点云数据的处理方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种点云数据的处理方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.在房屋修建过程中，房屋的室内地面和墙面的数据测绘工作日益繁杂。通常情况下，是通过人工测量的方式对房屋进行数据测绘，然而，人工测量的方式不仅费时费力，数据测绘结果还容易出现差错。
3.现有技术中，可以通过激光扫描设备对室内墙面进行扫描，以得到室内的多个点云数据。然后，人工对室内的多个点云数据进行筛选，去除掉不属于室内范围内的点云数据。但是，由于人工筛选点云数据的方式不仅存在较大的误差，而且在室内的点云数据较多的情况下，人工筛选的效率也比较低。因此，如何提高室内的点云数据的筛选效率成为亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

4.本技术提供一种点云数据的处理方法、装置、设备及存储介质，以提高室内的点云数据的筛选效率。
5.为达到上述目的，本技术采用如下技术方案：
6.第一方面，本技术提供一种点云数据的处理方法，其特征在于，该方法包括：获取室内的多个点云数据，多个点云数据用于表征室内的结构特征，室内包括多个平面，多个平面中相邻平面互相垂直；对多个点云数据进行分类，得到多个点云数据集合，点云数据集合对应一个平面；根据多个点云数据集合，确定第一封闭空间，第一封闭空间为多个平面构成的最大封闭空间；删除多个点云数据中不属于第一封闭空间的点云数据，得到室内内部的多个点云数据。
7.可选的，对多个点云数据进行分类，确定多个点云数据集合，包括：根据多个点云数据的三维坐标，确定多个点云数据集合，点云数据集合中的全部点云数据在同一个维度或两个维度上的数值相同。
8.可选的，将点云数据集合中的一个或多个点云数据的边缘沿着第一方向展开，以得到多个第一平面，第一方向为点云数据集合对应的平面的展开方向；将多个第一平面中相交的两个平面的相交线打断，得到多个封闭平面。
9.可选的，在对多个点云数据进行分类之前，方法还包括：确定多个点云数据中每个点云数据的第一数值，点云数据的第一数值为点云数据与相邻的多个点云数据之间的距离的均值；对于任一个点云数据，若点云数据与相邻的多个点云数据之间的距离与多个点云数据的第一数值的均值之间的比值大于预设数值，则删除点云数据。
10.可选的，根据多个点云数据集合，确定第一封闭空间，包括：确定多个封闭平面构成的一个或多个封闭空间的空间体积；将多个封闭空间中空间体积最大的封闭空间作为第
一封闭空间。
11.第二方面，本技术提供一种点云数据的处理装置，其特征在于，包括：获取单元、分类单元、删除单元以及确定单元；获取单元，用于获取室内的多个点云数据，多个点云数据用于表征室内的结构特征，室内包括多个平面，多个平面中相邻平面互相垂直；分类单元，用于对多个点云数据进行分类，得到多个点云数据集合，点云数据集合对应一个平面；确定单元，用于根据多个点云数据集合，确定第一封闭空间，第一封闭空间为多个平面构成的最大封闭空间；删除单元，用于删除多个点云数据中不属于第一封闭空间的点云数据，得到室内内部的多个点云数据。
12.可选的，确定单元具体用于：根据多个点云数据的三维坐标，确定多个点云数据集合，点云数据集合中的全部点云数据在同一个维度或两个维度上的数值相同。
13.可选的，处理单元，用于将点云数据集合中的一个或多个点云数据的边缘沿着第一方向展开，以得到多个第一平面，第一方向为点云数据集合对应的平面的展开方向；处理单元，还用于将多个第一平面中相交的两个平面的相交线打断，得到多个封闭平面。
14.可选的，确定单元，还用于确定多个点云数据中每个点云数据的第一数值，点云数据的第一数值为点云数据与相邻的多个点云数据之间的距离的均值；对于任一个点云数据，若点云数据与相邻的多个点云数据之间的距离与多个点云数据的第一数值的均值之间的比值大于预设数值，则删除点云数据。
15.可选的，确定单元，具体用于确定多个封闭平面构成的一个或多个封闭空间的空间体积；
16.将多个封闭空间中空间体积最大的封闭空间作为第一封闭空间。
17.第三方面，本技术提供一种点云数据的处理设备，该点云数据的处理设备包括：处理器、数据处理接口和存储器。其中，存储器用于存储一个或多个程序。该一个或多个程序包括计算机执行指令，当该点云数据的处理设备运行时，处理器执行该存储器存储的该计算机执行指令，以使该点云数据的处理设备执行第一方面及其各种可选的实现方式中任意之一的点云数据的处理方法。
18.第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当计算机执行该指令时，该计算机执行上述第一方面及其各种可选的实现方式中任意之一的点云数据的处理方法。
19.本技术提供的点云数据的处理方法，本技术在获取室内的多个点云数据之后，先对该多个点云数据进行分类，用以确定多个点云数据集合，每个点云数据集合可以表征一个平面。也即，通过点云数据的分类可以得到多个平面。接着，由于该多个平面中相邻平面之间互为垂直的关系，该多个平面可以构成一个或多个封闭的空间。由于该一个或多个封闭的空间中空间体积最大的封闭空间为室内真实的空间，因此，可以将上述多个点云数据中不属于该空间体积最大的封闭空间的点云数据删除，便可以得到属于室内的点云数据。相较于人工筛选点云数据的方式，本技术中，通过点云数据的分类以及判断是否属于室内对应的点云数据，可以快速的对获取到的多个点云数据进行筛选，提高了点云数据的筛选效率。
附图说明
20.图1为本技术实施例提供的一种点云数据的处理系统10的结构示意图；
21.图2本技术实施例提供的一种点云数据的处理设备的结构示意图；
22.图3为本技术实施例提供的一种点云数据的处理方法的流程示意图；
23.图4a为本技术实施例提供的一种室内的点云数据的示意图；
24.图4b为本技术实施例提供的一种室内内部的点云数据的示意图；
25.图5为本技术实施例提供的一种点云数据的处理方法的流程示意图；
26.图6a为本技术实施例提供的一种点云数据展开的示意图；
27.图6b为本技术实施例提供的一种点云数据对应平面相交的示意图；
28.图7为本技术实施例提供的一种点云数据的处理封闭平面的示意图；
29.图8为本技术实施例提供的又一种点云数据的处理方法的流程示意图；
30.图9为本技术实施例提供的又一种点云数据的处理方法的流程示意图；
31.图10为本技术实施例提供的一种点云数据的处理装置的结构示意图。
具体实施方式
32.下面结合附图对本技术实施例提供的一种点云数据的处理方法、装置、设备及存储介质进行详细地描述。
33.本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。
34.本技术的说明书以及附图中的术语“第一”和“第二”等是用于区别不同的对象，或者用于区别对同一对象的不同处理，而不是用于描述对象的特定顺序。
35.此外，本技术的描述中所提到的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括其他没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
36.需要说明的是，本技术实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本技术实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
37.在本技术的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指两个或两个以上。
38.在介绍本技术实施例之前，对本技术实施例涉及的一些名词进行解释：
39.点云数据：是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。点云数据可以用三维坐标的形式记录，例如，一个点云数据的三维坐标可以为(x0，y0，z0)。
40.在一些示例中，点云数据还可以包括颜色信息以及反射强度信息。颜色信息可以为通过相机获取的室内彩色影像，颜色信息可以赋予对应点的点云数据中。反射强度信息可以用于分析室内墙面的表面材质、粗糙度、入射角方向。入射角方向为数据采集装置采集室内墙面的点云数据时的入射激光与墙面法线方向的夹角。
41.下面结合说明书附图对本技术实施例提供的一种点云数据的处理方法进行说明。
42.本技术实施例提供的数据的处理方法可以应用于图1所示的点云数据的处理系统
中，如图1所示，该点云数据的处理系统10可以包括点云数据的处理设备11以及点云数据采集设备12。点云数据的处理设备11以及点云数据采集设备12可以无线通信连接，也可以有线通信连接。
43.其中，点云数据采集设备12用于采集点云数据，以及将点云数据反馈给点云数据的处理设备11。
44.点云数据的处理设备11用于处理点云数据。例如，可以将通过可视化的方式，显示点云数据构成的三维图像。
45.在实际应用中，点云数据的处理设备11可以为计算机，还可以为其他拥有数据处理能力的类似设备。点云数据采集设备12可以为激光扫描设备，还可以为其他拥有扫描能力的类似设备，本技术不予限制。
46.需要说明的是，图1仅为示例性架构图，除图1中所示功能单元之外，该数据处理系统还可以包括其他功能单元，本技术实施例对此不进行限定。
47.在具体实现时，图1中的各个设备可以采用图2所示的组成结构，或者包括图2所示的部件。图2为本技术实施例提供的一种点云数据的处理设备20的组成示意图，该点云数据的处理设备20包括处理器201、数据处理接口202、数据处理线路203以及存储器204。
48.其中，处理器201可以是中央处理器(central processing unit，cpu)、通用处理器网络处理器(network processor，np)、数字信号处理器(digital signal processing，dsp)、微处理器、微控制器、可编程逻辑器件(programmable logic device，pld)或它们的任意组合。处理器201还可以是其它具有处理功能的装置，例如电路、器件或软件模块，不予限制。在一种示例中，处理器201可以包括一个或多个cpu，例如，图2中的cpu0和cpu1。
49.数据处理接口202，用于与其他设备或其它数据处理网络进行数据处理。该其它数据处理网络可以为以太网，无线接入网(radio access network，ran设备)，无线局域网(wireless local area networks，wlan)等。数据处理接口可以是模块、电路、数据处理接口或者任何能够实现数据处理的装置。
50.数据处理线路203，用于在点云数据的处理系统所包括的各部件之间传送消息。
51.存储器204，用于存储指令。其中，指令可以是计算机程序。
52.其中，存储器204可以是只读存储器(read-only memory，rom)或可存储静态消息和/或指令的其他类型的静态存储设备，也可以是随机存取存储器(ran设备dom access memory，ram)或可存储消息和/或指令的其他类型的动态存储设备，还可以是电可擦可编程只读存储器(electric模块ally erasable programmable read-only memory，eeprom)、只读光盘(compact disc read-only memory，cd-rom)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或其他磁存储设备等，不予限制。
53.需要指出的是，存储器204可以独立于处理器201存在，也可以和处理器201集成在一起。存储器204可以用于存储指令或者程序代码或者一些网络数据等。存储器302可以位于点云数据的处理设备20内，也可以位于点云数据的处理设备20外，不予限制。处理器201，用于执行存储器204中存储的指令，以实现本技术下述实施例提供的点云数据的处理方法。
54.作为一种可选的实现方式，点云数据的处理设备20包括多个处理器，例如，除图2中的处理器201之外，还可以包括处理器207。
55.作为一种可选的实现方式，点云数据的处理设备20还包括输出设备205和输入设备206。示例性地，输入设备206是键盘、鼠标、麦克风或操作杆等设备，输出设备205是显示屏、扬声器(speaker)等设备。
56.本技术实施例中，芯片系统可以由芯片构成，也可以包括芯片和其他分立器件。
57.此外，本技术的各实施例之间涉及的动作、术语等均可以相互参考，不予限制。本技术的实施例中各个设备之间交互的消息名称或消息中的参数名称等只是一个示例，具体实现中也可以采用其他的名称，不予限制。
58.本技术实施例提供一种点云数据的处理方法，可以应用于上述点云数据的处理设备，也可以应用于与点云数据的处理设备类似的处理装置。
59.本技术实施例在以点云数据的处理方法适应于上述点云数据的处理设备为例进行说明。如图3所示，该方法可以包括s301-s304：
60.s301、点云数据的处理设备获取室内的多个点云数据。
61.其中，点云数据的处理设备可以为图1中的点云数据的处理设备11，也可以为点云数据的处理设备11中器件，如芯片。
62.其中，多个点云数据用于表征室内的结构特征，室内包括多个平面，多个平面中相邻平面互相垂直。
63.其中，室内的多个平面可以包括室内的墙面、地面以及顶部平面。墙面可以与地面、顶部平面垂直。
64.作为一种可能的实现方式，点云数据采集设备可以采集室内的多个点云数据，并将室内的多个点云数据发送给点云数据的处理设备。相应的，点云数据的处理设备接收点云数据采集设备的室内的多个点云数据。
65.其中，点云数据采集设备可以为图1中的点云数据采集设备12，也可以为点云数据采集设备12中器件，如芯片。
66.例如，点云数据采集设备可以设置在室内中间的位置。响应于采集操作，点云数据采集设备可以自动开启点云数据的测量功能，用以采集室内的点云数据。在点云数据采集设备测量室内的点云数据之后，可以将采集到的点云数据发送给点云数据的处理设备。
67.又例如，测量人员也可以使用点云数据采集设备手动测量室内的点云数据。点云数据采集设备可以响应于测量人员的上传操作，将采集到的点云数据发送给点云数据的处理设备。
68.需要说明的是，点云数据采集设备采集的点云数据可以包括室内的多个平面的点云数据，还可以包括其他区域的点云数据。例如，当室内的房门或窗户处于开启状态。点云数据采集设备发射的激光可以通过房门或窗户投射到其他区域的墙面。此时，点云数据采集设备采集到的房门或窗户区域的点云数据为其他墙面的点云数据。
69.例如，如图4a所示，由于室内的房门或窗户处于开启状态，点云数据采集设备会扫描到不属于室内内部的点云数据。如图4a中的a区域、b区域、c区域的点云数据。该a区域、b区域和c区域的点云数据为不属于室内内部的点云数据。
70.s302、点云数据的处理设备对多个点云数据进行分类，得到多个点云数据集合。
71.其中，一个点云数据集合对应一个平面。每个点云数据集合包括一个平面的多个点云数据。
72.作为一种可能的实现方式，点云数据的处理设备可以根据多个平面中相邻平面互相垂直的特性，确定点云数据与平面的对应关系，将同属于一个平面的多个点云数据作为一个点云集。
73.示例性的，对于x轴与y轴组成的平面，其平面内的点云数据中z轴方向的数值相同。对于x轴与z轴组成的平面，其平面内的点云数据中的y轴方向的数值相同。对于y轴与z轴组成的平面，其平面内的点云数据中的x轴方向的数值相同。
74.s303、点云数据的处理设备根据多个点云数据集合，确定第一封闭空间。
75.其中，第一封闭空间为多个平面构成的最大封闭空间。
76.作为一种可能的实现方式，点云数据的处理设备可以将每个点云数据集合中的一个或多个点云数据的边缘沿着第一方向展开，第一方向为点云数据集合对应的平面的展开方向。再将多个平面中相交的两个平面的相交线打断，得到多个封闭平面。多个封闭平面中的可以组成一个或多个封闭空间，将一个或多个封闭空间中的最大封闭空间作为第一封闭空间。具体的，可以参照后续描述，此处不予赘述。
77.示例性的，如图4a所示的点云数据可以组成一个或多个封闭空间，一个或多个封闭空间中的最大封闭空间可以为图4b表示。
78.s304、点云数据的处理设备删除多个点云数据中不属于第一封闭空间的点云数据，得到室内内部的多个点云数据。
79.其中，不属于第一封闭空间的点云数据可以为由于门窗处于开启状态，导致点云数据采集设备会扫描到不属于室内内部的点云数据。例如，如上图4a所示。
80.一种示例中，点云数据的处理设备删除多个点云数据中不属于第一封闭空间的点云数据，得到室内内部的多个点云数据后，其室内内部的多个点云数据示意图可以如图4b所示。
81.本技术通过在获取室内的多个点云数据之后，先对该多个点云数据进行分类，用以确定多个点云数据集合，每个点云数据集合可以表征一个平面。也即，通过点云数据的分类可以得到多个平面。接着，由于该多个平面中相邻平面之间互为垂直的关系，该多个平面可以构成一个或多个封闭的空间。由于该一个或多个封闭的空间中空间体积最大的封闭空间为室内真实的空间，因此，可以将上述多个点云数据中不属于该空间体积最大的封闭空间的点云数据删除，便可以得到属于室内的点云数据。相较于人工筛选点云数据的方式，本技术中，通过点云数据的分类以及判断是否属于室内对应的点云数据，可以快速的对获取到的多个点云数据进行筛选，提高了点云数据的筛选效率。
82.一种可能实施例中，为了确定多个点云数据集合，上述点云数据的处理s302，具体包括下述：点云数据的处理设备根据多个点云数据的三维坐标，确定多个点云数据集合。
83.其中，点云数据集合中的全部点云数据在同一个维度或两个维度上的数值相同。
84.一种可能的实现方式，点云数据的处理设备可以将在同一个维度或两个维度上的数值相同的点云数据作为一个点云数据集合，将所有点云数据以此方式处理以得到多个点云数据集合。
85.示例性的，点云数据的处理设备可以以点云数据采集设备为原点，将平行于室内地面方向作为z轴，将点云数据数量最多的面的垂直方向作为x轴，最后将与z轴和x轴都垂直的方向作为y轴，从而建立三维坐标系。x轴和y轴构成的平面内的点云数据的三维坐标均
可用(a，b，0)表示；其中，a和b为任一数值，a与b的数值可以相等，也可以不相等。在同一个维度或两个维度上的数值相同多个点云数据可以确定一个点云数据集合，由此，多个平面上的点云数据可以组成多个点云数据集合。
86.由此，本技术通过分析每个点云数据的三维坐标，可以快速确定属于同一平面的点云数据集合。
87.一种可能的实施例中，如图5所示，本技术实施例提供的点云数据的处理方法，还可以包括下述s401-s402：
88.s401、点云数据的处理设备将点云数据集合中的一个或多个点云数据的边缘沿着第一方向展开，以得到多个第一平面。
89.其中，第一方向为点云数据集合对应的平面的展开方向。
90.一种可能的实现方式，点云数据的处理设备可以根据预置的内部可视化软件将一个或多个点云数据在点云数据集合对应的平面方向进行展开，得到多个第一平面。其中，展开表示将点云数据所代表的点进行延伸。
91.示例性的，如图6a所示，点云数据可以在其所处的平面方向进行展开。
92.需要说明的，当两个第一平面相交时，点云数据的处理设备可以停止第一平面在相交线的展开。
93.示例性的，如图6b所示，平面a与平面b在展开过程中存在第一相交线，则平面a与平面b在第一相交线停止展开。
94.s402、点云数据的处理设备将多个第一平面中相交的两个平面的相交线打断，得到多个封闭平面。
95.其中，将将多个第一平面中相交的两个平面的相交线打断可以是指点云数据的处理将多个第一平面中相交的两个平面的相交线进行分割，并使第一平面在相交线停止展开。从而得到多个封闭平面或者构成封闭平面的点云集合。
96.示例性的，如图7所示，c边、d边、e边以及f边为封闭平面4022的边。每个边为第一平面4021与相邻且垂直的平面的相交线。
97.由此，本技术可以快速获取点云数据构成的封闭平面。
98.一种可能的实施例中，在对多个点云数据进行分类之前，如图8所示，本技术实施例提供的点云数据的处理方法，还可以包括下述s501-s502。
99.s501、点云数据的处理设备确定多个点云数据中每个点云数据的第一数值。
100.其中，点云数据的第一数值为点云数据与相邻的多个点云数据之间的距离的均值。
101.需要说明的，任一点云数据与相邻的多个点云数据的数量可以预先设置的，例如，相邻的多个点云数据的数量可以为5个。
102.示例性的，以点云数据a与相邻的5个点云数据距离分别为1厘米，1.5厘米，1.5厘米，2厘米，2厘米为例，点云数据a的第一数值即为1.6厘米。
103.s502、对于任一个点云数据，若点云数据与相邻的多个点云数据之间的距离与多个点云数据的第一数值的均值之间的比值大于预设数值，则点云数据的处理设备删除点云数据。
104.其中，多个点云数据的第一数值可以为所有点云数据的第一数值。预设数值的大
小可以根据需要设置，例如，可以为10，不予限制。
105.由此，本技术通过计算每一个点云数据的第一数值与其他多个点云数据的第一数值的均值。当点云数据的第一数值与其他多个点云数据的第一数据的均值之间的比值小于预设数值时，可以删除该点云数据，从而提高获取到的点云数据的准确性。
106.一种可能实施例中，如图9所示，为了确定第一封闭空间，上述点云数据的处理s303，具体包括下述s3031-s3032。
107.s3031、点云数据的处理设备确定多个封闭平面构成的一个或多个封闭空间的空间体积。
108.作为一种可能实现方式，对于该一个或多个封闭空间的空间体积，点云数据的处理设备可以计算封闭空间的多个边线的长度，并根据多个边线的长度计算该封闭空间的体积。具体的计算方法，可以参照现有技术，不予赘述。
109.s3032、点云数据的处理设备将多个封闭空间中空间体积最大的封闭空间作为第一封闭空间。
110.由此，本技术中通过将空间体积最大的封闭空间作为第一封闭空间，可以精准的确定属于室内的封闭平面。
111.在一些实施例中，点云数据的处理设备还可以将得到的室内内部的多个点云数据进行拓扑校正。
112.其中，拓扑校正可以补充某些平面的错误去除的点云数据，和/或，相邻第一平面的交接处的点云数据缺失。
113.例如，室内的顶部为实面，但是，经上述点云数据的处理，得到的室内的顶部的点云数据构成的平面出现空缺。此时，点云数据的处理设备可以对顶部的点云数据进行拓扑校正，从而可以得到完整的屋顶的点云集合。
114.在一些实施例中，点云数据的处理设备可以将经上述点云数据的处理得到的第一封闭空间与室内的三维图像进行比对，若第一封闭空间与室内的三维图像出现异常点云数据，如第一封闭空间在窗户位置仍然存在点云数据，点云数据的处理设备可以删除该点云数据。
115.本技术实施例可以根据上述方法示例对服务器进行功能模块或者功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块或者功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在两个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块或者功能单元的形式实现。其中，本技术实施例中对模块或者单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
116.图10示出了上述实施例中所涉及的点云数据的处理装置的一种可能的结构示意图。如图10所示，该点云数据的处理装置60包括获取单元601、分类单元602、确定单元603、删除单元604、处理单元605。
117.获取单元601，用于获取室内的多个点云数据，多个点云数据用于表征室内的结构特征，室内包括多个平面，多个平面中相邻平面互相垂直。例如，如图3所示，获取单元601可以用于执行s301。
118.分类单元602，用于对多个点云数据进行分类，得到多个点云数据集合，点云数据集合对应一个平面。例如，如图3所示，分类单元602可以用于执行s302。
119.确定单元603，用于根据多个点云数据集合，确定第一封闭空间，第一封闭空间为多个平面构成的最大封闭空间。例如，如图3所示，确定单元603可以用于执行s302。
120.删除单元604，用于删除多个点云数据中不属于第一封闭空间的点云数据，得到室内内部的多个点云数据。例如，如图3所示，删除单元604可以用于执行s304。
121.一种可能的设计中，如图10所示，本技术实施例提供的确定单元603，具体用于：根据多个点云数据的三维坐标，确定多个点云数据集合，点云数据集合中的全部点云数据在同一个维度或两个维度上的数值相同。
122.一种可能的设计中，本技术实施例提供的点云数据的处理装置还包括处理单元605，处理单元605，用于将点云数据集合中的一个或多个点云数据的边缘沿着第一方向展开，以得到多个第一平面，第一方向为点云数据集合对应的平面的展开方向；处理单元605，还用于将多个第一平面中相交的两个平面的相交线打断，得到多个封闭平面。例如，如图5所示，处理单元605可以用于执行s401-s402。
123.一种可能的设计中，本技术实施例提供的确定单元603，还用于确定多个点云数据中每个点云数据的第一数值，点云数据的第一数值为点云数据与相邻的多个点云数据之间的距离的均值。例如，如图8所示，确定单元603可以用于执行s501。
124.删除单元604，还用于在点云数据与相邻的多个点云数据之间的距离与多个点云数据的第一数值的均值之间的比值大于预设数值的情况下，删除点云数据。例如，如图8所示，删除单元604可以用于执行s502。
125.一种可能的设计中，确定单元603，具体用于确定多个封闭平面构成的一个或多个封闭空间的空间体积；将多个封闭空间中空间体积最大的封闭空间作为第一封闭空间。例如，如图9所示，确定单元603可以用于执行s3032。
126.本技术提供的点云数据的处理方法，本技术在获取室内的多个点云数据之后，先对该多个点云数据进行分类，用以确定多个点云数据集合，每个点云数据集合可以表征一个平面。也即，通过点云数据的分类可以得到多个平面。接着，由于该多个平面中相邻平面之间互为垂直的关系，该多个平面可以构成一个或多个封闭的空间。由于该一个或多个封闭的空间中空间体积最大的封闭空间为室内真实的空间，因此，可以将上述多个点云数据中不属于该空间体积最大的封闭空间的点云数据删除，便可以得到属于室内的点云数据。相较于人工筛选点云数据的方式，本技术中，通过点云数据的分类以及判断是否属于室内对应的点云数据，可以快速的对获取到的多个点云数据进行筛选，提高了点云数据的筛选效率。
127.通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
128.本技术实施例提供一种包含指令的计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述方法实施例的点云数据的处理方法。
129.本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当点云数据的处理设备执行该指令时，该点云数据的处理设备执行上述方法实施例所
示的方法流程中点云数据的处理设备执行的各个步骤。
130.其中，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(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(random access memory，ram)、只读存储器(read-only memory，rom)、可擦式可编程只读存储器(erasable programmable read only memory，eprom)、寄存器、硬盘、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(compact disc read-only memory，cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合、或者本领域熟知的任何其它形式的计算机可读存储介质。一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于特定用途集成电路(application specific integrated circuit，asic)中。在本技术实施例中，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。
131.以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何在本技术揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。