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为了支持车载移动激光扫描点云数据的高效管理与快速可视化,提出了一种适用于车载海量点云的数据组织方法。该方法将原始点云数据分段后生成轨迹信息用于快速索引,分别对每段数据建立基于八叉树结构的LOD(levels of detail)索引,并采用多线程动态调度技术实现基于视点的海量点云渲染与漫游,显著提高了车载点云数据的调度效率。实验结果证明该点云数据组织方法是一种适合车载点云数据的高效管理方法。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2015,(9)
当前车载激光扫描系统的数据量往往达到数十GB乃至TB级,海量激光点云数据的加载与查询对传统可视化方法提出了挑战。本文设计了一种基于内外存调度的三维可视化方法,突破了物理内存对显示数据量的限制。该方法首先利用双层四叉树索引数据结构实现外存储器上的点云数据管理与快速调度,基于该索引动态加载外存储器上的点云数据到内存,从而快速获取海量数据中的实时数据块;然后,利用多线程分时加载双层四叉树索引数据结构,实现激光点云数据外存到内存的实时传输与绘制。实验结果表明,本文方法不受点云数据量与物理内存大小限制,海量点云可视化效果流畅,适用于台式计算机或网络环境下的海量激光点云数据的调度管理与实时可视化。 相似文献
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为满足海量地铁隧道点云的高效处理需求,提出了一种R树与格网结合的海量地铁隧道点云管理方法。针对隧道点云的空间分布特点,在全局将大范围点云划分到格网中,并使用R树管理非空网格;在局部使用八叉树与四叉树混合的索引方法管理单个网格内的点云。为了提高点云的渲染效果,提出了基于网格面积的多细节层次结构(levels of detail,LOD)回溯构建方法,并采用高效的单文件存储方式存储点云。实验结果证明了所提出的方法在海量隧道点云的管理和可视化方面优于传统方法。 相似文献
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杨建思 《武汉大学学报(信息科学版)》2014,(8)
针对海量机载LiDAR点云数据管理与可视化效率不高的问题,提出了一种四叉树和局部KD树相结合的混合空间索引结构以及内外存结合的数据调度模式。在全局,可以通过四叉树金字塔模型实现快速检索与调度;在局部,通过内存中构建的KD树实现高效的查询与显示。利用敦煌地区约10亿点的激光雷达数据进行了验证,达到30帧/s的显示效率,为大规模点云数据的可视化奠定了基础。 相似文献
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