大规模点云数据处理方法、系统、电子设备及存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种大规模点云数据处理方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：加载点云文件中所有的点云数据；根据相机参数，计算视椎体，过滤掉在所述视椎体组成的包围盒之外的点云数据；对所述视椎体组成的包围盒之内的点云数据进行金字塔分层，对每一层内的点云数据进行稀释处理；对稀释处理后的点云数据进行绘制渲染。本发明专利技术对加载的点云数据根据相机的视锥体排除掉在视锥体组成的包围盒之外的点，并采用金字塔内存分层优化技术，稀释点云数据量，减少计算机实时运算数据量，提高渲染速度，而视觉效果几乎不受影响。而视觉效果几乎不受影响。而视觉效果几乎不受影响。

【技术实现步骤摘要】
大规模点云数据处理方法、系统、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及点云数据加载领域，更具体地，涉及一种大规模点云数据处理方法、系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着自动驾驶日新月异的高速发展，对点云的精度要求越来越高，以致点云场景文件的体积越来越大，加载速度越来越慢，计算资源消耗越来越大。

技术实现思路

[0003]本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种大规模点云数据处理方法、系统、电子设备及存储介质。
[0004]根据本专利技术的第一方面，提供了一种大规模点云数据处理方法，包括：
[0005]加载点云文件中所有的点云数据；
[0006]根据相机参数，计算视椎体，过滤掉在所述视椎体组成的包围盒之外的点云数据；
[0007]对所述视椎体组成的包围盒之内的点云数据进行金字塔分层，对每一层内的点云数据进行稀释处理；
[0008]对稀释处理后的点云数据进行绘制渲染。
[0009]在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以作出如下改进。<br/>[0010]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种大规模点云数据处理方法，其特征在于，包括：加载点云文件中所有的点云数据；根据相机参数，计算视椎体，过滤掉在所述视椎体组成的包围盒之外的点云数据；对所述视椎体组成的包围盒之内的点云数据进行金字塔分层，对每一层内的点云数据进行稀释处理；对稀释处理后的点云数据进行绘制渲染。2.根据权利要求1所述的大规模点云数据处理方法，其特征在于，所述加载点云文件中所有的点云数据，之后包括：初始化相机，设置相机参数、垂直长度、纵横比、近平面和远平面，所述相机参数包括摄像机在竖直方向上的张角fov、屏幕的宽高比asp、近裁切面距离near、远裁切面距离far和摄像机世界坐标矩阵matCamera。3.根据权利要求2所述的大规模点云数据处理方法，其特征在于，所述根据相机参数，计算视椎体，包括：基于摄像机在竖直方向上的张角fov和屏幕的宽高比asp，分别计算所述视椎体的上下侧面与xz平面和yz平面的偏移量；基于所述摄像机世界坐标矩阵matCamera以及所述所述视椎体的上下侧面与xz平面和yz平面的偏移量，计算所述视椎体四个侧边的方向向量；根据所述近裁切面距离near、远裁切面距离far、摄像机世界坐标矩阵matCamera以及所述视椎体四个侧边的方向向量，计算所述视椎体的8个顶点。4.根据权利要求3所述的大规模点云数据处理方法，其特征在于，所述基于摄像机在竖直方向上的张角fov和屏幕的宽高比asp，分别计算所述视椎体的上下侧面与xz平面和yz平面的偏移量，包括：视锥体的上下侧面与xz平面的偏移量y＝tan(fov/2)；视锥体的左右侧面与yz平面的偏移量x＝y*asp。5.根据权利要求4所述的大规模点云数据处理方法，其特征在于，所述基于所述摄像机世界坐标矩阵matCamera以及所述所述视椎体的上下侧面与xz平面和yz平面的偏移量，计算所述视椎体四个侧边的方向向量，包括：side0＝matCamera
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(
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x,
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y,1)；side1＝matCamera
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(
‑
x,y,1)；side2＝matCamera
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(x,
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y,1)；side3＝matCamera
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(x,y,1)。6.根据权利要求4所述的大规模点云数据处理方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：李森林，周明，董小继，
申请(专利权)人：武汉光庭信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：