[发明专利]一种计算给定区域内部点集的GPU方法

说明书

本发明公开了一种计算给定区域内部点集的GPU方法，包括以下步骤：1)滤去位于给定区域外的数据点，再将剩余的数据点的位置坐标转换到屏幕空间坐标下，并对剩余的数据点进行扩展及分批操作，以构建用户点数与其ID值的映射关系，同时将给定区域进行三角化，以形成若干多边形；2)利用OpenGL图形API计算多边形相交单元格的聚合结果，得给定区域内部扩展点的个数；3)将给定区域内部扩展点的个数转换为可分辨点的ID值，再利用位图映射技术找到目标点的ID集合，实现在给定区域内部点集中每一个点的可分辨性，该方法具有精度高及计算速度快的特点。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，涉及一种计算给定区域内部点集的GPU方法。

背景技术

在计算机图形学、计算几何和地理信息系统等技术，经常需要判断点与多边形的位置关系。许多移动应用程序生成大量空间数据，例如社交媒体应用程序、拼车程序和天气警报程序。计算给定区域内部的点集，对这些服务和应用和程序的低延迟和快速响应时间非常重要。

现有专利CN105869188A公开了一种判断点对多边形方位关系的检测方法和系统，其中通过将测试点构建为XY直角坐标系的原点，据此构造多边形各顶点的坐标位置，通过判断多边形的各顶点是否在坐标轴的同一侧、满足不同在y轴一侧的点的连续两点连接线与X轴正半轴的相交次数判断出点是否在任意多边形中。显然对每个测试点都需要进行一次这样的判断，当被测试点的数目极大时，所消耗的时间是会成线性增长。同时，由于对多边形的各顶点也需要判断，当多边形复杂且测试点的数据量大时，将不能够满足交互式时间需求。

现有专利CN106843633A公开了一种判断触点是否在不规则多边形内部的方法，其核心思想是射线法，只不过是把射线法与触点判断相结合。从测试点出发引出一条射线，看这条射线与该不规则多边形的所有边的交点数目。如果有交点个数为奇数说明该测试点在不规则多边形内，若交点个数为偶数则说明该测试点在不规则多边形外。这种方法实现简单，但是时间复杂度也与多边形的边数以及测试点的个数有关。该方法仅适用于小数据量的情形，在今天的大数据时代并没有很好的扩展性。

现有专利CN111915665A公开了一种计算机上使用简化求交计算的点在多边形内判定方法，其利用了GPU的并行处理能力提高计算效率。先对任意多边形建立外包围盒，在对该包围盒进行均匀网格划分，在网格单元中生成平行于坐标轴的条状结构以判断该单元格分割的片段是否位于多边形内/外的属性。从测试点引出一条射线，平行于条状结构生成时所平行的坐标轴。利用单元格的属性统计测点与多边形相交的次数。该方法较前两个方法有了显著的效率提升但当多边形复杂时，该方法的单元格需要分的很细才能保证准确率。同时，若有多个多边形则对每一个多边形都需要进行细分再判断的操作。

此外，目前解决计算区域内点集问题的方法还有对数据点构建凸包，判断该凸包是否完全被包含在给定多边形区域内，再不断删去不在给定区域内的凸包顶点，重新构造凸包直至凸包上的顶点及其包含的点都在区域内时，便计算出了区域内的点集。这种方法虽然快，但仅适用于凸多边形，并且不适合在大数据点集上进行小范围的查找。还有只适用于矩形的基于树结构索引的查找法。以上所提的方法其本质都是基于数学的，且没有考虑对于可视化需求的扩展。

综上所述，计算区域内部点集的重点在于找到一种，在满足精度要求的前提下，能够快速计算出结果，且适用于如今大数据时代需求的方法。并且随着人们对电子产品的依赖，查询区域内部点集的应用场景不断拓宽，给定的计算区域可能由多个形状复杂各异的复杂多边形组成。并且随着应用人群的拓宽，对于一些非技术人员的使用，可视化需求也将进一步被提出。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种计算给定区域内部点集的GPU方法，该方法具有精度高及计算速度快的特点。

为达到上述目的，本发明所述的计算给定区域内部点集的GPU方法包括以下步骤：