CN106776696B - 一种基于分类模型的热度图数据处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于分类模型的热度图数据处理方法及装置，所述分类模型按照预设的条件来进行划分，每个分类模型对应有各自的编码参考方式，所述热度图数据处理方法根据采集热度图数据时对应的条件选择对应的分类模型，对每隔第一时间周期采集的热度图数据采用该分类模型对应的编码参考方式进行压缩编码。本发明的装置包括模型选择模块和编码模块。本发明的方法及装置极大提高热度图数据的压缩率，在保证压缩率的前提下，保证数据的高效检索和使用。

Description

一种基于分类模型的热度图数据处理方法及装置

技术领域

本发明输入热度图数据存储技术领域，尤其涉及一种基于分类模型的热度图数据处理方法及装置。

背景技术

热度图又叫热力图，是一种采用一组深浅变化的颜色序列表示画面中不同区域运动目标多少的技术。热度图数据是在二维图像画面中，用不同的颜色表示不同的数值等级，例如在画面中，运动目标越多的区域，叠加的颜色就越深，运动目标越少的区域，叠加的颜色就越浅。

热度图在商场超市等公共场合中，广泛用于评估客流量状况，给管理者制定合理的商业计划提供直观的数据支持。

热度图数据图像画面中的每一个像素代表了画面中对应一片区域的热度值。热度图一般采用按小时、日、周、月、年的粒度进行查看，在使用热度图时，都是保存一段较长时间的热度图数据(一般是最近若干年的数据)，这样就可以灵活的按照不同的时间维度统计客流量的变化趋势。

由于数据量较大，一般热度图采用比视频画面分辨率小很多的分辨率，比如CIF(Common Intermediate Format)分辨率352*288。但即使采用较小的分辨率，长时间的热度图数据也数据量巨大，因此如何提高热度图数据的压缩效率，保证高效的数据检索和使用意义重大。

现有技术采用视频编码技术来压缩热度图数据，但是仅根据时间模型来对热度图数据进行了编码，每个小时记录一条热度图记录，每周第一天0时记录按照I帧编码，每周其他天0时记录按照参考P帧编码，参考帧都指向每周第一天0时记录的I帧，每周非0时的记录按照普通P帧编码，参考帧为前面0时的参考P帧或I帧。然而这种编码方法没有考虑到一天当中不同时段如早晚高峰、白天、夜间的数据变化很大，工作日、节假日的数据也有较大不同的情况，全部参考0时I帧编码效率较低。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于分类模型的热度图数据处理方法及装置，考虑到一天当中不同时段如早晚高峰、白天、夜间的数据变化很大，工作日、节假日的数据也有较大不同的情况，可以有效提高热度图数据的压缩效率，同时保证了高效的数据检索和使用。

为了实现上述目的，本发明技术方案如下：

一种基于分类模型的热度图数据处理方法，所述分类模型按照预设的条件来进行划分，每个分类模型对应有各自的编码参考方式，所述热度图数据处理方法，包括：

根据采集热度图数据时对应的条件选择对应的分类模型；

对每隔第一时间周期采集的热度图数据采用该分类模型对应的编码参考方式进行压缩编码。

本发明的一种实现方式，在每个分类模型中，以每隔第一时间周期采集的热度图数据为一基本编码单元，并根据设定的第二时间周期将第二时间周期内的时间划分为至少一个时间段，所述对每隔第一时间周期采集的热度图数据采用该分类模型对应的编码参考方式进行压缩编码，包括：

在满足所述分类模型对应的预设的条件的连续时间周期内，对于第一个第二时间周期中每个时间段的第一个基本编码单元，采用I帧编码方式进行编码；

对于所述连续时间周期内其他第二时间周期中每个时间段的第一个基本编码单元，采用参考P帧编码方式进行编码，参考帧指向第一个第二时间周期中每个时间段对应的I帧；

对于所述连续时间周期内其他的编码单元，采用普通P帧编码方式进行编码，参考帧为同时段对应的参考P帧或I帧。

本发明的另一种实现方式，在每个分类模型中，以每隔第一时间周期采集的热度图数据为一基本编码单元，并根据设定的第二时间周期将第二时间周期内的时间划分为至少一个时间段，在满足所述分类模型对应的预设的条件的连续时间周期内，当所述连续时间周期大于设定的第三时间周期时，所述对每隔第一时间周期采集的热度图数据采用该分类模型对应的编码参考方式进行压缩编码，包括：

在满足所述分类模型对应的预设的条件的连续时间周期内，对于第一个第三时间周期中第一个第二时间周期中每个时间段的第一个基本编码单元，采用I帧编码方式进行编码；

对于所述连续时间周期内其他第三时间周期中第一个第二时间周期中每个时间段的第一个基本编码单元，采用参考P帧编码方式进行编码，参考帧指向第一个第二时间周期中每个时间段对应的I帧；

对于所述连续时间周期内其他的编码单元，采用普通P帧编码方式进行编码，参考帧为同时段对应的参考P帧或I帧。

进一步地，所述热度图数据处理方法，还包括：

为每个基本编码单元对应的压缩编码后的每个热度图生成对应的时间序号。

进一步地，所述热度图数据处理方法，还包括：

每隔预设时间间隔，将预设时间间隔内的每个基本编码单元的热度图数据进行累加，得到累加热度图数据，并将累加热度图数据进行压缩编码，将压缩编码后的累加热度图插入预设位置。

本发明还提出了一种基于分类模型的热度图数据处理装置，所述分类模型按照预设的条件来进行划分，每个分类模型对应有各自的编码参考方式，所述热度图数据处理装置，包括：

模型选择模块，用于根据采集热度图数据时对应的条件选择对应的分类模型；

编码模块，用于对每隔第一时间周期采集的热度图数据采用该分类模型对应的编码参考方式进行压缩编码。

本发明装置的一种实现方式，在每个分类模型中，以每隔第一时间周期采集的热度图数据为一基本编码单元，并根据设定的第二时间周期将第二时间周期内的时间划分为至少一个时间段，所述编码模块对每隔第一时间周期采集的热度图数据采用该分类模型对应的编码参考方式进行压缩编码时，执行如下操作：

在满足所述分类模型对应的预设的条件的连续时间周期内，对于第一个第二时间周期中每个时间段的第一个基本编码单元，采用I帧编码方式进行编码；

对于所述连续时间周期内其他第二时间周期中每个时间段的第一个基本编码单元，采用参考P帧编码方式进行编码，参考帧指向第一个第二时间周期中每个时间段对应的I帧；

对于所述连续时间周期内其他的编码单元，采用普通P帧编码方式进行编码，参考帧为同时段对应的参考P帧或I帧。

本发明装置的另一种实现方式，在每个分类模型中，以每隔第一时间周期采集的热度图数据为一基本编码单元，并根据设定的第二时间周期将第二时间周期内的时间划分为至少一个时间段，在满足所述分类模型对应的预设的条件的连续时间周期内，当所述连续时间周期大于设定的第三时间周期时，所述编码模块对每隔第一时间周期采集的热度图数据采用该分类模型对应的编码参考方式进行压缩编码时，执行如下操作：

在满足所述分类模型对应的预设的条件的连续时间周期内，对于第一个第三时间周期中第一个第二时间周期中每个时间段的第一个基本编码单元，采用I帧编码方式进行编码；

对于所述连续时间周期内其他第三时间周期中第一个第二时间周期中每个时间段的第一个基本编码单元，采用参考P帧编码方式进行编码，参考帧指向第一个第二时间周期中每个时间段对应的I帧；

对于所述连续时间周期内其他的编码单元，采用普通P帧编码方式进行编码，参考帧为同时段对应的参考P帧或I帧。

进一步地，所述热度图数据处理装置，还包括：

索引模块，用于为每个基本编码单元对应的压缩编码后的每个热度图生成对应的时间序号。

进一步地，所述编码模块，还用于：

每隔预设时间间隔，将预设时间间隔内的每个基本编码单元的热度图数据进行累加，得到累加热度图数据，并将累加热度图数据进行压缩编码，将压缩编码后的累加热度图插入预设位置。

本发明提出的一种基于分类模型的热度图数据处理方法及装置，基于不同分类的分类模型来对热度图数据进行编码，同时保存一份时间索引，实现高效数据检索和使用。可以极大提高热度图数据的压缩率，在保证压缩率的前提下，保证数据的高效检索和使用；同时由于压缩率提高，可以保存更精细粒度、更长时间维度、更大热度图分辨率的数据。

附图说明

图1为工作日分类模型对应的编码参考方式示意图；

图2为节假日分类模型对应的编码参考方式示意图；

图3为本发明基于分类模型的热度图数据处理方法流程图；

图4为工作日连续时间周期大于设定的第三周期时编码参考方式示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明技术方案做进一步详细说明，以下实施例不构成对本发明的限定。

热度图统计的数据是按照空间区域分布的，随时间变化的累计数据，热度图记录之间在空间和时间上都有很大的相关性。因此，可以考虑采用帧内参考、帧间参考的编码算法(比如H.264编码器或H.265编码器)对其进行编码，这样可以极大的提高数据的压缩率。

热度图使用时，一般按照小时、天、周、月、年来生成热度统计信息，由于一天当中不同的时段数据变化较大，工作日与节假日的数据变化也较大。例如在小学周边，早上八点左右送孩子上学高峰，和下午五点左右接孩子放学高峰，其热度图与日间其它时段、夜间时段都会很不相同；例如在商场、景区周边，节假日与工作日的日间热度图也会很不相同。因此，对工作日、节假日、以及各时段分别采用不同的编码参考方式，可以很大程度上提高压缩率。

本技术方案按照预设的条件来进行划分分类模型，例如将工作日、节假日作为条件来划分。在实际的应用中，可以以工作日、节假日来划分分类模型，或以其他条件来划分分类模型，例如以天气情况来划分，晴天为一个分类模型，下雨为另一个分类模型。还可以对每天的时段进行调整，这里不一一赘述。

按照工作日、节假日来划分时，分类模型如下：

工作日分类模型、对于工作日(周一至周五，调休上班的周六或周日)，可以将1天分为5个时段：凌晨(0时至6时)，早高峰(7时至10时)，日间(11时至16时)，晚高峰(17时至20时)，晚间(21时至23时)。

节假日分类模型、对于节假日(周末，法定节假日)，可以将1天分为3个时段：凌晨(0时至7时)，日间(8时至17时)，晚间(18时至23时)。

需要说明的是，对于工作日分类模型或节假日分类模型，每天的时段可以进行调整，例如将工作日调整为6个时段，将节假日调整为4个时段，都是可以按照本技术方案的方法进行压缩编码的，这里不一一赘述。

容易理解的是，按照天气情况来划分时，分类模式可以划分为晴天分类模型和雨天分类模型，每天的时段进行相应的设置，这里不再赘述。

本实施例在每个分类模型中，以每隔第一时间周期采集的热度图数据为一基本编码单元，例如每个小时记录一条热度图数据，即第一时间周期为一个小时，当然也可以将第一时间周期设置为半小时，或2小时等。并根据设定的第二时间周期将第二时间周期内的时间划分为至少一个时间段，每个第二时间周期包括至少一个时间段，例如第二时间周期设置为一天，每天分为多个时间段，例如对于工作日分为5个时间段。容易理解的是，第二时间周期的设置，也可以为半天一个周期，这里不再赘述。

本实施例每个分类模型对应有各自的编码参考方式，例如对于工作日分类模型，连续时间周期为5天，从周一到周五。如图1所示，具有如下的编码参考方式：

每个小时记录一条热度图数据；

每周一的0时、7时、11时、17时、21时的记录按照I帧编码，每周其他天的0时、7时、11时、17时、21时的记录按照参考P帧编码，参考帧都指向每周一的各个对应I帧；

每周非0时、7时、11时、17时、21时的记录按照普通P帧编码，参考帧为上述同时段对应的参考P帧或I帧；

每天23时的记录之后，累加得到当天的整天热度记录，插入到23时记录之后。第一个全天记录按照I帧编码，其余的全天记录按照普通P帧编码，参考帧为第一个全天记录I帧。

而对于节假日分类模型，假设为三天，分别为day1、day2和day3，具有如下的编码参考方式：

每个小时记录一条热度图数据；

第一个节假日day1的0时、8时、18时的记录按照I帧编码，往后(day2、day3)的0时、8时、18时的记录按照参考P帧编码，参考帧都指向第一个节假日的各个对应I帧；

非0时、8时、18时的记录按照普通P帧编码，参考帧为上述同时段对应的参考P帧或I帧；

每天23时的记录之后，累加得到当天的整天热度记录，插入到23时记录之后。第一个全天记录按照I帧编码，其余的全天记录按照普通P帧编码，参考帧为第一个全天记录I帧。

如图3所示，本实施例一种基于分类模型的热度图数据处理方法，包括：

根据每隔第一时间周期采集热度图数据时对应的条件选择对应的分类模型；

对每隔第一时间周期采集的热度图数据采用该分类模型对应的编码参考方式进行压缩编码。

以工作日/节假日分类模型为例，即当采集热度图数据对应的时间为工作日时，按照工作日分类模型对应的编码参考方式进行压缩编码，当采集热度图数据对应的时间为节假日时，按照节假日分类模型对应的编码参考方式进行压缩编码。

具体地，在满足所述分类模型对应的预设的条件的连续时间周期内，对于第一个第二时间周期中每个时间段的第一个基本编码单元，采用I帧编码方式进行编码；

对于所述连续时间周期内其他第二时间周期中每个时间段的第一个基本编码单元，采用参考P帧编码方式进行编码，参考帧指向第一个第二时间周期中每个时间段对应的I帧；

对于所述连续时间周期内其他的编码单元，采用普通P帧编码方式进行编码，参考帧为同时段对应的参考P帧或I帧。

以工作日为例，每个小时记录一条热度图数据，在满足所述分类模型对应的预设的条件的连续时间周期内，即连续的工作日，一般从周一到周五，其中第二时间周期对应一天时间。则第一个第二时间周期为周一，编码参考方式为：

每周一的0时、7时、11时、17时、21时的记录按照I帧编码，每周其他天的0时、7时、11时、17时、21时的记录按照参考P帧编码，参考帧都指向每周一的各个对应I帧；

每周非0时、7时、11时、17时、21时的记录按照普通P帧编码，参考帧为上述同时段对应的参考P帧或I帧；

每天23时的记录之后，累加得到当天的整天热度记录，插入到23时记录之后。第一个全天记录按照I帧编码，其余的全天记录按照普通P帧编码，参考帧为第一个全天记录I帧。

容易理解的是，本实施例中，当存在调休时，例如国庆调休时，节假日连续为7天，相应的国庆节前或国庆节后，工作日也相应增加，这种情况下，工作日会超出一周，例如工作日连续为10天。在这种情况下，连续时间周期(10天)大于设定的第三时间周期(例如工作日5天)时，所述对每隔第一时间周期采集的热度图数据采用该分类模型对应的编码参考方式进行压缩编码，包括：

在满足所述分类模型对应的预设的条件的连续时间周期内，对于第一个第三时间周期中第一个第二时间周期中每个时间段的第一个基本编码单元，采用I帧编码方式进行编码；

对于所述连续时间周期内其他第三时间周期中第一个第二时间周期中每个时间段的第一个基本编码单元，采用参考P帧编码方式进行编码，参考帧指向第一个第二时间周期中每个时间段对应的I帧；

对于所述连续时间周期内其他的编码单元，采用普通P帧编码方式进行编码，参考帧为同时段对应的参考P帧或I帧。

仍然以工作日为例，连续的工作日时间较长，跨一周或两周，假设第一个第二时间周期为周一，在连续时间周期大于第三时间周期时间时，存在第二个周一或第三个周一，如图4所示，则编码参考方式如下：

第一个周一的0时、7时、11时、17时、21时的记录按照I帧编码，其后每周的周一按照参考P帧编码，参考帧指向第一个工作日的对应I帧。

对于所述连续时间周期内其他的编码单元，采用普通P帧编码方式进行编码，参考帧为同时段对应的参考P帧或I帧。

需要说明的是，对于工作日超过一周的情况，也可以在整个连续的工作日周期内，均采用图2的编码参考模式。图4的编码参考方式是对工作日超过一周的情况下的优选压缩编码方式。

上述编码参考方式的说明，对于节假日分类模型一样适用，这里不再赘述。

热度图数据按照小时、天、周、月、年来生成热度统计信息，因此还需要记录每天、每周、每月、每年的热度图数据。因此，本实施例基于分类模型的热度图数据处理方法，还包括：

每隔预设时间间隔，将预设时间间隔内的每个基本编码单元的热度图数据进行累加，得到累加热度图数据，并将累加热度图数据进行压缩编码，将压缩编码后的累加热度图插入预设位置。

例如，预设时间间隔为每天，则在每天23时的记录之后，累加得到当天的整天热度记录，插入到23时记录之后。第一个全天记录按照I帧编码，其余的全天记录按照普通P帧编码，参考帧为第一个整天记录I帧。

又如，预设时间间隔为每周，则在每周最后一天的23时记录后，累加得到整周的热度记录，插入到23时记录之后，按照普通P帧编码，参考帧为第一个周一整天记录I帧。

又如，预设时间间隔为每月，则在每月最后一天的23时记录后，累加得到整月的热度记录，插入到23时记录之后，按照普通P帧编码，参考帧为第一个整天记录I帧；

又如，预设时间间隔为每年，在每年最后一天的23时记录后，累加得到整年的热度记录，插入到23时记录之后，按照普通P帧编码，参考帧为第一个整天记录I帧。

需要说明的是，如果某天23时之后，正好满足整周、整月、整年中的一个或多个，则依次插入整周、整月、整年的累加记录。

本技术方案通过上述方法对每隔第一时间周期采集的热度图数据采用该分类模型对应的编码参考方式进行压缩编码，形成热度图序列。需要说明的是，虽然在上述各种编码参考方式中规定了哪些作为I帧，哪些作为参考P帧，哪些作为普通P帧，但是上述方式中这种安排并非唯一可行的方案，也可以进行相应的调整。

例如，如果起始记录时间是不满足整天、整周的要求，则以起始记录的第一小时记录按照I帧编码，后续的记录则按照正常策略实施。即I帧或参考P帧可以通过设定来进行调整，不会影像整个编码的压缩效果。

起始无论是工作日或休息日，整天记录按照I帧编码，其后每天的整天记录按照普通P帧编码，参考帧为第一个整天记录I帧。

需要说明的是，本实施例对于整天、整周、整月、整年的热度图数据需要进行累加，因此需要维护四个热度图累加缓存：1个整天热度图数据累加缓存，1个整周热度图数据累加缓存，1个整月热度图数据累加缓存、1个整年热度图数据累加缓存。通过如下方式进行累加：

每次获取小时数据时，累加到上述4个缓存中；

每次获取23时数据时，累加完成后，对整天数据编码，编码后清空整天缓存；

每次获取整周最后一天23时数据时，累加完成后，对整周数据编码，编码后清空整周缓存；

每次获取整月最后一天23时数据时，累加完成后，对整月数据编码，编码后清空整月缓存；

每次获取整年最后一天23时数据时，累加完成后，对整年数据编码，编码后清空整年缓存；

如果某次23时数据获取后，同时满足上述4个条件中的多个，则在完成所有相关累加和编码后，清空对应缓存。

热度图数据经过压缩编码后，为便于以后的检索和使用，通常需要建立时间索引，本实施例热度图压缩编码后的每帧数据都对应有一个唯一的时间序号，时间序号与对应的采集时间对应，该时间序号随码流保存在头部，这样就可以根据时间序号查找热度图信息。

当按照小时查找热度图信息时，假设为Y年M月D日H时，按照如下策略操作：

输入年月日信息(Y年M月D日H时)，根据每年的国家节假日安排判断，1、是节日假期，2、是周末同时不是调整工作日，两个条件满足其一即节假日，都不满足即工作日；

如果判断结果是工作日：

根据H时判断时段，以上文将0时、7时、11时、17时、21时作为参考P帧为例，如H时为10时，则参考P帧为7时；

找到第一周周一的7时记录I帧的码流并解码；

找到同一周周一的7时记录的码流并解码；

找到D日的7时记录的码流并解码；

找到D日的H时记录的码流并解码；

返回H时记录的热度记录。

如果判断结果是节假日：

根据H时判断时段，以上文将0时、8时、18时作为参考P帧为例，如H时为10时，则参考P帧为8时；

找到第一个节假日的8时记录I帧的码流并解码；

找到D日的8时记录的码流并解码；

找到D日的H时记录的码流并解码；

返回H时记录的热度记录。

当按照天查找热度图信息时，假设为Y年M月D日，按照如下策略操作：

输入年月日信息(Y年M月D日)；

找到第一天全天记录I帧的码流并解码；

找到D日整天记录的码流并解码；

返回D日记录的热度记录。

当按照周查找热度图信息时，假设为Y年M月D日所在的那周，按照如下策略操作：

输入年月日信息(Y年M月D日)；

找到第一天全天记录I帧的码流并解码；

找到该周整周记录的码流并解码；

返回该周记录的热度记录。

当按照月查找热度图信息时，假设为Y年M月，按照如下策略操作：

根据输入的年月信息(Y年M月)，日期取本月的最后一天；

找到第一天全天记录I帧的码流并解码；

找到该月整月记录的码流并解码；

返回M月记录的热度记录。

当按照年查找热度图信息时，假设为Y年，按照如下策略操作：

根据输入的年信息(Y年)，月份取12月，日期取31日；

找到第一天全天记录I帧的码流并解码；

找到Y年整年记录的码流并解码；

返回Y年记录的热度记录。

与上述方法对应地，本技术方案还提出了一种基于分类模型的热度图数据处理装置，其中分类模型按照预设的条件来进行划分，每个分类模型对应有各自的编码参考方式。该热度图数据处理装置，包括：

模型选择模块，用于根据采集热度图数据时对应的条件选择对应的分类模型；

编码模块，用于对每隔第一时间周期采集的热度图数据采用该分类模型对应的编码参考方式进行压缩编码。

与上述方法对应地，编码模块对每隔第一时间周期采集的热度图数据采用该分类模型对应的编码参考方式进行压缩编码时，执行如下操作：

在满足所述分类模型对应的预设的条件的连续时间周期内，对于第一个第二时间周期中每个时间段的第一个基本编码单元，采用I帧编码方式进行编码；

对于所述连续时间周期内其他第二时间周期中每个时间段的第一个基本编码单元，采用参考P帧编码方式进行编码，参考帧指向第一个第二时间周期中每个时间段对应的I帧；

对于所述连续时间周期内其他的编码单元，采用普通P帧编码方式进行编码，参考帧为同时段对应的参考P帧或I帧。

优选地，在满足所述分类模型对应的预设的条件的连续时间周期内，当所述连续时间周期大于设定的第三时间周期时，编码模块对每隔第一时间周期采集的热度图数据采用该分类模型对应的编码参考方式进行压缩编码时，执行如下操作：

在满足所述分类模型对应的预设的条件的连续时间周期内，对于第一个第三时间周期中第一个第二时间周期中每个时间段的第一个基本编码单元，采用I帧编码方式进行编码；

对于所述连续时间周期内其他第三时间周期中第一个第二时间周期中每个时间段的第一个基本编码单元，采用参考P帧编码方式进行编码，参考帧指向第一个第二时间周期中每个时间段对应的I帧；

对于所述连续时间周期内其他的编码单元，采用普通P帧编码方式进行编码，参考帧为同时段对应的参考P帧或I帧。

为了便于后续的检索，本实施例热度图数据处理装置，还包括：

索引模块，用于为每个基本编码单元对应的压缩编码后的每个热度图生成对应的时间序号。从而可以根据输入的时间来进行检索。

与上述方法对应地，本实施例编码模块，还用于：

每隔预设时间间隔，将预设时间间隔内的每个基本编码单元的热度图数据进行累加，得到累加热度图数据，并将累加热度图数据进行压缩编码，将压缩编码后的累加热度图插入预设位置。

从而记录每天、每周、每月、每年的热度图数据。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于分类模型的热度图数据处理方法，其特征在于，所述分类模型按照预设的条件来进行划分并至少划分为两种热度图数据具有差异的不同分类模型，每个分类模型对应有各自的编码参考方式，在每个分类模型中，以每隔第一时间周期采集的热度图数据为一基本编码单元，并根据设定的第二时间周期将第二时间周期内的时间划分为至少一个时间段，所述热度图数据处理方法，包括：

根据每隔第一时间周期采集热度图数据时对应的条件选择对应的分类模型；

对每隔第一时间周期采集的热度图数据采用该分类模型对应的编码参考方式进行压缩编码；

其中，所述对每隔第一时间周期采集的热度图数据采用该分类模型对应的编码参考方式进行压缩编码，包括：

在满足所述分类模型对应的预设的条件的连续时间周期内，对于第一个第二时间周期中每个时间段的第一个基本编码单元，采用I帧编码方式进行编码；

对于所述连续时间周期内其他第二时间周期中每个时间段的第一个基本编码单元，采用参考P帧编码方式进行编码，参考帧指向第一个第二时间周期中每个时间段对应的I帧；

对于所述连续时间周期内其他的基本编码单元，采用普通P帧编码方式进行编码，参考帧为同时段对应的参考P帧或I帧。

2.根据权利要求1所述的基于分类模型的热度图数据处理方法，其特征在于，在每个分类模型中，以每隔第一时间周期采集的热度图数据为一基本编码单元，并根据设定的第二时间周期将第二时间周期内的时间划分为至少一个时间段，在满足所述分类模型对应的预设的条件的连续时间周期内，当所述连续时间周期大于设定的第三时间周期时，所述对每隔第一时间周期采集的热度图数据采用该分类模型对应的编码参考方式进行压缩编码，包括：

在满足所述分类模型对应的预设的条件的连续时间周期内，对于第一个第三时间周期中第一个第二时间周期中每个时间段的第一个基本编码单元，采用I帧编码方式进行编码；

对于所述连续时间周期内其他第三时间周期中第一个第二时间周期中每个时间段的第一个基本编码单元，采用参考P帧编码方式进行编码，参考帧指向第一个第二时间周期中每个时间段对应的I帧；

对于所述连续时间周期内其他的基本编码单元，采用普通P帧编码方式进行编码，参考帧为同时段对应的参考P帧或I帧。

3.根据权利要求1所述的基于分类模型的热度图数据处理方法，其特征在于，所述热度图数据处理方法，还包括：

为每个基本编码单元对应的压缩编码后的每个热度图生成对应的时间序号。

4.根据权利要求1所述的基于分类模型的热度图数据处理方法，其特征在于，所述热度图数据处理方法，还包括：

每隔预设时间间隔，将预设时间间隔内的每个基本编码单元的热度图数据进行累加，得到累加热度图数据，并将累加热度图数据进行压缩编码，将压缩编码后的累加热度图插入预设位置。

5.一种基于分类模型的热度图数据处理装置，其特征在于，所述分类模型按照预设的条件来进行划分并至少划分为两种热度图数据具有差异的不同分类模型，每个分类模型对应有各自的编码参考方式，在每个分类模型中，以每隔第一时间周期采集的热度图数据为一基本编码单元，并根据设定的第二时间周期将第二时间周期内的时间划分为至少一个时间段，所述热度图数据处理装置，包括：

模型选择模块，用于根据每隔第一时间周期采集热度图数据时对应的条件选择对应的分类模型；

编码模块，用于对每隔第一时间周期采集的热度图数据采用该分类模型对应的编码参考方式进行压缩编码；

其中，所述编码模块对每隔第一时间周期采集的热度图数据采用该分类模型对应的编码参考方式进行压缩编码时，执行如下操作：

在满足所述分类模型对应的预设的条件的连续时间周期内，对于第一个第二时间周期中每个时间段的第一个基本编码单元，采用I帧编码方式进行编码；

对于所述连续时间周期内其他第二时间周期中每个时间段的第一个基本编码单元，采用参考P帧编码方式进行编码，参考帧指向第一个第二时间周期中每个时间段对应的I帧；

对于所述连续时间周期内其他的基本编码单元，采用普通P帧编码方式进行编码，参考帧为同时段对应的参考P帧或I帧。

6.根据权利要求5所述的基于分类模型的热度图数据处理装置，其特征在于，在每个分类模型中，以每隔第一时间周期采集的热度图数据为一基本编码单元，并根据设定的第二时间周期将第二时间周期内的时间划分为至少一个时间段，在满足所述分类模型对应的预设的条件的连续时间周期内，当所述连续时间周期大于设定的第三时间周期时，所述编码模块对每隔第一时间周期采集的热度图数据采用该分类模型对应的编码参考方式进行压缩编码时，执行如下操作：

在满足所述分类模型对应的预设的条件的连续时间周期内，对于第一个第三时间周期中第一个第二时间周期中每个时间段的第一个基本编码单元，采用I帧编码方式进行编码；

对于所述连续时间周期内其他第三时间周期中第一个第二时间周期中每个时间段的第一个基本编码单元，采用参考P帧编码方式进行编码，参考帧指向第一个第二时间周期中每个时间段对应的I帧；

对于所述连续时间周期内其他的基本编码单元，采用普通P帧编码方式进行编码，参考帧为同时段对应的参考P帧或I帧。

7.根据权利要求5所述的基于分类模型的热度图数据处理装置，其特征在于，所述热度图数据处理装置，还包括：

索引模块，用于为每个基本编码单元对应的压缩编码后的每个热度图生成对应的时间序号。

8.根据权利要求5所述的基于分类模型的热度图数据处理装置，其特征在于，所述编码模块，还用于：

每隔预设时间间隔，将预设时间间隔内的每个基本编码单元的热度图数据进行累加，得到累加热度图数据，并将累加热度图数据进行压缩编码，将压缩编码后的累加热度图插入预设位置。

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