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数字孪生线上展厅云推流技术探讨点量云流
但现在线上展厅如果展示的内容是以3D数字孪生模型为主的，那采用传统的展厅方案，可能无法实现想要的效果，点量云流这里介绍一种云推流方案，让线上展厅不仅仅可以自动排期播放3D应用，还可以让用户手机或者公众号小程序直接打开 而点量云流的串流方案是，让用户直接在普通的手机、平板上，通过微信、小程序或者网页直接打开体验，大大的减少了用户体验大型3D应用的障碍，而且无需学习和原来的上网使用习惯完全一致。 具体实现方法如下：在服务器上安装点量云流推流系统，将UE或者U3D以及其他3D引擎开发的模型上传到云流系统中，或者提前安装在服务器上。 云推流系统就会给这些应用一个网页访问的地址，用户直接复制地址浏览器打开，或者在微信小程序/公众号中直接以链接的方式指向云推流的网址。这样对用户来说是无感知的，只是打开了一个网页。 这种3D应用的线上展厅推流方案，提升了用户使用的便捷性，而且对于展厅来说也无需增加成本，只需要把原来的本地展示调整成B/S架构，而且还可以扩展多种使用的终端，实现云游展厅提升展厅本身的触达用户。
55910编辑于 2024-05-15 - 来自专栏点量云流化
点量云实时云渲染革新云看车
突如其来的疫情，点量木子了解到为了满足足不出户看车的需求，各大车企和经销商们可谓是各显神通，APP、小程序实现3D看车VR/AR等线上智能展厅看车联合抖音、快手等平台直播看车看车、选车、预约试驾整个过程都可以在线上完成 传统线下看车存在多种问题：1.线下搭建大型汽车展厅成本高，对于经销商是一笔不小的费用2.4S门店展示受限于场地，无法一一展示全部车3.因4S店需足够大的场地，考虑成本等因素一般店址比较偏远，不方便客户到店体验试驾传统的线上看车技术 云看车革新：点量云实时云渲染助力云看车随着互联网的发展，5G网络及云计算技术越来越成熟，汽车行业的3D解决方案也在不断成熟。 点量云依靠多年视频和传输技术的积累，采用自研云流化技术可提供优质的解决方案。点量云实时云渲染的优势：1.即点即用：无需预加载，一键运行。 3.轻量化终端：对终端性能配置无要求，兼容各种终端4.极低延迟点量云实时云渲染为汽车行业赋能车企使用点量云流化XR应用，分享链接给消费者，消费者通过手机、pad、笔记本电脑等多终端设备随时随地体验汽车XR
1.9K30编辑于 2022-08-24 - 来自专栏实时云渲染（云流化）方案知识分享
区别于传统像素流的点量像素流送在应用中的优势
适用类型，传统像素流只是作为UE的引擎插件，只支持UE的内容，像unity或者其他类型的软件都没办法支持使用。4. 在以上几种因素的影响下，传统的像素流满足不了一些使用者的需求，通常会采用新型的像素流送方式---点量像素流送。在上述几个影响的因素方面，点量像素流送是如何解决的？以下可供参考：1. 兼容性，点量像素流送像常规的主流浏览器都支持，包括谷歌、360、微信或iOS，都能轻松打开进行操作。2. 访问方面，点量像素流送在弱网环境下会自动匹配相适应的码率，达到稳定流畅的运行操作。3. 4. 更加产品化，除了支持程序的流化使用外，还支持负载均衡大并发、测试调度、自动更新、内容的一键发布、后台使用数据统计报表可视化、用户状态监控、报警等机制，在服务上也会提供专业的技术服务。5. 总的来说，这种新的像素流送方式能够解决传统像素流的痛点，并且应用支持的范围也较广，对于一些场景使用者来说大大减少了问题的存在，让使用更加方便。
46420编辑于 2024-05-21 - 来自专栏用户8411301的专栏
更轻量！谐云边缘计算贡献再获CNCF官方点赞
其中，谐云边缘计算研发实习生晋晨主要负责实验操作部分，包括实验记录工作。 其中，EdgeStack®智能边缘计算平台基于轻量级容器编排框架云边端协同技术，打造“云+边缘+端”的云边端协同架构，将容器云计算能力下沉至边缘节点，可支撑百万级边缘节点和设备接入。 然而，与数据中心的云计算类似，边缘计算也面临着跨异构设备和网络的工作负载分发、管理和编排等挑战。为了应对以上云计算中的这些挑战，很多开发者会选择基于容器的解决方案。 除了 Linux、 macOS、 Windows, WasmEdge 甚至可以在实时操作系统（RTOS）上运行，像 Linux 基金会的 seL4[7]。 需要注意的一点，如果你使用 yurtctl init/join 来设置OpenYurt 集群并加入节点，你可以跳过这一步。
75040编辑于 2022-02-22 - 来自专栏点云PCL
PCL点云特征描述与提取（4）
\n\n"; for (float x=-0.5f; x<=0.5f; x+=0.01f) //如果没有打开的文件就生成一个矩形的点云 { for (float y=-0.5f rotation_invariant; //设置旋转不变的NARF描述子 pcl::PointCloud<pcl::Narf36> narf_descriptors; //创建Narf36的点类型输入点云对象并进行实际计算 /narf_feature_extraction -m 这将自动生成一个呈矩形的点云，检测的特征点处在角落处，参数-m是必要的，因为矩形周围的区域观测不到，但是属于边界部分，因此系统无法检测到这部分区域的特征点 （2）特征描述算子算法基准化分析 使用FeatureEvaluationFramework类对不同的特征描述子算法进行基准测试，基准测试框架可以测试不同种类的特征描述子算法，通过选择输入点云，算法参数， 对于每一个点，系统将把估计的目标点的三维位置和之前已知的实际位置相比 4 。如果这两个点很接近（取决与决定的阀值）那么对应就成功，否则失败 5 计算并保存成功和失败的总数，以便进一步分析
1.1K30发布于 2019-07-31 - 来自专栏点量云流化
点量云流化—赋能数字孪生轻量化新体验
4.治理协同各领域数字孪生建设仍处行业信息化建设阶段，一体化运行管理的技术及业务架构尚未建立，各条线各区域分散管理，存在管理真空、效率低、协同弱等痛点。图片现有数字孪生产品有哪些痛点？ 点量云流可作为底层网络和传输的技术支撑，赋能数字孪生领域，提供更好的解决方案。1. 内部部署、视频传输内部服务器部署，内外网均可使用；视频流传输，无实际数据上传下载；真正实现各领域的数字化治理。2. 云流化技术领先与通用类收发数据、制作引擎自有推流方案，云桌面、实时云渲染等远程控制类产品相比，点量云流技术均具备独特优势。图片点量云流解决方案为业主带来哪些价值？1. 集中式中心建设费用降低，降低成本点量云流方案分散了中央控制室、中央展厅的功能作用，可以直接充分利用原有体系网络内设备，降低整体建设和设备配置的费用，降低了系统运营维护的成本。3. 点量云流数字孪生可以应用哪些行业？图片
70450编辑于 2022-12-05 - 来自专栏我的随笔
【玩转Lighthouse】腾讯轻量云不轻量
今年我在腾讯云买了一个三年的 2核4G的8M的机器，前段时间腾讯云又给2核免费升级成4核了，所以就是很良心，不知道腾讯云怎么赚钱的。 其实从前年开始我就使用腾讯云的产品，当时买的是一个5M的1核1G的一个套餐，当初也是借助学生的身份上的车，当时自己计算机水平不足加上自己的见识不高，所以就只做了一个内网穿透，这次用的4核4G8M的机器完全够用了 1649751024&q-header-list=&q-url-param-list=&q-signature=5f99a0c75918d219df6faf827f2db0f7144a3803] 腾讯云的轻量云的 只要我数据量不是特别大，那么我这个 Lighthouse 完全可以做大部分事情. 总结 就像我题目所说的 腾讯轻量云不轻量 那样，腾讯轻量云可以搭建很多服务，CPU很强的，完全可以胜任你的一般工作，然后就是计算，免费的公网ip加上大带宽，一年的费用也很低，可以说对于个人来说真的很强了
10.8K120编辑于 2022-04-12 - 来自专栏点量云流化
云流化对比UE4像素流送有什么优势？
UE4的像素流自4.21推出Beta版后，我们根据官方文档分别在局域网和公有云部署像素流应用进行测试，对跨不同平台、画质、延迟等特性一一测试。 同时我们关注到目前市场上有点量云流化可以提供内容流送的服务，测试后要比UE4像素流更产品化，做的已经比较成熟了。 下面简单介绍云流化对比UE4像素流的优势：1、测试中发现像素流有一些浏览器兼容性问题，比如iOS下的微信、部分chrome版本的浏览器，会出现打不开的问题。 2、像素流是作为引擎的插件，只支持UE4的内容，点量云流化是支持所有的内容，不止UE4、Unity，还包括各种软件，比如3DMax、Flash等。 而点量云流化支持客户端模式、包括windows、Android等，基于私有协议，延迟更低、功能更完善。5、云流化有所见即所得的后台，可以迅速将内容形成网页、exe。
1K20编辑于 2022-08-25 - 来自专栏javascript趣味编程
6.2 粘性流体涡量-流函数法求解流场
如何处理压力是核心问题，涡量-流函数方法很好的解决了该难题。将求解速度场和压力场转变为求解涡量和流函数。 而速度场与流函数关系如下： Matlab file exchange上一个涡量-流函数方法计算流动的例子，使用Matlab计算流体流动，代码如下： clear;%参数设置Re=10; (i+1,j)-psi(i-1,j))/(2*dh)); err1=(psi(i+1,j)+psi(i-1,j)+psi(i,j+1)+psi(i,j-1)+xi(i,j)*dh^2)/4- psi(i,j); psi(i,j)=psi(i,j)+rho*err1; err2=(xi(i+1,j)+xi(i-1,j)+xi(i,j+1)+xi(i,j-1))/4 我用javascript写了类似的程序，并用js做了后处理，流场结果如下，Contour就是流函数，而流函数的等值线就是流线： 涡量： X方向速度： Y方向速度： 感兴趣的读者可以自行实现程序开发
2.4K20发布于 2019-04-26 - 来自专栏全栈程序员必看
点云数据标注_点云数据采集
一：什么是点云数据 点云数据是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。这些向量通常以X,Y,Z三维坐标的形式表示，而且一般主要用来代表一个物体的外表面形状。 这些设备用自动化的方式测量在物体表面的大量的点的信息，然后用某种数据文件输出点云数据。这些点云数据就是扫描设备所采集到的。 三：点云数据的用途 作为3D扫描的结果，点云数据有多方面的用途，包括为制造部件，质量检查，多元化视觉，卡通制作，三维制图和大众传播工具应用等创建3D CAD模型。 这里有很多技术应用在将点云转换为3D表面的过程中。 四：点云数据的格式 点云数据是3D激光雷达扫描仪的基本输出。 除此之外，一些其他的公式也有开发点云数据处理软件。通过输出的是XYZ文件格式的点云数据，来自任何扫描设备的点云数据可以被任何点云数据处理软件所分析。
2.8K30编辑于 2022-09-20 - 来自专栏计算机视觉工坊
PV-RAFT：用于点云场景流估计的点体素相关场（CVPR2021）
在2019和2020年的CVPR上均有关于点云场景流的相关工作，今天介绍的是2021年CVPR上最新的关于点云场景流的工作。 机器人和人机交互中的许多应用都可以从理解动态环境中点的三维运动中获益，这种运动被广泛称为场景流。相较于静态的点云，点云场景流估计更侧重于计算两个连续帧之间的3D运动场，这为场景提供了重要的动态信息。 以往的方法大多以立体图像和RGB-D图像作为输入，很少有直接从点云估计场景流的方法。随着3D数据变得更容易获得，许多工作最近开始关注点云的场景流估计。 核心方法： 为了构建所有点对场，设计一个可以同时捕获局部和全局关系的相关量是很重要的。这里主要解释如何在点云上构建点体素相关场。 作者首先基于所有对之间的特征相似性构建一个完整的相关卷积。 每次迭代都将以下变量作为输入：(a)相关特征，(b)当前流估计，(c)前一次迭代的隐藏状态，(d)上下文特征。 （4）流细化。设计这个流程细化模块的目的是使场景流预测f在3D空间中更加平滑。
1.4K70发布于 2021-08-24 - 来自专栏全栈程序员必看
pcl点云合并_pcl点云重建
本节记录下点云聚类方法 1.欧式聚类分割方法 //为提取点云时使用的搜素对象利用输入点云cloud_filtered创建Kd树对象tree。 ，用于存储实际的点云信息 首先创建一个Kd树对象作为提取点云时所用的搜索方法，再创建一个点云索引向量cluster_indices，用于存储实际的点云索引信息，每个检测到的点云聚类被保存在这里。 因为点云是PointXYZ类型的，所以这里用点云类型PointXYZ创建一个欧氏聚类对象，并设置提取的参数和变量。 接下来我们从点云中提取聚类，并将点云索引保存在cluster_indices中。 为了从点云索引向量中分割出每个聚类，必须迭代访问点云索引，每次创建一个新的点云数据集，并且将所有当前聚类的点写入到点云数据集中。
2.5K20编辑于 2022-11-01 - 来自专栏青柠小鱼
Java知识点——IO流
IO流 1.1 什么是IO流 I input 输入流 read 读取数据 O output 输出流 write 写入数据 一般情况下都是按照当前程序使用的内存为参照物来考虑数据的走向问题。 读取数据 * 4. 8KB固态硬盘，4KB对齐。固态硬盘中每一个扇区都是4KB。缓冲这里是要求CPU读取两个4KB数据，对于CPU而言没有太多压力。 如果是一个字节一个字节读取，CPU取出4KB数据，结果有4095无效。 写入数据到文件中 * 4.
55310发布于 2020-03-18 - 来自专栏青柠小鱼
Java知识点——Stream流
请你忘掉原先的IO流思想 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-FQC4twIB-1584855460869)(img/流水线引入Stream思想.png)] 老付,36"); list.add("5,污云,56"); list.add("6,帅栋,26"); System.out.println(list); ; /** * Stream流对象 count方法演示【终结方法】 * * @author Anonymous 2020/3/12 14:50 */ public class Demo4 { 老付,56"); list1.add("5,污云,56"); list1.add("6,帅栋,26"); list1.add("7,帅栋,56"); 老付,56"); list5.add("5,污云,56"); list4.addAll(list5); // 6.
64620发布于 2020-03-23 - 来自专栏视频加密
实时渲染为什么快，能不能局域网部署点量云
但现在随着实时渲染和云渲染行业的发展，通过很多方式可以提升渲染的时间和效率。可能会有疑问为什么实时渲染为什么这么快呢？ 如果是对实时性要求不高的渲染，可以借助海量的云服务器完成，这样不仅仅是显卡的性能更好而且数量更多，因此效率就的得到了很大的提升。 虽然点量云在这里将整个过程做了拆解，但实际上该过程是非常快的，保持在毫秒级上。对用户的眼睛来说是无感知的，就像看视频一样的效果。 而这取决于两方面，一个是串流技术的基本，在就是针对不同的情况实时云渲染厂家对该部分作个更优的处理。 在某些情况下可能需要局域网或者私有网络部署，点量云实时渲染也完全没问题。
1.1K10编辑于 2023-02-22 - 来自专栏机器人课程与技术
ROS1云课→06节点消息流（计算图级）
ROS1云课→05消息类型 ---- 节点之间通过ROS1消息进行通信，当然这还需要网络层。 ROS1会创建一个连接到所有进程的网络。 导航案例： 图形化展示节点信息流工具： ----
96320编辑于 2022-09-26 - 来自专栏我是业余自学C/C++的
4.信号量 原
整型信号量 整型数 S<=0时，信号无效； P（wait）原语 V（singal）原语 等待原语： wait(S): while S<=0 do no-operation S:=S-1; 释放原语 ： singal(S): S:=S+1; wait(s)和singal(s)是原子操作 只要信号量S<=0就不断测试，不满足让权等待 记录型信号量 记录型结构，包含两个数据项： type S.value为资源信号量，其初值表示某类资源的数目。 S.value>=0时，表示系统当中可用资源数目； S.value<0时，表示等待使用资源的进程个数。 wakeup(S,L) end //S.value>=0:表示系统中可用的资源数量 //S.value<0:其值表示已阻塞的进程数量 //S.value初值为1时：只允许一个进程访问临界资源，是互斥信号量 AND型信号量（可解决记录型信号量的死锁问题） 基本思想： 将进程在整个运行中需要的所有资源，一次性全部分配给进程，待进程使用完后一起释放。
52120发布于 2019-03-12 - 来自专栏图形视觉
点云采样
原文链接 点云采样分类 点云采样的方法有很多种，常见的有均匀采样，几何采样，随机采样，格点采样等。下面介绍一些常见的采样方法。 ---- 格点采样 格点采样，就是把三维空间用格点离散化，然后在每个格点里采样一个点。具体方法如下： 1. 创建格点：如中间图所示，计算点云的包围盒，然后把包围盒离散成小格子。 具体方法如下： 输入点云记为C，采样点集记为S，S初始化为空集。 1. 随机采样一个种子点Seed，放入S。如图1所示。 2. 每次采样一个点，放入S。 采样的方法是，在集合C-S里，找一点距离集合S距离最远的点。其中点到集合的距离为，这点到集合里所有点距最小的距离。如图2-6所示，采样点S的数量分别为2，4，10，20，100. 下面介绍一种简单的几何采样方法，具体方法如下： 输入是一个点云，目标采样数S，采样均匀性U 1.
2.2K41发布于 2019-10-16 - 来自专栏一点人工一点智能
17篇点云处理综述-点云语义分割、点云物体检测、自动驾驶中的点云处理……
三维点云是最重要的三维数据表达方式之一。 从技术角度看，在三维重建、SLAM、机器人感知等多个领域，三维点云都是最简单最普遍的表达方式，因为三维点云直接提供了三维空间数据，而图像则需要通过透视几何来反推三维数据。 应用角度上，从无人驾驶中的激光雷达到微软Kinect、iPhone FaceID及AR/VR应用，都需要基于点云的数据处理。 以下收集了17篇点云处理的综述文章，方便大家全面了解三维点云处理的技术发展、了解其发展路线，便于咱们自己的学习规划及学术方向研究。 包括深度学习在点云处理中的应用、点云物体检测、点云语义分割，自动驾驶中的点云处理等等。
1.7K30编辑于 2022-12-27 - 来自专栏图形视觉
点云法线
点云是曲面的一个点采样，采样曲面的法向量就是点云的法向量。 我们给每个点一个线段来显示法线，线段的方向为法线方向，如下图所示。这种显示方法虽然简单，但是不方便查看法线的正确性。 下面介绍的点云渲染，能更加直观的查看法线的正确性。 ---- 点云法线应用 点云渲染：法线信息可用于光照渲染。 ---- 点云法线计算 点云采样于物体表面，物体表面的法线即为点云法线，故可先对物体表面的几何进行估计，即可计算出点云法线。一般可用低阶多项式曲面进行局部拟合，如左图所示。 ---- 点云法线定向 点云法线经过上面介绍的PCA计算以后，还有一个问题是全局定向。法线有两个互为相反的方向。所谓全局定向，就是视觉上连续的一片点云法线方向要一致，片于片之间的定向也要视觉一致。 点云做了刚体变换(Matrix4x4::TransformPoint)后，点云法线也要做相应的变换(Matrix4x4::RotateVector，注意坐标点和向量的刚体变换是有区别的)。
2.9K21发布于 2019-10-17
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