UE4云渲染开启新媒体互动产品新形态

虚幻引擎是实时的3D创作平台,近年来在各类App里及影视制作里应用,因其大多需要本地化渲染,目前以H5形式应用的情况很少。本文主要介绍了通过采用UE4虚幻引擎的云渲染技术,打造出的两款特别适合于新媒体端的全新沉浸式虚拟互动产品《云逛展·三星堆来找国宝》及《擎动中国-云赛车》。     

实时渲染引擎架构

文章主要分析了实时渲染引擎所要解决的几个关键问题——图形API、特效管理、空间分割、场景图结构以及粒子系统等,并根据需求给出了实时渲染引擎的一个参考模型.该参考模型可实现跨平台的图形渲染、其特效框架可编写和重用图形特效,并且架构中的每个模块都易于定制和扩展.     

基于虚拟化硬件3D图形加速的渲染云框架

渲染云作为云计算的一个特定细分,同时作为把对计算能力敏感的应用程序扩展到云计算这一趋势的典型代表,具有广阔的发展前景.当前与渲染云直接相关的工作主要有传统的各种渲染集群以及Nvidia的RealityServer平台.但是前者不支持作为云计算基础的虚拟化技术,后者限制了渲染云平台的硬件,并且不能整合各种不同的图形加速设备使其协同工作.本文首先分析了VMGL、VMware、Xen以及VirtualBox等虚拟机3D图形加速技术,并对用这些技术实现渲染云的可行性进行比较,提出了基于VMGL的渲染集群方案.接着在渲染集群的基础上对渲染云相关技术进行了研究,提出了一个灵活、能够支持不同3D图形加速设备协同工作的、基于虚拟化的渲染云框架.     

一种新的实时阴影渲染算法

对现有的实时阴影渲染算法进行详细的分析和比较,并给出了一种新的阴影渲染算法。该算法将阴影图和阴影体算法相结合,先通过阴影图绘制出阴影的轮廓,再利用阴影体算法更新轮廓处象素的模板缓冲值。该方法既克服了阴影图的边缘走样问题,又不会像阴影体算法那样占有大量的象素填充率。不仅渲染速度快,而且具有很好的渲染效果。     

大规模真实感雪景实时渲染

 本文提出一种大规模真实感雪景实时渲染方法.首先建立雪花模型及其在降雪过程中的运动模型;其次将风的运动速度分为平均风速与随机风速,简化了风场计算,通过Perlin噪声生成了随机风,并将计算结果存储在3D纹理中,减轻粒子系统的计算负荷;第三,建立积雪与融化模型,实现雪的积累和融化的模拟;最后建立基于GPU的粒子系统,提高粒子系统的渲染效率.仿真结果表明本文的方法适合大规模雪景实时渲染,并已成功应用于某直升机模拟器中.     

三维动画图像纹理实时渲染系统设计

当前存在一种特殊图像纹理快速渲染技术方法,这种方法与传统思想不同,融合了硬件图像纹理的处理技术,实现了用较少的多边形组成模型完成高质量的动画图像纹理渲染效果,在提高图像纹理渲染速度的同时保证图像纹理渲染的质量。但该方法存在过程较为复杂的问题。为此,提出一种三维动画图像纹理实时渲染系统设计方法,该方法首先对渲染系统进行硬件系统设计,硬件由图像客户端、图像管理节点、存储节点及计算节点组成。通过对渲染图像模型纹理相应坐标点绘制像素达到对动画图像纹理渲染的目的,然后对三维动画图像纹理渲染利用双线性算法进行计算。实验结果证明,提出的对三维动画图像纹理实时渲染系统设计的方法能够降低三维动画图像的成本。     

5G工业云基站技术及应用

本文主要介绍了如何通过5G工业云基站方案赋能智能制造的核心生产现场,推动5G与工业深度融合;并结合相关技术及应用案例,阐述了5G工业云基站为工厂带来的效益。     

基于GPU的实时毛皮渲染及优化

传统毛皮材质模拟需要使用大量细长面片,在实时渲染中会占用过多的绘制资源,造成性能瓶颈。为了解决场景中大量毛皮材质模型的实时渲染性能问题,文中提出一种基于多层纹理渲染实现的实时毛皮渲染方法,通过逐层不透明度衰减的方式模拟多层毛发切片叠加,从而快速、高效地模拟出大量短小毛发。根据毛发的光照特性,同时结合线性兰伯特光照算法、环境光遮蔽算法、菲涅尔近似轮廓光算法、各向异性高光算法等多种光照算法,经过伽马校正后模拟出具有真实感的毛皮光照效果,并提出通过修正不透明度衰减公式减少渲染层数的优化方案,减少绘制开销,使性能与渲染效果达到相对平衡。优化后,文中方法能实时处理一定规模的真实感毛皮渲染,对于毛皮材质在游戏、动画、虚拟现实等领域的应用具有重要意义。     

5G+云+AI赋能数字化新基建

区别于传统基建,“新基建”是指发力于科技端的基础设施建设,主要包括5G基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网七大领域,涉及诸多产业链.随着经济下行压力的日益加剧,许多地方政府与企业的资金压力也加大,纷纷开始推进“新基建”.分析了数字化“新基建”的战略意义,阐述了传统产业数字化的困境,论述了“新基建”中5G、云计算、AI之间的关系,分析了5G+云+AI的早期应用情况.     

一种三维GIS云渲染的集群方案及实践

提出一种由浏览器终端、服务中心、渲染推送器和不同三维地理信息系统(geographic information system,GIS)引擎共同组成的基于实时音视频通信技术(web realˉtime communications,WebRTC)协议的远程过程调用(remote procedure call,RPC)集群系统的解决方案。服务中心既是管理WebRTC两端协作的信令服务,也是用户的唯一入口,管理前后端各种业务模型。渲染推流器通过接口注入三维系统方式采集三维渲染帧并处理成视频流推送给客户端,可协同多种类多数量的三维渲染引擎,对渲染推流端机器的横向扩展就形成了渲染集群。笔者将该套方案应用于多个项目实践中,达到了低延迟、插拔式、集群化、强交互、远程调用的要求,在使用过程中效果良好,降低了软硬件成本,方便部署与维护,提高了数据安全性。     

云计算分布式缓存技术及其在物联网中的应用

物联网是信息技术发展到一定阶段的产物,而云计算平台是物联网应用的基础。文章从当前云计算应用所面临的问题和缺陷出发,介绍了云计算分布式缓存的部署方式、功能架构及关键技术,并说明了分布式缓存高性能、高吞吐、高可靠性、高扩展性等优势和特性。文章解决了物联网应用普遍面临的数据可靠性、大容量内存共享、多模块数据一致保障、线性扩容等难题,为物联网平台云化架构的底层支撑奠定了基础。     

云计算在分布式地理信息系统中的应用

地理信息系统以地图作为应用的背景,通过在地图上叠加街道,设施等具有属性的信息来提供查询,建议等服务,这样的服务现在已经变的包罗万象。云计算通过网络向用户提供使用方便而廉价的强大功能,二者的结合,使得地理信息系统的应用前景变得更加广阔。将云计算运用于分布式地理信息系统的构建中,建立了基于Google App Engine系统的分布式地理信息系统体系结构,本结构可以使用户程序的功能和效率达到最大化,也可以为海量的用户群提供更为稳定、快速、安全的服务。     

一种基于 DHT 的分布式云灾备模型研究

云存储服务,作为云计算的衍生产物,目的是为网络海量数据的存储提供有效的解决方案,节约存储成本和系统资源,提供一个完善的备份、容灾的数据中心,并能够保证数据安全性、容错性。现阶段云灾备模型局限于有限的网络位置,使用虚拟化技术,依托本地服务器实现,与传统云灾备模型不同,介绍了一种基于DHT的云灾备模型,可适用于广域网的、普适的数据级灾备解决方案。     

云计算中的资源管理技术研究

云计算采用虚拟化技术将服务器整体虚拟化为一个资源池,由于虚拟资源的种类多、规模大,因此如何有效地管理云计算平台中的虚拟资源,已成了当前的攻关难题.文中首先介绍了云计算的定义,然后详细介绍了虚拟资源管理技术的概念以及研究现状,指出了目前存在的问题,最后就未来研究热点进行了探讨.     

基于分布式云平台的安全设计与建设探讨

结合自建的分布式云计算平台的实际情况,对分布式云平台的安全进行了总体规划和设计,并对总体建设目标、设计规划思路以及策略建设任务等进行了详细地分析探讨,具备良好的实操性。     

云模型在分布式传感器辐射源识别中的应用

针对辐射源识别中的参数模糊交叠问题,提出了基于云模型的辐射源样本隶属度获取方法,结合分布式传感器的优势,构建云模型在分布式传感器辐射源识别中的应用系统。首先介绍云模型的有关概念,其次分析分布式传感器的特征,再由云模型区间型和离散型辐射源样本隶属度,并进行单传感器时域融合和分布式传感器信息融合,利用判决规则完成决策。仿真结果说明基于云模型的辐射源识别率高。     

一种分布式喷泉码在协作通信中的应用

为了减少基于数字喷泉码的协作传输系统中的计算复杂度和传输延迟,提出了一种基于分布式喷泉码的协作通信传输方案,给出了两层数字喷泉编码的度分布函数的设计过程;以各链路的丢包率为参量分析了系统传输时延,并与其他数字喷泉码传输方案进行了比较.理论分析和仿真结果表明,在各链路丢包率较大时采用这种分布式喷泉码的协作传输机制能在传输时延上显著改善系统性能,而且各链路删除概率越大时优势越明显.     

基于云计算环境下的分布存储技术

云计算是一种新型的计算模式,它在商业计算领域与科学计算领域均占据着重要的成分,由于其可以将大量的数据存储于数据中心,并可以提供稳定、安全、可靠的数据存储服务特点,并可以在任意时刻供上层的应用,因此云计算得到了各界的重视。但由于云计算的核心部分由许多节点组成,这就增加了云计算的成本费用,对其的发展起到一定程度的限制作用。本文主要针对如何提高云计算的容错性以及可扩展性,最大程度的降低其成本费用等,对云计算环境下的分布存储技术做些简要的分析。     

云计算环境下的分布式存储技术研究与应用

随着云计算、大数据和物联网等技术的广泛应用,传统存储阵列已难以满足快速增长的数据存储要求。分布式存储在大规模数据处理能力、扩展性、可维护性、可靠性,以及成本考量上都有更出色的表现,逐步成为公有云中存储产品的主流技术实现方式。本文首先介绍了存储分类,其次详细阐述中国移动公众服务云的存储实践。     

分布式计算技术概述

分布式计算已经广泛而又深入的参透到各行各业的科技应用中.本文对几种主要的分布式计算技术,如网格、云计算、普适计算等,做了分析和比较,同时对分布式计算目前所面临的问题做了总结.最后对分布式计算技术未来的发展方向做了展望与预测.