从向量数据生成的监控热力图通常用于可视化空间区域内的密度、移动或活动时长等模式。这些热力图是通过聚合基于向量的坐标（例如，物体位置、轨迹），并应用统计或机器学习方法来突出感兴趣的区域而创建的。例如，代表检测到的物体（人、车辆）的向量可以被处理，以显示拥挤区域、常见路径或长时间停留的区域。关键在于将向量属性（x/y 坐标、时间戳、方向）映射到表示强度或频率的颜色梯度。
一种常见的类型是**基于密度的热力图**，它显示了物体或事件随时间推移的聚集位置。例如，在零售商店中，来自摄像头检测到的顾客位置的向量可以被聚合成一个网格。每个网格单元的颜色强度反映了该区域的检测数量，从而突出显示结账柜台等高流量区域。开发人员可以使用核密度估计（KDE）将离散向量平滑为连续的可视化。Python 的 matplotlib 或 seaborn 等工具可以通过处理存储在数组或 DataFrame 中的坐标向量来绘制这些热力图。这种方法有助于优化商店布局或识别瓶颈。
另一种类型是**移动模式热力图**，它可视化常见的路径或方向流。在这里，向量不仅包含位置，还包含方向和速度。例如，安全系统可以使用带有 (x, y, 速度) 属性的向量来跟踪停车场中的车辆轨迹。通过聚类相似的轨迹或计算向量场（例如，使用光流算法），开发人员可以生成显示主要移动方向的热力图。OpenCV 或 GIS 工具（例如，QGIS）等库可以处理此类向量数据，将热力图叠加在地图或平面图上。这有助于识别未经授权的入口或优化交通路线。
最后，**停留时间热力图**侧重于时长而非密度。这些热力图突出显示物体长时间保持静止的区域。例如，在博物馆中，带有时间戳的向量可以跟踪访客在展品附近停留了多久。通过计算特定区域的进入和离开向量之间的时间差，开发人员可以创建热力图，其中颜色强度对应于平均停留时间。这需要聚合带有时间戳的向量（例如，使用 SQL 查询或 Pandas）并对时长进行归一化。应用范围从安全（检测可疑徘徊）到用户体验设计（评估对展示品的关注度）。Tableau 或自定义脚本等工具可以通过将时间间隔映射到颜色刻度来可视化这些结果。