一种点云数据处理方法及装置与流程

本申请涉及点云，尤其涉及一种点云数据处理方法及装置。

背景技术：

1、点云数据(point cloud data)，是由激光雷达扫描空间，依据激光测量原理，得到在某一个空间坐标系下的一堆点数据集合。其中，每一个点都包含了x，y，z三维位置坐标信息，以及激光反射强度信息。由激光雷达采集到的点具有数据量大，点云数据之间具有独立、不相关且无序的特点。

2、激光雷达采集到的点云数据中每一个点的x，y，z三维坐标属于世界坐标系，关于点云图像显示技术，是将激光雷达采集到的点云数据中每一个点的x，y，z三维坐标，经过模型转换、视图转换以及投影变换、平移缩放等一系列操作后，转换到2d窗口坐标系，依据激光反射强度的变化范围，使用不同的颜色反映每个点的激光反射强度大小，并显示到2d窗口屏幕上，从而在2d窗口屏幕上形成带有颜色信息的3d点云图像。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种点云数据处理方法及装置，用以提高点云数据的选点效率和准确性。

2、本申请实施例提供的一种点云数据处理方法，包括：

3、确定用户通过在屏幕上显示的点云图像选中的目标点的二维坐标；其中，所述点云图像是利用点云数据生成并输出显示在屏幕上的三维图像；

4、基于所述目标点的二维坐标建立三维空间，并基于所述三维空间确定所述目标点的二维坐标在所述点云图像中对应的三维目标点。

5、通过该方法确定用户通过在屏幕上显示的点云图像选中的目标点的二维坐标，并基于所述目标点的二维坐标建立三维空间，并基于所述三维空间确定所述目标点的二维坐标在所述点云图像中对应的三维目标点，从而可以通过基于所述目标点的二维坐标建立三维空间缩小确定用户选择的目标点的二维坐标在点云图像中对应的三维目标点的范围，提高了点云数据的选点效率和准确性。

6、在一些实施例中，所述基于所述目标点的二维坐标建立三维空间，并基于所述三维空间确定所述目标点的二维坐标在所述点云图像中对应的三维目标点，包括：

7、以所述目标点的二维坐标为中心，建立第一三维空间，并将所述第一三维空间中的点投影到二维窗口平面上，得到二维窗口平面上的第一投影点范围；

8、将所述目标点的二维坐标转换为世界坐标，并基于该世界坐标建立第二三维空间，并将所述第二三维空间中的点投影到二维窗口平面上，得到二维窗口平面上的第二投影点范围；

9、基于所述第一投影点范围与所述第二投影点范围的交集，确定所述目标点的二维坐标在所述点云图像中对应的三维目标点。

10、在一些实施例中，所述基于所述第一投影点范围与所述第二投影点范围的交集，确定所述目标点的二维坐标在所述点云图像中对应的三维目标点，包括：

11、确定所述第一投影点范围与所述第二投影点范围的第一交集；

12、将所述点云数据中的三维空间点投影到二维窗口平面上，得到二维窗口平面上的第三投影点范围；

13、通过将所述第三投影点范围内的点与所述第一交集范围内的点取交集，确定第二交集；

14、基于所述第二交集，确定所述目标点的二维坐标在所述点云图像中对应的三维目标点。

15、在一些实施例中，基于所述第二交集，确定所述目标点的二维坐标在所述点云图像中对应的三维目标点，包括：

16、将所述第二交集内的点转换到三维空间，得到候选的三维空间点；

17、通过计算每一所述候选的三维空间点与所述目标点的二维坐标对应的三维空间点之间的距离，确定所述目标点的二维坐标在所述点云图像中对应的三维目标点。

18、在一些实施例中，将所述候选的三维空间点中，与所述目标点的二维坐标对应的三维空间点之间的距离最小的候选的三维空间点，确定为所述目标点的二维坐标在所述点云图像中对应的三维目标点。

19、在一些实施例中，所述确定用户通过在屏幕上显示的点云图像选中的目标点的二维坐标之前，所述方法还包括：接收所述点云数据，依据所述点云数据中每个点的反射强度信息，按照预先设置的多个反射强度范围，通过为属于不同范围的反射强度的点赋值不同的颜色，确定所述点云数据中每个点的三维坐标和颜色信息；将所述点云数据中每个点的三维坐标和颜色信息从cpu拷贝到gpu中，在gpu生成所述点云图像；

20、通过所述gpu确定用户通过在屏幕上显示的点云图像选中的目标点的二维坐标，以及基于所述目标点的二维坐标建立三维空间，并基于所述三维空间确定所述目标点的二维坐标在所述点云图像中对应的三维目标点。

21、在一些实施例中，所述第一三维空间，为第一立方柱；所述第二三维空间，为第二立方柱。

22、在一些实施例中，所述方法还包括：

23、通过预设目标检测算法检测所述目标点的二维坐标在所述点云图像中对应的三维目标点是否正确，当检测不正确时，提示用户重新进行选点操作。

24、本申请另一实施例提供了一种点云数据处理装置，其包括存储器和处理器，其中，所述存储器用于存储程序指令，所述处理器用于调用所述存储器中存储的程序指令，按照获得的程序执行上述任一种方法。

25、此外，根据实施例，例如提供了一种用于计算机的计算机程序产品，其包括软件代码部分，当所述产品在计算机上运行时，这些软件代码部分用于执行上述所定义的方法的步骤。该计算机程序产品可以包括在其上存储有软件代码部分的计算机可读介质。此外，该计算机程序产品可以通过上传过程、下载过程和推送过程中的至少一个经由网络直接加载到计算机的内部存储器中和/或发送。

26、本申请另一实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使所述计算机执行上述任一种方法。

技术特征：

1.一种点云数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标点的二维坐标建立三维空间，并基于所述三维空间确定所述目标点的二维坐标在所述点云图像中对应的三维目标点，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一投影点范围与所述第二投影点范围的交集，确定所述目标点的二维坐标在所述点云图像中对应的三维目标点，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述第二交集，确定所述目标点的二维坐标在所述点云图像中对应的三维目标点，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述候选的三维空间点中，与所述目标点的二维坐标对应的三维空间点之间的距离最小的候选的三维空间点，确定为所述目标点的二维坐标在所述点云图像中对应的三维目标点。

6.根据权利要求1～5任一项所述的方法，其特征在于，所述确定用户通过在屏幕上显示的点云图像选中的目标点的二维坐标之前，所述方法还包括：接收所述点云数据，依据所述点云数据中每个点的反射强度信息，按照预先设置的多个反射强度范围，通过为属于不同范围的反射强度的点赋值不同的颜色，确定所述点云数据中每个点的三维坐标和颜色信息；将所述点云数据中每个点的三维坐标和颜色信息从cpu拷贝到gpu中，在gpu生成所述点云图像；

7.根据权利要求1～5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.一种点云数据处理装置，其特征在于，包括：

9.一种用于计算机的计算机程序产品，其特征在于，包括软件代码部分，当所述产品在所述计算机上运行时，所述软件代码部分用于执行根据权利要求1至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，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使所述计算机执行权利要求1至7任一项所述的方法。

技术总结
本申请公开了一种点云数据处理方法及装置，用以提高点云数据的选点效率和准确性。本申请提供的一种点云数据处理方法，包括：确定用户通过在屏幕上显示的点云图像选中的目标点的二维坐标；其中，所述点云图像是利用点云数据生成并输出显示在屏幕上的三维图像；基于所述目标点的二维坐标建立三维空间，并基于所述三维空间确定所述目标点的二维坐标在所述点云图像中对应的三维目标点。本申请通过基于所述目标点的二维坐标建立三维空间缩小确定用户选择的目标点的二维坐标在点云图像中对应的三维目标点的范围，提高了点云数据的选点效率和准确性。

技术研发人员：牛肖雪
受保护的技术使用者：浙江大华技术股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13