基于DR预测的大规模Web3D场景预加载机制

• 作者: 张惠娟 王冬青 贾金原 郭欣琪
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 预加载 Web3D DR预测 路径聚类
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 仿真支撑平台/系统技术
• 页码范围: 1341-1348
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.19-VR0469

摘要

为改善大规模Web3D场景的加载效率,提出一种基于DR(Dead reckoning)预测的大规模Web3D场景预加载机制,结合DR航迹预测的算法和基于历史路径的兴趣路径聚类算法,将航迹领域中路径预测和交通领域中路径聚类应用到虚拟场景加载领域中,提出一种Web3D场景的预加载机制.实验与研究表明,通过该算法实现的预加载机制可以显著地提高数据的传输效率,优化大规模Web3D场景的加载速度,有效地提高用户在Web3D场景中的漫游体验,为优化大规模Web3D场景的加载机制提出了新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾金原	同济大学软件学院	52	319	10.0	16.0
2	张惠娟	同济大学软件学院	10	40	3.0	6.0
3	王冬青	同济大学软件学院	4	14	2.0	3.0
4	郭欣琪	同济大学软件学院	1	0	0.0	0.0