[发明专利]机载高密度激光点云的压缩方法、存储设备及激光雷达有效

专利信息
申请号: 201710312405.2 申请日: 2017-05-05
公开(公告)号: CN107292935B 公开(公告)日: 2021-03-23
发明(设计)人: 王双龙;宋军;杨啸宇;朱家松;汪驰升 申请(专利权)人: 深圳市建设综合勘察设计院有限公司
主分类号: G06T9/00 分类号: G06T9/00;G06T15/00;G01S17/02;G01S7/48
代理公司: 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 代理人: 王永文;刘文求
地址: 518067 广东省深圳市南山区*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明公开了机载高密度激光点云的压缩方法、存储设备及激光雷达,通过预设的索引方式将离散分布的点云数据建立空间索引;通过离散曲面的相关理论获取特定区域点云的空间分布特性,计算激光点云的局部曲面特征;根据具体应用所需的数据特征,提取并保留包含所述数据特征的一定数量的点云作为全局特征;在普遍适用的离散数据下采样算法中筛出匹配应用需求的压缩算法并改进,使其应用于密集点云数据的压缩;通过点云压缩算法评估,指导压缩算法的选择与设计。本发明通过采用高效的层次分割算法,使用保留边界点的策略对大量密集点云进行快速压缩,实现了保持地形特征的高密度三维激光点云数据的快速高效压缩。
搜索关键词: 机载 高密度 激光 压缩 方法 存储 设备 激光雷达
【主权项】:
一种机载高密度激光点云的压缩方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤A:通过预设的索引方式将离散分布的点云数据建立空间索引,用于快速访问与三维点或二维点的邻域点集;步骤B:通过离散曲面的相关理论获取特定区域点云的空间分布特性,计算激光点云的局部曲面特征,用于判断所述特定区域内的点云数据是否需要进一步压缩;步骤C:根据具体应用所需的数据特征,提取并保留包含所述数据特征的一定数量的点云作为全局特征,所述全局特征用于先验知识输入和作为重要信息的原始数据进行保留;步骤D:在普遍适用的离散数据下采样算法中筛出匹配应用需求的压缩算法并改进,使其应用于密集点云数据的压缩;步骤E:通过点云压缩算法评估,分析压缩算法的数据量、压缩率、执行速率和精度损失的关系评估算法的效率,指导压缩算法的选择与设计。
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