一种电力海量激光点云数据的检索方法和系统与流程

本发明属于电力行业的海量点云数据管理领域，特别涉及一种电力海量激光点云数据的检索方法和系统。

背景技术：

1、随着激光点云数据的应用急剧增加，对激光点云数据进行高效存储和快速处理是至关重要的。传统的关系型数据库对海量空间数据的存储和处理相对薄弱，随着计算机技术和应用的不断发展，传统的集中式存储方式已经很难满足日益庞大、复杂的数据存储需求，分布式的存储为海量激光点云数据的存储和处理提供了新的解决方案。大数据的并行化算法成为大数据领域的热点，在海量数据处理方面具有明显优势。相对于单核串行计算的方法，采用并行计算能够有效提高点云数据的处理效率。

2、现有技术中，绝大部分的分布式存储系统中是基于关系型数据库的。关系型数据库具有系统开发成本低，支持多用户并发访问，事务性和安全性良好等优点，但是在处理大规模和高并发的数据任务时，存在许多难以克服的问题出现。因此随着技术的发展，逐渐采用非关系型数据库系统对海量空间数据进行存储和处理。

3、然而在关于海量数据存储方面，传统方案的快速检索效率有明显不足，不能实现满足应用需求，无法实现分布式空间数据库与索引算法相融合，发挥两者优势，实现速度最大化，特别是索引算法所具备的最根本的提速作用，没有得到足够提升。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中存在的不足，本发明提供了一种电力海量激光点云数据的检索方法和系统，以实现电网设备点云的数据组织结构和数据格式转换、点云数据模型的组织与空间索引机制以及电网设备点云模型分布式存储。

2、为解决上述技术问题，本发明采用如下的技术方案。

3、本发明首先公开了一种电力海量激光点云数据的检索方法，该方法包括以下步骤：

4、步骤1，搭建hadoop分布式架构，基于所述hadoop分布式架构部署空间数据库，将空间数据库作为电网设备激光点云数据的初级存储结构；

5、步骤2，基于所述空间数据库构建二八树层次结构，将不同等级的电网设备激光点云数据切片存储在所述二八树层次结构中，并构建所述空间数据库节点到二八树层次结构的映射；

6、步骤3，分层检索所述二八树层次结构中的电网设备点云数据。

7、本发明进一步包括以下优选方案：

8、所述将空间数据库作为电网设备激光点云数据的初级存储结构，进一步包括：

9、通过空间数据库对海量点云数据的整体进行统筹管理划分，在调用或检索点云数据时，首先确定点云数据的空间区域或面积范围，从所述空间数据库中定位出所述点云数据所存放的节点位置，以及宏观区域。

10、所述空间数据库为postgresql数据库。

11、所述将不同等级的电网设备激光点云数据切片存储在所述二八树层次结构中，进一步包括：

12、通过嵌套二八树mno算法，基于细节等级lod对于输入的点云数据逐级进行进行下采样，形成不同层级的节点，点云的稠密程度随着节点层级的升高而增加。

13、所述基于所述空间数据库构建二八树层次结构，进一步包括：

14、获取点云数据整体平面范围，得到x、y两个方向的最大最小值，分别是xmin、xmax、ymin、ymax，得到点云范围的最小外包矩形（xmin，ymin）（xmin，ymax）（xmax，ymax）（xmax，ymin），定义总区域的链表指针list；

15、基于最小外包矩形和空间区域大小，将整体区域的点云数据按照x的值从小到大排序，然后去中位数，在取整后第n/2个点位置将所有点分割成两个区域a和b，n为总点数，定义对应的两个链表listxin，listxax，它们指向共同的父节点list，父节点指向两个子节点listxin，listxax；

16、其中，按照x的值从小到大排序结果为：

17、 ，

18、所述中位数的计算公式如下：

19、，

20、分别在a与b区域内，执行y方向上的二维权重切分，对于每个区域，形成上下两个区域，同时区域的链表指向对应两个区域的子节点链表listyin，listyax；

21、当分割区域内点数量大于预设点数量阈值n时，迭代执行上述步骤；当分割区域内点数量小于n时：

22、在当前区域采用空间树的方式继续向下进行三维细化切分，采用三维权重分割，首先在z方向上，上下切分成上下两个区域，分别再按照二维权重切分，裁切完后，将区域分割成为八个区域，每个区域点云数量完全相同，或者数量相差一个点，同时生成八个对应的链表list1-list8，八个链表节点共同指向父节点lists，对应的lists也向下指向八个子节点；

23、如果八个区域内点数量大于预设第二点数量阈值n'继续重复上述步骤操作，当八个区域内点数量小于n'时，停止进一步向下分割，创建对应的子节点和父节点，直至最终创建完整的二八树。

24、本发明同时公开了一种利用前述电力海量激光点云数据的检索方法的电力海量激光点云数据的检索系统，包括：

25、分布式架构搭建模块，用于搭建hadoop分布式架构，基于所述hadoop分布式架构部署空间数据库，将空间数据库作为电网设备激光点云数据的初级存储结构；

26、层次存储构建模块，用于基于所述空间数据库构建二八树层次结构，将不同等级的电网设备激光点云数据切片存储在所述二八树层次结构中，并构建所述空间数据库节点到二八树层次结构的映射；

27、点云切片发布模块，用于分层加载所述二八树层次结构中的电网设备点云数据切片，将所述点云数据切片发布为3dtiles文件。

28、相应地，本申请还公开了一种终端，包括处理器及存储介质；

29、所述存储介质用于存储指令；

30、所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据前述电力海量激光点云数据的检索方法的步骤。

31、相应地，本申请还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述电力海量激光点云数据的检索方法的步骤。

32、本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明提供了一种电力海量激光点云数据的检索方法和系统，基于分布式架构，结合空间数据库以及二八树，搭建新的多源索引，实现了对海量点云数据的分布式快速检索，对海量数据的管理实现了安全、快速检索查询，并在同等条件下有效降低了数据量。

技术特征：

1.一种电力海量激光点云数据的检索方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的电力海量激光点云数据的检索方法，其特征在于，所述将空间数据库作为电网设备激光点云数据的初级存储结构，进一步包括：

3.根据权利要求2所述的电力海量激光点云数据的检索方法，其特征在于，所述空间数据库为postgresql数据库。

4.根据权利要求3所述的电力海量激光点云数据的检索方法，其特征在于，所述将不同等级的电网设备激光点云数据切片存储在所述二八树层次结构中，进一步包括：

5.根据权利要求4所述的电力海量激光点云数据的检索方法，其特征在于，所述基于所述空间数据库构建二八树层次结构，进一步包括：

6.一种电力海量激光点云数据的检索系统，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的电力海量激光点云数据的检索系统，其特征在于，所述分布式架构搭建模块，进一步用于：

8.根据权利要求7所述的电力海量激光点云数据的检索系统，其特征在于，所述空间数据库为postgresql数据库。

9.根据权利要求8所述的电力海量激光点云数据的检索系统，其特征在于，所述层次存储构建模块，进一步用于：

10.根据权利要求9所述的电力海量激光点云数据的检索系统，其特征在于，所述层次存储构建模块，进一步用于：

11.一种终端，包括处理器及存储介质；其特征在于：

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-5任一项所述的电力海量激光点云数据的检索方法的步骤。

技术总结一种电力海量激光点云数据的检索方法和系统。该方法包括搭建Hadoop分布式架构，基于所述Hadoop分布式架构部署空间数据库，将空间数据库作为电网设备激光点云数据的初级存储结构；基于所述空间数据库构建二八树层次结构，将不同等级的电网设备激光点云数据切片存储在所述二八树层次结构中，并构建所述空间数据库节点到二八树层次结构的映射；分层检索所述二八树层次结构中的电网设备点云数据。本发明的方案实现了电网设备点云的数据组织结构和数据格式转换、点云数据模型的组织与空间索引机制以及分布式存储。技术研发人员：高超,武永泉,赵轩,张四维,王永强,姜海波,柏仓,吴奇伟,蒋瑞奇,张欢,李昕烨,黄郑,唐一铭受保护的技术使用者：国网江苏省电力有限公司南京供电分公司技术研发日：技术公布日：2024/9/26