至今,便携式设备的主要缺点是效率低。
云技术与free view point集成的步骤:利用云技术的随机可访问性获得信息,分布式处理获得free view point图像,便携式设备可以随时随地的访问自由点视频系统。
系统结构:系统的结构主要用较低的计算能力在接入点与客户端确定。
2.1图像处理流程:捕获—译码—云系统—得到模型,决定图像rendering方法。
2.2分布系统与图像rendering的工作:云负责计算传输数据。云计算与传输的整个结构分3个部分:计算、传输、高速缓存和图像数据的搜寻与调整。
2.3数据传输与存储
2.3.1建立一个虚拟群集
这个部分的重点是如何建立一个虚拟群和管理传输路径。
建群的时候必须考虑几个问题,首先要考虑连接质量的稳定性。为了保存实时数据流,必须避免数据丢失与延迟、保持节点间的连接质量。第二个问题是电源。因为集群的成员可能只是这样的便携式设备比如笔记本电脑或移动电话(没有稳定的电力供应),因此如何通过分配能源来扩展群集的续航时间是一个非常重要的考虑因素。
2.3.2 数据存储
每个虚拟集群有一个集群ID(C-ID),每一个(C-ID)对应于数据的某一部分。当执行点完成一个任务时,执行点就把这个数据传输至一个与C-ID同类型的虚拟集群以存储数据。通过I-CD,节点就可以检验存储在集群里的数据。通过搜索服务器,用户可以从他的群集获取有用的信息,完成任务和把结果传给用户。在这个结构中,每个节点提供它自己的高速缓冲存储器来存储数据流,每个更小的集群存储用户需要的不同的数据类型。此外,每个元件核对这个数据是否无效,删除无效的数据提高高速缓冲存储器的利用率。
2.4数据搜索和误差修正(图像的补偿机制)
数据传输开始的时候,搜索服务器记录数据当前所处的集群,数据存储从左到右,由上至下。由于数据流和常规数据存储的连续性,我们可以预测数据的位置,这样可以提高数据搜寻的速度。当用户需要集群中的数据时,集群从顶部到底部搜寻数据直到找到,之后,存储数据的节点把这个消息传播给其他节点来终止搜寻。相邻的节点在水平和垂直方向上传递这个消息,这样就能避免浪费能源。
到了下个星期,老师把卷子发下来,我一看,我只得了71分。我羞愧极了,这个分数怎么给妈妈交代呢,于是我害怕起来。总得想个好办法才行。用红笔该分数,改成99分,想着想着,我就找同学借了一支红笔改成99分,我高兴极了。这下我可以瞒天过海了。
我一回家,高高兴兴的对妈妈说:“上个星期入学测试我考了99分。”妈妈一脸严肃地说:“什么试卷,让我看看。”我被逼的走投无路,只好把试卷给妈妈看,妈妈接过试卷严肃地说:“这是你的.分数吗?其实你的老师早就告诉我了,考试没考好不要紧,我们下次再来,但是人学会了撒谎,这是一辈子的事。”我惭愧的说:“妈妈,我下次再也不撒谎了。”经过这件事,我明白了一个道理,若要人不知,除非己莫为,欺骗会酿成大祸。
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