买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉未来城市(上海)设计咨询有限公司申请的专利自适应分辨率的云端AR实时渲染与特效处理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121366270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511939320.8，技术领域涉及：G06T19/00；该发明授权自适应分辨率的云端AR实时渲染与特效处理方法是由吴志强;鲁斐栋;蒋坚;张浩杰;李戈健;姚宇涵设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本自适应分辨率的云端AR实时渲染与特效处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及云端AR实时渲染技术领域，公开了自适应分辨率的云端AR实时渲染与特效处理方法。该方法包括采集网络带宽和GPU利用率数据，通过多因素加权决策模型生成分辨率调节参数，并利用PID控制器实时计算渲染分辨率目标值。基于该目标值对AR场景进行三维空间划分，区分为静态区域和动态区域；静态区域进行预渲染并缓存，动态区域进行实时渲染。将预渲染缓存与实时渲染结果合成，经低延迟编码并标记传输优先级后，生成编码数据流发送至终端。实时监测网络状态与设备性能，动态调整决策模型权重，更新渲染分辨率与编码参数。本发明实现了渲染质量与资源消耗的自适应平衡，提升了云端AR渲染的效率和用户体验。

本发明授权自适应分辨率的云端AR实时渲染与特效处理方法在权利要求书中公布了：1.一种自适应分辨率的云端AR实时渲染与特效处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集网络带宽数据和GPU利用率数据，采用多因素加权决策模型对采集的数据进行综合分析，生成分辨率调节参数，通过PID控制器根据分辨率调节参数实时计算渲染分辨率目标值，具体的：采集的网络带宽数据是当前网络链路的实时吞吐量，以兆比特每秒为单位进行量化；采集的GPU利用率数据是云端服务器图形处理单元当前计算负载的百分比值；多因素加权决策模型内置网络带宽权重系数和GPU利用率权重系数，通过加权计算输出分辨率调节参数，随后分辨率调节参数被传递至PID控制器，PID控制器基于预设的分辨率基准值和实时参数偏差，运用比例-积分-微分算法计算渲染分辨率目标值，确保目标值平滑变化以适应动态环境；其中，通过加权计算输出分辨率调节参数，包括：实时采集的网络带宽数据首先进行归一化处理，将其映射到0到1的数值范围内，实时采集的GPU利用率数据同样进行归一化处理，归一化后的网络带宽数据与网络带宽权重系数相乘，归一化后的GPU利用率数据与GPU利用率权重系数相乘，将两个乘积结果相加得到分辨率调节参数，分辨率调节参数是一个介于0和1之间的连续数值，代表对渲染分辨率进行调整的幅度和方向；比例-积分-微分控制器内部预设一个分辨率基准值，分辨率基准值是一个理想状态下的目标渲染分辨率参考值；比例-积分-微分控制器将接收到的分辨率调节参数与分辨率基准值进行比较，计算出瞬时误差值，比例-积分-微分控制算法同时计算误差随时间的积分项以及误差变化的微分项，比例项用于快速响应当前偏差，积分项用于消除稳态误差，微分项用于预测未来趋势并抑制超调； 基于实时计算的渲染分辨率目标值，采用空间划分算法对AR场景进行三维解析，将场景对象按运动状态分类、进行三维空间划分，将AR场景划分为静态区域和动态区域，对静态区域进行预渲染处理并生成预渲染缓存数据，对动态区域进行实时渲染计算；具体的：系统根据渲染分辨率目标值确定空间划分的精度等级，划分精度等级与渲染分辨率目标值呈正相关关系，通过预定义的映射函数实现：当渲染分辨率目标值处于高清及以上范围时，划分精度等级设置为高；系统采用Octree空间划分算法对增强现实场景进行三维空间划分，Octree空间划分算法是一种基于树状结构的递归细分方法，初始时将整个增强现实场景的包围盒作为根节点，然后将立方体空间均分为八个子立方体作为子节点，每个子节点继续递归细分直到满足终止条件，生成一个多层次的三维空间划分结构数据；场景对象运动状态检测算法接着对Octree空间划分算法产生的每个空间分区进行分析：算法遍历分区内的所有场景对象，计算场景对象在连续帧之间的位置变化量以及速度向量，根据位置变化量以及速度向量判定场景对象为静态对象或动态对象；基于判定结果，将包含静态对象的空间分区标记为静态区域，将包含动态对象的空间分区标记为动态区域，标记信息以元数据形式附加到Octree空间划分结构的节点上；预渲染处理流程专门针对标记为静态区域的场景分区执行，系统调用Vulkan图形应用程序接口进行批量预渲染处理，预渲染处理生成的图像数据，包括颜色缓冲区、深度缓冲区信息，被存储为预渲染缓存数据，预渲染缓存数据保存在显存中的区域以减少访问延迟；同时，系统会建立一个缓存索引映射表，缓存索引映射表记录每个静态区域分区与其对应的预渲染缓存数据在内存中的地址映射关系，缓存索引映射表采用哈希表数据结构实现，以实现常熟时间复杂度的快速查找；动态区域的实时渲染计算采用光线追踪算法，光线追踪算法从虚拟摄像机视角发射光线，与动态区域中的场景对象进行求交计算，模拟光线反射、折射物理现象生成逼真图像；Octree空间划分的深度级别动态调整机制持续运行，系统实时监测渲染分辨率目标值的变化趋势，记录当前周期的渲染分辨率目标值和上一周期的渲染分辨率目标值：当检测到渲染分辨率目标值升高时，计算当前渲染分辨率目标值与上一周期渲染分辨率目标值的正差值，正差值以总像素数的差异来计算，超过预设的第一阈值时，系统会增加Octree空间划分的深度级别，以提升静态区域和动态区域的划分精度，使得空间分区更小更精细；反之，当渲染分辨率目标值降低时，计算当前渲染分辨率目标值与上一周期渲染分辨率目标值的负差值，超过预设的第二阈值时，系统会降低Octree空间划分的深度级别，以减少空间划分的计算开销和内存占用； 将预渲染缓存数据和实时渲染计算结果进行画面合成处理，包括如下步骤：1系统首先访问预渲染缓存索引映射表，预渲染缓存索引映射表存储了静态区域分区与预渲染缓存数据地址的对应关系，系统根据预渲染缓存索引映射表从显存中加载预渲染缓存数据，包括颜色和深度信息，同时获取实时渲染计算产生的动态区域画面数据，画面融合处理采用阿尔法混合算法和深度测试算法，将预渲染缓存数据作为背景层，实时渲染计算结果作为前景层进行叠加；阿尔法混合算法处理半透明效果，深度测试算法确保物体遮挡关系正确，生成完整的增强现实场景画面，融合后的画面分辨率与渲染分辨率目标值保持一致；2采用视频编码算法对合成后的画面进行低延迟编码，并确定画面中需要优先传输的区域，生成带优先级标记的编码数据流，具体包括：采用H.265编码算法对合成后的完整增强现实场景画面进行压缩，H.265编码算法基于高级视频编码标准，包括帧内预测和帧间预测编码模式，帧内预测利用画面空间冗余性，通过预测块内像素值减少数据量；帧间预测利用时间冗余性，通过运动估计和运动补偿参考前后帧数据，低延迟编码通过调整量化参数实现，量化参数控制离散余弦变换系数的精度，量化参数值增大时压缩率提高但图像质量下降，延迟降低，反之量化参数值减小时画质提升但延迟增加，系统根据实时网络带宽数据动态调整量化参数；3采用视觉注意力模型分析AR场景画面，检测用户注视点区域和重要视觉元素区域，标记为ROI感兴趣区域；根据ROI感兴趣区域的空间位置和视觉重要性等级，为不同区域分配传输优先级参数，传输优先级参数用于生成带优先级标记的编码数据流，在H.265编码数据流中，优先级标记信息通过SEI消息或自定义NAL单元嵌入，高优先级区域对应的编码数据包被标记为紧急；在H.265编码数据流中嵌入优先级标记信息，使高优先级区域的数据包能够获得优先传输处理； 通过网络传输模块发送带优先级标记的编码数据流至终端设备，同时实时监测网络状态变化和终端设备性能参数，动态调整多因素加权决策模型的权重系数，更新渲染分辨率目标值和编码参数配置，具体包括：根据网络状态数据的变化趋势，调整多因素加权决策模型中网络带宽权重系数的数值；根据终端设备性能数据的使用情况，调整多因素加权决策模型中GPU利用率权重系数的数值；基于更新后的权重系数，重新计算分辨率调节参数，并通过PID控制器生成新的渲染分辨率目标值和H.265编码参数配置。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人未来城市(上海)设计咨询有限公司，其通讯地址为：200093 上海市杨浦区周家嘴路3255号508室-19；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。