[发明专利]网络环境下超大规模空间数据的三维可视化方法无效

专利信息
申请号: 200710119077.0 申请日: 2007-06-19
公开(公告)号: CN101082934A 公开(公告)日: 2007-12-05
发明(设计)人: 张立强 申请(专利权)人: 北京师范大学
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30;H04L29/06
代理公司: 北京慧泉知识产权代理有限公司 代理人: 王顺荣;唐爱华
地址: 100875北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 一种网络环境下超大规模空间数据的三维可视化方法,其步骤如下:1.分布式异构环境中空间数据的获取模型:提出以数据配置模型和数据转换模型实现分布式异构环境中空间数据的快速获取;2.高效的空间索引技术:以椭球四叉树和渐进树技术联合实现空间数据的高效索引;3.海量空间数据的自适应传输技术:集成了在线高效压缩与释放、动态流媒体化技术、外存渐进传输算法等混合技术,解决在现有的网络带宽和传输速率下,满足海量空间数据实时传输的要求;4.大规模空间数据的自适应可视化技术:将空间信息重新组成一系列层,并简化为两个视相关的几何缓冲器,利用GPU的可编程性,进而在GPU中实现超大规模几何实体的动态多分辨率显示。
搜索关键词: 网络 环境 超大规模 空间 数据 三维 可视化 方法
【主权项】:
1、一种网络环境下超大规模空间数据的三维可视化方法,其特征在于:其方法步骤如下:(1)分布式异构环境中空间数据的获取模型:提出以下两种模型实现分布式异构环境中空间数据的快速获取:数据配置模型:针对分布式环境的特点,提出数据配置模型,数据配置模型:该模型包含数据的类型、大小、所在的位置、所在计算机上的操作系统类型、空间范围等信息,它用来管理放在每台服务器上的待可视化的多源空间数据;在系统启动时,数据配置模型通知客户端的管理器空间数据分布的具体位置;数据转换模型:通过建立三维标识数据模型3DGML,以此解决多源空间数据格式不一致性问题;该3DGML在传统地理标识语言基础上增加了第三维描述信息,即高程;并且还带有一个时间变量以描述随时间变化的地理信息;本发明的空间数据在网络环境下都是以3DGML的格式来传输给客户端的;(2)高效的空间索引技术:以椭球四叉树和渐进树技术联合实现空间数据的高效索引;以优化椭球四叉树实现大规模地理数据的快速检索,具体是,沿着经纬格网把地球表面划分成相邻全等的、上下相邻相似的四边形,四叉树的每个结点代表的是顾及地球曲率的、等面积的四边形;椭球四叉树每个结点描述了一定分辨率下确定的、等边长的四边形面片;随着视点和视线不断移近城区,场景会出现三维建筑等实体;设计的空间索引保证靠近视点或用户最感兴趣的实体应先传输,次要的目标而后传输和渲染;在此情况下,提出一种渐进树的空间索引结构,它在传统平衡树基础上,增加了一个元素g(e)来存储地理空间信息;如果在第L层次上的结点n是一个内部结点,g(e)表示在该分支中所有实体集合;返回的集合在包围盒精度高于阈值时,就合并渐进树的内部结点,否则遍历渐进树的下一层;渐进树与椭球四叉树通过一定的阈值相连来实现多分辨率地形和三维几何模型的索引;从分辨率为几公里的大场景到分辨率只有几米的城市地区,如果场景变化的太快,地形管理器跨越四叉树而定位到合适位置的速度会落后于用户变换场景的速度,这种管理机制让四叉树能快速定位到合适的空间位置以获得重要的属性信息和地理空间边界盒,从而决定哪些数据和模型显示在当前视景体内;(3)海量空间数据的自适应传输技术:集成了在线高效压缩与释放、动态流媒体化技术、外存渐进传输算法等混合技术,解决在现有的网络带宽和传输速率下,以及保持数据和模型最大精度的同时,满足海量空间数据实时传输的要求;为了减少内存的消耗,构建三维场景的结点采用算术编码压缩,先传输可见子结点中较粗的模型,并将其保留在客户机内存中,渐进可视化更高层次的场景;如果遍历停止,就用较粗细节层次模型渲染;在遍历四叉树结构搜索当前待渲染结点的过程中,将流和预取过程分为两个异步线程进行;在交互的过程中必需的数据放在缓存中,每个细节层次中保留数据块的缓存,如果块立即使用,就存储在内存缓存中,否则,放在磁盘缓存中;发送新的请求前,客户端预先计算索引后发送消息到服务器获取它预先没有存储的模型结点;从服务器上接收到空间数据时,客户端做部分简单的计算,建立数据模型一部分拷贝;服务器建立从属图,避免冗余数据的传输避免不必要数据的传输;客户端的简化算法修改服务器端的场景描述,形成设备图形,该图形包含渐进入口,它们依连续的顺序存储数据;如果客户端不能存储整个细节层次模型时,客户端就删除当前不用的数据;若后续的操作需要这部分数据,它只简单向服务器发送一个请求;(4)大规模空间数据的自适应可视化技术:采用视点相关的基于图形处理器的多分辨率动态可视化技术,将空间信息重新组成一系列层,并简化为两个视相关的几何缓冲器,利用GPU的可编程性,基于外存和细节层次模型算法,进而在GPU中实现超大规模几何实体的动态多分辨率显示。
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