车载海量点云数据动态浏览方法
【专利摘要】本发明涉及一种车载海量点云数据动态浏览方法。根据车载激光测量系统的原理，自定义了快速存取的点云格式以及对应的内存结构，对于该格式点云文件，具体操作如下：通过设置单个文件的最大加载点云数量的阈值，计算出当前点云文件的抽稀级别；根据上述抽稀级别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；根据计算机当前实际可用物理内存容量，判断上述点云文件是否能加载到内存，如果否，则需要重新设置单个文件的最大加载点云数量的阈值；使用分段内存映射的方式将点云文件加载到内存后，基于圈索引以及内存中的点云数据，采用多线程技术实时进行内存置换和点云渲染，实现了车载海量点云数据的动态浏览。本方法用较少的响应时间获取较高的视图显示性能，有效地解决了在普通配置的计算机中进行海量车载点云数据动态浏览难题。
【专利说明】车载海量点云数据动态浏览方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种车载海量点云数据动态浏览方法，属于摄影测量和三维激光技术 领域。
【背景技术】
[0002] 三维激光点云数据作为测绘领域重要的数据来源，它通过高精度步进扫描可以快 速对自然环境、文化遗产、城市等现实世界进行数字化表达，并利用可视化技术将这些三维 空间数字信息呈现在计算机中，并以人们日常惯用的方式在这个仿真环境中与计算机进行 交互。目前传统的数据采集方式外业工作量巨大且工作效率不高，车载激光测量系统为 空间三维信息的获取提供了全新的技术手段，能够快速地将现实世界转换成可以处理的数 据，具有抗干扰性强、精度高、密度大、全数字特征等特点。然而，由于扫描对象场景分布特 性以及扫描设备精度密度的提高，使获取的点云数据规模迅速扩大，无法装入可视化系统。 故此需要一种高效的车载海量点云数据的动态浏览方法。
【发明内容】
[0003] 本发明目的在于解决车载海量点云数据难以实时加载以及高效动态浏览的问题， 针对点云数据，提出一种按圈存储点云数据的方法以及基于此存储方法的一种车载海量点 云数据的快速动态浏览方法。本方法通过车载移动测量系统采集现实世界的三维信息，获 取点云数据，并对点云数据进行快速动态浏览。
[0004] 为实现上述目的，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。
[0005] 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、以及 每一圈的有效记录等相关信息，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。
[0006] 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：
[0007] I. 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 ；
[0008] 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 ;
[0009] 1. 3计算点云文件实际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I. 1，重新设直nMax ;
[0010] 1.4对点云文件采用分段内存映射的方法，根据点云的圈数nCol以及抽稀级别 nS imp I e，依次对点云文件的圈数据进行加载。
[0011] 1. 5基于三维引擎，将加载的点云数据进行可视化绘制。
[0012] 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：
[0013] 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 nlnviewColCount 以及总点数 nlnviewCount ;
[0014] 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 nlnviewCount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nlnviewCoun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；
[0015] 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；
[0016] 本发明的方法I. 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：
【权利要求】
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： I. 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I. 1，重新设直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 nlnviewColCount 以及总点数 nlnviewCount 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 nlnviewCount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nlnviewCoun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I. 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：
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/ (nS imp Ie^nSimp Ie).................................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nlnviewCoICount以及这些圈数每一圈累计相加的点数nlnviewCount。
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 = nlnviewCount/nMax+l...................................................③
【文档编号】G01C11/00GK104391906SQ201410652567
【公开日】2015年3月4日 申请日期:2014年11月18日 优先权日:2014年11月18日
【发明者】冯晶, 危迟, 余建伟 申请人:武汉海达数云技术有限公司