一种约束条件下的空间多边形网格化填充方法和装置与流程
本申请涉及空间数据管理领域，尤其涉及一种约束条件下的空间多边形网格化填充方法和装置。
背景技术：
在空间数据组织与管理领域，传统空间数据模型已经无法满足应用需求，基于网格模型的空间数据组织与管理方法为其提供了一种有效途径。在利用网格模型来组织和管理空间数据时，首先要将空间数据进行网格化填充，即建立网格与数据的空间关联；其次在基于网格编码索引的空间查询过程中，仍然需要将多边形查询区域进行多网格化填充，然后利用网格编码查询方法来实现查询操作。在实现空间数据的网格化填充时，填充结果中的网格数量和网格尺度，制约着空间数据的网格化填充结果精度，影响着数据索引与查询的效率、精度等。现有方法在有网格数量的约束条件下，多边形网格化填充精度不够好，使得基于网格模型的空间查询结果精度较低。
如何提高约束条件下的空间多边形网格化填充精度与效率，是本申请要解决的技术问题。
技术实现要素：
本说明书实施例提供了空间区域一种约束条件下的空间多边形网格化填充方法和装置，以解决现有技术中约束条件下的空间多边形网格化填充精度与效率低的问题。
为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：
第一方面，提出了一种约束条件下的空间多边形网格化填充方法，包括：
获取待填充的第一区域，所述第一区域中包括待填充的目标多边形；
在所述第一区域中构建第一多边形网格，将与所述目标多边形存在重叠区域的多边形网格确定为目标网格；
根据目标网格与所述目标多边形的重合区域确定所述目标网格中的待划分的第一目标网格，任一所述第一目标网格与所述目标多边形相重叠的区域小于任一目标网格所在区域；
对每个所述第一目标网格执行至少一次划分，使划分得到的多个第二目标网格满足预设约束条件，所述预设约束条件包括网格数量约束条件或网格层级约束条件；
将与所述目标多边形存在重叠区域的网格集合确定为所述目标多边形的网格化填充结果。
第二方面，提出了一种约束条件下的空间多边形网格化填充装置，包括：
获取模块，获取待填充的第一区域，所述第一区域中包括待填充的目标多边形；
第一确定模块，在所述第一区域中构建第一多边形网格，将与所述目标多边形存在重叠区域的多边形网格确定为目标网格；
第二确定模块，根据目标网格与所述目标多边形的重合区域确定所述目标网格中的待划分的第一目标网格，任一所述第一目标网格与所述目标多边形相重叠的区域小于任一目标网格所在区域；
划分模块，对每个所述第一目标网格执行至少一次划分，使划分得到的多个第二目标网格满足预设约束条件，所述预设约束条件包括网格数量约束条件或网格层级约束条件；
第三确定模块，将与所述目标多边形存在重叠区域的网格集合确定为所述目标多边形的网格化填充结果。
第三方面，提出了一种电子设备，包括：
处理器；以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作：
获取待填充的第一区域，所述第一区域中包括待填充的目标多边形；
在所述第一区域中构建第一多边形网格，将与所述目标多边形存在重叠区域的多边形网格确定为目标网格；
根据目标网格与所述目标多边形的重合区域确定所述目标网格中的待划分的第一目标网格，任一所述第一目标网格与所述目标多边形相重叠的区域小于任一目标网格所在区域；
对每个所述第一目标网格执行至少一次划分，使划分得到的多个第二目标网格满足预设约束条件，所述预设约束条件包括网格数量约束条件或网格层级约束条件；
将与所述目标多边形存在重叠区域的网格集合确定为所述目标多边形的网格化填充结果。
第四方面，提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行以下操作：
获取待填充的第一区域，所述第一区域中包括待填充的目标多边形；
在所述第一区域中构建第一多边形网格，将与所述目标多边形存在重叠区域的多边形网格确定为目标网格；
根据目标网格与所述目标多边形的重合区域确定所述目标网格中的待划分的第一目标网格，任一所述第一目标网格与所述目标多边形相重叠的区域小于任一目标网格所在区域；
对每个所述第一目标网格执行至少一次划分，使划分得到的多个第二目标网格满足预设约束条件，所述预设约束条件包括网格数量约束条件或网格层级约束条件；
将与所述目标多边形存在重叠区域的网格集合确定为所述目标多边形的网格化填充结果。
本实施例提供的方案中，首先在已知的空间区域上构建多边形网格，确定出与目标多边形存在重叠区域的目标网格，接着在目标网格中确定待划分的第一目标网格，并对每个所述第一目标网格执行至少一次划分，使划分得到的多个第二目标网格满足预设约束条件；最后与所述目标多边形存在重叠区域的网格集合，即为目标多边形的网格化填充结果。本方案通过构建多边形网格的方式来表达不规则的空间多边形，当目标网格满足划分标准时将其递归划分，在保证所有重叠网格包含完整的目标多边形的前提下，减少多边形网格化填充的冗余，兼具计算量小和填充精度高的优点。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1a是本说明书实施例提供的一种包含目标多边形的待填充的第一区域示意图。
图1b是本说明书实施例提供的一种约束条件下的空间多边形网格化填充方法的流程示意图之一。
图1c～图1f是本说明书实施例提供的经过网格划分的待填充的第一区域示意图。
图1g～图1i是本说明书实施例提供的由第一多边形网格划分至第二多边形网格的示意图。
图2a是本说明书实施例提供的一种约束条件下的空间多边形网格化填充方法的流程示意图之二。
图2b是本说明书实施例提供的一种约束条件下的空间多边形网格化填充方法的流程示意图之三。
图3a是本说明书实施例提供的一种约束条件下的空间多边形网格化填充方法的流程示意图之四。
图3b是本说明书实施例选取第一目标网格的示意图。
图4是本说明书实施例提供的一种约束条件下的空间多边形网格化填充方法的流程示意图之五。
图5是本说明书实施例提供的一种约束条件下的空间多边形网格化填充方法的各层级下多边形的单尺度网格化填充示意图。
图6是本说明书实施例提供的一种约束条件下的空间多边形网格化填充方法的依据网格与多边形拓扑关系划分的网格类型示意图。
图7是本说明书实施例提供的一种约束条件下的空间多边形网格化填充方法的填充网格模型的示意图。
图8是本说明书实施例提供的一种约束条件下的空间多边形网格化填充装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在图像数据处理领域，海量空间数据的组织与管理中，传统空间数据模型已经无法满足应用需求。在使用空间数据之前，往往需要对空间数据进行网格化填充的方式来建立网格与数据的空间关联。
对于不规则的目标多边形，如果按照目标多边形的边界线填充，则需要花费较多计算量，填充图像的速度慢。如果采用规则的图形来填充目标多边形，则会出现较大面积的冗余。如图1a所示，图中区域s为不规则的待填充目标多边形，如果采用矩形填充该区域s，则填充得到的图像中包含较大面积的冗余。在图1a中，冗余区域以网状阴影示出。由于实际所需的区域是区域s，而填充的图像中还包含了较多的除区域s以外的冗余区域。由此可见，通过上述方案填充目标多边形会出现速度慢、填充得到的图像冗余面积大的问题。
为了解决现有技术中存在的问题，本实施例提供一种约束条件下的空间多边形网格化填充方法，如图1b所示，包括以下步骤：
s11：获取待填充的第一区域，所述第一区域中包括待填充的目标多边形；
s12：在所述第一区域中构建第一多边形网格，将与所述目标多边形存在重叠区域的多边形网格确定为目标网格；
s13：根据目标网格与所述目标多边形的重合区域确定所述目标网格中的待划分的第一目标网格，任一所述第一目标网格与所述目标多边形相重叠的区域小于任一目标网格所在区域；
s14：对每个所述第一目标网格执行至少一次划分，使划分得到的多个第二目标网格满足预设约束条件，所述预设约束条件包括网格数量约束条件或网格层级约束条件；
s15：将与所述目标多边形存在重叠区域的网格集合确定为所述目标多边形的网格化填充结果
在本实施例中，以填充图1a中所示的区域s为例说明本方案。
在步骤s11中，获取的待填充的第一区域如图1a所示，第一区域中包含待填充的目标多边形s。
在步骤s12中，在待填充的第一区域中构建第一多边形网格，如图1c所示。本实施例中的第一多边形网格为边长为a的正方形网格，待填充的第一区域中构建了4行4列共16个第一多边形网格。
在待填充的第一区域中构建第一多边形网格之后，从多个第一多边形网格中确定与目标多边形s存在重叠区域的目标网格。在图1c中，与目标多边形s存在重叠区域的目标网格共有12个，以点状阴影示出。
随后，在步骤s13中，根据目标网格与所述目标多边形的重合区域确定所述目标网格中的待划分的第一目标网格，任一第一目标网格与目标多边形相重叠的区域小于任一目标网格所在区域。换言之，将包含有目标多边形以外区域的目标网格确定为第一目标网格。如图1d所示，确定的第一目标网格共有11个，以点状阴影示出。这些第一目标网格都有部分区域与目标多边形s重叠，并且都有部分区域与目标多边形s不重叠。换言之，第一目标网格中包含冗余区域。
接着，在步骤s14中，对每个所述第一目标网格执行至少一次划分，使划分得到的多个第二目标网格满足预设约束条件，所述预设约束条件包括网格数量约束条件或网格层级约束条件。举例来说，先将每个第一目标网格划分为多个具有第二尺寸的第二多边形网格，再将第二多边形网格进一步划分为具有第三尺寸的第三多边形网格，依次递归，直至所有与目标多边形存在重叠区域的重叠网格达到网格数量约束条件，即上述重叠网格的数量大于或等于预设数量。或者，划分得到的多边形网格满足网格层级约束条件，其中的网格层级与划分次数相关，举例而言，上述第一多边形网格的层级可以为“0级”，由第一多边形网格划分得到的第二多边形网格的网格层级可以为“1级”，由第二多边形网格划分得到的第三多边形网格的网格层级可以为“2级”，以此类推。在本实施例中，具有第二尺寸的第二多边形网格是边长为b的正方形网格，划分后的待处理图像如图1e所示。
最后在步骤s15中，将与所述目标多边形存在重叠区域的网格集合确定为所述目标多边形的网格化填充结果。参见图1f，图中左侧示出的是划分后的第一区域，其中，未经划分的目标网格所在区域和第二目标网格所在区域以点状阴影示出，在本步骤中，将这些与目标多边形存在重叠区域的网格集合确定为目标多边形的网格化填充结果，如图1f右侧点状阴影所示。
根据填充结果可知，填充结果中包括完整的目标多边形s，而且，与图1a相比冗余区域明显减小。通过上述方案能通过构建多边形网格的方式来表达不规则的空间多边形，当目标网格满足划分标准时将其递归划分，在保证所有重叠网格包含完整的目标多边形的前提下，减少多边形网格化填充的冗余，兼具计算量小和填充精度高的优点
基于上述实施例提供的方案，可选的，所述第一多边形网格的形状为正多边形。
在上述实施例中，第一多边形网格是正方形网格。在实际应用中，还可以构建正三角形、正六边形等多边形网格。实际构建的网格形状可以根据应用需求确定。由于正多边形形状规则，所以划分、计算过程中计算量较小，在大量空间数据处理的过程中，能有效降低整体计算量。
基于上述实施例提供的方案，可选的，所述第二目标网格的形状与所述第一多边形网格的形状相同。
在上述实施例中，第一多边形网格与由第一多边形网格划分得到的第二多边形网格、第三多边形网格等各层级多边形网格都是正方形多边形网格。当第一多边形网格与划分得到的各层级多边形网格形状相同时，划分、计算过程中计算量较小，在大量空间数据处理的过程中，能有效降低整体计算量。
当然，第一多边形网格的形状也可以与划分得到的各层级多边形网格的形状不同，如图1g所示，具有第一尺寸的第一多边形网格可以是以c为边长的正六边形网格，由第一多边形网格划分得到的第二多边形网格可以是以c为边长的正三角形网格。在划分的步骤中，对正六边形的第一目标网格可以划分得到6个正三角形网格。当然，对于第二多边形网格，还可以根据约束条件继续划分为形状相同或不同的第三多边形网格。
基于上述实施例提供的方案，可选的，当对至少一个第一目标网格执行多次划分时，任一次划分后的目标网格的边长为划分前的目标网格的边长的一半。
在上述实施例中，第一多边形网格是边长为a的正方形网格，第二多边形网格是边长为b的正方形网格，其中，b是a的一半。除了上述实施例所述的正方形网格以外，其他多边形也可以将第一多边形网格边长的一半作为第二多边形网格的边长。举例来说，如图1h所示，第一多边形网格为边长为d的正三角形网格，第二多边形网格的边长为边长为e的正三角形网格，其中，e是d的一半。
通过本实施例提供的方案，能对第一多边形网格进一步划分为较小的各层级多边形网格，降低填充结果的冗余。另外，还能避免各层级多边形网格的尺寸过小而导致计算量较大的问题。
另外，还可以根据实际需求调整第二多边形网格的尺寸，举例来说，如图1i所示，第一多边形网格可以是边长为f的正方形网格，第二多边形网格可以是边长为g的正方形网格，其中，f是g的三倍。与上述图1c～图1f所示的实施例相比，图1i中划分后的第二多边形网格相较于划分前的第一多边形网格更小。将第一多边形网格划分为面积较小的第二多边形网格能进一步提高填充精度，降低填充结果中的冗余。
基于上述实施例提供的方案，可选的，上述步骤s14，对每个所述第一目标网格执行至少一次划分，使划分得到的多个第二目标网格满足预设约束条件，如图2a所示，包括：
s21：在所述预设约束条件包括网格数量约束条件时，对每个所述第一目标网格执行至少一次划分，使划分得到的第二目标网格与未划分的所述目标网格的总数量大于或等于预设数量，所述预设数量与所述网格数量约束条件相匹配。
在本实施例中，可以根据目标网格的实际数量确定待划分的第一目标网格。在实际应用中，如果划分的网格数量过多，往往会导致计算量加大。因此，通过本实施例提供的方案，能有效控制整体计算量，在目标网格的数量小于第一预设数量的情况下确定待划分的第一目标网格，进而对第一目标网格做进一步划分。如果目标网格的数量过多，可以直接将目标网格集合确定为目标多边形的网格化填充结果，降低整体计算量。
基于上述实施例提供的方案，可选的，上述步骤s14，对每个所述第一目标网格执行至少一次划分，使划分得到的多个第二目标网格满足预设约束条件，如图2b所示，包括：
s23：在所述预设约束条件包括网格层级约束条件时，对每个所述第一目标网格执行至少一次划分，使划分得到的第二目标网格包括预设划分层级的网格，所述预设划分层级与所述网格层级约束条件相匹配。
在本实施例中，可以根据目标网格的层级确定执行几次网格划分。在实际应用中，如果划分的网格数量过多，往往会导致计算量加大。因此，通过本实施例提供的方案，能通过网格层级约束条件控制划分次数，进而有效控制整体计算量，在划分得到的第二目标网格包括预设划分层级的网格时停止划分，随后可以将与目标多边形存在重叠区域的网格集合确定为目标多边形的网格化填充结果，降低整体计算量。
进一步的，还可以在构建第一目标网格之前，根据待处理图像的尺寸预先确定第一多边形网格的第一尺寸，以将构建的第一目标网格的数量控制在合理范围内。举例来说，假设待处理图像是以3厘米为边长的正方形图像，那么第一多边形网格可以是边长为1厘米的正方形图像。在待处理图像中构建第一多边形网格后可以得到9个第一多边形网格。
本实施例提供的方案根据待处理图像的尺寸确定第一多边形网格的第一尺寸，能将构建的第一多边形网格的数量控制在合理范围内，避免构建第一多边形网格数量过多而造成计算量较大的问题，同时也避免构建第一多边形网格数量过少而造成冗余过多、计算资源浪费的问题。
基于上述实施例提供的方案，可选的，上述步骤s13，在所述目标网格中确定待划分的至少一个第一目标网格，如图3a所示，包括：
s31：确定每个目标网格中与所述目标多边形重叠的区域在所述目标网格的面积占比；
s32：将所述面积占比小于预设面积占比的目标网格确定为待划分的第一目标网格。
在本实施例中，可以根据每个目标网格中与目标多边形重叠的区域在目标网格的面积占比确定待划分的第一目标网格。
图3b示出的是已经构建第一多边形网格的待处理图像，目标多边形s在图中以点状阴影示出。在与目标多边形存在重叠区域的多个目标网格中，可以根据每个目标网格中与目标多边形重叠的区域在目标网格中的面积占比来选取第一目标网格。比如，参见图3b中虚线框中所示的p1、p2、p3这三个目标网格，其中，p1网格与目标多边形重叠的区域在目标网格中的面积占比为q1，p2网格与目标多边形重叠的区域在目标网格中的面积占比为q2，p3网格与目标多边形重叠的区域在目标网格中的面积占比为q3，其中，q1≤q3≤q2。且假设预设面积占比q3≤q0≤q2，那么将p3和p1这两个目标网格确定为第一目标网格，并在随后的步骤中对这两个网格进行进一步划分，以降低填充结果中的冗余。
通过本申请实施例提供的方案，能有效降低填充结果的冗余，同时，通过预设面积占比可以对确定填充结果过程中的计算量进行控制，对于与目标多边形重叠区域占比较大的目标网格不进行划分，能有效降低整体计算量。
基于上述实施例提供的方案，可选的，上述步骤s32，将所述面积占比小于预设面积占比的目标网格确定为待划分的第一目标网格，如图4所示，包括：
s41：从所述面积占比小于预设面积占比的目标网格中，根据所述面积占比确定第二预设数量的待划分的第一目标网格。
在本实施例中，可以根据上述面积占比确定第二预设数量的第一目标网格。在实际应用中，可以根据每个目标网格中与目标多边形重叠区域在目标网格中的占比对目标网格进行排序，选取上述面积占比低的第二预设数量个目标网格作为第一目标网格。在随后的步骤中对选取的第一目标网格进一步划分为第二目标网格，能有效降低填充结果的冗余。另外，通过调整第二预设数量能有效降低整体计算量。
可选的，还可以计算每个目标网格的权值，将权值作为评价指标以确定第一目标网格。举例来说，可以目标网格的权值可以与目标网格的层级、目标网格与目标多边形重叠区域的面积等参数有关。其中，目标网格的层级可以与目标网格的划分相关，比如，对待处理图像构建的第一多边形网格的层级为1级，对第一多边形网格进行选取并划分得到的第二多边形网格为2级，进一步的，对第二多边形网格进行选取并划分得到的多边形网格为3级，以此类推。
本实施例提供的方案还可以应用于基于图像的信息编码、空间索引、空间数据管理等领域。举例而言，可以基于上述实施例提供的方法对包含目标多边形的网格进行填充，从而将与目标多边形存在重叠区域的网格集合确定为目标多边形的网格化填充结果。
在本实施例中，假设网格层级范围为[lmin，lmax]，其中lmin≤lmax，限定的网格数量上限为amax；参见图5，多边形在每一层级网格化填充的单一尺度网格集合为gi，i∈[lmin，lmax]，其对应的数量为ai；设lmax层级网格的权值为λ，则第i层级网格的权值为：
ρi＝λ·4δl，δl＝lmax-i(1)
以上述每个层级的网格化填充结果为基础，计算多边形的多尺度网格化填充结果的综合权值如下：
且上式遵循下列条件：
lmin≤i≤lmax(3)
式(5)表示，网格化填充结果中网格的空间覆盖范围对多边形完整覆盖。其中，cg表示网格化填充结果gs中多尺度网格集合所覆盖的空间范围，
根据上述模型原理，多边形网格化填充的最优化，可以将фmin的求解作为优化目标。因为，在满足约束条件下ф值越小，cg/cs的值越接近于1，也即多边形的网格化填充结果的精度越高。此外，cg/cs的值可作为网格化填充结果g的精度评价指标。
依据用户输入的约束条件，实现φ值的最小化可分为三种情况：
(1)仅限定层级范围时，无需考虑数量上限，实现φ值的最小化的方法较为成熟，其主要思路为：首先将多边形s以lmax层级网格填充，然后进行多尺度的聚合来得到gs，聚合时gs中的网格层级数值不得小于lmin，最终实现φ值的最小化。
(2)仅限定数量上限时，无需要考虑层级范围，实现φ值的最小化的方法目前仍需要改进，其主要思路是采用从低层级向高层级的多尺度递归剖分方法：首先用1～4个网格将多边形覆盖，按照一定规则赋予gs中每个网格以优先级，然后按照优先级进行不断地细化剖分，直至gs达到数量上限。
(3)同时限定层级范围和数量上限时，实现ф值的最小化的方法以第二种情况为基础，在细化剖分的过程中确保网格层级属于[lmin，lmax]即可。
本申请实施例提供的方案，以上述模型为基础，用于填充多边形的多尺度网格集合，依据其优先级顺序进行逐层级细化剖分，直至满足相关约束条件。在实现多边形的多尺度网格化填充过程中，用于填充多边形的网格集合分为两类：一是结果网格集合(result-gridset,rgs)，表示不需要进行细化剖分的网格集合，且其网格层级满足限定的层级范围；二是候选网格集合(candidate-gridset,cgs)，表示能够进行细化剖分的网格集合，该集合中的网格通过赋予优先级来决定细化剖分的顺序(优先级高的网格，优先被细化剖分)。如图6所示，ii、iv类网格属于rgs，i、iii类网格属于cgs，v类网格表示与目标相离(此类网格在细化剖分时被剔除)，则多边形网格化填充结果gs＝rgs∪cgs。其中，iii网格与iv虽然均和目标相交，但二者的区别在于：iv类网格的以达到约束条件的最高层级lmax，不需要再进行细化剖分，而iii类网格可作为候选网格继续剖分。
其中，候选网格集合中的优先级计算的基本依据是：候选网格与多边形之间存在的冗余(如图5中“冗余”区域所示)越大，候选网格的优先级越高。以图6中候选网格a和b为例，由公式(2)可计算a、b区域内网格化填充结果的综合权值，该值即是冗余的量化描述。候选网格区域内网格化填充结果的综合权值越小，表示冗余越大，候选网格的优先级越高，那么示例中网格a优先于b进行细化剖分。综上，候选网格的优先级可按照其优先级数值(pcg)由小至大排序，pcg的值越小，优先级越高。pcg的计算以本文提出的填充模型为基础，其具体表达式为：
上式(6)中，α表示某候选网格cg进行一次细化剖分时的总层数，通常取值为1，2，3，…；l表示cg的层级数值；n1,n2,n3,n4,n5分别表示cg中含有i、ii、iii、iv、v网格的数量。
基于上述理论基础，约束条件下多边形的多尺度网格化填充算法的主要步骤如下：
步骤一：以lmin层级网格对多边形s进行网格化填充，得到网格化填充结果
步骤二：若sum≥amax，转至步骤五，否则转至步骤三；
步骤三：取出cgs中优先级最高的候选网格(cgtop)并进行细化剖分，将候选网格子单元中的i、iii类网格存入cgs，ii、iv类网格存入rgs。
步骤四：重新计算sum，转至步骤二；
步骤五：得到多边形的多尺度网格化填充结果gs＝rgs∪cgs。
为统一研究基础，便于对比多尺度网格空间下的多边形网格化方法，本实施例中将本方案应用于一种基于多尺度空间填充曲线的网格编码模型。该编码模型采用m比特的无符号整数对多尺度网格的空间位置进行统一标识，网格层级总数为m/2，当m取值为6时的编码模型与方法如图7所示。在本试验中m取值为64，设定最大层级(第31级)的网格尺度为1cm，则其第0级的网格尺度为231cm，约为21474.8km。
本发明实施例提供的方法，主要是为了在限定网格数量条件下，提高多边形网格化填充结果的精度。为验证发明方法的有效性及优势，下面通过对比分析说明本方案。
试验中测试机器配置如下：intel(r)core(tm)i7-7700hqcpu@2.80ghz，16gbram，240gbssd，windows10；算法实现与测试的环境为：microsoftvisualstudio2013，x64，release，c++。
空间区域数据中的面类数据主要为简单矢量多边形数据，本实施例以此为参考来模拟生成多种矢量多边形。在范围为10000km×10000km的二维平面空间内，随机生成不规则的三边形、六边形、十二边形、十五边形和十八边形各1万个，共6组多边形实验数据，用于模拟不同区域、不同大小的矢量多边形数据。
以本实施例采用的网格模型为基础，分别采用本实施例提供的方法和参照方法对每一组多边形区域进行网格化填充，其中约束条件(网格数量上限)amax分别设置为100,，200，300，……，2000，每一组数据共进行10次对比实验；记录每组数据实验的平均耗时，以及每次实验的多边形网格化填充结果(即填充对象结果)，并利用公式(5)来计算每一组数据的网格化填充结果精度指标ratio＝cg/cs。统计结果如表1所示，r表示发明方法相对于参照方法的精度指标提升比率：
r＝(发明方法精度指标-参照方精度指标)/参照方法精度指标；
t1:t2表示对于同一组数据的网格化填充结果生成效率对比，该值为发明方法耗时:参照方法耗时。
表1网格化填充结果的精度和生成效率对比
由表1分析可知：①与参照方法相比，在处理相同的数据时，本实施例提供的方法的效率上略有提升；②当amax的值处于100～500时，r值较大，即本实施例提供的方法的精度指标提升明显；③且随着amax的不断增大，本实施例提供的方法的精度指标仍有一定提升，验证了本实施例提供的方法的有效性。综上，本实施例提供的方法具有较大优势，有利于提高基于网格数据模型的空间查询结果精度。本实施例提供的方案中，将本实施例提供的方法应用于上述模型，有助于更加准确地计算待细化剖分网格的优先级，从而使得在相同约束条件下，多边形与其网格化填充结果之间存在的“冗余”更小。
为了解决现有技术中存在的问题，本实施例还提供一种约束条件下的空间多边形网格化填充装置80，如图8所示，包括：
获取模块81，获取待填充的第一区域，所述第一区域中包括待填充的目标多边形；
第一确定模块82，在所述第一区域中构建第一多边形网格，将与所述目标多边形存在重叠区域的多边形网格确定为目标网格；
第二确定模块83，根据目标网格与所述目标多边形的重合区域确定所述目标网格中的待划分的第一目标网格，任一所述第一目标网格与所述目标多边形相重叠的区域小于任一目标网格所在区域；
划分模块84，对每个所述第一目标网格执行至少一次划分，使划分得到的多个第二目标网格满足预设约束条件，所述预设约束条件包括网格数量约束条件或网格层级约束条件；
第三确定模块85，将与所述目标多边形存在重叠区域的网格集合确定为所述目标多边形的网格化填充结果。
通过上述装置，能在已知的空间区域上构建多边形网格，确定出与目标多边形存在重叠区域的目标网格，接着在目标网格中确定待划分的第一目标网格，并对每个所述第一目标网格执行至少一次划分，使划分得到的多个第二目标网格满足预设约束条件；最后与所述目标多边形存在重叠区域的网格集合，即为目标多边形的网格化填充结果。本方案通过构建多边形网格的方式来表达不规则的空间多边形，当目标网格满足划分标准时将其递归划分，在保证所有重叠网格包含完整的目标多边形的前提下，减少多边形网格化填充的冗余，兼具计算量小和填充精度高的优点。
优选的，本发明实施例还提供一种移动终端，包括处理器，存储器，存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述一种约束条件下的空间多边形网格化填充方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述一种约束条件下的空间多边形网格化填充方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(read-onlymemory，简称rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，简称ram)、磁碟或者光盘等。
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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。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、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
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rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。
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