CN111915690B - 一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法。所述方法包括：获取热力地图的原始矢量数据；对所述原始矢量数据进行网格存储格式转换，以获取瓦片矢量数据；对所述瓦片矢量数据进行瓦片坐标转换，以生成矢量瓦片数据；根据预设瓦片像素精度对所述矢量瓦片数据进行像素聚合，以生成所述热力地图的缩编数据。通过上述方法，将矢量数据转换为矢量瓦片数据，使得热力地图可以根据瓦片网格进行分块加载，响应速度上升；使得用于热力地图渲染的数据量小；热力地图数据生成简单、快捷、加载性能高，响应快，提升用户体验。

Description

一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法。

背景技术

现有的热力图通常为前端渲染效果，需要在数据加载到前端之后进行渲染，当数据量较大时，传输数据量显著增加，前端数据加载十分缓慢，十分影响用户体验。若要解决数据量大的问题，需要对数据进行一系列的处理，这个过程较为繁琐、冗长。同时，传统的数据处理得到的数据是一个整体，在前端一次性加载较为缓慢。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法，旨在解决现有技术热力地图传输数据量大而造成的加载慢的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法，所述一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法包括：

获取热力地图的原始矢量数据；

对所述原始矢量数据进行网格存储格式转换，以获取瓦片矢量数据；

对所述瓦片矢量数据进行瓦片坐标转换，以生成矢量瓦片数据；

根据预设瓦片像素精度对所述矢量瓦片数据进行像素聚合，以生成所述热力地图的缩编数据。

可选地，所述对所述原始矢量数据进行网格存储格式转换，以获取瓦片矢量数据的步骤，具体包括：

获取所述热力地图的最大扩散半径，并根据所述最大扩散半径获取预设瓦片网格的缓冲区范围；

根据所述预设瓦片网格及所述缓冲区范围对所述原始矢量数据进行网格存储转换，以获取瓦片矢量数据。

可选地，所述获取热力地图的原始矢量数据的步骤之前，还包括：

获取热力地图的数据范围；

根据所述数据范围获取所述热力地图的预设层级；

获取所述预设层级对应的预设瓦片网格。

可选地，所述对所述瓦片矢量数据进行瓦片坐标转换，以生成矢量瓦片数据的步骤，具体包括：

获取所述瓦片矢量数据包含的地理坐标；

将所述地理坐标转换为所述瓦片矢量数据对应的瓦片网格坐标，根据所述瓦片网格坐标生成矢量瓦片数据。

可选地，所述根据预设瓦片像素精度对所述矢量瓦片数据进行像素聚合，以生成所述热力地图的缩编数据的步骤，具体包括：

对所述预设瓦片网格进行遍历，并获取遍历到的当前瓦片网格对应的目标矢量瓦片数据；

对所述目标矢量瓦片数据进行像素聚合，以生成多个瓦片像素数据；

根据权重字段及预设瓦片像素精度对生成的瓦片像素数据进行加权聚合，以生成瓦片权重数据；

在遍历结束时，获取所述预设瓦片网格对应的所有瓦片权重数据，根据所有瓦片权重数据生成瓦片像素权重矩阵，并将所述瓦片像素权重矩阵作为所述热力地图的缩编数据。

可选地，所述根据权重字段及预设瓦片像素精度对生成的瓦片像素数据进行加权聚合，以生成瓦片权重数据的步骤之前，还包括：

根据所述热力地图获取所述矢量瓦片数据对应的权重字段的属性值；

在所述属性值为空时，根据预设权重值对所述权重字段进行赋值。

可选地，所述对所述瓦片矢量数据进行瓦片坐标转换，以生成矢量瓦片数据的步骤之后，还包括：

根据所述最大扩散半径对所述矢量瓦片数据进行冗余存储。

可选地，所述根据预设瓦片像素精度对所述矢量瓦片数据进行像素聚合，以生成所述热力地图的缩编数据的步骤之后，还包括：

根据所述缩编数据对所述热力地图进行渲染。

本发明通过获取热力地图的原始矢量数据；对所述原始矢量数据进行网格存储格式转换，以获取瓦片矢量数据；对所述瓦片矢量数据进行瓦片坐标转换，以生成矢量瓦片数据；根据预设瓦片像素精度对所述矢量瓦片数据进行像素聚合，以生成所述热力地图的缩编数据。将矢量数据转换为矢量瓦片数据，使得热力地图可以根据瓦片网格进行分块加载，响应速度上升；使得用于热力地图渲染的数据量小；热力地图数据生成简单、快捷；加载性能高，响应快，提升用户体验。

附图说明

图1为本发明一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法第一实施例的流程示意图；

图2为本发明一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法一实施例的瓦片网格示意图；

图3为本发明一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法一实施例的像素点示意图；

图4为本发明一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法第二实施例的流程示意图；

图5为本发明基于矢量瓦片的热力图数据缩编装置第一实施例的结构框图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例提供了一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法，参照图1，图1为本发明一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法第一实施例的流程示意图。

本实施例中，所述一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法包括以下步骤：

步骤S10：获取热力地图的原始矢量数据。

应当理解的是，热力图即热力地图，热力地图是以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区的地图。在热力地图渲染中，通常使用离散的点数据，通过数据的属性信息，对其进行赋权，再通过透明度、扩散半径等参数实现热力图的渲染。离散的点数据太多，会影响渲染效果；点数据太多，会影响网络传输的速度和渲染的性能。若对数据进行处理，则处理流程复杂、繁琐，耗时较长，缺乏标准化的处理流程。且处理后的数据整体在浏览器端(也可以为APP端等)加载依然存在加载速度和渲染效果的取舍问题。

需要说明的是，步骤S10之前还包括：获取热力地图的数据范围；根据所述数据范围获取所述热力地图的预设层级；获取所述预设层级对应的预设瓦片网格。

易于理解的是，根据热力地图的数据范围，可以获取到热力地图对应的瓦片地图的多个预设层级，各个预设层级都具有对应的预设瓦片网格。地图的每个预设层级对应的有覆盖的预设瓦片网格的瓦片个数、瓦片尺寸等参数。

步骤S20：对所述原始矢量数据进行网格存储格式转换，以获取瓦片矢量数据。

应当理解的是，瓦片地图不同层级对应的分辨率不同，但瓦片地图对应的地理范围并不改变。瓦片的等级越高，组成地图的瓦片越多，则瓦片地图越详细。热力地图的原始数据为矢量数据，将所述原始矢量数据转换为矢量瓦片数据需要将原始矢量数据根据瓦片网格取出。

需要说明的是，步骤S20具体包括：获取所述热力地图的最大扩散半径，并根据所述最大扩散半径获取预设瓦片网格的缓冲区范围；根据所述预设瓦片网格及所述缓冲区范围对所述原始矢量数据进行网格存储转换，以获取瓦片矢量数据。

参考图2，图2为本发明一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法一实施例的瓦片网格示意图。需要说明的是，由于地图上的面积对应某种属性值，根据密度面积会产生“流动”，从密度高的区域流动到密度低的区域，称之为扩散。根据所述热力地图可以获取到最大扩散半径。参考图2，其中所述缓冲区长度为所述最大扩散半径，瓦片网格外围区域为缓冲区。

易于理解的是，所述瓦片矢量数据为瓦片格式的矢量数据，数据对应的坐标信息为地理坐标。对于根据瓦片网格及其缓冲区范围取出的原始矢量数据，若所述原始矢量数据对应的数据范围超出所述缓冲区范围，则根据所述缓冲区范围对所述原始矢量数据进行裁剪，以提升瓦片的接边效果。

步骤S30：对所述瓦片矢量数据进行瓦片坐标转换，以生成矢量瓦片数据。

需要说明的是，步骤S30具体包括：获取所述瓦片矢量数据包含的地理坐标；将所述地理坐标转换为所述瓦片矢量数据对应的瓦片网格坐标，根据所述瓦片网格坐标生成矢量瓦片数据。

易于理解的是，矢量瓦片数据为矢量瓦片形式的数据，此时原始矢量数据进行了以网格形式进行存储及坐标转换，数据本身的内容量并未发生改变。矢量数据的坐标点变成了矢量瓦片数据的像素点。在进行加载时，矢量数据需要做整体性的加载，一次性加载全部数据响应速度慢；而矢量瓦片数据可以进行分块加载，响应速度上升，加载速度快。

具体实施中，所述地理坐标转换为所述瓦片矢量数据对应的瓦片网格坐标时，根据像素点的精确度需求，可以对地理坐标进行约简。假设：所述地理坐标为(39°52′48″N，116°24′20″E)，可以约简为(39°53′N，116°24′E)。本实施例对约简的位数不加以限制。

应当理解的是，瓦片网格在地图中具有对应的坐标，将同一瓦片网格中的矢量数据的地理坐标，对应地转换为所述瓦片坐标，完成从矢量数据到矢量瓦片数据的转换。

步骤S40：根据预设瓦片像素精度对所述矢量瓦片数据进行像素聚合，以生成所述热力地图的缩编数据。

需要说明的是，步骤S40具体包括：对所述预设瓦片网格进行遍历，并获取遍历到的当前瓦片网格对应的目标矢量瓦片数据；对所述目标矢量瓦片数据进行像素聚合，以生成多个瓦片像素数据；根据权重字段及预设瓦片像素精度对生成的瓦片像素数据进行加权聚合，以生成瓦片权重数据；在遍历结束时，获取所述预设瓦片网格对应的所有瓦片权重数据，根据所有瓦片权重数据生成瓦片像素权重矩阵，并将所述瓦片像素权重矩阵作为所述热力地图的缩编数据。

图3为本发明一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法一实施例的像素点示意图。需要说明的是，不同的预设层级对应不同的瓦片像素精度。例如，某一预设层级对应的矢量瓦片数据是由分辨率为256*256像素的地图瓦片组成的，该预设层级中每个地图瓦片对应低一等级的四个地图瓦片。同一预设层级对应的瓦片地图存在多个瓦片网格，因此对所述瓦片网格进行遍历，从而获取当前瓦片网格对应的目标矢量瓦片数据。每个瓦片网格对应像素的点数据，同一像素范围内的数据可根据权重字段进行加权聚合。例如：参考图3，图3中一个像素点中聚合了六个数据，六个数据对应的权重字段分别为P1、P2、P3、P4、P5、P6，每个像素点只保留权重数据(N)，则所述像素点对应的权重数据为N＝P1+P2+P3+P4+P5+P6。

易于理解的是，瓦片网格对应多个像素点数据，每个像素点数据只保留权重数据，瓦片网格内的所有像素点数据的权重数据形成了瓦片权重数据，一个地图中包含多个瓦片网格，多个瓦片网格的瓦片权重数据形成瓦片像素权重矩阵，将所述瓦片像素权重矩阵作为所述热力地图的缩编数据。

应当理解的是，通过上述缩编过程，将矢量数据根据瓦片网格进行取出，使得数据可以根据瓦片网格进行分块加载，响应速度上升；将地理坐标转换为瓦片坐标，将坐标点转换为像素点，再对像素点进行约简和加权聚合，使得数据进一步缩编，在保留数据内容的情况下减少数据所占的量，便于加载、渲染或调用等操作的执行。

本实施通过上述方法，使得用于热力地图渲染的数据量小；热力地图数据生成简单、快捷；生成出的数据为矢量瓦片数据，浏览器可以按瓦片网格进行分块加载，加载性能高，响应快，提升用户体验。

参考图4，图4为本发明一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法第二实施例的流程示意图；基于上述第一实施例，本实施例一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法在步骤S30之后，还包括：

步骤S301：根据所述最大扩散半径对所述矢量瓦片数据进行冗余存储。

需要说明的是，将矢量数据转换为矢量瓦片数据后，根据所述最大扩散半径对应的缓冲区范围对所述矢量瓦片数据进行冗余存储，使得在热力地图中，多个矢量瓦片可以无缝接边。便于对热力地图进行叠加分析，同时实现热力地图的大范围漫游，增强用户对热力地图的体验效果。

需要说明的是，所述根据权重字段及预设瓦片像素精度对生成的瓦片像素数据进行加权聚合，以生成瓦片权重数据的步骤之前，还包括：

根据所述热力地图获取所述矢量瓦片数据对应的权重字段的属性值；在所述属性值为空时，根据预设权重值对所述权重字段进行赋值。

具体实施中，在所述权重字段未被设置，即所述权重字段为空(null)时，可对所述权重字段进行设置，例如为空的权重字段都默认设置为1。根据不同的缩编需求，也可以将所述权重字段设置为其他数值。

所述步骤S40之后还包括：根据所述缩编数据对所述热力地图进行渲染。

易于理解的是，通过本发明实施例的一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法，热力地图可以分块加载，也可以分块渲染。热力地图的中的瓦片数据在渲染时，对瓦片网格内的每个权重数据(N)不为0的像素点，以所述像素点为圆心，热力地图的扩散半径为半径，形成渲染区域。所述渲染区域对应的填充色和透明度使用权重数据(N)对应的值在配置好的色带上进行插值计算，如此便可以迅速的完成热力图瓦片的渲染。

本发明实施例通过上述方法，对缩编后形成的矢量瓦片数据进行了冗余存储，使得热力地图中的瓦片能够无缝接边；对权重字段进行了设置，使得不存在权重字段时也能进行加权聚合；根据缩编后的数据进行渲染，提升了渲染的效率。

此外，为实现上述目的，本发明实施例还提出一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编装置，参考图5，图5为本发明基于矢量瓦片的热力图数据缩编装置第一实施例的结构框图。

获取模块10，用于获取热力地图的原始矢量数据。

应当理解的是，热力地图是以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区的地图。在热力地图渲染中，通常使用离散的点数据，通过数据的属性信息，对其进行赋权，再通过透明度、扩散半径等参数实现热力图的渲染。离散的点数据太多，会影响渲染效果；点数据太多，会影响网络传输的速度和渲染的性能。若对数据进行处理，则处理流程复杂、繁琐，耗时较长，缺乏标准化的处理流程。且处理后的数据整体在浏览器端(也可以为APP端等)加载依然存在加载速度和渲染效果的取舍问题。

需要说明的是，所述获取模块10还用于获取热力地图的数据范围；根据所述数据范围获取所述热力地图的预设层级；获取所述预设层级对应的预设瓦片网格。

易于理解的是，根据热力地图的数据范围，可以获取到热力地图对应的瓦片地图的多个预设层级，各个预设层级都具有对应的预设瓦片网格。地图的每个预设层级对应的有覆盖的预设瓦片网格的瓦片个数、瓦片尺寸等参数。

格式转换模块20，用于对所述原始矢量数据进行网格存储格式转换，以获取瓦片矢量数据。

应当理解的是，瓦片地图不同层级对应的分辨率不同，但瓦片地图对应的地理范围并不改变。瓦片的等级越高，组成地图的瓦片越多，则瓦片地图越详细。热力地图的原始数据为矢量数据，将所述原始矢量数据转换为矢量瓦片数据需要将原始矢量数据根据瓦片网格取出。

需要说明的是，格式转换模块20，还用于获取所述热力地图的最大扩散半径，并根据所述最大扩散半径获取预设瓦片网格的缓冲区范围；根据所述预设瓦片网格及所述缓冲区范围对所述原始矢量数据进行网格存储转换，以获取瓦片矢量数据。

参考图2，图2为本发明一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法一实施例的瓦片网格示意图。需要说明的是，由于地图上的面积对应某种属性值，根据密度面积会产生“流动”，从密度高的区域流动到密度低的区域，称之为扩散。根据所述热力地图可以获取到最大扩散半径。参考图2，其中所述缓冲区长度为所述最大扩散半径，瓦片网格外围区域为缓冲区。

易于理解的是，所述瓦片矢量数据为瓦片格式的矢量数据，数据对应的坐标信息为地理坐标。对于根据瓦片网格及其缓冲区范围取出的原始矢量数据，若所述原始矢量数据对应的数据范围超出所述缓冲区范围，则根据所述缓冲区范围对所述原始矢量数据进行裁剪，以提升瓦片的接边效果。

坐标转换模块30，用于对所述瓦片矢量数据进行瓦片坐标转换，以生成矢量瓦片数据。

需要说明的是，坐标转换模块30，还用于获取所述瓦片矢量数据包含的地理坐标；将所述地理坐标转换为所述瓦片矢量数据对应的瓦片网格坐标，根据所述瓦片网格坐标生成矢量瓦片数据。

易于理解的是，矢量瓦片数据为矢量瓦片形式的数据，此时原始矢量数据进行了以网格形式进行存储及坐标转换，数据本身的内容量并未发生改变。矢量数据的坐标点变成了矢量瓦片数据的像素点。在进行加载时，矢量数据需要做整体性的加载，一次性加载全部数据响应速度慢；而矢量瓦片数据可以进行分块加载，响应速度上升，加载速度快。

具体实施中，所述地理坐标转换为所述瓦片矢量数据对应的瓦片网格坐标时，根据像素点的精确度需求，可以对地理坐标进行约简。假设：所述地理坐标为(39°52′48″N，116°24′20″E)，可以约简为(39°53′N，116°24′E)。本实施例对约简的位数不加以限制。

应当理解的是，瓦片网格在地图中具有对应的坐标，将同一瓦片网格中的矢量数据的地理坐标，对应地转换为所述瓦片坐标，完成从矢量数据到矢量瓦片数据的转换。

缩编模块40，用于根据预设瓦片像素精度对所述矢量瓦片数据进行像素聚合，以生成所述热力地图的缩编数据。

需要说明的是，缩编模块40，还用于对所述预设瓦片网格进行遍历，并获取遍历到的当前瓦片网格对应的目标矢量瓦片数据；对所述目标矢量瓦片数据进行像素聚合，以生成多个瓦片像素数据；根据权重字段及预设瓦片像素精度对生成的瓦片像素数据进行加权聚合，以生成瓦片权重数据；在遍历结束时，获取所述预设瓦片网格对应的所有瓦片权重数据，根据所有瓦片权重数据生成瓦片像素权重矩阵，并将所述瓦片像素权重矩阵作为所述热力地图的缩编数据。

图3为本发明一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法一实施例的像素点示意图。需要说明的是，不同的预设层级对应不同的瓦片像素精度。例如，某一预设层级对应的矢量瓦片数据是由分辨率为256*256像素的地图瓦片组成的，该预设层级中每个地图瓦片对应低一等级的四个地图瓦片。同一预设层级对应的瓦片地图存在多个瓦片网格，因此对所述瓦片网格进行遍历，从而获取当前瓦片网格对应的目标矢量瓦片数据。每个瓦片网格对应像素的点数据，同一像素范围内的数据可根据权重字段进行加权聚合。例如：参考图3，图3中一个像素点中聚合了六个数据，六个数据对应的权重字段分别为P1、P2、P3、P4、P5、P6，每个像素点只保留权重数据(N)，则所述像素点对应的权重数据为N＝P1+P2+P3+P4+P5+P6。

易于理解的是，瓦片网格对应多个像素点数据，每个像素点数据只保留权重数据，瓦片网格内的所有像素点数据的权重数据形成了瓦片权重数据，一个地图中包含多个瓦片网格，多个瓦片网格的瓦片权重数据形成瓦片像素权重矩阵，将所述瓦片像素权重矩阵作为所述热力地图的缩编数据。

应当理解的是，通过上述缩编过程，将矢量数据根据瓦片网格进行取出，使得数据可以根据瓦片网格进行分块加载，响应速度上升；将地理坐标转换为瓦片坐标，将坐标点转换为像素点，再对像素点进行约简和加权聚合，使得数据进一步缩编，在保留数据内容的情况下减少数据所占的量，便于加载、渲染或调用等操作的执行。

本实施通过上述装置，使得用于热力地图渲染的数据量小；热力地图数据生成简单、快捷；生成出的数据为矢量瓦片数据，浏览器可以按瓦片网格进行分块加载，加载性能高，响应快，提升用户体验。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于矢量瓦片的热力图数据缩编程序，所述基于矢量瓦片的热力图数据缩编程序被处理器执行如上文所述的一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法的步骤。

由于本存储介质采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。

应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。

需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。

另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法，此处不再赘述。

此外，需要说明的是，在本文中，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、物品或者系统不仅包括那些要素，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、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器(Read Only Memory，ROM)/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络终端设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (5)

1.一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法，其特征在于，所述一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法包括：

获取热力地图的原始矢量数据；

对所述原始矢量数据进行网格存储格式转换，以获取瓦片矢量数据；

对所述瓦片矢量数据进行瓦片坐标转换，以生成矢量瓦片数据；

根据预设瓦片像素精度对所述矢量瓦片数据进行像素聚合，以生成所述热力地图的缩编数据；

所述对所述原始矢量数据进行网格存储格式转换，以获取瓦片矢量数据的步骤，具体包括：

获取所述热力地图的最大扩散半径，并根据所述最大扩散半径获取预设瓦片网格的缓冲区范围；

根据所述预设瓦片网格及所述缓冲区范围对所述原始矢量数据进行网格存储转换，以获取瓦片矢量数据；

所述获取热力地图的原始矢量数据的步骤之前，还包括：

获取热力地图的数据范围；

根据所述数据范围获取所述热力地图的预设层级；

获取所述预设层级对应的预设瓦片网格；

所述根据预设瓦片像素精度对所述矢量瓦片数据进行像素聚合，以生成所述热力地图的缩编数据的步骤，具体包括：

对所述预设瓦片网格进行遍历，并获取遍历到的当前瓦片网格对应的目标矢量瓦片数据；

对所述目标矢量瓦片数据进行像素聚合，以生成多个瓦片像素数据；

根据权重字段及预设瓦片像素精度对生成的瓦片像素数据进行加权聚合，以生成瓦片权重数据；

在遍历结束时，获取所述预设瓦片网格对应的所有瓦片权重数据，根据所有瓦片权重数据生成瓦片像素权重矩阵，并将所述瓦片像素权重矩阵作为所述热力地图的缩编数据。

2.如权利要求1所述的一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法，其特征在于，所述对所述瓦片矢量数据进行瓦片坐标转换，以生成矢量瓦片数据的步骤，具体包括：

获取所述瓦片矢量数据包含的地理坐标；

将所述地理坐标转换为所述瓦片矢量数据对应的瓦片网格坐标，根据所述瓦片网格坐标生成矢量瓦片数据。

3.如权利要求1所述的一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法，其特征在于，所述根据权重字段及预设瓦片像素精度对生成的瓦片像素数据进行加权聚合，以生成瓦片权重数据的步骤之前，还包括：

根据所述热力地图获取所述矢量瓦片数据对应的权重字段的属性值；

在所述属性值为空时，根据预设权重值对所述权重字段进行赋值。

4.如权利要求1所述的一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法，其特征在于，所述对所述瓦片矢量数据进行瓦片坐标转换，以生成矢量瓦片数据的步骤之后，还包括：

根据所述最大扩散半径对所述矢量瓦片数据进行冗余存储。

5.如权利要求1至4任一项所述的一种基于矢量瓦片的热力图数据缩编方法，其特征在于，所述根据预设瓦片像素精度对所述矢量瓦片数据进行像素聚合，以生成所述热力地图的缩编数据的步骤之后，还包括：

根据所述缩编数据对所述热力地图进行渲染。