Web3D家居素材庫(kù)的輕量化技術(shù)研究

趙雙燕， 賈金原， 周 文

(同濟(jì)大學(xué) 軟件學(xué)院，上海 201804)

0 引言

互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代已經(jīng)到來，而2017年正是VR+元年，Web在線服務(wù)越來越火熱.以往互聯(lián)網(wǎng)一直以2D的形態(tài)存在，但是隨著3D技術(shù)的不斷成熟，在未來的5年時(shí)間里，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用將會(huì)廣泛地以3D的方式呈現(xiàn)給用戶，家居模型庫(kù)作為應(yīng)用之一將在互聯(lián)網(wǎng)上以3D的形式來讓用戶體驗(yàn)，這種體驗(yàn)的真實(shí)震撼程度要遠(yuǎn)超以往的2D環(huán)境.Web3D應(yīng)用需求的急速激增，以及人們對(duì)3D場(chǎng)景質(zhì)量要求的不斷提高，促使2D的展示方式在不遠(yuǎn)的將來被3D立體方式所代替，這將成為一個(gè)必然趨勢(shì)，但這必須以一種操作簡(jiǎn)便、成本低、真實(shí)感強(qiáng)的3D圖像建模技術(shù)為基礎(chǔ).市場(chǎng)需求的變化趨勢(shì)將引領(lǐng)技術(shù)的發(fā)展方向，因此，基于3D家居模型的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)也發(fā)生了日新月異的變化.

隨著虛擬現(xiàn)實(shí)和Web3D技術(shù)的發(fā)展，基于網(wǎng)頁的虛擬現(xiàn)實(shí)(WebVR)[1-2]進(jìn)入了我們的生活，通過WebVR在網(wǎng)頁上在線展示大規(guī)模虛擬家居場(chǎng)景已越來越受到人們的青睞.相關(guān)方面的研究也相繼出現(xiàn)，但受WebVR傳輸、下載和渲染大規(guī)模虛擬家居場(chǎng)景發(fā)展緩慢的阻礙，我們?nèi)悦媾R如下問題：

(1)對(duì)于現(xiàn)存的可用網(wǎng)絡(luò)帶寬，要實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)傳輸，需要從服務(wù)器端下載的WebVR 數(shù)據(jù)總量太大.

(2)基于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的WebVR漸進(jìn)式傳輸仍然不能保證流暢地瀏覽WebVR家居場(chǎng)景，尤其當(dāng)場(chǎng)景較大或多個(gè)場(chǎng)景時(shí)，延遲問題將會(huì)比較突出.

(3)盡管大規(guī)模的WebVR家居場(chǎng)景已經(jīng)被成功地下載了，由于受瀏覽器的弱計(jì)算和有限的緩存能力限制，在瀏覽器端實(shí)時(shí)地渲染它們，這仍然是一個(gè)難題.

因此，如何能在較少影響用戶體驗(yàn)質(zhì)量的前提下，采用合適的方法，降低瀏覽器和服務(wù)器端所處理的數(shù)據(jù)量就顯得尤為重要.為克服上述問題，筆者擬通過場(chǎng)景中三維模型輕量化處理與流式化傳輸技術(shù)創(chuàng)新、細(xì)粒度處理、結(jié)合基于谷歌Draco壓縮傳輸方法一起來解決所面臨的挑戰(zhàn).筆者在三維模型輕量化處理與流式化傳輸方面提出了一些新的想法，鑒于單一的體素特征描述符對(duì)于局部特征的提取存在缺失，加入了新的特征描述符及機(jī)器學(xué)習(xí)作為輔助，同時(shí)對(duì)于漸進(jìn)式網(wǎng)格(progressive meshes，PM)存在的頂點(diǎn)塌陷問題，提出保留部件邊緣約束的方法來保證對(duì)曲率的保持,這樣既保證了流式化處理的時(shí)間和效率，又保證了模型的處理效果.

1 三維模型的輕量化與流式化

漸進(jìn)式流式化是一種基于漸進(jìn)式網(wǎng)格的模型編碼方法.漸進(jìn)式網(wǎng)格最早由Hoppe[3]提出，在該方法中將原始的場(chǎng)景模型表示成一個(gè)“基網(wǎng)格(base mesh)”和一系列的“網(wǎng)格增量”.在場(chǎng)景加載之初，可直接加載數(shù)據(jù)量相對(duì)較少的、精細(xì)度比較低的“基網(wǎng)格”來代替整個(gè)場(chǎng)景模型.隨著時(shí)間的推移，將后續(xù)接收到的“網(wǎng)格增量”依次合并到當(dāng)前的“基網(wǎng)格”中，達(dá)到場(chǎng)景模型逐漸精細(xì)化為原始場(chǎng)景模型的目的.

在進(jìn)行漸進(jìn)式編碼時(shí)，算法首先采用“邊折疊”的方式對(duì)場(chǎng)景模型進(jìn)行簡(jiǎn)化處理，并將整個(gè)模型的幾何、拓?fù)涞刃畔⒌淖兓M(jìn)行編碼形成編碼流.簡(jiǎn)化過程在滿足終止條件時(shí)結(jié)束，此時(shí)簡(jiǎn)化后的模型就表示“基網(wǎng)絡(luò)”，簡(jiǎn)化過程中的每一步形成的編碼即為“網(wǎng)格增量”.在進(jìn)行解碼時(shí)，算法通過“點(diǎn)分裂”的方式將這些“網(wǎng)格增量”逆序合并到“基網(wǎng)格”中，以恢復(fù)原始模型.

然而，由于漸進(jìn)式編碼壓縮本身的特點(diǎn)，在將其應(yīng)用于WebVR系統(tǒng)中時(shí)還需要綜合考慮諸如壓縮模型本身的幾何特征和傳輸時(shí)的丟包處理以及頻繁的“網(wǎng)格增量”請(qǐng)求導(dǎo)致服務(wù)器的負(fù)載加重等問題，在后續(xù)的發(fā)展過程中出現(xiàn)了很多改進(jìn)的新方法.例如在大規(guī)模3D模型中尋找重復(fù)性組件的想法，該想法最早是在文獻(xiàn)[4]中提出的.Cai等[5]采用姿態(tài)單位化的方法來查找更多的重復(fù)性三維組件，以此來獲得更高的壓縮率.Wen等[6]提出的基于體素化的查重方法，相比較其他采用漸進(jìn)式網(wǎng)格的非重復(fù)三維組件方法，能獲得更高的查重率.Englert等[7]提出了一種輕量化漸進(jìn)式網(wǎng)格加輕量化漸進(jìn)式材質(zhì)的框架.Liu等[8]改進(jìn)文獻(xiàn)[6]的方法，通過語義輕量化將大規(guī)模WebVR分成一些細(xì)粒度塊的方法來適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)傳輸.

筆者在借鑒前人研究經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，對(duì)三維模型的輕量化與流式化作出了一些改進(jìn)，以期更好地適應(yīng)當(dāng)前WebVR家居素材庫(kù)發(fā)展的需要.

2 關(guān)鍵技術(shù)和成果

2.1 輕量級(jí)漸進(jìn)式網(wǎng)格(lightweight progressive meshes, LPM)處理

2.1.1 LM (lightweight meshes) 處理

(1)預(yù)處理.對(duì)輸入的三維模型首先要進(jìn)行預(yù)處理，基于對(duì)文獻(xiàn)[3]中提及的邊折疊、點(diǎn)分裂的LOD(level of detail)進(jìn)行優(yōu)化，同時(shí)依據(jù)三角形網(wǎng)格的連接性對(duì)模型進(jìn)行預(yù)處理，經(jīng)過預(yù)處理后生成模型的基網(wǎng)格，對(duì)所有部件從模型中分離作預(yù)處理.

(2)姿態(tài)對(duì)齊.溫來祥[9]提出的改進(jìn)的主成分分析(principal component analysis,PCA)方法來尋找模型的3個(gè)主軸，由于PCA 3個(gè)主軸方向問題，提高了姿態(tài)單位化帶來的姿態(tài)對(duì)齊效果，有效區(qū)別頂點(diǎn)相同而拓?fù)洳煌哪Ｐ?，使得姿態(tài)對(duì)齊的精確度有所提高.在對(duì)模型進(jìn)行姿態(tài)對(duì)齊時(shí)，利用啟發(fā)式的遺傳算法搜索最優(yōu)解，解決了兩模型間的姿態(tài)對(duì)齊問題.并考慮了旋轉(zhuǎn)、平移、縮放的調(diào)整，提高了對(duì)三維模型進(jìn)行姿態(tài)對(duì)齊的時(shí)間效率.通過姿態(tài)對(duì)齊，使得三維模型處于同一參考坐標(biāo)系下，所提取的模型特征具有幾何不變性.

(3)特征提取.溫來祥[9]給出了一種體素特征描述符(voxel shape descriptor, VSD)來免疫PCA的退化問題和模型的三角化問題.VSD使用與三維模型表面輪廓相交的體素作為模型特征，這些體素稱為表面體素，它可以用位序列保存，當(dāng)利用位操作時(shí)可以提高匹配效率，但僅采用VSD特征進(jìn)行模型特征提取難免不夠全面，因此筆者提出在VSD基礎(chǔ)上采用綜合特征來提高模型匹配質(zhì)量和效率，并加入多個(gè)特征如草圖、骨架特征、二維光場(chǎng)描述符等，在此基礎(chǔ)上加入機(jī)器學(xué)習(xí)來提高模型部件的匹配精確度.首先采用SIFT(scale-invariant feature transform)[10]算法提取出局部區(qū)域多種特征，借鑒文獻(xiàn)[11]使用的BoF(bag of features)方法將所有提取出的特征放在一起，對(duì)這些特征向量做聚類分析，將質(zhì)心作為類別的代表.將每個(gè)模型的特征在它對(duì)應(yīng)的質(zhì)心上做直方圖，依據(jù)歐氏距離進(jìn)行類別劃分，采用關(guān)鍵點(diǎn)特征向量的歐氏距離來作為兩個(gè)草圖中關(guān)鍵點(diǎn)的相似性判別度量，在此基礎(chǔ)上使用分類器就可以很容易進(jìn)行分類.在聚類過程中，采用高斯混合模型方法，對(duì)訓(xùn)練的特征庫(kù)進(jìn)行多次迭代來對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，并使用支撐向量機(jī)分類.借鑒文獻(xiàn)[11]中的基于視點(diǎn)的匹配方法來進(jìn)行模型的匹配，引入機(jī)器學(xué)習(xí)的方法后，模型的匹配度得到了提升.

(4)去重、構(gòu)造輕量級(jí)場(chǎng)景圖(lightweight scene graph, LSG)[9]結(jié)構(gòu).依據(jù)(3)中的模型部件的特征描述符，對(duì)各部件進(jìn)行分類，形成相應(yīng)的集合，對(duì)每個(gè)集合中的部件進(jìn)行去重，形成基于部件的表示方式的集合.該集合的組織結(jié)構(gòu)形式為輕量級(jí)場(chǎng)景圖LSG，它作為一種有向無環(huán)圖，具有層次和部件重用的雙重特性，去掉冗余數(shù)據(jù)后，原三維模型的數(shù)據(jù)量很大程度上減少了，并且沒有對(duì)精度產(chǎn)生影響.

2.1.2 PM處理

選擇PM流式化處理，對(duì)輕量化預(yù)處理后的非重復(fù)性部件或單元構(gòu)件，判斷外形是不是曲面，只有曲面才進(jìn)行PM流式化處理，簡(jiǎn)單形體無需PM流式化處理.

對(duì)經(jīng)過去重處理及曲面判斷的部件庫(kù)進(jìn)行PM處理，目前的PM是邊折疊和點(diǎn)分裂的方法，溫來祥[9]提出的是基于二次誤差矩陣(quadric error metric,QEM) 的簡(jiǎn)化方法來生成PM，該方法可以生成高質(zhì)量的粗糙模型，將每個(gè)唯一部件生成PM，并用LSG來組織，生成了模型的LPM.但該方法不能使唯一部件的邊緣得到很好的保留，內(nèi)部三角面的連接效果也不好.因此筆者提出了改進(jìn)的PM方法:在PM方法基礎(chǔ)上對(duì)部件邊緣保留約束，實(shí)現(xiàn)無錯(cuò)位，最終使得計(jì)算頂點(diǎn)的時(shí)間不受影響，邊的曲率盡可能小.該改進(jìn)的PM方法借鑒文獻(xiàn)[12]的方法提出了一種新的三角網(wǎng)格簡(jiǎn)化算法，這種基于全局的簡(jiǎn)化降低了三角面片的數(shù)量而又盡可能地保留了網(wǎng)格表面的整體外觀效果，使部件的邊緣得到很好的保留.該簡(jiǎn)化算法的實(shí)現(xiàn)不僅考慮到表面網(wǎng)格、預(yù)期停止點(diǎn)預(yù)測(cè)，還將大量的額外參數(shù)也考慮在內(nèi).這些參數(shù)控制和監(jiān)控簡(jiǎn)化過程與文獻(xiàn)[9]使用的邊重疊、點(diǎn)分裂的方法不同，這里提出了半邊重疊的概念，半邊重疊的操作是通過移動(dòng)實(shí)現(xiàn)的，包含一個(gè)頂點(diǎn)和兩個(gè)邊，它將保留的頂點(diǎn)移動(dòng)到一個(gè)新的位置.具體三角網(wǎng)格的簡(jiǎn)化實(shí)現(xiàn)過程如圖1所示.

圖1 三角網(wǎng)格簡(jiǎn)化過程Fig.1 Process of triangular mesh simplification

經(jīng)過改進(jìn)的PM處理后，在基網(wǎng)格的基礎(chǔ)上生成原始模型的漸進(jìn)式重建信息.經(jīng)過LM和改進(jìn)的PM處理后，三維模型輸出自定義的流式化傳輸格式.具體LPM處理流程如圖2所示.

圖2 LPM處理流程Fig.2 LPM processing flow

LPM處理流程：(a→b)LM預(yù)處理，姿態(tài)單位化，將部件變換到同一坐標(biāo)系中；(b→c)對(duì)部件進(jìn)行多特征提?。?c→d)依據(jù)特征描述符進(jìn)行分類、去重，構(gòu)造LSG組織結(jié)構(gòu)；(d→e)改進(jìn)的PM處理.

2.2 流式化傳輸與實(shí)時(shí)渲染

經(jīng)過LPM處理的模型存儲(chǔ)于服務(wù)器端，當(dāng)客戶發(fā)出請(qǐng)求后，客戶端接收來自于服務(wù)器端的基網(wǎng)格，進(jìn)而接收網(wǎng)格增量，最終展現(xiàn)原模型.客戶端對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，并存儲(chǔ)在cache中，依據(jù)最近(least recently used)算法.具體實(shí)現(xiàn)過程采用WebGL和JS.

2.2.1 細(xì)粒度預(yù)處理

當(dāng)用戶瀏覽大規(guī)模的3D場(chǎng)景時(shí)，需要在Web端實(shí)時(shí)渲染這些場(chǎng)景，細(xì)粒度預(yù)處理的流程是將大規(guī)模3D場(chǎng)景分解成一些子空間，當(dāng)漫游進(jìn)入這個(gè)子空間時(shí)，作為一個(gè)下載和渲染的獨(dú)立單元，每個(gè)子空間是個(gè)相對(duì)自我封閉的空間.Web瀏覽器根據(jù)當(dāng)前視點(diǎn)的位置和方位僅下載對(duì)應(yīng)的子空間.在通過室內(nèi)場(chǎng)景細(xì)粒度化后，整個(gè)構(gòu)筑物的室內(nèi)數(shù)據(jù)又分為多個(gè)子空間，而對(duì)于每個(gè)子空間，則以子空間內(nèi)部的構(gòu)件為單位，將該子空間作為場(chǎng)景進(jìn)行索引構(gòu)建，并將構(gòu)建完成的索引信息作為該子空間的組織方式.對(duì)經(jīng)過改進(jìn)的PM處理后的模型，原始模型被處理成含有較少數(shù)據(jù)量的基網(wǎng)格和增量網(wǎng)格兩部分.在進(jìn)行場(chǎng)景漫游時(shí)，首先將子空間中的構(gòu)件處理成基網(wǎng)格數(shù)據(jù)，并在后續(xù)的漫游過程中，根據(jù)視點(diǎn)位置，增加相應(yīng)的增量網(wǎng)格來實(shí)時(shí)調(diào)整該模型的精度，使得在整個(gè)漫游過程中，不僅不影響用戶體驗(yàn)質(zhì)量，而且能做到增量數(shù)據(jù)的按需處理.例如，對(duì)于多層多間居室包含許多個(gè)房間，這些房間不能被瀏覽器一下子渲染出來，而是被分割成細(xì)?；囊恍┳涌臻g.每個(gè)子空間僅包含一定數(shù)量的組件，因其相對(duì)的空間封閉，它們可以被實(shí)時(shí)渲染.

2.2.2 LPM數(shù)據(jù)的壓縮傳輸

筆者采用谷歌開發(fā)的開源壓縮工具Draco來進(jìn)行LPM數(shù)據(jù)的壓縮、傳輸.谷歌開發(fā)的Draco是關(guān)于點(diǎn)云的編碼與壓縮的源碼，Draco 由谷歌 Chrome 媒體團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)，旨在大幅加速 3D 數(shù)據(jù)的編碼、傳輸和解碼.Draco 可以被用來壓縮 mesh 和點(diǎn)云數(shù)據(jù).它還支持壓縮點(diǎn)(compressing points)、連接信息、紋理協(xié)調(diào)、顏色信息、法線(normals)以及其他與幾何相關(guān)的通用屬性.谷歌官方發(fā)布的 Draco Mesh 文件壓縮率大幅優(yōu)于 ZIP.Draco 的算法，它既支持有損模式，也支持無損模式.筆者采用Draco的無損模式，保證壓縮與傳輸過程中不丟失數(shù)據(jù).根據(jù)谷歌官方公布數(shù)據(jù)，Draco有較好的壓縮率，對(duì)于較小的模型，壓縮效果提高15%，法線的壓縮效果提高40%.

2.2.3 Web前端的數(shù)據(jù)解析

對(duì)于收到的基網(wǎng)格數(shù)據(jù)，采用direct mapping的方式直接創(chuàng)建vertex buffer(VB)、index buffer(IB),并將數(shù)據(jù)映射到WebGL端，提升渲染數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備效率，減少準(zhǔn)備時(shí)間.增量網(wǎng)格數(shù)據(jù)采用最小鄰近插入的方法，直接更新到VB、IB中，并更新局部緩沖區(qū)，實(shí)現(xiàn)增量渲染.

2.2.4 依據(jù)視點(diǎn)部件的優(yōu)先級(jí)進(jìn)行傳輸

對(duì)于客戶端請(qǐng)求的數(shù)據(jù)，依據(jù)當(dāng)前的觀察者視角，對(duì)數(shù)據(jù)處理的優(yōu)先級(jí)進(jìn)行排序，優(yōu)先進(jìn)入客戶視野的模型數(shù)據(jù)優(yōu)先傳輸.根據(jù)視線方向與視距來確定初始傳輸哪些部件以及傳輸優(yōu)先級(jí)與分辨率，然后根據(jù)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)帶寬決定適應(yīng)性打包處理.不同的物體對(duì)人眼的視覺貢獻(xiàn)度不同，由于與視點(diǎn)的距離以及物體自身的體積等原因，離視點(diǎn)較近、體積較大且不易被遮擋的物體總是更容易被觀察到.因此，從構(gòu)件與視點(diǎn)的距離和構(gòu)件本身的特征出發(fā), 根據(jù)視覺貢獻(xiàn)度得到構(gòu)件實(shí)體的優(yōu)先級(jí)，優(yōu)先級(jí)較高的構(gòu)件實(shí)體先于其他構(gòu)件實(shí)體被裝載和渲染.一個(gè)包被看作是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)傳輸單元.

2.2.5 高效網(wǎng)頁級(jí)渲染結(jié)構(gòu)

隨著每個(gè)子空間模型的組件數(shù)量的增多，使所有的加載時(shí)間變長(zhǎng)，從而用戶的等待時(shí)間也會(huì)相對(duì)變長(zhǎng).筆者實(shí)行了一種高效網(wǎng)頁級(jí)渲染結(jié)構(gòu)，這種結(jié)構(gòu)利用邊加載邊渲染的高效率以及輕量級(jí)結(jié)構(gòu)帶來的低數(shù)據(jù)提高傳輸率，這種雙線程模式降低了用戶的延遲，改善了傳統(tǒng)的下載-渲染策略會(huì)占用用戶很長(zhǎng)的視覺等待時(shí)間的情況.一旦用戶下載數(shù)據(jù)，它會(huì)分析數(shù)據(jù)并傳遞至渲染線程在網(wǎng)頁端顯示，這樣會(huì)降低用戶的視覺等待時(shí)間.

3 實(shí)驗(yàn)部分

開發(fā)語言：C++JSWebGL；

測(cè)試用例：普林斯頓PSB模型庫(kù)中部分種類模型及典型模型如CAD汽車、服裝商品、建筑物房間、家居平臺(tái)中常規(guī)家具模型；

測(cè)試環(huán)境:筆記本電腦兩臺(tái),服務(wù)器端為Windows 7, Mem為8 G,CPU為Intel Xeon 2.39 G;客戶端為Windows 7, Mem為8 G, CPU為Intel i7-4700MQ，帶寬為5 MB/s.

3.1 三維模型輕量化與流式化實(shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)前需對(duì)測(cè)試模型進(jìn)行格式統(tǒng)一，轉(zhuǎn)換成LPM可以接受的FBX、OBJ格式,進(jìn)而再對(duì)測(cè)試模型進(jìn)行處理.

將本文的輕量化方法與文獻(xiàn)[9]的方法進(jìn)行比較，通過考察識(shí)別重復(fù)模型部件的能力和數(shù)據(jù)的壓縮率兩個(gè)指標(biāo)，可以發(fā)現(xiàn)筆者的方法明顯優(yōu)于文獻(xiàn)[9]的方法，具體比較數(shù)據(jù)如圖3和表1所示.

圖3 部件重用率比較Fig.3 Comparison of component reuse rate

模型模型三角面數(shù)處理時(shí)間/s處理壓縮率/%部件重用率/%Volvo754 23429.069.8363.47Woman62 3427.689.4085.30Room292 74313.078.3568.00PSB部分模型結(jié)果擬合64 8037.986.7375.47

從數(shù)據(jù)中可以看出，LPM算法對(duì)于模型的可擴(kuò)展性支持較高，從小規(guī)模的模型到大規(guī)模的模型均可以進(jìn)行較好的處理.算法對(duì)模型的處理時(shí)間跟模型的規(guī)模有相關(guān)性，處理結(jié)果中的壓縮率與部件重用率也有相關(guān)性，如果模型中的部件重用率較高，那么對(duì)應(yīng)的壓縮效果也越好，反之對(duì)應(yīng)的壓縮效果下降.這主要是由于在PM處理過程中需要存儲(chǔ)重建時(shí)的信息，因而會(huì)含有部分冗余的信息，若部件的重用率較高則可在重用的部件上減少重建信息的數(shù)量，因而會(huì)有較好的壓縮率.從模型相關(guān)性上可以看出，對(duì)于機(jī)械、建筑之類對(duì)稱性或模塊化較明顯的模型或資源上，部件的重用率會(huì)更高.

3.2 數(shù)據(jù)壓縮與網(wǎng)絡(luò)傳輸性能測(cè)試

Draco壓縮測(cè)試數(shù)據(jù)處理流程如圖4所示.

圖4 Draco壓縮測(cè)試數(shù)據(jù)處理流程Fig.4 Compressed test data processing flow

(1) Draco支持的數(shù)據(jù)源為.ply和.obj格式.對(duì)于PTS數(shù)據(jù)格式需要先使用Rhino轉(zhuǎn)換為.ply格式，然后在Draco中進(jìn)行壓縮處理；

(2) Draco壓縮之后的格式為.drc，在使用時(shí)需要對(duì).drc文件進(jìn)行解壓;

(3) Draco解壓縮出來的格式為.ply，不能直接當(dāng)成點(diǎn)云處理的對(duì)象來使用，需要使用.ply再轉(zhuǎn)化為PTS格式.

利用Draco對(duì)PSB模型進(jìn)行測(cè)試后發(fā)現(xiàn)，該方法在解壓縮和傳輸時(shí)間上效率很高，節(jié)省時(shí)間效率約為11%～22%.具體的傳輸率和傳輸時(shí)間等數(shù)據(jù)如表2和表3所示.

表2 利用Draco對(duì)模型處理的壓縮率Tab.2 Compressed rate of models processing with Draco

表3 利用Draco對(duì)模型處理結(jié)果Tab.3 Result of models processing with Draco

從數(shù)據(jù)中可以看出，對(duì)于較大規(guī)模的模型，壓縮之后傳輸可以得到較好的性能提升，而對(duì)于較小的模型，由于傳輸并不會(huì)成為瓶頸，因而對(duì)應(yīng)的傳輸比提升不是太明顯.使用壓縮進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸需要在壓縮比與傳輸比之間達(dá)成一個(gè)平衡，避免過于依賴傳輸或過于依賴解壓.

3.3 前端解析與渲染效果

筆者對(duì)室內(nèi)家居場(chǎng)景進(jìn)行了Web端解析與渲染，具體效果如圖5所示.

圖5 家居場(chǎng)景渲染效果圖Fig.5 Rendering of house scene

4 結(jié)論

筆者基于WebVR和成熟的輕量化技術(shù)對(duì)大規(guī)模的三維家居模型的在線可視化服務(wù)進(jìn)行了探索.筆者提出的新的輕量化框架能夠較好地處理模型，在保證最終渲染質(zhì)量無損失的情況下，提升了預(yù)處理與傳輸?shù)乃俣?，以便在Web客戶端更好地實(shí)現(xiàn)可視化.但是，在筆者提出的方法中仍舊存在一些短板，以下幾個(gè)方面是我們接下來努力的方向：(1)增加算法的模型適配性，現(xiàn)在對(duì)汽車等構(gòu)建重復(fù)度較高的模型類型效果會(huì)比較好一些，需要提升LM的效果；(2)建立基于視點(diǎn)的預(yù)測(cè)加載機(jī)制，提升加載效率；(3)基于視點(diǎn)的操作在云端來進(jìn)行.