一种海量点云数据的空间索引构建方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种海量点云数据的空间索引构建方法及装置。该方法包括：对获取的原始点云数据进行分块处理，得到多个点云数据块；对于每个点云数据块，构建当前点云数据块的八叉树索引；将多个点云数据块的八叉树索引进行合并处理，得到原始点云数据的空间索引结构。本发明专利技术实施例通过采用上述技术方案，对传统的八叉树索引结构进行了改进，通过对原始点云数据进行分块处理，可将海量点云数据进行分解，减少在构建空间索引时对内存空间的占用。此外，在对多个八叉树索引进行合并后，在进行后续的查询时，可先找到目标数据所在的八叉树索引，再基于找到的八叉树索引查找目标数据，可有效提升查询效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施例涉及数据处理
，尤其涉及一种海量点云数据的空间索引构建方法及装置。
技术介绍
激光雷达扫描技术是一种新兴的三维数据获取技术，利用搭载在三脚架、汽车、飞机及卫星等不同平台上的激光雷达扫描仪能够快速获取海量点云数据。点云数据中包含了每个点的经纬度坐标、强度、多次回波及颜色等丰富的信息，在测绘、林业、农业及数字城市等领域均有相关应用。目前常用的激光雷达扫描仪设备，如Riegl、Faro及Leica等，每秒均能产生成千上万个点，每次扫描获取的数据点数能达到数十万或数百万，数据量达几十至几百G。如此庞大的数据量给数据的存储和处理均带来了负担。如何对海量数据进行有效的组织、管理和动态调度显示，对数据的进一步分析和应用至关重要，相关领域的研究如火如荼。空间索引是点云数据组织管理中的一项关键技术，不同空间索引方式的结构复杂度、构建、查询效率以及空间利用率有所不同。目前常用的点云数据空间索引方式包括格网索引、四叉树索引、八叉树索引和KD(k-dimensional)树索引等。格网索引容易构建且易于编码，但是构建时未考虑数据的空间分布情况，而且不利于点云数据的快速可视化；四叉树索本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种海量点云数据的空间索引构建方法，其特征在于，包括：对获取的原始点云数据进行分块处理，得到多个点云数据块；对于每个点云数据块，构建当前点云数据块的八叉树索引；将多个点云数据块的八叉树索引进行合并处理，得到所述原始点云数据的空间索引结构。

【技术特征摘要】
1.一种海量点云数据的空间索引构建方法，其特征在于，包括：对获取的原始点云数据进行分块处理，得到多个点云数据块；对于每个点云数据块，构建当前点云数据块的八叉树索引；将多个点云数据块的八叉树索引进行合并处理，得到所述原始点云数据的空间索引结构。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于每个点云数据块，构建当前点云数据块的八叉树索引，包括：对于每个点云数据块，构建当前点云数据块的八叉树索引，并按照所构建的八叉树索引的层次对所述当前点云数据块进行存储，其中，对于当前层次中的叶子节点，在当前层次中存储所述叶子节点对应的包围盒中的所有未存储数据，对于当前层次中的非叶子节点，在当前层次中按照预设比例随机存储所述非叶子节点对应的包围盒中的部分未存储数据，各层次所存储的数据的总和为所述当前点云数据块包含的所有点云数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对获取的原始点云数据进行分块处理，得到多个点云数据块，包括：根据运行环境信息对获取的原始点云数据进行分块处理，得到多个点云数据块，其中，所述运行环境信息包括内存容量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将多个点云数据块的八叉树索引进行合并处理，得到点云数据的空间索引结构，包括：基于所述多个点云数据块的空间范围为多个点云数据块的八叉树索引建立格网索引，得到所述原始点云数据的空间索引结构。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将多个点云数据块的八叉树索引进行合并处理，得到所述原始点云数据的空间索引结构之后，还包括：基于多细节层次LOD技术根据当前视点到目标点的距离从所述原始点云数据的空间索引结构...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭彦明，
申请(专利权)人：北京数字绿土科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11