一种船舶历史活动热力图实时生成策略

２０２４－０２４６（１）

指挥控制与仿真

ＣｏｍｍａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ＆Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ

６４

㊀引用格式：梁晶晶，魏乾．一种船舶历史活动热力图实时生成策略［Ｊ］．指挥控制与仿真，２０２４，４６（１）：６４⁃７０．ＬＩＡＮＧＪＪ，ＷＥＩＱ．Ａｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅｇｅｎｅｒａｔｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｙｆｏｒｓｈｉｐｈｉｓｔｏｒｉｃａｌａｃｔｉｖｉｔｙｈｅａｔｍａｐ［Ｊ］．ＣｏｍｍａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ＆Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ，２０２４，４６（１）：６４⁃７０．

一种船舶历史活动热力图实时生成策略

梁晶晶，魏㊀乾

（中国人民解放军９１００１部队，北京㊀１０００３６）

摘㊀要：在船舶信息大数据系统中，针对在客户端向服务器请求大批量历史数据并实时绘制热力图时，会出现耗时较长㊁热力图效果失真以及地图软件漫游时跟随性差或卡顿等问题，提出一种改进的船舶历史活动热力图实时生成策略㊂该策略在基于像素聚类思想的热力图生成方法基础上，采用基于非线性变换的图像增强算法和像素补点方法，对传统方法绘制的热力图所存在的显示失真问题进行校正和优化，并在此基础上，提出动态加载与绘制策略和多线程实时成图策略，来生成船舶历史活动的热力图㊂试验表明，所提出策略在热力图绘制的效率㊁成图效果以及地图软件的交互体验上都得到了提升㊂

关键词：大数据；热力图；失真校正；多线程；实时生成

中图分类号：Ｕ６７５ ７；ＴＰ３１１ １３㊀㊀㊀㊀文献标志码：Ａ㊀㊀㊀㊀ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３⁃３８１９．２０２４．０１．００８

Ａｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅｇｅｎｅｒａｔｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｙｆｏｒｓｈｉｐｈｉｓｔｏｒｉｃａｌａｃｔｉｖｉｔｙｈｅａｔｍａｐ

ＬＩＡＮＧＪｉｎｇｊｉｎｇ，ＷＥＩＱｉａｎ

（Ｕｎｉｔ９１００１ｏｆＰＬＡ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００３６，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｅｓｈｉｐｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｂｉｇｄａｔａｓｙｓｔｅｍ，ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｓｕｃｈａｓｌｏｎｇｔｉｍｅｃｏｎｓｕｍｉｎｇ，ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｏｆｔｈｅｒ⁃ｍａｌｍａｐｅｆｆｅｃｔａｎｄｐｏｏｒｔｒａｃｋｉｎｇｏｒｌａｇｉｎｔｈｅｒｏａｍｉｎｇｏｆｍａｐｓｏｆｔｗａｒｅｗｈｅｎｔｈｅｃｌｉｅｎｔｒｅｑｕｅｓｔｓａｌａｒｇｅａｍｏｕｎｔｏｆｈｉｓｔｏｒｉｃａｌｄａｔａｆｒｏｍｔｈｅｓｅｒｖｅｒａｎｄｄｒａｗｓｈｅａｔｍａｐｉｎｒｅａｌｔｉｍｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙｏｆｍａｐｍａｐｏｆｓｈｉｐｈｉｓｔｏｒｙａｃｔｉｖｉｔｙ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｈｅｒｍａｌｍａｐｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗｉｔｈｔｈｅｉｄｅａｏｆｐｉｘｅｌｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ，ｔｈｉｓｓｔｒａｔｅｇｙｕｓｅｓｔｈｅｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｎｏｎｌｉｎｅａｒｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｐｉｘｅｌｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｔｏｃｏｒｒｅｃｔａｎｄｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｄｉｓｐｌａｙｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓｅｘｉｓｔｉｎｇｉｎｔｈｅｈｅａｄｍａｐ．Ｏｎｔｈｉｓｂａｓｉｓ，ｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｌｏａｄｉｎｇａｎｄｄｒａｗｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｙａｎｄｍｕｌｔｉ⁃ｔｈｒｅａｄｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅｍａｐｐｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｙａｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｇｅｎｅｒａｔｅｔｈｅｈｅａｔｍａｐｏｆｔｈｅｓｈｉｐ ｓｈｉｓｔｏｒｉｃａｌａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｓｔｒａｔｅｇｙｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｈａｓｂｅｅｎｉｍｐｒｏｖｅｄｉｎｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｈｅａｔｍａｐｄｒａｗｉｎｇ，ｍａｐｐｉｎｇｅｆｆｅｃｔａｎｄｉｎｔｅｒａｃ⁃ｔｉｖｅｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｏｆｍａｐｓｏｆｔｗａｒｅ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｂｉｇｄａｔａ；ｈｅａｔｍａｐ；ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ；ｍｕｌｔｉ⁃ｔｈｒｅａｄｉｎｇ；ｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ

收稿日期：２０２３⁃０４⁃１８

修回日期：２０２３⁃０５⁃０９

作者简介：梁晶晶（１９８２ ），男，高级工程师，研究方向为指

挥信息系统㊂

魏㊀乾（１９７４ ），男，正高级工程师㊂

㊀㊀近年来，海上船舶数量不断增加，大数据技术也逐渐得到了普及应用㊂大数据系统中积累的海量船舶历史航迹数据，需要借助一些特殊的数据可视化方法进行表达以方便普通用户进行规律分析等［１］㊂在诸多可视化方法中，热力图（Ｈｅａｔｍａｐ，也称热图）是一种用来表达一定区域内大量数据点的某种特征的空间态势及分布状况的方法，即用热图点的位置来对应地理位置，通过该点的特征值表达地理对象某要素㊁特征或属性，并作线性拉伸，在对应的地理空间位置上表达出第三维数值的大小变化特征［２］㊂第三维数值可表示某种属性㊁特征，也可直接用于反映数据点密度，这正符合船舶历史活动特征表达的需求㊂

国内外已经有很多关于热力图的研究和应用㊂孔立斌基于热力图研究了车辆目标检测方法和加权特征

融合方法［３］；赵婷等通过热力图可视化，结合地理标签数据研究了全球地震带的变迁过程［４］；常春慧基于百度热力图，提取受灾人口动态时空分布特征信息，获取不同时刻人口的数量动态数据，解决了传统人口普查无法反映动态人口数量和空间分布的难题［５］；张俊涛等设计了一种基于Ｗｅｂ技术的网络热力图ＡＰＩ［６］；丁文浩基于ＷｅｂＧＩＳ以热力图直观地展现了小麦赤霉

病预测的发病地区和等级［７］；ＳＣＡ̆

ＵＮＡŞＳ通过热力图

展示建筑空间的密度情况以评估建筑分布情况［８］；聂俊岚引入四叉树结构优化热力图以提高热图生成效

率［９］；杨振凯提出一种基于像素的绘制热力图算法，解决了百万级数据成图时绘制效率低的问题［１０］㊂可见热力图已经成为数据特征可视化的重要手段㊂

尽管关于热力图的研究有很多，但大多没有提及大数据实时绘制时检索数据加载的耗时问题；同时，为应对不同数量级的任意范围或比例尺的地图软件交互操作（漫游或缩放等）的不同情况，必须采用实时绘制的方法，而受数据源分布情况和数据量影响，常规的实时绘制方法存在一些图像失真㊁渐变层次不明显以及