[发明专利]一种海量点云数据管理方法

说明书

本发明公开了一种海量点云数据管理方法，包括以下步骤：对待处理的点云数据进行LOD切片；对每个瓦片内的点云数据的类别和对应的颜色RGB统一赋值；根据点云数据的运维管理单位信息，对每个瓦片赋予相应的查看和编辑权限；对每个瓦片建立索引信息，并将索引信息以数据库表的形式存储；对同一区域相同版本的点云数据按照瓦片划分，存储至几个大文件中。本发明能够按照指定的点云类别、权限区域、数据版本对海量点云数据进行高效管理、筛选和展示。

技术领域

本发明涉及点云数据处理技术领域，更具体的说是涉及一种海量点云数据管理方法。

背景技术

点云数据(point cloud data)是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合，包括位置、方位/角度、距离、时间、强度等各种信息。点云数据的相同平面坐标可以对应几个不同的高程值，从而有利于表现细节信息和变化剧烈的地形/地物。点云数据具有可量测性，可以直接在点云上获取三维坐标、距离、方位角、表面法向量，还可以计算得到点云所表达目标的表面积、体积等。

随着激光雷达技术的逐步成熟，三维激光雷达技术制作的三维模型精度高，适用范围广，外业工作量少，省时省力。在建筑物的房屋轮廓提取、特征点检测和三维重建工作上发挥了重要作用。且结合倾斜摄影技术，地物提取更加便捷，数据可视化程度更高。点云数据适用资源勘探、城市规划、农业开发、水利工程、环境监测、矿山测量、隧道测量、公路道路测量、电缆监测、海洋深水测量等各个方面。但是，面对海量的离散点云数据，目前并没有好的方案对其进行高效渲染加载，缺乏定制化和多功能的集成。

因此，如何按照类别、区域、版本对海量点云数据进行高效加载是各个行业应用都亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种海量点云数据管理方法，能够按照指定的点云类别、权限区域、数据版本对海量点云数据进行高效管理、筛选和展示。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种海量点云数据管理方法，包括以下步骤：

对待处理的点云数据进行LOD切片；

对每个瓦片内的点云数据的类别和对应的颜色RGB统一赋值；

根据点云数据的运维管理单位信息，对每个瓦片赋予相应的查看和编辑权限；

对每个瓦片建立索引信息，并将索引信息以数据库表的形式存储；

对同一区域相同版本的点云数据按照瓦片划分，存储至几个不小于30M的文件中。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种海量点云数据管理方法，通过输入点云las数据、点云类别对应表(支持不同数据源的统一管理配置)、点云管理权限信息(支持对区域、数据版本的统一管理)经过LOD切片、类别管理、权限控制、瓦片索引和大文件存储等5个步骤的处理，处理成果由数据库数据库表中的瓦片索引和散列文件点云切片数据组成，支持海量点云数据的高效查询、渲染加载，支持不同点云类型数据的加载请求，支持自定义点云的颜色RGB值，支持不同数据版本比对加载显示，支持不同用户对应不同的数据管理权限。对海量点云数据进行高效管理、筛选和展示，实现定制化和多功能的集成。

进一步的，在上述一种海量点云数据管理方法中，所述对待处理的点云数据进行LOD切片，包括：

提取待处理的点云数据中一定数目的点，计算所取点的包围盒及包围盒的中心点坐标，并计算所有点到中心点的平均距离；

对比所述平均距离值与各缩放级别下的分辨率之间的接近程度，将与所述平均距离最接近的分辨率所对应的缩放级别作为待处理点云数据的最大缩放级别；

根据最大缩放级别对点云数据进行不同程度的分块，确定每个待切瓦片所对应的数据范围；