[发明专利]一种基于云计算的海量点云滤波方法在审
申请号: | 201611113130.1 | 申请日: | 2016-12-07 |
公开(公告)号: | CN106600570A | 公开(公告)日: | 2017-04-26 |
发明(设计)人: | 江虹;黄何;赵平;张秋云;曾闵 | 申请(专利权)人: | 西南科技大学;绵阳天眼激光科技有限公司 |
主分类号: | G06T5/30 | 分类号: | G06T5/30;G06F9/50 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 621010 四川*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 计算 海量 滤波 方法 | ||
1.一种基于云计算的海量点云滤波方法,其特征在于,所述方法通过调度云平台对海量点云滤波进行调度;所述方法包括下述步骤:
步骤1:读入点云数据;
步骤2:获取虚拟化硬件资源;
步骤3:将输入的完整点云进行划分;
步骤4:依据所述虚拟化硬件资源对点云进行分布式并行滤波处理;
步骤5:合并处理的结果并返回给客户端。
2.如权利要求1所述的一种基于云计算的海量点云滤波方法,其特征在于,所述调度云平台包括计算服务和管理服务;所述管理服务包括硬件资源管理和协调管理服务;所述硬件资源管理服务用于获取计算机集群的硬件资源,所述硬件资源包括计算机资源、网络资源和存储资源;所述协调管理服务采用虚拟化技术将所述硬件资源映射为虚拟化硬件资源。
3.如权利要求2所述的一种基于云计算的海量点云滤波方法,其特征在于,所述协调管理服务包括计算资源管理服务、数据模型管理服务、作业管理服务和分布式并行计算服务;所述计算资源管理服务将所述硬件资源映射为虚拟化硬件资源;所述数据模型管理服务将点云数据进行分布式存储;所述作业管理服务包括点云滤波任务分配、点云滤波作业协调和点云滤波任务监控。
4.如权利要求1所述的一种基于云计算的海量点云滤波方法,其特征在于,所述步骤4中采用的分布式并行计算模式包括单机多核CPU并行计算模式以及集群内分布式并行计算模式;
所述单机多核CPU并行计算模式为:将点云滤波任务分解为多个子任务后,单台计算机内部的多个CPU采用多线程的方式同时对所述子任务并行计算;所述计算机包括由管理服务和计算服务组成的并行计算服务单元;所述管理服务用于提供点云数据导入服务、点云数据划分服务、计算任务通信服务和计算任务调度服务;所述计算服务用于提供并行优化算法;
所述集群内分布式并行计算模式为:点云滤波的各个计算机通过局域网进行连接,形成计算机集群单元;所述计算机包括所述并行计算服务单元;通过虚拟化技术和桌面云技术将所述计算机硬件资源整合为计算资源池、网络资源池、和存储资源池;所述计算机集群单元内的点云滤波任务发起计算机负责滤波任务的管理服务工作,其他所述计算机负责所述点云滤波任务的计算服务工作,实现点云滤波任务的分布式并行计算。
5.如权利要求1所述的一种基于云计算的海量点云滤波方法,其特征在于,所述步骤4中的滤波方法为改进的形态学滤波器方法;
所述改进的形态学滤波器方法为:采用规则网格对输入点云数据进行采样,所述采样指利用点云X、Y值计算其应该落入哪一个格网,如果有多个点同时进入一个格网,保留高程值最小的点;对所述规则网格中空白的格网进行内插,所述内插采用最近邻内插规则,对空白区域进行填补;使用渐进增长的滤波窗口和高差阈值对点云数据进行迭代处理,所述处理指利用“腐蚀”和“膨胀”构成的“开”运算计算所述规则网格中的每一个点的高程值;将原始高程值和所述“开”运算得到的新的高程值进行差运算,如果结果大于所述高差阈值,则判断为地物点,如果结果小于所述高差阈值,则判断为地面点。
6.如权利要求1所述的一种基于云计算的海量点云滤波方法,其特征在于,所述步骤5中通过对海量点云滤波任务进行服务封装将滤波结果反馈给客户端;服务封装包括计算机模式服务封装、在线分析服务封装和在线分析人机界面封装;采用面向服务架构的服务封装技术,将海量点云滤波以服务形式提供给客户端,客户端通过输入点云数据、设置相关参数,即可获取点云滤波结果;
所述计算模式服务封装通过分布式的并行计算协调管理服务接口进行封装;所述在线分析服务封装对海量点云滤波功能模块进行服务封装,为客户端提供海量点云在线分析滤波功能;所述在线分析滤波人机界面封装为客户端提供海量点云在线分析滤波的可视化人机界面。
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