發(fā)布時(shí)間：2018-09-04 19:50

【摘要】：為了進(jìn)一步解決大數(shù)據(jù)量帶來的平差效率低下的問題,引入GPU并行計(jì)算技術(shù),同時(shí)使用預(yù)條件共軛梯度法以及不精確牛頓解法求解區(qū)域網(wǎng)平差過程中的法方程,構(gòu)建了適用于GPU并行計(jì)算的全新的區(qū)域網(wǎng)平差技術(shù)流程。本文方法避免了存儲(chǔ)法方程系數(shù)矩陣,而是在需要的時(shí)候?qū)崟r(shí)的計(jì)算該矩陣,使得本文算法相較于傳統(tǒng)的算法所需的計(jì)算機(jī)內(nèi)存空間大幅減少(僅需要存儲(chǔ)平差原始數(shù)據(jù)即可),平差計(jì)算速度明顯提升,同時(shí)計(jì)算精度與傳統(tǒng)方法相當(dāng)。初步試驗(yàn)證明,本文的方法在普通電腦上僅需要約1.5min即可完成對(duì)4500張影像、近900萬(wàn)像點(diǎn)數(shù)據(jù)的平差計(jì)算,且計(jì)算精度達(dá)到子像素級(jí)。
[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.
【作者單位】： 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)國(guó)家地理信息系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;北京中測(cè)智繪有限責(zé)任公司;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(41601502) 中國(guó)博士后科學(xué)基金面上項(xiàng)目(2015M572224) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(CUG160838;CUG170664)~~
【分類號(hào)】：TP338.6

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本文編號(hào)：2223162