本申请涉及一种点云文件压缩方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法应用于地图领域，包括：解析待压缩点云文件，获得待压缩点云文件中的数据内容，基于数据内容中的各数据点之间的偏移值，对各数据点进行数据重组，得到多个数据段，数据段中相邻的数据点之间的偏移值位于目标偏移值范围内。对各数据段中的各数据点在不同维度的偏移值、以及对应的点属性值，进行变长整数存储的压缩处理，得到压缩后的点云文件。实现了对点云文件进行压缩后再存储、并反馈至终端设备进行应用，缓解了点云文件传输过程中的带宽压力，无需使用开源库时进行的规格转换，降低了压缩处理过程的复杂度，提高了点云文件压缩效率，并降低了性能开销。降低了性能开销。降低了性能开销。
【技术实现步骤摘要】
点云文件压缩方法、装置、设备、存储介质和程序产品
[0001]本申请涉及大数据
，特别是涉及一种点云文件压缩方法、装置、设备、存储介质和程序产品。
技术介绍
[0002]随着大数据技术的发展，以及自动驾驶、车道级导航等技术的逐步推广应用，对地图数据的精度要求也日益提升，由此出现了高精度地图。其中，高精度地图可以理解为精度更高、数据更丰富全面的电子地图，用以实现自动驾驶或高精度导航。其中，点云数据作为高精地图作业的重要基础，随着高精度地图越来越精确和细致，相应的点云数据的密度也越来越高，而当周边环境较为复杂的情况下，数据量会急剧增大，导致点云数据的存储和传输均需要消耗大量资源和空间，甚至会导致数据卡顿，影响实际应用中的作业效率。进而为了提高作业速度和降低存储压力，需要对点云文件进行压缩再进行传输，以降低性能开销。
[0003]传统上，多采用PCL(点云库)以及Potree(点云渲染器)等开源库，解析点云文件并对其压缩，其中，PCL是点云的扩展包，提供了各种常见点云的解析和压缩功能，Potree是基于WebGL(3D绘图协议)的大规模点云渲染器，同样提供了点云压缩算法。
[0004]但专利技术人发现，当前的PCL和Potree等仅支持特定格式的压缩，需要先进行格式转换，再进行压缩处理导致带来更大的性能开销。因此，传统的点云文件压缩方式，仍然存在性能开销大，压缩效率有待提升的问题。
技术实现思路
[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够降低性能开销，提升文件压缩效率的点云文件压缩方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0006]第一方面，本申请提供了一种点云文件压缩方法。所述方法包括：
[0007]解析待压缩点云文件，获得所述待压缩点云文件中的数据内容；
[0008]基于所述数据内容中的各数据点之间的偏移值，对各所述数据点进行数据重组，得到多个数据段；所述数据段中相邻的数据点之间的偏移值位于目标偏移值范围内；
[0009]对各所述数据段中的各所述数据点在不同维度的偏移值、以及对应的点属性值，进行变长整数存储的压缩处理，得到压缩后的点云文件。
[0010]第二方面，本申请还提供了一种点云文件压缩装置。所述装置包括：
[0011]待压缩文件解析模块，用于解析待压缩点云文件，获得所述待压缩点云文件中的数据内容；
[0012]数据重组模块，用于基于所述数据内容中的各数据点之间的偏移值，对各所述数据点进行数据重组，得到多个数据段；所述数据段中相邻的数据点之间的偏移值位于目标偏移值范围内；
[0013]压缩处理模块，用于对各所述数据段中的各所述数据点在不同维度的偏移值、以及对应的点属性值，进行变长整数存储的压缩处理，得到压缩后的点云文件。
[0014]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0015]解析待压缩点云文件，获得所述待压缩点云文件中的数据内容；
[0016]基于所述数据内容中的各数据点之间的偏移值，对各所述数据点进行数据重组，得到多个数据段；所述数据段中相邻的数据点之间的偏移值位于目标偏移值范围内；
[0017]对各所述数据段中的各所述数据点在不同维度的偏移值、以及对应的点属性值，进行变长整数存储的压缩处理，得到压缩后的点云文件。
[0018]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0019]解析待压缩点云文件，获得所述待压缩点云文件中的数据内容；
[0020]基于所述数据内容中的各数据点之间的偏移值，对各所述数据点进行数据重组，得到多个数据段；所述数据段中相邻的数据点之间的偏移值位于目标偏移值范围内；
[0021]对各所述数据段中的各所述数据点在不同维度的偏移值、以及对应的点属性值，进行变长整数存储的压缩处理，得到压缩后的点云文件。
[0022]第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0023]解析待压缩点云文件，获得所述待压缩点云文件中的数据内容；
[0024]基于所述数据内容中的各数据点之间的偏移值，对各所述数据点进行数据重组，得到多个数据段；所述数据段中相邻的数据点之间的偏移值位于目标偏移值范围内；
[0025]对各所述数据段中的各所述数据点在不同维度的偏移值、以及对应的点属性值，进行变长整数存储的压缩处理，得到压缩后的点云文件。
[0026]上述点云文件压缩方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品中，通过解析待压缩点云文件，获得待压缩点云文件中的数据内容，并基于数据内容中的各数据点之间的偏移值，对各数据点进行数据重组，直至各数据段中相邻的数据点之间的偏移值位于目标偏移值范围内，得到多个数据段，并进一步地对各数据段中的各数据点在不同维度的偏移值、以及对应的点属性值，进行变长整数存储的压缩处理，得到压缩后的点云文件。实现了对点云文件进行压缩后，再进行存储以及反馈至终端设备进行应用，缓解了点云文件传输过程中的带宽压力，也无需使用开源库时进行的规格转换，降低了压缩处理过程的复杂度，提高点云文件压缩效率的同时，降低了性能开销。
附图说明
[0027]图1为一个实施例中点云文件压缩方法的应用环境图；
[0028]图2为一个实施例中点云文件压缩方法的流程示意图；
[0029]图3为一个实施例中传统高精度地图作业过程中点云文件的流量分布示意图；
[0030]图4为一个实施例中进行点云文件压缩后的单次请求平均流量示意图；
[0031]图5为一个实施例中数据点之间的偏移值分布示例的示意图；
[0032]图6为一个实施例中得到多个数据段的流程示意图；
[0033]图7为一个实施例中基于多级队列的数据点分段过程示意图；
[0034]图8为一个实施例中得到压缩后的点云文件的流程示意图；
[0035]图9为一个实施例中数据点的在不同维度的偏移值的存储示意图；
[0036]图10为另一个实施例中点云文件压缩方法的流程示意图；
[0037]图11为一个实施例中点云文件压缩装置的结构框图；
[0038]图12为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
[0039]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0040]本申请实施例提供的点云文件压缩方法，涉及大数据技术，具体应用于地图领域。其中，大数据(Big data)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种点云文件压缩方法，其特征在于，所述方法包括：解析待压缩点云文件，获得所述待压缩点云文件中的数据内容；基于所述数据内容中的各数据点之间的偏移值，对各所述数据点进行数据重组，得到多个数据段；所述数据段中相邻的数据点之间的偏移值位于目标偏移值范围内；对各所述数据段中的各所述数据点在不同维度的偏移值、以及对应的点属性值，进行变长整数存储的压缩处理，得到压缩后的点云文件。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据内容中的各数据点之间的偏移值，对各所述数据点进行数据重组，得到多个数据段，包括：根据所述数据内容中的各数据点之间的偏移值，将所述偏移值位于所述目标偏移值范围内的各所述数据点，划分为同一个数据段，得到多个数据段，直至各所述数据段中相邻的数据点之间的偏移值均位于所述目标偏移值范围内。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据内容中的各数据点之间的偏移值，将所述偏移值位于所述目标偏移值范围内的各所述数据点，划分为同一个数据段，得到多个数据段，直至各所述数据段中相邻的数据点之间的偏移值均位于所述目标偏移值范围内，包括：分别计算所述数据内容中的各所述数据点，和各数据存储队列尾部的数据点的坐标值之间的偏移值；若所述偏移值位于所述目标偏移值范围内，则将该数据点添加至对应数据存储队列的尾部；若所述偏移值位于所述目标偏移值范围外，则新建数据存储队列，并将该数据点添加至新建的所述数据存储队列中；直至各所述数据存储队列中相邻的数据点之间的偏移值均位于所述目标偏移值范围内，将同一个所述数据存储队列中的各数据点划分为同一个数据段，得到多个数据段。4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述对各所述数据段中的各所述数据点在不同维度的偏移值、以及对应的点属性值，进行变长整数存储处理，得到压缩后的点云文件，包括：对各所述数据段中各所述数据点之间的偏移值进行放大处理，得到放大后的第一偏移值的范围分布；根据所述第一偏移值的范围分布，对所述各所述偏移值进行缩放处理，得到缩放处理后的第二偏移值的范围分布；基于所述第二偏移值的范围分布，确定对应的变长整数存储处理方式；按照所述变长整数存储处理方式，确定各所述数据段中的各所述数据点在不同维度的偏移值、以及对应的点属性值的存储占用字节；将各所述数据点的存储占用字节的字节数，存储至对应的头信息中，并将各所述数据点的在不同维度的偏移值、以及对...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵泽龙，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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