本申请公开了一种激光点云数据处理方法及装置、电子设备、存储介质，所述方法包括：获取当前激光点云数据；分别针对所述当前激光点云数据中的每个目标点，根据所述目标点的强度值以及预先划分的颜色级别的数量，计算得到所述目标点的区间位置值；从各个所述颜色级别中确定出距离所述目标点的区间位置值最近的两个当前颜色级别；按照两个所述当前颜色级别与所述目标点的区间位置值的距离，分别对两个的所述当前颜色级别在每个颜色通道上的颜色值进行加权，得到所述目标点在每个所述颜色通道的颜色值。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及激光雷达数据显示，特别涉及一种激光点云数据处理方法及装置、电子设备、存储介质。
技术介绍
1、由于通过激光雷达进行信息采集时，其采集到的是各个点云的强度值，所以无法直观的区分不同的点以及显示出物体，因此需要根据各个点的强度确定其对应的rgb颜色，即确定点云在红、绿、蓝，三个颜色通道上的颜色值，并基于此对点云进行渲染显示。
2、当前确定点云的rgb的方式，主要遍历所有的点的强度，查找出最大前度和最小强度，从而确定了强度范围。然后将强度范围划分为多个强度区间，并设定每个强度区间对应的rgb颜色，其确定每个强度区间对应的三个颜色通道上的颜色值。最后依次遍历每个点，确定其强度所在的区间，并将其强度所在的区间对应的rgb颜色确定为该点的颜色，对该点进行渲染。
3、但是现有的这种方式需要进行多轮轮询，并且还需要相应的设定区间及其对应的颜色，因此整个过程的计算量较大，效率相对较低。并且，由于一个颜色对应的是一个强度区间，所以同一强度区间的点的颜色是一致的，不仅没能很好的区分不同的点，并且无法根据点的颜色值，反向计算得到其强度。所以再得到渲染结果后，在保存数据时只能保存rgb颜色值，而一个rgb颜色包括三个通道的值，因此所占用的存储空间较大。
技术实现思路
1、基于上述现有技术的不足，本申请提供了一种激光点云数据处理方法及装置、电子设备、存储介质，以解决现有技术的计算量较大，并且无法反推出强度的问题。
2、为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：</p>3、本申请第一方面提供了一种激光点云数据处理方法，包括：
4、获取当前激光点云数据；
5、分别针对所述当前激光点云数据中的每个目标点，根据所述目标点的强度值以及预先划分的颜色级别的数量，计算得到所述目标点的区间位置值；
6、从各个所述颜色级别中确定出距离所述目标点的区间位置值最近的两个当前颜色级别；
7、按照两个所述当前颜色级别与所述目标点的区间位置值的距离，分别对两个的所述当前颜色级别在每个颜色通道上的颜色值进行加权，得到所述目标点在每个所述颜色通道的颜色值。
8、可选地，在上述的激光点云数据处理方法中，述分别针对所述当前激光点云数据中的每个目标点，根据所述目标点的强度值以及预先划分的颜色级别的数量，计算得到所述目标点的区间位置值，包括：
9、分别针对所述当前激光点云数据中的每个目标点，将所述目标点的强度值除以最大强度值的商，得到所述目标点的强度比例；
10、将所述目标点的强度比例乘以所述颜色级别的数量与1的差值，得到所述目标点的区间位置值。
11、可选地，在上述的激光点云数据处理方法中，所述从各个所述颜色级别中确定出距离所述目标点的区间位置值最近的两个当前颜色级别，包括：
12、取所述目标点的区间位置值的整数部分，得到所述目标点的位置整数值；
13、将所述目标点的位置整数值对应的所述颜色级别以及所述目标点的位置整数值与1的和对应的所述颜色级别，确定为所述两个当前颜色级别。
14、可选地，在上述的激光点云数据处理方法中，所述按照两个所述当前颜色级别与所述目标点的区间位置值的距离，分别对两个的所述当前颜色级别在每个颜色通道上的颜色值进行加权，得到所述目标点在每个所述颜色通道的颜色值，包括：
15、取所述目标点的区间位置值的小数部分，得到所述目标点的位置小数值；
16、将1减去所述目标点的位置小数值，得到第一当前权重，以及将所述目标点的位置小数值作为第二当前权重；其中，所述第一当前权重指代第一当前颜色级别与所述目标点的区间位置值的距离对应的权重；所述第二当前权重指代第二当前颜色级别与所述目标点的区间位置值的距离对应的权重；所述第一当前颜色级别为两个所述当前颜色级别中级别较低的所述当前颜色级别；所述第二当前颜色级别为两个所述当前颜色级别中级别较高的所述当前颜色级别；
17、分别针对每个所述颜色通道，将所述第一当前权重与所述第一当前颜色级别在所述颜色通道上的颜色值乘积，加上所述第二当前权重与所述第二当前颜色级别在所述颜色通道上的颜色值乘积，得到所述目标点在所述颜色通道的颜色值；其中，一个所述当前颜色级别在一个所述颜色通道上的颜色值为最大颜色值或最小颜色值。
18、可选地，在上述的激光点云数据处理方法中，所述按照两个所述当前颜色级别与所述目标点的区间位置值的距离，分别对两个的所述当前颜色级别在每个颜色通道上的颜色值进行加权，得到所述目标点在每个所述颜色通道的颜色值，包括：
19、取所述目标点的区间位置值的小数部分，得到所述目标点的位置小数值；
20、分别针对所述颜色通道，计算1减去所述目标点的位置小数值的差值乘以颜色表中的第n个颜色元素值所得到的乘积，与所述目标点的位置小数值乘以所述颜色表中的第m个颜色元素值所得到的乘积的和，得到所述目标点在每个所述颜色通道上的归一化值；其中，所述颜色表由各个所述颜色级别的元素数组按照级别依次排序组成；一个所述颜色级别的元素数组包括各个所述颜色通道对应的颜色元素，且所述颜色元素在所述颜色级别使用对应的所述颜色通道时为1，在未使用对应的所述颜色通道时为0；n和m分别为第一当前颜色级别和第二当前颜色级别乘以所有所述颜色通道的数量的乘积，与当前计算的所述颜色通道在所述元素数组中的排列序号的和；所述第一当前颜色级别为两个所述当前颜色级别中级别较低的所述当前颜色级别；所述第二当前颜色级别为两个所述当前颜色级别中级别较高的所述当前颜色级别；
21、将所述目标点在每个所述颜色通道上的归一化值乘以最大颜色值，得到所述目标点在每个所述颜色通道的颜色值。
22、可选地，在上述的激光点云数据处理方法中，还包括：
23、分别针对每个所述目标点，将所述目标点在每个所述颜色通道的颜色值除以最大颜色值，得到所述目标点在每个所述颜色通道上的归一化值；
24、将所述目标点在各个所述颜色通道上的归一化值中的中间值对应的所述颜色通道确定为目标颜色通道；
25、将各个所述颜色级别中，相邻的并且所述元素数组中的所述目标颜色通道对应的颜色元素不一致的两个所述颜色级别，分别设为第一目标颜色级别和第二目标颜色级别；
26、根据所述目标点在每个所述目标颜色通道上的归一化值、所述第一目标颜色级别和所述第二目标颜色级别的元素数组中，所述目标颜色通道对应的颜色元素，计算得到所述目标点的位置小数值；
27、将所述目标点的位置小数值加上所述第一目标颜色级别，得到所述目标点的区间位置值；
28、将所述目标点的区间位置值除以所述颜色级别的数量与1的差值得到的商，乘以最大强度值，得到所述目标点的强度值。
29、可选地，在上述的激光点云数据处理方法中，还包括：
30、分别针对每个所述目标点，将所述目标点在每个所述颜色通道的颜色值除以最大颜色值，本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种激光点云数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别针对所述当前激光点云数据中的每个目标点，根据所述目标点的强度值以及预先划分的颜色级别的数量，计算得到所述目标点的区间位置值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从各个所述颜色级别中确定出距离所述目标点的区间位置值最近的两个当前颜色级别，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述按照两个所述当前颜色级别与所述目标点的区间位置值的距离，分别对两个的所述当前颜色级别在每个颜色通道上的颜色值进行加权，得到所述目标点在每个所述颜色通道的颜色值，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述按照两个所述当前颜色级别与所述目标点的区间位置值的距离，分别对两个的所述当前颜色级别在每个颜色通道上的颜色值进行加权，得到所述目标点在每个所述颜色通道的颜色值，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：
8.一种激光点云数据处理装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序，所述计算机程序被执行时，用于实现如权利要求1至7任意一项所述的激光点云数据处理方法。
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【技术特征摘要】
1.一种激光点云数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别针对所述当前激光点云数据中的每个目标点，根据所述目标点的强度值以及预先划分的颜色级别的数量，计算得到所述目标点的区间位置值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从各个所述颜色级别中确定出距离所述目标点的区间位置值最近的两个当前颜色级别，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述按照两个所述当前颜色级别与所述目标点的区间位置值的距离，分别对两个的所述当前颜色级别在每个颜色通道上的颜色值进行加权，得到所述目标点在每个所述颜色通道的颜色值，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：方广欣，
申请(专利权)人：上海涵润汽车电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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