GPU并行区域网平差

发布时间：2018-09-04 19:50

【摘要】：为了进一步解决大数据量带来的平差效率低下的问题,引入GPU并行计算技术,同时使用预条件共轭梯度法以及不精确牛顿解法求解区域网平差过程中的法方程,构建了适用于GPU并行计算的全新的区域网平差技术流程。本文方法避免了存储法方程系数矩阵,而是在需要的时候实时的计算该矩阵,使得本文算法相较于传统的算法所需的计算机内存空间大幅减少(仅需要存储平差原始数据即可),平差计算速度明显提升,同时计算精度与传统方法相当。初步试验证明,本文的方法在普通电脑上仅需要约1.5min即可完成对4500张影像、近900万像点数据的平差计算,且计算精度达到子像素级。
[Abstract]:In order to solve the problem of low adjustment efficiency caused by large amount of data, GPU parallel computing technique is introduced, and the normal equations in the adjustment process of regional network are solved by using preconditioned conjugate gradient method and imprecise Newton method. A new area network adjustment technology flow is constructed for GPU parallel computing. Instead of storing the coefficient matrix of the equation, the method in this paper computes the matrix in real time when needed. Compared with the traditional algorithm, the computer memory space of this algorithm is greatly reduced (only need to store the original data of adjustment), the speed of adjustment calculation is obviously improved, and the accuracy of calculation is similar to that of the traditional method. The preliminary test shows that the method in this paper only needs about 1.5min to complete the adjustment calculation of 4500 images and nearly 9 million image points on the common computer, and the calculation accuracy reaches sub-pixel level.
【作者单位】： 中国地质大学(武汉)国家地理信息系统工程技术研究中心;北京中测智绘有限责任公司;
【基金】：国家自然科学基金(41601502) 中国博士后科学基金面上项目(2015M572224) 中央高校基本科研业务费专项资金(CUG160838;CUG170664)~~
【分类号】：TP338.6

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本文编号：2223162