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；四叉树索引结构简单，但对海量点云构建四叉树索引时难以确定叶子节点包含的点数，而且数据分布不均匀时，构建和查询效率降低；KD树索引在数据的查询检索方面具有优势，但是建立点的邻域关系需要大量的时间；八叉树索引是由四叉树索引扩展到三维空间的三维空间索引结构，构建过程比较简单，具有较高的索引效率，但对于海量点云数据来说，随着八叉树的深度不断增加，构建索引时会占用较大的内存空间，查询效率也随之降低。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的是提供一种海量点云数据的空间索引构建方法及装置，以优化现有的海量点云数据的空间索引构建方案。一方面，本专利技术实施例提供了一种海量点云数据的空间索引构建方法，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，得到所述原始点云数据的空间索引结构。另一方面，本专利技术实施例提供了一种海量点云数据的空间索引构建装置，包括：分块模块，用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；八叉树索引构建模块，用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；合并模块，用于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。本专利技术实施例中提供的海量点云数据的空间索引构建方案，对获取的原始点云数据进行分块处理，并对每个点云数据块分别构建八叉树索引，再对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。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。附图说明图1为本专利技术实施例一提供的一种海量点云数据的空间索引构建方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例一提供的一种空间索引结构示意图；图3为本专利技术实施例二提供的一种海量点云数据的空间索引构建方法的流程示意图；图4为本专利技术实施例二提供的一种八叉树索引结构示意图；图5为本专利技术实施例三提供的一种海量点云数据的空间索引构建方法的流程示意图；图6为本专利技术实施例三提供的一种基于八叉树索引的分层显示示意图；图7为本专利技术实施例四提供的一种海量点云数据的空间索引构建装置的结构框图；图8为本专利技术实施例六提供的一种终端的结构框图。具体实施方式下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本专利技术的技术方案。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。实施例一图1为本专利技术实施例一提供的一种海量点云数据的空间索引构建方法的流程示意图，该方法可以由海量点云数据的空间索引构建装置执行，其中该装置可由软件和/或硬件实现，一般可集成在计算机等终端中。如图1所示，该方法包括：步骤110、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。示例性的，可根据运行环境信息对获取的原始点云数据进行分块处理，运行环境信息可包括内存容量等，此处的内存容量具体可指终端的可用内存容量。例如，可根据可用内存容量的大小来确定每个点云数据块所包含的数据量的大小，在读取原始点云数据时，根据点云数据块所包含的数据量的大小来读取相应数量的点云数据，得到当前的点云数据块。假设原始点云数据包含2000万个点，若根据终端的可用内存容量大小确定点云数据块中可包含500万个点，那么可在读取500万个点后，将该500万个点对应的数据作为当前点云数据块。步骤120、对于每个点云数据块，构建当前点云数据块的八叉树索引。示例性的，构建当前点云数据块的八叉树索引可包括如下步骤：在当前点云数据块中随机选取一个点作为八叉树的根节点，沿着X,Y和Z三个方向对当前点云数据块进行划分，获得八个子节点；如果某个子节点中包含的点数小于设定划分阈值，则不再划分，反之，则以该子节点为根节点继续划分为八个子节点，以此类推，构建出当前点云数据的八叉树索引。其中，未被划分为八个子节点的节点可称为叶子节点，被划分为八个子节点的节点可称为非叶子节点。示例性的，可按照如上方式依次建立各点云数据块的八叉树索引，减少对终端内存空间的占用。步骤130、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。示例性的，可基于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，得到原始点云数据的空间索引结构。示例性的，图2为本专利技术实施例一提供的一种空间索引结构示意图，原始点云数据被划分为4个点云数据块，分别构建每个点云数据块的八叉树索引，得到了4个八叉树索引，在对这4个八叉树索引进行合并处理时，可基于每个点云数据块的空间范围建立格网索引，从而得到原始点云数据的空间索引结构，在后续的数据查询过程中，只需要知道想要查询的目标数据落在4个点云数据块中的哪个部分，即可继续根据相应的八叉树索引找到目标数据，相比于传统的根据整个原始点云数据构建1个较大的八叉树索引来说，本实施例中构建的空间索引结构的查询效率有了明显提升。需要说明的是，如图2所示，由于点的分布是杂散的，所以4个点云数据块在空间范围内可能存在交叠，本实施例对于是否存在交叠以及交叠程度不做具体限定。本专利技术实施例一提供的海量点云数据的空间索引构建方法，对获取的原始点云数据进行分块处理，并对每个点云数据块分别构建八叉树索引，再对多个点云数据块的八叉树索引进行合并处理，得到原始点本文档来自技高网...

【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