公开(公告)号：CN113920277B

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202110717807.7

申请日：2021-06-28

Applicant: 同济大学

Inventor： 赵嵩源 ,  潘平平 ,  潘文琪 ,  吴俊

IPC: G06F30/27

Abstract: 本发明涉及一种基于边缘计算存储的Cloud VR数据传输方法和系统，用于向用户端设备传输全景图的图像数据，方法包括：采用四棱锥投影方式对全景图进行映射计算，将每张全景图根据视点投影划分为多个不同视场角的视频版本进行存储；获取并进行动态预测用户端设备的三维运动数据并计算用户视角信息；根据用户视角信息，选取对应的视场角的视频版本，并对该视频版本进行金字塔贴图操作，得到立体图像数据，计算视角切换相应的视点位置移动向量并向用户端设备传输立体图像数据。与现有技术相比，本发明具有可将所需带宽降低60％以上、视野范围内观看质量无损、避免了网络延迟带来的图像滞后和网络、避免了网络抖动导致的图像缺失等优点。

公开(公告)号：CN115914230A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211551204.5

申请日：2022-12-05

Applicant: 同济大学

Inventor： 艾丽华 ,  王睿 ,  潘文琪 ,  张嘉迪 ,  何良华

IPC: H04L67/10 ,  H04L67/1008 ,  H04L67/101 ,  H04L67/1012

Abstract: 本发明设计了一种自适应移动边缘计算卸载和资源分配方法，主要包括以下步骤：用户发送任务卸载请求；移动边缘计算系统根据任务的数据量大小、用户所处的无线信道信息和移动边缘计算系统内各个边缘服务器的可用计算资源计算出任务的最佳卸载策略并通知用户；用户根据通知的卸载策略连接基站并发送任务；基站收到任务后，发送给与其连接的边缘服务器，边缘服务器分配资源处理任务；边缘服务器将处理后的结果发送给基站，基站将处理后的结果返回给用户。本发明采用深度强化学习方法，根据历史系统信息来获得当前时刻的最佳任务卸载方案，并在任务时延的限制下合理分配资源以处理任务，降低了资源的消耗，提升了边缘服务器的利用率。

公开(公告)号：CN113920277A

公开(公告)日：2022-01-11

申请号：CN202110717807.7

申请日：2021-06-28

Applicant: 同济大学

Inventor： 赵嵩源 ,  潘平平 ,  潘文琪 ,  吴俊

IPC: G06T19/00 ,  G06T7/80 ,  G06T3/60

Abstract: 本发明涉及一种基于边缘计算存储的Cloud VR数据传输方法和系统，用于向用户端设备传输全景图的图像数据，方法包括：采用四棱锥投影方式对全景图进行映射计算，将每张全景图根据视点投影划分为多个不同视场角的视频版本进行存储；获取并进行动态预测用户端设备的三维运动数据并计算用户视角信息；根据用户视角信息，选取对应的视场角的视频版本，并对该视频版本进行金字塔贴图操作，得到立体图像数据，计算视角切换相应的视点位置移动向量并向用户端设备传输立体图像数据。与现有技术相比，本发明具有可将所需带宽降低60％以上、视野范围内观看质量无损、避免了网络延迟带来的图像滞后和网络、避免了网络抖动导致的图像缺失等优点。