激光点云数据的处理方法、装置、存储介质及设备与流程

1.本技术涉及图像处理技术领域，特别涉及一种激光点云数据的处理方法、装置、存储介质及设备。


背景技术：

2.随着激光雷达的发展，激光雷达的线数不断提高，激光雷达扫描得到的数据量也成指数级增加。
3.当前基于图像的激光点云数据处理方法可以将一帧激光点云数据压缩为图像。对于一帧图像中的每个像素点，需要存储激光点云数据的深度值、方位角角度和俯仰角角度等多个数据，通常使用一张多通道图像或者多张单通道图像来存储这些信息，多通道图像中的每一个通道或者多张单通道图像的像素值储存对应行列位置的激光点云数据的量化后数据，如图1所示。最后对图像进行压缩达到压缩的目的。
4.然而，上述激光点云数据的处理方法中，需要将方位角角度和俯仰角角度等信息单独存储为一个通道的图像，这就带来了额外的存储开销，使得激光点云数据在压缩时存在冗余数据。


技术实现要素：

5.本技术提供了一种激光点云数据的处理方法、装置、存储介质及设备，用于解决将方位角角度和俯仰角角度等信息单独存储为一个通道的图像时，使得激光点云数据在压缩时存在冗余数据的问题。所述技术方案如下：
6.一方面，提供了一种激光点云数据的处理方法，所述方法包括：
7.获取激光雷达的线数m和水平方向的周期测量点数n，m≥2，n≥2；
8.获取所述激光雷达测得的k帧激光点云数据，k≥1；
9.根据m、n和所述k帧激光点云数据生成行数为m、列数为n+2的k张图像，每张图像中的n列像素点存储的是一帧激光点云数据的深度信息，剩余两列像素点中的一列像素点存储的是一帧激光点云数据的方位角信息，所述方位角信息是其中一列激光点云数据的水平偏移角度，每个水平偏移角度用于计算所述激光雷达在测量对应行的激光点云数据时的水平激光发射角度，所述水平激光发射角度表示所述激光点云数据的方位角角度；另一列像素点存储的是一帧激光点云数据的俯仰角信息，所述俯仰角信息是所述激光雷达测量一帧激光点云数据时的竖直激光发射角度，所述竖直激光发射角度表示所述激光点云数据的俯仰角角度；
10.对所述k张图像进行压缩，得到压缩文件。
11.在一种可能的实现方式中，当所述方位角信息是第p列激光点云数据的水平偏移角度时，第i行第j列的激光点云数据的方位角角度h
i,j
＝h
i,p
+(360/n)
×
(j-p)；
12.当所述俯仰角信息是第q列激光点云数据的竖直激光发射角度时，第i行第j列的激光点云数据的俯仰角角度v
i,j
＝v
i,q
；
13.其中，1≤i≤m，1≤j≤n，1≤p≤n，1≤q≤n。
14.在一种可能的实现方式中，当每个像素点存储的是16位数据时，所述对所述k张图像进行压缩，得到压缩文件，包括：
15.将所述k张图像中的每个16位数据拆分成高8位数据和低8位数据；
16.将所有高8位数据组合成k张高8位图像，将所有低8位数据组合成k张低8位图像；
17.对所述k张高8位图像和所述k张低8位图像进行压缩，得到所述压缩文件。
18.在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
19.对所述激光点云数据中的深度值进行归一化处理，得到归一化数据；
20.对所述归一化数据进行量化处理，得到所述深度信息。
21.在一种可能的实现方式中，所述激光雷达的线数m是16或32或64或128；
22.所述水平方向的周期测量点数n是在所述激光雷达的控制系统中设置的数值。
23.一方面，提供了一种激光点云数据的处理装置，所述装置包括：
24.获取模块，用于获取激光雷达的线数m和水平方向的周期测量点数n，m≥2，n≥2；
25.所述获取模块，还用于获取所述激光雷达测得的k帧激光点云数据，k≥1；
26.生成模块，用于根据m、n和所述k帧激光点云数据生成行数为m、列数为n+2的k张图像，每张图像中的n列像素点存储的是一帧激光点云数据的深度信息，剩余两列像素点中的一列像素点存储的是一帧激光点云数据的方位角信息，所述方位角信息是其中一列激光点云数据的水平偏移角度，每个水平偏移角度用于计算所述激光雷达在测量对应行的激光点云数据时的水平激光发射角度，所述水平激光发射角度表示所述激光点云数据的方位角角度；另一列像素点存储的是一帧激光点云数据的俯仰角信息，所述俯仰角信息是所述激光雷达测量一帧激光点云数据时的竖直激光发射角度，所述竖直激光发射角度表示所述激光点云数据的俯仰角角度；
27.压缩模块，用于对所述图像进行压缩，得到压缩文件。
28.在一种可能的实现方式中，当所述方位角信息是第p列激光点云数据的水平偏移角度时，第i行第j列的激光点云数据的方位角角度h
i,j
＝h
i,p
+(360/n)
×
(j-p)；
29.当所述俯仰角信息是第q列激光点云数据的竖直激光发射角度时，第i行第j列的激光点云数据的俯仰角角度v
i,j
＝v
i,q
；
30.其中，1≤i≤m，1≤j≤n，1≤p≤n，1≤q≤n。
31.在一种可能的实现方式中，当每个像素点存储的是16位数据时，所述压缩模块，还用于：
32.将所述k张图像中的每个16位数据拆分成高8位数据和低8位数据；
33.将所有高8位数据组合成k张高8位图像，将所有低8位数据组合成k张低8位图像；
34.对所述k张高8位图像和所述k张低8位图像进行压缩，得到所述压缩文件。
35.一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现如上所述的激光点云数据的处理方法。
36.一方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述指令由所述处理器加载并执行以实现如上所述的激光点云数据的处理方法。
37.本技术提供的技术方案的有益效果至少包括：
38.根据激光雷达的线数m、水平方向的周期测量点数n和k帧激光点云数据生成行数为m、列数为n+2的k张图像，每张图像中的n列像素点存储的是一帧激光点云数据的深度信息，剩余两列像素点中的一列像素点存储的是一帧激光点云数据的方位角信息，另一列像素点存储的是一帧激光点云数据的俯仰角信息，这样，可以将每帧激光点云数据的深度值、方位角角度和俯仰角角度存储在一张单通道图像中，避免将方位角角度和俯仰角角度单独存储为一个通道的图像时所带来的冗余数据，提高了压缩效率。
39.对于激光雷达来说，其测量到的大部分激光点云数据都是近距离的，所以，每个像素点中存储的16位数据中低8位的数值较大，高8位的数值较小，这样，就可以将像素中存储的每个16位数据拆分成高8位数据和低8位数据，将所有高8位数据组合成k张高8位图像，将所有低8位数据组合成k张低8位图像，对k张高8位图像和k张低8位图像进行压缩以得到压缩文件，从而进一步减小图像的大小，提高压缩效率。
附图说明
40.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
41.图1是一种激光点云数据转换为多通道图像的示意图；
42.图2是一种机械旋转式激光雷达的激光发射示意图；
43.图3是一种激光点云数据投影到图像的示意图；
44.图4是一种激光点云数据的处理方法的方法流程图；
45.图5是一种激光点云数据映射到图像的示意图；
46.图6是一种16位数据拆分成高8位数据和低8位数据的示意图；
47.图7是一种激光点云数据的处理装置的结构框图。
具体实施方式
48.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术实施方式作进一步地详细描述。
49.机械旋转式激光雷达在扫描的过程中，会朝着固定的角度方向发射出激光光束，使得扫描得到的点并不是随机无序的，而在水平方向和竖直方向上按照一定的角度排列。如图2所示，激光雷达在竖直方向上发射出不同的激光光束，这些激光光束投影在图像上的不同行，代表激光光束发射出的俯仰角；激光雷达在水平方向上360度均匀旋转并发射出不同的激光光束，这些激光光束投影在图像上的不同列，代表激光光束发射出的方位角。激光雷达的发射器发射出激光光束，激光光束在接触到物体表面后会被反射回激光雷达的接收器，激光雷达根据激光光束的发射时间和接收时间的时间差差计算出物体与激光雷达的距离值，将这些信息存储在图像对应像素点中，如图3所示。根据这个特性，我们可以将机械旋转式激光雷达扫描到的一帧激光点云数据转换为一张图像，从而实现压缩激光点云数据的目的。
50.一帧图像的每个像素点中需要存储深度值、方位角角度和俯仰角角度等数据，相
关技术中将深度值映射为一张图像、将方位角角度映射为一张图像、将俯仰角角度映射为一张图像，如图1所示。然而，上述激光点云数据的处理方法中，需要将方位角角度和俯仰角角度等信息单独存储为一个通道的图像，这就带来了额外的存储开销，使得激光点云数据在压缩时存在冗余数据。
51.扫描时，激光雷达在竖直方向上发射的激光光束的方向是固定不变的，激光雷达在水平方向上绕着旋转轴在固定的时间内进行360度的匀速旋转，发射的激光光束的方向可以根据扫描过程中某一个时刻的方位角角度计算得到，基于这一扫描特性，我们可以对激光雷达扫描到的方位角角度和俯仰角角度进行进一步的压缩，能够使用较小的存储空间，依然可以完成对激光点云数据的压缩解压处理，恢复激光雷达采集的激光点云数据。
52.请参考图4，其示出了本技术一个实施例提供的激光点云数据的处理方法的方法流程图，该激光点云数据的处理方法可以应用于计算机设备中。该激光点云数据的处理方法，可以包括：
53.步骤401，获取激光雷达的线数m和水平方向的周期测量点数n。
54.本实施例中的激光雷达为机械旋转式激光雷达。
55.线数m是指激光雷达在竖直方向上可以发射出m个激光光束，m≥2。其中，激光雷达的线数m可以是16或32或64或128。
56.水平方向的周期测量点数n是指激光雷达在水平方向旋转360度的过程中可以发射出n个激光光束，n≥2。其中，水平方向的周期测量点数n是在激光雷达的控制系统中设置的数值，用户可以根据需求手动设置合适的数值。
57.其中，m和n都是固定值，计算机设备可以对获取到的m和n进行存储，以便下次使用。
58.步骤402，获取激光雷达测得的k帧激光点云数据，k≥1。
59.激光雷达可以按照一定的周期进行扫描，每次扫描结束会得到一帧激光点云数据。若k＝1，在每得到一帧激光点云数据时，计算机设备都可以通过执行步骤403和404对其进行压缩；若k≥2，在缓存的激光点云数据达到k帧时，计算机设备通过执行步骤403和404对其进行压缩。
60.步骤403，根据m、n和k帧激光点云数据生成行数为m、列数为n+2的k张图像，图像中的n列像素点存储的是一帧激光点云数据的深度信息，剩余两列像素点中的一列像素点存储的是一帧激光点云数据的方位角信息，该方位角信息是其中一列激光点云数据的水平偏移角度，每个水平偏移角度用于计算激光雷达在测量对应行的激光点云数据时的水平激光发射角度，水平激光发射角度表示激光点云数据的方位角角度；另一列像素点存储的是一帧激光点云数据的俯仰角信息，俯仰角信息是激光雷达测量一帧激光点云数据时的竖直激光发射角度，竖直激光发射角度表示激光点云数据的俯仰角角度。
61.当获取到k帧激光点云数据时，计算机设备可以针对每帧激光点云数据生成一张图像，最终得到k张图像。其中，k张图像中的每张图像的结构都相同，下面以其中一张图像为例，对图像的像素点中存储的数据进行说明。
62.一张图像的行数为m，列数为n+2，其中有n列像素点存储的是一帧激光点云数据的深度信息，一列像素点存储的一帧激光点云数据的方位角信息，一列像素点存储的是一帧激光点云数据的俯仰角信息。
63.第一种存储结构是，前n列像素点存储深度信息，第n+1列像素点存储方位角信息，第n+2列像素点存储俯仰角信息；或者，前n列像素点存储深度信息，第n+1列像素点存储俯仰角信息，第n+2列像素点存储方位角信息。
64.第二种存储结构是，前n列中的任意一列像素点存储方位角信息，第n+2列像素点存储俯仰角信息，剩余n列像素点存储深度信息；或者，前n列中的任意一列像素点存储俯仰角信息，第n+2列像素点存储方位角信息，剩余n列像素点存储深度信息。
65.第三种存储结构是，前n列中的任意两列像素点分别存储方位角信息和俯仰角信息，剩余n列像素点存储深度信息。
66.(1)深度信息是对激光点云数据的深度值进行归一化处理和量化处理后得到的。具体的，对激光点云数据中的深度值进行归一化处理，得到归一化数据；对归一化数据进行量化处理，得到深度信息。其中，量化处理的目的是将归一化数据处理为16进制的数据。
67.在压缩时，对于一帧激光点云数据中的每个点，计算机设备先计算该点的深度值d1，将该深度值d1乘以合适的系数(归一化系数)得到距离值d2，对该距离值d2进行16位行量化处理，得到16位进制表示的距离值d3，将距离值d3存储在图像中对应行列的像素点中。
68.在解压时，计算机设备先读取n列像素点中存储的距离值d3，对距离值d3进行反量化处理，得到距离值d2，将距离值d2除以合适的系数(归一化系数)得到深度值d1。
69.(2)方位角信息是其中一列激光点云数据的水平偏移角度，每个水平偏移角度用于计算激光雷达在测量对应行的激光点云数据时的水平激光发射角度，水平激光发射角度表示激光点云数据的方位角角度。
70.本实施例中，将一帧激光点云数据的行列索引记为1～m和1～n，图像的行列索引记为0～m-1和0～n+1，计算机设备可以根据这两种索引的偏差以及上文中所说的存储结构，将一帧激光点云数据的方位角信息和俯仰角信息映射到图像中队列的行列中。
71.在压缩时，计算机设备先找到激光雷达在扫描过程中任一时刻扫描到的一列点，再获取这一列中每个点的方位角角度，记为第p列激光点云数据的方位角角度，最后将每个方位角角度量化为16进制表示的水平偏移角度h
i,p
，得到一列水平偏移角h
i,p
(i＝1，2...m)。
72.在解压时，当方位角信息中存储的是第p列激光点云数据的水平偏移角度时，第i行第j列的激光点云数据的方位角角度h
i,j
＝h
i,p
+(360/n)
×
(j-p)，1≤i≤m，1≤j≤n，1≤p≤n。其中，360/n表示激光雷达每次扫描的偏移角度。
73.假设p＝1，计算机设备读取第1列激光点云数据的水平偏移角度h
1,1
～h
m,1
，对于点(i，j)(i＝1，2...，m，j＝1，2...，n)，其方位角角度h
i,j
＝h
i,1
+(360/n)
×
(j-1)。假设p＝2，计算机设备读取第2列激光点云数据的水平偏移角度h
1,2
～h
m,2
，对于点(i，j)(i＝1，2...，m，j＝1，2...，n)，其方位角角度h
i,j
＝h
i,2
+(360/n)
×
(j-2)。
74.(3)俯仰角信息是激光雷达测量一帧激光点云数据时的竖直激光发射角度，竖直激光发射角度表示激光点云数据的俯仰角角度。
75.在压缩时，计算机设备先找到激光雷达在扫描过程中任一时刻扫描到的一列点，再获取这一列中每个点的俯仰角角度，记为第q列激光点云数据的俯仰角角度，最后将每个俯仰角角度量化为16进制表示的竖直激光发射角度v
i,q
，得到一列竖直激光发射角度v
i,q
(i＝1，2...m)。
76.在解压时，当俯仰角信息是第q列激光点云数据的竖直激光发射角度时，第i行第j列的激光点云数据的俯仰角角度v
i,j
＝v
i,q
；其中，1≤i≤m，1≤j≤n，1≤q≤n。
77.假设q＝1，则计算机设备读取第1列激光点云数据的竖直激光发射角度v
1,1
～v
m,1
，由于每一行点的竖直激光发射角度都相同，即对于点(i，j)(i＝1，2...，m，j＝1，2...，n)，其俯仰角角度v
i,j
＝v
i,1
。假设q＝3，则计算机设备读取第3列激光点云数据的竖直激光发射角度v
1,3
～v
m,3
，由于每一行点的竖直激光发射角度都相同，即对于点(i，j)(i＝1，2...，m，j＝1，2...，n)，其俯仰角角度v
i,j
＝v
i,3
。
78.以第一种存储结构为例，当p＝1且q＝1时，计算机设备可以将一帧激光点云数据中每个激光点云数据的深度信息d
i,j
(i＝1，2...，m，j＝1，2...，n)存储到图像中的0～n-1列像素点中(即d
i,j
存储在像素点(i-1,j-1)中，比如，d
1,1
存储在像素点(0,0)中，d
1,2
存储在像素点(0,1)中，d
2,1
存储在像素点(1,0)中等等)，将水平偏移角h
i,1
(i＝1，2...m)存储到第n+1列像素点中，将竖直激光发射角度v
i,1
(i＝1，2...m)存储到第n+2列像素点中，如图5所示；也可以将竖直激光发射角度v
i,1
(i＝1，2...m)存储到第n+1列像素点中，将水平偏移角h
i,1
(i＝1，2...m)存储到第n+2列像素点中。这两列数值在顺序上都与第一列点的所在行一一对应。
79.步骤404，对k张图像进行压缩，得到压缩文件。
80.当前激光雷达的有效探测距离约为200米左右，实际使用的有效距离点在100米以内，我们使用16进制的数据来量化表示深度值，这样可以使用厘米级别的精度来量化距离值(0～20000cm对应0～65535)。然而，对于激光雷达而言，其测量到的大部分激光点云数据都是近距离的，所以，每个像素点中存储的16位数据中低8位的数值较大，高8位的数值较小，可以将像素中存储的每个16位数据拆分成高8位数据和低8位数据，如图6所示，然后将所有高8位数据和所有低8位数据分别组合成一张8位单通道图像，使用两张8位单通道图像分别存储高低位的数据。这样，我们可以使用两张8位单通道图像来表示一张16位单通道图像，进一步减少压缩图像的大小。
81.具体的，当每个像素点存储的是16位数据时，对k张图像进行压缩，得到压缩文件，可以包括：将k张图像中的每个16位数据拆分成高8位数据和低8位数据；将所有高8位数据组合成k张高8位图像，将所有低8位数据组合成k张低8位图像；对k张高8位图像和k张低8位图像进行压缩，得到压缩文件。
82.在压缩时，计算机设备使用opencv的imencode()函数对k张高8位图像和k张低8位进行压缩，得到二进制数据流压缩文件，并进行文件打包和输出。
83.在解压时，当每个像素点存储的是16位数据时，对压缩文件进行解压，得到行数为m、列数为n+2的k张图像，可以包括：对压缩文件进行解压，得到k张高8位图像和k张低8位图像，高8位图像的每个像素点中存储的是16位数据中的高8位数据，低8位图像中的每个像素点中存储的是16位数据中的低8位数据；将每组高8位图像和低8位图像拼接成16位图像，得到行数为m、列数为n+2的k张图像。
84.在对压缩文件进行解压时，计算机设备使用opencv的imencode()函数对压缩文件进行解压，得到k张高8位单通道图像和k张低8位单通道图像。然后，计算机设备将一组高8位单通道图像和低8位单通道图像中，对应同一位置的两个像素点中存储的高8位数据和低8位数据拼接成16位数据，得到行数为m、列数为n+2、像素点的内容为16位数据的一张图像，
其中，m≥2，n≥2。
85.计算机设备可以根据深度值、方位角角度和俯仰角角度计算激光点云数据在笛卡尔坐标系下的坐标值xyz，得到解压后的激光点云数据。
86.综上所述，本技术实施例提供的激光点云数据的处理方法，根据激光雷达的线数m、水平方向的周期测量点数n和k帧激光点云数据生成行数为m、列数为n+2的k张图像，每张图像中的n列像素点存储的是一帧激光点云数据的深度信息，剩余两列像素点中的一列像素点存储的是一帧激光点云数据的方位角信息，另一列像素点存储的是一帧激光点云数据的俯仰角信息，这样，可以将每帧激光点云数据的深度值、方位角角度和俯仰角角度存储在一张单通道图像中，避免将方位角角度和俯仰角角度单独存储为一个通道的图像时所带来的冗余数据，提高了压缩效率。
87.对于激光雷达来说，其测量到的大部分激光点云数据都是近距离的，所以，每个像素点中存储的16位数据中低8位的数值较大，高8位的数值较小，这样，就可以将像素中存储的每个16位数据拆分成高8位数据和低8位数据，将所有高8位数据组合成k张高8位图像，将所有低8位数据组合成k张低8位图像，对k张高8位图像和k张低8位图像进行压缩以得到压缩文件，从而进一步减小图像的大小，提高压缩效率。
88.请参考图7，其示出了本技术一个实施例提供的激光点云数据的处理装置的结构框图，该激光点云数据的处理装置可以应用于计算机设备中。该激光点云数据的处理装置，可以包括：
89.获取模块710，用于获取激光雷达的线数m和水平方向的周期测量点数n，m≥2，n≥2；
90.获取模块710，还用于获取激光雷达测得的k帧激光点云数据，k≥1；
91.生成模块720，用于根据m、n和k帧激光点云数据生成行数为m、列数为n+2的k张图像，每张图像中的n列像素点存储的是一帧激光点云数据的深度信息，剩余两列像素点中的一列像素点存储的是一帧激光点云数据的方位角信息，方位角信息是其中一列激光点云数据的水平偏移角度，每个水平偏移角度用于计算激光雷达在测量对应行的激光点云数据时的水平激光发射角度，水平激光发射角度表示激光点云数据的方位角角度；另一列像素点存储的是一帧激光点云数据的俯仰角信息，俯仰角信息是激光雷达测量一帧激光点云数据时的竖直激光发射角度，竖直激光发射角度表示激光点云数据的俯仰角角度；
92.压缩模块730，用于对k张图像进行压缩，得到压缩文件。
93.在一个可选的实施例中，当方位角信息是第p列激光点云数据的水平偏移角度时，第i行第j列的激光点云数据的方位角角度h
i,j
＝h
i,p
+(360/n)
×
(j-p)；
94.当俯仰角信息是第q列激光点云数据的竖直激光发射角度时，第i行第j列的激光点云数据的俯仰角角度v
i,j
＝v
i,q
；
95.其中，1≤i≤m，1≤j≤n，1≤p≤n，1≤q≤n。
96.在一个可选的实施例中，当每个像素点存储的是16位数据时，压缩模块730，还用于：
97.将k张图像中的每个16位数据拆分成高8位数据和低8位数据；
98.将所有高8位数据组合成k张高8位图像，将所有低8位数据组合成k张低8位图像；
99.对k张高8位图像和k张低8位图像进行压缩，得到压缩文件。
100.在一个可选的实施例中，生成模块720，还用于：
101.对激光点云数据中的深度值进行归一化处理，得到归一化数据；
102.对归一化数据进行量化处理，得到深度信息。
103.在一个可选的实施例中，激光雷达的线数m是16或32或64或128；水平方向的周期测量点数n是在激光雷达的控制系统中设置的数值。
104.综上所述，本技术实施例提供的激光点云数据的处理装置，根据激光雷达的线数m、水平方向的周期测量点数n和k帧激光点云数据生成行数为m、列数为n+2的k张图像，每张图像中的n列像素点存储的是一帧激光点云数据的深度信息，剩余两列像素点中的一列像素点存储的是一帧激光点云数据的方位角信息，另一列像素点存储的是一帧激光点云数据的俯仰角信息，这样，可以将每帧激光点云数据的深度值、方位角角度和俯仰角角度存储在一张单通道图像中，避免将方位角角度和俯仰角角度单独存储为一个通道的图像时所带来的冗余数据，提高了压缩效率。
105.对于激光雷达来说，其测量到的大部分激光点云数据都是近距离的，所以，每个像素点中存储的16位数据中低8位的数值较大，高8位的数值较小，这样，就可以将像素中存储的每个16位数据拆分成高8位数据和低8位数据，将所有高8位数据组合成k张高8位图像，将所有低8位数据组合成k张低8位图像，对k张高8位图像和k张低8位图像进行压缩以得到压缩文件，从而进一步减小图像的大小，提高压缩效率。
106.本技术一个实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现如上所述的激光点云数据的处理方法。
107.本技术一个实施例提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述指令由所述处理器加载并执行以实现如上所述的激光点云数据的处理方法。
108.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
109.以上所述并不用以限制本技术实施例，凡在本技术实施例的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术实施例的保护范围之内。