一种雷达点云数据的格式转换方法、系统及存储介质技术方案

本申请涉及点云数据处理的技术领域，尤其涉及一种雷达点云数据的格式转换方法、系统及存储介质，方法包括：将点云数据进行规范化处理，生成多维化点云数据；获取多维化点云数据的有效空间范围；根据有效空间范围以及单位刻度，判断是否需要对有效空间进行拆分，如果是，则将有效空间拆分为多个独立空间；将每个独立空间内多维化点云数据的坐标值转换为RGB数据值；将多维化点云数据以RGB数据值的形式存储至兼容的图像数据文件；将图像数据文件进行压缩转换。通过该方法可以减少点云数据的体积，减少数据传输量，降低系统间的带宽要求，并能够对点云数据实时传输，在设备和平台成本总体不变的前提下，大幅提升数据传输的效率。大幅提升数据传输的效率。大幅提升数据传输的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种雷达点云数据的格式转换方法、系统及存储介质


[0001]本申请涉及点云数据处理的
，尤其是涉及一种雷达点云数据的格式转换方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]现有的雷达点云数据存储一般都以float数据类型为基础，再以三组（x、y、z三维坐标）或更多组数据（雷达强度、点云色彩）共同组成描述单一坐标点的数据组合，多个组合在一起共同组成一个统一的关于点云数据坐标的数据集。
[0003]由此可见，每个点云数据坐标的数据长度至少为16bit*3=48bit，而一个包含10000个点云数据的数据集的大小就至少为48bit*10000/1024=468.75KB，该尺寸已经远远超过了一张相同像素数量的压缩图片。如以每秒10次采样的频率进行统计，其1小时内的数据传输量就大约为16GB，其大小也已经远远超过同等像素量的高清流媒体视频的传输量，对网络和相关设备造成了极大的负担。
[0004]另外，随着雷达设备精度的提升，单个点云数据集的尺寸只会越来越大，最终造成每小时几十甚至上百GB的数据传输压力。无论是对设备的网络负载，还是数据的处理能力都造成了极大的负荷，提高了设备成本，造成了不必要的浪费。

技术实现思路

[0005]为了有助于解决上述问题，本申请提供一种雷达点云数据的格式转换方法、系统及存储介质。
[0006]第一方面，本申请提供的一种雷达点云数据的格式转换方法，采用如下的技术方案：一种雷达点云数据的格式转换方法，包括：将点云数据按照预设规则进行规范化处理，生成多维化点云数据；获取所述多维化点云数据的有效空间范围；根据所述有效空间范围以及单位刻度，判断是否需要对有效空间进行拆分，如果是，则将所述有效空间拆分为多个独立空间；将每一个所述独立空间内多维化点云数据的坐标值转换为RGB数据值；将所述多维化点云数据以RGB数据值的形式存储至兼容的图像数据文件；将所述图像数据文件按照预设规则进行压缩转换。
[0007]通过采用上述技术方案，将不规则的点云float类型数据转换为规则的整数数据集，并将其转换为图像数据集，该图像数据集便可以进行数据压缩，通过该方法不但可以大幅减少点云数据的体积，减少数据传输量，降低系统间的带宽要求，更可以对点云数据进行实时传输，在设备和平台成本总体不变的前提下，大幅提升数据传输的效率，增强系统的体验，从而为点云数据进一步的处理优化工作提供充分而必要的条件。
[0008]可选的，所述根据所述有效空间范围以及单位刻度，判断是否需要对有效空间进
行拆分，如果是，则将所述有效空间拆分为多个独立空间步骤，具体包括：判断所述有效空间范围是否超过255个单位刻度；如果是，则将有效空间拆分为多个独立空间，所述独立空间的范围不超过255个单位刻度。
[0009]可选的，所述将每一个所述独立空间内多维化点云数据的坐标值转换为RGB数据值步骤之前，还包括：将每个独立空间内的范围、单位刻度、数据拆分数量、多维化点云数据的数量记入还原文件。
[0010]可选的，所述将每一个所述独立空间内多维化点云数据的坐标值转换为RGB数据值步骤之后，还包括：将每一个所述独立空间内多维化点云数据的强度信息值转换为透明度数值。
[0011]可选的，所述将每一个所述独立空间内多维化点云数据的坐标值转换为RGB数据值步骤之后，还包括：将每一个所述独立空间内多维化点云数据的色彩描述信息，视为一个独立的点存储于相邻像素中。
[0012]可选的，所述将所述多维化点云数据以RGB数据值的形式存储至兼容的图像数据文件步骤之后，还包括：在所述独立空间内的多维化点云数据无法完全填充固定分辨率的图像数据文件的情况下，则将多个独立空间内的多维化点云数据填充至同一个图像数据文件中。
[0013]可选的，所述将所述图像数据文件按照预设规则进行压缩转换步骤，包括：根据图像数据压缩方式或流媒体编码方式对图像数据文件进行转换后存储或传输。
[0014]第二方面，本申请提供的一种雷达点云数据的格式转换系统，采用如下的技术方案：一种雷达点云数据的格式转换系统，包括：处理模块，用于将点云数据按照预设规则进行规范化处理，生成多维化点云数据；选取模块，用于获取所述多维化点云数据的有效空间范围；拆分模块，用于根据所述有效空间范围以及单位刻度，判断是否需要对有效空间进行拆分，如果是，则将所述有效空间拆分为多个独立空间；第一转换模块，用于将每一个所述独立空间内多维化点云数据的坐标值转换为RGB数据值；存储模块，用于将所述多维化点云数据以RGB数据值的形式存储至兼容的图像数据文件；第二转换模块，用于将所述图像数据文件按照预设规则进行压缩转换。
[0015]第三方面，本申请提供的一种计算机存储介质，采用如下的技术方案：一种计算机存储介质，存储有能够被处理器加载并执行如第一方面和第二方面所述方法中的计算机程序。
[0016]综上所述，本申请包括以下有益技术效果：将不规则的点云float类型数据转换为规则的整数数据集，并将其转换为图像数
据集，该图像数据集便可以进行数据压缩，通过该方法不但可以大幅减少点云数据的体积，减少数据传输量，降低系统间的带宽要求，更可以借助现存的、比较成熟的流媒体传输技术对点云数据进行实时传输，在设备和平台成本总体不变的前提下，大幅提升数据传输的效率，增强系统的体验，从而为点云数据进一步的处理优化工作提供充分而必要的条件。
附图说明
[0017]图1是本申请其中一实施例示出的雷达点云数据的格式转换方法的流程图。
具体实施方式
[0018]以下结合附图对本申请作进一步详细说明。
[0019]本申请实施例公开一种雷达点云数据的格式转换方法。
[0020]作为格式转换方法的一种实施方式，包括：100，将点云数据按照预设规则进行规范化处理，生成多维化点云数据。
[0021]其中，步骤100包括：101，创建多维数据空间。
[0022]具体的，根据点云数据的最大坐标和最小坐标之间的区域确定空间范围，根据点云数据的密度确定空间坐标系刻度，基于空间范围以及空间坐标系刻度，创建多维数据空间。
[0023]102，将点云数据载入多维数据空间，生成点云数据的二进制数据集。
[0024]具体来说，将点云数据载入空间坐标系，并使得尽量多的点云数据落在空间坐标系刻度上，若空间坐标系刻度上存在点云数据则赋值为1，不存在点云数据则赋值为0，根据空间坐标系刻度的赋值，生成二进制数据集。
[0025]103，获取其他设备的采集数据；其中，所述采集数据包括点云数据和图像像素数据。
[0026]针对同一目标物体，利用其他雷达设备采集点云数据，或者摄像设备获取图像像素数据。
[0027]104，将采集数据载入多维数据空间，生成采集数据的二进制数据集。
[0028]需要说明的是，在利用其他雷达设备采集点云数据的情况下，利用上述步骤102的方式生成点云数据的二进制数据集。
[0029]在利用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种雷达点云数据的格式转换方法，其特征在于，包括：将点云数据按照预设规则进行规范化处理，生成多维化点云数据；获取所述多维化点云数据的有效空间范围；根据所述有效空间范围以及单位刻度，判断是否需要对有效空间进行拆分，如果是，则将所述有效空间拆分为多个独立空间；将每一个所述独立空间内多维化点云数据的坐标值转换为RGB数据值；将所述多维化点云数据以RGB数据值的形式存储至兼容的图像数据文件；将所述图像数据文件按照预设规则进行压缩转换。2.根据权利要求1所述的一种雷达点云数据的格式转换方法，其特征在于，所述根据所述有效空间范围以及单位刻度，判断是否需要对有效空间进行拆分，如果是，则将所述有效空间拆分为多个独立空间步骤，具体包括：判断所述有效空间范围是否超过255个单位刻度；如果是，则将有效空间拆分为多个独立空间，所述独立空间的范围不超过255个单位刻度。3.根据权利要求1所述的一种雷达点云数据的格式转换方法，其特征在于，所述将每一个所述独立空间内多维化点云数据的坐标值转换为RGB数据值步骤之前，还包括：将每个独立空间内的范围、单位刻度、数据拆分数量、多维化点云数据的数量记入还原文件。4.根据权利要求2所述的一种雷达点云数据的格式转换方法，其特征在于：所述将每一个所述独立空间内多维化点云数据的坐标值转换为RGB数据值步骤之后，还包括：将每一个所述独立空间内多维化点云数据的强度信息值转换为透明度数值。5.根据权利要求2所述的一种雷达点云数据的格式转换方法，其特征在于，所述将每一个所述独立空间内多维化点云...

【专利技术属性】
技术研发人员：李峰，刘欢迎，李小青，孔祥刚，柯腊，谭明旭，董毅，
申请(专利权)人：山东矩阵软件工程股份有限公司，
类型：发明
国别省市：