编辑“多源信息融合三维可视化平台”
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== 平台的软件架构 == | == 平台的软件架构 == | ||
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=== 界面层 === | === 界面层 === | ||
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=== 引擎层=== | === 引擎层=== | ||
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==== OSGEARTH ==== | ==== OSGEARTH ==== | ||
大场景的三维实时渲染引擎采用osgearth,其官网为[http://osgearth.org/ osgearth]。 | 大场景的三维实时渲染引擎采用osgearth,其官网为[http://osgearth.org/ osgearth]。 | ||
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#工具插件齐全,小场景开发速度快,光影效果好 | #工具插件齐全,小场景开发速度快,光影效果好 | ||
#C#语言开发,易于集成 | #C#语言开发,易于集成 | ||
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== 平台的刚需与团队优势 == | == 平台的刚需与团队优势 == | ||
===三维平台与传感接入的刚性需求、痛点=== | ===三维平台与传感接入的刚性需求、痛点=== | ||
一个产品应当找到他的应用场景,解决客户的刚性需求。只能通过不断地调研解决问题。 | 一个产品应当找到他的应用场景,解决客户的刚性需求。只能通过不断地调研解决问题。 | ||
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===三维平台的团队优势=== | ===三维平台的团队优势=== | ||
− | # | + | #工程硕士占大多数,没有论文压力,可一年内全身心的投入平台建设。(这可能是主观愿望,也不一定是真正的优势) |
== 平台研发的近期目标 == | == 平台研发的近期目标 == | ||
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*N路视频在同一模型上的加载 | *N路视频在同一模型上的加载 | ||
*服务器选用[[海康威视]]的服务器 | *服务器选用[[海康威视]]的服务器 | ||
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=== 人员,车辆等的室内室外定位 === | === 人员,车辆等的室内室外定位 === | ||
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=== 三维场景下大规模视频的拼接与融合 === | === 三维场景下大规模视频的拼接与融合 === | ||
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====背景与意义==== | ====背景与意义==== | ||
随着视频监控联网系统的不断普及和发展, 网络摄像机 更多的应用于监控系统中,尤其是高清时代的来临,更加快了网络摄像机的发展和应用。 | 随着视频监控联网系统的不断普及和发展, 网络摄像机 更多的应用于监控系统中,尤其是高清时代的来临,更加快了网络摄像机的发展和应用。 | ||
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虽然三维理信息系统有很多的优点,但三维地理信息系统为了追求高速渲染,而牺牲了渲染质量,尤其对小场景的渲染。 | 虽然三维理信息系统有很多的优点,但三维地理信息系统为了追求高速渲染,而牺牲了渲染质量,尤其对小场景的渲染。 | ||
− | ==== | + | ==== 海内外现状 ==== |
文献: | 文献: | ||
*[http://www.irgrid.ac.cn/handle/1471x/2327533?mode=full# 基于 GIS 的无人机地理视频三维可视化] | *[http://www.irgrid.ac.cn/handle/1471x/2327533?mode=full# 基于 GIS 的无人机地理视频三维可视化] | ||
− | *[ | + | |
− | *[http:// | + | |
− | *[http:// | + | 现在市场上做视频拼接的公司有如下: |
− | *[ | + | *[http://www.innovisgroup.com/plan.html 正安维视 北京 有GIS] |
− | *[http://www. | + | *[http://www.smartyunzhou.com/ 智慧云舟 北京 有GIS] |
− | + | *[http://www.converse3d.com/fangan.php?id=202&pid=1 中天灏景 北京 有GIS] | |
− | + | *[http://www.chinadaohe.com.cn/NewsDetail.aspx?ID=148 道和汇通 北京 无GIS] | |
− | *[https:// | + | *[http://www.netalent.cn/softwarecase/show/48.html 互联精英 深圳 无GIS] |
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+ | 知乎上有关的链接: | ||
+ | *[https://zhuanlan.zhihu.com/p/92525723 三维GIS视频融合监控平台知乎] | ||
==== 平台现状 ==== | ==== 平台现状 ==== | ||
第220行: | 第96行: | ||
==== OSGEARTH下的动态投影纹理 ==== | ==== OSGEARTH下的动态投影纹理 ==== | ||
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===== OSGEARTH下shader的加载 ===== | ===== OSGEARTH下shader的加载 ===== | ||
===== 投影纹理的基础知识 ===== | ===== 投影纹理的基础知识 ===== | ||
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室内定位是指在室内环境中实现位置定位,一般采用无线通讯、基站定位、惯导定位等多种技术集成形成一套室内定位体系,从而实现人员、物体等在室内空间中的实时位置监控。 | 室内定位是指在室内环境中实现位置定位,一般采用无线通讯、基站定位、惯导定位等多种技术集成形成一套室内定位体系,从而实现人员、物体等在室内空间中的实时位置监控。 | ||
===== 常见室内定位技术 ===== | ===== 常见室内定位技术 ===== | ||
− | 目前常见的室内无线定位技术有:Wi- | + | 目前常见的室内无线定位技术有:Wi-Fi、蓝牙、红外线、超宽带、RFID、ZigBee和超声波等。 |
− | + | # 1 、Wi-Fi技术 | |
− | + | 通过无线接入点(包括无线路由器)组成的无线局域网络(WLAN),可以实现复杂环境中的定位、监测和追踪任务。它以网络节点(无线接入点)的位置信息为基础和前提,采用经验测试和信号传播模型相结合的方式,对已接入的移动设备进行位置定位,最高精确度大约在1米至20米之间。如果定位测算仅基于当前连接的Wi-Fi接入点,而不是参照周边Wi-Fi的信号强度合成图,则Wi-Fi定位就很容易存在误差(例如:定位楼层错误)。 | |
+ | 另外,Wi-Fi接入点通常都只能覆盖半径90米左右的区域,而且很容易受到其他信号的干扰,从而影响其精度,定位器的能耗也较高。 | ||
+ | # 2 、蓝牙技术 | ||
+ | 蓝牙通讯是一种短距离低功耗的无线传输技术,在室内安装适当的蓝牙局域网接入点后,将网络配置成基于多用户的基础网络连接模式,并保证蓝牙局域网接入点始终是这个微网络的主设备。这样通过检测信号强度就可以获得用户的位置信息。 | ||
+ | 蓝牙定位主要应用于小范围定位,例如:单层大厅或仓库。对于持有集成了蓝牙功能移动终端设备,只要设备的蓝牙功能开启,蓝牙室内定位系统就能够对其进行位置判断。 | ||
+ | 不过,对于复杂的空间环境,蓝牙定位系统的稳定性稍差,受噪声信号干扰大。 | ||
+ | # 3 、红外线技术 | ||
+ | 红外线技术室内定位是通过安装在室内的光学传感器,接收各移动设备(红外线IR标识)发射调制的红外射线进行定位,具有相对较高的室内定位精度。 | ||
+ | 但是,由于光线不能穿过障碍物,使得红外射线仅能视距传播,容易受其他灯光干扰,并且红外线的传输距离较短,使其室内定位的效果很差。当移动设备放置在口袋里或者被墙壁遮挡时,就不能正常工作,需要在每个房间、走廊安装接收天线,导致总体造价较高。 | ||
+ | # 4 、超宽带技术 | ||
+ | 超宽带技术与传统通信技术的定位方法有较大差异,它不需要使用传统通信体制中的载波,而是通过发送和接收具有纳秒或纳秒级以下的极窄脉冲来传输数据,可用于室内精确定位,例如:战场士兵的位置发现、机器人运动跟踪等。 | ||
+ | 超宽带系统与传统的窄带系统相比,具有穿透力强、功耗低、抗多径效果好、安全性高、系统复杂度低、能够提高精确定位精度等优点,通常用于室内移动物体的定位跟踪或导航。 | ||
+ | # 5 、RFID技术 | ||
+ | RFID定位技术利用射频方式进行非接触式双向通信交换数据,实现移动设备识别和定位的目的。它可以在几毫秒内得到厘米级定位精度的信息,且传输范围大、成本较低;不过,由于以下问题未能解决,以RFID定位技术的适用范围受到局限。1. RFID不便于整合到移动设备之中2. 作用距离短(一般最长为几十米)3. 用户的安全隐私保护4. 国际标准化 | ||
+ | # 6、 ZigBee技术 | ||
+ | ZigBee是一种短距离、低速率的无线网络技术。它介于RFID和蓝牙之间,可以通过传感器之间的相互协调通信进行设备的位置定位。这些传感器只需要很少的能量,以接力的方式通过无线电波将数据从一个传感器传到另一个传感器,所以ZigBee最显著的技术特点是它的低功耗和低成本。 | ||
+ | # 7、 超声波技术 | ||
+ | 超声波定位主要采用反射式测距(发射超声波并接收由被测物产生的回波后,根据回波与发射波的时间差计算出两者之间的距离),并通过三角定位等算法确定物体的位置。 | ||
+ | 超声波定位整体定位精度较高、系统结构简单,但容易受多径效应和非视距传播的影响,降低定位精度;同时,它还需要大量的底层硬件设施投资,总体成本较高。 | ||
+ | # 8 、视觉定位 | ||
+ | 用手机摄像头或双目摄像头拍摄周边画面,并和已经预先储存的环境图像进行匹配,确定自己的位置。定位精度小于米,优点是可以直接用手机定位,不需要在室内部署基础设施。缺点是技术不成熟,稳定性不高,图像处理耗费大量和电量资源,定位操作方式怪异,用户体验不好,理论上有不可避免的问题,例如在环境单一的长走廊或类似场景中,仅靠机器视觉是难以准确定位的。 | ||
+ | # 9 、惯性导航技术 | ||
+ | 这是一种纯客户端的技术,主要利用终端惯性传感器采集的运动数据,如加速度传感器、陀螺仪等测量物体的速度、方向、加速度等信息,基于航位推测法,经过各种运算得到物体的位置信息。随着行走时间增加,惯性导航定位的误差也在不断累积。需要外界更高精度的数据源对其进行校准。所以现在惯性导航一般和WiFi指纹结合在一起,每过一段时间通过WiFi请求室内位置,以此来对MEMS产生的误差进行修正。该技术目前的商用得也比较成熟,在扫地机器人中得到广泛应用。 | ||
+ | # 10、 LED可见光技术 | ||
+ | 可见光是一个新兴领域,通过对每个LED灯进行编码,将ID调制在灯光上,灯会不断发射自己的ID,通过利用手机的前置摄像头来识别这些编码。利用所获取的识别信息在地图数据库中确定对应的位置信息,完成定位。根据灯光到达的角度进一步细化定位的结果,高通公司做到了厘米级定位精度。由于不需要额外部署基础设施,终端数量的扩大对性能没有任何的影响,并且可以达到一个非常高的精度,该技术被高通公司所看好。目前,可见光技术在北美有很多商场已经在部署。用户下载应用后,到达商场里的某一个货架,通过检测货架周围的灯光即可知晓具体位置,商家在通过这样的方法向消费者推动商品的折扣等信息。 | ||
===== 主要运营公司 ===== | ===== 主要运营公司 ===== | ||
− | 室内定位技术主要分基站定位和惯导定位两种服务商。基站定位服务商主要有:谷歌、诺基亚、TI、苹果、高德、百度等采用WIFI定位;惯导定位服务商主要有:美国的NAVISEER,龙旗瑞谱科技,上海消防研究所。商用技术基本采用WIFI, | + | 室内定位技术主要分基站定位和惯导定位两种服务商。基站定位服务商主要有:谷歌、诺基亚、TI、苹果、高德、百度等采用WIFI定位;惯导定位服务商主要有:美国的NAVISEER,龙旗瑞谱科技,上海消防研究所。商用技术基本采用WIFI,RFID等无线通讯基站方案,针对应急救援主要采用惯性导航等技术方案。目前国内的几家设备公司例如蜂鸟视图(https://www.fengmap.com/solution-business.html)、万位科技(https://www.wanwaytech.com/qiye/)提供无线和有线多种设备,可利用GPS+北斗+WIFI+基站进行定位,蜂鸟视图提供Android、IOS、JAVAScript SDK支持,无线设备多为盒状物体,可续航数年产品报价与需求量有关,目前尚不可获得报价。也有APP例如寻鹿、万汇等软件,但只能提供特定城市的特定区域定位导航。 |
==== 温湿度传感器 ==== | ==== 温湿度传感器 ==== | ||
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==== 门禁设备 ==== | ==== 门禁设备 ==== | ||
==== 电力行业常见传感器 ==== | ==== 电力行业常见传感器 ==== | ||
+ | === 实时水面渲染 === | ||
+ | 平台海洋实时渲染采用的是SUNDOG公司triton插件。<br> | ||
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− | + | ==== 海浪仿真 ==== | |
+ | 国内外很多专家学者针对海浪仿真做了大量的研究工,随着人们对海浪的深入研究,海浪建模已取得了较大突破,目前对海面波浪进行建模可以分为'''基于物理模型的方法'''、'''基于几何模型的方法'''、'''基于谱分析的方法'''以及'''基于粒子系统的方法'''。<br> | ||
+ | <pre> | ||
+ | ===1 基于几何模型=== | ||
+ | </pre> | ||
+ | 基于几何模型的方法是从海面波浪的几何形状出发,通过构造一定的数学函数,人为设置海浪参数,模拟一个近似真实的海洋表面。常用的有G-R模型法。Gersmer-Rankine模型描述海洋表面水粒子的运动规律,自由表面中的每一个水粒子沿着其静止位置点做圆形或椭圆形运动,其运动轨迹可以看成是由半径为1/ k的圆上距离圆心为r的一个点P,沿X轴下方距离1/k的直线滚动得到的。G-R模型是一个在水平和垂直方向上的单正弦波,因此构建和表现的海面真实感较差,因此在G-R模型的基础上可进行一些改进,如将一高频随机小振幅波,作为背景添加到场景中,使其不影响整个海浪波形,同时又增加海面的随机性、复杂性,或者采用三至五个正弦波进行叠加得到的波生成海面,增加波形的变化等。<br> | ||
+ | 基于几何模型的方法适合模拟大面积海面,没有大量的复杂计算,实时性较好,但缺点是生成的海浪表面真实感较差<sup>[1-4]</sup>。<br> | ||
+ | <pre> | ||
+ | ===2 基于谱分析=== | ||
+ | </pre> | ||
+ | 谱在数学上定义为随机序列任意两点相关函数的傅立叶变换,海浪谱是功率谱,代表海浪能量相对于组成波的频率分布。由于海浪谱反映出能量密度,故称为频谱。海浪的频谱描述就是作为随机过程的海浪中的能量分布相对于组成波的频率分布。可以根据频谱得到余弦波的振幅与其频率之间的关系。<br> | ||
+ | 基于谱分析的方法是从海洋观测的结果出发,采用适当的海浪谱方法模拟海面波浪,如采用大量正弦波的叠加来模拟海面,通过快速傅里叶变换(FFT)合成一个类似海浪谱分布的高度场,并利用该高度场对水面进行模拟。这种方法具有很强的灵活性,并且由于它的数据基础来自于海洋统计学模型,因此渲染出来的水面真实感较强。但是缺点是采用规则网格,数据量大,很难实时渲染水面<sup>[5-8]</sup>。<br> | ||
+ | <pre> | ||
+ | ===3 基于粒子系统=== | ||
+ | </pre> | ||
+ | 基于粒子系统的方法主要用于对由波破碎和与障碍物相碰引起的水沫和飞沫建模。这种方法能生成真实感很强的泡沫和飞沫,但需要在真实感和实时性两个方面进行综合考虑,如粒子模型构造太简单、粒子数太少,表现的对象真实感就较差,如粒子模型复杂、粒子数过多,计算量就较大,难以实时进行表现<sup>[9-11]</sup>。 | ||
+ | <pre> | ||
+ | ===4 基于物理模型=== | ||
+ | </pre> | ||
+ | 基于物理模型的建模,是针对液体的波动,从海面波浪的物理特性出发,不直接模拟海浪的运动,通过计算力学N-S方程获得海浪内部各质点的运动状态,用该方法模拟的波形充分地考虑了海浪运动的随机性,能更好、更真实地反映海浪形态各个要素的变化,同时也能较充分地反映海浪的成长特性及能量分布<sup>[12-16]</sup>。 | ||
+ | |||
+ | '''参考文献:'''<br> | ||
+ | |||
+ | [1] Blinn J F. Simulation of wrinkled surfaces[J]. Computer Graphics,1978, 12(3):286-292. | ||
+ | |||
+ | [2] Fishman B, Schachter B. Computer display of height fields[J]. Computer Graphic,1980,14(5):53-60. | ||
+ | |||
+ | [3] Max N L. Vectorized procedural models for natural terrain: waves and islands in the sunset[J]. Computer Graphics, 1981, 15(3):317-324. | ||
+ | |||
+ | [4] Rankine W J W. On the exact form of waves near the surfaces of deep water[J]. Phil. Trans. R. Soc. A, 1863, 153(4):127–138. | ||
+ | |||
+ | [5] Tessendorf. Simulating ocean water[EB/OL]. http://home.gte.net/tssndrf/index.html, 2001. | ||
+ | [6]Jensen. Deep-water animation and rendering[EB/OL]. http://www.gamasutra.com/ | ||
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+ | gdce/Jensen/Jensen_01.html, 2001. | ||
+ | |||
+ | [7] Deviprasad T,Kesavadas T. Virtual Prototyping of Assembly Components Using Process Modeling[J]. Journal of Manufacturing Systems, 2003, 22(1):16-27. | ||
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+ | [8] 熊艳飞, 石志广, 郭建, et al. 基于海浪谱模型和 FFT 的海面建模[J]. 重庆理工大学学报(自然科学), 2014, 28(4):77-82. | ||
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+ | [9] Reeves W T, L Ltd. Particle system—a technique for modeling a class of fuzzy objects[J]. Computer Graphics, 1983, 17(3):359-376. | ||
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+ | [10] Peachey D R. Modeling waves and surf[J]. Computer Graphics, 1986, 20(4):65-74. | ||
+ | |||
+ | [11] 张艺衡, 李晓峰, 刘小玲, et al. 基于GPU粒子系统的可交互水波实时模拟[J]. 计算机工程与设计, 2014, 35(8):2831–2835. | ||
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+ | [12] Chen J X, Lobo N V. Toward interactive-rate simulation of fluids with moving obstacles using Navier-Stokes equations[J]. Graph Models Image Process, 1995, 57(2):107-116. | ||
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+ | [13]Foster N, Metaxas D. Modeling water for computer animation[J]. Communications of the ACM, 2000, 43(7):60-67. | ||
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+ | [14] Kass M, Miller G. Rapid, stable fluid dynamics for computer graphics[J]. ACM SIGGRAPH Computer Graphics, 1990, 24(4):49-57. | ||
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+ | [15] Chentanez N, Müller M. Real-time Eulerian water simulation using a restricted tall cell grid[J]. ACM Transactions on Graphics, 2011, 30(4):82-93. | ||
+ | |||
+ | [16] 刘文龙, 张静. 用MC算法优化基于 SPH的海浪粒子模型[J]. 海洋技术学报, 2017, 36(2):41-45. | ||
+ | |||
+ | ==== 湖面仿真 ==== | ||
+ | |||
+ | === 实时云模拟 === | ||
=== 视点漫游 === | === 视点漫游 === | ||
第266行: | 第219行: | ||
=== 数据下载 === | === 数据下载 === | ||
− | + | 本平台所需数据主要下载自Planet OSM(https://planet.openstreetmap.org),均为立刻下载的免费数据。 | |
==== 影像数据 ==== | ==== 影像数据 ==== | ||
影像数据目前包含数个视频,下载来源为https://10.108.59.113/:8443/svn/WPFOSG。 | 影像数据目前包含数个视频,下载来源为https://10.108.59.113/:8443/svn/WPFOSG。 | ||
第272行: | 第225行: | ||
高程数据下载自谷歌地图和水经注地图http://www.rivermap.cn的高程数据下载。 | 高程数据下载自谷歌地图和水经注地图http://www.rivermap.cn的高程数据下载。 | ||
==== 矢量数据 ==== | ==== 矢量数据 ==== | ||
− | 矢量数据主要包括全国和数个城市周边的OSM数据,Planet | + | 矢量数据主要包括全国和数个城市周边的OSM数据,Planet OSM(https://planet.openstreetmap.org),提供以下两个下载路径:https://planet.osm.org,其中http://download.geofabrik.de 提供的是洲级和国家级数据下载,可以根据需求直接在页面进行下载。而https://download.bbbike.org/osm 提供了一些切割完成的特定区域和全球任意地区的任意形状的地区地图下载,文件大小下载上限为520M,根据需要选择选项,需要提供接收邮箱,待选定区域的数据在线处理结束后将下载链接发送至邮箱,点击链接即可下载。以上所列出的下载方式据提供多种数据格式,由于矢量数据的处理软件为Maperitive要求使用OSM文件,故下载数据时选用了OSM数据。http://maperitive.net为地图处理软件官网,根据页面提示可以立即下载,加压下载文件后打开应用程序文件,按照以下步骤操作。<br> |
− | + | 1、设定地图区域:目前Maperitive使用电脑内存来存储地图数据,因此需根据电脑配置和需求来限定地图范围。(我的电脑32G切省级的没有问题,全国地图的话,32G内存依然不够)。一般有两种方式来设定地图区域:(1)打开Maperitive,调整地图显示区域至需要范围,点击Map / Set Bounds即可。(2)使用命令行(软件底部),例如:bounds-set 117.04261175,36.6741025754786,117.06649825,36.6808674694984<br> | |
− | + | 2、关闭web map: | |
− | |||
− | |||
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打开web map 在切图是会下载在线地图数据,因此速度会非常慢,一般的做法是先将要切的地图数据下载下来,将web map关闭(点击web map前面的黄色五角星即可)。<br> | 打开web map 在切图是会下载在线地图数据,因此速度会非常慢,一般的做法是先将要切的地图数据下载下来,将web map关闭(点击web map前面的黄色五角星即可)。<br> | ||
− | + | 3、导入本地地图数据: | |
− | 依次点击file--》Open Map Source--》选择以下载好的.osm文件,软件开始加载数据,具体时间取决于数据大小。 | + | 依次点击file--》Open Map Source--》选择以下载好的.osm文件,软件开始加载数据,具体时间取决于数据大小。 |
在加载完成后,会在命令提示区显示完成:当然,Maperitive本身也提供了地图数据下载(Map / Download OSM Data)<br> | 在加载完成后,会在命令提示区显示完成:当然,Maperitive本身也提供了地图数据下载(Map / Download OSM Data)<br> | ||
− | + | 4、修改地图样式: | |
− | + | 选择 Map / Switch To Rules 来修改地图样式,因为没有什么特殊需要,在这我选择 1 default 。选择后,稍等便可以在下面预览到显示效果。<br> | |
− | + | 5、选择 Tools / Generate Tiles ,Maperitive会根据选择区域大小自己选择zoom范围并开始切图。如果需要自定义zoom范围,可使用命令行(为简单起见,我将zoom范围设置为1,2,3): | |
− | + | generate-tiles minzoom=1 maxzoom=3在命令提示行提示命令执行情况并返回结果:<br> | |
− | generate-tiles minzoom=1 maxzoom= | + | 6、至此,在Maperitive的安装目录下生成了Tiles文件夹,各地图切片(256X256的png图片)分级的保存在此文件夹下。 |
− | |||
− | |||
=== 模型加载 === | === 模型加载 === | ||
第296行: | 第244行: | ||
=== 矢量数据加载 === | === 矢量数据加载 === | ||
− | + | 平台中的二维地图数据使用了Maperitive地图软件处理下载自Planet OSM的全国和部分城市地区的OSM数据地图并进行瓦片的制作,以此来实现地域和地理信息显示的快速加载,摒弃了之前的全矢量数据,解决了数据加载过慢引起的各种问题。其次,采用叠加方式加载了全国10层和北京/深圳/菏泽等城市及周边地区的18层二维地图瓦片数据,数据格式使用切割工具默认格式,格式设置代码如下: | |
− | + | <pre> | |
− | + | properties | |
− | + | map-background-color : #F1EEE8 | |
− | + | map-background-opacity : 0 | |
− | + | map-sea-color : #B5D0D0 | |
− | + | font-weight : bold | |
− | + | font-family : Verdana | |
− | + | text-max-width : 7 | |
+ | text-halo-width : 25% | ||
+ | text-halo-opacity : 0.75 | ||
+ | text-align-horizontal : center | ||
+ | text-align-vertical : center | ||
+ | font-stretch : 0.9 | ||
+ | map.rendering.lflp.min-buffer-space : 5 | ||
+ | map.rendering.lflp.max-allowed-corner-angle : 40 | ||
+ | </pre> | ||
=== 小场景 === | === 小场景 === | ||
小场景按规划路线自动漫游和第一人称手动漫游+“后续”监控视频流播放 | 小场景按规划路线自动漫游和第一人称手动漫游+“后续”监控视频流播放 | ||
<big>单场景漫游:</big><br> | <big>单场景漫游:</big><br> | ||
− | [[文件:OSG小场景 学校.png| | + | [[文件:OSG小场景 学校.png|800px|无|OSG小场景_学校]] |
− | + | <big>多场景漫游及监控视频流播放:</big> | |
− | + | [[文件:OSG小场景 场景选择界面.png|800px|无|OSG小场景_场景选择界面]] | |
− | + | [[文件:OSG小场景 房间 1.png|800px|无|OSG小场景_全局照明房间]] | |
− | [[文件: | + | [[文件:OSG小场景 公寓 1.png|800px|无|OSG小场景_公寓_固定位置的视频流播放]] |
− | + | [[文件:OSG小场景 公寓 2.png|800px|无|OSG小场景_公寓_UI层的监控视频流播放]] | |
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== 平台安装说明 == | == 平台安装说明 == | ||
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== 主要参与人员 == | == 主要参与人员 == |