[发明专利]一种点云数据的存储处理方法和装置

说明书

本发明涉及了一种点云数据的存储处理方法和装置，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；当确定数据量大于有效内存时，将点云数据按照第一边长划分为多个第一点云网格；将所述点云数据划分为目标数量个第一点云网格组合，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；从存储点云数据的第一存储文件中，按照每个第一点云网格组合中的点云数据的数据量分次读取点云数据，并将每次读取的点云数据填充到第二存储文件的对应存储空间中。上述方法计算机内存每次读取的数据量都小于有效内存，计算机可以顺利加载比有效内存大的点云数据，不会出现延时和卡顿现象。

技术领域

本发明涉及点云数据处理技术领域，尤其涉及一种点云数据的存储处理方法和装置。

背景技术

近年来，随着激光雷达技术的快速发展和日益广泛的应用，极大地增强了人们获取真实世界三维数据的能力，通过激光雷达可以获取丰富的反映真实世界的点云数据，推动了三维重建、虚拟现实等技术迅速发展。

三维点云数据是用三维坐标数据表征的许多点的集合。激光雷达获取三维点云数据后，设计算法用计算机对点云数据进行处理，便可以得到所需要的数字产品。高效地组织和管理点云数据是高效地处理和应用点云数据的基础，不同的处理和应用要求，会采用不同的点云数据组织方法，通常有网格化、四叉树、八叉树数据组织形式。

然而，通过三维激光雷达获取大面积的地形地物数据时，往往会得到海量的激光点云数据。当计算机采用上述传统方法加载这些点云数据时，内存开销会很大，并且会存在延时和卡顿现象。尤其当点云数据的大小超过了计算机内存时，会出现计算机无法加载这些点云数据的现象。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明第一方面提出一种点云数据的存储处理方法，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；

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；

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。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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）；