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文档简介

一种利用GPUPS技术的发展，轨迹数据的数量呈现出爆炸性的增长。如何有效地从海量轨迹数据中提取知识成为了一个重要的问题。其中，轨迹线热力图展示了轨迹数据的整体分布情况，对于轨迹数据分析和可视化具有重要意义。但在实际应用中，轨迹线热力图的生成速度受限于计算机性能，无法满足海量轨迹数据的快速展示需求。为解决这一问题，本PUU行计算加速轨迹线热力图的生成过程，从而提高了热力图的生成速度。实验结果表明，该方法能够在保证热力图质量的前提下，快速生成和显示轨迹线热力图。关键词：轨迹数据；GPU化GPS据，已成为了众多领域的研究和应用的基础。轨迹数据中包括了人、物、车等移动物体在空间中的位置和时间信息，具有时空关联性强、变化规然而，在实际应用中，轨迹线热力图的生成速度受限于计算机性能，无法满足海量轨迹数据的快速展示需求。传统的轨迹线热力图生成方法CPUGPU加速的轨迹线热力图生GPU并行计算加速轨迹线热力图的生成过程，从而提采样切割，将轨迹数据提取为轨迹线样本；然后基于CUDA平台，设计GPU并行计算程序，提高了热力图的计算速度与现有的CPUGPUCUDAGPU并行计算。CUDA是英伟达（NVIDIA）公司推出的面向通用计算的GPU架构，通过使用CUDAGPU并行计算能力，加速轨迹线热力图的生成过程。具体GPU并行计算过程分为三个步骤，包括数据的存储、热力GPUCUDA平台（Kere）函数，然后根据轨迹线样本的坐标信息，计算出每个样本点的权值，进而通过权值核函数对周围的像素点进行热力值计算。由于轨迹线样本是PU加速的并行计算能够实现快速的热力值计算，提高了热力图的生成速度和效率。（Shader）CUDA平台的并行计算能力，能够快速地将计10GPSGPU并行计算的轨迹线热力图生成方法和传统的CPU串行计算方法进行了比较，GPU并行计算的方法具有显著的性能优势。具体而言，GPU并101.2CPU13.5秒。另外，通过实验测试也发现，在使用GPU并行计算的方法时，计算时间的成本几乎是固定的，而在串行计数据计算的场景下，GPU并行计算可持续提供更快的计算速度和优异的GPU加

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