【技术实现步骤摘要】
本公开涉及分布式数字网络中的场景表示、处理和加速。
技术介绍
1、在本领域中众所周知有各种编解码器，并且其通常是压缩数据以实现更快的传输并解压缩接收数据的设备或程序。典型类型的编解码器包括视频(例如，mpeg、h.264)、音频(例如，mp3、acc)、图像(例如，jpeg、png)和数据(例如，pkzip)，其中该类型的编解码器封装该类型数据并与该类型数据强耦合。尽管这些类型的编解码器对于限于该类型数据的应用是令人满意的，但强耦合所固有的是有限的终端用户体验。
2、编解码器本质上是“基于文件的”，其中文件是某种真实的或合成的预先捕获的感觉体验的数据表示，并且其中文件(诸如电影、歌曲或书本)必须将用户的体验限制为文件创建者所选的体验路径。因此，我们以创建者所限制的一种基本上有序的体验来观看电影、听歌和看书。
3、市场上的技术进步为扩展数据类型和体验数据类型提供了更多的手段。数据类型的增加包括通常称为真实世界场景重建的数据类型，其中传感器(诸如相机和测距设备)创建真实场景的场景模型。本专利技术人在2017年4月11日提交的专利申请pct/2017/026994“日常生活场景重建引擎”中提出了场景重建的重大进步，该申请的全部内容通过引用结合在此。用于体验数据类型的手段的改进包括更高的分辨率和性能更好的2d和3d显示、自动立体显示、全息显示以及诸如虚拟现实(vr)耳机和增强现实(ar)耳机的扩展现实设备和方法。其他重大的技术进步包括自动机的普及和网络的普及，在这些自动机中，人类不再是真实世界感觉信息的唯一消费者
4、为了发展新的基于场景的编解码器，已经完成了一些工作，其中，数据类型是真实世界场景的重建和/或合成场景的计算机生成。为了评价场景编解码器，请读者阅读如由“沉浸式介质应用的光/声场的数字表示的联合特设小组”发布的沉浸式介质应用的光/声场的数字表示的联合特设小组的技术报告，该报告的全部内容通过引用结合在此。
5、场景重建和分布是有问题的，其中重建在以有效可控且高度可扩展的方式充分描述真实世界物质和光场的复杂性的表示以及表示的组织方面存在挑战，并且其中分布在跨多个交互式客户端(包括人类和自动机)管理活动(甚至实时)场景模型的方面存在挑战，每个客户端潜在地请求几乎无限数量的场景透视图、细节和数据类型中的任一者。
6、因此，需要通过提供一种解决市场上许多需求和机会的有效且灵活的系统来克服本领域中的缺点和不足。
技术实现思路
1、以下概述可以提供对本文所讨论的系统和/或方法的一些方面的基本理解。本概述不是对本文所讨论的系统和/或方法的广泛综述。并不旨在指出所有关键(key/critical)的元件或划定此类系统和/或方法的范围。唯一的目的是以简化的形式呈现一些概念，作为稍后呈现的更详细说明的序言。
2、本文提供了支持使用了场景编解码器的系统的方法和装置，其中系统是包括子场景和子场景增量的多路、准时化、仅按需场景数据的提供者或消耗者。根据一些实施例，使用了场景编解码器的系统包括：包含一个或多个数字化场景模型的全光场景数据库，其中表示及表示的组织能够跨多个系统分布，使得多个系统可以共同表示具有几乎无限细节的场景。该系统可以进一步包括用于处理这些表示及表示的组织的高效手段，从而提供用于确保通过最少量的新提供的场景信息来实现最大程度的连续用户体验所需的准时化、仅按需子场景和场景增量，其中，高效手段包括空间处理单元。
3、根据一些实施例的系统可以进一步包括执行操作系统功能以及用户接口功能的应用软件。用户接口功能包括提供用户接口或与外部用户接口通信的任何组合。用户接口确定显式和隐式用户指示，这些指示至少部分地用于确定用户对场景数据(和相关联的其他场景数据)的请求，并且响应于用户的请求而向用户提供场景数据和其他场景数据中的任一者。
4、根据一些实施例的系统可以进一步包括场景编解码器，其中编解码器包括编码器和解码器中的一者或两者，从而允许系统既是场景数据提供者又是消耗者。系统可以任选地接口连接或任选地包括用于感测真实世界、真实场景数据的任何可用传感器，其中任何此类感测的数据都可以用于由系统重建成全新场景或现有场景的增量，其中感测数据的任一个系统可以将数据重建成场景信息，或者将数据卸载到其他系统以进行场景重建，而执行场景重建的其他系统会将重建后的场景和场景增量返回到原始感测系统。
5、根据一些实施例的编解码器支持场景模型和与场景模型集成在一起或与场景模型相关联地保存的其他类型的非场景数据。根据一些实施例的编解码器可以支持多个系统的联网，从而交换包括用户请求、客户端状态和场景使用数据的控制分组以及包括请求的场景数据和非场景数据以及可选的由客户端在进行验证时使用的请求标识的场景数据分组。可以提供一对一、一对多和多对多系统联网的支持，其中任何系统都能够再次感测新的场景数据，重建新的场景数据，提供场景数据和消耗场景数据。
6、根据一些实施例的系统在场景数据的重建和分布期间提供了机器学习的使用，其中新类型信息的关键数据记录为机器学习或确定性算法提供了基础，这些算法既优化了单独系统性能又优化了联网系统性能。例如，追踪消耗场景数据的所有客户端系统的状态，以确保任何可能的服务系统都具有对客户端的现有场景数据和非场景数据的有价值的预先了解。对用户请求(包括场景类型和场景实例)进行分类并进行唯一标识。单独系统都根据其场景感测、重建、提供和消耗的能力进行标识和分类。追踪场景使用的程度，包括使用类型以及场景消耗路径和持续时间。经分类和追踪的信息的多样性为机器学习提供了有价值的新数据，其中基于累积学习的前瞻性预测智能地扩展了用户对场景数据的请求，从而进一步确保由最少量的新提供的场景信息实现最大程度的连续用户体验。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种损坏表征系统，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的损坏表征系统，其中，所述损坏是冰雹损坏。
3.根据权利要求1所述的损坏表征系统，其中，所述受损对象是车辆、汽车、租用的汽车、建筑物或物理设施。
4.根据权利要求1所述的损坏表征系统，其中，所述一个或多个处理元件被配置为更新所述对象的预先存在的模型。
5.根据权利要求1所述的损坏表征系统，其中，所述一个或多个处理元件被配置为将所述模型、所述一个或多个概况或所述一个或多个凹陷图中的一个或多个与所述对象的现有模型的特性进行比较。
6.根据权利要求1所述的损坏表征系统，其中，所述一个或多个处理元件被配置为重建所述对象的所述表面的物质场和光场，并且使用所述物质场和所述光场的所述重建来生成所述一个或多个概况。
7.根据权利要求1所述的损坏表征系统，其中，所述图像或视频数据包括极化信息。
8.一种用于表征损坏的方法，所述方法包括：
9.根据权利要求7所述的用于表征损坏的方法，其中，所述损坏是冰雹损坏。
10.根据权利要求7所述
11.根据权利要求7所述的用于表征损坏的方法，所述方法进一步包括更新所述对象的预先存在的模型。
12.根据权利要求7所述的用于表征损坏的方法，所述方法进一步包括将所述模型、所述一个或多个概况或所述一个或多个凹陷图中的一个或多个与所述对象的现有模型的特性进行比较。
13.根据权利要求7所述的用于表征损坏的方法，其中，所述处理进一步包括重建所述对象的所述表面的物质场和光场，并且所述物质场和所述光场的所述重建用于生成所述一个或多个概况。
14.根据权利要求7所述的用于表征损坏的方法，其中，所述图像或视频数据包括极化信息。
...【技术特征摘要】
1.一种损坏表征系统，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的损坏表征系统，其中，所述损坏是冰雹损坏。
3.根据权利要求1所述的损坏表征系统，其中，所述受损对象是车辆、汽车、租用的汽车、建筑物或物理设施。
4.根据权利要求1所述的损坏表征系统，其中，所述一个或多个处理元件被配置为更新所述对象的预先存在的模型。
5.根据权利要求1所述的损坏表征系统，其中，所述一个或多个处理元件被配置为将所述模型、所述一个或多个概况或所述一个或多个凹陷图中的一个或多个与所述对象的现有模型的特性进行比较。
6.根据权利要求1所述的损坏表征系统，其中，所述一个或多个处理元件被配置为重建所述对象的所述表面的物质场和光场，并且使用所述物质场和所述光场的所述重建来生成所述一个或多个概况。
7.根据权利要求1所述的损坏表征系统，其中，所述图像或视频数据包括极化信息。
...【专利技术属性】
技术研发人员：D·S·阿克森，D·J·米格，J·K·莱芬韦尔，
申请(专利权)人：奎蒂安特有限公司，
类型：发明
国别省市：
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