一种点云数据的可视化处理方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及了一种点云数据的可视化处理方法和装置，该方法包括：根据待处理的点云数据的属性信息确定点云数据对应的视景体，得到点云数据对应的视界；获取视界覆盖范围内的点云网格，得到第一点云网格集合；将视界包含的区域划分为第一数量层同心圆环；基于计算机实时的帧率，确定各个第一点云网格当前能够加载的实际点云数量，并将实际点云数量的点云数据，按照同心圆环分层次依次加载到计算机的内存中；对已加载的点云数据逐个进行渲染处理，得到待处理的点云数据的可视化展示结果。上述方案可以保证在不超出计算机当前处理能力的情况下，安全的加载和渲染点云数据，不会出现延时、卡顿和运行崩溃现象，提高了点云数据的处理能力。处理能力。处理能力。

【技术实现步骤摘要】
一种点云数据的可视化处理方法和装置


[0001]本专利技术涉及点云数据处理
，尤其涉及一种点云数据的可视化处理方法和装置。

技术介绍

[0002]近年来，随着激光雷达技术的快速发展和日益广泛的应用，极大地增强了人们获取真实世界三维数据的能力，通过激光雷达可以获取丰富的反映真实世界的点云数据，推动了三维重建、虚拟现实等技术迅速发展。
[0003]三维点云数据是用三维坐标数据表征的许多点的集合。激光雷达获取三维点云数据后，设计算法用计算机对点云数据进行处理，便可以得到所需要的数字产品。高效地组织和管理点云数据是高效地处理和应用点云数据的基础，不同的处理和应用要求，会采用不同的点云数据组织方法，通常有网格化、四叉树、八叉树数据组织形式。
[0004]然而，通过三维激光雷达获取大面积的地形地物数据时，往往会得到海量的激光点云数据。当计算机采用上述传统方法加载和渲染这些点云数据时，内存开销会很大，并且会存在延时和卡顿现象。尤其当点云数据的大小超过了计算机内存时，会出现计算机无法加载和可视化点云数据、程序崩溃的现象。
[0005]由此可见，现有技术还不能对海量的点云数据进行安全的可视化处理，对于点云数据的处理效率不高。

技术实现思路

[0006]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术第一方面提出一种点云数据的可视化处理方法，所述方法包括：根据待处理的点云数据的属性信息确定所述点云数据对应的视景体，并确定所述视景体在所述点云数据对应的平面点云网格上的投影，得到所述点云数据对应的视界；获取所述视界覆盖范围内的点云网格，得到第一点云网格集合；将所述视界包含的区域划分为第一数量层同心圆环，所述同心圆环以所述视界的中心为圆心；基于计算机实时的帧率，确定各个所述第一点云网格当前能够加载的实际点云数量，并将所述实际点云数量的点云数据，按照所述同心圆环分层次依次加载到计算机的内存中；对已加载的所述点云数据逐个进行渲染处理，得到所述待处理的点云数据的可视化展示结果。
[0007]可选的，所述确定各个所述第一点云网格当前能够加载的实际点云数量，包括：确定当前待加载的目标同心圆环所在层对应的期望加载权重和与所述期望加载权重对应的多个候选加载权重；分别获取所述目标同心圆环中包括的各个第二点云网格与所述视点之间的距离，
得到目标距离；获取各个所述第二点云网格中包括的点云数量，得到第二数量；基于所述期望加载权重、所述候选加载权重、所述目标距离、所述第二数量以及所述计算机实时的帧率，确定所述计算机能够加载的所述第二点云网格中的实际点云数量。
[0008]可选的，所述基于所述期望加载权重、所述候选加载权重、所述目标距离、所述第二数量以及计算机实时的帧率，确定所述计算机能够加载的所述第二点云网格中的实际点云数量，包括：根据当前层的点云的总数量和所述候选加载权重，确定每个所述候选加载权重对应的点云的显示数量，得到多个候选加载数量；根据所述计算机实时的加载速度确定加载所述候选加载数量个点云数据对应的候选耗时，得到多个候选耗时；从所述多个候选耗时中选取小于所述计算机的刷新耗时的至少一个目标候选耗时；所述刷新耗时根据所述实时的帧率确定；从所述至少一个目标候选耗时对应的目标候选加载权重中，插值得到当前的实际加载权重；根据所述实际加载权重、所述目标距离和所述第二数量，确定所述计算机能够加载的所述第二点云网格中的实际点云数量。
[0009]可选的，所述根据所述实际加载权重、所述目标距离和所述第二数量，确定所述计算机能够加载的所述第二点云网格中的实际点云数量，包括：根据所述目标距离和距离系数，得到目标关系距离；根据所述目标关系距离和所述实际加载权重的乘积，得到消耗系数；取所述消耗系数和1两者中的较小值，得到增量期望；根据所述第二数量和所述增量期望的乘积，得到所述计算机能够加载的所述第二点云网格中的实际点云数量。
[0010]可选的，所述将所述实际点云数量的点云数据，按照所述同心圆环分层次依次加载到计算机的内存中，包括：确定所述目标同心圆环中包括的各个第二点云网格的第二网格编号；确定所述第二网格编号对应的目标索引信息，并按照所述目标索引信息从点云存储文件中获取所述实际点云数量的点云数据在所述点云存储文件中的目标位置；将所述目标位置的点云数据加载到所述计算机的内存中。
[0011]可选的，所述根据待处理的点云数据的属性信息确定所述点云数据对应的视景体，包括：从点云索引文件中获取待处理的点云数据的属性信息，所述属性信息包括所述点云数据对应的网格坐标系的原点坐标、点云网格边长、平面点云网格的最大编号、所述点云数据的最大Z轴坐标；根据所述网格坐标系的原点坐标、所述点云网格边长、所述平面点云网格的最大编号、所述最大Z轴坐标和预设的视点的Z坐标的相对高度，确定所述点云数据的视点的初始坐标；以所述视点的初始坐标作为坐标系原点，构建视点坐标系；
将所述视点坐标系下的X轴和Y轴方向的张角形成的视野窗口确定为视口；将所述视点到所述视口的中心的连线向量的方向确定为视向；将所述视点与所述视口在所述视向方向上构成的立体图形，确定为所述点云数据对应的视景体。
[0012]可选的，在对已加载的所述点云数据逐个进行渲染处理之前，还包括：对当前视图下可视区域以外的点云数据进行剔除。
[0013]可选的，若所述当前视图为正交视图，则所述当前视图下可视区域以外的点云数据至少包括：所述视景体的奥卡托投影区域外的点云网格包括的点云数据、所述视景体与窗口视图比例大于第一预设比例且视角中心至所述点云网格的中心的距离大于第一预设距离的点云数据、所述视景体与窗口视图比例大于第二预设比例的点云网格包括的点云数据。
[0014]可选的，若所述当前视图为自由视图，则所述当前视图下可视区域以外的点云数据至少包括：所述视景体以外区域的点云网格包括的点云数据、所述点云网格的中心到所述视点的距离大于第三距离的点云网格包括的点云数据、所述视点至所述视景体的中心的距离大于第二预设距离时全部的点云数据；所述第三距离为所述视景体的中心到所述视点的距离与预设参考距离的和。
[0015]可选的，所述对已加载的所述点云数据逐个进行渲染处理，包括：利用顶点着色器和片段着色器对所述点云数据逐个进行渲染处理。
[0016]可选的，在得到所述待处理的点云数据的可视化展示结果之后，还包括：当检测到所述视口的朝向和所述视点到所述视景体中的点云的距离发生变化时，重新获取所述点云数据的属性信息，得到新属性信息；根据所述新属性信息确定所述点云数据对应的新视景体，并确定所述新视景体在所述点云数据对应的平面点云网格上的投影，得到所述点云数据对应的新视界；获取所述新视界覆盖范围内的点云网格，得到第三点云网格集合；将所述第三点云网格集合中新增的点云数据加载到所述内存中。
[0017]可选的，所述将所述第三点云网格集合中新增的点云数据加载到所述内存中，包括：获取所述第一点云网格集合中的点云网格的第一网格编号，和所述第三点云网格集合中的点云网格的第三网本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种点云数据的可视化处理方法，其特征在于，所述方法包括：根据待处理的点云数据的属性信息确定所述点云数据对应的视景体，并确定所述视景体在所述点云数据对应的平面点云网格上的投影，得到所述点云数据对应的视界；获取所述视界覆盖范围内的点云网格，得到第一点云网格集合；将所述视界包含的区域划分为第一数量层同心圆环，所述同心圆环以所述视界的中心为圆心；基于计算机实时的帧率，确定各个所述第一点云网格当前能够加载的实际点云数量，并将所述实际点云数量的点云数据，按照所述同心圆环分层次依次加载到计算机的内存中；对已加载的所述点云数据逐个进行渲染处理，得到所述待处理的点云数据的可视化展示结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定各个所述第一点云网格当前能够加载的实际点云数量，包括：确定当前待加载的目标同心圆环所在层对应的期望加载权重和与所述期望加载权重对应的多个候选加载权重；分别获取所述目标同心圆环中包括的各个第二点云网格与视点之间的距离，得到目标距离；获取各个所述第二点云网格中包括的点云数量，得到第二数量；基于所述期望加载权重、所述候选加载权重、所述目标距离、所述第二数量以及所述计算机实时的帧率，确定所述计算机能够加载的所述第二点云网格中的实际点云数量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述期望加载权重、所述候选加载权重、所述目标距离、所述第二数量以及所述计算机实时的帧率，确定所述计算机能够加载的所述第二点云网格中的实际点云数量，包括：根据当前层的点云的总数量和所述候选加载权重，确定每个所述候选加载权重对应的点云的显示数量，得到多个候选加载数量；根据所述计算机实时的加载速度确定加载所述候选加载数量个点云数据对应的候选耗时，得到多个候选耗时；从所述多个候选耗时中选取小于所述计算机的刷新耗时的至少一个目标候选耗时；所述刷新耗时根据所述实时的帧率确定；从所述至少一个目标候选耗时对应的目标候选加载权重中，插值得到当前的实际加载权重；根据所述实际加载权重、所述目标距离和所述第二数量，确定所述计算机能够加载的所述第二点云网格中的实际点云数量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述实际加载权重、所述目标距离和所述第二数量，确定所述计算机能够加载的所述第二点云网格中的实际点云数量，包括：根据所述目标距离和距离系数，得到目标关系距离；根据所述目标关系距离和所述实际加载权重的乘积，得到消耗系数；取所述消耗系数和1两者中的较小值，得到增量期望；
根据所述第二数量和所述增量期望的乘积，得到所述计算机能够加载的所述第二点云网格中的实际点云数量。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述实际点云数量的点云数据，按照所述同心圆环分层次依次加载到计算机的内存中，包括：确定所述目标同心圆环中包括的各个第二点云网格的第二网格编号；确定所述第二网格编号对应的目标索引信息，并按照所述目标索引信息从点云存储文件中获取所述实际点云数量的点云数据在所述点云存储文件中的目标位置；将所述目标位置的点云数据加载到所述计算机的内存中。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据待处理的点云数据的属性信息确定所述点云数据对应的视景体，包括：从点云索引文件中获取待处理的点云数据的属性信息，所述属性信息包括所述点云数据对应的网格坐标系的原点坐标、点云网格边长、平面点云网格的最大编号、所述点云数据的最大Z轴坐标；根据所述网格坐标系的原点坐标、所述点云网格边长、所述平面点云网格的最大编号、所述最大Z轴坐标和预设的视点的Z坐标的相对高度，确定所述点云数据的视点的初始坐标；以所述视点的初始坐标作为坐标系原点，构建视点坐标系；将所述视点坐标系下的X轴和Y轴方向的张角形成的视野窗口确定为视口；将所述视点到所述视口的中心的连线向量的方向确定为视向；将所述视点与所述视口在所述视向方向上构成的立体图形，确定为所述点云数据对应的视景体。7.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡香玉，李建昆，周勋，胡帅朋，龚小鹏，张灿，胡伟，
申请(专利权)人：中汽创智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：