支持位置感知的大型三维地理场景交互式视频流组织、预测与预取

网络环境下三维场景可视化是目前的应用热点。然而，精细化的大型复杂三维场景一般由于纹理和模型数据过于庞大，使得传输成为网络可视化的瓶颈。目前主流方法采用多分辨率三维模型简化渐进流式传输，并在客户端实现渲染，其局限是难以解决传输效率与画面精细品质之间的根本矛盾，是一种以牺牲画面品质来换取传输效率的折中方法。本项目借鉴交互式多视点视频编码领域的新思路，提出一种针对三维地理场景的交互式视频流编码与传输方法，主要包括1）设计具有空间位置属性的图像帧组织结构，并为其建立空间索引。2）挖掘视频流帧间的空间关系，设计基于视点位置几何关系的帧间预测方法；3）提出基于用户行为的关键帧预取和基于帧相似性图模型的关键帧预设算法，实现具有空间位置感知的预取策略。本课题方法属新兴学科前沿，为实现网络环境下快速、流畅的交互式三维场景浏览提供一种解决方案。

课题围绕支持位置感知的交互式视频流组织、预测与预取展开研究，并应用于地理场景数据的传输。通过对三维空间路径拟合与预测方法、基于视点几何关系的帧间预测、空间位置感知的关键帧选取方法的深入研究，实现了流媒体与三维可视化融合及建立了服务端渲染-视频流发布-轻量客户端显示的新模式。基于以上关键技术，构建了三维地球环境下的流媒体发布原型系统及验证了高效率的视频压缩，并将研究思想与方法扩展到影像瓦片流按需计算、基于Kinect和流媒体技术的实时三维测图等新型应用上，解决了云环境下的海量影像发布及实时三维数据采集过程即时按需调整的难点，发表SSCI文章2篇，申请发明专利1个。