[发明专利]一种点云数据的存储处理方法和装置

权利要求书

1.一种点云数据的存储处理方法，其特征在于，所述方法包括：

确定待处理的点云数据的数据量与计算机有效内存之间的大小关系；

当确定所述数据量大于所述有效内存时，将所述点云数据按照第一边长划分为多个第一点云网格，其中，每个所述第一点云网格中包括的点云数据的数据量均小于所述有效内存；所述第一边长的长度为使划分得到的各个所述第一点云网格中的点的数据量均小于所述有效内存的长度；

将所述点云数据划分为目标数量个第一点云网格组合，其中，每个所述第一点云网格组合包括多个所述第一点云网格，每个所述第一点云网格组合中包括的点云数据的数据量均小于所述有效内存，所述目标数量为所述点云数据能划分的第一点云网格组合的最小数量；所述第一点云网格组合为使得所述第一点云网格组合的数据量总和小于所述有效内存且所述数据量总和最大的多个第一点云网格的组合；

从存储所述点云数据的第一存储文件中，按照每个所述第一点云网格组合中的点云数据的数据量分次读取所述点云数据，并将每次读取的所述点云数据填充到第二存储文件的对应存储空间中。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述点云数据按照第一边长划分为多个第一点云网格，包括：

根据所述点云数据中的点的位置坐标，确定所述点云数据的边界点的坐标；

根据所述边界点坐标构建覆盖所述点云数据的边界框；

确定使得每个第一点云网格中包括的点云数据的数据量均小于所述有效内存的第一边长；

按照所述第一边长将所述边界框包含的区域划分为多个网格，得到所述点云数据对应的多个第一点云网格。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述点云数据的边界点坐标，包括：

获取所述点云数据中包括的点的最小坐标值（Xmin,Ymin,Zmin）和最大坐标值（Xmax,Ymax,Zmax)，得到所述点云数据的边界点坐标。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述边界点坐标构建覆盖所述点云数据的边界框，包括：

在所述最小坐标值的基础上减去第一预设值S，得到边界基准点（Xmin-S,Ymin-S,Zmin-S）；

以所述边界基准点为坐标系的原点，以所述Xmin指向所述Xmax的方向为X轴方向，以所述Ymin指向所述Ymax的方向为Y轴方向构建坐标系，得到由所述坐标系的X轴和Y轴围成的覆盖所述点云数据的边界框。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述点云数据按照坐标位置划分为多个第一点云网格之后，还包括：

对所述第一点云网格中的点云数据进行重新随机排序。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述点云数据划分为目标数量个第一点云网格组合，包括：

根据所述第一点云网格中包含的点的个数和单个点对应的数据量，确定每个所述第一点云网格包含的点云数据的数据量，得到各个所述第一点云网格对应的数据量的集合；

对所述集合中的第一点云网格按照所述数据量递增的原则进行重排序，得到数据量递增序列，并得到与所述数据量递增序列对应的网格编号序列；

根据所述数据量递增序列，确定第一点云网格组合，所述第一点云网格组合由多个第一点云网格组成，所述多个第一点云网格的数据量的总和小于所述有效内存。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据量递增序列，确定第一点云网格组合，包括：

对所述数据量递增序列按照首尾组合交叉求和的方法，累计求解多个第一点云网格的数据量的和，将使所述数据量的和小于所述有效内存且所述数据量的和最大的多个第一点云网格确定为一个第一点云网格组合；

按照上述方法对所述数据量递增序列中的剩余第一点云网格依次求解，直到所述数据量递增序列中的所有第一点云网格均有对应的第一点云网格组合，得到第一点云网格组合序列。