基于CDN的可扩展多级视频网格结构研究

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glimagesink框架

glimagesink框架glimagesink框架是一个用于显示OpenGL图像的插件，在GStreamer多媒体框架中被广泛使用。

本文将介绍glimagesink框架的原理、特点和使用方法。

一、glimagesink框架的原理glimagesink框架是基于OpenGL的视频渲染插件，它可以将视频数据通过OpenGL进行加速处理，并将处理后的图像显示在屏幕上。

它利用OpenGL的强大的图形处理能力，实现了高效的视频渲染功能。

1. 支持硬件加速：glimagesink框架利用OpenGL进行图像处理，能够充分利用显卡的硬件加速功能，提高视频渲染的效率和质量。

2. 跨平台支持：glimagesink框架基于OpenGL，可以在多个平台上运行，包括Windows、Linux等操作系统。

3. 易于使用：glimagesink框架提供简单易用的接口，开发人员可以快速集成到自己的应用程序中，实现视频播放和渲染功能。

4. 可扩展性强：glimagesink框架支持多种视频格式和编码方式，可以处理各种不同的视频流。

三、glimagesink框架的使用方法使用glimagesink框架可以简单地分为以下几个步骤：1. 初始化GStreamer：在使用glimagesink框架之前，需要先初始化GStreamer库，并设置相应的环境变量。

2. 创建Pipeline：使用GStreamer的API创建一个Pipeline，Pipeline是GStreamer中最基本的组件，用于管理多媒体数据的流动。

3. 添加元素：向Pipeline中添加需要的元素，例如视频源、解码器等。

4. 配置glimagesink：将glimagesink元素添加到Pipeline中，并设置相关参数，例如显示窗口的大小、位置等。

5. 启动播放：启动Pipeline，开始播放视频。

6. 处理事件：处理与视频播放相关的事件，例如播放、暂停、停止等。

广电网络中CDN技术分析与运用探讨

广电网络中CDN技术分析与运用探讨随着互联网的快速发展，视频、音频等多媒体内容的传输量不断增加，传统的网络架构已经无法满足用户的需求。

为了提高网络的传输速度和质量，广电网络引入了CDN（Content Delivery Network）技术。

CDN技术是指通过在全球范围内部署服务器节点，将内容存放在离用户最近的节点上，实现更快的访问速度和更好的用户体验。

CDN技术的核心思想是将内容从源站点分发到离用户最近的边缘节点，提高内容的就近性和传输效率。

首先，CDN技术能够提高网络的访问速度。

通过在离用户最近的节点部署内容缓存服务器，用户可以从离自己最近的服务器获取内容，避免了长路径传输和带宽拥塞的问题，从而加快了内容的加载速度。

此外，CDN技术还可以根据用户的网络环境和网络质量，智能地选择最佳的服务器节点，进一步提高访问速度。

其次，CDN技术能够提高网络的稳定性和可靠性。

通过将内容分发到多个节点上，即使一些节点出现故障或负载过高，仍然可以从其他节点获取内容，避免了单点故障对用户访问的影响。

此外，CDN技术还能够根据用户的访问流量和负载情况，自动调整服务器的负载均衡，提高系统的可扩展性和稳定性。

另外，CDN技术还可以有效减少源站点的负载压力。

通过将内容缓存在离用户最近的节点上，减少了对源站点的请求压力，提高了源站点的响应速度和并发处理能力。

此外，CDN技术还可以利用缓存机制和智能分发算法，减少数据传输的冗余和网络带宽的占用，降低了网络的成本和能耗。

CDN技术在广电网络中的应用非常广泛。

例如，电视直播和点播服务可以利用CDN技术，将视频内容缓存在离用户最近的边缘节点上，提高视频的加载速度和播放质量。

此外，移动应用、在线游戏等其他多媒体应用也可以通过CDN技术提高用户的访问速度和体验。

总之，CDN技术通过在全球范围内部署服务器节点，将内容就近存放和分发，可以提高网络的访问速度、稳定性和可靠性，减少源站点的负载压力，降低网络的成本和能耗。

关于网络技术的论文题目

网络技术的论文题目关于网络技术的论文题目导语：网络技术是从1990年代中期发展起来的新技术，它把互联网上分散的资源融为有机整体，实现资源的全面共享和有机协作，使人们能够透明地使用资源的整体能力并按需获取信息。

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自适应分割的视频点云多模式帧间编码方法

自适应分割的视频点云多模式帧间编码方法陈建 1, 2廖燕俊 1王适 2郑明魁 1, 2苏立超3摘要基于视频的点云压缩(Video based point cloud compression, V-PCC)为压缩动态点云提供了高效的解决方案, 但V-PCC 从三维到二维的投影使得三维帧间运动的相关性被破坏, 降低了帧间编码性能. 针对这一问题, 提出一种基于V-PCC 改进的自适应分割的视频点云多模式帧间编码方法, 并依此设计了一种新型动态点云帧间编码框架. 首先, 为实现更精准的块预测, 提出区域自适应分割的块匹配方法以寻找最佳匹配块; 其次, 为进一步提高帧间编码性能, 提出基于联合属性率失真优化(Rate distortion optimization, RDO)的多模式帧间编码方法, 以更好地提高预测精度和降低码率消耗. 实验结果表明, 提出的改进算法相较于V-PCC 实现了−22.57%的BD-BR (Bjontegaard delta bit rate)增益. 该算法特别适用于视频监控和视频会议等帧间变化不大的动态点云场景.关键词点云压缩, 基于视频的点云压缩, 三维帧间编码, 点云分割, 率失真优化引用格式陈建, 廖燕俊, 王适, 郑明魁, 苏立超. 自适应分割的视频点云多模式帧间编码方法. 自动化学报, 2023, 49(8):1707−1722DOI 10.16383/j.aas.c220549An Adaptive Segmentation Based Multi-mode Inter-frameCoding Method for Video Point CloudCHEN Jian 1, 2 LIAO Yan-Jun 1 WANG Kuo 2 ZHENG Ming-Kui 1, 2 SU Li-Chao 3Abstract Video based point cloud compression (V-PCC) provides an efficient solution for compressing dynamic point clouds, but the projection of V-PCC from 3D to 2D destroys the correlation of 3D inter-frame motion and re-duces the performance of inter-frame coding. To solve this problem, we proposes an adaptive segmentation based multi-mode inter-frame coding method for video point cloud to improve V-PCC, and designs a new dynamic point cloud inter-frame encoding framework. Firstly, in order to achieve more accurate block prediction, a block match-ing method based on adaptive regional segmentation is proposed to find the best matching block; Secondly, in or-der to further improve the performance of inter coding, a multi-mode inter-frame coding method based on joint at-tribute rate distortion optimization (RDO) is proposed to increase the prediction accuracy and reduce the bit rate consumption. Experimental results show that the improved algorithm proposed in this paper achieves −22.57%Bjontegaard delta bit rate (BD-BR) gain compared with V-PCC. The algorithm is especially suitable for dynamic point cloud scenes with little change between frames, such as video surveillance and video conference.Key words Point cloud compression, video-based point cloud compresion (V-PCC), 3D inter-frame coding, point cloud segmentation, rate distortion optimization (RDO)Citation Chen Jian, Liao Yan-Jun, Wang Kuo, Zheng Ming-Kui, Su Li-Chao. An adaptive segmentation based multi-mode inter-frame coding method for video point cloud. Acta Automatica Sinica , 2023, 49(8): 1707−1722点云由三维空间中一组具有几何和属性信息的点集构成, 通常依据点的疏密可划分为稀疏点云和密集点云[1]. 通过相机矩阵或高精度激光雷达采集的密集点云结合VR 头盔可在三维空间将对象或场景进行6自由度场景还原, 相较于全景视频拥有更真实的视觉体验, 在虚拟现实、增强现实和三维物体捕获领域被广泛应用[2−3]. 通过激光雷达反射光束经光电处理后收集得到的稀疏点云可生成环境地收稿日期 2022-07-05 录用日期 2022-11-29Manuscript received July 5, 2022; accepted November 29, 2022国家自然科学基金(62001117, 61902071), 福建省自然科学基金(2020J01466), 中国福建光电信息科学与技术创新实验室(闽都创新实验室) (2021ZR151), 超低延时视频编码芯片及其产业化(2020年福建省教育厅产学研专项)资助Supported by National Natural Science Foundation of China (62001117, 61902071), Fujian Natural Science Foundation (2020J01466), Fujian Science & Technology Innovation Laborat-ory for Optoelectronic Information of China (2021ZR151), and Ultra-low Latency Video Coding Chip and its Industrialization (2020 Special Project of Fujian Provincial Education Depart-ment for Industry-University Research)本文责任编委刘成林Recommended by Associate Editor LIU Cheng-Lin1. 福州大学先进制造学院泉州 3622512. 福州大学物理与信息工程学院福州 3501163. 福州大学计算机与大数据学院/软件学院福州 3501161. School of Advanced Manufacturing, Fuzhou University, Quan-zhou 3622512. College of Physics and Information Engineer-ing, Fuzhou University, Fuzhou 3501163. College of Com-puter and Data Science/College of Software, Fuzhou University,Fuzhou 350116第 49 卷第 8 期自动化学报Vol. 49, No. 82023 年 8 月ACTA AUTOMATICA SINICAAugust, 2023图, 以实现空间定位与目标检测等功能, 业已应用于自动驾驶、无人机以及智能机器人等场景[4−7]. 但相较于二维图像, 点云在存储与传输中的比特消耗显著增加[8], 以经典的8i 动态点云数据集[9]为例, 在每秒30帧时的传输码率高达180 MB/s, 因此动态点云压缩是对点云进行高效传输和处理的前提.N ×N ×N 3×3×3为了实现高效的动态点云压缩, 近年来, 一些工作首先在三维上进行帧间运动估计与补偿, 以充分利用不同帧之间的时间相关性. 其中, Kammerl 等[10]首先提出通过构建八叉树对相邻帧进行帧间差异编码, 实现了相较于八叉树帧内编码方法的性能提升; Thanou 等[11]则提出将点云帧经过八叉树划分后, 利用谱图小波变换将三维上的帧间运动估计转换为连续图之间的特征匹配问题. 然而, 上述方法对帧间像素的运动矢量估计不够准确. 为了实现更精确的运动矢量估计, Queiroz 等[12]提出一种基于运动补偿的动态点云编码器, 将点云体素化后进行块划分, 依据块相关性确定帧内与帧间编码模式, 对帧间编码块使用提出的平移运动模型改善预测误差; Mekuria 等[13]则提出将点云均匀分割为的块, 之后将帧间对应块使用迭代最近点(Iterative closest point, ICP)[14]进行运动估计,以进一步提高帧间预测精度; Santos 等[15]提出使用类似于2D 视频编码器的N 步搜索算法(N-step search, NSS), 在的三维块区域中迭代寻找帧间对应块, 而后通过配准实现帧间编码. 然而,上述方法实现的块分割破坏了块间运动相关性, 帧间压缩性能没有显著提升.为了进一步提高动态点云压缩性能, 一些工作通过将三维点云投影到二维平面后组成二维视频序列, 而后利用二维视频编码器中成熟的运动预测与补偿算法, 实现三维点云帧间预测. 其中, Lasserre 等[16]提出基于八叉树的方法将三维点云投影至二维平面, 之后用二维视频编码器进行帧间编码; Bud-agavi 等[17]则通过对三维上的点进行二维平面上的排序, 组成二维视频序列后利用高效视频编码器(High efficiency video coding, HEVC)进行编码.上述方法在三维到二维投影的过程中破坏了三维点间联系, 重构质量并不理想. 为改善投影后的点间联系, Schwarz 等[18]通过法线将点映射于圆柱体上确保点间联系, 对圆柱面展开图使用二维视频编码以提高性能. 但在圆柱上的投影使得部分点因遮挡丢失, 影响重构精度. 为尽可能保留投影点数, Mam-mou 等[19]根据点云法线方向与点间距离的位置关系, 将点云划分为若干Patch, 通过对Patch 进行二维平面的排列以减少点数损失, 进一步提高了重构质量.基于Patch 投影后使用2D 视频编码器进行编码, 以实现二维上的帧间运动预测与补偿的思路取得了最优的性能, 被运动图像专家组(Moving pic-ture experts group, MPEG)正在进行的基于视频的点云压缩(Video-based point cloud compres-sion, V-PCC)标准[20]所采纳, 但将Patch 从三维到二维的投影导致三维运动信息无法被有效利用, 使得帧间压缩性能提升受到限制. 针对这一问题, 一些工作尝试在V-PCC 基础上实现三维帧间预测,其中, Li 等[21]提出了一种三维到二维的运动模型,利用V-PCC 中的几何与辅助信息推导二维运动矢量以实现帧间压缩性能改善, 但通过二维推导得到的三维运动信息并不完整, 导致运动估计不够准确.Kim 等[22]提出通过点云帧间差值确定帧内帧与预测帧, 帧内帧用V-PCC 进行帧内编码, 预测帧依据前帧点云进行运动估计后对残差进行编码以实现运动补偿, 但残差编码依旧消耗大量比特. 上述方法均在V-PCC 基础上实现了三维点云的帧间预测,但无论是基于二维的三维运动推导还是帧间残差的编码, 性能改善都比较有限.在本文的工作中, 首先, 为了改善三维上实现运动估计与补偿中, 块分割可能导致的运动相关性被破坏的问题, 本文引入了KD 树(K-dimension tree,KD Tree)思想, 通过迭代进行逐层深入的匹配块分割, 并定义分割块匹配度函数以自适应确定分割的迭代截止深度, 进而实现了更精准的运动块搜索;另外, 针对V-PCC 中二维投影导致三维运动信息无法被有效利用的问题, 本文提出在三维上通过匹配块的几何与颜色两种属性进行相似性判别, 并设计率失真优化(Rate distortion optimization, RDO)模型对匹配块分类后进行多模式的帧间编码, 实现了帧间预测性能的进一步改善. 实验表明, 本文提出的自适应分割的视频点云多模式帧间编码方法在与最新的V-PCC 测试软件和相关文献的方法对比中均取得了BD-BR (Bjontegaard delta bit rate)的负增益. 本文的主要贡献如下:1)提出了针对动态点云的新型三维帧间编码框架, 通过自动编码模式判定、区域自适应分割、联合属性率失真优化的多模式帧间编码、结合V-PCC 实现了帧间编码性能的提升;2)提出了一种区域自适应分割的块匹配方法,以寻找帧间预测的最佳匹配块, 从而改善了均匀分割和传统分割算法导致运动相关性被破坏的问题;3)提出了一种基于联合属性率失真优化模型的多模式帧间编码方法, 在改善预测精度的同时显著减少了帧间编码比特.1 基于视频的点云压缩及其问题分析本文所提出的算法主要在V-PCC 基础上进行1708自动化学报49 卷三维帧间预测改进, 因此本节对V-PCC 的主要技术做简要介绍, 并分析其不足之处. 其中, V-PCC 编码框架如图1所示.图 1 V-PCC 编码器框架Fig. 1 V-PCC encoder diagram首先, V-PCC 计算3D 点云中每个点的法线以确定最适合的投影面, 进而将点云分割为多个Patch [23].接着, 依据对应Patch 的位置信息, 将其在二维平面上进行紧凑排列以完成对Patch 的打包. 之后,依据打包结果在二维上生成对应的图像, 并使用了几何图、属性图和占用图分别表示各点的坐标、颜色及占用信息. 鉴于Patch 在二维的排列不可避免地存在空像素点, 因此需要占用图表示像素点的占用与否[24]; 由于三维到二维的投影会丢失一个维度坐标信息, 因此使用几何图将该信息用深度形式进行表示; 为了实现动态点云的可视化, 还需要一个属性图用于表示投影点的颜色属性信息. 最后, 为了提高视频编码器的压缩性能, 对属性图和几何图的空像素进行了填充和平滑处理以减少高频分量; 同时, 为了缓解重构点云在Patch 边界可能存在的重叠或伪影, 对重构点云进行几何和属性上的平滑滤波处理[25]. 通过上述步骤得到二维视频序列后, 引入二维视频编码器(如HEVC)对视频序列进行编码.V-PCC 将动态点云帧进行二维投影后, 利用成熟的二维视频编码技术实现了动态点云压缩性能的提升. 但是, V-PCC 投影过程将连续的三维物体分割为多个二维子块, 丢失了三维上的运动信息,使得三维动态点云中存在的时间冗余无法被有效利用. 为了直观展示投影过程导致的运动信息丢失,图2以Longdress 数据集为例, 展示了第1 053和第1 054两相邻帧使用V-PCC 投影得到的属性图.观察图2可以发现, 部分在三维上高度相似的区域,如图中标记位置1、2与3所对应Patch, 经二维投影后呈现出完全不同的分布, 该结果使得二维视频编码器中帧间预测效果受到限制, 不利于压缩性能的进一步提升.2 改进的动态点云三维帧间编码为了在V-PCC 基础上进一步降低动态点云的时间冗余性, 在三维上进行帧间预测和补偿以最小化帧间误差, 本文提出了一个在V-PCC 基础上改进的针对动态点云的三维帧间编码框架, 如图3所示. 下面对该框架基本流程进行介绍.首先, 在编码端, 我们将输入的点云序列通过模块(a)进行编码模式判定, 以划分帧内帧与预测帧. 其思想与二维视频编码器类似, 将动态点云划分为多组具有运动相似性的图像组(Group of pic-tures, GOP)以分别进行编码. 其中图像组中的第一帧为帧内帧, 后续帧均为预测帧, 帧内帧直接通过V-PCC 进行帧内编码; 预测帧则通过帧间预测方式进行编码. 合理的GOP 划分表明当前图像组内各相邻帧均具有较高运动相关性, 因此可最优化匹配块预测效果以减少直接编码比特消耗, 进而提高整体帧间编码性能. 受文献[22]启发, 本文通过对当前帧与上一帧参考点云进行几何相似度判定,以确定当前帧的编码方式进行灵活的图像组划分.如式(1)所示.Longdress 第 1 053 帧三维示例Longdress 第 1 054 帧三维示例Longdress 第 1 053 帧 V-PCC投影属性图Longdress 第 1 054 帧 V-PCC投影属性图11223图 2 V-PCC 从三维到二维投影(属性图)Fig. 2 V-PCC projection from 3D to2D (Attribute map)8 期陈建等: 自适应分割的视频点云多模式帧间编码方法1709cur ref E Gcur,ref Ωmode mode E O R 其中, 为当前帧点云, 为前帧参考点云, 表示两相邻帧点云的几何偏差, 为编码模式判定阈值. 当值为1时表示当前帧差异较大, 应当进行帧内模式编码; 当值为0时则表示两帧具有较大相似性, 应当进行帧间模式编码. 另外, 在动态点云重构误差的计算中, 使用原始点云中各点与重构点云在几何和属性上的误差均值表示, 即式(2)所示.N O O (i )R (i ′)i i ′E O,R O R 其中, 为原始点云点数, 和分别表示原始点云第点与对应重构点云点的几何或属性值, 即为原始点云与重构点云间误差值.N ×N ×N K 接着, 在进行帧间编码模式判断后, 通过模块(b)进行预测帧的区域自适应块分割. 块分割的目的在于寻找具有帧间运动一致性的匹配块以进行运动预测和补偿. 不同于等分或均值聚类, 所提出的基于KD 树思想的区域自适应块匹配从点云质心、包围盒和点数三个角度, 判断分割块的帧间运动程度以进行分割深度的自适应判定,最终实现最佳匹配块搜索.之后, 对于分割得到的匹配块, 通过模块(c)进行基于联合属性率失真优化的帧间预测. 在该模块中, 我们通过帧间块的几何与颜色属性联合差异度,结合率失真优化模型对匹配块进行分类, 分为几乎无差异的完全近似块(Absolute similar block, ASB)、差异较少的相对近似块(Relative similar block,RSB)以及存在较大差异的非近似块(Non similar block, NSB). 完全近似块认为帧间误差可忽略不计, 仅需记录参考块的位置信息; 而相对近似块则表示存在一定帧间误差, 但可通过ICP 配准和属性补偿来改善几何与属性预测误差, 因此除了块位置信息, 还需记录预测与补偿信息; 而对于非近似块,则认为无法实现有效的帧间预测, 因此通过融合后使用帧内编码器进行编码.最后, 在完成帧间模式分类后, 为了在编码端进行当前帧的重构以作为下一帧匹配块搜索的参考帧, 通过模块(d)对相对近似块进行几何预测与属性补偿, 而后将几何预测与属性补偿后的相对近似块、完全近似块、非近似块进行融合得到重构帧. 为了在解码端实现帧间重构, 首先需要组合预测帧中的所有非近似块, 经由模块(e)的V-PCC 编码器进行帧内编码, 并且, 还需要对完全近似块的位置信息、相对近似块的位置与预测补偿信息通过模块(f)进行熵编码以实现完整的帧间编码流程.至此, 整体框架流程介绍完毕, 在接下来的第3节与第4节中, 我们将对本文提出的区域自适应分割的块匹配算法与联合属性率失真优化的多模式帧间编码方法进行更为详细的介绍, 并在第5节通过实验分析进行算法性能测试.3 区域自适应分割的块匹配N B j cur j ref j ∆E cur j ,ref j 相较于二维视频序列, 动态点云存在大量空像素区域, 帧间点数也往往不同. 因此, 对一定区域内的点集进行帧间运动估计时, 如何准确找到匹配的邻帧点集是一个难点. 假设对当前帧进行帧间预测时共分割为个子点云块, 第块子点云与其对应参考帧匹配块间存在几何与属性综合误差 . 由于重构的预测帧实质上是通过组合相应的参考帧匹配块而估计得到的, 因此精准的帧间块匹配尝试最小化每个分割块的估计误差,以提高预测帧整体预测精度, 如式(3)所示:图 3 改进的三维帧间编码框架Fig. 3 Improved 3D inter-frame coding framework1710自动化学报49 卷K K N N ×N ×N 为了充分利用帧间相关性以降低时间冗余, 一些工作尝试对点云进行分割后寻找最佳匹配块以实现帧间预测. Mekuria 等[13]将动态点云划分为若干个大小相同的宏块, 依据帧间块点数和颜色进行相似性判断, 对相似块使用迭代最近点算法计算刚性变换矩阵以实现帧间预测. 然而, 当区域分割得到的对应匹配块间存在较大偏差时, 预测效果不佳.为了减少匹配块误差以提高预测精度, Xu 等[26]提出使用均值聚类将点云分为多个簇, 在几何上通过ICP 实现运动预测, 在属性上则使用基于图傅里叶变换的模型进行运动矢量估计. 但基于均值聚类的点云簇分割仅在预测帧中进行, 没有考虑帧间块运动相关性, 匹配精度提升受到限制. 为了进一步提高匹配精度, Santos 等[15]受到二维视频编码器中步搜索算法的启发, 提出了一种3D-NSS 方法实现三维上的匹配块搜索, 将点云分割为的宏块后进行3D-NSS 以搜索最优匹配块, 而后通过ICP 进行帧间预测.K 上述分割方法均实现了有效的块匹配, 但是,基于宏块的均匀块分割与基于传统均值聚类的块划分均没有考虑分割块间可能存在的运动连续性, 在分割上不够灵活. 具体表现为分割块过大无法保证块间匹配性, 过小又往往导致已经具有运动连续性的预测块被过度细化, 出现相同运动预测信息的冗余编码. 为了避免上述问题, 本文引入KD 树思想, 提出了一种区域自适应分割算法, 该算法通过迭代进行逐层深入的二分类划分, 对各分割深度下块的运动性质与匹配程度进行分析, 确定是否需要继续分割以实现精准运动块匹配. 算法基本思想如图4所示, 若满足分割条件则继续进行二分类划分, 否则停止分割.Ψ(l,n )其中, 准确判断当前分割区域是否满足运动连续性条件下的帧间运动, 是避免过度分割以实现精准的运动块搜索的关键, 本文通过定义分割块匹配函数来确定截止深度, 如式(4)所示:ρ(n )=max [sign (n −N D ),0]n N D ρ(n )=1ξ(l )l 其中, 为点数判定函数,当点数大于最小分割块点数阈值时, ,表示满足深入分割的最小点数要求, 否则强制截止; 为当前深度下的块运动偏移度, 通过衡量匹配块间的运动变化分析是否需要进一步分割.ξξw ξu 提出的函数分别通过帧间质心偏移度估计匹配块间运动幅度, 帧间包围盒偏移度进行匹ξn ξw ξu ξn T l ξ(l )配块间几何运动一致性判定, 点数偏移度进行点云分布密度验证, 最后通过、与累加值与分割截止阈值的比值来整体衡量当前块的运动程度与一致性. 即对于当前分割深度 , 可进一步细化为式(5):其中,w cur w ref u cur u ref n cur n ref l P Max P Min 并且, 、、、、与分别表示当前分割深度下该区域与其前帧对应区域的质心、包围盒与点数,和分别为当前块对角线对应点.ρ(n )=1ξ(l)lξξξξ在的前提下,值反映当前KD 树分割深度下该区域点云的帧间运动情况.值越大帧间运动越显著,当值大于1时,需对运动块进行帧间运动补偿,如果继续分割将导致块的运动一致性被破坏或帧间对应块无法实现有效匹配,从而导致帧间预测失败;值越小说明当前区域点云整体运动变化越小,当值小于1时,需进一步分割寻找可能存在的运动区域.l +1d 对于需要进一步分割的点云块,为了尽可能均匀分割以避免分割后匹配块间误差过大, 将待分割匹配块质心均值作为分割点, 通过以包围盒最长边作为分割面来确定深度下的分割轴 , 分割轴l = 0l = 1l = 2l = m l = m + 1条件满足, 继续分割条件不满足, 停止分割图 4 区域自适应分割块匹配方法示意图Fig. 4 Schematic diagram of region adaptive segmentation based block matching method8 期陈建等: 自适应分割的视频点云多模式帧间编码方法1711如式(6)所示:Edge d,max Edge d,min d 其中, 和分别为待分割块在维度的最大值和最小值.总结上文所述, 我们将提出的区域自适应分割的块匹配算法归纳为算法1. 算法 1. 区域自适应分割的块匹配cur ref 输入. 当前帧点云与前帧参考点云输出. 当前帧与参考帧对应匹配块j =1N B 1) For to Do l =02) 初始化分割深度 ;3) Docur j ref j 4) 选取待分割块和对应待匹配块 ;w u n 5) 计算质心、包围盒与块点数 ;ξ(l )6) 根据式(5)计算运动块偏移度 ;ρ(n )7) 根据函数判定当前分割块点数;Ψ(l,n )8) 根据式(4)计算分割块匹配函数 ;Ψ(l,n )9) If 满足匹配块分割条件:d 10) 根据式(6)确定分割轴 ;cur j ref j 11) 对与进行分割;12) 保存分割结果;l +113) 分割深度 ;Ψ(l,n )14) Else 不满足匹配块分割条件:15) 块分割截止;16) 保存匹配块;17) End of if18) While 所有块均满足截止条件;19) End of for图5展示了本文提出的区域自适应分割的块匹配算法对帧Longdress_0536和其参考帧Longdress_0535进行分割后的块匹配结果. 在该序列当前帧下, 人物进行上半身的侧身动作. 观察图5可发现,在运动变化较大的人物上半身, 算法在寻找到较大的对应匹配块后即不再分割; 而人物下半身运动平缓, 算法自适应提高分割深度以实现帧间匹配块的精确搜索, 因而下半身的分块数目大于上半身.4 联合属性率失真优化的多模式帧间编码P Q在动态点云的帧间编码中, 常对相邻帧进行块分割或聚类后依据匹配块相似性实现帧间预测, 并利用补偿算法减少预测块误差以改善帧间编码质量. 其中迭代最近点算法常用于帧间运动估计中,其通过迭代更新待配准点云相较于目标点云 S t E (S,t )间的旋转矩阵和平移向量 , 进而实现误差最小化, 如式(7)所示:N p p i P i q i ′Q p i 其中为待配准点云点数, 为待配准点云的第个点, 为目标点云中与相对应的点.但是, 完全依据ICP 配准进行动态点云的三维帧间预测存在两个问题: 首先, ICP 仅在预测块上逼近几何误差的最小化而没考虑到颜色属性偏差引起的匹配块差异, 影响了整体预测精度; 其次, 从率失真角度分析, 对运动变化极小的匹配块进行ICP 配准实现的运动估计是非必要的, 该操作很难改善失真且会增加帧间编码比特消耗.为改善上述问题, 提出了联合属性率失真优化的多模式帧间编码方法. 提出的方法首先在确保几何预测精度的同时, 充分考虑了可能的属性变化导致的预测精度下降问题, 而后通过率失真优化模型,对块依据率失真代价函数得到的最优解进行分类后, 应用不同的编码策略以优化帧间编码方案, 旨在有限的码率约束下最小化编码失真, 即式(8)所示:R j D j j N B R C λ其中, 和分别表示第个点云块的编码码率和对应的失真; 是当前帧编码块总数; 表示总码率预算.引入拉格朗日乘子 ,式(8)所示的带约束优化问题可以转换为无约束的最优化问题, 即式(9)所示:当前帧分割可视化当前帧分割效果参考帧分割效果图 5 区域自适应分割的块匹配方法分割示例Fig. 5 Example of block matching method based onadaptive regional segmentation1712自动化学报49 卷。

魔方cdn四层转发使用教程

魔方cdn四层转发使用教程魔方CDN是一种用于加速网站访问速度的内容分发网络，它通过将网站的静态资源缓存到全球不同的节点服务器上，使用户可以从最近的节点服务器快速加载网站内容。

下面是魔方CDN四层转发使用教程的步骤：1. 注册并登录魔方CDN账号，进入控制台。

2. 在控制台，点击左侧菜单中的"加速管理"，然后点击"域名管理"。

3. 在"域名管理"页面，点击"新建域名"按钮。

4. 在"新建域名"页面，填写您要加速的域名信息，包括"加速域名"、"源站IP"等。

注意，"加速域名"是您要配置CDN的域名，"源站IP"是您要加速的网站的IP地址。

5. 填写完毕后，点击"确定"按钮，等待域名审核通过。

6. 在域名审核通过后，点击"域名管理"页面中相应的域名，进入域名详情页面。

7. 在域名详情页面，点击"缓存配置"选项卡。

8. 在"缓存配置"页面，您可以设置缓存规则、缓存时间等，根据您的需求进行配置。

9. 在缓存配置完成后，点击"返回域名列表"按钮，返回到"域名管理"页面。

10. 在"域名管理"页面，点击相应的加速域名，进入加速域名详情页面。

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12. 在"安全管理"页面，可以配置防盗链、HTTPS加速等安全功能，根据您的需求进行配置。

13. 配置完毕后，返回到"加速管理"页面。

14. 在"加速管理"页面，点击左侧菜单中的"域名解析"，然后点击"新建解析"。

云计算技术在社交网络中的应用

服务质量和用户体验
通过云计算技术的应用，社交网络能够提供更加个性化、智能化的服务，提高用户体验。例如，基于用户行为数据的个性化推荐和搜索服务能够为用户提供更加精准的内容推荐和搜索结果。
04
成本效益分析
云计算技术采用按需付费的模式，使得社交网络能够根据实际业务需求灵活调整资源使用量和成本支出。同时，云计算技术的自动化管理和运维能力也降低了人力成本和管理复杂度。
用户规模庞大
社交网络已成为人们日常生活的重要组成部分，拥有数十亿用户，覆盖全球范围。
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社交网络不仅提供基本的社交功能，如好友添加、信息分享等，还逐渐扩展到在线购物、在线支付、在线教育等领域。
数据量爆炸式增长
随着用户数量的增加和功能的多样化，社交网络产生的数据量呈现爆炸式增长，包括文本、图片、视频等多种形式。
云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。
发展历程
云计算经历了从网格计算、效用计算、自主计算到云计算的演变过程，实现了从单机到网络，从局部到全局，从静态到动态的飞跃。
核心技术组件
虚拟化技术
通过虚拟化技术，可以将一台物理服务器虚拟化成多个虚拟服务器，每个虚拟服务器可以独立运行不同的操作系统和应用程序，提高了服务器的利用率。
消费习惯等。
个性化推荐
基于用户画像和社交网络中的关系数据，可以实现个性化的内容推荐和广告投放，提高用户体验
和商业价值。
社交关系分析
利用云计算的图计算等技术，可以对社交网络中的社交关系进行分析和挖掘，发现用户之间的关
联和社群结构。
安全防护与隐私保护

midas cdn的用法

midas cdn的用法
Midas CDN是一种内容分发网络服务，用于加速和提供互联网上的静态和动态内容。

它可以通过将内容存储在全球分布式服务器网络中，从而降低用户访问网站和应用程序的延迟和带宽消耗。

以下是Midas CDN的一些常见用法：
1. 静态文件缓存：Midas CDN可以缓存网站上的静态文件，如图片、CSS和JavaScript文件。

通过这种方式，用户在访问网站时可以更快地加载这些文件，从而提供更好的用户体验。

2. 动态内容加速：Midas CDN还可以缓存和加速动态生成的内容，如动态页面、API响应和数据库查询结果。

通过缓存这些内容，Midas CDN可以减轻源服务器的负载，并提供更快的访问速度。

3. 视频和音频流媒体：Midas CDN可以提供流媒体加速，以确保用户能够流畅地观看在线视频和听取音频内容。

它可以将流媒体内容分发到全球各地的边缘节点，从而减少视频缓冲时间和卡顿。

4. 安全加密和防御：Midas CDN可以提供安全加密和内容防御功能，以保护网站和应用程序免受恶意攻击和数据泄露。

它可以提供SSL/TLS加密，以确保用户的数据在传输过程中得到保护，并提供防止DDoS攻击和恶意爬虫的防御机制。

5. 实时分析和报告：Midas CDN可以提供实时分析和报告功能，以帮助网站管理员监控和优化其内容交付。

它可以提供有关访问量、流量、延迟和地理位置等信息的统计数据和可视化报告。

总的来说，Midas CDN可以帮助网站和应用程序提供更快的加载速度、更好的用户体验、更好的安全性和可靠性，并减轻源服务器的负载。

CDN技术及其在广电中的应用

ＣＮ的核心技术是边缘访问和透明访问。在以前它Ｄ
点。最佳节点的选定可根据多种策略，如距离最近、例节点负载最轻等。负载均衡系统是整个ＣＮ的核心，Ｄ负载均衡的准确性和效率直接决定了整个ＣＮ的效Ｄ
指向基于网络地址的原始服务器，而由ＣＮ业务提供了Ｄ
一
个服务层，补充和延伸了因特网，把频繁访问的内容尽
可能向用户推进，还提供了按内容进行流量转发的新能
力，把路由导引到最佳服务器上，使用户动态获得需要的
内容。它改变了给使用者信息的方式，从被动的内容恢复转为主动的内容转发。
维普资讯
文章编号：０２８９（０７０－０９０１０ — ６２２０）１０６ — ４
ＣＮ技术及其在广电中的应用Ｄ
那宝玉，张毓森，刘鹏
・・综述
（．１解放军理工大学指挥自动化学院，江苏南京２００；．１０７２解放军理工大学军事网格研宄中心，江苏南京２００）１０７
【摘要】介绍了ＣＮ的发展状况、Ｄ市场情况，分析了ＣＮ所采用的关键技术，Ｄ剖析了目前国内外研发ＣＮ的主要厂商的实现方Ｄ
案。出了ＣＮ在广电中的几种应用。研究表明，Ｄ在广电中有着广泛的应用，广电的发展起着至关重要的作用。提ＤＣＮ对
【ｅｏｄ】ｃｎｎｄｌｅｅｏ；ｉｏｓｖｅ；ｉｏｏｄｍｎ；ｏｄｂｌｃＫｙｗｒｓｏｔｔｅｖｒｎｔｒｖｅｅｉｓｖｅｎｅａｄｌａｎｅｅｉｙｗｋｄｒｃｄａａ

CDN的发展趋势

Hulu也是最早采用正确播放视频流方式的网站：通过简单的设计，让用户通过浏览器观看视频。基拉尔解释说，当时的想法就是网站不应“看上去象东京的夜景”，换而言之，就是与YouTube混乱的页面设计反其道而行之，将页面制作得尽量简洁，这样“连我妈妈都可以在我不帮忙的情况下，花上15秒钟或更少时间就能搞定”。
不过，目前宣布Hulu为赢家还为时过早，Joost CEO沃尔皮也承认，Hulu“干得不错”，但“还没到扔骰子的时候”。他认为，亚马逊的视频服务可能更具竞争力，而CBS旗下视频网站也可能迎头赶上。
/forum/5/topic/5887288
本文着眼于CDN的发展趋势和未来研究方向，提供给Research一个CDN发展的roadmap
除了上述列出未来的研究方向，我们可以预见，综合运用现有成熟的技术，例如：代理， P2P网络，网格，数据挖掘，以提高未来CDN架构的效率。我们还认为CDN产业在以下方面有可能改变：CDN互联互通，自适应CDNs ，移动CDNs ，以社区为基础的CDNs的形成。最后，最近的CDN产业的合并，由于收购和/或合并，可能会导致新的问题，如：在设计，建筑，和发展CDNs 【注： 9】。
[3] Presti, E., Chrysanthis, P. K. Caching and replication in mobile data management. IEEE Data Engineering Bulletin, 30(3), pp. 13-20, 2007.
[6] Kaya, C., Dogan, K., and Mookerjee, V. An economic and operational analysis of the market of content distribution services. In Proc. of the International Conference on Information Systems, 2003.

浅谈电信新型城域网架构下IPTV CDN演进趋势

■H I Technology技术•技术趋势编辑丨程淋淋*************************.cn浅谈电信新型城域网架构下IP T V C D N演进趋势■中通服咨询设计研究院有限公司崔星星肖明坤|/CDN被普遍认为是电信业转型的重要选V择，全球电信行业围绕丨PTV从技术、市场和政策等角度进行了诸多探索。

目前在国内仅中国电信的丨PTV用户数就突破了 1亿，IPTV已成为电信运营商的基础业务之一。

本文重点分析现网IPTV CDN承载方案，以及新型网络演进架构下IPTV CDN的演进趋势。

IPTVCDN功能简介鲁时移电视Time-shift TV:对实时播放的广播频道进行短暂的暂停、倒退和快进操作的业务。

籲增值业务：支持信息服务、远程教育、游戏业务、理财业务等增值业务功能。

«行业应用：支撑多行业应用，能为不同行业分配平台资源、个性化EPG、个性化内容，同时能为行业客户提供自服务管理界面,对本行业客户的用户、资源、内容、EPG进行必要的管理。

IPTV业务是指通过IP承载网络向用户提供可支持交互能力的电视节目的直播、点播和时移播放等业务的总称。

通过 IPTV业务，用户可以得到高质量的数宇媒体服务，可以自由地选择视频节目，实现媒体提供者和媒体消费者的实质性互动。

*电视直播Linear TVIPTV CDN系统架构IPTV系统在总体结构上分为5层：内容运营系统、业务运营系统、CDN分发网络、承载网络和家庭网络，某省运营商 IPTV系统架构如图1所示。

用户根据频道直接选择并收看电视节目，系统侧向选择该广播频道的全部用户同时推送相同的音视频流，播放既定的内容，为用户提供电视节目。

鲁视频点播Video on Demand能向用户提供音视频存储内容的播放业务，用户可以对播放过程进行控制，包括快进、快退、重放等。

内容*&系《11tetw\[CP/SPBBl |认ii»g| |K itM|I l IPTVSS4S M?台[ftgBB l|iiPW H«n g«iriti-rDO丨g目明 l I I |€P6^||U itrti l(C D W H tonaaff内容运营系统该系统主要包括由内容运营商以及第三方业务提供商建设的相关应用平台。

广电CDN网络技术浅析及典型案例分析

广电CDN网络技术浅析及典型案例分析摘要：随着我国科学技术的不断发展，传统网络信息技术发展受到局限，无法满足当下市场需求，网络信息技术逐渐步入正轨，被各大网络运营商运用。

本文分析了广电CDN网络技术的重要性和特点，重点介绍了其在广播电视领域的应用现状和发展趋势。

通过具体的案例分析，探讨了广电CDN网络技术实际应用，并对其性能进行了评估。

同时，本文也揭示了广电CDN网络技术在应用过程中可能遇到的问题，并提供了解决方案和建议。

总体而言，广电CDN网络技术的应用将极大地促进广播电视行业的发展和进步。

关键词：广电；CDN网络技术；案例随着互联网视频的快速发展，传统的网络架构已经无法满足高清、4K、大流量的视频播放需求。

于是，CDN（内容分发网络）技术应运而生，成为了解决这一问题的有效手段之一。

而在广播电视领域，由于视频直播等需求的增加，广电CDN网络技术也得到了应用和发展。

本文旨在对广电CDN网络技术进行简单的分析和介绍，并结合相关案例进行实际应用探讨，以期为同行业人员提供参考与借鉴。

一、CDN网络技术的相关概念CDN（Content Delivery Network）网络技术是一种通过分布在全球各地的服务器节点，将网站或应用程序的静态和动态内容缓存到离用户最近的服务器上以提高网站性能和可靠性的服务系统。

CDN网络技术的基本原理是将源服务器上的内容复制到全球各地的CDN节点服务器上，在用户请求时从最近的节点服务器上发送相应的内容，从而减少因距离、带宽等问题导致的延迟和网络拥堵，提高用户访问速度和稳定性。

二、CDN网络技术的基本构成CDN技术主要由源服务器、复制服务器、请求路由系统、内容分发系统以及记账系统五部分有机组成，具体功能介绍如下：1、源服务器：主要是存储和提供计算机程序、操作系统、媒体文件等内容的源代码以及其他数据。

2、复制服务器：复制服务器的主要功能是存储源服务器中的数据（如文件、媒体和应用程序）的本地副本，以提高用户访问这些数据的速度和可用性。

基于CDN的可扩展多级视频网格结构研究

Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｔｈｒｉｄａｔｇｆａｋｎｅｆｘｂｌｙｅｉｔｄｉｈｓｅ－ｌｖｒｈｔｃｕｅｏｉｅｎｒａｓｎｌｅｅｉａｄｓｖｎａｅｏｃｉｔｅｉｉｔｘｓｅｔｅｍａｔｒｓｅａｃｉｔｒｆｖｄｏｇｄｆｉｇｅｓａｌｇｈｌｉｎａｅｏｌｃｌｅｖｒｃｍｐｔｒｈｓｌｉａａｉｙｏｒｃｓｉ．Ｏｎｔｅｏｈｒｈｄｏａｒｅｓｏｕｅａｉｔｃｐｃｔｆｏｅｓｍｅｄｐｇｎｈｔｅａ，ｍｏｔｃｅｔｃｍｐｔｒｎｔｅｖｄｏｇａｅｎｓｌｎｏｕｅｓｉｈｉｅｎｄｈｖｉ
当作加盟服务器使用，以降低区域服务器的工作负载．细论述了多级视频网格体系结构的设计和各服务器的工详作模式，以及当加盟服务器突然失效时点播服务的平稳迁移．通过视频网格模拟器
关键词：视频网格；Ｄ体系结构；ＣＮ；可扩展性；数据流
中图分类号：Ｔ３３Ｐ９文献标识码：Ａ文章编号：００—７８（０８１ —００１０１０２０）０１７—０３
展多级视频网格结构中，区域服务器的工作负载和网络带宽的占用被大大减轻，整个系统的服务能力被有效增强．
２５卷
第１期０
微电子学与计算机
ＭＩ）Ｅ（ＣｆＥＬｏＮＩＣＳ＆ＯＣＭＰ）ＵＴＥＲ

cdn构件在单元的截面不是设计截面,不支持挠度验算。

CDN（Continuous Diagonal Net）是一种结构加固技术，通过在某个结构单元中设置对角构件，以达到提高整体结构刚度和强度的目的。

CDN构件由对角形成的连续框架网络，通过将主要受力构件沿截面方向进行加固，提高结构整体的刚度和强度，从而有效防止结构发生挠度。

然而，值得注意的是，CDN构件的作用并不在于设计截面，它主要发挥的是加固的作用。

具体来说，CDN构件通过补强结构单元的连接处，形成连续的框架网络，将受力传递到整体结构中。

这样一来，CDN构件能够提高结构的整体刚度和强度，有效增加结构的承载能力，减小结构的变形和挠度。

然而，由于CDN构件主要用于加固结构，其并不属于设计截面的范畴。

设计截面是指根据结构的受力状态和荷载要求，通过合理的几何尺寸和截面形状来确定结构的截面。

而CDN构件的作用在于加强已有的结构，并不会改变结构的初始截面形状和几何尺寸。

另外，CDN构件也不支持挠度验算。

挠度通常是指结构在荷载作用下产生的变形，是结构安全性和使用性的重要指标之一。

在结构设计中，通常会根据国家或地区的相关规范和标准，对结构的挠度进行限制或要求。

然而，由于CDN构件的作用主要是加固结构，而不是改变结构的截面形状和几何尺寸，因此CDN构件并不会对结构的挠度产生直接影响。

总结起来，CDN构件是一种用于加固结构的技术，通过将主要受力构件沿截面方向进行加固，并形成连续框架网络，以提高结构的整体刚度和强度。

然而，CDN构件并不属于设计截面的范畴，它主要发挥的是加固的作用，并不会改变结构的初始截面形状和几何尺寸。

此外，CDN构件也不支持挠度验算，因为它并不会对结构的挠度产生直接影响。

CDN技术介绍

CDN技术介绍背景Internet的高速发展，给人们的工作和生活带来了极大的便利,对Internet的服务品质和访问速度要求越来越高,虽然带宽不断增加，用户数量也在不断增加，受Web服务器的负荷和传输距离等因数的影响，响应速度慢还是经常抱怨和困扰。

解决方案就是在网络传输上利用缓存技术使得Web服务数据流能就近访问，是优化网络数据传输非常有效的技术，从而获得高速的体验和品质保证。

网络缓存技术，其目的就是减少网络中冗余数据的重复传输，使之最小化，将广域传输转为本地或就近访问。

互联网上传递的内容，大部分为重复的Web/FTP数据，Cache服务器及应用Caching技术的网络设备，可大大优化数据链路性能，消除数据峰值访问造成的结点设备阻塞.Cache服务器具有缓存功能，所以大部分网页对象(Web page object）,如html, htm， php等页面文件，gif，tif，png，bmp等图片文件,以及其他格式的文件,在有效期（TTL）内，对于重复的访问，不必从原始网站重新传送文件实体，只需通过简单的认证（Freshness Validation）—传送几十字节的Header，即可将本地的副本直接传送给访问者。

由于缓存服务器通常部署在靠近用户端，所以能获得近似局域网的响应速度,并有效减少广域带宽的消耗。

据统计，Internet上超过80％的用户重复访问20%的信息资源，给缓存技术的应用提供了先决的条件。

缓存服务器的体系结构与Web服务器不同，缓存服务器能比Web服务器获得更高的性能，缓存服务器不仅能提高响应速度，节约带宽，对于加速Web服务器，有效减轻源服务器的负荷是非常有效的.高速缓存服务器（Cache Server)是软硬件高度集成的专业功能服务器,主要做高速缓存加速服务，一般部署在网络边缘。

根据加速对象不同，分为客户端加速和服务器加速，客户端加速Cache部署在网络出口处，把常访问的内容缓存在本地,提高响应速度和节约带宽；服务器加速，Cache部署在服务器前端，作为Web服务器的前置机，提高Web服务器的性能，加速访问速度。