[发明专利]车载海量点云数据动态浏览方法

权利要求书

1.一种车载海量点云数据动态浏览方法。本发明采用一种对按圈存储的点云数据进行多线程的动态加载并抽稀浏览的方法。

首先，使用车载三维激光测量系统进行数据采集，其中车载三维激光移动测量系统集成部件包括车辆、三维激光扫描仪、GPS导航仪、惯性制导系统和全景相机，采集数据过程在车辆行驶中进行，三维激光扫描仪用于获取点云数据，GPS导航仪与惯性制导系统构成的POS系统用于获取姿态位置信息，按照时间对齐，根据采集的POS信息插值结算获取三维点云数据扫描圈每一圈的姿态信息及位置信息。根据以上数据采集特征，定义点云数据的存储格式由文件头，圈索引以及点记录组成，其中文件头记录点云数据的行列数、外包围盒、点云坐标的平移旋转量等相关信息，圈索引记录每一圈点数据的偏移、外包围盒等相关信息，点记录指点云数据按照扫描圈进行存储，包括坐标，颜色，强度以及类别信息。

其次，将点云文件加载到内存，其特征在于，主要包括以下几个步骤：

1.1设置单个文件的最大加载点云数量的阈值nMax，根据该阈值计算出抽稀级别nSimple；

1.2根据抽稀级别nSimple以及点云文件中的总点数，计算出当前点云文件实际加载的点云数量nSimpleCounts；

1.3计算点云文件实际加载加载的点云数据所占的内存容量，同时获取计算机当前实际可用物理内存容量，从而判断上述点云文件是否能加载到内存，如果是，则进行步骤3，如果否，则返回步骤1.1，重新设置nMax；

1.4根据点云的圈号nCol以及抽稀级别nSimple，设置申请内存的块数，依次将点云文件按圈加载进内存。

1.5基于三维鬼火引擎，将加载的点云数据进行可视化绘制。

第三，使用多线程进行实时内存置换和点云渲染，实现海量车载点云数据的实时动态浏览，包括缩放、平移以及旋转。在浏览过程中，主要包括以下几个步骤：

2.1遍历点云的圈，根据圈索引记录的包围盒统计在视图区域内的点云扫描圈nInviewColCount以及总点数nInviewCount

2.2根据上述值重新计算点云数据的抽稀级别，如果视图区域内的总点数nInviewCount小于等于阈值nMaxt，则将抽稀级别nSimple设置为1，否则根据视图区域总点数nInviewCoun以及阈值nMax计算出新的抽稀级别，提供不同视角以及缩放比例下不同的抽稀级别，满足数据的多级可视化表达；

2.3清理不在视图区域内的圈，并记录在当前区域内的起始圈，将需要加载的圈读取至内存，将被抽稀的圈移除内存；

2.根据权利要求1所述的车载海量点云数据动态浏览方法，其特征在于：本发明的方法1.1中所述的求解抽稀级别是根据点云文件的总点数nCounts(圈数与行数的乘机)以及给定的单个文件加载的最大点数进行估算，采用均分的思想，计算的是点云数据按圈进行抽稀加载的抽稀级别。其公式如下：

nSimple=nCounts/nMax+1]]>………………………………………………①

3.根据权利要求1所述的车载海量点云数据动态浏览方法，其特征在于：本发明的方法1.2中所述的当前点云文件实际加载的点云数量是根据公式①中计算的抽稀级别，计算出点云数据按圈抽稀后的实际能加载的点云数量，其公式如下：

nSimpleCounts＝nCounts/(nSimple*nSimple)……………………………②

4.根据权利要求1所述的车载海量点云数据动态浏览方法，其特征在于：本发明的方法2.1所述的视图区域内的点云扫描圈以及总点数是通过遍历点云的圈索引，判断与视椎体相交的圈数nInviewCoICount以及这些圈数每一圈累计相加的点数nInviewCount。

5.根据权利要求1所述的车载海量点云数据动态浏览方法，其特征在于：本发明的方法2.2所述的重新计算抽稀级别的方法有别于公式①，此处是根据在视图区域内的圈的总点数进行计算，并不是对所有点云，其计算公式如下：

nSimple＝nInviewCount/nMax+1……………………………………………③