[发明专利]点云数据实时检索方法及其系统

权利要求书

1.一种点云数据实时检索方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：把地图划分成若干具有唯一ID字符串的小栅格，且越相邻的小栅格的ID字符串具有越多的公共前缀字符；

S2：利用步骤S1中小栅格的ID字符串生成规则把Hadoop集群的点云数据导入至HBase数据库中；

S3：基于检索条件采用HBase Endpoint机制的空间数据检索方法在Hbase RegionServer中进行并行检索；

在步骤S1中，采用GEOHASH算法的地图栅格ID生成方法将地图划分为若干小栅格；

在步骤S3中，使用HBase Endpoint机制对HBase Region Server进行并行检索的方法包括：

S3.1：对RowKey进行过滤，获得满足条件的候选行；

S3.2：对满足条件的行中包含的点进行判断，返回检索结果；

在步骤S3.1中，获得候选行的方法包括：

S3.1.1：基于搜索区域生成该搜索区域覆盖的所有小栅格；

S3.1.2：计算步骤S3.1.1中获得的小栅格的GEOHASH码，从而生成待搜索区域的RowKey列表，使用该RowKey列表获得候选行；

步骤S3.2具体包括：

对每个候选行中包含的点判断是否在搜索区域内，并返回在搜索区域内的点。

2.根据权利要去1所述的点云数据实时检索方法，其特征在于，在步骤S2中，导入至HBase数据库中的点云数据根据其地理位置信息存放至相应的小栅格内。

3.根据权利要去2所述的点云数据实时检索方法，其特征在于，在步骤S2中，导入至HBase数据库中的点云数据以数据库表的形式保存，且数据库表的每行对应一个小栅格，RowKey为基于该小栅格对应区域的GEOHASH码，每一行具有该行对应区域内的点云信息列簇，列簇中的一列保存一个点的信息。

4.根据权利要去3所述的点云数据实时检索方法，其特征在于，在步骤S3中，所述的HBase Endpoint机制的空间数据检索方法为能够针对任意闭合多边形检索条件的检索方法。

5.根据权利要去1所述的点云数据实时检索方法，其特征在于，在步骤S1之前还包括以下步骤：

从客户端读取点云数据，并将该点云数据写入Hadoop分布式文件系统。

6.一种基于权利要求1-5任意一项所述的点云数据实时检索方法的点云数据实时检索系统。