本申请公开了一种点云数据快速处理方法，包含以下步骤：在显示平面上获得第一点云集合向像素位置的映射，生成显示像素的集合，使每一个显示像素对应点云中至少一个点；计算点云中点的视觉坐标，当多个点映射在同一个像素时，保留深度最小的点的视觉坐标，进而生成与全部显示像素相对应的第二点云集合的数据集，包含第二点云集合的各点视觉坐标。响应于GUI中显示位置的信息，根据该位置的像素对应的第二点云集合中点的视觉坐标计算该点的空间坐标，根据所述空间坐标在第一点云集合中搜索出该点。本申请还包含用于实现所述方法的装置。本申请的方法和装置解决现有技术中动态显示不流畅、数据调取速度和反向溯源的速度较慢问题。题。题。
【技术实现步骤摘要】
一种点云数据快速处理方法及装置
[0001]本申请涉及地理信息系统和计算机
，尤其涉及一种点云数据快速处理方法及装置。
技术介绍
[0002]点云数据(point cloud data)是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。扫描资料以点的形式记录，每一个点包含有三维坐标，有些可能含有颜色信息(RGB)或反射强度信息(Intensity)。
[0003]点云是由很多的离散的采样点构成的“云团”，远看如同真实世界一样，放大来看都是一些离散的点，每个点中都包含数据，因此很多的点聚在一起的数据量非常大。
[0004]现有技术中，当点云数据被显示时，眼睛到鼠标所指位置，可以构成一条射线，用这个射线在点云数据集合里进行射线求交，可得到这条线上的所有点云点。找到射线上所有点后，按离眼睛的距离排序，取最近的点。因此要根据屏幕显示的点云点进行溯源，找到原始点云数据的参数时，需要进行较多的计算才能获得该点的数据，且在原始点云数据中搜索和调取相关数据时，处理器需要进行大量读写，处理速度缓慢。
技术实现思路
[0005]本申请实施例提供一种点云数据快速处理方法及装置，用于解决现有技术中动态显示不流畅、数据调取速度和反向溯源的速度较慢问题。
[0006]第一方面，本申请提出一种点云数据快速处理方法，包含以下步骤：在显示平面上获得第一点云集合向像素位置的映射，生成显示像素的集合，使每一个显示像素对应点云中至少一个点；计算点云中点的视觉坐标，当多个点映射在同一个像素时，保留深度最小的点的视觉坐标，进而生成与全部显示像素相对应的第二点云集合的数据集，包含第二点云集合的各点视觉坐标。
[0007]响应于GUI中显示位置的信息，根据该位置的像素对应的第二点云集合中点的视觉坐标计算该点的空间坐标，根据所述空间坐标在第一点云集合中搜索出该点。
[0008]优选地，所述第一点云集合为：根据原始点云数据集建立八叉树，生成并存储分支结点和叶子结点数据结构，每一个叶子结点包含的点云数量小于设定阈值。
[0009]进一步优选地，任一分支结点的数据，是由所述分支结点的8个子结点的点云数据合并采样后生成。
[0010]再进一步优选地，在八叉树数据结构中读取小于视距阈值的结点中每一分支最底层结点数据，更新第一点云集合；结点的视距阈值和所述结点的空间内径正相关。
[0011]在本申请第一方面的任意一个实施例中，优选地，每一个结点的点云数据依空间坐标按照KD树结构存储；所述根据所述空间坐标在第一点云集合中搜索出该点的步骤，按照KD树的索引信息查找。
[0012]在本申请第一方面的任意一个实施例中，优选地，还包含以下步骤：响应于设定深度值，对应于设定像素；在映射到所述设定像素的多个点中，在第一点云集合中删除深度小于设定深度值的点，或者，在第一点云集合中删除深度大于设定深度值的点。
[0013]在本申请第一方面的任意一个实施例中，优选地，还包含以下步骤：响应于设定深度值，对应于设定像素，在第二点云集合中删除小于所述设定深度值的点，在映射到所述设定像素的多个点中，选择不小于所述设定深度的、深度最小的点，更新第二点云集合中的视觉坐标，或者，在第二点云集合中删除大于所述设定深度值的点。
[0014]第二方面，本申请还提出一种点云数据快速处理装置，用于实现本申请第一方面任意一项实施例所述方法，包含：显示化处理单元、捕捉处理单元。
[0015]所述显示化处理单元，用于在显示平面上获得第一点云集合向像素位置的映射，生成显示像素集合，使每一个显示像素对应点云中至少一个点；计算点云中点的视觉坐标，当多个点映射在同一个像素时，保留深度最小的点的视觉坐标，进而生成与全部显示像素相对应的第二点云集合数据集，包含第二点云集合的各点视觉坐标。
[0016]所述捕捉处理单元，响应于GUI中显示位置的信息，根据该位置的像素对应点的视觉坐标计算该点的空间坐标，根据所述空间坐标在第一点云集合中搜索出该点。
[0017]优选地，还包含：结构化处理单元，用于读取原始点云数据，根据原始点云数据集建立八叉树，生成并存储分支结点和叶子结点数据结构，每一个叶子结点包含的点云数量小于设定阈值，生成第一点云集合并存储。
[0018]进一步优选地，还包含视距化处理单元，用于在八叉树数据结构中读取小于视距阈值的结点中每一分支的最底层结点数据，更新第一点云集合；结点的视距阈值和所述结点的空间内径正相关。
[0019]在本申请第二方面任意一个实施例中，优选地，所述显示化处理单元，还用于，响应于设定深度值，对应于设定像素，在第二点云集合中删除小于所述设定深度值的点；在映射到所述设定像素的多个点中，选择不小于所述设定深度的、深度最小的点，更新第二点云集合中的视觉坐标；或者，所述显示化处理单元，还用于，响应于设定深度值，对应于设定像素，在第二点云集合中删除大于所述设定深度值的点。
[0020]在本申请第二方面任意一个实施例中，优选地，还包含视距化处理单元，响应于设定深度值，对应于设定像素；在映射到所述设定像素的多个点中，在第一点云集合中删除深度小于设定深度值的点，或者，在第一点云集合中删除深度大于设定深度值的点。
[0021]第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本申请中任一实施例所述的方法。
[0022]第四方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，在处理器运行所述计算机程序时实现本申请中任一实施例所述的方法。
[0023]本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：使用非平衡八叉树结合KD树存储点云数据，并在使用点云数据时进行延迟渲染，在GPU上剔除大量不可见点云，极大的提高点云着色显示速度。利用“点云、像点、眼睛”三点共线关系，在GPU上进行三维空间点云的实时解算与点位捕捉。能够实现海量点云加载、提高显示速度和鼠标精准捕捉的目的，为海量点云的数字测图提供了底层技术支撑。本申请方案实现快速无穿透捕捉，比传统的射线求交，多面体求交，性能提高很多。
附图说明
[0024]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1为本说明书实施例提供的一种点云数据快速处理方法的实施例流程图；图2为本申请实施例进一步优化的点云数据外部存储处理过程；图3为本申请实施例进一步优化的缓存数据切片更新过程；图4为本申请数据关联关系示意图；图5为本申请的一种点云数据快速处理装置的实施例示意图。
具体实施方式
[0025]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种点云数据快速处理方法，其特征在于，包含以下步骤：在显示平面上获得第一点云集合向像素位置的映射，生成显示像素的集合，使每一个显示像素对应点云中至少一个点；计算点云中点的视觉坐标，当多个点映射在同一个像素时，保留深度最小的点的视觉坐标，进而生成与全部显示像素相对应的第二点云集合的数据集，包含第二点云集合的各点视觉坐标；响应于GUI中显示位置的信息，根据该位置的像素对应的第二点云集合中点的视觉坐标计算该点的空间坐标，根据所述空间坐标在第一点云集合中搜索出该点。2.如权利要求1所述的点云数据快速处理方法，其特征在于，所述第一点云集合为：根据原始点云数据集建立八叉树，生成并存储分支结点和叶子结点数据结构，每一个叶子结点包含的点云数量小于设定阈值。3.如权利要求2所述点云数据快速处理方法，其特征在于，任一分支结点的数据，是由所述分支结点的8个子结点的点云数据合并采样后生成。4.如权利要求3所述点云数据快速处理方法，其特征在于，在八叉树数据结构中读取小于视距阈值的结点中每一分支最底层结点数据，更新第一点云集合；结点的视距阈值和所述结点的空间内径正相关。5.如权利要求1~4任意一项所述点云数据快速处理方法，其特征在于，每一个结点的点云数据依空间坐标按照KD树结构存储；所述根据所述空间坐标在第一点云集合中搜索出该点的步骤，按照KD树的索引信息查找。6.如权利要求1~4任意一项所述点云数据快速处理方法，其特征在于，响应于设定深度值，对应于设定像素；在映射到所述设定像素的多个点中，在第一点云集合中删除深度小于设定深度值的点，或者，在第一点云集合中删除深度大于设定深度值的点。7.如权利要求1~4任意一项所述的点云数据快速处理方法，其特征在于，还包含以下步骤：响应于设定深度值，对应于设定像素，在第二点云集合中删除小于所述设定深度值的点，在映射到所述设定像素的多个点中，选择不小于所述设定深度的、深度最小的点，更新第二点云集合中的视觉坐标，或者，在第二点云集合中删除大于所述设定深度值的点。8.一种点云数据快速处理装置，用于实现权利要求1~7任意一项所述方法， 其特征在于，包含：显示化处理单...
【专利技术属性】
技术研发人员：张瑜，
申请(专利权)人：北京山维科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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