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云边页协同的WebBIM大场景多粒度兴趣加载调度算法 被引量:7
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作者 李柯 张乾 贾金原 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期1388-1397,共10页
当今5G与VR日益兴起,在移动网页浏览器上展示大规模建筑信息模型(BIM)场景的需求越来越多.网页浏览器计算性能弱与网络延迟严重等问题,使大规模WebBIM场景的在线可视化具有较大的挑战性.为此,提出云边页协同的WebBIM大场景多粒度兴趣加... 当今5G与VR日益兴起,在移动网页浏览器上展示大规模建筑信息模型(BIM)场景的需求越来越多.网页浏览器计算性能弱与网络延迟严重等问题,使大规模WebBIM场景的在线可视化具有较大的挑战性.为此,提出云边页协同的WebBIM大场景多粒度兴趣加载调度算法.首先,将边缘计算引入WebBIM在线可视化中,设计云边页三端协同的WebBIM多粒度在线可视化框架;然后,针对BIM构件给出兴趣度的定义,并提出基于兴趣度的多粒度化传输调度机制;最后,根据视角的全局性、轻量性与兴趣度,给出BIM场景的最优初始加载视点的选取方法.借助于阿里云服务搭建实验平台,并选取若干大型BIM场景进行了网上实测.实验结果表明,该算法能够有效地降低加载BIM场景的数据量,显著地提升WebBIM场景的初始加载速度,在线漫游时没有明显的延迟. 展开更多
关键词 WebBIM 边缘计算 云边页协同 多粒度化调度 兴趣驱动的渐进式加载 最优初始加载视点选取
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