多核CPU的海量点云并行kNN算法

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

所属期刊栏目：27

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家863计划资助项目2006AA12Z101

在线出版日期：2010-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：46-49