点云压缩与高效传输

21/24点云压缩与高效传输第一部分点云压缩与高效传输的重要性 2第二部分点云压缩算法分类与原理 4第三部分点云量化与编码技术 7第四部分点云语义分割与压缩优化 9第五部分点云高效传输协议 12第六部分点云压缩与传输的应用场景 15第七部分点云压缩与高效传输的最新进展 18第八部分点云压缩与高效传输的未来展望 21

第一部分点云压缩与高效传输的重要性关键词关键要点主题名称：点云压缩的应用领域

1.自动驾驶：点云压缩在自动驾驶中至关重要，可减少传感器数据传输的带宽，提高系统的实时性和安全性。

2.虚拟现实和增强现实：点云压缩可优化虚拟现实和增强现实应用中的体验，缩短加载时间并改善渲染性能。

3.医疗成像：点云压缩在医疗成像中可实现数据存储和传输的优化，便于诊断和治疗。

主题名称：点云压缩的挑战

点云压缩与高效传输的重要性

点云是一种三维数据表示形式，由大量三维点组成，每个点包含空间坐标和可选的属性信息。点云已广泛应用于各种领域，例如自动驾驶、机器人、虚拟现实和增强现实。

随着点云数据量的不断增加，压缩和高效传输点云数据变得至关重要。点云压缩可以大幅减少存储和传输所需的带宽和存储空间，而高效传输可以确保数据的完整性和实时性。

压缩的重要性

*降低存储空间：点云数据通常体积庞大，需要大量的存储空间。点云压缩可以大幅减少存储空间，从而降低存储成本。

*优化传输效率：未压缩的点云数据会占用大量的网络带宽，影响传输效率。压缩后，点云数据的大小显著减小，从而提高传输速度和效率。

高效传输的重要性

*实时应用：在自动驾驶和机器人等实时应用中，点云数据需要快速有效地传输，以支持决策制定和导航。高效传输可以确保点云数据的及时性和可靠性。

*远程协作：点云数据经常在不同地点的团队成员之间共享。高效传输可以促进远程协作，使团队成员能够同时访问和处理点云数据。

*数据安全和完整性：高效传输可以确保点云数据的完整性和安全性。通过使用加密和纠错机制，可以防止数据丢失或损坏。

点云压缩与高效传输的应用

自动驾驶：自动驾驶汽车严重依赖点云数据来感知周围环境。点云压缩和高效传输对于实时处理和传输大量点云数据至关重要。

机器人：机器人需要处理和分析点云数据以导航和抓取对象。点云压缩和高效传输可以优化机器人的性能和效率。

虚拟现实和增强现实：虚拟现实和增强现实应用程序使用点云数据来创建身临其境的体验。点云压缩和高效传输可以确保这些体验的流畅性和沉浸感。

文化遗产保护：点云扫描用于保存和修复历史遗迹。点云压缩和高效传输可以方便地存储和共享这些珍贵的文化资产。

环境监测：点云数据用于监测环境变化和自然灾害。点云压缩和高效传输可以促进数据的收集和分析，从而提高环境监测的效率和准确性。

结论

点云压缩与高效传输对于处理和使用日益增长的点云数据至关重要。通过压缩点云数据，可以节省存储空间并提高传输效率。高效传输确保了数据的完整性、实时性和安全性。这些技术在各种应用中发挥着关键作用，包括自动驾驶、机器人、虚拟现实、增强现实、文化遗产保护和环境监测。第二部分点云压缩算法分类与原理关键词关键要点点云压缩算法分类与原理

1.几何编码

*

1.利用点云的空间相关性，将点云表示为邻域结构，并对其进行编码。

2.常见的方法包括octree、quadtree和Delaunay三角网。

3.优点：压缩比高，能够保持点云的局部细节和拓扑结构。

2.属性编码

*点云压缩算法分类与原理

点云压缩算法根据其处理点云数据的方式可分为两类：结构化压缩算法和非结构化压缩算法。

#结构化压缩算法

结构化压缩算法将点云数据组织成一个结构化的层次结构，然后对其进行编码。常见算法包括：

八叉树编码(OCTree)：将点云空间划分成一系列八叉树单元，并根据单元中点的分布情况进行编码。

Kd树编码(Kd-Tree)：将点云空间递归地划分为二叉树，每个节点代表一个超平面或超立方体，并根据点的分布情况进行编码。

空间网格编码(SpatialGrid)：将点云空间划分为规则的网格，并对每个网格单元中的点进行编码。

#非结构化压缩算法

非结构化压缩算法不对点云数据进行结构化处理，而是直接对点属性进行编码。常见算法包括：

量化编码(Quantization)：将点云点的属性值（如位置、颜色）映射到有限个离散值，从而减少数据大小。

差分编码(DifferentialCoding)：对点云点的属性值进行差分编码，只保存相邻点的差值，从而减少数据冗余。

熵编码(EntropyCoding)：利用熵编码技术，将点云数据的频率分布信息纳入编码，进一步提高压缩率。

#点云压缩算法原理

八叉树编码

八叉树编码算法通过以下步骤进行压缩：

1.将点云空间划分为八个子立方体，称为子八叉树。

2.对于每个子八叉树，如果其包含的点数量低于阈值，则将其标记为叶子节点并分配一个代码。

3.如果子八叉树包含的点数量高于阈值，则将其递归地划分为子八叉树并重复步骤1和2。

Kd树编码

Kd树编码算法通过以下步骤进行压缩：

1.选择一个轴作为分割轴，并根据点的该轴位置将点云空间划分为两个子空间。

2.对于每个子空间，应用步骤1对其递归地进行分割，形成一个kd树。

3.每个kd树节点存储分割轴及其分割值，叶子节点存储该节点中包含的点的属性。

空间网格编码

空间网格编码算法通过以下步骤进行压缩：

1.将点云空间划分为一个规则的网格。

2.对于每个网格单元，如果其包含的点数量低于阈值，则将其标记为空单元格。

3.对于包含非空单元格的网格，使用量化或熵编码对这些单元格中的点进行压缩。

量化编码

量化编码算法通过以下步骤进行压缩：

1.确定点云属性值的范围和分辨率。

2.根据分辨率将属性值映射到一系列离散值。

3.对映射后的属性值进行编码。

差分编码

差分编码算法通过以下步骤进行压缩：

1.计算相邻点的属性值差值。

2.对差值进行量化或熵编码。

熵编码

熵编码算法通过以下步骤进行压缩：

1.计算点云数据中符号的频率分布。

2.根据频率分配可变长度代码。

3.使用可变长度代码对符号进行编码。第三部分点云量化与编码技术关键词关键要点【无损点云量化】

1.采用局部相关性分析，对点云进行分块和滤波，去除冗余信息。

2.利用自适应字典学习方法，构建针对不同点云特征的定制化字典，提高量化效率。

3.采用熵编码技术，进一步压缩量化后的点云数据，降低传输带宽需求。

【可逆点云编码】

点云量化与编码技术

量化

点云量化旨在减少点云数据中每个点的位移信息所需存储的比特数。常见的量化方法包括：

*截断量化：将点云坐标值截断到某个限定范围内，超出范围的值舍弃。

*均匀量化：将点云坐标值映射到一组均匀间隔的离散值上。

*自适应量化：根据点云的局部密度和几何特性调整量化精度。

编码

量化后，需要采用编码算法对点云数据进行有效编码，以进一步减少其存储和传输大小。常用的编码方法包括：

无损编码

*游程编码：利用点云中连续相同的点值进行编码，存储连续值的数量和值本身。

*熵编码：利用点云数据的统计特性进行编码，将频繁出现的点值编码为较短的比特串。

*霍夫曼编码：根据点值出现概率分配可变长度编码，概率较高的点值使用较短的编码。

有损编码

*八叉树编码：将点云递归地划分为八个八叉树节点，仅保留重要的节点，舍弃其他节点。

*网格编码：将点云投影到一个网格上，仅存储非空网格单元格的信息。

*流形编码：利用点云的流形特性，将点云表示为一个低维流形，并仅存储流形上的点信息。

先进的编解码器

近年来，随着深度学习的发展，出现了基于深度神经网络的点云编解码器，能够在保持点云几何特性的同时实现高效的压缩和传输。这些编解码器通常采用以下技术：

*点云自编码器（PointNetAutoencoder）：利用神经网络对点云进行特征提取和重建。

*生成对抗网络（GAN）：通过一对对抗网络，生成真实且紧凑的点云。

*卷积神经网络（CNN）：提取点云的局部和全局特征，实现高效的点云压缩。

选择编解码器的考虑因素

选择点云编解码器时，需要考虑以下因素：

*压缩率：编解码器的压缩程度，以比特率或压缩比衡量。

*保真度：编解码器输出点云的几何保真度，以点云到点云距离或Hausdorff距离衡量。

*处理时间：编解码算法的处理时间，包括编码和解码时间。

*复杂性：编解码器的实现复杂性，影响其对硬件和软件资源的需求。

应用

点云量化与编码技术广泛应用于各种领域，包括：

*3D建模：存储和传输大型3D模型，实现高效的场景渲染。

*自主驾驶：处理车辆传感器收集的点云数据，进行环境感知和导航。

*医疗成像：压缩和传输医学图像点云，用于远程诊断和手术规划。

*文物数字化：数字化保护文物，创建交互式3D文物模型。

*虚拟现实：提供高保真度、低延迟的虚拟点云场景，增强沉浸感。第四部分点云语义分割与压缩优化关键词关键要点点云语义特征学习

1.开发用于点云语义特征提取的专用网络结构，例如点云卷积网络（PointConv）、点云多尺度特征金字塔网络（PointNet++）。

2.探索基于图卷积和变压器架构的点云特征学习方法，以捕捉点云固有的拓扑结构和序列依赖性。

3.采用自监督学习技术，利用点云的几何和拓扑属性进行无监督特征学习，以应对标注数据的稀缺性。

点云语义压缩

1.设计有效的数据结构和编码算法，以减少点云语义特征表示的冗余，例如八叉树编码、聚类编码。

2.采用基于预测残差编码和变分自编码器的无失真压缩方法，以实现语义点云的保真压缩。

3.探索可伸缩的压缩框架，以处理大规模和高分辨率的点云数据，例如分层分块压缩和分布式压缩算法。点云语义分割与压缩优化

引言

点云语义分割旨在将点云中的点分配到特定的语义类别，对于后续处理任务至关重要。然而，高分辨率点云通常体积庞大，难以传输和处理。因此，点云压缩优化至关重要，以实现高效的数据传输和处理。

点云语义分割方法

点云语义分割方法可分为基于深度学习和基于传统算法两类：

*基于深度学习的方法：利用深度神经网络，如卷积神经网络（CNN）和图神经网络（GNN），提取点云特征并进行语义分类。

*基于传统算法的方法：通常采用超平面分割、聚类和基于规则的分类等技术，具有较高的效率但可能缺乏准确性。

基于深度学习的点云压缩方法

基于深度学习的点云压缩方法可分为三类：

*编码-解码框架：将点云编码为低维表示，然后解码为语义分割结果。

*特征提取与分类：首先提取点云特征，然后使用分类器对语义类别进行预测。

*端到端分割：直接将点云输入到深度网络，输出语义分割结果。

基于深度学习的点云压缩优化

为了优化基于深度学习的点云压缩，可以采用以下技术：

*自适应采样：根据点云密度和特征分布动态调整采样率，以减少过采样或欠采样。

*多尺度特征融合：结合不同尺度的特征表示，以捕获点云的局部和全局信息。

*点云预处理：应用滤波器、降噪和均匀采样等预处理技术，以增强特征提取的质量。

*轻量级网络：设计高效的网络架构，如MobileNet和ShuffleNet，以减少计算成本和内存消耗。

*知识蒸馏：将复杂网络的知识转移到小型网络，以获得更高的压缩率。

评估指标

点云语义分割与压缩优化的评估指标包括：

*语义分割准确率：分割结果与真实标签之间的匹配程度。

*压缩率：压缩后点云的大小与原始点云大小的比值。

*重建质量：重建点云与原始点云之间的相似性。

*计算时间和内存消耗：算法的效率衡量指标。

应用与展望

点云语义分割与压缩优化在以下领域具有广泛的应用：

*自动驾驶：分割道路场景中的对象，如车辆、行人和建筑物。

*机器人技术：理解周围环境，规划导航路径并与物体交互。

*医学成像：分割人体组织和器官，进行疾病诊断和治疗规划。

*文化遗产保护：记录和数字化历史遗迹，进行修复和保护工作。

随着深度学习技术的不断发展，点云语义分割与压缩优化的技术也在不断进步。未来，研究重点将集中在开发更准确、更高效的算法，以及探索点云压缩的新方法，以满足不断增长的点云处理需求。第五部分点云高效传输协议关键词关键要点点云高效传输协议

主题名称：压缩算法

1.针对点云数据的稀疏性、无序性和局部相关性等特点，设计特定的压缩算法，如Octree编码、网格编码和量化编码等。

2.采用分层编码技术，将点云数据分为不同等级的质量层，支持渐进式传输和解码。

3.利用深度学习技术，训练压缩模型对点云数据进行高效压缩，提高压缩效率。

主题名称：传输协议

点云高效传输协议

点云是一种三维数据表示，由大量三维点组成，描述物体的形状和轮廓。由于点云通常包含大量数据，因此在传输点云时需要考虑高效压缩和高效传输。

#点云压缩算法

点云压缩算法旨在减少点云数据量，同时保留其几何信息。常用的点云压缩算法包括：

*八叉树编码：将点云空间划分成八叉树结构，仅对非空单元格编码点信息。

*网格压缩：将点云投影到曲面上，然后使用网格压缩算法对曲面进行编码。

*量化编码：对点坐标进行量化，减少数据量。

*熵编码：使用霍夫曼编码或算术编码等熵编码算法，对量化后的点数据进行压缩。

#点云高效传输协议

为了在网络上高效传输点云数据，开发了多种协议：

1.点云压缩库（PCL）传输格式（PCAP）

PCAP是点云库（PCL）中用于传输点云数据的二进制格式。PCAP支持头部信息、点数据和可变长度的附加数据。

2.简易二进制传输格式（SBTF）

SBTF是一种轻量级的二进制格式，用于传输无序点云数据。SBTF支持压缩和非压缩数据，以及附加元数据。

3.点云地理空间传输格式（PGX）

PGX是一种开放的地理空间数据格式，用于传输点云数据。PGX支持丰富的元数据，包括点坐标、颜色、法线和强度等。

4.3DTiles

3DTiles是一种分层传输格式，用于传输大规模3D数据，包括点云。3DTiles将数据组织成不同细节级别的切片，允许渐进式加载和流式传输。

5.点云表示格式（PTS）

PTS是一种点云表示格式，用于高效传输和存储点云数据。PTS支持压缩和非压缩数据，以及可扩展的元数据。

协议比较

|协议|特点|

|||

|PCAP|二进制格式，支持附加数据|

|SBTF|轻量级二进制格式，用于无序点云|

|PGX|地理空间格式，支持丰富的元数据|

|3DTiles|分层格式，支持渐进式加载|

|PTS|压缩格式，支持可扩展元数据|

#点云高效传输方法

除使用专用传输协议外，还可以采用以下方法进一步提高点云传输效率：

*分块传输：将点云数据划分为较小的块，并并行传输这些块。

*流式传输：边压缩边传输点云数据，无需等待整个数据集完成压缩。

*差异编码：仅传输点云与参考模型的差异，从而大幅减少数据量。

*代理模型：使用低细节代理模型进行初始传输，然后逐步传输详细信息。

#结论

通过利用点云压缩算法和高效传输协议，可以显著减少点云数据量，从而提高其传输速度和效率。选择合适的协议和方法对于特定应用场景至关重要。持续的研究正在不断改进点云传输技术，以满足日益增长的对三维数据传输的需求。第六部分点云压缩与传输的应用场景关键词关键要点三维建模与渲染

1.点云压缩可以极大程度地减少三维模型文件的大小，提高建模和渲染的效率。

2.通过高效传输点云数据，可以实现复杂场景的实时渲染，提升交互体验。

3.点云压缩和传输技术在影视特效、游戏开发和虚拟现实等领域有着广泛应用。

自动驾驶与定位

1.点云压缩和传输对于自动驾驶感知和定位系统至关重要，可以降低数据传输带宽和计算成本。

2.点云压缩可以提高雷达和激光雷达等传感器的点云数据处理效率。

3.高效传输点云数据可以实现车辆间的实时信息共享，提升道路协同性和安全性。

工业检测与质量控制

1.点云压缩技术可以减少大型工业设备和产品的检测数据量，提高检测效率。

2.高效传输点云数据可以实现远程监测和协同分析，提高产品质量控制的效率。

3.点云压缩和传输在航空航天、汽车制造和精密仪器等领域有着重要应用。

地理信息系统（GIS）

1.点云压缩可以降低GIS数据存储和传输的成本，提高空间信息的利用率。

2.高效传输点云数据可以实现大规模地理数据的实时可视化和分析。

3.点云压缩和传输技术在城市规划、土地管理和环境监测等领域有着广泛应用。

医疗影像

1.点云压缩可以减少医疗影像数据的体积，降低存储和传输的成本。

2.高效传输点云数据可以实现远程医疗诊断和协同会诊，提升医疗服务效率。

3.点云压缩和传输在医学影像分析、外科规划和虚拟手术等领域有着重要应用。

文化遗产保护

1.点云压缩可以保存和保护珍贵文化遗产的三维信息，减少数据存储和传输的成本。

2.高效传输点云数据可以实现文物数字化展示和远程参观，提升文化遗产的传播和教育价值。

3.点云压缩和传输技术在博物馆、文物保护单位和考古现场有着重要应用。点云压缩与传输的应用场景

点云压缩与高效传输技术因其能够显著减少点云数据量并在不损失重要信息的情况下快速传输点云数据，在众多领域发挥着至关重要的作用。其应用场景涵盖但不限于以下方面：

1.遥感和测绘

*地形建模：点云压缩技术可显著减少航空激光扫描（LiDAR）或卫星图像生成的地形点云数据量，方便存储和传输，支持地形建模和地貌分析。

*城市建模：利用点云数据构建城市三维模型时，压缩技术可减小模型文件大小，便于传输和可视化，支持城市规划和应急管理。

*历史遗迹保护：点云压缩可保护历史遗迹的数字化点云数据，减少存储和传输负担，支持遗产保护和文物修复。

2.自动驾驶和移动机器人

*环境感知：激光雷达（LiDAR）和视觉传感器产生的点云数据可通过压缩技术减小数据量，使自动驾驶车辆和移动机器人实时处理和传输这些数据，准确感知环境。

*路径规划：压缩后的点云数据可用于快速生成地图和路径规划，提高自动驾驶和移动机器人的导航效率和安全性。

*障碍物检测：点云压缩技术可减少障碍物点云数据量，方便传输和处理，增强自动驾驶和移动机器人的障碍物检测能力。

3.医疗影像

*三维医学成像：点云压缩可减小医学成像设备（如CT和MRI）生成的三维点云数据量，方便存储、传输和显示，支持医学诊断和治疗规划。

*牙科成像：压缩技术的应用可减少牙科三维扫描数据的体积，便于传输和分析，支持牙齿修复和矫正。

*病理学分析：病理标本的点云压缩可降低数据量，支持远程病理诊断和医学研究。

4.工业制造

*质量控制：利用点云压缩技术处理工件的点云数据可减少文件大小，方便传输和分析，支持质量检测和缺陷识别。

*逆向工程：压缩后的点云数据可用于逆向工程，快速生成复杂部件的CAD模型。

*3D打印：点云压缩技术可减少3D打印模型的点云数据量，便于传输和处理，提升3D打印效率和精度。

5.虚拟现实和增强现实

*虚拟场景渲染：点云压缩可缩小虚拟场景中点云数据的体积，优化渲染性能，提高沉浸感。

*增强现实交互：压缩后的点云数据可快速传输和处理，用于增强现实应用中的物体识别和空间感知。

*文化遗产可视化：点云压缩技术可减少文化遗产点云数据的体积，方便传输和可视化，支持虚拟博物馆和文化遗产保护。

6.其他应用

*科学研究：点云压缩在材料科学、生物学等领域的研究中，可减少实验数据点云的体积，方便共享和分析。

*网络优化：点云压缩可减小网络传输中点云数据的体积，提高网络利用率和传输速度。

*信息安全：点云压缩技术可用于保护敏感点云数据的传输和存储，防止未经授权的访问和泄露。

点云压缩与高效传输技术在各行各业的广泛应用，正在不断推动着数据处理、传输和存储技术的创新，为数字化转型和智能化应用奠定了坚实的基础。第七部分点云压缩与高效传输的最新进展关键词关键要点点云编码

1.

*探索新的点云表示，如八叉树、K-D树和稀疏张量，以提高压缩效率。

*采用高级编码器，如编解码器网络和变压器，以捕获点云中的复杂几何特征。

*引入手工制作的先验知识和感知损失，以增强编码过程。

点云传输

1.

*采用协议优化技术，如UDP和TCP，以提高点云传输的可靠性和效率。

*利用数据分块和并行传输机制，以减少传输延迟和提高吞吐量。

*探索边缘计算架构，以在靠近数据源的位置处理和传输点云，从而减少传输距离。

点云安全

1.

*采用加密和密文计算技术，以保护点云免受未经授权的访问和修改。

*利用数据水印和指纹技术，以追踪和验证点云的真实性。

*引入基于零知识证明的协议，以在不透露原始点云的情况下验证点云的完整性和准确性。

点云压缩与高效传输的最新进展

引言

点云是一种三维数据表示形式，由大量具有三维坐标和属性（如法向量和颜色）的点组成。点云在各个领域都有广泛的应用，包括自动驾驶、机器人技术和数字文化遗产保护。然而，点云数据集通常体型庞大，这给其传输和存储带来了巨大的挑战。因此，点云压缩和高效传输至关重要。

点云压缩技术

点云压缩技术通过减少点云数据的大小来提高其传输效率。常见的点云压缩技术包括：

*几何压缩：移除点云中的冗余几何信息，如共面点和相邻点之间的重复性。

*属性压缩：针对点云的属性（如法向量和颜色）进行压缩，去除相关属性之间的相关性。

*拓扑压缩：通过识别和移除点云中的空洞和孔洞，减少点云的复杂性。

高效点云传输协议

除了压缩之外，高效的点云传输协议对于减轻网络负担并提高传输速度至关重要。常用的协议包括：

*点云传输库（PCL）：一个开源库，提供各种点云处理算法，包括压缩和流传输。

*点云文件格式（PLY）：一种用于存储和传输点云数据的标准化文件格式。

*3DTiles：一种由Cesium开发的用于高效传输和可视化大规模点云的开放式标准。

点云压缩和传输的最新进展

近年来，点云压缩和高效传输领域取得了重大进展，包括：

*深度学习压缩：使用深度神经网络学习点云数据的潜在表示，实现更有效的压缩。

*多维压缩：同时压缩点云的几何、属性和拓扑信息，以提高压缩效率。

*渐进式传输：将点云数据分层传输，允许用户在数据传输过程中逐步查看点云。

*端到端压缩和传输：将压缩和传输过程集成到一个端到端系统中，以提高效率和节省时间。

应用

点云压缩和高效传输技术在各个领域都有着广泛的应用，包括：

*自动驾驶：传输和处理高分辨率点云数据，以实现环境感知和决策制定。

*机器人技术：传输点云数据以进行导航、物体识别和环境建模。

*数字文化遗产保护：保存和传输历史遗迹和文物的精确点云模型。

*远程协作：实时传输点云数据以实现跨地域的协作和可视化。

结论

点云压缩与高效传输是处理和利用大规模点云数据集的关键技术。随着技术的不断进步，点云压缩和传输的效率和可靠性都在不断提高。这些进展将推动点云技术在各个领域的进一步发展和应用。第八部分点云压缩与高效传输的未来展望关键词关键要点几何表示优化

1.利用分形、多尺度和层次化模型等几何特征优化点云表示，减少冗余信息。

2.探索高效的几何编码和解码算法，以保留点云的几何细节和语义信息。

3.结合深度学习和机器学习技术，自动学习点云的几何特征，实现更优的压缩率。

数据驱动压缩

1.利用机器学习和深度学习模型分析点云数据，识别重复模式和异常值。

2.基于数据驱动的模型设计适应性压缩算法，根据点云内容和应用场景动态调整压缩率。

3.开发自适应编码器，针对不同的区域和分辨率应用不同的压缩策略，提高压缩效率。

深度学习与点云压缩

1.利用卷积神经网络、图神经网络和变压器等深度学习技术提取点云的特征。

2.探索端到端深度学习模型，从原始点云直接生成压缩表示。

3.结合生成模型和对抗学习，生成逼真的点云近似值，提高解压缩质量。

分布式点云压缩

1.分布式处理点云数据，并行压缩不同区域或部分。

2.设计高效的分布式压缩算法，最大限度地利用计算资源。

3.探索分布式编码和解码方案，降低网络传输开销。

高效传输

1.优化点云传输协议，适应点云压缩格式的特性。