基于视锥的点云处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种基于视锥的点云处理方法，包括：对获取的原始三维激光点云数据进行预处理，获得预处理后的三维激光点云数据，预处理至少包括获得原始三维激光点云数据的最小有向包围盒；基于视锥体在最小有向包围盒的底面的投影将预处理后的三维激光点云数据中的无效场景的点云数据去除，获取视锥体内的三维激光点云数据；以及对视锥体内的三维激光点云数据进行基于视点坐标与激光点之间距离的抽稀处理，对经过抽稀处理后的视锥体内的三维激光点云数据进行渲染处理。本公开还提供了一种基于视锥的点云处理装置、电子设备以及可读存储介质。存储介质。存储介质。

【技术实现步骤摘要】
基于视锥的点云处理方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及点云渲染、三维建模
，本公开尤其涉及一种基于视锥的点云处理方法、基于视锥的点云处理装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着三维激光雷达扫描技术的兴起，三维激光雷达点云在数字城市、物联网、3D视频、沉浸式游戏等应用中运用越来越广泛。
[0003]三维激光雷达点云可以精确地描述对象的语义信息，比传统的2D图像更加生动地展示物体的信息，但是由于三维激光雷达点云具有海量数据，受计算机内存大小和显卡性能的制约，将海量数据进行实时渲染是一个艰巨的挑战。因此研究一种实时渲染海量点云数据的方法是十分重要的。
[0004]中国专利CN104376590A提出了一种海量数据按圈索引空间显示方法。该方法结合激光雷达按圈扫描以及存储的特性，三维激光雷达点云数据按照扫描圈重新组织数据格式，将每一扫描圈POS中心到下一扫描圈POS中心的方向向量作为该扫描圈扫描得到的点云的有向包围盒的主轴向量。然后根据得到的主轴向量以及该扫描圈的点云范围值，从而计算包围该扫描圈的点云本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视锥的点云处理方法，其特征在于，包括：S102、对获取的原始三维激光点云数据进行预处理，获得预处理后的三维激光点云数据，所述预处理至少包括获得所述原始三维激光点云数据的最小有向包围盒；S104、基于视锥体在所述最小有向包围盒的底面的投影将所述预处理后的三维激光点云数据中的无效场景的点云数据去除，获取视锥体内的三维激光点云数据；以及S106、对视锥体内的三维激光点云数据进行基于视点坐标与激光点之间距离的抽稀处理，对经过抽稀处理后的视锥体内的三维激光点云数据进行渲染处理。2.根据权利要求1所述的基于视锥的点云处理方法，其特征在于，S102、对获取的原始三维激光点云数据进行预处理，获得预处理后的三维激光点云数据，包括：S1021、计算原始三维激光点云数据中的点数据的特征向量和特征值，以其中的最大特征值对应的特征向量作为原始三维激光点云的方向向量；S1022、基于所述原始三维激光点云数据的方向向量以及原始三维激光点云数据在空间直角坐标系下的坐标值，获得原始三维激光点云数据的最小有向包围盒；S1023、以所述最小有向包围盒的左下角顶点为原点，将所述原始三维激光点云数据划分到预设正方形平面网格的各个单位正方形网格中，生成点云数据占用网格区域；以及S1024、对于每个单位正方形网格，建立该单位正方形网格中的各个点数据与该单位正方形网格坐标的映射关系。3.根据权利要求2所述的基于视锥的点云处理方法，其特征在于，步骤S102中，还包括：S1025、对每个单位正方形网格中的三维激光点云数据进行随机排序，以实现每个单位正方形网格中的点数据的均匀分布。4.根据权利要求2或3所述的基于视锥的点云处理方法，其特征在于，S104、基于视锥体在所述最小有向包围盒的底面的投影将所述预处理后的三维激光点云数据中的无效场景的点云数据去除，获取视锥体内的三维激光点云数据，包括：S1041、获取视锥体的各条侧边与所述最小有向包围盒的底面所在的平面的交点，获取投影多边形；S1042、对所述投影多边形与所述点云数据占用网格区域求交集，获取交集区域；S1043、对所述交集区域进行光栅化操作，以获取所...

【专利技术属性】
技术研发人员：金凌鸽，曲和政，刘立，
申请(专利权)人：苏州易航远智智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：