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摘要
针对Cesium在加载海量模型数据时出现卡顿、崩溃的问题，提出了一种融合潜在可视集预加载的Cesium优化方法。该方法通过在Cesium中将放置模型的区域进行八叉树空间剖分，预先检测相机在各分区内可能会看到的模型潜在可视集，并将结果存储为索引文件。在用户浏览过程中，当相机进入某区域后，通过查询索引文件，实时加载该区域模型潜在可视集所包含的数据并卸载掉之前加载进场景中且当前模型潜在可视集未包含的数据。实验结果表明，当相机在建筑物模型内部或低空环境下移动时，该方法可以大幅度降低单次加载进Cesium场景中的模型数据量，从而有效避免浏览器在初始化场景时出现卡顿、崩溃。
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