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A Parallel-Optimized Visualization Method for Large-Scale Multiple Video-Augmented Geographic Scenes on Cesium
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AI
DOI：10.3390/ijgi13120463.png)
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摘要
En 中文
监控视频已作为网络地理信息系统（GIS）的关键数据源，在交通管理、设施监控和反恐检查中发挥着重要作用。然而，以往方法在实现有效的大规模多视频重叠可视化及效率方面面临显著挑战，尤其是在组织和大范围视频增强地理场景的视觉化方面。因此，我们提出了一种针对Cesium平台上大规模多视频增强地理场景的并行优化可视化方法。首先，该方法采用改进的八叉树模型对大规模重叠视频进行统一管理。其次，我们引入了一种基于Cesium的新型调度算法，该算法利用Web Graphics Library（WebGL）的并行优化和动态细节层次（LOD）策略。该算法旨在提升大规模视频集成地理场景的视觉效果和效率。最后，我们进行了对比实验以证明，所提出的方法显著优化了视频重叠区域的可视化，并实现了高达95%的渲染效率提升。该方法可为大规模监控视频场景管理及多视频联合监控提供坚实的技术基础。
Keyword:
visualization
WebGIS
VideoGIS
Cesium
WebGL
期刊
IF:
6
论文数:
830
被引数:
1.4K
机构
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引用论文
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