CN113836095A - 一种点云数据存储方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents
一种点云数据存储方法、装置、存储介质及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113836095A CN113836095A CN202111131286.3A CN202111131286A CN113836095A CN 113836095 A CN113836095 A CN 113836095A CN 202111131286 A CN202111131286 A CN 202111131286A CN 113836095 A CN113836095 A CN 113836095A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- coordinate
- point cloud
- data
- coordinate data
- stored
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 62
- 238000013500 data storage Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 54
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 35
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 13
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 abstract description 8
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 40
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 3
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000013467 fragmentation Methods 0.000 description 1
- 238000006062 fragmentation reaction Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/31—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
- G06F16/316—Indexing structures
- G06F16/322—Trees
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/10—File systems; File servers
- G06F16/17—Details of further file system functions
- G06F16/1737—Details of further file system functions for reducing power consumption or coping with limited storage space, e.g. in mobile devices
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
Abstract
本申请提出一种点云数据存储方法、装置、存储介质及电子设备,对原始点云坐标数据进行抽稀处理,以获取待存储坐标数据;用于减少点云坐标数据的总量,为了避免将非常接近的任意两组原始点云坐标数据均作为待存储坐标数据,避免出现类似重复数据的情况出现,需要确保任意两个待存储坐标数据分别对应不同的唯一标识符,在减少数据量的情况下,避免出现重复数据,尽可能的保障数据的多样性。将待存储坐标数据写入目标瓦片文件;目标瓦片文件为待存储坐标数据对应的瓦片格式名称表征的瓦片文件。每一份瓦片文件中的数据量进一步减少,便于对瓦片数据进行传输、存储、检索以及应用可视化,降低对硬件成本的需求,能够应对苛刻的传输和应用场景。
Description
技术领域
本申请涉及点云数据领域,具体而言,涉及一种点云数据存储方法、装置、存储介质及电子设备。
背景技术
随着社会的发展和科学的进步,点云数据被广泛的应用到人们的工作和生活中。当下一种点云数据获取方式为,通过航空摄影测量,再对测量所得到的数据进行恢复,以获取点云数据。通过该方式所获取的点云数据若采用单文件存储,因为其数据量大,所以存在不便于局部检索和应用可视化,并且其传输和数据存储的难度大。
发明内容
本申请的目的在于提供一种点云数据存储方法、装置、存储介质及电子设备,以至少部分改善上述问题。
为了实现上述目的,本申请实施例采用的技术方案如下:
第一方面,本申请实施例提供一种点云数据存储方法,所述方法包括:
对原始点云坐标数据进行抽稀处理,以获取待存储坐标数据;
其中,任意两个所述待存储坐标数据分别对应不同的唯一标识符;
将所述待存储坐标数据写入目标瓦片文件;
其中,所述目标瓦片文件为所述待存储坐标数据对应的瓦片格式名称表征的瓦片文件。
第二方面,本申请实施例提供一种点云数据存储装置,所述装置包括:
处理单元,用于对原始点云坐标数据进行抽稀处理,以获取待存储坐标数据;
其中,任意两个所述待存储坐标数据分别对应不同的唯一标识符;
写入单元,用于将所述待存储坐标数据写入目标瓦片文件;
其中,所述目标瓦片文件为所述待存储坐标数据对应的瓦片格式名称表征的瓦片文件。
第三方面,本申请实施例提供一种存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。
第四方面,本申请实施例提供一种电子设备,所述电子设备包括:处理器和存储器,所述存储器用于存储一个或多个程序;当所述一个或多个程序被所述处理器执行时,实现上述的方法。
相对于现有技术,本申请实施例所提供的一种点云数据存储方法、装置、存储介质及电子设备,包括:对原始点云坐标数据进行抽稀处理,以获取待存储坐标数据;其中,任意两个待存储坐标数据分别对应不同的唯一标识符;对原始点云坐标数据进行抽稀处理,用于减少点云坐标数据的总量,为了避免将非常接近的任意两组原始点云坐标数据均作为待存储坐标数据,避免出现类似重复数据的情况出现,需要确保任意两个待存储坐标数据分别对应不同的唯一标识符,即说明任意两个待存储坐标数据不同;在减少数据量的情况下,避免出现重复数据,尽可能的保障数据的多样性。将待存储坐标数据写入目标瓦片文件;其中,目标瓦片文件为待存储坐标数据对应的瓦片格式名称表征的瓦片文件。每一份瓦片文件中的数据量进一步减少,便于对瓦片数据进行传输、存储、检索以及应用可视化,降低了对硬件成本的需求,减少了对应的作用时间,从而能够应对一些苛刻的传输和应用场景。
为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本申请的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其它相关的附图。
图1为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图;
图2为本申请实施例提供的点云数据存储方法的流程示意图;
图3为本申请实施例提供的S104的子步骤示意图;
图4为本申请实施例提供的S104的子步骤示意图之一;
图5为本申请实施例提供的S104的另一种子步骤示意图;
图6为本申请实施例提供的点云数据存储方法的流程示意图之一;
图7为本申请实施例提供的体素化抽稀效果图;
图8为本申请实施例提供的点云数据存储装置的单元示意图。
图中:10-处理器;11-存储器;12-总线;13-通信接口;201-处理单元;202-写入单元。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此,以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围,而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时,在本申请的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
在本申请的描述中,需要说明的是,术语“上”、“下”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,或者是该申请产品使用时惯常摆放的方位或位置关系,仅是为了便于描述本申请和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本申请的限制。
在本申请的描述中,还需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“设置”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
下面结合附图,对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下,下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
点云数据若采用单文件存储,因为其数据量大,所以存在不便于局部检索和应用可视化,并且其传输和数据存储的难度大。通常采用八叉树和LOD(Levels of Detail,多层次细节)层级方法对点云进行切割分片存储,以方便进行局部检索和应用可视化。为了保证高精度坐标值,切割分片后的点云瓦片中每个点的X、Y、Z的坐标值采取double数据格式进行存储,每个点占据8个字节。可以知晓的,若切割分片后的点云瓦片中每个点的X、Y、Z的坐标值采取uint32数据格式进行存储,每个点占据4个字节。其中,uint32数据格式为无符号32位整型,没有正负数的区分。double数据格式的点云数据相比uint32数据格式的点云数据,每个点都多占据4个字节的存储空间,无法满足网络传输和数据存储更高的需求。另外,在八叉树LOD的切片过程中,并没有对点云进行抽稀,点数量仍然过多,无法应对一些苛刻的传输和应用场景。
为了改善以上问题,本申请实施例提供了一种电子设备,可以是服务器设备。请参照图1,电子设备的结构示意图。电子设备包括处理器10、存储器11、总线12。处理器10、存储器11通过总线12连接,处理器10用于执行存储器11中存储的可执行模块,例如计算机程序。
处理器10可以是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。在实现过程中,点云数据存储方法的各步骤可以通过处理器10中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器10可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,简称CPU)、网络处理器(Network Processor,简称NP)等;还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processor,简称DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit,简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
存储器11可能包含高速随机存取存储器(RAM:Random Access Memory),也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。
总线12可以是ISA(Industry Standard Architecture)总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect)总线或EISA(Extended Industry Standard Architecture)总线等。图1中仅用一个双向箭头表示,但并不表示仅有一根总线12或一种类型的总线12。
存储器11用于存储程序,例如点云数据存储装置对应的程序。点云数据存储装置包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于存储器11中或固化在电子设备的操作系统(operating system,OS)中的软件功能模块。处理器10在接收到执行指令后,执行所述程序以实现点云数据存储方法。
可能地,本申请实施例提供的电子设备还包括通信接口13。通信接口13通过总线与处理器10连接。电子设备可以通过通信接口13与其他终端进行交互。
应当理解的是,图1所示的结构仅为电子设备的部分的结构示意图,电子设备还可包括比图1中所示更多或者更少的组件,或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
本申请实施例提供的一种点云数据存储方法,可以但不限于应用于图1所示的电子设备,具体的流程,请参考图2:
S104,对原始点云坐标数据进行抽稀处理,以获取待存储坐标数据。
其中,任意两个待存储坐标数据分别对应不同的唯一标识符。
需要说明的,对原始点云坐标数据进行抽稀处理,用于减少点云坐标数据的总量,为了避免将非常接近的任意两组原始点云坐标数据均作为待存储坐标数据,避免出现类似重复数据的情况出现,需要确保任意两个待存储坐标数据分别对应不同的唯一标识符,即说明任意两个待存储坐标数据不同;在减少数据量的情况下,避免出现重复数据,尽可能的保障数据的多样性。
S106,将待存储坐标数据写入目标瓦片文件。
其中,目标瓦片文件为待存储坐标数据对应的瓦片格式名称表征的瓦片文件。
可选地,根据八叉树LOD层级方法确定待存储坐标数据归分后的d-x-y-z瓦片格式名称后,将待存储坐标数据写入到对应的瓦片文件中。
S104已经对原始点云坐标数据进行抽稀处理,降低了点云坐标数据的总量,在此基础上,对抽稀处理后的点云数据,进一步通过八叉树和LOD分片存储,写入对应的目标瓦片文件。可以理解地,一份原始点云坐标数据会被写入多份目标瓦片文件中,每一份瓦片文件中的数据量进一步减少,便于对瓦片数据进行传输、存储、检索以及应用可视化,降低了对硬件成本的需求,减少了对应的作用时间,从而能够应对一些苛刻的传输和应用场景。
综上所述,本申请实施例提供了一种点云数据存储方法,包括:对原始点云坐标数据进行抽稀处理,以获取待存储坐标数据;其中,任意两个待存储坐标数据分别对应不同的唯一标识符;对原始点云坐标数据进行抽稀处理,用于减少点云坐标数据的总量,为了避免将非常接近的任意两组原始点云坐标数据均作为待存储坐标数据,避免出现类似重复数据的情况出现,需要确保任意两个待存储坐标数据分别对应不同的唯一标识符,即说明任意两个待存储坐标数据不同;在减少数据量的情况下,避免出现重复数据,尽可能的保障数据的多样性。将待存储坐标数据写入目标瓦片文件;其中,目标瓦片文件为待存储坐标数据对应的瓦片格式名称表征的瓦片文件。每一份瓦片文件中的数据量进一步减少,便于对瓦片数据进行传输、存储、检索以及应用可视化,降低了对硬件成本的需求,减少了对应的作用时间,从而能够应对一些苛刻的传输和应用场景。
在图2的基础上,对于S104中的内容,本申请实施例还提供了一种可能的实现方式,请参考图3,S104包括:S104-1和S104-5。
S104-1,根据偏移量坐标和预设的分辨率对原始点云坐标数据进行偏移转换处理。
其中,偏移量坐标表征对原始点云坐标数据的偏移幅度,分辨率表征抽稀的幅度。
可选地,偏移量坐标包括偏移量X坐标、偏移量X坐标以及偏移量X坐标,偏移转换处理的表达式如下:
新X坐标=(原始X坐标-偏移量X坐标)/分辨率;
新Y坐标=(原始Y坐标-偏移量Y坐标)/分辨率;
新Z坐标=(原始Z坐标-偏移量Z坐标)/分辨率;
其中,原始X坐标表示原始点云坐标数据中的X坐标,原始Y坐标表示原始点云坐标数据中的Y坐标,原始Z坐标表示原始点云坐标数据中的Z坐标,新X坐标表示偏移转换处理后的点云坐标数据中的X坐标,新Y坐标表示偏移转换处理后的点云坐标数据中的Y坐标,新Z坐标表示偏移转换处理后的点云坐标数据中的Z坐标。
例如,原始X坐标为10001.135,偏移量X坐标为10000,偏移后坐标为1.135,分辨率为0.4,新X坐标:1.135/0.4=2.8375。
S104-5,在标识符库不包括偏移转换处理后的点云坐标数据对应的唯一标识符的情况下,将偏移转换处理后的点云数据确定为待存储坐标数据。
其中,标识符库包括每一个已确定的待存储坐标数据对应的唯一标识符。
例如偏移转换后的坐标为(2.1,3.5,4.7)、(2.1,3.6,4.7)以及(2.1,3.5,4.8)。在标识符库中存储有(2.1,3.5,4.7)的点云坐标数据对应的唯一标识符的情况下,(2.1,3.5,4.7)不能作为待存储坐标数据。可以理解地,通过唯一标识符排除重复的数据,筛选掉一部分数据,即可完成部分抽稀。
请继续参考图3,关于如何更新标识符库中存储的唯一标识符,本申请实施例还提供了一种可能的实现方式,在将偏移转换处理后的点云数据确定为待存储坐标数据之后,点云数据存储方法还包括:
S105,将待存储坐标数据对应的唯一标识符添加至标识符库。
例如,在标识符库中未存储有(2.1,3.5,4.7)对应的唯一标识符的情况下,将(2.1,3.5,4.7)确定为待存储坐标数据,将(2.1,3.5,4.7)对应的唯一标识符添加至标识符库。
可选地,标识符库设置于电子设备对应的内存中,便于快速调取查询。判定内存中是否存在对应的唯一标识符,存在则说明该点抽稀后已存在,跳过后续操作,不存在则存入内存中的标识符库。
在图3的基础上,关于如何确定唯一标识符,本申请实施例还提供了一种可能的实现方式,请参考图4,S104还包括:S104-3和S104-4。
S104-3,按照预设定的顺序,将偏移转换处理后的点云坐标数据中的三轴坐标值进行排列组合。
在一种可能的实现方式中,根据XYZ顺序,对偏移转换处理后的点云坐标数据进行排列组合,拼接成单个uint32符号或数据。
S104-4,将排列组合结果确定为偏移转换处理后的点云坐标数据对应的唯一标识符。
可选地,将拼接成的单个uint32符号或数据确定为偏移转换处理后的点云坐标数据对应的唯一标识符。
可以理解地,相对于直接存储偏移转换处理后的点云坐标数据,存储其对应的唯一标识符所需存储空间更小,有益于节省内存空间。唯一标识符是抽稀去重的判断条件,将唯一标识符作为键值存储真实点云坐标的指向链接,从而达到不需要再次存坐标数据,减少内存空间,让单台物理计算设备能够处理范围更大的点云文件。
在图3的基础上,关于如何进一步提升抽稀效果,本申请实施例还提供了一种可能的实现方式,请参考图5,S104包括:S104-1至S104-5。
S104-1,根据偏移量坐标和预设的分辨率对原始点云坐标数据进行偏移转换处理。
S104-2,对偏移转换处理后的点云坐标数据进行取整。
例如,新X坐标:1.135/0.4=2.8375,取整后为2。从新X坐标再反算回来就是:2*0.4+基础偏移量(10000)=10000.8。10000.8相比10001.135已经牺牲掉了0.335的原始值,那么附近的数据点抽稀后再重新算出来可能就是:10000.8、10001.2、10000.4;点与点之间就会相差0.4米也就是4分米的分辨率。
S104-5,在标识符库不包括取整后的点云坐标数据对应的唯一标识符的情况下,将取整后的点云数据确定为待存储坐标数据。
其中,标识符库包括每一个已确定的待存储坐标数据对应的唯一标识符。
可以理解地,取整后的点云坐标数据即为偏移转换后的点云坐标数据。例如偏移转换后的坐标为(2.1,3.5,4.7)、(2.1,3.6,4.7)以及(2.1,3.5,4.8),在取整后,就变为(2,3,4)。(2.1,3.5,4.7)、(2.1,3.6,4.7)以及(2.1,3.5,4.8)取整后的结果相同,三者取整后的点云坐标数据对应的唯一标识符相同。
在标识符库中存储有(2.1,3.5,4.7)取整后的点云坐标数据对应的唯一标识符的情况下,标识符库就包括(2.1,3.6,4.7)和(2.1,3.5,4.8)取整后的点云坐标数据对应的唯一标识符,此时(2.1,3.6,4.7)和(2.1,3.5,4.8)不能作为待存储坐标数据。可以理解地,通过唯一标识符排除重复的数据,筛选掉一部分数据,即可完成抽稀。
S104-3,按照预设定的顺序,将取整后的点云坐标数据中的三轴坐标值进行排列组合。
在一种可能的实现方式中,根据XYZ顺序,对取整后的点云坐标数据进行排列组合,拼接成单个uint32符号或数据。
S104-4,将排列组合结果确定为取整后的点云坐标数据对应的唯一标识符。
可选地,将拼接成的单个uint32符号或数据确定为取整后的点云坐标数据对应的唯一标识符。
可以理解地,相对于直接存储取整后的点云坐标数据,存储其对应的唯一标识符所需存储空间更小,有益于节省内存空间。唯一标识符是抽稀去重的判断条件,将唯一标识符作为键值存储真实点云坐标的指向链接,从而达到不需要再次存坐标数据,减少内存空间,让单台物理计算设备能够处理范围更大的点云文件。
请继续参考图5,S105可以理解为在标识符库中未存储有(2.1,3.5,4.7)取整后的点云坐标数据(2,3,4)对应的唯一标识符的情况下,将(2,3,4)确定为待存储坐标数据,将(2,3,4)对应的唯一标识符添加至标识符库。
在图3的基础上,对于如何设置偏移量坐标,本申请实施例还提供了一种可能的实现方式,请参考图6,在对原始点云坐标数据进行抽稀处理,以获取待存储坐标数据之前,点云数据存储方法还包括:
S101,对原始点云坐标数据进行遍历操作,以筛选出原始点云坐标数据的边界坐标中三轴各自的最小值。
可选地,以一个架次的坐标值XYZ为例,XYZ坐标的最小值分别为:13525601.898255318、5412040.533375191、227.2499999739229。
S102,将三轴各自的最小值组合为偏移量坐标。
继续参考上例,可以将13525601.898255318、5412040.533375191、227.2499999739229分别确定为偏移量X坐标、偏移量Y坐标、偏移量Z坐标。将三轴各自的最小值组合为偏移量坐标,避免出现偏移超范围。
请继续参考图6,为了便于对瓦片文件中存储的数据进行还原,本申请实施例还提供了一种可能的实现方式,在将三轴各自的最小值组合为偏移量坐标之后,点云数据存储方法还包括:
S103,将偏移量坐标和分辨率写入瓦片文件的头部信息中。
从而使得可以通过头部信息中偏移量坐标和分辨率,对瓦片文件中存储的数据进行还原。例如,新X坐标:1.135/0.4=2.8375,取整后为2。从新X坐标再反算回来就是:2*0.4+基础偏移量(10000)=10000.8。
可选地,分辨率可以是用户输入的或者为默认的。
关于分辨率和抽稀程度之间的关系,本申请实施例还提供了一种可参考的示意图。如图7所示,图7是体素化抽稀效果图,其中,黑色点为0.4米分辨率对应的抽稀效果,白色点为0.2米分辨率对应的抽稀效果。
本申请实施例中采用的瓦片文件的格式为.laz,其的规范为只能接受整型是uint32类型。
需要说明的是,本申请实施例提供的点云数据存储方法,处理过程中采用uint16,占2个字节,可以减少内存占用,可以承载更多的点,但写入到瓦片是uint32数据类型。
可以理解地,点云数据写入到真实瓦片时格式变成uint32,是因为uint32是laz瓦片文件的坐标存储唯一规范整型数据类型。否则,会影响使用端的解析。但尽管是uint32,也比原始的double数据类型节省了一半的存储空间。
uint16的数字表达范围是[0:65535],无人机航测后三维重建所得的坐标一般是UTM坐标系,且单位是米。以一个架次的坐标值XYZ真实值为例,最小值是:
13525601.898255318、5412040.533375191、227.2499999739229;
最大值是:
13525893.087903488、5412609.846247701、242.65000020340085;
其中,Z是海拔,一般航测的海拔变化不会太大,变化大的是x和y两个平面坐标;
由于uint16最大只能表达到65535,其表达范围较小,如果以真实值除以分辨率再用uint16进行存储,可能不能将所有的数据完全存入。
所以对数据进行偏移操作,而偏移后的数值就跟单次测绘的范围是有关的。
继续参考上例,其中的X相差291.18964817,也就是此次的无人机航测X方向大概是291米的范围;
如果是0.1米分辨率的话可以表达65535/10=6553.5米的长度,面积就是42948362.25平方米(约64422.5亩),从而能满足单次的航测范围。
请参阅图8,图8为本申请实施例提供的一种点云数据存储装置,可选的,该点云数据存储装置被应用于上文所述的电子设备。
点云数据存储装置包括:处理单元201和写入单元202。
处理单元201,用于对原始点云坐标数据进行抽稀处理,以获取待存储坐标数据。
其中,任意两个待存储坐标数据分别对应不同的唯一标识符。
写入单元202,用于将待存储坐标数据写入目标瓦片文件;
其中,目标瓦片文件为待存储坐标数据对应的瓦片格式名称表征的瓦片文件。
可选地,处理单元201可以执行上述的S104,写入单元202可以执行上述的S106。
在一种可能的实现方式中,处理单元201还用于根据偏移量坐标和预设的分辨率对原始点云坐标数据进行偏移转换处理。
其中,偏移量坐标表征对原始点云坐标数据的偏移幅度,分辨率表征抽稀的幅度。
处理单元201还用于对偏移转换处理后的点云坐标数据进行取整。
处理单元201还用于在标识符库不包括偏移转换处理后的点云坐标数据对应的唯一标识符的情况下,将偏移转换处理后的点云数据确定为待存储坐标数据。
其中,标识符库包括每一个已确定的待存储坐标数据对应的唯一标识符。
处理单元201还用于将待存储坐标数据对应的唯一标识符添加至标识符库。
可选地,处理单元201还可以执行上述的S101、S102、S104-1至S104-5以及S105;写入单元202还可以执行上述的S103。
需要说明的是,本实施例所提供的点云数据存储装置,其可以执行上述方法流程实施例所示的方法流程,以实现对应的技术效果。为简要描述,本实施例部分未提及之处,可参考上述的实施例中相应内容。
本申请实施例还提供了一种存储介质,该存储介质存储有计算机指令、程序,该计算机指令、程序在被读取并运行时执行上述实施例的点云数据存储方法。该存储介质可以包括内存、闪存、寄存器或者其结合等。
下面提供一种电子设备,可以是服务器设备,该电子设备如图1所示,可以实现上述的点云数据存储方法;具体的,该电子设备包括:处理器10,存储器11、总线12。处理器10可以是CPU。存储器11用于存储一个或多个程序,当一个或多个程序被处理器10执行时,执行上述实施例的点云数据存储方法。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现方式中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外,在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分,也可以是各个模块单独存在,也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已,并不用于限制本申请,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
对于本领域技术人员而言,显然本申请不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下,能够以其它的具体形式实现本申请。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
Claims (10)
1.一种点云数据存储方法,其特征在于,所述方法包括:
对原始点云坐标数据进行抽稀处理,以获取待存储坐标数据;
其中,任意两个所述待存储坐标数据分别对应不同的唯一标识符;
将所述待存储坐标数据写入目标瓦片文件;
其中,所述目标瓦片文件为所述待存储坐标数据对应的瓦片格式名称表征的瓦片文件。
2.如权利要求1所述的点云数据存储方法,其特征在于,所述对原始点云坐标数据进行抽稀处理,以获取待存储坐标数据的步骤,包括:
根据偏移量坐标和预设的分辨率对原始点云坐标数据进行偏移转换处理;
其中,所述偏移量坐标表征对所述原始点云坐标数据的偏移幅度,所述分辨率表征抽稀的幅度;
在标识符库不包括偏移转换处理后的点云坐标数据对应的唯一标识符的情况下,将偏移转换处理后的点云数据确定为所述待存储坐标数据;
其中,所述标识符库包括每一个已确定的待存储坐标数据对应的唯一标识符;
在将偏移转换处理后的点云数据确定为所述待存储坐标数据之后,所述方法还包括:
将所述待存储坐标数据对应的唯一标识符添加至所述标识符库。
3.如权利要求2所述的点云数据存储方法,其特征在于,偏移量坐标包括偏移量X坐标、偏移量X坐标以及偏移量X坐标,偏移转换处理的表达式为:
新X坐标=(原始X坐标-偏移量X坐标)/分辨率;
新Y坐标=(原始Y坐标-偏移量Y坐标)/分辨率;
新Z坐标=(原始Z坐标-偏移量Z坐标)/分辨率;
其中,原始X坐标表示原始点云坐标数据中的X坐标,原始Y坐标表示原始点云坐标数据中的Y坐标,原始Z坐标表示原始点云坐标数据中的Z坐标,新X坐标表示偏移转换处理后的点云坐标数据中的X坐标,新Y坐标表示偏移转换处理后的点云坐标数据中的Y坐标,新Z坐标表示偏移转换处理后的点云坐标数据中的Z坐标。
4.如权利要求2所述的点云数据存储方法,其特征在于,所述对原始点云坐标数据进行抽稀处理,以获取待存储坐标数据的步骤,还包括:
按照预设定的顺序,将偏移转换处理后的点云坐标数据中的三轴坐标值进行排列组合;
将排列组合结果确定为偏移转换处理后的点云坐标数据对应的唯一标识符。
5.如权利要求2所述的点云数据存储方法,其特征在于,在对原始点云坐标数据进行抽稀处理,以获取待存储坐标数据之前,所述方法还包括:
对所述原始点云坐标数据进行遍历操作,以筛选出所述原始点云坐标数据的边界坐标中三轴各自的最小值;
将三轴各自的最小值组合为偏移量坐标。
6.如权利要求5所述的点云数据存储方法,其特征在于,在将三轴各自的最小值组合为偏移量坐标之后,所述方法还包括:
将所述偏移量坐标和所述分辨率写入瓦片文件的头部信息中。
7.一种点云数据存储装置,其特征在于,所述装置包括:
处理单元,用于对原始点云坐标数据进行抽稀处理,以获取待存储坐标数据;
其中,任意两个所述待存储坐标数据分别对应不同的唯一标识符;
写入单元,用于将所述待存储坐标数据写入目标瓦片文件;
其中,所述目标瓦片文件为所述待存储坐标数据对应的瓦片格式名称表征的瓦片文件。
8.如权利要求7所述的点云数据存储装置,其特征在于,所述处理单元还用于根据偏移量坐标和预设的分辨率对原始点云坐标数据进行偏移转换处理;
其中,所述偏移量坐标表征对所述原始点云坐标数据的偏移幅度,所述分辨率表征抽稀的幅度;
所述处理单元还用于在标识符库不包括偏移转换处理后的点云坐标数据对应的唯一标识符的情况下,将偏移转换处理后的点云数据确定为所述待存储坐标数据;
其中,所述标识符库包括每一个已确定的待存储坐标数据对应的唯一标识符;
所述处理单元还用于将所述待存储坐标数据对应的唯一标识符添加至所述标识符库。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
10.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器和存储器,所述存储器用于存储一个或多个程序;当所述一个或多个程序被所述处理器执行时,实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111131286.3A CN113836095A (zh) | 2021-09-26 | 2021-09-26 | 一种点云数据存储方法、装置、存储介质及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111131286.3A CN113836095A (zh) | 2021-09-26 | 2021-09-26 | 一种点云数据存储方法、装置、存储介质及电子设备 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113836095A true CN113836095A (zh) | 2021-12-24 |
Family
ID=78970254
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111131286.3A Pending CN113836095A (zh) | 2021-09-26 | 2021-09-26 | 一种点云数据存储方法、装置、存储介质及电子设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113836095A (zh) |
Citations (26)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102693319A (zh) * | 2012-05-31 | 2012-09-26 | 北京拓维思科技有限公司 | 基于金字塔的海量激光雷达点云存储方法 |
CN105022731A (zh) * | 2014-04-16 | 2015-11-04 | 北京极海纵横信息技术有限公司 | 一种地图矢量瓦片缓存的方法 |
US20160086353A1 (en) * | 2014-09-24 | 2016-03-24 | University of Maribor | Method and apparatus for near-lossless compression and decompression of 3d meshes and point clouds |
CN105808672A (zh) * | 2016-03-01 | 2016-07-27 | 重庆市勘测院 | 基于浏览器的海量三维点云数据的发布方法 |
CN107977407A (zh) * | 2017-11-20 | 2018-05-01 | 深圳市科比特航空科技有限公司 | 瓦片地图存储方法、装置、存储介质和计算机设备 |
CN108470374A (zh) * | 2018-04-08 | 2018-08-31 | 中煤航测遥感集团有限公司 | 海量点云数据处理方法及装置 |
CN108874905A (zh) * | 2018-05-24 | 2018-11-23 | 西安恒歌数码科技有限责任公司 | 一种海量地理信息瓦片数据的高效存储方法 |
CN109643316A (zh) * | 2016-08-25 | 2019-04-16 | 皇家飞利浦有限公司 | 将空间数据存储在数据库中/从数据库中检索空间数据 |
CN109697733A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-04-30 | 广州文远知行科技有限公司 | 点云空间寻点方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN109767483A (zh) * | 2017-11-09 | 2019-05-17 | 中交上海航道勘察设计研究院有限公司 | 一种三维点云快速抽稀去重方法 |
CN109828695A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-31 | 合肥金诺数码科技股份有限公司 | 一种基于激光雷达定位的大屏幕交互系统 |
CN110297924A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-10-01 | 深圳飞马机器人科技有限公司 | 点云数据的处理及渲染方法、装置、设备及存储介质 |
CN110347769A (zh) * | 2019-07-09 | 2019-10-18 | 东方网力科技股份有限公司 | 多层级地图瓦片的处理方法、装置、设备和存储介质 |
CN110515860A (zh) * | 2019-08-30 | 2019-11-29 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种内存中存储数据的地址标识方法、系统及装置 |
CN110738718A (zh) * | 2019-09-04 | 2020-01-31 | 中国国土勘测规划院 | 一种国土数据的三维可视化方法 |
CN110737737A (zh) * | 2019-09-19 | 2020-01-31 | 中国国土勘测规划院 | 一种国土矢量数据渲染方法及系统 |
CN111415411A (zh) * | 2020-03-02 | 2020-07-14 | 重庆市勘测院 | 三维模型空间坐标纠正及加密方法 |
CN111459671A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-07-28 | 深圳市英威腾电源有限公司 | 一种数据处理方法、装置及数据交换服务器和存储介质 |
CN111602176A (zh) * | 2019-06-03 | 2020-08-28 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 点云数据的位置坐标的编解码方法、系统和存储介质 |
CN111915662A (zh) * | 2019-05-07 | 2020-11-10 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种三维激光点云数据预处理方法和装置 |
WO2021054662A1 (ko) * | 2019-09-17 | 2021-03-25 | 삼성전자 주식회사 | 전자 장치 및 전자 장치의 정보 제공 방법 |
CN112561832A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-03-26 | 山东省国土测绘院 | 一种遥感影像数据存储方法及系统 |
CN112579623A (zh) * | 2019-09-29 | 2021-03-30 | 北京国双科技有限公司 | 存储数据的方法、装置、存储介质及设备 |
CN112632338A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-09 | 广州极飞科技有限公司 | 一种点云数据检索方法、装置、设备及存储介质 |
CN113094450A (zh) * | 2021-05-07 | 2021-07-09 | 长江航道测量中心 | 一种航道多源数据融合处理及可视化分析方法 |
CN113190515A (zh) * | 2021-05-14 | 2021-07-30 | 重庆市勘测院 | 基于异构并行计算的城市级海量点云坐标转换方法 |
-
2021
- 2021-09-26 CN CN202111131286.3A patent/CN113836095A/zh active Pending
Patent Citations (27)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102693319A (zh) * | 2012-05-31 | 2012-09-26 | 北京拓维思科技有限公司 | 基于金字塔的海量激光雷达点云存储方法 |
CN105022731A (zh) * | 2014-04-16 | 2015-11-04 | 北京极海纵横信息技术有限公司 | 一种地图矢量瓦片缓存的方法 |
US20160086353A1 (en) * | 2014-09-24 | 2016-03-24 | University of Maribor | Method and apparatus for near-lossless compression and decompression of 3d meshes and point clouds |
CN105808672A (zh) * | 2016-03-01 | 2016-07-27 | 重庆市勘测院 | 基于浏览器的海量三维点云数据的发布方法 |
CN109643316A (zh) * | 2016-08-25 | 2019-04-16 | 皇家飞利浦有限公司 | 将空间数据存储在数据库中/从数据库中检索空间数据 |
CN109767483A (zh) * | 2017-11-09 | 2019-05-17 | 中交上海航道勘察设计研究院有限公司 | 一种三维点云快速抽稀去重方法 |
CN107977407A (zh) * | 2017-11-20 | 2018-05-01 | 深圳市科比特航空科技有限公司 | 瓦片地图存储方法、装置、存储介质和计算机设备 |
CN108470374A (zh) * | 2018-04-08 | 2018-08-31 | 中煤航测遥感集团有限公司 | 海量点云数据处理方法及装置 |
CN108874905A (zh) * | 2018-05-24 | 2018-11-23 | 西安恒歌数码科技有限责任公司 | 一种海量地理信息瓦片数据的高效存储方法 |
CN109697733A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-04-30 | 广州文远知行科技有限公司 | 点云空间寻点方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN109828695A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-31 | 合肥金诺数码科技股份有限公司 | 一种基于激光雷达定位的大屏幕交互系统 |
CN111915662A (zh) * | 2019-05-07 | 2020-11-10 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种三维激光点云数据预处理方法和装置 |
CN111602176A (zh) * | 2019-06-03 | 2020-08-28 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 点云数据的位置坐标的编解码方法、系统和存储介质 |
CN110297924A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-10-01 | 深圳飞马机器人科技有限公司 | 点云数据的处理及渲染方法、装置、设备及存储介质 |
CN110347769A (zh) * | 2019-07-09 | 2019-10-18 | 东方网力科技股份有限公司 | 多层级地图瓦片的处理方法、装置、设备和存储介质 |
CN110515860A (zh) * | 2019-08-30 | 2019-11-29 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种内存中存储数据的地址标识方法、系统及装置 |
CN110738718A (zh) * | 2019-09-04 | 2020-01-31 | 中国国土勘测规划院 | 一种国土数据的三维可视化方法 |
WO2021054662A1 (ko) * | 2019-09-17 | 2021-03-25 | 삼성전자 주식회사 | 전자 장치 및 전자 장치의 정보 제공 방법 |
US20220207028A1 (en) * | 2019-09-17 | 2022-06-30 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Electronic device and method for providing information on electronic device |
CN110737737A (zh) * | 2019-09-19 | 2020-01-31 | 中国国土勘测规划院 | 一种国土矢量数据渲染方法及系统 |
CN112579623A (zh) * | 2019-09-29 | 2021-03-30 | 北京国双科技有限公司 | 存储数据的方法、装置、存储介质及设备 |
CN111415411A (zh) * | 2020-03-02 | 2020-07-14 | 重庆市勘测院 | 三维模型空间坐标纠正及加密方法 |
CN111459671A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-07-28 | 深圳市英威腾电源有限公司 | 一种数据处理方法、装置及数据交换服务器和存储介质 |
CN112561832A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-03-26 | 山东省国土测绘院 | 一种遥感影像数据存储方法及系统 |
CN112632338A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-09 | 广州极飞科技有限公司 | 一种点云数据检索方法、装置、设备及存储介质 |
CN113094450A (zh) * | 2021-05-07 | 2021-07-09 | 长江航道测量中心 | 一种航道多源数据融合处理及可视化分析方法 |
CN113190515A (zh) * | 2021-05-14 | 2021-07-30 | 重庆市勘测院 | 基于异构并行计算的城市级海量点云坐标转换方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
朱轶群;吴煜心;金国建;李林琦;: "基于倾斜摄影的三维测图技术研究", 测绘通报, no. 10, 25 October 2020 (2020-10-25) * |
李长辉;: "古建筑空间数据管理系统的开发", 测绘通报, no. 08, 25 August 2016 (2016-08-25) * |
王林飞;薛典军;李芳;何辉;: "航空物探测量数据共享技术研究与应用", 物探与化探, no. 1 * |
王磊;郭清菊;姜晗;: "基于改进的八叉树索引与分层渲染的海量激光点云可视化技术", 软件, no. 04, 15 April 2016 (2016-04-15) * |
罗杰;白国荣;: "地面三维激光扫描技术在桑皮勒水电站地形测量中的应用", 东华理工大学学报(自然科学版), no. 1, 30 June 2016 (2016-06-30) * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US20040233191A1 (en) | Robust tetrahedralization and triangulation method with applications in VLSI layout design and manufacturability | |
CN109783757B (zh) | 渲染网页的方法及装置、系统、存储介质、电子装置 | |
CN111078689B (zh) | 一种非连续型预排序遍历树算法的数据处理方法及系统 | |
US9298084B2 (en) | Preventing double patterning odd cycles | |
CN109086126B (zh) | 任务调度处理方法、装置、服务器、客户端及电子设备 | |
EP0740273B1 (en) | Method and apparatus for processing finite element meshing model | |
CN111127590A (zh) | 一种二阶贝塞尔曲线绘制方法及装置 | |
CN108628648B (zh) | 数据处理方法和数据处理装置 | |
CN116227209A (zh) | 一种点云数据多维线性差值方法、终端设备及存储介质 | |
CN108880872A (zh) | 一种互联网测试床拓扑结构分解方法及装置 | |
CN112825199A (zh) | 碰撞检测方法、装置、设备及存储介质 | |
CN114021394A (zh) | 一种倾斜摄影模型优化方法及装置 | |
CN113836095A (zh) | 一种点云数据存储方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN111553962A (zh) | 一种图表显示方法、系统及显示设备 | |
US20020167516A1 (en) | Triangle management in triangular meshes based on a tri-edge structure | |
CN113760237A (zh) | 编译地址的更新方法、装置、终端设备及可读存储介质 | |
CN115272552A (zh) | 模型渲染方法和装置 | |
CN112448853B (zh) | 一种网络拓扑图优化方法、终端设备及存储介质 | |
CN114741365A (zh) | 产品模型获取方法、装置、终端设备和存储介质 | |
CN113568997A (zh) | 点云地图更新方法、装置、电子设备和计算机可读介质 | |
CN112506976A (zh) | 数据流向的展示方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN114663276B (zh) | 地图数据的压缩方法、装置、设备及存储介质 | |
CN109460476A (zh) | 桑基图的生成方法、装置、存储介质和电子设备 | |
CN116932626B (zh) | 一种数据解析方法、装置、设备及存储介质 | |
CN109948123A (zh) | 一种图像合并方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |