，因此利用本发明这种方法将一个样本点的权重值根据距离的远近按比例分 配，从而能够较真实地反映样本点对各个网格单元的影响。
[0027] 为了将需要进行栅格化处理的地图区域缩小到一个合理的范围以减少操作的复 杂度，同时包含所有的样本点，进一步而言，需要栅格化的地图区域确定方法包括：
[0028] 步骤a:确定所有的样本点分布在经度上最大值和最小值以及炜度上的最大值及 最小值；
[0029] 步骤b:以步骤a中所确定的经炜度的最大值和最小值所在地图位置处为四个顶 点形成的矩形区域即为需要栅格化的地图区域。
[0030] 这种方式包含了所有的样本点，同时，矩形区域便于用计算机进行表示和处理。在 实际中为了便于操作，需要将样本点的经炜度值转换为墨卡托投影坐标系中的坐标值。对 应地，将经炜度上的最大值及最小值转换为墨卡托投影坐标系中所对应的坐标值，经度上 的最大值及最小值对应墨卡托坐标系中X方向上的最大值及最小值，炜度上的最大值对应 y方向上的最大值及最小值，在墨卡托投影坐标系中x方向及y方向上的最大值及最小值所 确定的顶点形成地图中所述的矩形区域。
[0031] 地图上的各个网格单元的信息要进行处理，需要转换为数值，且数值要包含网格 单元的经炜度信息以及权重值信息，为了后续能够进行网格单元的权重赋值，进一步而言， 栅格化处理包括：生成与所述地图区域对应的栅格数据，所述栅格数据为二维数组，二维数 组中的各个元素与网格单元--对应，每个元素在二维数组中的索引对应网格单元的经炜 度值；所述各个元素的数值表示网格单元的权重值。
[0032] 各个网格单元的权重值，反映了网格单元所对应的地图区域的监控布点需求，为 了将监控布点需求直观地反映在地图上，进一步而言，生成所述监控布点需求图还包括：
[0033] 将网格单元的权重进行无量纲处理，得到权重无量纲化栅格数据；
[0034] 对权重无量纲化栅格数据进行渲染得到渲染图，其中不同的无量纲权重用不同颜 色表示；
[0035] 将渲染图叠合至地图的监控布点区域，生成所述监控布点需求图。
[0036] 最终生成的监控布点需求图显示出不同的颜色，从而能够非常直观地反映出不同 程度的监控布点需求。
[0037] 利用本发明提供的方法，本发明还提供了一种监控布点需求图生成装置，通过反 映客观监控布点需要的样本点数据的数据热度，生成监控布点需求图。
[0038] -种基于数据热度的监控布点需求图生成装置，包括如下单元：
[0039] 样本点确定单元，确定地图上的样本点；
[0040] 栅格化处理单元，基于样本点的分布区域确定需要栅格化的地图区域，对所述的 需要栅格化的地图区域进行栅格化处理，得到地图区域经过栅格化之后的网格单元；
[0041] 样本点赋值单元，对样本点进行权重赋值；
[0042] 网格单元赋值单元，根据各样本点的权重值以及与各网格单元的位置关系得出各 网格单元的权重值，根据各网格单元的权重值，生成监控布点需求图。
[0043] 进一步而言，所述栅格化处理单元包括：栅格数据生成模块，生成与所述地图区域 对应的栅格数据，所述栅格数据为二维数组，二维数组中的各个元素与网格单元--对应， 每个元素在二维数组中的索引对应网格单元的经炜度值；所述各个元素的数值表示网格单 元的权重值。
[0044] 进一步而言，网格单元赋值单元还包括如下单元：
[0045] 无量纲处理单元，将网格单元的权重值进行无量纲处理，得到权重无量纲化栅格 数据；
[0046] 渲染单元，对权重无量纲化栅格数据进行渲染得到渲染图，其中不同的无量纲权 重用不同颜色表示；
[0047] 叠合显示单元，将渲染图叠合至地图的监控布点区域，生成所述监控布点需求图。
[0048] 本发明的突出优点在于，样本点反映了客观世界的监控布点需求，而样本点的权 重大小则反映了需求的大小，将区域的热度考虑了进去，使得其更具有可信度。另外通过颜 色的深浅来表示不同的区域监控的重要性，并且通过跟地图的叠合，能够非常直观地展现 出该区域的监控布点需求。
【附图说明】
[0049] 图1为本发明实施例采用渲染色带对DEM数据渲染的渲染效果图；
[0050] 图2为将图1所示渲染效果图与网络地图叠加显示的效果图；
[0051] 图3为本发明当前实施例的方法流程图。
【具体实施方式】
[0052] 为了使本发明更加清楚，现结合附图及实施例对本发明进行详细的阐释。本发明 实施例如图3所示，包括如下步骤：
[0053] 步骤一：确定地图上的样本点。
[0054] 步骤一由样本点确定单元进行。
[0055] 样本点的选取有多种方式，包括案件发生的地点分布，已有的摄像机点位分布等 等，均能够反映监控的布点需求，可以以这类地点对应在地图上的点作为样本点进行提取。 由于P0I的分布能较全面地反映监控地区的人流量，P0I密度越密代表该区域热度越高，同 时也是人流量聚集区域，对于监控而言这些区域也是监控的重点，需要重点部署，反之则表 示重要程度较低。因此本发明当前实施例采用P0I作为样本点。
[0056] 步骤二：基于样本点的分布区域确定需要栅格化的地图区域，对所述的需要栅格 化的地图区域进行栅格化处理，得到地图区域经过栅格化之后的网格单元。
[0057] 步骤二由栅格化处理单元进行。数字高程模型（DigitalElevationModel，简称 DEM)。它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。当前实施例为了 便于操作，采用DEM形式的栅格数据（DEM数据），其网格单元的索引用于表示地图上对应区 块的经炜度，而网格单元的值，可以表示自定义的属性，在当前实施例中，为了显示布点需 求，元素的值定义为网格单元的权重值。
[0058] 为了进行后续的赋值和显示操作，以DEM数据为基础，将样本点进行栅格化处理， 所以需要将经炜度转换为DEM数据的索引，具体方法如下：
[0059] 步骤a:确定所有的样本点分布在经度上最大值和最小值以及炜度上的最大值及 最小值。提取P0I，将P0I的经炜度转换为墨卡托投影坐标系的坐标，转换公式如下：
[0061]y1 =In(tan((90+Y) *Jr/360)) /(Jr/180)
[0063]X为P0I的经度，Y为P0I的炜度；全世界墨卡托坐标范围是-20037508, -2003750 8, 20037508, 20037508. 34。
[0064] 计算整体P0I在x和y方向上的最小值和最大值分别为xmin、xmax、ymin以及 ymax，得到P0I数据区域的分布跨度：
[0065]width=xmax-xmin
[0066]height=ymax-ymin
[0067] 其中，width表示P0I分布区域的宽度，height表示P0I分布区域的高度。在墨卡 托投影坐标系中，因此确定P0I在x方向上的最小值及最大值对应地