[发明专利]一种点云数据筛选方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种点云数据筛选方法，其特征在于，包括：

对原始点云进行格网剖分，获得所述原始点云对应的八叉树结构数据；

分别对所述八叉树结构数据中各层级叶结点中的点云进行采样，得到目标点云。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对原始点云进行格网剖分，获得所述原始点云对应的八叉树结构数据，包括：

建立原始点云的八叉树正方体外包围盒，并在根目录下保存所述原始点云；

根据格网剖分收敛条件，对所述八叉树正方体外包围盒进行格网剖分，并将包含有点云的子结点基于该子结点所在目录层级进行存储；

将八叉树叶结点中的点云数据序列化为设定数据格式。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述建立原始点云的八叉树正方体外包围盒，包括：

确定原始点云的最小外包围盒；

以所述最小外包围盒的中心为所述八叉树正方体外包围盒的中心，以所述最小外包围盒的最大边长为所述八叉树正方体外包围盒的边长，建立原始点云的八叉树正方体外包围盒。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述分别对所述八叉树结构数据中各层级叶结点中的点云进行采样，得到目标点云，包括：

针对所述八叉树结构数据中的各层级结点，对当前层级的叶结点按照设定采样率进行采样，并将采样得到的目标点云存储在当前层级的目录下；

遍历当前层级的非叶结点的子结点，对子结点下的叶结点按照设定采样率进行采样，并将采样得到的目标点云存储在所述子结点所在层级的目录下；

针对所述子结点下的非叶结点执行上述子结点遍历操作，直到到达所述八叉树结构数据的最底层级。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述设定采样率的确定方法包括：

基于被采样叶结点在所述八叉树结构数据中的层级、以及所述八叉树结构数据中根叶结点与子叶结点的数量和，确定所述设定采样率；

其中，所述根叶结点包括基于原始点云的八叉树正方体外包围盒进行首次格网剖分得到的叶结点，所述子叶结点包括父结点为非叶结点的子结点下的叶结点。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于被采样叶结点在所述八叉树结构数据中的层级、以及所述八叉树结构数据中根叶结点与子叶结点的数量和，确定所述设定采样率，包括：

按照如下公式确定所述设定采样率：SamoleRatio＝samplesize(Vector)-Depthcurrent-1；

其中，SamoleRatio表示设定采样率，samplesize(Vector)表示所述八叉树结构数据中根叶结点与子叶结点的数量和，Depthcurrent表示当前被采样叶结点在所述八叉树结构数据中的层级。

7.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，对原始点云进行格网剖分，获得所述原始点云对应的八叉树结构数据时，还包括：建立所述八叉树结构数据的数据索引结构。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述数据索引结构记录的所述八叉树结构数据中各结点的空间位置区域，确定观察视点与所述各结点之间的位置关系；

根据所述位置关系确定需要从外存中加载至内存的待显示点云；

根据所述数据索引结构记录的所述目标点云在外存中的存储位置信息，从所述目标点云中获取所述待显示点云，并进行加载显示；

其中，所述目标点云存储在外存，所述数据索引结构存储在内存。