申请/专利权人：梧州学院

申请日：2023-02-14

公开（公告）日：2023-05-30

公开（公告）号：CN116186334A

主分类号：G06F16/901

分类号：G06F16/901;G06F16/903;G06F18/2413

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.06.16#实质审查的生效;2023.05.30#公开

摘要：本发明公开一种基于GPU的八叉树并行快速KNN检索方法及系统，包括：构建八叉树并确定每一层所包含的节点后，把节点信息以数组形式独立进行存储，并各自对应于一个线程；获取子节点邻居表信息，建立节点邻居表；获得层数据结构信息，根据节点邻居表中的层偏移量数组得到八叉树所需的存储空间，并将层数据结构信息依次拷贝到八叉树中；通过标准点的坐标信息，在八叉树中进行迭代查找，找到标准点所在的节点并获得搜索半径；搜索在搜索半径范围内所有搜索方向的所有节点，并生成节点搜索列表；将节点搜索列表中各节点所包含的点合并到一个新的搜索列表中；根据新的搜索列表中节点包含点的信息生成点搜索列表，从中找出离目标点最近的前K个点。

主权项：1.一种基于GPU的八叉树并行快速KNN检索方法，其特征在于，包括以下步骤：从上至下逐层构建八叉树，确定所述八叉树每一层所包含的节点后，把每一层的节点信息以数组形式独立进行存储，并将每个所述数组和每个所述节点各自对应于一个线程；通过兄弟节点和父节点邻居表获取子节点邻居表信息，建立节点邻居表；将在构建所述八叉树中使用的层数据结构的有用信息进行提取和合并，获得层数据结构信息，根据所述节点邻居表中的层偏移量数组得到所述八叉树所需的存储空间，并将所述层数据结构信息依次拷贝到所述八叉树中；提供一标准点，并通过所述标准点的坐标信息，在八叉树中进行迭代查找，找到所述标准点所在的节点，并根据所述节点的信息获得搜索半径；搜索在所述搜索半径范围内所有搜索方向的所有节点，并生成不同搜索方向下的节点搜索列表；将所述不同搜索方向下的节点搜索列表中各节点所包含的点合并到一个新的搜索列表中；根据所述新的搜索列表中节点所包含点的信息生成点搜索列表，并在所述点搜索列表中找出离目标点最近的前K个点；其中，所述节点信息包括节点序号和节点的坐标，所述不同搜索方向下的节点搜索列表中无重复节点。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 梧州学院 一种基于GPU的八叉树并行快速KNN检索方法及系统

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