三维场景数据处理方法、装置及电子设备与流程

本发明涉及三维空间数据处理，具体涉及三维场景数据处理方法、装置及电子设备。

背景技术：

1、现有三维场景数据处理通常采用传统的八叉树空间分割技术来构建空间索引。在处理时，传统八叉树采用均匀八分的方式，即将每个父节点对应的三维空间无差别地均分为八个完全等大的子立方体空间，并以此类推向下递归划分。完成空间划分后，基于这种均匀分布的八叉树空间索引，对三维场景数据进行瓦片转换处理，从而生成用于网络传输和渲染加载的三维瓦片数据集。

2、然而，现有技术在实际应用中由于划分时未考虑空间内部的密度差异，均匀八分使得高密度区域的单个子节点空间体积与低密度区域相同，导致高密度区域的单个瓦片数据量急剧膨胀，远超低密度区域的数据量。这种数据量的严重不均衡，造成网络传输负载出现剧烈波动，同时高密度瓦片的过长加载时间会严重拖慢整体进度，导致渲染帧率极不稳定，加载效率低下。

3、因此，亟需一种能够根据三维场景内部密度分布情况动态调整空间分割位置、使得子节点空间体积与密度相匹配的八叉树空间分割方法，以解决现有均匀八分方式导致的瓦片数据量不均衡、网络传输波动剧烈以及加载渲染效率低的技术问题。

技术实现思路

1、针对上述问题，本技术提供三维场景数据处理方法，用于提高三维场景数据的数据渲染速度，本技术的技术方案如下：

2、第一方面，本发明提供了三维场景数据处理方法，包括：

3、获取三维场景对应的三维场景数据，对三维场景数据进行多维度特征提取，得到综合密度场数据；

4、对综合密度场数据进行梯度求解与质心计算处理，得到密度梯度矢量与密度分布质心；

5、根据密度梯度矢量与密度分布质心确定空间偏移参数，空间偏移参数为用于调整分割位置偏离空间中心的偏移量；

6、基于空间偏移参数对三维场景数据对应的空间进行非对称分割处理，得到非对称八叉树空间索引，非对称八叉树空间索引中子节点的空间体积与子节点对应区域的综合密度成反比；

7、基于非对称八叉树空间索引对三维场景数据进行瓦片转换处理，得到三维瓦片数据集。

8、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，对三维场景数据进行多维度特征提取，得到综合密度场数据，包括：

9、将三维场景数据对应的包围盒空间进行空间划分处理，得到体素网格；

10、基于体素网格提取三维场景数据的几何密度特征、视觉复杂度密度特征和语义重要性密度特征；

11、将几何密度特征、视觉复杂度密度特征和语义重要性密度特征进行自适应权重融合处理，得到综合密度场数据。

12、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，基于体素网格提取三维场景数据的几何密度特征、视觉复杂度密度特征和语义重要性密度特征，包括：

13、获取体素网格内的几何要素数量，基于几何要素数量得到几何密度特征；

14、对体素网格内的纹理数据进行方差与边缘检测处理，得到视觉复杂度密度特征；

15、获取三维场景数据的语义标注信息，并基于语义标注信息进行权重赋值处理，得到语义重要性密度特征。

16、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，对综合密度场数据进行梯度求解与质心计算处理，得到密度梯度矢量与密度分布质心，包括：

17、对综合密度场数据进行三维平滑滤波处理，得到三个正交方向上的密度梯度分量；

18、对三个正交方向上的密度梯度分量进行整合，得到密度梯度矢量；

19、基于综合密度场数据中的密度值分布进行质心位置求解处理，得到密度分布质心。

20、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，基于空间偏移参数对三维场景数据对应的空间进行非对称分割处理，得到非对称八叉树空间索引，包括：

21、获取三维场景数据对应的空间中当前待分割节点内体素综合密度的方差，当前待分割节点为三维场景数据对应的空间中正在执行分割操作的节点空间；

22、若方差满足分割触发条件，则基于空间偏移参数对当前待分割节点进行平面定位与分割处理，得到非对称子节点；

23、对非对称子节点的空间体积进行归一化与递归分割处理，得到非对称八叉树空间索引。

24、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，基于空间偏移参数对三维场景数据对应的空间进行非对称分割处理，得到非对称八叉树空间索引，包括：

25、基于空间偏移参数对三维场景数据对应的空间进行初步分割处理，得到初始八叉树节点；

26、从预设的观测视点向初始八叉树节点对应的空间发射采样射线，并对采样射线执行求交测试处理，得到可见叶节点；

27、基于可见叶节点计算视线可达性场，并根据视线可达性场对初始八叉树节点进行差异化细分与合并，得到非对称八叉树空间索引。

28、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，根据视线可达性场对初始八叉树节点进行差异化细分与合并，得到非对称八叉树空间索引，包括：

29、对可见叶节点的数量进行比值计算处理，得到叶节点可见度；

30、若叶节点可见度满足可见条件且对应区域的综合密度均值满足密度阈值条件，则对可见叶节点进行补充细分处理；

31、若叶节点可见度满足不可见条件且可见叶节点的深度满足深度条件，则对可见叶节点进行合并处理，得到非对称八叉树空间索引。

32、结合第一方面和上述实现方式，在某些可能的实现方式中，基于非对称八叉树空间索引对三维场景数据进行瓦片转换处理，得到三维瓦片数据集之后，还包括：

33、获取当前视点状态数据，并基于当前视点状态数据进行视锥范围预测处理，得到预测视锥；

34、基于预测视锥与三维瓦片数据集中的瓦片密度数据进行筛选与优先级计算处理，得到目标预取瓦片；

35、基于当前网络带宽与渲染帧率对目标预取瓦片进行动态调整与调度处理，以使客户端基于目标预取瓦片渲染三维场景数据。

36、第二方面，本发明还提供了一种三维场景数据处理装置，包括：

37、数据获取单元，用于获取三维场景对应的三维场景数据，对三维场景数据进行多维度特征提取，得到综合密度场数据；

38、第一数据处理单元，用于对综合密度场数据进行梯度求解与质心计算处理，得到密度梯度矢量与密度分布质心；

39、第二数据处理单元，用于根据密度梯度矢量与密度分布质心确定空间偏移参数，空间偏移参数为用于调整分割位置偏离空间中心的偏移量；

40、索引构建单元，用于基于空间偏移参数对三维场景数据对应的空间进行非对称分割处理，得到非对称八叉树空间索引，非对称八叉树空间索引中子节点的空间体积与子节点对应区域的综合密度成反比；

41、数据生成单元，用于基于非对称八叉树空间索引对三维场景数据进行瓦片转换处理，得到三维瓦片数据集。

42、第三方面，本发明还提供了一种电子设备，包括数据采集器、存储器以及处理器，其中，

43、数据采集器，用于采集三维场景对应的三维场景数据；

44、存储器，用于存储可执行程序代码；

45、处理器，用于对三维场景数据进行多维度特征提取，得到综合密度场数据；对综合密度场数据进行梯度求解与质心计算处理，得到密度梯度矢量与密度分布质心；根据密度梯度矢量与密度分布质心确定空间偏移参数；基于空间偏移参数对三维场景数据对应的空间进行非对称分割处理，得到非对称八叉树空间索引；基于非对称八叉树空间索引对三维场景数据进行瓦片转换处理，得到三维瓦片数据集。

46、第四方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的程序或指令，程序或指令被处理器执行时能够实现上述任意实现方式中的三维场景数据处理方法中的步骤。

47、本发明的有益效果是：通过获取三维场景对应的三维场景数据，对三维场景数据进行多维度特征提取，得到综合密度场数据，使后续分割基于实际密度进行，克服了忽略密度差异的缺陷。对综合密度场数据进行梯度求解与质心计算处理，得到密度梯度矢量与密度分布质心，为调整分割位置提供依据。根据密度梯度矢量与密度分布质心确定空间偏移参数，空间偏移参数为用于调整分割位置偏离空间中心的偏移量，打破均匀分割限制。基于空间偏移参数对三维场景数据对应的空间进行非对称分割处理，得到非对称八叉树空间索引，非对称八叉树空间索引中子节点的空间体积与子节点对应区域的综合密度成反比，使高密度区域分配更小空间体积，均衡瓦片数据量。基于非对称八叉树空间索引对三维场景数据进行瓦片转换处理，得到三维瓦片数据集，解决了数据量不均衡导致的传输波动问题，加快了渲染速度。