随着元宇宙概念的兴起,虚拟现实（Virtual Reality,VR）和增强现实（Augmented Reality,AR）等技术受到广泛关注,其中以点云视频为代表的全息视频技术是其中的关键应用,它在教育,娱乐和医疗等领域拥有广泛的应用前景。然而由于点云视频拥有六个维度的信息,它比普通视频有更高的数据量,因此传输点云视频对网络带宽和延迟的要求十分高,因此研究如何优化点云视频的传输是目前多媒体传输领域的热门研究方向。视频码率自适应传输技术可以通过检测网络环境等状态,通过自适应地调节视频的传输码率来减少带宽需求。在点云视频中,不仅要考虑时间上的码率调节,还要考虑空间上的码率调节,即由于用户在不同时刻观看的视频内容不同,而用户的视场（Filed of View,FoV）范围是有限的,因此可以通过检测用户视角,尽可能地提高用户关注区域的视频码率,降低用户FoV外的视频码率,从而降低视频传输数据量,这需要点云切块技术先对点云进行空间上切分,得到不同区域的切块,然后每个切块被独立编码成不同质量等级的版本。本文中的视频自适应传输模型不仅考虑了带宽的限制,也考虑了编解码带来的计算开销,提出了一个联合计算资源和通信资源的传输方案,即每个切块拥有独立的质量等级和传输形式,其中,传输形式分为压缩形式和重构形式,前者主要对通信资源开销大而后者计算资源开销大,然后通过建立QoE（Quality of Experience,QOE）模型并最大化QoE转换为最优化问题,最后使用优化算法求解得到每个切块的最佳质量等级和传输形式,达到提高传输性能的目的。在传统点云切块中,点云将会被均匀切分,即切分成一个个长方体,这种方式实现简单,但是没有考虑到视频内容的特征,无法最大程度降低传输数据量,因此本文提出了一种基于显著性检测的点云自适应切块技术,能够结合视频内容做到自适应切分,在减少切块数目的同时更好地与用户的FoV匹配,实现最大限度地降低冗余的传输数据。最后本文进行了详尽的仿真实验对比系统性能,并搭建了一个传输系统原型,以验证所提出的切块方案和传输方案的可行性,实验结果表明,所提出的传输方案和切块方案的性能表现均优于其他基准方案。