一种基于交互式的操作为要求的图形加速优化装置及方法

摘要

一种基于交互式的操作为要求的图形加速优化装置及方法，其方法包括：S1、客户端获取用户输入的交互操作指令，然后传输至服务器端；S2、服务器端根据获取的交互操作指令运算3D模型，并将3D模型的变化量采集成按帧变化的图像，然后将图像按照视频流编码后压缩，并将压缩图像传送至客户端；S3、客户端接收到压缩图像后进行解码，然后连续播放，以实现对用户操作的反馈。本发明将3D模型的变化量采集成按帧变化的图像，然后传递到客户端，并且连续播放，以实现大量减少数据量的目的，从而实现性能的提升。这种方式减少了95%的数据量的传输，仅仅传输5%左右的图像变化量，即可实现用户在本地操作3D模型与远程操作3D模型无差异。

说明书

技术领域

本发明涉及3D图像交互技术，特别是涉及一种基于交互式的操作为要求的图形加速优化装置及方法。

背景技术

目前的交互式图形操作技术主要有微软RDP和VNC技术，微软RDP能够实现远程控制，但是无法实现3D图像高质量交互，卡顿与延迟严重；VNC技术只能单点1对1登录控制，其3D图像显示质量差，不支持3D机交互。这两种技术均由国外研发，使用广泛，客户群体广，但是其3D性能差，无法满足专业领域使用的性能要求，而且由于都是国外研发，存在安全隐患。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种基于交互式的操作为要求的图形加速优化装置及方法，其3D性能优异，可以满足交互式操作中对于3D性能的要求。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于交互式的操作为要求的图形加速优化装置，包括：

客户端，用于接收用户输入端的交互操作指令，并将交互操作指令传输至服务器端；同时接收服务器端发来的、视频流编码压缩的图像集，并进行解码后播放或显示，以为用户的交互操作指令提供反馈；

网络，用于实现客户端和服务器端的数据传输；

服务器端，根据接收到的交互操作指令运算图形，并利用GPU卡将图形的变化量采集成按帧变化的图像集，然后将图像集按照视频流编码后压缩，并将压缩后的图像集传送至客户端。

优选地，还包括编码解码算法，用于对客户端、服务器端之间传输的数据进行编码、解码，通过对编码解码算法实现服务器端和客户端之间的数据安全。

优选地，所述图形为3D模型。

本发明还公开了一种基于交互式的操作为要求的图形加速优化装置的优化方法，其特征在于，包括：

S1、客户端获取用户输入的交互操作指令，然后将交互操作指令传输至服务器端；

S2、服务器端根据获取的交互操作指令完成图形运算，获得运算过程的图形变化量；

S3、服务器端对S2中获得的图形变化量按桢提取信息形成图像集，然后将图像集按照视频流编码后压缩，并将压缩后的图像集传送至客户端；

S4、客户端接收到压缩图像集后进行解码，按照视频流的信息连续播放，以实现对用户输入的交互操作指令进行反馈。

优选地，所述S1中的交互操作指令按照固定的时长间隔连续的向服务器端传输。

优选地，所述S2中的图形运算具体为3D模型运算。

优选地，所述S2中的图形变化量是指一定时长内每个交互操作指令完成运算后形成的数据信息。

优选地，所述S3中的图像集是按照一定时长截取当前图形变化量对应的图像，这个图像就是按帧提取到的图像。

本发明的有益效果是：

1、本发明为申请人在国内自主研发。本发明在具有 OpenGL算法应用程序在基于GPU图形卡的服务器在运行过程中的图形进行最优化的采取，同时进行高质量的压缩、算法进行同步部署客户端的操作与信号输入，对采集的图形与交互式操作信号进行高质量压缩编码；再基于互联网/局域网/4G/5G网络的传递，传递到客户端，客户端利用内置的算法解析程序进行解码，同时进行持续性播放与信号反馈到客户端的人机界面进行交互，以实现高质量远程可视化的设计与渲染。

2、本发明不直接传输3D模型的变化量，而是将3D模型的变化量采集成按帧变化的图像，然后传递到客户端，客户端实际看到的是按桢变化的图形数据，类似于图片按照视频的方式进行播放；此时没有大量的图形变化量的数据，只有图像的数据，可以实现大量减少数据量的目的，从而实现性能的提升。这种方式减少了95%的数据量的传输，仅仅传输5%左右的图像变化量的数据，即可实现用户在本地操作3D模型与远程操作3D模型无差异，不改变习惯，且3D图形流畅。

3、本发明适用于具有专业图形要求的所有工业设计与仿真领域，涵盖影视设计、生物与基因、航空航天航发、汽车制造与零部件、模具、芯片与半导体、核工业、工业与民用电器、气象等领域。

附图说明

图1是本发明的运行流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

本实施例的图形加速优化装置，包括：

客户端，用于接收用户输入端的交互操作指令，并将交互操作指令传输至服务器端；同时接收服务器端发来的、视频流编码压缩的图像集，并进行解码后播放或显示，以为用户的交互操作指令提供反馈；

网络，用于实现客户端和服务器端的数据传输；

服务器端，根据接收到的交互操作指令运算图形，并利用GPU卡将图形的变化量采集成按帧变化的图像集，然后将图像集按照视频流编码后压缩，并将压缩后的图像集传送至客户端，使得客户端显示；

编码解码算法，用于对客户端、服务器端之间传输的数据进行编码、解码，通过对编码解码算法的改进，实现重要数据不落地，确保安全。

本实施例将整体的算法集成在vDesApp中，将GPU卡的图形性能资源最大化利用，用vDesApp 算法实现GPU Share与远程可视化相结合。具体为vDesApp通过将基于GPU卡的服务器端的图像进行一帧一帧的按照视频流编码压缩，并且通过vDesApp协议进行传输到客户端，vDesApp客户端内嵌的解码器将接收传输过来压缩后图形进行解压缩并且实现保留操作的交互动作、同时传递图形的变化并且连持续播放，以实现3D模型的大量轻量化。同时在不需要虚拟化的情况下实现多个通道对一块GPU卡的共享使用，从而规避虚拟化vGPU卡的高成本，同时vDesApp性能领先于vGPU 30%以上。

参见图1，本实施例的图形加速优化方法，包括：

S1、客户端获取用户输入的交互操作指令，然后将交互操作指令传输至服务器端；

S2、服务器端根据获取的交互操作指令完成3D模型运算，获得运算过程的图形变化量；

S3、服务器端对S2中获得的图形变化量按桢提取信息形成图像集，然后将图像集按照视频流编码后压缩，并将压缩后的图像集传送至客户端；

S4、客户端接收到压缩图像集后进行解码，按照视频流的信息连续播放，以实现对用户输入的交互操作指令进行反馈。

其中，S1中的交互操作指令按照固定的时长间隔连续的向服务器端传输；S2中的图形变化量是指一定时长内每个交互操作指令完成运算后形成的数据信息；S3中的图像集是按照一定时长截取当前图形变化量对应的图像，这个图像就是按帧提取到的图像。

传统方法需要将实体的3D模型的变化量整体传输到本地，然后在本地进行显示。也就是服务器端利用3D模型的操作指令运算3D模型，然后将整体的变化量、变化的3D模型等传输至客户端进行显示，显然这种方式会造成庞大的数据量。也是目前远程3D图像交互存在卡顿、质量差等关键原因所在。

本实施例通过对GPU卡与OpenGL图形算法优化，将3D模型的变化量采集成按帧变化的图像，然后传递到客户端，并且连续播放，以实现大量减少数据量的目的，从而实现性能的提升。这种方式减少了95%的数据量的传输，仅仅传输5%左右的图像变化量，即可实现用户在本地操作3D模型与远程操作3D模型无差异，不改变习惯，且3D图形流畅；另外本实施例通过对编码解码改进，通过vDesApp里面的通讯协议、编码、解码算法实现重要数据不落地，确保数据安全。

本发明未详述之处，均为本领域技术人员的公知技术。

以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。