VR座席の選択クール、技術的なアリ大麦の背後にある、と呼ばれる高級


著者|アリシビック無線開発の専門家王ジン八尾

Zebian | yugao

出品 | CSDN(CSDNnews)

 

業界の状況

徐々に増加仮想VR現在の業界のアプリケーションの例は、自宅不動産、その他の産業のチェーンで、実際の写真に、より広いベース720°パノラマカメラ、マルチベンダ部品番号クロスモデリングで使用されるべきです。発券業界、類似製品のスタジアムの座席の選択、国内外でもパイロットが海外に着弾したでのTicketmaster、StubHubのおよび他の国内着陸の試みを持っているが観覧車、大規模な会場のため、アイデアの現在の実現は、3Dモデリング+を使用する傾向があります大型のフロントエンドのマルチポート・ショーの後に発行されたECBの出力基づいて、パノラマ写真を、レンダリングします。

 

大麦ソリューション

主にユーザーの意思決定座席の選択のための支援と臨場感あふれる体験を提供するために、大麦階パノラマVR、座席の選択ページには、現在のユーザーとの対話と着陸コスト、+レンダリングとパノラマ本物の小さな会場VR撮影リズムをモデル化し、大きな会場の使用を検討しています。

2.1ポリシーの着陸

  • 大会場-3Dモデル+レンダリング

  • 小さな会場 - 本当のVR

 

完全なリンクをモデリング2.2プロセス

出力白カビ、材料及びテクスチャマッピングプロセスを介して会場をモデル化し、古典的なモデル近似3dmaxに基づいて、建物を出力します。

 

2.3フルリンク処理

プロセス全体に大きなノードは、によって:モデル/製造撮影→→→プラットフォームの主要部のハウジングフロントエンド、現在のモデリング部3dmax従来方式の大規模なデータベースから選択された3Dレーザレーダ+ SLAMの大量生産方式に基づいて研究。

 

3D会場

3.1モデルのテクスチャロード

施設の出力をモデル化するために、50M〜200の間3dmax輸出能力の後、その後、LODテクスチャとLODモデル圧縮glTFを使用して、効果的にスピードを開く大きな会場three.jsベースの質感を向上させることができます。

 

 LODレンダリングショー

 

VR

4.1 VRエンジン

VR整体方案选择使用基于 ECB 球体坐标的投影方案,渲染合成 2:1 的全景图片,图片本身经过 moz-jpeg压缩、智能降噪和超分重建,供 VR Engine渲染,也为为全景图片展示秒开打下基础。大前端 VR Engine层面,App侧android/ios较为成熟,选用 google/apple 自带方案,h5侧 engine 性能和集成度差异较大,调研了目前市面上常见的几款 engine,最终选择使用  Pannellum 作为首选引擎。支持罗盘指示、全景漫游、全景标注、多清晰度等扩展功能。

 

 

VR视图及优化

透视视图、鱼眼视图、立体视图、建筑视图、潘尼尼观、小行星等。GVR进行了优化封装,包括但不限于:

a. 镜头失真校正(Lens distortion correction)

b. 空间音频(Spatial audio)

c. 头部跟踪(Head tracking)

d. 3D校准(3D calibration)

e. 并排渲染(Side-by-side rendering)

f. 立体几何配置(Stereo geometry configuration)

g. 用户输入事件处理(User input event handling)

     

全链路量产

全面落地,需要建模和拍摄的场馆较多,针对VR落地应用,需要进行量产操作,按照梳理,核心步骤大致分为以下几步:

  → 拍摄:专业camera + 大麦B端  =  遥控拍照 + 携带座位信息

  → 生产:绑定、fov倾角计算、压缩、超分重建)

  → 选座基础平台: 底图保护-暗水印、流式加密)

  → 大前端:三端 VR Engine、渐进式加载、流式加密

 

 

总结

针对上线的图片,进行了合成优化以及基于Lanczos/hpx的图像压缩,以及流式密码加密,以保障用户的秒开和数据安全。3D/VR的持续建设是智慧场馆重要的一环,也为用户购买决策提供了可视化手段,量产阶段后继续探索基于大场景点云渲染建模和商业化营销能力,以期为用户带来更好的沉浸式体验。

【End】

《原力计划【第二季】- 学习力挑战》

正式开始

即日起至 3月21日

千万流量支持原创作者

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転載: blog.csdn.net/csdnnews/article/details/104624348