口头报告基于云边页协同的WebBIM大场景多粒度兴趣加载调度算法
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摘要
5G使得在移动网页浏览器上展示WebBIM场景的诉求越来越迫切。但因BIM数据体大、数据粒度粗、用户漫游行为的不确定性、网页浏览器缓存与计算能力弱等因素的限制，导致WebBIM大场景的加载调度任务十分复杂而困难。本文首先将边缘计算引入到云端与网页端，将WebBIM数据粒度与计算粒度划分为三种不同级别，设计了基于云-边-页三端（Cloud-Edge-Browser, CEB）协同的多粒度WebBIM支撑架构。再者，我们综合考虑了BIM构件的重用度、视锥填满度与视点关注度，而提出了BIM构件兴趣度的概念，并将其引入到增量式加载机制中，给出了基于兴趣度的多粒度化BIM场景加载调度机制，有效地缓解了BIM大场景网上即时加载的卡顿与网络延迟。最后，提出了BIM场景的最优初始加载视点的算法，取得最大化的初始加载效益（观瞻范围最大、数据量最小、加载构件量最大），提升了用户的初始加载体验。我们实现了基于CEB三端协同的WebBIM大场景多粒度兴趣加载调度机制，利用多个大规模BIM模型进行了网上实测，结果表明该方案确实有效地降低了WebBIM大场景加载的网络迟延，明显地提升了BIM大场景的加载速度。这为WebVR虚拟世界与边缘计算的融合做了一个成功的尝试。
关键词
WebBIM,边缘计算,云边页协同,多粒度化调度,最优初始加载视点选取
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