云边页协同的WebBIM大场景多粒度兴趣加载调度算法

摘要：

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.

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

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金面上项目;国家自然科学区域联合基金重点项目

在线出版日期：2021-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1388-1397