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基于切片原理的海量點云并行簡化算法

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  針對傳統(tǒng)點云簡化算法效率低且處理點數(shù)少的缺陷,結(jié)合快速成型領(lǐng)域的切片原理顧及特征計算復(fù)雜度低的特點,設(shè)計并實現(xiàn)了適合千萬級海量激光雷達( LiDAR)點云的并行切片簡化算法。該算法根據(jù)切片原理對點云模型分層并按照角度排序,利用NVIDA的統(tǒng)一計算設(shè)備架構(gòu)(CUDA)和可編程圖形處理器GPU)高度并行的性能優(yōu)勢,使用GPU多線程高效并行地執(zhí)行單層切片點云簡化,提高了算法效率。最后,應(yīng)用3組不同數(shù)量級點云模型分別進行簡化對比實驗。實驗結(jié)果表明:在保持模型特征與壓縮比不變的情況下,所提算法效率高出傳統(tǒng)基于CPU的串行切片算法1-2個量級。

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