Phương pháp nén dữ liệu địa hình trên Unity phục vụ triển khai trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế
162 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.94.2024.130-138Từ khóa:
Dữ liệu địa hình; Nén dữ liệu; Unity; Thiết bị có tài nguyên hạn chế.Tóm tắt
Trong các hệ thông tin địa lý nói chung và hệ thống mô phỏng nói riêng, dữ liệu địa hình chiếm phần lớn dung lượng ổ cứng máy tính và thường được triển khai trên máy chủ dữ liệu. Dữ liệu địa hình có độ phân giải càng cao, càng chi tiết thì dung lượng chiếm dụng trên ổ cứng càng lớn. Trường hợp dữ liệu cần triển khai trực tiếp trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế như máy tính mini thì sẽ gặp nhiều khó khăn do dung lượng ổ cứng có hạn. Nén dữ liệu địa hình là một giải pháp làm giảm dung lượng địa hình để khắc phục tồn tại đó. Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp nén dữ liệu địa hình của Unity sử dụng dựa trên việc kết hợp các thuật toán Brotli và LZ4 để triển khai trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế. Kết quả nghiên cứu cho thấy, dung lượng dữ liệu địa hình sau khi nén giảm đáng kể so với khi sử dụng độc lập từng thuật toán thành phần trong khi vẫn đảm bảo chất lượng.
Tài liệu tham khảo
[1]. J. Uthayakumar, T. Vengattaraman, P. Dhavachelvan. “A survey on data compression techniques: From the perspective of data quality, coding schemes, data type and applications”, Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, (2018) https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2018.05.006 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2018.05.006
[2]. Parkinson, C.N. ‘‘Work expands so as to fill the time available.” In: Parkinson’s Law and Other Studies in Administration. Ballantine Books, New York, (1957).
[3]. P. Lancett, “The advantages of file compression”, Techwalla, (2018), https://www.techwalla.com/articles/the-advantages-of-file-compression.
[4]. Er. Mangi Lal , Er. Sammah Rasheed, “A Review on data compression techniques”, IJARIIE-ISSN(O)-2395-4396, Vol-6 Issue-1, pp.590-597, (2020).
[5]. https://ethw.org/History_of_Lossless_Data_Compression_Algorithms.
[6]. H. Dheemanth, “LZW data compression”, American Journal of Engineering Research (AJER), vol.3, no.2, pp.22-26, (2018).
[7]. Euronext, “Introduction to LZ4 compression”, Ruronext optiq technical notes, (2016).
[8]. Alakuijala, Jyrki & Farruggia, Andrea & Ferragina, Paolo & Kliuchnikov, Eugene & Obryk, Robert & Szabadka, Zoltan & Vandevenne, Lode. “Brotli: A General-Purpose Data Compressor”, ACM Transactions on Information Systems. 37. 1-30. 10.1145/3231935, (2018). DOI: https://doi.org/10.1145/3231935
[9]. Techie Delight, “Huffman Coding Compression Algorithm - Techie Delight”, (2018), http://www.techiedelight.com/huffman-coding.
[10]. Vicky Reynaldo, Arya Wicaksana and Seng Hansun. “Brotli data compression on moodle-based e-learning server”, ICIC International 2019 ISSN 2185-2766, (2019).
[11]. https://docs.unity3d.com/ScriptReference/Terrain.html.
[12]. Minh Tran Binh, The research topic “ĐTVCN.01.22/CNTT”, Military Information Technology Institute, (2021).
[13]. Olanda Ricardo, Pérez Mariano, Orduña Juan, Rueda Silvia, “Terrain data compression using wavelet-tiled pyramids for online 3D terrain visualization”, International Journal of Geographical Information Science, 28, pp.407-425, (2014). DOI: https://doi.org/10.1080/13658816.2013.829920
[14]. Guo Hao-Ran, Pang Jian-Min, “Terrain Data Hybrid Entropy Coding Compression Based on Lifting Wavelet and Real-time Rendering”, Journal of Electronics & Information Technology, 34(12), pp.3013-3020, (2012). DOI: https://doi.org/10.3724/SP.J.1146.2012.00652
[15]. Ying Zhoua, Lingling Wanga, Lieyun Dinga, Cheng Zhoua, “A 3D model Compression Method for Large Scenes”, 35th International Symposium on Automation and Robotics in Construction (2018). DOI: https://doi.org/10.22260/ISARC2018/0140
[16]. Maleika W., Forczmański P. “Lossless Compression Method for Digital Terrain Model of Seabed Shape”. In: Choraś, R. (eds) Image Processing and Communications Challenges 8. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 525. Springer, Cham, (2017). https://doi.org/10.1007/978-3-319-47274-4_18 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-47274-4_18
[17]. Maria Mrówczyńska, Jacek Sztubecki, Andrzej Greinert. “Compression of results of geodetic displacement measurements using the PCA method and neural networks”, (2020). https://doi.org/10.1016/j.measurement.2020.107693. DOI: https://doi.org/10.1016/j.measurement.2020.107693
