CN110751712A - 基于云平台的在线三维渲染技术及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于云平台的在线三维渲染技术和系统，它包括WEB前端系统，所述WEB前端系统包括访问层和前端UI，所述访问层为手机和PC端。通讯层，业务层和数据层，它采用模型减面优化算法对模型文件轻量化处理，包括对减面优化后的轻量化模型的压缩步骤和实时通讯协议对模型文件进行优化，另外还采用渲染管线的并行算法和动态算力渲染算法对模型文件轻量化处理，让用户可以在任何轻量级的终端上获得高质量的3D渲染，云平台的在线三维渲染系统使一个设计中的产品在云服务器中渲染生成，来自各个国家或各个地区的设计师可以在同一个平台中进行设计，彼此直接交流看法并作出结论，修改后的设计共同验证。

Description

基于云平台的在线三维渲染技术及系统

技术领域

本发明涉及建筑软件云平台三维渲染领域,尤其是涉及一种基于云平台的在线三维渲染技术及系统。

背景技术

随着计算机可视化、虚拟现实技术的发展，人们对实时真实感渲染以及场景复杂度提出了更高的要求。传统的直接使用底层图形接口如OpenGL、DirectX开发图形应用模型暴漏出开发复杂度高、周期性长、维护困难的缺点。常规的商业渲染引擎，如Delta3D、OGRE、OSG、Unity3d、VTK等、存在成本高，不开源、对显卡及硬件要求高的特点，不利于BIM应用行业的协同工作。

基于云平台的在线三维渲染系统的工作模式与常规的云计算类似，即将3D程序放在远程的服务器容器中渲染，用户终端通过Wed软件或者直接在本地的3D程序中点击一个“在线渲染服务”按钮并借助高速互联网接入访问资源，指令从用户终端中发出，服务器根据指令执行对应的渲染任务，而渲染结果画面则被传送回用户终端中加以显示。

授权公告号为CN106502794B的中国发明专利公开了一种基于云端渲染的三维效果图高效渲染方法，提供计算机终端、数据交换管理模块、渲染任务调度器、调度管理模块、存储中心服务器以及若干渲染工作站，将渲染任务图片发送到数据交换管理模块，再发送至渲染任务调度器，渲染任务调度器根据渲染图片分配策略分割成n块图片区域指定相应渲染任务，形成n项渲染任务，所述渲染任务调度器根据渲染任务队列策略将n项所述渲染任务按照对应的渲染工作站进行队列，渲染任务调度器再将渲染任务发送给管理节点模块，管理节点模块将n项渲染任务进行节点管理发送给对应的渲染工作站进行渲染来加速图片渲染进程，减少针对各个户型结构的图片的渲染时间，加快渲染图片的传输速度，用户可对自己的渲染图片进行个性化设计与分配后组合的基于云端渲染的三维效果图高效渲染方法。

而云平台的在线三维渲染系统要面对的可能是成千上万用户的渲染请求，这对于后端的服务器系统而言将是巨大的压力，云渲染在满足同样数量的用户需要时、所需耗时的硬件性能至少要高出云计算数倍至数十倍，这意味着提供云渲染服务的计算系统将非常庞大。所以云渲染系统要求服务器容器具备高速的图形性能和实时调度算法，否则无法满足大量用户同时渲染的请求。在建筑、汽车、飞机、轮船等设备的设计中，普遍已使用到3D技术，设计师可以在屏幕上随时变更设计方案和快速验证，但如果要进行多部门的协作就不是那么容易—因为跨国公司的设计部门往往分布在许多国家和地区。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于云平台的在线三维渲染系统，它包括WEB前端系统，WEB前端系统包括访问层和前端UI，所述访问层为手机和PC端。通讯层，业务层和数据层，业务层包括a治理和配置模块；b监控保护和日志系统；c路由网关集群；d渲染任务调度模块，所述渲染任务调度模块包括Mesos Master调度中心、若干Mesos Slave从服务、Configure Service配置中心和Configure Service转换服务，所述Mesos Master调度中心根据所选渲染模型的经验值来分配CPU、GPU、DISK大小并制定到合适的Mesos Slave机器上启动相应的实例进行渲染，所述Configure Service配置中心用来保存模型相关数据并提供与前端的交互接口，所述Configure Service转换服务则用来处理模型构件树及构件属性的相关信息；e文件同步模块，包括File SyncService文件同步服务和RenderService渲染引擎，所述Mesos Slave搭载着文件同步服务，会准实时的将用户在各端上传的模型文件同步到本地，以供渲染引擎进行实时渲染；f云渲染轻量化及文件处理模块，由云端服务对模型文件进行轻量化处理，并就模型的使用状态进行邮件通知。

进一步地，Web前端系统用于处理用户的web请求和基于页面的图形和模型的交互操作；通讯层用于提供对外的服务调用接口和通过websocket传输用户的操作给服务器同时把服务器的处理结果实地发送给Web前端的用户；业务层处理包括服务器渲染实例的分配、启动、终止及状态监控，是云端图形引擎的核心功能模块；数据层负责模型相关数据的存储和关联数据的查询和检索。

本发明所要解决的另一个技术问题是提供一种基于云平台的在线三维渲染技术，包括采用模型减面优化算法对模型文件轻量化处理，步骤如下：

步骤一，根据所编辑的顶点、面、UV坐标数据构件类型优化简化率；

步骤二，首先将顶点和面简化，根据各面信息计算每个顶点向他的每个邻居顶点坍缩的代价权值，u向v坍缩即消去u，将u的每个邻居边里的u替换为v；

步骤三，将UV坐标简化，根据求边简化目标值的公式简化边：

步骤四,消去简化边权值代价最小的节点，此时要即时更新第一步生成的各简化后边权值信息；

步骤五，通过循环不断消去最小简化边权值的节点，直到顶点数小于用户设定的数值。

进一步地，在线三维渲染技术还包括对减面优化后的轻量化模型的压缩步骤和实时通讯协议对模型文件进行优化。

进一步地，压缩步骤为云端视锥体剔除算法，包括运用多细节显示(LOD)根据距离远近简化mesh数量并使用遮挡剔除(Occlusion Culling)技术去除那些不可见的物体。

进一步地，压缩步骤为渲染结果图像多线程压缩算法，把结果图像分割成小块，通过多线程算法把2Mb的图像压缩到20-50K。

进一步地，压缩步骤采用多线程同时将渲染的模型文件数据加载到内存。

进一步地，压缩步骤为对减面优化后的轻量化模型渲染图像分辨率动态自适应调整，自适应网速调整结果图像的分辨率。

本发明提供的再一种技术方案一种基于云平台的在线三维渲染技术，包括采用渲染管线的并行算法和动态算力渲染算法对模型文件轻量化处理，所述步骤如下：

步骤一，把渲染过程中的主要时间消耗分割成独立的流水线和片段，对关键步骤并行操作；

步骤二，渲染计算阶段，即把处理纹理数据以切块形式发送给所有GPU,包括主GPU和辅助GPU进行渲染计算；

步骤三，内存拷贝阶段，上步完成后将处理后纹理数据从辅助GPU设备拷贝到主机；再从主机内存拷贝数据到主机缓冲区，再拷贝主机缓冲区中的处理后纹理到主GPU中；

步骤四，结果合并阶段，在主GPU中组合成为最终结果。

进一步地，所述纹理数据构成相同的构件或者几何元素只保留一份数据。

本发明所取得有益效果包括：

云平台的在线三维渲染系统让用户可以在任何轻量级的终端上获得高质量的3D渲染，比如说可以在智能手机实时显示复杂的BIM 3D模型，终端性能变得不那么重要；

云平台的在线三维渲染系统可以根据资费多寡提供不同质量的云渲染服务，比如特定的用户可以获得高清、全效果的渲染，租用更多的计算资源；而那些使用掌上终端的用户则可以选择质量较低的渲染，付出成本较低，使用方式十分灵活。

云平台的在线三维渲染系统模式意味着众多用户可以在同一个计算集群中共协同工作，只要服务器集群能够提供足够强大的3D渲染能力，就能够构建起媲美真实的虚拟场景。

云平台的在线三维渲染系统能够让用户摆脱对于地域和设备的依赖，用户可以在任何一种终端设备中干同样的事情，通过智能手机也能获得过去高性能PC才能提供的卓越效果。

云平台的在线三维渲染系统使一个设计中的产品在云服务器中渲染生成，来自各个国家或各个地区的设计师可以在同一个平台中进行设计，彼此直接交流看法并作出结论，修改后的设计共同验证，这相当于将所有设计者紧密地联结在一起，最终整个团队能够以最高效率完成设计工作。

说明书附图

图1为云渲染系统服务技术框架及调度；

图2为实时性渲染的核心优化轻量化算法的流程图；

图3为渲染管线的并行工作原理图；

图4为多个GPU渲染步骤及时间分配示意图。

图3中：1.渲染计算阶段；2.内存拷贝阶段；3.结果合并阶段；A.主GPU；A1渲染计算阶段主GPU；A2内存拷贝阶段主GPU；A3结果合并阶段主GPU；B.辅助GPU；B1渲染计算阶段辅助GPU；B2内存拷贝阶段辅助GPU；H.主机内存和CPU。

具体实施方式

下面结合附图对本发明具体实施方式作出详细说明。

图1所示为本发明云渲染系统服务技术框架及调度示意图，如图所示，本发明搭建一套云端渲染服务系统，该渲染系统将部署在云端，由于渲染是在云端进行的，对移动端的支持就非常容易实现，只需通过创建一个对移动端优化的网页即可完成在移动端对模型的浏览、批注等功能。渲染服务系统通过离屏渲染(在GPU在当前屏幕缓冲区以外开辟一个缓冲区进行渲染操作)的方式将渲染结果以图片的形式传送到客户端(浏览器)。该渲染引擎系统主要由前端展示，后端调度和提供数据，以及渲染引擎渲染画面。通过调度服务器，可以把用户的渲染请求反馈到后端并启动后台图形服务器的实例。服务器实例启动后，渲染服务实例载入模型文件和数据，当模型显示时，数据放在服务器而不是下载到客户端本地，可以有效避免模型数据的泄露，很大程度上保护了数据的安全。模型数据存储在服务器，可以实现大模型的快速打开，快速渲染，避免了因网速太慢造成的下载模型等待问题，平台模型显示和大部分数据处理功能部署在服务器端，较大的降低系统升级对用户的影响。主要渲染工作在服务器，不受客户端硬件设备的限制。使用高配置的服务器以实现高质量高精细度图形渲染，即使客户端的配置较低也不会影响图形的质量和精细度。服务器实例输出的渲染结果发送给Web前端并接受用户的交互操作，服务器实例启动后，渲染服务实例载入模型文件和数据，输出渲染结果，发送给Web前端并接受用户的交互操作，服务器中系统启动一个实例后便一直保持运行，直到有用户发出退出实例命令后才退出。在此过程，系统会一直保持用户的操作状态，图形的显示状态，不会产生因用户端系统死机，程序崩溃等造成的数据丢失，直到用户关闭服务或者关闭浏览器后，调度程序监测状态改变后发起关闭渲染服务实例，释放设备资源。

该系统包括4个功能层：

(1)Web前端系统，包括访问层和前端UI。访问层用户可以通过手机端和pc端实时访问查看用户所有上传的模型，并对模型进行各种平移、旋转、剖切等施工过程中需要的操作。前端UI,pc端主要采用HTML5+CSS3的技术，移动端则是基于cube-ui的前端框架采用vue开发。用于处理用户的web请求和基于页面的图形和模型的交互操作。

(2)通讯层，前端与后台之间的通信主要采用基于https通讯协议，且所有接口都符合Restful规范，渲染操作则采用最新的websocket协议进行通讯。该功能层用于提供对外的服务调用接口(API)和通过websocket传输用户的操作给服务器同时把服务器的处理结果实地发送给Web前端的用户。

(3)业务层处理，包括服务器渲染实例的分配、启动、终止及状态监控，是云端图形引擎的核心功能模块。

a.后台所有服务都是在eureka下进行服务治理，并采用spring cloud config服务进行相关配置管理。

b.前端与服务端通讯充分考虑服务的并发和异常情况，使用Hystrix框架进行代码级别容错控制和保护，并在各关键信息点进行服务信息采集和logback日志监控。

c.系统所有的数据请求都会统一在具有负载均衡机制的路由网关集群进行收发，以确保服务之间的高效利用。

d.Mesos Master负责渲染任务的调度，当用户点击一个模型的时候，会有MesosMaster根据所选渲染模型的经验值来分配CPU、GPU、DISK大小并制定到合适的Mesos Slave机器上启动相应的实例进行渲染。配置中心用来保存模型相关数据并提供与前端的交互接口，转换服务则用来处理模型构件树及构件属性的相关信息。

e.每一台Mesos Slave机器上搭载着文件同步服务，会准实时的将用户在各端上传的模型文件同步到本地，以供渲染引擎进行实时渲染。

f.云渲染轻量化服务和文件处理服务则是搭配使用，方便客户将大型模型文件上传到云端，由云端服务对模型文件进行轻量化处理，并就模型的使用状态进行友好的邮件通知，避免客户因本地机器配置等外部因素造成时间浪费。并且可以有效控制哪些用户可以查看那些模型实例。

(4)数据层，对于系统中的结构性数据都统一存放在MySQL数据库中，并对高频率使用的部分数据存放到Redis中，另外针对模型文件这种非结构化数据则存放于分布式文件系统FastDFS或者NASS中。数据层负责模型相关数据的存储和关联数据(如构件属性信息)的查询和检索。

本发明应用于BIM数据分析平台，集成多种BIM软件数据，提供算量、采光、消防等分析功能，在云渲染引擎上以图表、视频等方式展示。并可实时连接物联网信息，动态展示最新数据。同时还配备系统快照功能，快照不是简单的保存一张系统图片，而是保存整个系统的显示状态。

为了做到快速生成渲染效果并实时反馈给远端用户，本发明实现云端的视锥体剔除算法、图片生成多线程压缩算法、模型文件减面优化算法、渲染压缩传输操作并行机制、文件数据加载并行机制、渲染图像分辨率动态自适应调整机制等。这些发明和创新很大程度上改进了服务器处理响应速度，同时增加了系统的实时性和操控性。

首先，对BIM模型的轻量化处理；

本发明针对复杂的3D BIM模型进行减面优化算法，通过开发BIM建模软件对应的插件，将所需的数据记录到轻量化模型文件中。通过原始模型1/10-1/2大小的模型文件进行操作，可以加快渲染管线的处理速度。如图2所示为模型减面及其优化算法流程图，该算法在开始处理云渲染包括如下步骤，步骤一，对元素进行多线程分组；步骤二，当线程全部结束时，返回所有简化后数据；当线程没有全部结束，继续顶点、面、uv坐标数据的编辑，根据构件类型优化简化率；步骤三，将顶点和面简化，首先对顶点和面进行预处理，根据各面信息计算每个顶点向他的每个邻居顶点坍缩的代价权值，u向v坍缩即消去u，将u的每个邻居边里的u替换为v，如果出错，返回原始数据至步骤二；简化成功进入步骤四；步骤四，uv坐标简化，一个面的边是否要简化取决于它的边长与曲率值的乘积。为了找到在uv方向上距离别的三角形最远的u的临接三角形，通过比较两个面的法线的点积得到简化边uv的曲率值。公式

为求边简化目标值的公式，其中Tu是包含顶点u的三角形的集合，Tuv是同时包含顶点u和顶点v的三角形的集合，消去简化边权值代价最小的节点，此时要即时更新第一步生成的各简化后边权值信息；通过循环不断消去最小简化边权值的节点，直到顶点数小于用户设定的数值后返回原始数据至步骤二。本发明针对复杂的3D BIM模型进行减面优化算法，模型复杂度降低到原生模型的1/2；对BIM模型的玻璃幕墙和柱体结构，减面算法优化效果尤其显著，可以减小到原始大小的1/5-1/6规模。

其次，对复杂BIM模型的压缩算法。

经过减面优化后的BIM轻量化模型需要迅速的在服务器用户直接进行传递，本发明的BIM模型压缩算法可以减少模型到原始模型的1/10，非常方便用户快速上传优化后的BIM模型。上述BIM模型压缩算法包括：

(1)基于云端的视锥体剔除算法，运用多细节显示(LOD)和遮挡剔除(OcclusionCulling)来实现大模型的浏览，复杂模型通常包含大量的三角网格(mesh)，而图形系统处理mesh是有限制的，LOD使模型在不损失很多细节的情况下保证系统的流畅性。图形系统会根据视角的不同选用合适的细节程度，距离越远的时候使用的细节程度更低，在足够远的时候甚至可以不显示物体。图形系统会应用mesh简化算法，为物体创建不同细节程度下的mesh。除了可根据距离的远近来简化mesh的数量以外，还可以使用遮挡剔除技术来去除那些不可见的物体。通过减少不可见的构件(mesh片元)数量，可以加速渲染处理的速度，可以提高帧率1/3以上。

(2)实时通讯协议,通过对用户的各种操作进行编码，形成操作指令，通过Websocket消息队列机制传输到服务器，服务器接受、解析和处理指令并返回结果给用户的Web端。例如用户在打开轻量化模型时，将通过入口服务器分发到可用的渲染服务器，两者建立一个稳定的连接，在客户端的每一个操作都会转发到渲染服务器，之后渲染服务器可将渲染结果实时的传送给客户端。用户客户端只是展示服务器端生成的一张图片，使得对客户端需求降到最低，并且不会影响图形的显示精度。为了保证客户端接收图片的流畅性及稳定性，会采用缓存的方式将客户端的操作(包括对渲染实体的旋转、移动和缩放；渲染实体的渲染所需信息)和时间加以编码，服务器在处理请求的时候会根据操作和时间进行处理，保证渲染的实时性。另外，也可使用视频压缩协议来处理连续的请求，使发送的数据更小。

(3)渲染结果图像多线程压缩算法，该发明包括多线程的渲染图像压缩算法，云渲染服务与常规渲染服务的不同之处是渲染结果不直接输送到显卡，而是生成所有渲染帧的结果图像，返回给用户的浏览器。结果图像的大小直接影响系统的性能和速度。为了降低渲染结果图像的大小，提高数据传送的速度(服务端到Web页面)，需要对渲染结果图像进行压缩，本发明提出针对渲染结果图像的压缩算法，通过把结果图像分割成小块，通过多线程算法把每块图片从2Mb压缩到20-50K大小，加速网络上的传输速度，增强实时性和用户的操控性。为了降低渲染结果图像的大小，提高数据传送的速度(服务端到Web页面)，需要对渲染结果图像进行压缩，本发明针对渲染结果图像进行压缩，将2Mb的图像压缩到20-50K大小，加速网络上的传输速度，增强实时性和用户的操控性。

(4)文件数据加载并行机制，采用多线程同时加载数据，BIM模型的渲染需要首先加载模型数据到内存，对200Mb以上的三维模型进行数据加载，采用单线程会比较耗时，导致前端用户操作的卡顿，本发明采用多线程同时加载数据的方法，可以使数据加载的速度提高2-3倍，减少用户等待时间，提高用户体验。

(5)渲染图像分辨率动态自适应调整机制，BIM模型经过渲染处理生成结果图像(在服务器端)，如果图像的分辨率高，导致传输较慢；如果图像分辨率低，导致较快传输，但是结果比较模糊；为了解决这个问题，本发明提出自适应网速调整结果图像的分辨率，既可以保持较快速度，也可以尽量使图像清晰，例如10M稳定带宽下，图像分辨率为1920X1024像素，1M带宽，图像分辨率降为1280X720像素.

(6)渲染管线的并行算法优化：图3所示为渲染管线的并行工作原理图，为了进一步提高图形处理的速度，本发明把渲染过程中的主要时间消耗分割成独立的流水线和片段，采用并行的方式进行关键步骤的并行操作，图形服务器可以根据渲染任务的复杂程度自动化动态分配算力，提升复杂任务的处理速度，当渲染任务完成后服务器调度系统自动释放分配的算力，进行动态资源回收，用来支持其他用户的请求；本发明提出的动态算力渲染算法，即多显卡调度算法，如图4中所示分为三个阶段：

1.渲染计算阶段，即把处理纹理数据以切块形式发送给所有GPU,包括主GPU和辅助GPU进行渲染计算；

2.内存拷贝阶段，上步完成后将处理后纹理数据从辅助GPU设备拷贝到主机H(CPU和主机内存)；再从主机内存H拷贝数据到主机缓冲区，再拷贝主机缓冲区中的处理后纹理到主GPU中；

3.结果合并阶段，在主GPU中组合成为最终结果。

在上述三个阶段，对复杂BIM模型进行构件实例化，即纹理数据构成相同的构件或者几何元素只保留一份数据，加快图形加载和渲染计算的时间同时，节省显卡内存使用。效果图生成后，使用物体引擎模拟雨雪等自然天气，并允许用户更改模型材质信息，利用现代渲染技术，如全局光照等来生成真实的渲染图或视频。系统实现了模型组装动态加载，用户可以通过添加整个建筑物模型，添加单个构建等方式动态的构建场景。实现了在线渲染高精细化BIM模型，渲染大规模BIM模型，整个城市级建筑群BIM模型。

(7)云渲染引擎的调度架构，通过调度服务器，可以把根据用户的请求启动后台图形服务器的实例，单个实例可以服务一个特定用户，也可以服务参加同一项目协同工作的多个用户，对于多个终端用户相互协作的情况，由于最终修改和操作的是服务器中的数据，因此对于多个终端用户来说数据保持高度一致,不会出现不同用户之间数据不同步的情况。对于多人/异地的协作问题，可以通过以下几个方式来更好的协作：在线批注,一个用户在浏览模型时发现问题时，可添加批注(以文字、图片、语音、视频等方式)，并以邮件的形式通知其他用户，就能及时的查看到已添加的批注，并提交反馈内容；模型同步,对原始模型的修改能一键发布到云端渲染引擎，确保信息的实时性,在BIM设计软件上会开发对应的插件，来记录用户的更新，并以增量的方式发送到服务器，完成模型的更新；操作同步,同一模型可支持多个连接，一个用户对模型的操作将广播到其它的连接，为视频会议提供良好支持；对于数据对比，在轻量化模型导出时记录增量信息，便于快速比较版本间的不同。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。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 (10)

1.一种基于云平台的在线三维渲染系统，它包括WEB前端系统，所述WEB前端系统包括访问层和前端UI，所述访问层为手机和PC端。通讯层，业务层和数据层，其特征在于，所述业务层包括a治理和配置模块；b监控保护和日志系统；c路由网关集群；d渲染任务调度模块，所述渲染任务调度模块包括Mesos Master调度中心、若干Mesos Slave从服务、ConfigureService配置中心和Configure Service转换服务，所述Mesos Master调度中心根据所选渲染模型的经验值来分配CPU、GPU、DISK大小并制定到合适的Mesos Slave机器上启动相应的实例进行渲染，所述Configure Service配置中心用来保存模型相关数据并提供与前端的交互接口，所述Configure Service转换服务则用来处理模型构件树及构件属性的相关信息；e文件同步模块，包括File SyncService文件同步服务和Render Service渲染引擎，所述Mesos Slave搭载着文件同步服务，会准实时的将用户在各端上传的模型文件同步到本地，以供渲染引擎进行实时渲染；f云渲染轻量化及文件处理模块，由云端服务对模型文件进行轻量化处理，并就模型的使用状态进行邮件通知。

2.根据权利要求1所述基于云平台的在线三维渲染系统，其特征在于，所述Web前端系统用于处理用户的web请求和基于页面的图形和模型的交互操作；通讯层用于提供对外的服务调用接口和通过websocket传输用户的操作给服务器同时把服务器的处理结果实地发送给Web前端的用户；业务层处理包括服务器渲染实例的分配、启动、终止及状态监控，是云端图形引擎的核心功能模块；数据层负责模型相关数据的存储和关联数据的查询和检索。

3.一种基于云平台的在线三维渲染技术，其特征在于：它包括采用模型减面优化算法对模型文件轻量化处理，步骤如下：

步骤一，根据所编辑的顶点、面、UV坐标数据构件类型优化简化率；

步骤二，首先将顶点和面简化，根据各面信息计算每个顶点向他的每个邻居顶点坍缩的代价权值，u向v坍缩即消去u，将u的每个邻居边里的u替换为v；

步骤三，将UV坐标简化，根据求边简化目标值的公式简化边：

步骤四,消去简化边权值代价最小的节点，此时要即时更新第一步生成的各简化后边权值信息；

步骤五，通过循环不断消去最小简化边权值的节点，直到顶点数小于用户设定的数值。

4.根据权利要求3所述基于云平台的在线三维渲染技术，其特征在于：所述在线三维渲染技术还包括对减面优化后的轻量化模型的压缩步骤和实时通讯协议对模型文件进行优化。

5.根据权利要求4所述基于云平台的在线三维渲染技术，其特征在于：所述压缩步骤为云端视锥体剔除算法，包括运用多细节显示(LOD)根据距离远近简化mesh数量并使用遮挡剔除(Occlusion Culling)技术去除那些不可见的物体。

6.根据权利要求4所述基于云平台的在线三维渲染技术，其特征在于：所述压缩步骤为渲染结果图像多线程压缩算法，把结果图像分割成小块，通过多线程算法把2Mb的图像压缩到20-50K。

7.根据权利要求4所述基于云平台的在线三维渲染技术，其特征在于：所述压缩步骤采用多线程同时将渲染的模型文件数据加载到内存。

8.根据权利要求4所述基于云平台的在线三维渲染技术，其特征在于：所述压缩步骤为对减面优化后的轻量化模型渲染图像分辨率动态自适应调整，自适应网速调整结果图像的分辨率。

9.一种基于云平台的在线三维渲染技术，其特征在于：它包括采用渲染管线的并行算法和动态算力渲染算法对模型文件轻量化处理，所述步骤如下：

步骤一，把渲染过程中的主要时间消耗分割成独立的流水线和片段，对关键步骤并行操作；

步骤二，渲染计算阶段，即把处理纹理数据以切块形式发送给所有GPU,包括主GPU和辅助GPU进行渲染计算；

步骤三，内存拷贝阶段，上步完成后将处理后纹理数据从辅助GPU设备拷贝到主机；再从主机内存拷贝数据到主机缓冲区，再拷贝主机缓冲区中的处理后纹理到主GPU中；

步骤四，结果合并阶段，在主GPU中组合成为最终结果。

10.根据权利要求9所述压缩算法，其特征在于：所述纹理数据构成相同的构件或者几何元素只保留一份数据。

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