一种热力图连续动态演变可视化方法及系统

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，更具体地，涉及一种热力图连续动态演变可视化方法及系统。

背景技术

在地图应用软件中，当需要表达某种要素在某一时间段内的聚集程度的变化并用不同的颜色去反映不同的聚集程度时，使用热力图动态演变是一种基本做法。当我们需要用更直观有效的形式来展现各类大数据信息时，热力图无疑是一种很好的方式。作为一种密度图，热力图一般使用具备显著颜色差异的方式来呈现数据效果，热力图中亮色一般代表事件发生频率较高或事物分布密度较大，暗色则反之。值得一提的是，热力图最终效果常常优于离散点的直接显示，可以在二维平面或者地图上直观地展现空间数据的疏密程度或频率高低。热力图的结果与现实时间的某一刻存在一一对应的关系。在现实场景应用中，无法获得每一帧的热力图结果，每个热力图之间有一定的时间跨度，现有技术基本上使用定时器，对已按照时间序列排列的热力图结果在地图上重复执行渲染及清空操作。

现有的技术仅仅是多张热力图结果的分别渲染，还未有论述在两个时刻间的热力图结果之间插值，进行热力图连续动态演变的可视化方法，不能解决在热力图动态演变中无法获取某帧热力图结果的问题和动态演变显示不连续的问题。且在显示地图的客户端，若热力图之间时间跨度大，热力图结果变化较大，会导致动态演变结果出现突变和渲染闪烁，如图4所示。

热力图实现的一般原理为：1.为每个数据点设置一个从中心向外灰度渐变的圆；2.利用灰度可以叠加的原理，计算每个像素点数据交叉叠加得到的灰度值；3.根据每个像素计算得到的灰度值，在一条彩色色带中进行颜色映射，最后对图像进行着色，得到热力图。

当热力图基于前端技术的具体实现时，又可分为以下四个步骤：

1.准备热力图数据格式，由于热力图使用场景一般为地图，所以，数据源需要提供经纬度作为位置信息，以及count作为数据点的权重值。

2.在地图上填充数据基于canvas绘制热力图时，热力图中每个数据点的半径大小会直接影响到热力图的展现效果，所以一般要结合使用地图的缩放级别以及数据精度来进行设置。

3.叠加显示，权重(密度)算法；上面的绘制结果中，因为没有使用到权重值，所以每个数据点圆的中心点灰度值都是1，不能直接用于颜色映射，需要根据离散点缓冲区的叠加来确定热力分布密度。每一个热点都有一个位置和权重，权重越大，则该点越显著，也就代表其渐变的一个衰变因素，此时，我们需要根据不同的count设置出不同的alpha值。例如，根据count最小值对应alpha0，最大值对应1的映射计算方式，求得每个数据点，从而绘制出alpha：

4.颜色映射；根据画布上每个像素点累计得到的灰度值，可以从彩色映射色带中得到对应位置的颜色。使用canvas提供的getImageData()方法得到画布上每个像素点的信息，返回ImageData对象，该对象拷贝了画布指定矩形的像素数据。ImageData对象中的每个像素，都包含RGBA四项信息：根据canvas提供的putImageData()方法，可以将像素级的数据放回到画布中。在热力图绘制过程中，利用这两个方法，可以从上一步骤绘制得到的热力图中获得每个像素点叠加得到的alpha通道的灰度值(0～255)，再建立一条长度为256px的彩色色带，从中映射得到该像素点对应的颜色RGB值。

发明内容

本发明旨在克服上述现有技术的至少一种缺陷(不足)，提供一种热力图连续动态演变可视化方法及系统，用于解决热力图之间时间跨度大，导致动态演变结果出现突变和渲染闪烁的问题，以实现热力图动态演变过程连续化、精细化和可视化的技术效果。

本发明采取的技术方案是，一种热力图连续动态演变可视化方法，包括：

收集不同时刻的基础热力图数据，所述基础热力图数据对应的时刻为已知时刻；

构建时间仪表盘，确定热力图演变的最小时间间隔；

根据所述最小时间间隔确定所述已知时刻之间的插值时刻，在所述基础热力图数据的基础上，构建所述插值时刻对应的插值热力图数据，所述已知时刻和插值时刻为生产时间；

根据所述生产时间的基础热力图数据和插值热力图数据，以及点的热力扩散强度和热力扩散半径计算出生产时间对应的热力图结果；

映射所述仪表盘的时间和所述生产时间，将所述仪表盘的时间和所述生产时间的热力图结果进行绑定，根据所述仪表盘运行的当前时间，获取所述当前时间对应的热力图结果，并将所述热力图结果渲染到地图上。

所述生产时间是收集到的基础热力图数据对应的实际时间，即热力图演变内容对应的现实中的时间；所述仪表盘的时间为程序运行时的系统时间，即热力图的播放时间；当热力图演变为实时演变时，所述生产时间和仪表盘的时间所代表的含义是一致的；当热力图演变为非实时演变，即热力图演变的数据代表过去一段时间内的地图中热力要素的演变过程，则所述生产时间代表所述热力要素的演变过程对应的过去的一段时间，所述仪表盘的时间则是指系统运行的当前时间，本技术方案中的热力图演变为非实时演变；本技术方案利用已有的热力图数据来构建过渡时间段的热力图数据，即所述插值热力图数据，并可由用户自行设置热力图演变的最小时间间隔，既实现了热力图的连续动态演变，由可以针对连续动态演变的精细化展现设置所需的最小时间间隔。

更为具体地，根据所述最小时间间隔确定所述已知时刻之间的插值时刻，在所述基础热力图数据的基础上，构建所述插值时刻对应的插值热力图数据，具体包括：

将所述已知时刻中相邻时刻之间的时间段根据所述最小时间间隔分成N段，所述相邻时刻根据时间的先后顺序分为在前相邻时刻和在后相邻时刻，所述相邻时刻之间的时刻为插值时刻；

将所述在前相邻时刻的基础热力图数据根据所述时间段的N段随机分成N份备用热力图数据，将所述在后相邻时刻的基础热力图数据根据所述时间段的N段随机分成N份备用热力图数据；

根据所述插值时刻在所述N段中的段数和所述备用热力图数据得到对应的所述插值热力图数据。

该过程将在前相邻时刻和在后相邻时刻的基础热力图数据分别随机分成N份，为后续构建插值热力图数据提供2×N个备用热力图数据。

更为具体地，根据所述插值时刻在所述N段中的段数和所述备用热力图数据得到对应的所述插值热力图数据，具体包括：

当所述插值时刻位于所述N段的第M段时，将所述在前相邻时刻的后N-M份备用热力图数据和所述在后相邻时刻的前M份备用热力图数据相加后针对重复的数据进行去重处理得到所述插值热力图数据，再将所述插值热力图数据按照时间序列从先到后排列。

所述插值热力图数据由在前相邻时刻和在后相邻时刻的基础热力图数据融合而成，因此在数据的过渡上既体现了在前相邻时刻的数据演变，也体现了在后相邻时刻的数据演变；相比较只取在前相邻时刻或在后相邻时刻的数据，本技术方案的优点在于可以更加全面的获取数据，从而避免了部分数据的缺失。

更为具体地，所述热力图演变的最小时间间隔为5分钟～30分钟。所述最小时间间隔由用户自行设定，所述最小时间间隔越小，N越大，所述热力图的演变更加精细、更加流畅。

更为具体地，根据所述生产时间的基础热力图数据和插值热力图数据，以及基础热力图数据和插值热力图数据中点对应的热力扩散强度和热力扩散半径计算出生产时间对应的热力图结果，所述热力图结果的计算过程为：

所述基础热力图数据和插值热力图数据包括时间、所有点的坐标以及每个点对应的计数值，根据所述每个点对应的计数值确定每个点的热力扩散强度；

根据所述每个点的热力扩散强度确定热力扩散半径和热力值；

根据所述基础热力图数据、插值热力图数据、点的热力扩散强度和热力扩散半径进行计算，得到新的基础热力图数据、插值热力图数据、点的热力扩散强度和热力扩散半径，所述计算包括将两个位置比较接近的点重新计算成一个点；所述新的基础热力图数据、插值热力图数据、点的热力扩散强度和热力扩散半径为最终渲染至地图中的所述生产时间对应的热力图结果。

根据每个点的热力扩散强度值，映射点的热力值在地图上所要渲染的颜色值，强度值区间为0～1，映射热力颜色为浅蓝～红的过渡。点的最小热力值对应热力图中的紫色，点的最大热力值对应热力图中的红色，点的热力扩散强度越大，热力图扩散程度越强，在地图上表现形式为热力扩散半径越大；热力图结果由开源库根据基础热力图数据、插值热力图数据、对应点的热力扩散半径和热力扩散强度计算得到，所述开源库是将渲染前未经整合的数据进行计算整合，最终得到新的基础热力图数据、插值热力图数据、对应点的热力扩散半径和热力扩散强度，所述新的基础热力图数据、插值热力图数据、对应点的热力扩散半径和热力扩散强度即为可以在地图上渲染的热力图结果；所述开源库计算得到热力结果的方法为现有技术，这里不做赘述；所述热力扩散半径和热力扩散强度由前端计算得到的。

更为具体地，根据所述每个点对应的计数值确定每个点的热力扩散强度的方法为：

当点的所述计数值为所有点的计数值中的最大值时，该点的所述热力扩散强度为1.0；

当点的所述计数值为所有点的计数值的中最小值时，该点的所述热力扩散强度为用户预设值；

其他点的所述热力扩散强度为(最大计数值-最小计数值)÷(1.0-用户预设值)×该点的计数值。

所述点计数值和热力扩散强度为正相关的关系，其中点的计数值的中最小值由用户自行设置，为热力图的连续演变提供了多维展现方式。每个点的计数值代表在该点坐标上热力图所关注事件的发生次数，例如记录了在该地点坐标，违法犯罪案件的发生个数。

本发明采取的另一技术方案是，一种热力图连续动态演变可视化系统，包括：

数据收集模块，用于收集不同时刻的基础热力图数据，所述基础热力图数据对应的时刻为已知时刻；

时间构建模块，用于构建时间仪表盘，确定热力图演变的最小时间间隔；

插值数据构建模块，用于根据所述生产时间的基础热力图数据和插值热力图数据，以及点的热力扩散强度和热力扩散半径计算出生产时间对应的热力图结果；

热力图结果计算模块，用于根据所述生产时间的基础热力图数据和插值热力图数据，以及所述基础热力图数据和插值热力图数据中对应的点的热力扩散强度和热力扩散半径计算出生产时间对应的热力图结果；

结果显示模块，用于映射所述仪表盘的时间和所述生产时间，将所述仪表盘的时间和所述生产时间的热力图结果进行绑定，根据所述仪表盘运行的当前时间，获取所述当前时间对应的热力图结果，并将所述热力图结果渲染到地图上。

所述生产时间是收集到的基础热力图数据对应的实际时间，即热力图演变内容对应的现实中的时间；所述仪表盘的时间为程序运行时的系统时间，即热力图的播放时间；当热力图演变为实时演变时，所述生产时间和仪表盘的时间所代表的含义是一致的；当热力图演变为非实时演变，即热力图演变的数据代表过去一段时间内的地图中热力要素的演变过程，则所述生产时间代表所述热力要素的演变过程对应的过去的一段时间，所述仪表盘的时间则是指系统运行的当前时间，本技术方案中的热力图演变为非实时演变；本技术方案利用已有的热力图数据来构建过渡时间段的热力图数据，即所述插值热力图数据，并可由用户自行设置热力图演变的最小时间间隔，既实现了热力图的连续动态演变，由可以针对连续动态演变的精细化展现设置所需的最小时间间隔。

更为具体地，所述插值数据构建模块具体包括：

将所述已知时刻中相邻时刻之间的时间段根据所述最小时间间隔分成N段，所述相邻时刻根据时间的先后顺序分为在前相邻时刻和在后相邻时刻，所述相邻时刻之间的时刻为插值时刻；

将所述在前相邻时刻的基础热力图数据根据所述时间段的N段随机分成N份备用热力图数据，将所述在后相邻时刻的基础热力图数据根据所述时间段的N段随机分成N份备用热力图数据；

根据所述插值时刻在所述N段中的段数和所述备用热力图数据得到对应的所述插值热力图数据，具体过程为：将所述在前相邻时刻的后N-M份备用热力图数据和所述在后相邻时刻的前M份备用热力图数据相加后针对重复的数据进行去重处理得到所述插值热力图数据，再将所述插值热力图数据按照时间序列从先到后排列；所述基础热力图数据和插值热力图数据均包括时间、所有点的坐标以及每个点对应的计数值。

所述插值热力图数据由在前相邻时刻和在后相邻时刻的基础热力图数据融合而成，因此在数据的过渡上既体现了在前相邻时刻的数据演变，也体现了在后相邻时刻的数据演变；相比较只取在前相邻时刻或在后相邻时刻的数据，本技术方案的优点在于可以更加全面的获取数据，从而避免了部分数据的缺失。

本发明采取的另一技术方案是，一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

存储器，存储至少一个指令；

处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现如权利要求1-6中任一项所述的一种热力图连续动态演变可视化方法

本发明采取的另一技术方案是，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上存储有计算机程序，所述计算机程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-6中任一项所述的一种热力图连续动态演变可视化方法。

本技术方案利用已有的热力图数据来构建过渡时间段的热力图数据，即所述插值热力图数据，并可由用户自行设置热力图演变的最小时间间隔，既实现了热力图的连续动态演变，由可以针对连续动态演变的精细化展现设置所需的最小时间间隔。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：保证在动画时间轴进行的任意时间点暂停时，能获取当前时间点的热力图结果，并将结果以色块聚集程度显示在地图上，即某两时刻之间热力图结果的变化是连续的，不存在前后两个时刻热力图结果突变，要素聚集区域突变的情况；在动态演变持续时间内，将不同时间段之间要素强聚集区域和弱聚集区域变化的过程可视化。

附图说明

图1为本发明实施例的流程图。

图2为本发明实施例的热力图连续变化效果图。

图3为本发明实施例的热力强度和热力值示意图。

图4为现有技术的热力图突变图。

具体实施方式

本发明附图仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制。为了更好说明以下实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

实施例1

如图1所示，本实施例一种热力图连续动态演变可视化方法，包括：

S1.收集不同时刻的基础热力图数据，所述基础热力图数据对应的时刻为已知时刻。

具体地，按照时间序列获取不同时刻点图层聚集程度的结果，所述不同时刻为已知时刻，所述基础热力图数据为已有的热力图数据，所述已有的热力图数据为原始点图层数据。

S2.构建时间仪表盘，确定热力图演变的最小时间间隔。所述热力图演变的最小时间间隔在5分钟～30分钟，由用户根据其需求加以设定。

S3.根据所述最小时间间隔确定所述已知时刻之间的插值时刻，在所述基础热力图数据的基础上，构建所述插值时刻对应的插值热力图数据，所述已知时刻和插值时刻为生产时间。

所述插值热力图数据为两个相邻已知时刻之间的过渡数据，该数据非实际收集到的数据，而是在所述基础热力图数据的基础上通过计算得到；在所述基础热力图数据的基础上构建插值热力图数据，为两个热力图之间的演变提供过渡数据，使得热力图的演变更加连续、更加流畅。

所述生产时间是收集到的基础热力图数据对应的实际时间，即热力图演变内容对应的现实中的时间；所述仪表盘的时间为程序运行时的系统时间，即热力图的播放时间；当热力图演变为实时演变时，所述生产时间和仪表盘的时间所代表的含义是一致的；当热力图演变为非实时演变，即热力图演变的数据代表过去一段时间内的地图中热力要素的演变过程，则所述生产时间代表所述热力要素的演变过程对应的过去的一段时间，所述仪表盘的时间则是指系统运行的当前时间，本实施例中的热力图演变为非实时演变。

S31.将所述两个相邻已知时刻之间的时间段根据所述最小时间间隔分成N段，所述两个相邻已知时刻根据时间的先后顺序分为在前相邻时刻和在后相邻时刻，所述相邻时刻之间的时刻为插值时刻。

所述最小时间间隔越小，N越大，所述热力图的演变更加精细、更加流畅。

S32.将所述在前相邻时刻的基础热力图数据根据所述N段随机分割成N份备用热力图数据，将所述在后相邻时刻的基础热力图数据根据所述N段随机分割成N份备用热力图数据。

S33.根据所述插值时刻在所述N段中的第几段和所述备用热力图数据，得到对应的所述插值热力图数据；具体为：当所述插值时刻位于所述N段的第M段时，对应的所述插值热力图数据由所述在前相邻时刻的后N-M份备用热力图数据和所述在后相邻时刻的前M份备用热力图数据融合而成；所述融合过程具体为：将在前相邻时刻的后N-M份备用热力图数据和所述在后相邻时刻的前M份备用热力图数据相加后针对重复的数据进行去重处理，得到所述插值热力图数据，再将所述插值热力图数据按照时间序列的先后顺序进行排列。

所述插值热力图数据由在前相邻时刻和在后相邻时刻的基础热力图数据融合而成，因此在数据的过渡上既体现了在前相邻时刻的数据演变，也体现了在后相邻时刻的数据演变，从而将在前相邻时刻的和在后相邻时刻之间热力图演变衔接起来了；相比较只取在前相邻时刻或在后相邻时刻的数据，本技术方案的优点在于可以更加全面的获取数据，从而避免了部分数据的缺失。

S4.根据所述生产时间的基础热力图数据和插值热力图数据，以及点的热力扩散强度和热力扩散半径计算出生产时间对应的热力图结果。

S41.所述基础热力图数据和插值热力图数据包括生产时间、所有点的坐标以及每个点对应的计数值，根据所述每个点对应的计数值确定每个点的热力扩散强度，具体为：

当点的所述计数值为所有点的计数值中的最大值时，该点的所述热力扩散强度为1.0；

当点的所述计数值为所有点的计数值的中最小值时，该点的所述热力扩散强度为用户预设值；

其他点的所述热力扩散强度为(最大计数值-最小计数值)÷(1.0-用户预设值)×该点的计数值。

所述基础热力图数据和插值热力图数据包含了所有点的坐标和每个点的计数值，所述点的坐标即为点图层中每个点的经纬度信息，所述每个点的计数值代表在该点坐标上，热力图所关注事件的发生次数，例如记录了在该地点坐标，违法犯罪案件的发生个数。

S42.根据所述每个点的热力扩散强度确定热力扩散半径和热力值。

如图3所示，点的强度值(即图3中的热力强度)越大，热力图扩散程度越强，在地图上表现形式为热力半径越大，对应点的热力值也越大，所述热力值的范围为1～200；热力值为最小值时对应热力图上的颜色为紫色，点的热力值为最大值时对应热力图上的颜色为红色。

S43.开源库根据所述基础热力图数据、插值热力图数据、点的热力扩散强度和热力扩散半径进行计算，得到新的基础热力图数据、插值热力图数据、点的热力扩散强度和热力扩散半径，所述新的基础热力图数据、插值热力图数据、点的热力扩散强度和热力扩散半径为最终渲染至地图中的所述生产时间对应的热力图结果；所述开源库的计算过程为现有技术，其目的在于将所述基础热力图数据、插值热力图数据、点的热力扩散强度和热力扩散半径整合成可以直接进行渲染的数据，例如：如果两点靠得很近，比热力图传入的点的热力扩散半径还要近，这个时候就不是绘制成两个点，而且通过开源库重新计算成一个点，输出的经纬度是这个新点的新的经纬度。

热力图结果由开源库根据基础热力图数据、插值热力图数据、对应点的热力扩散半径和热力扩散强度计算得到，所述开源库是将渲染前未经整合的数据进行计算整合，最终得到新的基础热力图数据、插值热力图数据、对应点的热力扩散半径和热力扩散强度，所述新的基础热力图数据、插值热力图数据、对应点的热力扩散半径和热力扩散强度即为可以在地图上渲染的热力图结果；所述开源库计算得到热力结果的方法为现有技术，所述开源库具体为CesiumHeatmap这里不做赘述；所述热力扩散半径和热力扩散强度由前端计算得到的。

S5.映射所述仪表盘的时间和所述生产时间，将所述仪表盘的时间和所述生产时间的热力图结果进行绑定，根据所述仪表盘运行的当前时间，获取所述当前时间对应的热力图结果，并将所述热力图结果渲染到地图上。

仪表盘指针指示时间(即程序运行的系统时间)与所述生产时间(即热力图展示内容对应的实际时间)的热力图结果数据进行绑定，指仪表盘指针到达相应时间时，在地图上渲染对应生产时间的热力图结果数据；在地图上渲染渲染时，根据每个点的热力扩散强度值，映射点的热力值在地图上所要渲染的颜色值，所述热力扩散强度值区间为0～1，映射热力颜色为浅蓝～红的过渡，最终得到如图2所示，可以连续动态演示的热力图。根据时间变化重新渲染热力图结果到地图时，如果每次把热力图canvas全部清除掉再初始化后加载会影响系统性能且动画效果不连贯，地图上会有一瞬间出现没有数据的情况。为了优化渲染效率和显示效果，每次渲染不清除canvas而是只更新canvas中的热力图数据，无需重复增删。

因此，本实施例保证在动画时间轴进行的任意时间点暂停时，能获取当前时间点的热力图结果，并将结果以色块聚集程度显示在地图上，即某两时刻之间热力图结果的变化是连续的，不存在前后两个时刻热力图结果突变，要素聚集区域突变的情况；在动态演变持续时间内，将不同时间段之间要素强聚集区域和弱聚集区域变化的过程可视化。

实施例2

本实施例一种热力图连续动态演变可视化系统，实现如实施例1所述的一种热力图连续动态演变可视化方法；所述热力图连续动态演变可视化系统包括：

数据收集模块，用于收集不同时刻的基础热力图数据，所述基础热力图数据对应的时刻为已知时刻；

时间构建模块，用于构建时间仪表盘，确定热力图演变的最小时间间隔；

插值数据构建模块，用于根据所述生产时间的基础热力图数据和插值热力图数据，以及点的热力扩散强度和热力扩散半径计算出生产时间对应的热力图结果；

热力图结果计算模块，用于根据所述生产时间的基础热力图数据和插值热力图数据，以及所述基础热力图数据和插值热力图数据中对应的点的热力扩散强度和热力扩散半径计算出生产时间对应的热力图结果；

结果显示模块，用于映射所述仪表盘的时间和所述生产时间，将所述仪表盘的时间和所述生产时间的热力图结果进行绑定，根据所述仪表盘运行的当前时间，获取所述当前时间对应的热力图结果，并将所述热力图结果渲染到地图上。

所述生产时间是收集到的基础热力图数据对应的实际时间，即热力图演变内容对应的现实中的时间；所述仪表盘的时间为程序运行时的系统时间，即热力图的播放时间；当热力图演变为实时演变时，所述生产时间和仪表盘的时间所代表的含义是一致的；当热力图演变为非实时演变，即热力图演变的数据代表过去一段时间内的地图中热力要素的演变过程，则所述生产时间代表所述热力要素的演变过程对应的过去的一段时间，所述仪表盘的时间则是指系统运行的当前时间，本技术方案中的热力图演变为非实时演变；本技术方案利用已有的热力图数据来构建过渡时间段的热力图数据，即所述插值热力图数据，并可由用户自行设置热力图演变的最小时间间隔，既实现了热力图的连续动态演变，由可以针对连续动态演变的精细化展现设置所需的最小时间间隔。

更为具体地，所述插值数据构建模块具体包括：

将所述已知时刻中相邻时刻之间的时间段根据所述最小时间间隔分成N段，所述相邻时刻根据时间的先后顺序分为在前相邻时刻和在后相邻时刻，所述相邻时刻之间的时刻为插值时刻；

将所述在前相邻时刻的基础热力图数据根据所述时间段的N段随机分成N份备用热力图数据，将所述在后相邻时刻的基础热力图数据根据所述时间段的N段随机分成N份备用热力图数据；

根据所述插值时刻在所述N段中的段数和所述备用热力图数据得到对应的所述插值热力图数据，具体过程为：将所述在前相邻时刻的后N-M份备用热力图数据和所述在后相邻时刻的前M份备用热力图数据相加后针对重复的数据进行去重处理得到所述插值热力图数据，再将所述插值热力图数据按照时间序列从先到后排列；所述基础热力图数据和插值热力图数据均包括时间、所有点的坐标以及每个点对应的计数值。

所述插值热力图数据由在前相邻时刻和在后相邻时刻的基础热力图数据融合而成，因此在数据的过渡上既体现了在前相邻时刻的数据演变，也体现了在后相邻时刻的数据演变；相比较只取在前相邻时刻或在后相邻时刻的数据，本技术方案的优点在于可以更加全面的获取数据，从而避免了部分数据的缺失。

更为具体地，所述结果显示模块具体包括：

所述基础热力图数据和插值热力图数据包括时间、所有点的坐标以及每个点对应的计数值，根据所述每个点对应的计数值确定每个点的热力扩散强度；

根据所述每个点的热力扩散强度确定热力扩散半径和热力值；

根据所述基础热力图数据、插值热力图数据、点的热力扩散强度和热力扩散半径，经过开源库的计算，得到新的基础热力图数据、插值热力图数据、点的热力扩散强度和热力扩散半径，所述新的基础热力图数据、插值热力图数据、点的热力扩散强度和热力扩散半径为最终渲染至地图中的所述生产时间对应的热力图结果。

根据每个点的热力扩散强度值，映射点的热力值在地图上所要渲染的颜色值，强度值区间为0-1，映射热力颜色为浅蓝～红的过渡。点的最小热力值对应热力图中的紫色，点的最大热力值对应热力图中的红色，点的热力扩散强度越大，热力图扩散程度越强，在地图上表现形式为热力扩散半径越大。

更为具体地，当点的所述计数值为所有点的计数值中的最大值时，该点的所述热力扩散强度为1.0；

当点的所述计数值为所有点的计数值的中最小值时，该点的所述热力扩散强度为用户预设值；

其他点的所述热力扩散强度为(最大计数值-最小计数值)÷(1.0-用户预设值)×该点的计数值。

所述点计数值和热力扩散强度为正相关的关系，其中点的计数值的中最小值由用户自行设置，为热力图的连续演变提供了多维展现方式。每个点的计数值代表在该点坐标上热力图所关注事件的发生次数，例如记录了在该地点坐标，违法犯罪案件的发生个数。

因此，本实施例保证在动画时间轴进行的任意时间点暂停时，能获取当前时间点的热力图结果，并将结果以色块聚集程度显示在地图上，即某两时刻之间热力图结果的变化是连续的，不存在前后两个时刻热力图结果突变，要素聚集区域突变的情况；在动态演变持续时间内，将不同时间段之间要素强聚集区域和弱聚集区域变化的过程可视化。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明技术方案所作的举例，而并非是对本发明的具体实施方式的限定。凡在本发明权利要求书的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。