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J-GLOBAL ID:201802264444618263   整理番号:18A1735938

GPUとメモリマップに基づく高分解能リモートセンシング画像の高速処理方法【JST・京大機械翻訳】

A fast processing method for high-resolution remote sensing image based on GPU and memory mapping file
著者 (5件):
資料名:
巻: 42  号:ページ: 139-146  発行年: 2018年 
JST資料番号: C2025A  ISSN: 1000-3096  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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高分解能遠隔感知画像処理は,しばしばプログラムの実行時間とメモリ空間の不足の問題に直面し,並列計算技術はリモートセンシング画像の処理速度を改善できるが,アルゴリズムの大きなメモリ空間を低減できない。この問題を解決するために,本論文では,CUDAとメモリマッピングファイルを用いた高分解能遠隔センシング画像の高速処理法を提案し,K-Meansアルゴリズムで実現した。その中、CUDA技術はGPUの強力な並列計算能力を有効に利用することができるが、メモリマッピングファイル技術はディスクI/O速度が遅いため、アルゴリズムの性能への影響を低減できる。実験結果は,提案方法が従来のK-Meansアルゴリズムより約30倍速く,メモリ使用量が90%以上低下することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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沿岸海洋物理学 
タイトルに関連する用語 (5件):
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