CN101151611A - 在电子地图中布置目标数据的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种在电子地图中布置目标数据的方法，在该方法中提供一种具有空间区域的坐标数据的数据区(D)，关于目标(Pi)的目标数据与坐标数据相关联，并且执行群集(Clusterung)以降低数据量，其中，不同的、空间上独立的目标(Pi)在群集时被集合成一个群目标(C1、C2、…)。

Description

在电子地图中布置目标数据的方法
技术领域
本发明涉及一种在电子地图中布置目标数据的方法，其具有权利要求1的前序部分的特征。
背景技术
在电子地图中布置目标数据的方法是众所周知的。通常，在电子地图中提供具有空间区域的坐标数据的数据区。将对于不同目标的目标数据配属于一些坐标数据。例如，目标数据是对于在确定的地点的确定位置或者风景名胜的照片或者文字说明。为了降低可在待显示的地图上指明的数据量，执行群集过程(Clusterung)。同时，对于目标的信息数据或者目标数据本身并不在地图上显示，而是通过一个小符号来代表，在地图上该小符号被显示在对应于坐标数据的相应位置处。例如在通过以光标箭头点击而在计算机上显示的情况下，通过激活符号，而在叠化地图局部的独立窗口中显示以对于该目标的目标数据形式的信息。尤其是仅以较小显示的地图局部通过可较大显示的地图区域滚动显示时，通过降低在被群集的符号上的目标数据，基于降低的数据量使几乎无缝的滚动浏览成为可能。
通常情况下，对于基于位置服务(Lbs：Location based Service)的解决方案允许在电子地图上空间地布置多媒体数据。在作为待显示的要素的目标的数量逐渐增多时，存在这样的问题，即显示设备的性能使在电子地图上无缝地滚动浏览信息或者目标数据不再可能。与具有特别小的目标密度的相邻区域相比，在特别小的空间区域具有特别多的目标的情况下，该问题表现得特别突出。
发明内容
本发明的目的在于，提出一种在电子地图上布置目标数据的方法，当来自于较大的数据区的放大的局部要通过在较大的数据区中滚动浏览移动时，该方法在设备上显示电子地图时尤其可以实现性能的改善。此外，能够以很少的成本来执行群集。
该目的通过具有权利要求1的特征的、用于在电子地图上布置目标数据的方法来实现。有利的设计方案在从属权利要求中提出。
因此，优选的是一种在电子地图中布置目标数据的方法，在该方法中，提供具有空间区域的坐标数据的数据区，将对于目标的目标数据配属于所述坐标数据，并且执行用于降低数据量的群集，其中，在群集时，不同的空间上独立的目标被集合成群目标(Clusterobject)。
特别优选的是这样一种方法，在该方法中这样执行群集，即将群的每两个彼此相邻的目标置入所述彼此相邻的目标的预定的距离值内。
特别优选的是这样一种方法，在这种方法中，对于不同的空间区域局部预定用于所述群的不同的距离值。
特别优选的是这样一种方法，在这种方法中，以每个彼此不同的距离值为基础来提供具有不同的群的数据区的多个数据库或拷贝，并且具有不同的区域局部的待示出的地图由相应群集的数据库的各个相应的局部组成。
特别优选的是这样一种方法，在这种方法中，目标在群集之前根据其距离值来彼此分类。特别优选的是这样一种方法，在这种方法中，根据在所有距离的总数范围内彼此距离最小的规则来对目标进行分类。
特别优选的是这样一种方法，在这种方法中，目标沿着路线结构化地设置。特别优选的是这样一种方法，在这种方法中，目标结构化地设置在树状结构的路线中。特别优选的是这样一种方法，在这种方法中，沿着用于彼此相邻的目标的路线来执行群集。
特别优选的是这样一种方法，在这种方法中，距离值-尤其是各个彼此相邻的目标的最大距离值-以缩放的方式改变以形成群集。特别优选的是这样一种方法，在这种方法中，沿着路线执行群集。
特别优选的是这样一种方法，在这种方法中，在沿着一条或者多条存在的所述路线添加新的目标时，执行基于距离对所述目标或者所述目标彼此之间的关系进行分类和/或基于距离形成群。
特别优选的是这样一种方法，在这种方法中，在添加新的目标时，检查存在的路线，并且必要时删除所述路线和/或添加新的路线。
因此，特别优选的是一种在电子地图中布置目标数据的方法，在该方法中，提供具有空间区域的坐标数据的数据区，其中，将对于目标的目标数据配属于所述坐标数据，并且执行用于降低数据量的群集，其中，在群集时，不同的空间上独立的目标被集合成至少一个群目标。
目标数据例如是构成目标的建筑物的照片。也可以提供作为目标的目标数据的录制的并通过扬声器播放的声音或者信息文字说明，并且配属于数据区内部的目标的相应坐标数据。
通常情况下，电子地图的数据区是一个空间上非常大的区域，该区域大于在显示装置的显示屏幕上待显示的地图或者待显示的地图局部的区域。
根据一个主要方面，不仅通过缩减到地图图示中呈现的符号来将目标数据群集成单独的目标，而且用于不同的目标的不同的目标或者目标数据被群集成群目标。取代例如在地图上分别显示的三个符号(这三个符号分别是市政厅、教堂、和餐厅，它们分别具有作为三个目标的目标数据的信息文字说明或者照片)，而在大的地图显示比例尺时仅显示作为群目标的单一符号，该单一符号只在另外的具有高分辨的待显示的比例尺中作为关于相应的目标的三个单独的目标或者符号来显示。在处于待显示的地图局部上的具有大量的单一目标的市中心区域上滚动浏览时，相应地仅显示数量明显减少了的群目标，从而可以在电子地图上实现信息的无缝滚动。尤其是在具有不同的群密度的地图上的不同的区域在无缝滚动时可以实现不受性能的限制地由一个群集密度滚动到另一个群集密度。
由此可以在失真的和未失真的地图上具有一个或者多个群密集度的群集时进行实时群集。以简单的方式进行依赖于缩放的群集也是可能的。自动的群集可有利地进行转换，该自动的群集根据提供的最大数量的单元或者目标来执行，即群和目标的数量不超过确定的预期数量。
附图说明
接下来，参照附图对实施例进行进一步说明。图中示出：
图1示出空间区域的数据区，在该数据区中，对于目标的目标数据配属于数据区的相应的坐标数据，以及还示出各个目标之间的间距信息；
图2在不同的图示中从多个单独的目标开始示出在数据区中目标的群集逐渐增强；
图3从多个单独的目标开始示出在数据区中的用于地图的中央区域的不同强度的群集和待示出的地图的外部区域，以及具有不同强度的群集的地图的中央区域和周边的外部区域的组合图示；
图4示出与根据图3的实施例相比的具有失真的外部区域的图示；以及
图5示出用于阐明数据结构化的树状结构，该数据结构化用于实现特别快速地调整群集密集度。
具体实施方式
如图1的上部所示，在具有空间区域的坐标数据的数据区D中设置有多个目标Pi、P1-P3、P5-P12。以通常的方式目标P1-P12的布置这样实现，即相应的目标数据被配属于作为基础的数据区D的坐标数据。
在图1的中部显示具有相同的目标P1-P3、P5-P12的相同的数据区D。为了准备群集，从第一个目标P1开始确定出到数据区D中的所有其它的目标P2、P3、P5-P12的各个最短的距离或者距离值13、14。随后，从最接近的相邻的目标P2开始同样地确定出到数据区D中的所有目标P1，P3，P5-P12的各个最短的距离。最后，在考虑最短的有效连接可能性的情况下以优选的递归方式确定出将所有的目标P1-P3、P5-P12彼此连接在一起的路线。在图1的中间的图示中通过相应的连线示出由此得出的最短的距离或者距离值13-20、21★、22★。
最小的距离值13-20、21★、22★尤其可以理解成这样的值，这些值考虑权数，从而例如通过降低总的路线长度来优化多个目标Pi中的每两个相应的距离之间的所有可能的距离的总和。为了准备进行特别有效的群集，将确定的距离值13-20、21★、22★与其目标对一起按照距离的数值分类地记录到列表中。
事后，在图1的底部示出的数据区D中，在多个目标P1-P3、P5-P12中添加另一个第四目标P4。从新添加的目标P4开始，又确定出到所有其它的目标P1-P3、P5-P12的最小距离。在示出的实例中得出，在考虑最短的可能连接的总和时在第二和第六目标P2、P6之间的最初的最短距离值22★或者路线不再是最优。相应地，删除这两个目标P2、P6的最初连接对或者这些事先生成的列表中的最短的距离之间的线路或最短距离值22★。代替它的是，确定在新添加的目标P4和最初的第六目标P6之间的新的最短距离值22或相应的路线。此外，设置从新添加的目标P4到最初的第二目标P2以及到最初的第五目标P5的其它路线或者最短的距离23、21。相应地，也从列表中删除最初的第五和第六目标P5、P6中的先前的距离对以及它们的最短距离值21★。
图2示出分别具有相同数量的目标Pi的六个数据区D。在左上方的第一个示出的数据区D中，彼此未连接的目标Pi示出在地图的相应位置上。在上行的中间的图示中，在使用相应的算法确定最短的距离后，附加地绘出相应的连接Vi，这些连接描述两个目标之间的各个合适的最短距离，如同也将它们记录到列表中一样。反过来，当得出对于所有距离总和的优化的最小距离线性的导向不合适时，通过多个目标Pi拖曳的路线具有单独的分支，从而产生受限制的树状结构。
在示出的区域的左侧显示出一个比例尺，该比例尺显示出为该图示选择的群集密集度。基于每两个彼此相邻的目标Pi的相应的距离值Vi来选择用于各个目标Pi的群集。在上行的中间的图示中示出非常小的群集密度或者群集密集度，在该图中，仅对彼此非常密集地设置的目标Pi进行群集，相应地形成仅三个群C1、C2、C3。同时，在形成的连接Vi或者路线上定位的情况下形成群，这些连接或者路线按照尽可能小的距离的标准事先形成，从而可特别快地调整群集密度。同时，每个群形成具有聚集的目标的独立的群目标，其中群C1-C3分别作为单一的群目标显示在待实际显示的地图上，尤其是作为符号显示出来。
从上行的中间的图示到右侧的图示并且进一步在下面的图示中从左到右，由相应的多个单独的目标Pi构成的群C1-C8的数量才增加，并且该数量随后下降直到最后下降到包括所有目标Pi的唯一的群C1。如果在左上方的图示的每个单独的目标Pi被考虑作为具有最小可能的群集密集度的独立的群，那么具有增大的群集密度或者群集密集度的群的数量就会持续下降。
图3在左上方再次示出数据区D，该数据区在显示装置上完全作为地图来显示，并且必要时构成较大的数据区的从属局部。在数据区中再次设置多个目标Pi。在上行的中间和右侧示出具有不同群集密集度的该数据区D的两个不同的图示，其中，群集密集度又依赖于每两个彼此相邻的目标Pi之间的各个最小的距离值A。
在左下侧示出数据区D的另一个图示，在该图示中，为作为第一区域局部的中央区域DC选择相应于上方左侧的图示的中等群集强度。与之相反，数据区D的外部区域或者外围DA具有非常少的或者甚至说不具有群集。这样的显示使具有很小的群目标分辨率的地图可以在中央的地图区域中显示，这导致对正滚动浏览较大的数据区的、待显示地图的观察者的集中度要求降低。
与之相反，右下方的图示示出了也具有中等强度的群集和两个群C3、C4的中央区域DC，而外围DA则具有相当于上行的中间的图示的较大强度的群集。相应地，仅几个大的群C1、C2处于数据区D的外围DA中。这样的显示可以实现在较大的数据区上特别有效和无缝的滚动浏览，其中，将各个用于中央区域DC的群目标以较大的显示分辨率即较小的群集密集度显示给被显示和示出的地图的观察者。在滚动浏览过程中，观察者大多对由外围DA构成的外部区域具有很小的兴趣并且对其注意很少，从而对于外围可替换成高的群集密集度。
图4以图3中的左下方的图示为基础示出这样一种情况，即具有中央区域DC，该中央区域具有中等强度的群集密集度并且具有单一的群目标C3、C4，而在外部区域中的单一的目标P1、P2未被群集地示出。为了能够观察显著变大的地图区域，使用空间上失真的显示，在该失真的显示中按比例显示中央区域DC，而朝向显示区域的外部边缘失真逐渐增强或者显示比例升高。借此，实际上远离中央区域DC的目标P1、P2靠近中央区域DC显示。然而，尤其是在使用这种失真的图像时，之前朝向外围DA★增大的较高的群集密集度是有利的，然而当前仅出于显示的原因其未被示出。
图5示出一个数据结构，该数据结构用于在具有用于作为中心的中央区域DC和用于作为待显示的区域的外围DA的两个存储区的空间的存储器图像中同时显示和调整当前实施例和其他实施例的不同的群集密集度。此外，考虑两个不同的群密集度。
被示出的树状结构的基础构成图1中的具有相应连接或者最短的距离值13-23的目标Pi，i＝1、2、...12的布置。出于显示的原因以及为简化待相应构建的算法，第一群集层面的特有的群集目标或者级别目标(Ordungsobjekt)1、2、...或者...12配属于每个单独的目标P1-P12。由此构成第一级别目标1-12，最终各个具有针对自身连接的有效值0的最小距离值配属于这些第一级别目标。相反，考虑到目标P1-P12的总和以及距离值1-23的总和，被进一步示出的级别目标13-23对应于递归形成的最短距离，从而术语距离值和级别目标可互换。如从图1和图5的右侧的柱状图示中可知，在此根据用于形成路线结构或者树状结构的最短有效距离的标准将各个级别目标1-23相应地设置在例如根据图2的设计方案构建的列表中。
在图5的左下侧示出具有相应形成的5个群C1★-C5★或者相应形成的八个群C1-C8的两种不同的群集密集度。在具有八个群集C1-C8的较低密集度的群集的情况下，八个分组构成为群C2、C3、C5-C7，其中五个目标P4、P5、P8-P10分别仅形成具有仅自身作为单一目标的特有的群目标。此外，两个群目标作为具有目标P6、P7以及P11、P12的群C4、C8形成。这两个群C4、C8通过级别目标与作为上部的群元素或者顶级级别目标的数值15和16连接。其它大的群目标通过具有目标P1-P3的第一群C1构成，其中，用于连接第一目标P1、P2与连接第三目标P3与第一级别目标13以及此外连接第一目标P1用的第二级别目标14的第一级别目标13配属于该第一群C1。在图1中，第一群C1如果相应地通过三个第一目标P1、P2、P3构成，这三个目标彼此通过级别目标或者最短的距离值13、14连接。第四群C4在图1中可能通过中央设置的点P6、P7构成，这两个点具有在它们之间的级别目标15。第八群C8可能通过具有级别目标或者距离值16的点P11、P12构成。
如果群集密集度被提高，那么这将同时设置待作为基础的距离值A的提高，从而不再是仅目标Pi被群集成级别目标，也就是距离值1-16，而是根据示出的实施例进行直到例如级别目标或者目标19的群集。这具有这样的效果，即根据图5中的左下方的图示，还仅形成5个群C1★-C5★而不是8个。三个第一和最后一个事先形成的群C1-C3、C8保持有效地未发生变化地群集，而其余最初的群C4-C7被集合成一个单独的新群C4★。同时，以前的级别目标8、15通过级别目标17彼此连接，最初的级别目标9、10通过级别目标18彼此连接，并且两个级别目标17、18通过在它们的上级设置的级别目标19连接。
由此，以简单的方式形成一个具有单一目标P6-P10的大的群目标。在此，该大的群目标C4★不再仅包括中央区域DC的单一目标P6-P8，而是还包括待示出的区域D的外围DA的目标P9、P10。
由此，可看到一种树状结构，该树状结构以级别目标或者最大可最小化的距离值23开始，并且从属局部根据各个最近的较小值的级别目标或者较小的距离22、21、20....、13通过形成路线和支路形成数据结构。这允许以简单的方式实现在空间上存储的地图显示中同时显示和调整不同的群密集度。为了构成新的群目标，不用执行各个目标或者其地图坐标和彼此的目标关系的每次完全新的计算，因此可以以简单的方式根据各个预期的最大距离值或者级别目标来进行或者调整群集。
该方案可以实现无缝且有效率地滚动浏览自动群集地空间上设置的目标或者信息单元。同时，对于每个预期的区域群集密集度可被分开并且可被实时地调整。针对为此所需的数据结构的存储要求是线性的，用于仅执行单次计算的时间浪费对于目标的总数是成平方的。每个另外添加的新目标仅与目前为止在系统中存在的目标Pi成比例。因此，用于在电子地图上相应地布置目标数据的方法、尤其是用于调整群集密集度甚至用于作为目标的例如由数码照相机拍下的新的图片的群集的日常使用的方法在其功能性上是足够的，从而在日常交流中由使用者舒适地使用。在此，尤其要强调的是，在数据量大的时候，可实时显现从具有仅单一大的群的最大群集密集度直到最小的群集密集度的群集。此外，有利地可以强于群集密集度或者群集级的方式实时地在自身的数据结构上处理。必要时在数据区的目标数据的不同的拷贝上形成不同的群集密集度，从而对于具有不同强度群集的部分的待显示的地图可渐显不同拷贝中的各地图局部。
为了转化相应的方法，有利地在第一步骤中形成用于实时群集的合适的数据结构，在该数据结构中，确定并存储多个目标Pi的每两个目标之间的最短距离。
在待新添加目标的情况下，在第一步骤中，新添加的目标优选地与这样的目标连接，该目标实现到所有当前存在的目标的最小距离。除了在仅被放置而不构成和存储连接对的第一目标中，该执行方式都是合适的。在用于连接新的目标的第二步骤中，检查存在的连接对或者目标对的距离。如果在事先构成的路线或距离的任何存在的目标对之间的最大距离可利用到两个其它的目标的同一路线上的新的目标和紧接着的目标之间的较短距离来测量，其中该路线或距离由最初的具有到目前所有的其它目标的距离最短的目标递归地在所有与该目标和接着的目标连接的要素上形成，那么首先解除作为两个其它的目标之间的最大连接存在的连接，并且然后通过新的连接来代替，如也基于根据图1下方的中间的图示的过渡所阐明的。该执行方式被如此长的执行，直到达到路线的终点或者达到分支，其中，路线形成的终止起到终点的作用，这些分支又分别初始化这种递归树的新的分支。执行方式被如此长地执行，必要时也与新产生的路线一起，直到这种递归的路线已经以新的目标和存在的目标之间的可能新的连接距离处理或代替所有存在的连接距离。
最后，在第三步骤中，在连接新的目标时，由距离对或者距离值恢复根据距离排列的列表，这些距离对或者距离值形成图5中右侧的级别目标或者列表。必要时，这种列表的形成也可以已经在连接新的目标的第一步骤中执行。
作为使用用于实时群集的数据结构的准备，尤其是在显示作为数据区域的局部的地图或者地图局部期间调整群集密集度时，所有的连接对或者距离值A根据距离分类地存储在列表中，并且通过一个可机械操作的、可电子操作的或者可虚拟操作的开关形式的操纵件这样来管理，即可以与操纵件的位置成比例地确定级别目标或者距离，如同根据图5或者根据图2的不同群集密集度所描述的那样。
用于群集的有利的算法或者相应的方法优选地以最大的分辨率或者最小的群集密集度为前提，在最大的分辨率或者最小的群集密集度时所有目标本身Pi形成其仅具有作为目标的自身的自有群。随着群集密集度逐渐增大，在根据距离排列的列表中分别这样长地群集下个级别目标或者下个目标值A，其中，相应的对的两个目标首先确定它们的相关联的群，然后确定最高的群。随着另外逐渐增大的密集度，最后完成图5中的整个树状结构，其中，大部分从多个目标中产生逐渐增大数量的单一群，并且最后单一群的数量在随着每个群的更大数量的单一目标形成逐渐增大的较少群时逐渐减小。通过形成根据距离排列的列表和形成可相应地构成的树状结构，群集本身在大的数据量时可实时地虚拟化，其中，最大的群集密集度的群集利用最后仅仅一个单一的大的群直至可以形成一个最后具有作为自身的群的每个单一的目标的最小群集密集度，该自身的群并不是真正的群。
有利地，这样的方法可以多个群集级方式应用到一个或者同一数据结构上。为此，在根据图5的群集树中，一个或者多个中间层可以被设置在具有级别目标的排列成的列表中。
如果用于两个不同区域的这种方法被不同强度地群集，例如中央区域DC的粒化较精细并且外围DA较粗糙，从而产生两级的群集，该群集可以使使用者实时地在两个区域以不同群集工作。

Claims (13)

1.一种用于在电子地图中布置目标数据的方法，在该方法中，
-为空间区域提供具有坐标数据的数据区(D)，
-将对于目标(Pi；P1-P12)的目标数据配属于所述坐标数据，并且
-执行用于降低数据量的群集，其特征在于，
-在群集时，不同的空间上独立的目标(Pi，i＝1、2、...)被集合成群目标(C1、C2、...)。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，执行所述群集，使得群(C1；C4；C8)中的每两个彼此相邻的目标(P1-P2、P1-P3、P6-P7、P11-P12)位于所述彼此相邻的目标的预定距离值(13、14；15；16)内。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对于不同的空间区域局部(DC、DA)预设用于所述群集的不同的距离值(A)。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，以每个彼此不同的距离值(A)为基础来提供具有不同群的数据区(D)的多个数据库或拷贝，并且具有不同的区域局部(DC、DA)的待示出的地图由相应已群集数据库的各个相应局部组成。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在群集之前，所述目标(Pi)根据其距离值(A)来彼此分类。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据在所有距离的总数范围内彼此距离最小的规则来对所述目标(Pi)进行分类。
7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述目标(Pi)沿着路线(Vi)结构化地布置。
8.根据权利要求5至7中的任一项所述的方法，其特征在于，所述目标(Pi)结构化地布置在树状结构的路线中。
9.根据权利要求7或8所述的方法，其特征在于，沿着用于彼此相邻目标的路线(Vi)来执行群集。
10.根据权利要求7至9中的任一项所述的方法，其特征在于，距离值(A)-尤其是各个彼此相邻目标的最大距离值-以缩放的方式改变以形成群。
11.根据权利要求10和权利要求7到9中的任一项所述的方法，其特征在于，沿着所述路线执行所述群集。
12.根据权利要求5到11中任一项所述的方法，其特征在于，在沿着一条或者多条已存在的路线添加新的目标(P4)时，执行基于距离对所述目标(Pi)或者所述目标彼此之间的关系进行分类和/或基于距离形成群。
13.根据权利要求7到12中任一项所述的方法，其特征在于，在添加新的目标(P4)时，检查已存在的路线(21*、22*)，并且必要时删除所述路线和/或添加新的路线(21-23)。
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