[发明专利]一种大规模数据在线可视化方法

权利要求书

1.一种大规模数据在线可视化方法，其特征在于，包括如下流程：

步骤1：打开用户客户端，客户端发送给服务器端任务请求，所述任务请求内容包括：客户端所在计算机内存大小、客户端所在计算机内核数量、客户端所在计算机窗口分辨率、应用类型；其中，应用类型包括：临床诊断、教学演示、科学研究和开发测试；

步骤2：客户端网络环境测评：客户端发送测试网络速度请求，服务器端根据客户端发送测试网络速度请求，向客户端发送测试数据，客户端根据实际接收服务器端测试数据运行情况，计算实际网络速度，将实际网络速度发送给服务器；

步骤3：获取影子代理：影子代理即根据评价指标，将原图像降采样，得到降采样后图像；客户端发送影子代理请求到服务器端，服务器端根据客户端已经发送到服务器端的任务请求和实际网络速度，计算影子代理，并将计算结果传递给客户端；

步骤4：建立初始可视化环境：客户端根据收到的影子代理结果建立初始可视化环境，同时建立服务器端可视化环境；

步骤5：初始可视化参数：可视化参数包括图像宽高，放缩比例、旋转角度、是否垂直翻转、是否水平翻转、是否反显、当前窗宽和窗位、切面类型；客户端设定默认初始可视化参数，并发送可视化请求给服务器端，该可视化请求包含初始化参数，服务器端根据客户端发送可视化请求，计算初始高精度数据可视化结果，并将初始高精度结果传递给客户端；

步骤6：初始高精度结果可视化：客户端根据服务器端传递出的初始高精度结果，在客户端进行初始高精度结果可视化；

步骤7：等待用户交互指令：客户端等待用户交互指令，包括：旋转、放缩、移动；

步骤8：发送可视化参数：客户端发送可视化参数和可视化请求到服务器端，服务器端根据此可视化参数和可视化请求，计算高精度数据可视化结果，并将高精度数据可视化结果传递给客户端；

步骤9：高精度结果可视化：客户端根据服务器端传递出的高精度数据可视化结果，在客户端进行高精度结果可视化，并返回步骤7继续等待用户交互指令；

步骤10：结束可视化：客户端发送任务结束请求到服务器端，服务器端销毁服务器端可视化环境，结束可视化过程；

所述影子代理包括计算评估指标F，并根据评估指标F将原图像降采样，得到降采样后的图像宽度和高度；

其中，评估指标F计算公式为：

评估指标F约束条件为：

s.t.α+β+γ+δ＝1 (2)

其中，V是网络速度，M是内存大小，C为计算机CPU内核数量，R为窗口分辨率，S为应用类型，包括：临床诊断、教学演示、科学研究、开发测试；

ε是参考加载延迟时间，ρ是参考客户端内存容量，σ是参考客户端CPU内核数量，μ是参考客户端窗口分辨率；

根据计算得到的F值，设原图像数据宽度和高度分别是w和h，降采样后的图像宽度和高度分别为w’和h’：

其中，表示上取整为8的倍数。

2.根据权利要求1所述一种大规模数据在线可视化方法，其特征在于，所述网络速度V单位为k/s，内存大小M单位为G，计算机CPU内核数量C单位为个，窗口分辨率R单位为像素个数。