【技术实现步骤摘要】
一种电力大容量点云存储方法以及渲染方法
[0001]本专利技术涉及一种电力大容量点云存储方法以及渲染方法，属于三维视觉处理
技术介绍
[0002]在电力系统中，对变电站设备的巡视检查、维护管理、及时发现设备存在的问题是变电运维的主要任务之一。及时发现设备存在的问题、提升供电可靠性和服务水平，已成为提升供电企业服务水平的重要手段。目前广泛开展的变电站无人机巡检应用中，采用巡检无人机携带的激光雷达进行扫描得到点云数据是一种趋势。
[0003]随着三维激光扫描技术的不断发展，激光雷达的扫描精度、扫描速度、角度分辨率等各项硬性技术指标不断提高，在满足扫描密度的情况下，激光扫描仪的扫描数据量可以达到亿级甚至百亿级，给数据运算处理带来挑战。点云数据处理方法相对硬件的快速发展而言相对滞后，无法满足各类测绘工程应用中对于移动测量数据快速处理需求。
[0004]由于变电站的点云通常太大，无法整合到内存中，因此通常使用核外算法进行处理。一个可能的核外选项是将数据拆分成多个图块，并且一次处理一个或几个图块，对于可视化通常...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电力大容量点云存储方法，其特征在于，包括：获取变电站区域的原始点云数据；对原始点云数据进行对象识别，识别出不同的对象类别以及每个对象类别所在的包围盒区域，根据对象类别获取预先设置的对应该对象类别的容许邻居阈值，并将包围盒区域和邻居阈值缓存到对象数据集；读取原始点云数据中的点，依次将读取的点输入到n叉树模型中，依据读取的点的坐标查找对象数据集，确定该点的包围盒区域，根据包围盒区域确定该点所属对象类别和该对象类别的容许邻居阈值，根据该点所属对象类别和该对象类别的容许邻居阈值进行n叉树构建，直到所有的点均输入到n叉树模型中，得到构建好的n叉树；当n叉树构建好后，按照广度优先遍历的顺序，把n叉树中各个节点之间的层次关系和各个节点所存储的点个数序列化到全局层次文件；在n叉树的构建过程中，如果点的个数达到预先设置的写文件的阈值，则递归把树中的点写入瓦片文件；n叉树中的不同细节层次的节点对应的瓦片文件的文件名按照节点的所处的层次进行命名；其中，所述n叉树构建包括：当输入到n叉树某个节点中的点与该节点中的其他点的平均距离小于该点的对象类别的容许邻居阈值时，将该点移动到该节点的下一子节点中。2.根据权利要求1所述的电力大容量点云存储方法，其特征在于，所述对原始点云数据进行对象识别，识别出不同的对象类别以及每个对象类别所在的包围盒区域，包括：对原始点云数据进行预处理，提取有效点云数据；对有效点云数据进行高程特征滤波，得到地面点与非地面点；采用欧式空间聚类分割的方法对非地面点进行目标实体划分归类；对划分归类后的数据采用最小生成树和最大关键路径算法来提取直线模型；计算直线模型的方向和横截面半径，根据直线模型的方向和半径确定该直线模型所述的对象类别；对象类别确定后，包含对象的立方体为该对象的包围盒区域。3.根据权利要求2所述的电力大容量点云存储方法，其特征在于，所述预处理，包括：计算原始点云数据中的每个点到其所有相邻点的平均距离；根据所有的点到其所有相邻点的平均距离计算全局距离均值；根据全局距离均值和预先设置的离散标准差确定保留区间，将保留区间之外的点视为离群值并从原始点云数据中进行剔除；利用点云体素滤波器算法对剔除离群值的点后的原始点云数据进行降采样，提取有效点云数据。4.根据权利要求2所述的电力大容量点云存储方法，其特征在于，所述对划分归类后的数据采用最小生成树和最大关键路径算法来提取直线模型，包括：利用Kruskal算法对划分归类后的数据求取最小生成树，得到若干不同路径的最小生成树；计算不同路径的端点距离，取最长的那条路径为最大关键路径；对提取出的最大关键路径的点云进行压缩求均...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄国方，张静，单超，刘晓铭，周兴俊，王文政，谢芬，郝永奇，廖志勇，陈向志，谢永麟，彭奕，汤济民，杨明鑫，
申请(专利权)人：国电南瑞科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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