VR+直播带货

伴随着5G的到来,很多人针对VR全景直播也有一定的了解,不论是前不久的国庆大阅兵還是近期举办的金鸡百花奖都选用了5G+VR的全景直播方式开展展现,对比于一般直播间,VR全景直播更为真正、沉浸于,那麼5G+VR全景直播是怎样完成的?VR全景直播技术性难题有什么?今日就给大伙儿科谱一下。

什么叫VR全景直播?

通俗化而言全景直播客户能够追随摄像镜头收看全方位的当场播放视频,而且能够追随自身的意向操纵摄像镜头前后左右的挪动,就和进到当场的感观是一样的,一般直播间只在一个视角能看获得,VR全景直播就是全部视角都能够见到直播间的当场,无论你哪一个方位都能够。

5G+VR全景直播是怎样完成的?

简易而言,5G+VR全景直播的步骤是:技术专业全景图收集设备→4g/5G/专线运输→拉流大数据中心→全世界CDN云派发→终端设备直播间访问 。

最先运用技术专业的全景拍摄设备开展全景图视频的直播间收集、拼接,随后根据5G的髙速网络专线开展內容輸出,在我们把內容輸出到互联网处时,根据网络科技开展即时转换格式拉流,运用CDN迅速派发到全世界一切一个收看者终端服务器,客户就可以运用终端设备设备开展收看了。

VR全景直播技术性难题有什么?

VR全景直播技术性难题大约能够分成两一部分:

一、服务器带宽的难题。

服务器带宽能够说成关键的牵制要素。受制于现阶段的互联网传输速率,高像素的视频没法迅速平稳传送,因此必须缩小,不论是拍攝的一片,還是观众们接受到的视频,其品质都是减少。也许在5G技术性商业以后,可以得到一些改变,现阶段中国也早已打开了5G试点,可是要普及化,也要等候一些時间。

二、播放视频设备层面的难题。

播放视频设备层面,海外比较广泛的播放视频设备以三星GearVR为意味着,自然也有一些兼容OculusRift等高档头显的网络直播平台。中国的就较为杂乱无章了,三星GearVR在上年年末才宣布进到内地销售市场,收看全景直播的客户手上各种各样知名品牌,各种各样型号规格的设备十分杂乱无章,屏幕辨析率,屏幕材质,设备硬件配置水准全是牵制要素。欠缺比较统一的收看设备,也很让全景直播內容服务提供商头痛。

现阶段看来,VR全景直播的发展趋势速率還是超过大家的预估的,伴随着各种新闻媒体示范点应用VR全景直播的取得成功,意味着在我国VR全景直播技术性正式开始运用于大中型主播间,之后不论是体育比赛還是新闻报道一线,都是看到VR全景直播的影子。

内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机(SPMSM)有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块,实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制,具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析,涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形,验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性,并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群:自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生,以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员;具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳; 使用场景及目标:①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目;②作为电机先进控制算法(如MPC、MPTC)的仿真验证平台;③支撑科研中对控制性能优化(如动态响应、抗干扰能力)的研究需求; 阅读建议:建议读者结合Simulink环境动手搭建模型,深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑,重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制,并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验,以增强实践与创新能力。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域,涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析:1. 实数与倒数的定义:该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度,即一个数a的倒数表达为1/a,因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用:科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法,其形式为a×10^n,其中1≤|a|<10,n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离,将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法:考察学生解决包含分母的方程的能力,题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值,需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认:该题目测试学生对于几何体三视图(主视图、左视图、俯视图)的认识,需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算:题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积,要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念:题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义,要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解:考察学生在实际问题中进行数学建模的能力,通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用:题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用:题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要:本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开,提出了一种结合改进粒子群优化算法(IPSO)与长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数(如学习率、隐层节点数等),有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略(如引入自适应惯性权重、变异机制等),增强了全局搜索能力与避免早熟收敛,并利用实际电力负荷数据进行实验验证,结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性(如MAE、RMSE指标)方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群:具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员,尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,提升电网调度的精确性与稳定性;②为优化算法(如粒子群算法)与深度学习模型(如LSTM)的融合应用提供实践案例;③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习,重点关注参数优化机制的设计思路,并动手复现实验部分,通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值