CN102651005A - 兴趣点搜索方法以及设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种兴趣点搜索方法及设备。根据本发明兴趣点搜索方法特征在于包括以下步骤：将兴趣点所在的地图划分成网格；以网格为单位进行对兴趣点的搜索。根据本发明的兴趣点搜索方法大大降低了算法复杂度，提高了程序执行的效率，减少了搜索时间。

Description

兴趣点搜索方法以及设备

技术领域

本发明涉及一种搜索方法，更具体地，涉及一种位置搜索方法。

背景技术

随着网络技术的飞速发展，网络上信息量急剧增长，并成为了人类有史以来数量最多、种类最全、规模最大的综合信息数据库，如何有效地从互联网上获取信息就成了一项艰巨的任务。搜索引擎最早起源于1990年加拿大吉尔大学开发的Archie软件，它搜索并分析FTP系统中存在的文件名信息，并对外提供服务。现代搜索引擎的思路来源于wanderer的蜘蛛程序，后来不少学者将蜘蛛程序引进搜索引擎，1995年对DEC发布的AltaVista是第一个支持自然语言搜索的搜索引擎。1998年Google在PageRank、动态摘要、网页快照等集成搜索、多语言支持、用户界面等功能上的革新，彻底地改变了搜索引擎的定义。

在国内，对搜索引擎的研究起源于“中国教育科研网”一期工程的子项目，1997年北京大学推出天网搜索，2000年百度公司推出了专注于中文的搜索的商业搜索引擎。

POI(Point Of Interest)也叫兴趣点，每个兴趣点包含四方面信息：名称、类别、经度、纬度，是一个带位置信息的综合信息。兴趣点搜索是互联网搜索的主要应用之一，兴趣点搜索在技术上与网络搜索一脉相承，但是属于本地搜索，它支持用户搜索与地理位置相关的兴趣点，如大学、餐厅、加油站等。谷歌、百度、mapbar等主要搜索厂商已经推出了兴趣点搜索服务，针对国内市场来说，兴趣点搜索具有广阔的市场前景和巨大的应用价值。

兴趣点搜索引擎是基于兴趣点数据进行搜索的垂直搜索引擎，在逻辑功能上包括分词、索引、搜索、搜索结果排序、缓存以及数据的组织、存储。

在现有的兴趣点搜索方法中，首先获取基准点以及搜索范围，之后读取基准点周边很大范围内的数据，对于其中的兴趣点，一一进行计算，检验其与基准点之间的距离是否在搜索范围之内，如果该兴趣点在搜索范围之内那么确定其为符合条件的兴趣点，反之则为不符合条件的兴趣点，有时需要对符合条件的兴趣点按照与基准点的距离由近至远的进行排序。

现有的这种兴趣点搜索方法存在以下缺陷：

(1)对于每次搜索都需要读取非常大量的数据；

(2)针对其中的每个兴趣点都要进行与基准点之间的距离

计算，这种计算速度相对较慢，耗时很长；

(3)按距离排序也要耗费一定时间。

由此可见，现有技术中的兴趣点搜索方法计算量很大，速度较慢，占用大量的内存资源。

因此，需要一种能够更高效快速地进行搜索的新的兴趣点搜索方法和设备。

发明内容

为了解决现有技术中的以上问题，本发明提供一种兴趣点搜索方法和兴趣点搜索设备。

根据本发明的兴趣点搜索方法的特征在于包括：将兴趣点所在的地图划分成网格；以及以网格为单位进行对兴趣点的搜索。

根据本发明一个实施方式的兴趣点搜索方法，其特征在于，以网格为单位进行对兴趣点的搜索进一步包括：获取基准点位置；获取搜索范围；搜索在基准点位置的搜索范围内的网格；以及获取所搜到的网格中的兴趣点。

根据本发明另一个实施方式的兴趣点搜索方法，其特征在于，以网格为单位进行对兴趣点的搜索进一步包括：获取基准点位置；以及获取依次邻近于所述基准点的网格中的兴趣点。

根据本发明的兴趣点搜索设备，其特征在于，包括：用于将兴趣点所在的地图划分成网格的划分装置；以及用于以网格为单位进行兴趣点搜索的搜索装置。

根据本发明一个实施方式的兴趣点搜索设备，其特征在于，所述搜索装置进一步包括：用于获取基准点位置的装置；用于获取搜索范围的装置；用于搜索在基准点位置的搜索范围内的网格的装置；以及用于获取所搜到的网格中的兴趣点的装置。

根据本发明另一个实施方式的兴趣点搜索设备，其特征在于，所述搜索装置进一步包括：用于获取基准点位置的装置；以及用于获取依次邻近于所述基准点的网格中的兴趣点的装置。

根据本发明的兴趣点搜索方法将兴趣点所在的地图划分成网格，并将每个兴趣点对应到一个网格内，从而将对全部兴趣点的搜索转变为在有限网格内对兴趣点的搜索，因此大大降低了算法复杂度，提高了程序执行的效率，减少了搜索时间。

附图说明

结合以下附图对本发明进行进一步的说明：

图1是根据本发明的兴趣点搜索方法的流程图；

图2是示意性地示出了根据本发明的划分成网格的地图的图示；

图3是根据本发明一个实施例的以网格为单位搜索兴趣点的方法的流程图；

图4是示意性地示出了根据本发明一个实施例的在基准点的搜索范围内以网格为单位搜索兴趣点的图示；

图5是示意性地示出了根据本发明一个实施例的在划分为网格的地图中的各种搜索范围的图示；

图6是根据本发明的另一个实施例的在网格中搜索兴趣点的方法的流程图；

图7是示意性地示出了根据本发明的另一个实施例的在划分为网格的地图中依次周边邻近的网格的示图；

图8是示意性地示出了根据本发明的另一个实施例的在划分为网格的地图中依次在经度上邻近的网格的示图；

图9是示意性地示出了根据本发明的一个实施例的用于进行兴趣点搜索的设备的示图；

图10是示意性地示出了根据本发明的另一个实施例的用于进行兴趣点搜索的设备的示图；

图11是示意性地示出了可以实现根据本发明的实施方式的计算设备的结构方框图。

在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚，以下结合附图以及具体实施例对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限制本发明。

本发明提供了如下的一种兴趣点搜索方案，其中地图被划分成了网格，将每个兴趣点对应到一个网格内；之后以网格为单位对兴趣点进行搜索。如此一来将对全部兴趣点的搜索转变为在有限网格内对兴趣点的搜索，从而大大降低了算法复杂度，提高了程序执行的效率。

图1是根据本发明的兴趣点搜索方法的流程图。首先，在步骤S110中，将兴趣点所在的地图划分成网格。

在将兴趣点所在的地图划分成的网格的具体实现过程中，可以按照一定的长度和宽度对地图进行网格划分，也可以按照一定的经纬度对地图进行网格划分。

进一步地，可以按照不同的粒度进行网格划分。举例来说，在按照一定的长度和宽度对地图进行网格划分的情况下，可以选择100米×100米的较细网格粒度，还可以选择1000米×1000米的较粗网格粒度；而在按照一定的经纬度对地图进行网格划分的情况下，可以，也可以选择0.001经度×0.001纬度的较粗网格粒度。

以下以具体示例来说明按照一定的经纬度对地图进行网格划分的情况。例如在上述较细粒度的情况下，选择粒度为0.0001经度×0.0001纬度的网格。这样只要在位置数据中只保留小数点后六位精度就得到了对应网格的位置标识。例如，假设某点的经度是+125.124516，纬度是-25.124210，那么它所在的网格的位置标识就为经度+125.1245、纬度是-25.1242。如果将经纬度拟合在一起，并用0/1来表示经纬度的正负号，那么就可以得到网格的标识符。例如上述点所在的网格的标识符就为012512451251242。

在上述粒度为0.001经度×0.001纬度的较粗粒度的网格的情况下，则只要在位置数据中保留小数点后五位精度就可以得到对应网格的位置标识。上述点所在的网格的位置标识就为经度+125.124、纬度是-25.124。该网格的标识符就为0125124125124。

由此可以简便地确定某点所在的网格，并且可以容易地对网格进行标识，进一步地可以容易地进行网格之间的诸如距离计算的各种计算。

应当注意，以上示例的网格划分仅为说明性目的，而不应该以任何方式作为对本发明的限制。根据具体实施例，用户可以选择任何其他的网格划分。另外请注意，此处的网格不一定为正方形，也可以为矩形或其他图形。粒度也不仅限于粗粒度和细粒度两种，根据具体实施例，也可以只采用一种粒度或者引入更多种的粒度。

参照图2，示意性地示出了根据本发明的划分成网格的地图的图示。其中的地图被划分成各个网格，其中的201指示一个细粒度的网格而202指示了一个粗粒度的网格。另外请注意，粗粒度网格的各个维度(例如长度、宽度或者经度、维度)并非一定是细粒度网格对应维度的10倍，而是可以根据具体实施而采取各种其他比值。

现在返回图1的兴趣点搜索方法，接着，在下一步骤S 120中，以网格为单位搜索兴趣点。

请注意，其中以网格为单位搜索兴趣点可以由多种方式来实现。在下文中分别结合图3和图6对于其中两种典型的实施方式进行具体描述。

首先结合图3进行详细的说明。图3是根据本发明一个实施例的以网格为单位搜索兴趣点的方法300的流程图。

如图3所示，首先在步骤S310，获取基准点位置。该基准点为用户当前所在的点或者出发点或者用户所关注的点。基准点位置可以由用户输入；对于带有全球定位系统GPS的设备，也可以从GPS设备获得该基准点位置；对于如手机等的移动设备，该基准点的位置也可以从基站获得。

接着，在步骤S320中，获取搜索范围。该搜索范围可以由用户输入，也可以由系统默认，例如默认为距基准点1000米的范围内。

更进一步地，该搜索范围也可以由系统进行识别。例如，对于移动设备，系统可以针对用户处于车行状态还是步行状态进行识别或者是针对用户的移动速度进行识别。例如如果系统识别出该用户处于车行状态中，或者移动速度大于10公里/小时，则确定搜索范围为距基准点5000米的范围；而如果系统识别出该用户处于步行状态中，或者移动速度小于10公里/小时，则确定搜索范围为距基准点500米的范围。

进而，在下一步骤S330中，搜索在基准点的搜索范围内的网格，即，该网格与基准点所在的网格之间的距离在搜索范围之内。通过这一步，本方法可以大大简化算法，不用针对每一个兴趣点对其与基准点的距离进行计算，而仅需针对数目大大减少的网格计算距离，从而提高了搜索效率，减少了搜索时间。

最后，在下一步骤S340中，获取所搜到的网格中的兴趣点。在对应网格中获取兴趣点，这种操作无需距离计算，因而速度较快。

下面结合图4来举例说明这样的网格兴趣点搜索方法。图4是示意性地示出了根据本发明一个实施例的在基准点的搜索范围内以网格为单位搜索兴趣点的图示。

在图4中示出了被划分成矩形网格的地图以及其上的兴趣点，各兴趣点由小圆圈表示。获取的基准点位置为A，获取的搜索范围由虚线框所示，由此虚线框中的各个网格都是所搜到的网格，继而获取虚线框内的这些网格中的兴趣点，这些兴趣点便是所搜索到的结果。

应当注意，搜索范围可以是以基准点所在网格为中心的圆、以基准点所在网格为中心的矩形或者也可以是不以基准点所在网格为中心的矩形。以下参照图5具体说明上述情况。

图5是示意性地示出了根据本发明一个实施例的在划分为网格的地图中的各种搜索范围的图示。在图5中，地图被划分为矩形网格，其中501为基准点所在的网格，502代表以基准点所在网格为中心的圆形的搜索范围，在此情况下，需要用户输入搜索半径就可以确定该搜索范围。503代表以基准点所在网格为中心的矩形的搜索范围，在此情况下，需要用户输入该矩形的南北距离和东西距离(长度和宽度)。504代表不以基准点所在网格为中心的矩形搜索范围，在此情况下，需要用户分别输入基准点所在的网格与该搜索范围的东西南北的边界之间的距离。

具体地，在以不同网格粒度划分地图的实施例中，所述兴趣点搜索方法还涉及到对于粒度的确定。在本发明中，要搜索的网格的粒度可以由用户输入，也可以是系统默认的。另外，该网格粒度还可以是根据搜索范围来确定的。具体举例来说，当搜索范围精确到百米或百米以下时，可以确定要搜索的网格粒度为细粒度，而当搜索范围精确到千米或千米以上时，可以确定要搜索的网格粒度为粗粒度。

在一些优选实施例中，该兴趣点搜索方法还包括以预设提示方式返回搜到的兴趣点的信息。上述预设提示方式可以是在显示屏上显示，也可以是提供听觉提示，具体的提示方式不构成为对本发明的限制。

更具体地，所提示的兴趣点信息不仅可以包括名称、类别、经度、纬度等兴趣点固有信息，还可以包括路线、简介及相关事件等信息。

更进一步地，如果需要对搜索结果进行排序，那么根据本发明本特定实施方式的方法，可以只对于搜索到的兴趣点所在网格与基准点所在网格之间的距离进行计算和排序，而不对搜索到的每个兴趣点与基准点之间的距离进行计算和排序，这将大大减少计算量，节约计算成本和时间。但是，根据不同的实施，如果需要对搜索结果进行较精细的排序，那么仍然可以采用对搜索到的每个兴趣点与基准点之间的距离进行计算和排序的方式。

以下参照图6来具体描述根据本发明的第二实施例。图6是根据本发明的另一个实施例的在网格中搜索兴趣点的方法的流程图。

如图6所示，首先，在步骤S610，获取基准点位置。该基准点为用户当前所在的点或者出发点或者用户感兴趣的点。基准点位置可以由用户输入；对于带有全球定位系统GPS的设备，也可以从GPS设备获得该基准点位置；对于如手机的移动设备，该基准点位置也可以从基站获得。

接着，在步骤S620中，获取依次邻近于基准点的网格中的兴趣点。具体地，在该基准点所在的网格中的兴趣点为最邻近的一级兴趣点，在与基准点所在的网格最邻近的网格中的兴趣点为二级兴趣点，并且在与基准点所在的网格次邻近的网格中的兴趣点为三级兴趣点，依此类推。

应该注意，本实施例中所述的邻近可以具有不同的邻近维度，例如在经度上邻近、在纬度上邻近以及周边邻近。

以下参照图7和图8详细描述邻近维度的含义。

图7是示意性地示出了根据本发明的另一个实施例的在划分为网格的地图中依次周边邻近的网格的示图。

图7示出了划分为网格的地图，并且示出了获得的基准点A。由边框701所包围的网格为基准点A所在的网格，该网格中的兴趣点为与基准点最邻近的一级兴趣点。继而，边框702与边框701之间所包围的网格为与基准点所在的网格周边最邻近的网格。位于这些网格中的兴趣点为与基准点周边次邻近的二级兴趣点。同理，边框703与边框702之间所包围的网格为与基准点所在的网格周边次邻近的网格。位于这些网格中的兴趣点为与基准点周边三次邻近的三级兴趣点。

图8是示意性示出根据本发明的另一个实施例的在划分为网格的地图中在经度上依次邻近的网格的示图。

图8示出了划分为网格的地图，并且示出了获得的基准点A。由标记801所指示的网格为基准点A所在的网格，该网格中的兴趣点为与基准点最邻近的一级兴趣点。继而，标记802所指示的网格为与基准点所在的网格在经度上最邻近的网格。位于这些网格中的兴趣点为与基准点在经度上次邻近的二级兴趣点。同理，标记803所指示的网格为与基准点所在的网格在经度上次邻近的网格。位于这些网格中的兴趣点为与基准点在经度上三次邻近的三级兴趣点。

同理，本领域技术人员可以理解在纬度上邻近的具体含义，对此本说明书中不再赘述。

在本发明的具体实施中，上述邻近维度可以是用户输入的也可以是系统默认的。

应该注意，上述对于兴趣点的获取可以停止于某一级别，即获取到该级别的兴趣点之后就不再继续获取更高级别的兴趣点。该级别可以是预设的，也可以是客户输入的。另外对兴趣点的获取也可以由用户输入的指令来中断。

在本实施方式中，要搜索的网格粒度可以由用户输入，也可以是系统默认的。

与上一实施例一样，该兴趣点搜索方法还包括以预设提示方式返回搜到的兴趣点的信息。上述预设提示方式可以是在显示屏上显示，也可以是提供听觉提示，具体的提示方式不构成为对本发明的限制。

更具体地，所提示的兴趣点信息不仅可以包括名称、类别、经度、纬度等兴趣点固有信息，还可以包括路线、简介及相关时间等信息。

更进一步地在本发明的特定实施方式中，由于对于兴趣点的搜索是按照依次邻近的方式进行的，因此该方法可以不对搜索到的兴趣点一一进行距离排序操作，而搜索结果本身就是粗略地按照距离顺序排序的。由此上述方法可以略去按距离排序的步骤，大大简化了操作，显著节约了计算资源和时间。但是，根据不同的实施，如果需要对搜索结果进行较精细的排序，那么仍然采用对搜索到的每个兴趣点与基准点之间的距离进行计算和排序的方式。

下面将参照图9和图10来描述根据本发明的兴趣点搜索设备。图9是示意性地示出了根据本发明的一个实施例的用于进行兴趣点搜索的设备的示图。

在图9中可见，该兴趣点搜索设备900包括用于将兴趣点所在的地图划分成网格的划分装置901以及用于以网格为单位进行兴趣点搜索的搜索装置902。

在本发明的一个实施例中，搜索装置902进一步包括用于获取基准点位置的装置9021、用于获取搜索范围的装置9022、用于搜索基准点的搜索范围内的网格的装置9024以及用于获取所搜到的网格中的兴趣点的装置9025。

在以不同粒度划分网格的实现中，上述搜索装置902还包括用于确定网格粒度的装置9023。

图10是示意性示出了根据本发明的另一个实施例的用于进行兴趣点搜索的设备的示图。

在图10中可见，该兴趣点搜索设备1000包括用于将兴趣点所在的地图划分成网格的划分装置1001以及用于以网格为单位进行兴趣点搜索的搜索装置1002。

在本发明的另一个实施例中，搜索装置1002进一步包括用于获取基准点位置的装置10021以及用于获取依次邻近于基准点的网格中的兴趣点的搜索装置10025。

在不同的实施中，搜索装置1002还可以包括用于获取邻近维度的装置10022，并且还可以包括用于确定搜索级别的装置10024。

在以不同粒度划分网格的实现中，上述搜索装置1002还包括用于确定网格粒度的装置10023。

应当注意，图9和图10中所示的设备可以在同一设备中实现，并且依据于具体实施，该设备可以包含其他装置。

下面，将参考图11来描述可以实现本发明的计算机设备。图11示意性地示出了可以实现根据本发明的实施方式的计算设备的结构方框图。

图11中所示的计算机系统包括CPU(中央处理单元)1101、RAM(随机存取存储器)1102、ROM(只读存储器)1103、系统总线1104、硬盘控制器1105、键盘控制器1106、串行接口控制器1107、并行接口控制器1108、显示器控制器1109、硬盘1110、键盘1111、串行外部设备1112、并行外部设备1113和显示器1114。在这些部件中，与系统总线1104相连的有CPU 1101、RAM 1102、ROM 1103、硬盘控制器1105、键盘控制器1106、串行接口控制器1107、并行接口控制器1108和显示器控制器1109。硬盘1110与硬盘控制器1105相连，键盘1111与键盘控制器1106相连，串行外部设备1112与串行接口控制器1107相连，并行外部设备1113与并行接口控制器1108相连，以及显示器1114与显示器控制器1109相连。

图11所述的结构方框图仅仅为了示例的目的而示出的，并非是对本发明的限制。在一些情况下，可以根据需要添加或者减少其中的一些设备。并且请注意，本发明可以有利地实现于例如手机或车载GPS的移动设备中，其具体结构框图在本说明书中不再赘述，本领域技术人员应该可以清楚地了解对应的实现方式。

本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了控制设备和观测设备的若干装置或子装置，但是这种划分仅仅并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多装置的特征和功能可以在一个装置中具体化。反之，上文描述的一个装置的特征和功能可以进一步划分为由多个装置来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。相反，流程图中描绘的步骤可以改变执行顺序。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。

虽然已经参考若干具体实施方式描述了本发明，但是应该理解，本发明并不限于所公开的具体实施方式。本发明旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。所附权利要求的范围符合最宽泛的解释，从而包含所有这样的修改及等同结构和功能。

Claims (21)

1.一种兴趣点搜索方法，其特征在于，包括：

将兴趣点所在的地图划分成网格；以及

以网格为单位进行对兴趣点的搜索。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照经纬度或预定的长度和宽度对所述网格进行划分。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，以不同的粒度对所述网格进行划分。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以网格为单位进行对兴趣点的搜索进一步包括：

获取基准点位置；

获取搜索范围；

搜索在基准点位置的搜索范围内的网格；以及

获取所搜到的网格中的兴趣点。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述搜索范围通过以下方式之一来获取：客户输入、系统默认、系统识别。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述系统识别是针对用户处于车行或步行状态的识别或者是针对用户移动速度的识别。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将要搜索的网格的粒度可以根据以下之一来确定：用户输入、系统默认、所获取的搜索范围。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以网格为单位进行对兴趣点的搜索进一步包括：

获取基准点位置；以及

获取依次邻近于所述基准点的网格中的兴趣点。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述邻近是如下之一维度上的邻近：在经度上邻近、在纬度上邻近、周边邻近。

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，要搜索的网格的粒度由以下方式之一提供：用户输入、系统默认。

11.一种兴趣点搜索设备，其特征在于，包括：

用于将兴趣点所在的地图划分成网格的划分装置；以及

用于以网格为单位进行兴趣点搜索的搜索装置。

12.根据权利要求11所述的设备，其特征在于，所述划分装置按照经纬度或预定的长度和宽度对所述网格进行划分。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述划分装置以不同的粒度对所述网格进行划分。

14.根据权利要求11所述的设备，其特征在于，所述搜索装置进一步包括：

用于获取基准点位置的装置；

用于获取搜索范围的装置；

用于搜索在基准点位置的搜索范围内的网格的装置；以及

用于获取所搜到的网格中的兴趣点的装置。

15.根据权利要求14所述的设备，其特征在于，所述用于获取搜索范围的装置通过以下方式之一获取搜索范围：客户输入、系统默认、系统识别。

16.根据权利要求15所述的设备，其特征在于，所述系统识别是针对用户处于车行或步行状态的识别或者是针对用户移动速度的识别。

17.根据权利要求11所述的设备，其特征在于，所述搜索装置进一步包括：

用于获取基准点位置的装置；以及

用于获取依次邻近于所述基准点的网格中的兴趣点的装置。

18.根据权利要求17所述的设备，其特征在于，所述邻近是如下之一维度上的邻近：在经度上邻近、在纬度上邻近、在目标的周边邻近。

19.根据权利要求18所述的设备，其特征在于，所述搜索装置还包括用于获取邻近纬度的装置。

20.根据权利要求17所述的设备，其特征在于，所述搜索装置还包括用于确定搜索级别的装置。

21.根据权利要求14或17所述的设备，其特征在于，所述搜索装置还包括用于确定将要搜索的网格粒度的装置。

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