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多核CPU的海量点云并行kNN算法
引用本文:王宗跃,马洪超,徐宏根,张建伟,彭检贵.多核CPU的海量点云并行kNN算法[J].测绘科学技术学报,2010,27(1):46-49.
作者姓名:王宗跃  马洪超  徐宏根  张建伟  彭检贵
作者单位:集荚大学计算机工程学院,福建,厦门,360021;武汉大学遥感信息工程学院,湖北,武汉,430079;武汉大学遥感信息工程学院,湖北,武汉,430079;中国国土资源航空物探遥感中心,北京,100083;武汉大学软件工程国家重点实验室,湖北,武汉,430072
基金项目:国家863计划资助项目 
摘    要:提出基于多核CPU的海量点云k最近邻(kNN)快速搜索算法.该算法先将点云数据按格网方式进行组织存储于外存;在搜索kNN点时,从搜索点所在的块向外扩张搜索;在多核CPU环境下采用多线程模式进行数据的内外存调度和kNN点搜索.当内存达到设定上限时,采用距离搜索点最远策略释放内存,降低内外存数据交换的频率.将该方法应用于基于kNN的滤波和格网化方法中,处理速度显著提高.

关 键 词:机载激光雷达  海量点云  k最近邻  多核CPU  并行算法

k-Nearest Neighbors Algorithm for Large Scale Point Clouds Data with Multi-Core CPU
WANG Zong-yue,MA Hong-chao,XU Hong-gen,ZHANG Jian-wei,PENG Jian-gui.k-Nearest Neighbors Algorithm for Large Scale Point Clouds Data with Multi-Core CPU[J].Journal of Zhengzhou Institute of Surveying and Mapping,2010,27(1):46-49.
Authors:WANG Zong-yue  MA Hong-chao  XU Hong-gen  ZHANG Jian-wei  PENG Jian-gui
Abstract:
Keywords:
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