CN110647541A - 一种高效的自适应三维模型瓦片生产方法 - Google Patents
一种高效的自适应三维模型瓦片生产方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110647541A CN110647541A CN201910915505.3A CN201910915505A CN110647541A CN 110647541 A CN110647541 A CN 110647541A CN 201910915505 A CN201910915505 A CN 201910915505A CN 110647541 A CN110647541 A CN 110647541A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- tile
- window
- place name
- tiles
- layer
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 44
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 title claims abstract description 12
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 12
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2453—Query optimisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2455—Query execution
- G06F16/24553—Query execution of query operations
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明涉及信息技术技术领域,尤其是一种高效的自适应三维模型瓦片生产方法,本发明通过计算总瓦片数、覆盖地名数据、计算下一层的查询的范围窗口直至所有层的地名瓦片生产完成和调整数据实现对三维模型瓦片的生产。本发明通过分割方式将每层地名瓦片进行分割,通过降低查询次数,充分利用现有数据库的查询能力,最好是刚刚使用到查询窗口范围,这样充分利用了数据库能力的情况下,保证的了地名瓦片数据生产的效率,同时减少瓦片地名生产的查询耗时来减少瓦片生产总时间,达到提高整体瓦片生产效率。
Description
技术领域
本发明涉及信息技术技术领域,尤其涉及一种高效的自适应三维模型瓦片生产方法。
背景技术
瓦片技术在各种终端应用上比传统矢量快的数据本质是用更多的空间来换取了查询时间,也就是计算机最常用的空间换时间的方式,一个省的原始矢量或许只有1G,使用瓦片技术瓦片化之后它的存储量可能会成倍的增长,有时候如果需要高精度的数据,那么数据量可能成几何倍增长都可能,所以数据生产的成本是非常高的;传统的三维地名数据集瓦片生产的方式为循环每层级范围,一批一批的瓦片去生产,将地名数据组织为瓦片数据,这种瓦片生产方式效率极为低下。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在效率低的缺点,而提出的一种高效的自适应三维模型瓦片生产方法。
为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:
设计一种高效的自适应三维模型瓦片生产方法,包括如下步骤:
步骤1:计算总瓦片数;建立多层三维地名模型瓦片生产,然后针对每层的三维地名模型瓦片生产,并计算出当前层的三维地名模型瓦片生产的总瓦片数,计为A;
步骤2:覆盖地名数据;计算当前层的每次查询的范围窗口,然后根据查询的范围窗口大小按照一定顺序移动窗口,使得窗口覆盖当前层所有的地名模型瓦片;
步骤3:依次继续计算下一层的查询的范围窗口,直至所有层的地名瓦片生产完成;
步骤4:调整数据;对每一层的瓦片数据进行调整,根据每一层的地名模型瓦片数可得到查询范围窗口边长的相关参数,然后可以窗口大小根据实际情况进行微调,以达到最高的生产效率。
优选的,在步骤2中,计算当前层的每次查询范围窗口中,窗口为正方形窗口,其中,正方形窗口的边长数据记作D,数据库中批量提交量最优数记作P。
优选的,对于其中某一层的瓦片生产,P、A、D这三个参数均有一个固定的值,对于不同层的瓦片,A、D可能不同,需要在生产每层地名瓦片时,首先要当前层地名瓦片的A和D两个参数的值,考虑到每次查询的生产瓦片数据按照这三个参数的一定比例去提交。
优选的,在处理某一层的瓦片数据时,对于下列范围的瓦片数据可计算出当前地名瓦片生产的总瓦片数A,瓦片数据包括a为最小行号、b为最小列号、c为最大行号、d为最大列号,所以A=(d-b)*(a-c),进而可计算出窗口边长的调节参数。
优选的,在步骤3中,查询的范围窗口过程中,可以从左至右、从上至下的顺序移动窗口进行遍历,经过八次窗口移动,完成对当前层所有地名瓦片的遍历,在遍历过程中,对每次窗口所覆盖瓦片进行生产组织地名数据,然后继续下一层,直至所有层的地名瓦片生产完成。
本发明提出的一种高效的自适应三维模型瓦片生产方法,有益效果在于:本发明通过分割方式将每层地名瓦片进行分割,通过降低查询次数,充分利用现有数据库的查询能力,最好是刚刚使用到查询窗口范围,这样充分利用了数据库能力的情况下,保证的了地名瓦片数据生产的效率,同时减少瓦片地名生产的查询耗时来减少瓦片生产总时间,达到提高整体瓦片生产效率。
具体实施方式
下面将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。
实施例1:
一种高效的自适应三维模型瓦片生产方法,包括如下步骤:
步骤1:计算总瓦片数;建立多层三维地名模型瓦片生产,然后针对每层的三维地名模型瓦片生产,并计算出当前层的三维地名模型瓦片生产的总瓦片数,计为A;计算当前层的每次查询范围窗口中,窗口为正方形窗口,其中,正方形窗口的边长数据记作D,数据库中批量提交量最优数记作P;对于其中某一层的瓦片生产,P、A、D这三个参数均有一个固定的值,对于不同层的瓦片,A、D可能不同,需要在生产每层地名瓦片时,首先要当前层地名瓦片的A和D两个参数的值,考虑到每次查询的生产瓦片数据按照这三个参数的一定比例去提交;
步骤2:覆盖地名数据;计算当前层的每次查询的范围窗口,然后根据查询的范围窗口大小按照一定顺序移动窗口,使得窗口覆盖当前层所有的地名模型瓦片;
步骤3:依次继续计算下一层的查询的范围窗口,直至所有层的地名瓦片生产完成;查询的范围窗口过程中,可以从左至右、从上至下的顺序移动窗口进行遍历,经过八次窗口移动,完成对当前层所有地名瓦片的遍历,在遍历过程中,对每次窗口所覆盖瓦片进行生产组织地名数据,然后继续下一层,直至所有层的地名瓦片生产完成;
步骤4:调整数据;对每一层的瓦片数据进行调整,根据每一层的地名模型瓦片数可得到查询范围窗口边长的相关参数,然后可以窗口大小根据实际情况进行微调,以达到最高的生产效率,在处理某一层的瓦片数据时,对于下列范围的瓦片数据可计算出当前地名瓦片生产的总瓦片数A,瓦片数据包括a为最小行号、b为最小列号、c为最大行号、d为最大列号,所以A=(d-b)*(a-c),进而可计算出窗口边长的调节参数;
实施例2:
作为本发明的另一优选实施例,与实施例1的区别在于,根据所述查询范围窗口大小,按照一定顺序移动窗口,使得窗口遍历当前层所有的地名瓦片,在遍历过程中,对每次窗口所覆盖瓦片进行生产组织地名数据,然后继续下一层,直至所有层的地名瓦片生产完成;通过提供的各个功能单元对应实现实施例1中的步骤1-3,具体实现时,针对每层的三维地名瓦片生产,总瓦片计算模块计算出当前层的地名瓦片生产的总瓦片数C;然后窗口获取模块根据公式计算得到查询范围窗口大小;最后窗口遍历生产模块窗口大小遍历当前层的所有地名瓦片,对遍历过程中每次窗口所覆盖瓦片进行生产组织地名数据,然后继续下一层,直至所有层的地名瓦片生产完成;
其中,窗口遍历生产模块在遍历过程中,正常情况下窗口内覆盖的瓦片为X行X列,若窗口移动到边界位置时,发现窗口内的瓦片行数或者列数小于X,则保持当前窗口覆盖并进行地名瓦片生产,此时窗口内的瓦片总数小于X的平方。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种高效的自适应三维模型瓦片生产方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1:计算总瓦片数;建立多层三维地名模型瓦片生产,然后针对每层的三维地名模型瓦片生产,并计算出当前层的三维地名模型瓦片生产的总瓦片数,计为A;
步骤2:覆盖地名数据;计算当前层的每次查询的范围窗口,然后根据查询的范围窗口大小按照一定顺序移动窗口,使得窗口覆盖当前层所有的地名模型瓦片;
步骤3:依次继续计算下一层的查询的范围窗口,直至所有层的地名瓦片生产完成;
步骤4:调整数据;对每一层的瓦片数据进行调整,根据每一层的地名模型瓦片数可得到查询范围窗口边长的相关参数,然后可以窗口大小根据实际情况进行微调,以达到最高的生产效率。
2.根据权利要求1所述的一种高效的自适应三维模型瓦片生产方法,其特征在于,在步骤2中,计算当前层的每次查询范围窗口中,窗口为正方形窗口,其中,正方形窗口的边长数据记作D,数据库中批量提交量最优数记作P。
3.根据权利要求2所述的一种高效的自适应三维模型瓦片生产方法,其特征在于,对于其中某一层的瓦片生产,P、A、D这三个参数均有一个固定的值,对于不同层的瓦片,A、D可能不同,需要在生产每层地名瓦片时,首先要当前层地名瓦片的A和D两个参数的值,考虑到每次查询的生产瓦片数据按照这三个参数的一定比例去提交。
4.根据权利要求3所述的一种高效的自适应三维模型瓦片生产方法,其特征在于,在处理某一层的瓦片数据时,对于下列范围的瓦片数据可计算出当前地名瓦片生产的总瓦片数A,瓦片数据包括a为最小行号、b为最小列号、c为最大行号、d为最大列号,所以A=(d-b)*(a-c),进而可计算出窗口边长的调节参数。
5.根据权利要求1所述的一种高效的自适应三维模型瓦片生产方法,其特征在于,在步骤3中,查询的范围窗口过程中,可以从左至右、从上至下的顺序移动窗口进行遍历,经过八次窗口移动,完成对当前层所有地名瓦片的遍历,在遍历过程中,对每次窗口所覆盖瓦片进行生产组织地名数据,然后继续下一层,直至所有层的地名瓦片生产完成。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910915505.3A CN110647541A (zh) | 2019-09-26 | 2019-09-26 | 一种高效的自适应三维模型瓦片生产方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910915505.3A CN110647541A (zh) | 2019-09-26 | 2019-09-26 | 一种高效的自适应三维模型瓦片生产方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110647541A true CN110647541A (zh) | 2020-01-03 |
Family
ID=69011289
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910915505.3A Pending CN110647541A (zh) | 2019-09-26 | 2019-09-26 | 一种高效的自适应三维模型瓦片生产方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110647541A (zh) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106600523A (zh) * | 2016-12-05 | 2017-04-26 | 武汉市国土资源和规划信息中心 | 一种三维模型数据的瓦片式快速加载方法 |
CN106777004A (zh) * | 2016-12-07 | 2017-05-31 | 武大吉奥信息技术有限公司 | 一种高效自适应三维地名瓦片生产方法及装置 |
CN107730583A (zh) * | 2017-10-26 | 2018-02-23 | 浙江科澜信息技术有限公司 | 一种基于三维场景的地形瓦片数据动态调度方法及装置 |
-
2019
- 2019-09-26 CN CN201910915505.3A patent/CN110647541A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106600523A (zh) * | 2016-12-05 | 2017-04-26 | 武汉市国土资源和规划信息中心 | 一种三维模型数据的瓦片式快速加载方法 |
CN106777004A (zh) * | 2016-12-07 | 2017-05-31 | 武大吉奥信息技术有限公司 | 一种高效自适应三维地名瓦片生产方法及装置 |
CN107730583A (zh) * | 2017-10-26 | 2018-02-23 | 浙江科澜信息技术有限公司 | 一种基于三维场景的地形瓦片数据动态调度方法及装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109164810B (zh) | 一种基于蚁群-聚类算法的机器人自适应动态路径规划方法 | |
CN103972908A (zh) | 一种基于自适应混沌粒子群算法的多目标无功优化方法 | |
CN108995220B (zh) | 基于强化学习的复杂薄壁结构物体3d打印路径规划方法 | |
CN105608084B (zh) | 网页页面布局的调整方法及装置 | |
CN112327876B (zh) | 一种基于终距指数的机器人路径规划方法 | |
CN105590143B (zh) | Pcb板组装工艺中多机流水生产线贴片机负荷均衡优化方法 | |
CN113325839B (zh) | 一种基于改进蚁群算法的智能仓储机器人路径规划方法 | |
CN110209053A (zh) | 集群卫星系统的控制器设计方法及控制方法 | |
CN106296434A (zh) | 一种基于pso‑lssvm算法的粮食产量预测方法 | |
CN110647541A (zh) | 一种高效的自适应三维模型瓦片生产方法 | |
CN102692491A (zh) | 基于分阶段禁忌寻优算法的土壤水分特征参数计算方法 | |
CN110221313A (zh) | Agv小车的激光雷达安装位置修正方法以及agv小车 | |
CN111985162A (zh) | 一种基于深度学习的置换流水车间控制方法及系统 | |
CN115577865B (zh) | 一种用于制剂工艺的生产房间布局优化方法及装置 | |
CN108197613B (zh) | 一种基于深度卷积级联网络的人脸检测优化方法 | |
CN116151589A (zh) | 基于改进飞蛾扑火算法的绿色可重入车间生产调度方法 | |
CN103336829B (zh) | 基于模拟退火算法的查询优化方法 | |
CN108256564A (zh) | 一种基于距离度量相异度的自适应模版匹配方法及装置 | |
CN108986212A (zh) | 一种基于裂缝消除的三维虚拟地形lod模型的生成方法 | |
CN112487723B (zh) | 一种基于多参数的中水热源泵系统优化设计方法 | |
CN108805463A (zh) | 一种支持削峰型电力需求响应的生产调度方法 | |
CN112632777B (zh) | 面向家电产品装配线的ⅱ型双边装配线平衡方法及系统 | |
CN113419532A (zh) | 一种基于均匀设计的路径规划蚁群算法参数选取方法 | |
CN114580306A (zh) | 一种基于改进pso算法的反激式变压器设计方法 | |
CN106777004B (zh) | 一种高效自适应三维地名瓦片生产方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200103 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |