CN112214562B - 数据处理方法、装置、电子设备及机器可读存储介质 - Google Patents

数据处理方法、装置、电子设备及机器可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112214562B
CN112214562B CN201910630213.5A CN201910630213A CN112214562B CN 112214562 B CN112214562 B CN 112214562B CN 201910630213 A CN201910630213 A CN 201910630213A CN 112214562 B CN112214562 B CN 112214562B
Authority
CN
China
Prior art keywords
target
aggregation
point
map
area
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910630213.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112214562A (zh
Inventor
冯锋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hangzhou Hikvision System Technology Co Ltd
Original Assignee
Hangzhou Hikvision System Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hangzhou Hikvision System Technology Co Ltd filed Critical Hangzhou Hikvision System Technology Co Ltd
Priority to CN201910630213.5A priority Critical patent/CN112214562B/zh
Publication of CN112214562A publication Critical patent/CN112214562A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112214562B publication Critical patent/CN112214562B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/29Geographical information databases
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/26Visual data mining; Browsing structured data
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95Retrieval from the web
    • G06F16/957Browsing optimisation, e.g. caching or content distillation

Abstract

本申请提供一种数据处理方法、装置、电子设备及机器可读存储介质,该方法包括:分别对各层级地图进行聚合区域划分;对于待添加或更新的任一目标点,分别确定并存储所述目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域;当接收到目标点查询请求时,根据当前地图视野分辨率以及所述目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域,对当前地图视野中的目标点进行聚合,以得到用于在当前地图视野中展示的聚合点。该方法可以减少电子地图应用中用户查询等待的响应时间,并减少目标点查询响应的内存消耗。

Description

数据处理方法、装置、电子设备及机器可读存储介质
技术领域
本申请涉及大数据空间检索应用领域,尤其涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及机器可读存储介质。
背景技术
电子地图属于一种常见的地理可视化应用。在WEB平台中,由于浏览器渲染能力限制,当大量的点在地图图层展示时,通常会采用聚合显示的方式进行展示,即当多个点满足预设条件时,将该多个点聚合为一个点进行展示,因此,数据聚合的查询速度直接影响着整个地图使用的体验效果。
然而实践发现,在目前的电子地图应用中,当每一次进行地图展示时,均需要先查询出当前视野内的所有点数据,然后循环聚合。当地图的层级比较低时,就需要查询出几乎整个地图上点,然后循环计算每个点所属的聚合格子,这个过程会占用大量的内存;此外,循环计算每个点属于哪一个聚合格子非常耗时,从而导致客户端每次平移或缩放地图并发查询时响应时间很长,体验效果非常的差。
发明内容
有鉴于此,本申请提供一种数据处理方法、装置、电子设备及机器可读存储介质。
具体地,本申请是通过如下技术方案实现的:
根据本申请实施例的第一方面,提供一种数据处理方法,包括:
分别对各层级地图进行聚合区域划分;
对于待添加或更新的任一目标点,分别确定并存储所述目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域;
当接收到目标点查询请求时,根据当前地图视野分辨率以及所述目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域,对当前地图视野中的目标点进行聚合,以得到用于在当前地图视野中展示的聚合点。
根据本申请实施例的第二方面,提供一种数处理装置,包括:
划分单元,用于分别对各层级地图进行聚合区域划分;
确定单元,用于对于待添加或更新的任一目标点,分别确定并存储所述目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域;
接收单元,用于接收目标点查询请求;
聚合单元,用于当接收到目标点查询请求时,根据当前地图视野分辨率以及所述目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域,对当前地图视野中的目标点进行聚合,以得到用于在当前地图视野中展示的聚合点。
根据本申请实施例的第三方面,提供一种电子设备,包括处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,处理器,通信接口,存储器通过通信总线完成相互间的通信;
存储器,用于存放计算机程序;
处理器,用于执行存储器上所存放的程序时,实现上述数据处理方法。
根据本申请实施例的第四方面,提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述数据处理方法。
本申请实施例的数据处理方法,通过分别对各层级地图进行聚合区域划分,对于待添加或更新的任一目标点,分别确定并存储该目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域,进而,当接收到目标点查询请求时,根据当前地图视野分辨率以及目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域,对当前地图视野中的目标点进行聚合,以得到在当前地图视野中展示的聚合点,减少了电子地图应用中用户查询等待的响应时间,并减少了目标点查询响应的内存消耗。
附图说明
图1是本申请一示例性实施例示出的一种数据处理方法的流程示意图;
图2是本申请一示例性实施例示出的一种层级1的地图的格子划分示意图;
图3A是本申请一示例性实施例示出的一种聚合前的电子地图上的目标点展示示意图;
图3B是本申请一示例性实施例示出的一种聚合后的电子地图上的目标点展示示意图;
图4是本申请一示例性实施例示出的一种数据处理装置的结构示意图;
图5是本申请一示例性实施例示出的一种电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。
为了使本领域技术人员更好地理解本发明实施例提供的技术方案,并使本申请实施例的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图对本申请实施例中技术方案作进一步详细的说明。
请参见图1,为本发明实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图,其中,该数据处理方法可以应用于电子地图应用的后台服务器,如图1所示,该数据处理方法可以包括以下步骤:
步骤S100、分别对各层地图进行聚合区域划分。
本申请实施例中,为了减少电子地图应用中用户查询等待响应时间,并减少用户查询等待过程中的内存消耗,可以将电子地图中的点数据聚合从用户查询阶段转移到电子地图创建、更新阶段。
相应地,在本申请实施例中,可以在电子地图的创建、更新阶段,先对各层级地图进行聚合区域(也可以称为聚合格子或格子)划分。
在一个示例中,上述分别对各层级地图进行聚合区域划分,可以包括:
对各层级地图按相同大小的聚合区域进行划分。
在该示例中,为了提高聚合处理效率,在进行聚合区域划分时,可以对各层级地图按相同大小(像素大小)的聚合区域进行划分。
步骤S110、对于待添加或更新的任一目标点,分别确定并存储目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域。
本申请实施例中,当需要在电子地图中添加或更新点数据(本文中称为目标点)时,可以分别确定并存储目标点在各层级地图中归属的聚合区域(本文中称为目标区域)。
例如,假设电子地图包括18个层级(如层级1~18),则对于待添加或更新的任一目标点,可以分别确定该目标点在层级1~18中归属的目标聚合区域,并存储目标点在层级1~18中归属的目标聚合区域。
其中,电子地图中的点可以包括但不限于监控点、卡口或建筑物(如小区)等。
需要说明的是,在本申请实施例中,当进行目标点更新时,除了需要按照上述方式确定并存储该目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域之外,还需要删除更新前存储的目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域,其具体实现在此不做赘述。
在本申请其中一个实施例中,上述确定目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域,可以包括:
根据目标点的位置信息以及聚合区域划分参数确定目标点在各层级地图中的归属的目标聚合区域。
在该实施例中,可以根据目标点的位置信息(如经度、纬度等)以及聚合区域划分参数(如聚合区域的宽、高等)确定目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域。
在一个示例中,上述根据目标点的位置信息以及聚合区域划分参数确定目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域,可以包括:
按照以下公式确定目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域的行号和列号:
其中,点纬度为目标点的纬度,点经度为目标点的经度,行号为目标聚合区域在水平方向的序号,列号为目标聚合区域在竖直方向的序号。
在该示例中,可以根据目标点的纬度和经度、聚合区域的高度和宽度以及比例级别分辨率确定目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域的行号和列号。
其中,比例级别分辨率是指每个像素代表的经度或纬度(上述公式中每个像素代表的经度和纬度相同),电子地图的不同层级对应的比例级别分辨率不同。
在该示例中,对于任一层级地图,可以根据聚合区域高度(单位为像素)与该层级地图的比例级别分辨率(单位为度/像素)的积确定聚合区域宽度对应的纬度,以及根据聚合区域宽度(单位为像素)与该层级地图的比例分辨率(单位为度/像素)的积确定聚合区域高度对应的经度,进而,可以根据目标点的纬度(即点纬度)和目标点的经度(即点经度),按照上述公式,分别确定目标点在该层级地图中归属的目标聚合区域的行号和列号。
应该认识到,在本申请实施例中,上述实施例中描述的对电子地图进行层级划分以及确定目标点归属的目标聚合区域的实现方式仅仅是本申请实施例中对电子地图进行层级划分以及确定目标点归属的目标聚合区域的具体示例,而并不是对本申请保护范围的限定,即本申请实施例中,也可以通过其他方式实现对电子地图进行层级划分以及确定目标点归属的目标聚合区域。
例如,可以将电子地图划分大小不同的格子(聚合区域),并分别确定各层级地图中各格子覆盖的经度范围和纬度范围,进而,根据目标点的经度和纬度确定目标点归属的目标聚合区域,其具体实现在此不做赘述。
步骤S120、当接收到目标点查询请求时,根据当前地图视野分辨率以及目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域,对当前地图视野中的目标点进行聚合,以得到用于在当前地图视野中展示的聚合点。
本申请实施例中,当接收到目标点查询请求时,可以根据当前地图视野分辨率以及目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域,确定当前地图视野中目标点与聚合区域的对应关系,并对当前地图视野中的目标点进行聚合。
其中,当前地图视野分辨率可以根据电子地图客户端页面的分辨率和覆盖的经纬度确定。
例如,假设电子地图客户端页面的分辨率为1920*1080,从左到右覆盖的经度为10度,则其当前地图视野分辨率为10/1920(单位为度/像素)。
在本申请其中一个实施例中,上述根据当前地图视野分辨率以及目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域,对当前地图视野中的目标点进行聚合,可以包括:
确定当前地图视野分辨率对应的目标地图层级,并确定目标点在目标层级地图中归属的目标聚合区域;
根据目标点在目标层级地图中归属的目标聚合区域对当前地图视野中的目标点进行聚合。
在该实施例中,可以根据当前地图视野分辨率,确定与当前地图视野分辨率对应的地图层级(本文中称为目标地图层级)。
其中,可以将与当前地图视野分辨率最接近的比例级别分辨率,确定为当前地图视野分辨率对应的目标地图层级的比例级别分辨率,进而,确定当前地图视野分辨率对应的目标地图层级。
举例来说,假设地图层级包括层级1~18,比例级别分辨率依次为R1~R18,若当前地图视野分辨率与R7最接近(即与R7的差值的绝对值最小),则可以确定当前地图视野分辨率对应的地图层级为层级7。
在该实施例中,确定了当前地图视野分辨率对应的目标地图层级之后,可以从预先存储的各层级地图中目标点与目标聚合区域的对应关系(即目标点归属的目标区域信息),获取目标点在目标层级地图中归属的目标聚合区域,并根据目标点在目标层级地图中归属的目标聚合区域对当前地图视野中的目标点进行聚合,以得到用于在当前地图视野中展示的聚合点,进而,通过客户端在当前地图视野中对聚合点进行展示。
在一个示例中,上述根据目标点在目标层级地图中归属的目标聚合区域对当前地图视野中的目标点进行聚合,可以包括:
对于任一目标聚合区域,将该目标聚合区域内的其中一个目标点确定为该目标聚合区域的聚合点。
在该示例中,对于任一目标聚合区域,可以将该目标聚合区域内的其中一个目标点确定为该目标聚合区域的聚合点。
例如,可以将该目标聚合区域内经度最小的目标点确定为该目标聚合区域的聚合点,或者,可以将该目标聚合区域内纬度最小的目标点确定为该目标聚合区域的聚合点,或者,可以随机选择该目标聚合区域内的一个目标点作为该目标聚合区域的聚合点。
在另一个示例中,上述根据目标点在目标层级地图中归属的目标聚合区域对当前地图视野中的目标点进行聚合,可以包括:
对于任一目标聚合区域,将该目标聚合区域内的目标点的经纬度的平均值确定为该目标聚合区域的聚合点的经纬度;或,
对于任一目标聚合区域,将该目标聚合区域的中心点确定为该目标聚合区域的聚合点。
在该示例中,对于任一目标聚合区域,可以计算该目标聚合区域内的目标点的经纬度的平均值,并将该平均值作为聚合点的经纬度,将该经纬度对应点作为该目标聚合区域的聚合点。
或者,对于任一目标聚合区域,可以直接将该目标聚合区域的中心点确定为该目标聚合区域的聚合点。
应该认识到,上述实施例中描述的目标点聚合方法仅仅属于本申请实施例中的具体示例,而并不是对本申请保护范围的限定,即在本申请实施例中,也可以通过其他方式进行目标点的聚合,例如,在确定当前地图视野分辨率对应的目标地图层级,并确定目标点在目标层级地图中归属的目标聚合区域之后,在对各目标聚合区域中的目标点进行聚合之前,还可以确定是否存在相邻的,且包括的目标点的数量均小于预设阈值的目标聚合区域,若存在,对该相邻的目标聚合区域进行合并,得到合并后的目标聚合区域,并根据目标点在目标层级地图中归属的合并后的目标聚合区域(若目标聚合区域未进行合并,则合并后的目标聚合区域即为原目标聚合区域)对当前地图视野中的目标点进行聚合,以得到用于在当前地图视野中展示的聚合点,其具体实现在此不做赘述。
可见,在图1所示方法流程中,通过在地图创建、更新阶段对电子地图进行聚合区域划分,并确定和存储各目标点归属的聚合区域信息,进而,当需要进行目标点查询时,可以直接根据存储的各目标点归属的聚合区域信息对电子地图中的目标点进行聚合展示,减少了电子地图应用中用户查询等待的响应时间,并减少了目标点查询响应的内存消耗。
为了使本领域技术人员更好地理解本申请实施例提供的技术方案,下面结合具体实例对本申请实施例提供的技术方案进行说明。
在该实施例中,目标点查询实现流程具体如下:
1、聚合区域划分
具体地,地图的经度范围(-180,+180),纬度范围(-90,90),以地图层级为18层为例,将每各层级地图都按相同大小的聚合区域(下文中称为格子)进行划分(格子的高度和宽度大小相同)。
例如,层级1的地图的格子划分示意图可以如图2所示。
其中,第1行第1列(行号列号均为0)的格子可以标识为(0,0),第1行第2列(行号为0,列号为1)的格子可以标识为(1,0)(即列号在前,行号在后)…第8行第8列(行号列号均为7)的格子可以标识为(7,7)。
2、确定目标点归属的聚合区域
具体地,当需要在电子地图中新增或更新目标点时,可以分别计算该目标点在地图18层级的每一层级中所归属的目标格子的行号和列号,并将所有行列号(列号-行号)字符串存储到指定存储空间,用地图层级作为字段名。
其中,对于任一目标点,其归属的目标格子的行号和列号可以通过以下公式计算:
其中,点纬度和点经度为目标点的自身属性,格子的高度和宽度由用户指定(如180像素),比例级别分辨率为电子地图的固有属性。
举例来说,对于地图层级为18层级的电子地图,其各层级的分辨率可以如表1所示:
表1
对于某一目标点,所存储的行列号信息可以如表2所示:
表2
3、目标点查询
具体地,当接收到目标点查询请求时,根据客户端页面传入的当前地图视野分辨率,计算出最接近的地图层级(如层级6),再根据地图层级进行分组查询,获取具有相同行列号的多个组,每个组包含对应的聚合点数。
其中,分组查询方式可以包括但不限于:
数据库查询;其中,该分组查询方式需要二次查询返回组内点列表;
Lucene-spatial(基于地理空间索引与空间搜索的全文检索算法);其中,该分组查询方式可直接返回组内点列表;
ElasticSearch(一个基于Lucene的搜索算法);其中,该分组查询算法可直接返回组内点列表。
在该实施例中,得到当前地图视野分辨率对应的分组信息之后,可以对各格子内的目标点进行聚合,以得到用于在当前地图视野中展示的聚合点。
其中,聚合前后的电子地图上的目标点展示示意图可以如图3A(聚合前)和3B(聚合后)所示。
本申请实施例中,通过分别对各层级地图进行聚合区域划分,对于待添加或更新的任一目标点,分别确定并存储该目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域,进而,当接收到目标点查询请求时,根据当前地图视野分辨率以及目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域,对当前地图视野中的目标点进行聚合,以得到用于在当前地图视野中展示的聚合点,减少了电子地图应用中用户查询等待的响应时间,并减少了目标点查询响应的内存消耗。
以上对本申请提供的方法进行了描述。下面对本申请提供的装置进行描述:
请参见图4,为本申请实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图,如图4所示,该数据处理装置可以包括:
划分单元410,用于分别对各层级地图进行聚合区域划分;
确定单元420,用于对于待添加或更新的任一目标点,分别确定并存储所述目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域;
接收单元430,用于接收目标点查询请求;
聚合单元440,用于当接收到目标点查询请求时,根据当前地图视野分辨率以及所述目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域,对当前地图视野中的目标点进行聚合,以得到用于在当前地图视野中展示的聚合点。
在一种可选的实施方式中,所述划分单元410,具体用于对各层级地图按相同大小的聚合区域进行划分。
在一种可选的实施方式中,所述确定单元420,具体用于根据所述目标点的位置信息以及聚合区域划分参数确定所述目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域。
在一种可选的实施方式中,所述确定单元420,具体用于按照以下公式确定所述目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域的行号和列号:
其中,点纬度为所述目标点的纬度,点经度为所述目标点的经度,行号为目标聚合区域在水平方向的序号,列号为目标聚合区域在竖直方向的序号,为向下取整运算。
在一种可选的实施方式中,所述确定单元420,还用于当接收到目标点查询请求时,确定当前地图视野分辨率对应的目标地图层级,并确定目标点在所述目标层级地图中归属的目标聚合区域;
所述聚合单元440,具体用于根据目标点在所述目标层级地图中归属的目标聚合区域对当前地图视野中的目标点进行聚合。
在一种可选的实施方式中,所述聚合单元440,具体用于对于任一目标聚合区域,将该目标聚合区域内的其中一个目标点确定为该目标聚合区域的聚合点。
在一种可选的实施方式中,所述聚合单元440,具体用于对于任一目标聚合区域,将该目标聚合区域内的目标点的经纬度的平均值确定为该目标聚合区域的聚合点的经纬度;或,对于任一目标聚合区域,将该目标聚合区域的中心点确定为该目标聚合区域的聚合点。
请参见图5,为本申请实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。该电子设备可以包括处理器501、通信接口502、存储器503和通信总线504。处理器501、通信接口502以及存储器503通过通信总线504完成相互间的通信。其中,存储器503上存放有计算机程序;处理器501可以通过执行存储器503上所存放的程序,执行上文描述的数据处理方法。
本文中提到的存储器503可以是任何电子、磁性、光学或其它物理存储装置,可以包含或存储信息,如可执行指令、数据,等等。例如,存储器503可以是:RAM(Radom AccessMemory,随机存取存储器)、易失存储器、非易失性存储器、闪存、存储驱动器(如硬盘驱动器)、固态硬盘、任何类型的存储盘(如光盘、dvd等),或者类似的存储介质,或者它们的组合。
本申请实施例还提供了一种存储有计算机程序的机器可读存储介质,例如图5中的存储器503,所述计算机程序可由图5所示电子设备中的处理器501执行以实现上文中描述的数据处理方法。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的较佳实施例而已,并不用以限制本申请,凡在本申请的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims (14)

1.一种数据处理方法,其特征在于,包括:
在电子地图的创建或更新阶段,分别对各层级地图进行聚合区域划分;
对于待添加或更新的任一目标点,分别确定并存储所述目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域;
当接收到目标点查询请求时,根据当前地图视野分辨率以及目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域,对当前地图视野中的目标点进行聚合,以得到用于在当前地图视野中展示的聚合点;
其中,所述根据当前地图视野分辨率以及所述目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域,对当前地图视野中的目标点进行聚合,包括:
确定当前地图视野分辨率对应的目标层级地图,并确定目标点在所述目标层级地图中归属的目标聚合区域;
根据目标点在所述目标层级地图中归属的目标聚合区域对当前地图视野中的目标点进行聚合;
其中,在所述确定当前地图视野分辨率对应的目标层级地图,并确定目标点在所述目标层级地图中归属的目标聚合区域之后,在对各目标聚合区域中的目标点进行聚合之前,还包括:
确定是否存在相邻的,且包括的目标点的数量均小于预设阈值的目标聚合区域;
若存在,则对该相邻的目标聚合区域进行合并,得到合并后的目标聚合区域,并根据目标点在所述目标层级地图中归属的合并后的目标聚合区域对当前地图视野中的目标点进行聚合。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述分别对各层级地图进行聚合区域划分,包括:
对各层级地图按相同大小的聚合区域进行划分。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述确定所述目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域,包括:
根据所述目标点的位置信息以及聚合区域划分参数确定所述目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标点的位置信息以及聚合区域划分参数确定所述目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域,包括:
按照以下公式确定所述目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域的行号和列号:
其中,点纬度为所述目标点的纬度,点经度为所述目标点的经度,行号为目标聚合区域在水平方向的序号,列号为目标聚合区域在竖直方向的序号,为向下取整运算。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据目标点在所述目标层级地图中归属的目标聚合区域对当前地图视野中的目标点进行聚合,包括:
对于任一目标聚合区域,将该目标聚合区域内的其中一个目标点确定为该目标聚合区域的聚合点。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据目标点在所述目标层级地图中归属的目标聚合区域对当前地图视野中的目标点进行聚合,包括:
对于任一目标聚合区域,将该目标聚合区域内的目标点的经纬度的平均值确定为该目标聚合区域的聚合点的经纬度;或,
对于任一目标聚合区域,将该目标聚合区域的中心点确定为该目标聚合区域的聚合点。
7.一种数据处理装置,其特征在于,包括:
划分单元,用于在电子地图的创建或更新阶段,分别对各层级地图进行聚合区域划分;
确定单元,用于对于待添加或更新的任一目标点,分别确定并存储所述目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域;
接收单元,用于接收目标点查询请求;
聚合单元,用于当接收到目标点查询请求时,根据当前地图视野分辨率以及目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域,对当前地图视野中的目标点进行聚合,以得到用于在当前地图视野中展示的聚合点;
其中,所述确定单元,还用于当接收到目标点查询请求时,确定当前地图视野分辨率对应的目标层级地图,并确定目标点在所述目标层级地图中归属的目标聚合区域;
所述聚合单元,具体用于根据目标点在所述目标层级地图中归属的目标聚合区域对当前地图视野中的目标点进行聚合;
其中,所述确定单元,还用于确定是否存在相邻的,且包括的目标点的数量均小于预设阈值的目标聚合区域;
所述聚合单元,还用于若存在,则对该相邻的目标聚合区域进行合并,得到合并后的目标聚合区域,并根据目标点在所述目标层级地图中归属的合并后的目标聚合区域对当前地图视野中的目标点进行聚合。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,
所述划分单元,具体用于对各层级地图按相同大小的聚合区域进行划分。
9.根据权利要求7或8所述的装置,其特征在于,
所述确定单元,具体用于根据所述目标点的位置信息以及聚合区域划分参数确定所述目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,
所述确定单元,具体用于按照以下公式确定所述目标点在各层级地图中归属的目标聚合区域的行号和列号:
其中,点纬度为所述目标点的纬度,点经度为所述目标点的经度,行号为目标聚合区域在水平方向的序号,列号为目标聚合区域在竖直方向的序号,为向下取整运算。
11.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,
所述聚合单元,具体用于对于任一目标聚合区域,将该目标聚合区域内的其中一个目标点确定为该目标聚合区域的聚合点。
12.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,
所述聚合单元,具体用于对于任一目标聚合区域,将该目标聚合区域内的目标点的经纬度的平均值确定为该目标聚合区域的聚合点的经纬度;或,对于任一目标聚合区域,将该目标聚合区域的中心点确定为该目标聚合区域的聚合点。
13.一种电子设备,其特征在于,包括处理器、通信接口、存储器和通信总线,其中,处理器,通信接口,存储器通过通信总线完成相互间的通信;
存储器,用于存放计算机程序;
处理器,用于执行存储器上所存放的程序时,实现权利要求1-6任一所述的方法。
14.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一所述的方法。
CN201910630213.5A 2019-07-12 2019-07-12 数据处理方法、装置、电子设备及机器可读存储介质 Active CN112214562B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910630213.5A CN112214562B (zh) 2019-07-12 2019-07-12 数据处理方法、装置、电子设备及机器可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910630213.5A CN112214562B (zh) 2019-07-12 2019-07-12 数据处理方法、装置、电子设备及机器可读存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112214562A CN112214562A (zh) 2021-01-12
CN112214562B true CN112214562B (zh) 2024-02-27

Family

ID=74048549

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910630213.5A Active CN112214562B (zh) 2019-07-12 2019-07-12 数据处理方法、装置、电子设备及机器可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112214562B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115858973B (zh) * 2023-02-23 2023-06-13 北京德风新征程科技股份有限公司 栅格地图解析方法、装置、设备和介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105740275A (zh) * 2014-12-10 2016-07-06 北京神州泰岳软件股份有限公司 地图显示方法及装置
WO2016131390A1 (zh) * 2015-02-16 2016-08-25 高德软件有限公司 电子地图展示方法、装置及电子设备
CN107291874A (zh) * 2017-06-16 2017-10-24 小草数语(北京)科技有限公司 地图点位聚合方法及装置
CN108345611A (zh) * 2017-01-24 2018-07-31 北京搜狗信息服务有限公司 一种地图搜索的运行监控方法、装置及电子设备
CN109977179A (zh) * 2019-02-19 2019-07-05 中电海康集团有限公司 一种分层的网格划分实现海量地物标记点聚散可视化方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105740275A (zh) * 2014-12-10 2016-07-06 北京神州泰岳软件股份有限公司 地图显示方法及装置
WO2016131390A1 (zh) * 2015-02-16 2016-08-25 高德软件有限公司 电子地图展示方法、装置及电子设备
CN108345611A (zh) * 2017-01-24 2018-07-31 北京搜狗信息服务有限公司 一种地图搜索的运行监控方法、装置及电子设备
CN107291874A (zh) * 2017-06-16 2017-10-24 小草数语(北京)科技有限公司 地图点位聚合方法及装置
CN109977179A (zh) * 2019-02-19 2019-07-05 中电海康集团有限公司 一种分层的网格划分实现海量地物标记点聚散可视化方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112214562A (zh) 2021-01-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8639725B1 (en) Methods for efficiently querying multiple points in an indexed quadtree
US8610717B2 (en) Efficient pre-computing of simplified vector data for rendering at multiple zoom levels
US9201898B2 (en) Efficient fetching of map tile data
US20140253577A1 (en) System and method for providing tile-map using electronic navigation chart
JP5236911B2 (ja) 分割地図画像生成装置、地図サーバ、システム及びプログラム
CN111930767B (zh) 一种基于多层缓存的矢量瓦片实时切片和更新方法
US8856184B1 (en) Methods and systems for encoding the maximum resolution data level for a quadtree
CN104281701A (zh) 分布式多尺度空间数据查询方法及系统
CN109002452B (zh) 地图瓦片更新方法、装置及计算机可读存储介质
CN113946700A (zh) 一种时空索引构建方法、装置、计算机设备及存储介质
CN106933833A (zh) 一种基于空间索引技术的位置信息快速查询方法
Han et al. Development of a hashing-based data structure for the fast retrieval of 3D terrestrial laser scanned data
US9317529B2 (en) Memory-efficient spatial histogram construction
WO2021232278A1 (zh) 地图获取方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111353008B (zh) 一种北斗位置流数据实时空间聚合方法
CN112214562B (zh) 数据处理方法、装置、电子设备及机器可读存储介质
US20090210410A1 (en) Storage method and search method for mark event on two-dimensional space
CN111858613B (zh) 一种业务数据的检索方法
CN105808617B (zh) 一种电子地图的生成、显示方法和装置
CN105512312A (zh) 一种二维地图库加速的方法
CN109815303A (zh) 一种基于位置的移动数据存储系统
CN116091715A (zh) 一种基于三维gis引擎的poi点聚合方法
CN113010570B (zh) 电网设备矢量数据查询方法、装置、计算机设备和介质
US20210004378A1 (en) K-Nearest Neighbour Spatial Queries on a Spatial Database
Huang et al. Processing continuous K-nearest skyline query with uncertainty in spatio-temporal databases

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant