技术特征：
1.一种基于莫顿码的点云属性预测方法，其特征在于，包括：获取点云数据的几何坐标，并对所述几何坐标进行莫顿排序；根据所述莫顿排序的结果，通过预设的搜索范围搜索共面共线点；计算所述共面共线点的权重值和；根据所述权重值和的数值大小，采用第一预测方法和第二预测方法预测目标点的目标属性值；其中，所述第二预测方法基于莫顿码来实现。2.根据权利要求1所述的一种基于莫顿码的点云属性预测方法，其特征在于，所述根据所述权重值和的数值大小，采用第一预测方法和第二预测方法预测目标点的属性值，具体为：判断所述权重值和的数值是否大于4，若是，则采用所述第一预测方法预测所述目标点的属性值；反之，则采用所述第二方法预测所述目标点的属性值。3.根据权利要求2所述的一种基于莫顿码的点云属性预测方法，其特征在于，所述采用所述第二方法预测所述目标点的目标属性值，包括：从所述点云数据中选定当前的目标点，确定所述目标点的几何坐标和莫顿排序；根据所述目标点的几何坐标和所述莫顿排序，从所述点云数据中确定3个与所述目标点的曼哈顿距离最小的已编码点；计算所述已编码点的第一权重值和原始属性值；根据所述第一权重值和所述原始属性值，计算所述目标点的属性补偿值；计算所述属性补偿值的第二权重值；根据所述第一权重值、所述原始属性值、所述第二权重值以及所述属性补偿值，计算得到所述目标点的目标属性值。4.根据权利要求3所述的一种基于莫顿码的点云属性预测方法，其特征在于，所述曼哈顿距离的计算公式为：d
j
＝|x
i
‑
x
ij
|+|y
i
‑
y
ij
|+|z
i
‑
z
ij
|其中，d
j
表示曼哈顿距离；(x
i
,y
i
,z
i
)表示所述目标点的几何坐标；(x
ij
,y
ij
,z
ij
)表示所述已编码点的几何坐标。5.根据权利要求3所述的一种基于莫顿码的点云属性预测方法，其特征在于，所述第一权重值的计算公式为：其中，w
ij
代表第一权重值；(x
i
,y
i
,z
i
)表示所述目标点的几何坐标；(x
ij
,y
ij
,z
ij
)表示所述已编码点的几何坐标；θ代表预设参数。6.根据权利要求3所述的一种基于莫顿码的点云属性预测方法，其特征在于，所述属性补偿值的计算公式为：
其中，代表所述目标点的属性补偿值；代表第i行第j列的已编码点的原始属性值；w
ij
代表所述第一权重值。7.根据权利要求2所述的一种基于莫顿码的点云属性预测方法，其特征在于，所述采用所述第一预测方法预测所述目标点的属性值，包括：从所述点云数据中选定当前的目标点，确定所述目标点的几何坐标和莫顿排序；根据所述目标点的几何坐标和所述莫顿排序，从所述点云数据中确定3个与所述目标点的曼哈顿距离最小的已编码点；计算所述已编码点的第一权重值和原始属性值；根据所述第一权重值和所述原始属性值，计算所述目标点的属性值。8.一种基于莫顿码的点云属性预测装置，其特征在于，包括：莫顿排序模块，用于获取点云数据的几何坐标，并对所述几何坐标进行莫顿排序；搜索模块，用于根据所述莫顿排序的结果，通过预设的搜索范围搜索共面共线点；计算模块，用于计算所述共面共线点的权重值和；预测模块，用于根据所述权重值和的数值大小，采用第一预测方法和第二预测方法预测目标点的目标属性值；其中，所述第二预测方法基于莫顿码来实现。9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器；所述存储器用于存储程序；所述处理器执行所述程序实现如权利要求1
‑
7中任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如权利要求1
‑
7中任一项所述的方法。