Con la amplia implementación de dispositivos de videovigilancia, un gran número de lugares interiores y exteriores están bajo la cobertura de cámaras, lo que desempeña un papel significativo en el mejoramiento de la gestión de seguridad regional y la detección de peligros. Sin embargo, un vasto número de cámaras conlleva a altos costos de instalación, mantenimiento y análisis. Al mismo tiempo, imágenes de baja calidad y posibles puntos ciegos en áreas clave impiden la plena utilización de la efectividad del sistema de video. Este documento propone un método de optimización para la implementación de sistemas de videovigilancia basado en el análisis de sintaxis espacial y aprendizaje profundo por refuerzo. Primero, se utiliza la sintaxis espacial para calcular el valor de conectividad, valor de control, valor de profundidad e integración del área de vigilancia. Combinado con los resultados del análisis de visibilidad y axial, se construye un mapa de cuadrícula de índice ponderado de la importancia de vigilancia del área. Este índice describe la importancia de la cobertura de video en un punto dado del área. Basándose en este mapa de índice, se propone una red de aprendizaje profundo por refuerzo basada en DQN (Red Q-Network Profunda) para optimizar las mejores posiciones y ángulos de colocación para un número dado de cámaras en el área. Los experimentos muestran que el marco propuesto, que integra la sintaxis espacial y el aprendizaje profundo por refuerzo, mejora eficazmente la eficiencia de cobertura del sistema de video y permite un ajuste rápido y refinamiento de la colocación de cámaras mediante la configuración manual de parámetros para áreas específicas. En comparación con la optimización existente basada en cobertura primero o en experiencia, el método propuesto demuestra significativas ventajas de rendimiento y eficiencia.