CN114764842A - 点云数据的可视化方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开实施例涉及一种点云数据的可视化方法、装置、设备及存储介质，通过在获取到点云数据后，对点云数据进行分割处理，能够得到多个点云数据量相对较少的点云文件，通过针对点云文件中的点云数据，生成点云数据的空间索引结构，基于空间索引结构进行点云数据可视化渲染，能够提高点云数据处理和可视化渲染的速度。

Description

点云数据的可视化方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本公开实施例涉及高精地图技术领域，尤其涉及一种点云数据的可视化方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

激光雷达是高精地图数据生产中的传感器，点云是激光雷达的数据表现。在点云的处理和分析中，点云可视化是点云的基础处理手段。但是实际中由于点云的数据量比较大，数据处理和渲染的速度比较慢，因此，如何提高点云的处理和渲染速度是亟需解决的技术问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本公开实施例提供了一种点云数据的可视化方法、装置、设备及存储介质。

本公开实施例的第一方面提供了一种点云数据的可视化方法，该包括：获取点云数据；对点云数据进行分割处理，得到多个点云文件；基于点云文件，生成点云文件中的点云数据的空间索引结构；基于空间索引结构进行点云数据可视化渲染。

本公开实施例的第二方面提供了一种点云数据可视化装置，包括：

获取模块，用于获取点云数据；

分割模块，用于对点云数据进行分割处理，得到多个点云文件；

生成模块，用于基于点云文件，生成点云文件中的点云数据的空间索引结构；

渲染模块，用于基于空间索引结构进行点云数据可视化渲染。

本公开实施例的第三方面提供了一种计算机设备，该计算机设备包括存储器和处理器，其中，存储器中存储有计算机程序，当该计算机程序被处理器执行时，可以实现上述第一方面的方法。

本公开实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，当该计算机程序被处理器执行时，可以实现上述第一方面的方法。

本公开实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品存储于存储介质中，当计算机程序产品被计算机设备执行时，计算机设备可以执行上述第一方面的方法。

本公开实施例提供的技术方案与相关技术相比具有如下优点：

本公开实施例，通过在获取到点云数据后，对点云数据进行分割处理，能够得到多个点云数据量相对较少的点云文件，通过针对点云文件中的点云数据，生成点云数据的空间索引结构，基于空间索引结构进行点云数据可视化渲染，能够提高点云数据处理和可视化渲染的速度。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本公开实施例提供的一种点云数据可视化场景的示意图；

图2是本公开实施例提供的一种点云数据的可视化方法的流程图；

图3是本公开实施例提供的一种点云数据的分割方法的示意图；

图4是本公开实施例提供的另一种点云数据的分割方法的示意图；

图5是本公开实施例提供的一种点云数据的可视化渲染图；

图6是本公开实施例提供的一种基于点云文件生成空间索引结构的流程图；

图7是本公开实施例提供的一种点云数据可视化装置的结构示意图；

图8是本公开实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。

图1是本公开实施例提供的一种点云数据可视化场景的示意图。如图1所示，在一些场景中可以从至少一个点云采集设备上获取点云数据。其中点云采集设备可以是诸如激光雷达或深度摄像头等设备，但不局限于激光雷达和深度摄像头。图1示例性的展示了多个点云采集设备的情况。其中，在该种情况中，多个点云采集设备可以是同一种点云采集设备，也可以是不同类型或不同型号的点云采集设备。在本公开实施例中不同类型或型号的点云采集设备采集到的点云数据的格式可以相同，也可以不同。

在实际情况中点云采集设备采集到的点云数据的数据量较大，如果直接基于获取到的点云数据进行可视化渲染，渲染的速度和效率较低。为了提高点云数据的处理效率和可视化速度，本公开实施例在获取到点云采集设备采集到的点云数据后，先对点云数据进行分割处理，得到多个数据量较小的点云文件，然后通过对点云文件进行处理和可视化渲染以提高点云数据可视化渲染的速度和效率。其中，在对点云文件进行可视化渲染时，本公开实施例采用的方式为：基于点云文件中的点云数据的空间结构，生成点云数据的空间索引结构，比如八叉树结构或四叉树结构等，然后再基于点云数据的空间索引结构来进行点云可视化渲染。

本公开实施例通过将点云数据分割成数据量较小的点云文件，并根据点云文件构建空间索引结构进行点云数据的可视化渲染，能够减少点云数据处理和渲染的数据量，提高处理和渲染的速度。

下面结合示例性的实施例对本公开实施例的技术方案进行说明。

图2是本公开实施例提供的一种点云数据的可视化方法的流程图，在本公开实施例中该方法可以示例性的由一种计算机设备来执行。在其他实施例中也可以由一种点云可视化系统来执行，该点云可视化系统示例性的可以包括多个节点设备，图2中不同的方法步骤可以由点云可视化系统中不同的节点设备来执行。如图2所示，本公开实施例提供的方法包括如下步骤：

步骤201、获取点云数据。

本公开实施例所称的点云数据可以由至少一个点云采集设备(比如激光雷达或深度摄像头)采集得到。当点云数据的来源为多个点云采集设备时，这些点云采集设备可以是同一类型或型号的设备，也可以是不同类型或型号的设备。

点云采集设备采集到的点云数据可以上传并存储在预设的存储设备中，本公开实施例的一种实施方式可以从存储设备中获取点云数据。

一些情况下，点云采集设备采集到的点云数据中还可以包括点云数据的采集时间的信息，在本公开实施例的一种实施方式中可以根据点云数据的采集时间，获取预设时间范围内采集到的点云数据。

在另一些情况下，点云采集设备采集到的点云数据中还可以包括采集位置的信息，比如卫星定位信息、路段信息、街区信息等，在本公开实施例的另一种实施方式中，也可以根据点云数据的采集位置，获取预设区域或范围内的点云数据。

当然上述几种获取方式仅为示例性说明而不是唯一限定，实际上，在其他实施例中也可以根据需要设置相应的点云数据获取方式，而不必局限于某一种或几种特定的方式，比如在一些实施例中也可以将上述两种方式结合起来，获取预设时间范围在预设区域上采集到的点云数据。

需要说明的是，当点云数据的来源为多个不同类型或型号的点云采集设备时，不同类型或型号的点云采集设备采集到的点云数据的格式可以不同。在这种情况下，在获取到点云数据之后，如果点云数据中包括多种格式，则可以将获取到的点云数据都转换成同一种格式，以便于处理。例如在获取到的点云数据包括A格式的数据和B格式的数据时，可以将获取到的点云数据都转换为A格式或者B格式，也可以转换为预设的C格式。

步骤202、对点云数据进行分割处理，得到多个点云文件。

其中，点云数据的分割方法可以有多种：

比如，在一种可行的分割方法中，可以根据预设的时间粒度对点云数据进行分割。例如，图3是本公开实施例提供的一种点云数据的分割方法的示意图。图3中示出了点云数据和时间轴，如图3所示，点云数据在时间轴上的对应位置为点云数据的采集时间，基于此，图3中示例性的可以将5分钟作为时间粒度，将每5分钟采集的点云数据分割成一个点云文件。当然图3仅为示例说明，而不是唯一限定。

再比如，在另一种可行的分割方法中，可以根据预设的距离粒度对点云数据进行分割。例如图4是本公开实施例提供的另一种点云数据的分割方法的示意图。图4种示出了点云数据和距离轴，如图4所示，点云数据在距离轴上的对应位置为点云数据的采集位置，基于此，图4中示例性的将3米作为距离粒度，将每3每采集的点云数据分割成一个点云文件。当然图4仅为示例说明，而不是唯一限定。

再比如，在又一种可能的分割方式中，可以根据预设的数据量粒度，将点云数据分割成多个数据量相同的点云文件，或者也可以对点云数据进行分割使得部分点云文件的数据量相同。

当然上述分割方法仅为本公开实施例的部分方法而不是全部方法，实际上，在其它实施方式中，也可以根据需要来设置具体的分割方法。

另外，在一些实施方式中，为了减少点云文件的存储空间，在得到点云文件之后，还可以对点云文件进行压缩处理，并将压缩后的点云文件存储在预设的存储区域中。在对点云文件进行可视化渲染时，可以从预设的存储区域中获取压缩后的点云文件，并在解压缩后，进行渲染。

步骤203、基于点云文件，生成点云文件中的点云数据的空间索引结构。

其中，点云数据的空间索引结构可以理解为一种树状结构，比如八叉树结构或四叉树结构等，树状结构中的每一个节点对应一个可视范围，父节点的可视范围大于子节点的可视范围。其中，在地图生成的场景下，节点的可视范围可以示例性的理解为地图的比例尺，节点可以示例性的理解为某一个位置。在本公开实施例的一种实施方式中，可以根据不同节点对应的可视范围，采用相应的抽稀程度对点云数据进行抽稀得到对应节点包括的点云数据，其中可视范围越大的节点对应的抽稀程度越大(抽稀越严重)，抽稀得到的点云数据越少，可视范围越小的节点对应的抽稀程度越小，抽稀得到的点云数据越多，进而针对每个节点进行抽稀，并将抽稀结果与对应的节点关联，即可构建得到点云数据的空间索引结构，在本公开实施例中可以根据空间索引结构对特定大小的可视范围进行渲染，在针对某些节点中的点云数据进行可视化渲染时，节点对应的可视范围越大，点云数据越少，渲染速度越快。

示例的，为了节约点云数据空间索引结构的存储空间，在本公开实施例的一些实施方式中，可以将点云数据的空间索引结构压缩后进行存储。在进行可视化处理时，可以从相应的存储空间中获取压缩后的空间索引结构，并在解压后进行可视化处理。

步骤204、基于点云数据的空间索引结构进行点云数据的可视化渲染。

示例的，图5是本公开实施例提供的一种点云数据的可视化渲染图，该图是基于一个点云文件中的点云数据渲染得到的。如图5所示本公开实施例的可视化渲染的方法可以有多种，为了便于理解可以示例性的理解为多细节层次(Leve l s of Deta i l，简称LOD)渲染。其中，基于LOD进行可视化渲染的方法可以参见相关技术在这里不再赘述。

本公开实施例，通过在获取到点云数据后，对点云数据进行分割处理，能够得到多个点云数据量相对较少的点云文件，通过针对点云文件中的点云数据，生成点云数据的空间索引结构，基于空间索引结构进行点云数据可视化渲染，能够提高点云数据处理和可视化渲染的速度。

图6是本公开实施例提供的一种基于点云文件生成空间索引结构的流程图，如图6所示，该方法包括：

步骤501、基于第一线程加载点云文件。

步骤502、基于第二线程生成点云文件中的点云数据的空间索引结构。

其中，第一线程和第二线程可以理解为不同的线程。其中，第一线程可以理解为多个线程的总称，第二线程也可以理解为多个线程的总称。

示例的，在本公开实施例的一种实施方式中，可以创建多个线程，并基于多个线程构建线程池。其中，在创建线程时，可以根据处理内核的个数，每个处理内核创建一个或多个对应的线程用于参与空间索引结构的生成过程，这样可以使得有足够充分的处理资源来参与空间索引结构的生成。从而提高了空间索引结构的生成效率。

另外，为了进一步提高点云文件的处理效率，在本公开实施例的一种实施方式中可以将线程池中的线程分成两个部分，其中，一部分线程(即第一线程)用于加载点云文件，加载获得的点云文件存放在预设的任务队列中，另一部分线程(即第二线程)，用于从任务队列中获取点云文件，并基于点云文件中的点云数据，生成空间索引结构。这样通过两个部分的线程并行执行，可以提升空间索引结构的生成效率。

需要说明的是，上述构建线程池，并将线程池中的线程分成两个部分的方式，也可以应用到对点云数据的可视化渲染过程中。比如，一部分线程可以用于加载点云数据的空间索引结构，并将加载到的空间索引结构放入预设队列中，另一部分线程用于从预设队列中加载空间索引结构，基于空间索引结构进行点云数据的可视化渲染。从而达到提高渲染速度的目的。

本公开实施例，通过将线程分成两个部分，其中第一线程用于加载点云文件，第二线程基于加载到的点云文件生成空间索引结构，通过使得第一线程和第二线程并行运行能够提高空间索引结构的生成效率。

图7是本公开实施例提供的一种点云数据可视化装置的结构示意图，该装置可以示例性的理解为上述实施例中的计算机设备或者计算机设备的部分功能模块，如图7所示，点云数据可视化装置60包括：

获取模块61，用于获取点云数据；

分割模块62，用于对所述点云数据进行分割处理，得到多个点云文件；

生成模块63，用于基于所述点云文件，生成所述点云文件中的点云数据的空间索引结构；

渲染模块64，用于基于所述空间索引结构进行点云数据可视化渲染。

在一种可行的实施方式中，点云数据可视化装置60还可以包括：格式转换模块，用于在所述点云数据中包括多种格式的点云数据时，将所述多种格式的点云数据转换成同一格式的点云数据。

在一种可行的实施方式中，点云数据可视化装置60还可以包括：

第一压缩模块，用于对所述多个点云文件进行压缩存储。

在一种可行的实施方式中，分割模块62，用于按照预设的时间粒度或者距离粒度，将所述点云数据分割成多个点云文件。

在一种可行的实施方式中，生成模块63，用于：

基于第一线程加载所述点云文件；

基于第二线程生成所述点云文件中的点云数据的空间索引结构。

在一种可行的实施方式中，生成模块63，用于：基于所述点云文件，生成所述点云文件中的点云数据的八叉树结构。

在一种可行的实施方式中，点云数据可视化装置60，还包括：

第二压缩模块，用于对所述点云数据的空间索引结构进行压缩存储。

在一种可行的实施方式中，点云数据可视化装置60，还可以包括：

线程建立模块，用于根据处理内核的数量，建立多个线程；将所述多个线程中的一部分线程作为第一线程；将所述多个线程中的另一部分线程作为第二线程。

本公开实施例提供的装置，能够执行图2-图6中任一实施例的方法，其执行方式和有益效果类似，在这里不再赘述。

本公开实施例还提供一种计算机设备，该计算机设备包括处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时可以实现上述图2-图6中任一实施例的方法。

示例的，图8是本公开实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。下面具体参考图8，其示出了适于用来实现本公开实施例中的计算机设备1000的结构示意图。本公开实施例中的计算机设备1000可以包括但不限于诸如笔记本电脑、台式电脑、服务器等具有计算和处理能力的设备图8示出的计算机设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图8所示，计算机设备1000可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)1001，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1002中的程序或者从存储装置1009加载到随机访问存储器(RAM)1003中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 1003中，还存储有计算机设备1000操作所需的各种程序和数据。处理装置1001、ROM 1002以及RAM 1003通过总线1004彼此相连。输入/输出(I/0)接口1005也连接至总线1004。

通常，以下装置可以连接至I/0接口1005：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置1006；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置1007；包括例如磁带、硬盘等的存储装置1009；以及通信装置1009。通信装置1009可以允许计算机设备1000与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图8示出了具有各种装置的计算机设备1000，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置1009从网络上被下载和安装，或者从存储装置1009被安装，或者从ROM 1002被安装。在该计算机程序被处理装置1001执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述计算机设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该计算机设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该计算机设备执行时，使得该计算机设备：获取点云数据；对点云数据进行分割处理，得到多个点云文件；基于点云文件，生成点云文件中的点云数据的空间索引结构；基于空间索引结构进行点云数据可视化渲染。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言-诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言-诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)-连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、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，该模块、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，两个接连地表示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操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。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时可以实现上述图2-图5中任一实施例的方法，其执行方式和有益效果类似，在这里不再赘述。

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。

以上所述仅是本公开的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本公开。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本公开的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本公开将不会被限制于本文所述的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (11)

1.一种点云数据的可视化方法，其中，所述方法包括：

获取点云数据；

对所述点云数据进行分割处理，得到多个点云文件；

基于所述点云文件，生成所述点云文件中的点云数据的空间索引结构；

基于所述空间索引结构进行点云数据的可视化渲染。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述点云文件，生成所述点云文件中的点云数据的空间索引结构，包括：

基于第一线程加载所述点云文件；

基于第二线程生成所述点云文件中的点云数据的空间索引结构。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述点云文件，生成所述点云文件中的点云数据的空间索引结构之前，所述方法还包括：

根据处理内核的数量，建立多个线程；

将所述多个线程中的一部分线程作为第一线程；

将所述多个线程中的另一部分线程作为第二线程。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述获取点云数据之后，所述方法还包括：

在所述点云数据中包括多种格式的点云数据时，将所述多种格式的点云数据转换成同一格式的点云数据。

5.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述对所述点云数据进行分割处理，得到多个点云文件之后，所述方法还包括：

对所述多个点云文件进行压缩存储。

6.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述对所述点云数据进行分割处理，得到多个点云文件，包括：

按照预设的时间粒度或者距离粒度，将所述点云数据分割成多个点云文件。

7.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述基于所述点云文件，生成所述点云文件中的点云数据的空间索引结构，包括：

基于所述点云文件，生成所述点云文件中的点云数据的八叉树结构。

8.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述基于所述点云文件，生成所述点云文件中的点云数据的空间索引结构之后，所述方法还包括：

对所述点云数据的空间索引结构进行压缩存储。

9.一种点云数据可视化装置，其中，包括：

获取模块，用于获取点云数据；

分割模块，用于对所述点云数据进行分割处理，得到多个点云文件；

生成模块，用于基于所述点云文件，生成所述点云文件中的点云数据的空间索引结构；

渲染模块，用于基于所述空间索引结构进行点云数据的可视化渲染。

10.一种计算机设备，其中，包括：

存储器和处理器，其中，所述存储器中存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。

11.一种计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品存储在存储介质中，当所述计算机程序产品被计算机设备执行时，所述计算机设备执行如权利要求1-8中任一项所述的方法。

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