命令进行智能加载。
进一步的，步骤(1)中操作相关指标包括但不限于操作喜好、操作方式、操作流程、操作步骤、表情动作和操控速度。
进一步的，VR场景与物体包括三维虚拟场景、全景深视频及三维虚拟物体。
进一步的，VR场景与物体包括必要加载VR场景与物体和选择性加载VR场景与物体。
进一步的，VR场景与物体加载包括常规加载方式和智能预估性加载两种方式，常规加载指在未进行智能预估性加载时，由客户端或服务器端按正常流程加载场景与物体的加载命令发布方式；智能预估性加载指在人工智能深度学习后依据普遍操作者的共同操作习惯结合个体操作者的操作习惯提前进行过程与操作预估，根据预估结果提前发出所需场景或物体的加载命令发布方式。
智能预估性加载指通过本发明采用在人工智能深度学习后依据普遍操作者的共同操作习惯结合个体操作者的操作习惯提前进行过程与操作预估，根据预估结果提前发出所需场景或物体的加载命令发布方式。
其中上述必须加载场景与物体在智能预估性加载时主要是依据普遍操作者的共同操作习惯，特别是操作流程习惯进行流程预估后，提前发出所需场景与物体的加载命令发布。
上述选择性加载场景与物体在智能预估性加载时主要是依据操作者个体的操作习惯，进行操作步骤预估后，提前发出所需场景与物体的加载命令发布。
进一步的，步骤(3)中，设置若干差异操作习惯供操作者选择。
本发明实现了依据普通操作者的共同操作习惯结合个体操作者的差异操作习惯提前进行操作过程与操作步骤预估，根据预估结果提前发出所需场景与物体的加载命令进行场景与物体的智能加载的方法。本发明结合大数据与人工智能技术，通过掌握操作者的操作习惯依据普遍操作者的共同操作习惯结合个体操作者的操作习惯进行下一步操作流程或操作步骤预估后提前加载场景与物体的方法，解决了虚拟现实按需加载场景的问题，减少了图像的传输与加载数据量，提高了虚拟3D场景运行效率，减少冗余，特别在Web应用上、移动VR应用上更加重要，效果更明显。
上述技术方案公开了本发明的改进点，未详细公开的技术内容，可由本领域技术人员通过现有技术实现。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于大数据与人工智能实现VR场景与物体的加载方法，其特征在于：包括以下步骤
(1)通过对若干操作者在虚拟现实具体应用中的操作相关指标进行记录与大数据分析，逐步掌握操作者的共同操作习惯及差异操作习惯；
(2)结合人工智能的深度学习方式逐步吸收掌握操作者的共同操作习惯及差异操作习惯；
(3)人工智能系统在VR场景或物体加载时依据操作者的共同操作习惯结合操作者的差异操作习惯提前进行过程与操作预估，根据预估结果提前发出所需VR场景或物体的加载命令进行智能加载。
2.根据权利要求1所述基于大数据与人工智能实现VR场景与物体的加载方法，其特征在于：步骤(1)中操作相关指标包括但不限于操作喜好、操作方式、操作流程、操作步骤、表情动作和操控速度。
3.根据权利要求1所述基于大数据与人工智能实现VR场景与物体的加载方法，其特征在于：所述VR场景与物体包括三维虚拟场景、全景深视频及三维虚拟物体。
4.根据权利要求3所述基于大数据与人工智能实现VR场景与物体的加载方法，其特征在于：所述VR场景与物体包括必要加载VR场景与物体和选择性加载VR场景与物体。
5.根据权利要求1所述基于大数据与人工智能实现VR场景与物体的加载方法，其特征在于：VR场景与物体加载包括常规加载方式和智能预估性加载两种方式，所述常规加载指在未进行智能预估性加载时，由客户端或服务器端按正常流程加载场景与物体的加载命令发布方式；智能预估性加载指在人工智能深度学习后依据普遍操作者的共同操作习惯结合个体操作者的操作习惯提前进行过程与操作预估，根据预估结果提前发出所需场景或物体的加载命令发布方式。
6.根据权利要求1所述基于大数据与人工智能实现VR场景与物体的加载方法，其特征在于：步骤(3)中，设置若干差异操作习惯供操作者选择。
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