国家自然科学基金(41201462)
- 作品数：3 被引量：5H指数：2
- 相关作者：王宗跃马洪超明洋崔放徐宏根更多>>
- 相关机构：集美大学中交第二公路勘察设计研究院有限公司武汉大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金福建教育厅资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 基于GPGPU的并行LiDAR点云滤波算法被引量：2
- 2014年
- 基于边缘点进行LiDAR点云滤波算法在复杂城区具有良好效果,然而在边缘点检测时非常耗时,因此提出基于GPGPU的并行边缘点检测算法来提高滤波的效率.该并行边缘点检测算法分为并行检索k最近邻点、并行拟合平面、并行计算投影点和并行计算夹角等4个步骤.在计算检索k最近邻算法中,提出了队首优先的插入排序算法,大量减少判断次数.实验结果表明,采用GPU并行计算有效提高滤波效率,当数据量达到128M以上,加速比可以达到9左右.
- 崔放徐宏根王宗跃何文熹
- 关键词：LIDAR滤波GPGPU
- 一种顾及地形特征的山区LiDAR高精度DEM提取算法
- 2017年
- 针对目前常规DEM插值算法无法很好地表达断裂区域地形细节的问题,提出了一种基于地形特征约束的高精度DEM插值算法。首先利用离散点构建无约束TIN,然后利用边缘检测算法提取地形断裂特征,并嵌入地形断裂线作为约束,构建约束TIN,在此基础上制作高精度DEM。最后,利用黄土高坡数据进行了DEM提取实验。结果证明,该算法较传统算法在地形细节的保留上更具优势。
- 彭检贵邢元军宋亚斌王宗跃
- 关键词：地形特征数字高程模型激光雷达
- 基于GPGPU的全波形并行分解算法被引量：3
- 2014年
- 针对EM(Expectation Maximization)波形分解算法具有多次迭代和大量乘、除、累加等高密集运算的特点,提出一套将EM算法在通用计算图形处理器GPGPU上并行化的方案。针对通用并行计算架构CUDA的存储层次特点,设计总体的并行方案,充分挖掘共享存储器、纹理存储器的高速访存的潜能;根据波形采样值采用字节存储的特征,利用波形采样值的直方图求取中位数,从而降低求噪音阈值的计算复杂度;最后,采用求和规约的并行策略提高EM算法迭代过程中大量累加的计算效率。实验结果表明,当设置合理的并行参数、EM迭代次数大于16次、数据量大于64 M时,与单核CPU处理相比,GPU的加速比达到了8,能够显著地提高全波形分解的效率。
- 王宗跃马洪超明洋
