Обеспечение высокого качества сферического VR-видео при строгих ограничениях на задержку сигнала остается сложной технической задачей для беспроводных сетей. Если направление взгляда пользователя можно предсказать заранее, системе достаточно рендерить и передавать только необходимую часть кадра, что существенно снижает нагрузку на канал связи. В статье предлагаются алгоритмы офлайн- и онлайн-обучения для прогнозирования точки обзора пользователя в реальном времени. Такой подход позволяет оптимизировать передачу данных и улучшить эффект погружения в виртуальную среду.
Работа посвящена снижению задержек в беспроводных VR-сетях за счет ИИ-прогнозирования направления взгляда пользователя. Предложенный алгоритм позволяет рендерить и передавать только ту часть видео, которую человек видит в данный момент, оптимизируя нагрузку на сеть. Это решение обеспечивает высокое качество погружения и плавность картинки даже при нестабильном соединении.