(57)【要約】【課題】ＩｏＴデバイスで取得されストレージ装置に蓄積された画像データをサーバで機械学習する情報処理システムにおいて、ストレージ装置の記憶容量の消費を削減し、記憶容量の小容量化及び容量効率の向上を図る。【解決手段】サーバとネットワークを介して接続されたストレージ装置は、外部から取得された元データを記憶する記憶部と、サーバからの加工データの要求に応じて、記憶部に記憶されている元データに対して加工を行って加工データを生成する加工部とを備え、生成した加工データをサーバに送信するようにした。【選択図】図１
2020027438.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サーバとネットワークを介して接続されたストレージ装置において、
外部から取得された元データを記憶する記憶部と、
前記サーバからの加工データの要求に応じて、前記記憶部に記憶されている前記元データのうちから選択したデータに対して加工を行って加工データを生成する加工部と
を備え、
前記生成した加工データを前記サーバに送信することを特徴とするストレージ装置。
【請求項２】
前記要求に、前記加工部による加工の対象の元データの指定と該加工の方法の指定とが含まれることを特徴とする請求項１に記載のストレージ装置。
【請求項３】
前記加工の対象の元データの指定と該加工の方法の指定とは、前記加工データのファイル名で示されることを特徴とする請求項２に記載のストレージ装置。
【請求項４】
前記元データは、画像データであることを特徴とする請求項１に記載のストレージ装置。
【請求項５】
前記サーバは、教師データの機械学習を行うサーバであり、
前記加工部は、前記元データのうちから選択したデータに対してデータオーギュメンテーションを行って、前記教師データとなる前記加工データを生成することを特徴とする請求項１に記載のストレージ装置。
【請求項６】
前記加工部により生成された加工データをファイル単位で仮想化するファイルシステムを備え、
前記加工部は、
前記サーバでの前記サーバから前記ファイルシステムへの前記加工データに係るアクセスの開始に応じて該加工データを生成して前記ファイルシステムに一時記憶させる
ことを特徴とする請求項５に記載のストレージ装置。
【請求項７】
前記ファイルシステムは、
前記サーバからの前記加工データに係るアクセスに応じて該加工データを前記ファイルシステムから読み出して前記サーバに送信する
ことを特徴とする請求項６に記載のストレージ装置。
【請求項８】
前記ファイルシステムは、
前記サーバからの前記加工データに係るアクセスの終了に応じて該加工データを前記ファイルシステムから消去する
ことを特徴とする請求項７に記載のストレージ装置。
【請求項９】
前記加工部は、
前記ファイルシステムに記憶されている加工データに対してさらに加工を行った加工データを生成して前記ファイルシステムに記憶させる
ことを特徴とする請求項８に記載のストレージ装置。
【請求項１０】
前記元データのうち、着目対象を含む前記元データを着目データとし、着目対象を含まない前記元データを非着目データとする選別を行う選別部をさらに備え、
前記加工部は、
前記元データのうちの前記着目データに対して加工を行って前記加工データを生成する
ことを特徴とする請求項１に記載のストレージ装置。
【請求項１１】
前記加工データをファイル単位で仮想化するファイルシステムをさらに備え、
前記選別部は、
前記着目データを前記ファイルシステムに記憶させ、
前記加工部は、
前記元データのうちの前記ファイルシステムに記憶されている前記着目データに対して加工を行って前記加工データを生成する
ことを特徴とする請求項１０に記載のストレージ装置。
【請求項１２】
サーバとネットワークを介して接続されたストレージ装置におけるデータ処理方法において、
前記ストレージ装置が、
外部から取得された元データを記憶部に記憶し、
前記サーバからの加工データの要求に応じて、前記記憶部に記憶されている前記元データのうちから選択したデータに対して加工を行って加工データを生成し、
前記生成した加工データを前記サーバに送信する
各処理を含むことを特徴とするストレージ装置におけるデータ処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はストレージ装置及びストレージ装置におけるデータ処理方法に関し、例えばＩｏＴ（Internet  of  Things）センサデバイスにより取得されストレージ装置に蓄積された画像データを機械学習に用いる画像系ＡＩ（Artificial  Intelligence）の情報処理システムに適用して好適なるものである。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、データを一の拠点のファイルサーバ又は他の拠点のファイルサーバの何れかで管理し、データが何れのファイルサーバで管理されているかに基づいて、適切にデータ参照を行う技術が開示されている。詳細には、ファイルサーバが、ユーザ端末から受信したファイルのデータを記憶デバイスに格納すると共にリモートのファイルサーバにレプリケーションし、記憶デバイスに格納したファイルのデータをスタブ化する。ファイルサーバは、ユーザ端末から受信したアクセス要求に係るファイルがスタブ化されていない場合には、記憶デバイスから該当のファイルのデータを読み出してユーザ端末に送信する。一方、ファイルサーバは、ユーザ端末から受信したアクセス要求に係るファイルがスタブ化されている場合には、ファイルサーバから該当のファイルのデータを取得してユーザ端末に送信する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許６２３１６２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
近年のＩｏＴ及びＡＩの発展に伴い、ＩｏＴデバイスであるカメラ等で取得されストレージ装置に蓄積された画像データをサーバで機械学習する情報処理システムがある。かかる情報処理システムにおいて、機械学習の効率化及び精度向上のために、画像データをもとにした加工画像（元画像に対して位置シフトや回転等の加工を施した画像）を追加するデータオーギュメンテーションが行われている。この情報処理システムにおいては、データオーギュメンテーションの際、ストレージ装置から全ての加工対象の画像データがサーバに読み出され、サーバでデータオーギュメンテーションが行われ全ての加工画像のデータがストレージ装置に書き出される。
【０００５】
よって、上述の従来技術では、ＩｏＴデバイスで取得されストレージ装置に蓄積された画像データをサーバで機械学習する情報処理システムにおいて、全ての加工画像データを一旦ストレージ装置に書き出すことによりストレージ装置の記憶容量が圧迫されるという問題がある。
【０００６】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、ＩｏＴデバイスで取得されストレージ装置に蓄積された画像データをサーバで機械学習する情報処理システムにおいて、ストレージ装置の記憶容量の消費を削減し、記憶容量の小容量化及び容量効率の向上を図ることができるストレージ装置及びストレージ装置におけるデータ処理方法を提案しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
かかる課題を解決するため本発明においては、例えばストレージ装置が、サーバとネットワークを介して接続されたストレージ装置において、外部から取得された元データを記憶する記憶部と、前記サーバからの加工データの要求に応じて、前記記憶部に記憶されている前記元データのうちから選択したデータに対して加工を行って加工データを生成する加工部とを備え、前記生成した加工データを前記サーバに送信するようにした。
【０００８】
本ストレージ装置及びストレージ装置におけるデータ処理方法によれば、ストレージ装置の記憶容量の消費を削減し、記憶容量の小容量化及び容量効率の向上を図ることができる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、ストレージ装置の記憶容量の小容量化及び記憶効率の向上により情報処理システムの設備コスト及び運用コストを低減し、ＡＩを活用したＩｏＴシステムによる業務改善を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施例１のストレージ装置を含む情報処理システムの構成例を示す図。
【図２】実施例１の元画像データのフォーマット例を示す図。
【図３】実施例１の加工ファイルのフォーマット例を示す図。
【図４】実施例１のストレージ装置のファイルシステムにおけるファイルオープン時の処理例を示すフローチャート。
【図５】実施例１のストレージ装置のファイルシステムにおけるファイルリード時の処理例を示すフローチャート。
【図６】実施例１のストレージ装置のファイルシステムにおけるファイルクローズ時の処理例を示すフローチャート。
【図７】実施例１のストレージ装置のファイルシステムにおける画像加工処理例を示すシーケンス図。
【図８】実施例２のストレージ装置を含む情報処理システムの構成例を示す図。
【図９】実施例２の元画像データのフォーマット例を示す図。
【図１０】実施例２のストレージ装置における画像選別処理例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下図面について、本発明の実施例を詳述する。以下の実施例の説明では、同一の要素に同一符号を付与して、後述の説明を省略する。なお、以下の各実施例は、矛盾しない範囲で、その一部又は全部を組合せてもよい。
【実施例１】
【００１２】
（１−１）実施例１のストレージ装置を含む情報処理システムの構成
図１は、実施例１のストレージ装置を含む情報処理システムの構成例を示す図である。図２は、実施例１の元画像データのフォーマット例を示す図である。図３は、実施例１の加工ファイルのフォーマット例を示す図である。
【００１３】
情報処理システム１Ｓは、図１に示すように、公衆網あるいは閉域網であるネットワーク３００を介して接続されたストレージ装置１００及びサーバ２００を含む。なおストレージ装置１００及びサーバ２００は、専用通線を介して接続されていてもよい。
【００１４】
ストレージ装置１００は、記憶部１０１及びファイルシステム１０３を有する。記憶部１０１は、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）やＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）等の記憶装置である。記憶部１０１には、外部のカメラ等のＩｏＴデバイスにより取得された元画像データ１０２が格納されている。元画像データ１０２は、ＩｏＴ（Internet  of  things）センサデバイスであるカメラ等で撮像された複数の画像データを含む。元画像データ１０２は、図２に示すように、元画像ファイル名１０２ａ及び元画像イメージ１０２ｂを有するフォーマットのファイルである。なおＩｏＴデバイスにより取得され記憶部１０１に格納されているデータは、画像に限らず、その他の種別のデータであってもよい。
【００１５】
ファイルシステム１０３は、後述の加工データ１０７をファイル単位で仮想化し、サーバ２００から加工ファイル１０７の読み出しの要求があった際、元画像データ１０２を加工して該当の加工データ１０７を生成しサーバ２００に送信するネットワークファイルシステムである。ファイルシステム１０３は、画像処理プロセッサ等の処理装置である画像加工部１０５、及び、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）等の記憶装置であるキャッシュメモリ１０６を含む。なおキャッシュメモリ１０６に代えて、ＳＳＤやＨＤＤ等の記憶装置内に確保された所定の記憶領域を用いてもよい。
【００１６】
ファイルシステム１０３は、サーバ２００からファイル名を指定したｏｐｅｎ、ｒｅａｄ、ｃｌｏｓｅのコマンドを受け付け、対象ファイルに対してそれぞれｏｐｅｎ、ｒｅａｄ、ｃｌｏｓｅを含む予め定められた処理を実行する。ｏｐｅｎは該当ファイルへのアクセスの開始、ｒｅａｄは該当ファイルへのアクセス、ｃｌｏｓｅは該当ファイルのアクセスの終了である。
【００１７】
画像加工部１０５は、サーバ２００からの元画像ファイル名１０２ａを指定したｏｐｅｎコマンドに応じてサーバ２００にＯＫを送信する。
【００１８】
もしくは画像加工部１０５は、サーバ２００からの後述の加工ファイル名１０７ａ（図３参照）を指定したｏｐｅｎコマンドに応じて元画像データ１０２を記憶部１０１から読み出す。そして画像加工部１０５は、記憶部１０１から読み出した元画像データ１０２に加工ファイル名１０７ａに応じた画像加工を施して生成した、加工ファイル名１０７ａの加工データ１０７をキャッシュメモリ１０６に一時記憶させる。
【００１９】
加工データ１０７は、サーバ２００における機械学習の教師データとなる。加工データ１０７は、図３に示すように、加工ファイル名１０７ａ及び加工画像イメージ１０７ｂを有するフォーマットのファイルである。加工ファイル名１０７ａは、加工データ１０７の一意の識別情報である。加工画像イメージ１０７ｂは、元画像データ１０２の元画像イメージ１０２ｂに対して画像加工が施された画像データである。
【００２０】
ここで画像加工には、元画像データ１０２の位置シフト、回転、コントラスト調整、トリミング等の加工種別がある。加工データ１０７を示す加工ファイル名１０７ａは、例えば“元画像ファイル名１０２ａ＋加工種別の識別子”のように一定法則に従う、加工データ１０７を一意に識別可能な情報である。
【００２１】
なお“加工種別の識別子”は、例えば「９０度回転」のように、画像加工を詳細に規定するパラメータを含んでもよい。「９０度回転」の例では画像加工の種別が“回転”であり、パラメータが“９０度”である。
【００２２】
画像加工部１０５は、サーバ２００から例えば“ファイル名１＋位置シフト”という元画像ファイル名１０２ａが指定されたｏｐｅｎコマンドを受信すると、“ファイル名１”の元画像ファイル名１０２ａの元画像データ１０２を記憶部１０１から読み出す。
【００２３】
そして、画像加工部１０５は、記憶部１０１から読み出した元画像ファイル名１０２ａが“ファイル名１”の元画像データ１０２に対して“位置シフト”の画像加工を施し、加工ファイル名１０７ａが“ファイル名１＋位置シフト”である画像加工後の加工データ１０７をキャッシュメモリ１０６に一時保存する。回転、コントラスト調整、トリミング等、その他の画像加工についても同様である。
【００２４】
よって１つの元画像データ１０２から加工種別が異なる複数の加工データ１０７が生成されうる。元画像データ１０２に対して画像加工を施して加工データ１０７を生成することを、加工画像追加（Data  Augmentation：データオーギュメンテーション）という。
【００２５】
また画像加工部１０５は、サーバ２００からのファイル名を指定したｒｅａｄコマンドに応じて、指定ファイル名の元画像データ１０２を記憶部１０１から読み出して、サーバ２００に送信する。もしくは画像加工部１０５は、指定ファイル名の加工データ１０７をキャッシュメモリ１０６から読み出して、サーバ２００に送信する。
【００２６】
また画像加工部１０５は、サーバ２００からのファイル名を指定したｃｌｏｓｅコマンドに応じて、記憶部１０１から読み出した指定ファイル名の元画像データ１０２をクローズする。もしくは画像加工部１０５は、指定ファイル名の加工データ１０７をキャッシュメモリ１０６からリリース（キャッシュクリア、消去）する。
【００２７】
サーバ２００は、学習部２０１を有する。学習部２０１は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＧＰＵ（Graphics  Processing  Unit）等の演算装置であり、学習部２０１のオペレータからの指示に応じた教師データの準備（画像加工及び加工画像の取得）、及び、準備した教師データに基づく機械学習を実行する。
【００２８】
（１−２）実施例１のファイルオープン時の処理
図４は、実施例１のストレージ装置のファイルシステムにおけるファイルオープン時の処理例を示すフローチャートである。ファイルシステム１０３は、サーバ２００からファイル名を指定したｏｐｅｎコマンドを受信する都度、本ファイルオープン時の処理を実行する。特にファイルシステム１０３は、オペレータから端末を介して学習部２０１に入力された教師データの準備指示に応じたｏｐｅｎコマンドを学習部２０１から受信する毎に本ファイルオープン時の処理を実行する。なお学習部２０１は、本ファイルオープン時の処理の実行前に、処理対象となる加工ファイル名１０７ａのリストを取得していることを前提とする。
【００２９】
先ずステップＳ１１では、ファイルシステム１０３は、受信したｏｐｅｎコマンドで指定されているファイル名が元画像データ１０２の元画像ファイル名１０２ａであるか否かを判定する。ファイルシステム１０３は、ｏｐｅｎコマンドで指定されているファイル名が、元画像データ１０２の元画像ファイル名１０２ａである場合（ステップＳ１１Ｙｅｓ）にステップＳ１４に処理を移し、元画像データ１０２の元画像ファイル名１０２ａでない場合（ステップＳ１１Ｎｏ）にステップＳ１２に処理を移す。
【００３０】
ステップＳ１２では、ファイルシステム１０３は、受信したｏｐｅｎコマンドで指定されているファイル名が加工データ１０７の加工ファイル名１０７ａであるか否かを判定する。ファイルシステム１０３は、ｏｐｅｎコマンドで指定されたファイル名が、加工データ１０７の加工ファイル名１０７ａである場合（ステップＳ１２Ｙｅｓ）にステップＳ１３に処理を移し、加工データでない場合（ステップＳ１２Ｎｏ）にステップＳ１５に処理を移す。
【００３１】
ステップＳ１３では、ファイルシステム１０３の画像加工部１０５は、指定の加工ファイル名１０７ａに従って元画像データ１０２を画像加工し、加工後の加工データ１０７をキャッシュメモリ１０６に書き込む。ステップＳ１３が終了すると、ファイルシステム１０３は、ステップＳ１４に処理を移す。
【００３２】
ステップＳ１４では、ファイルシステム１０３は、学習部２０１にＯＫを送信する。一方ステップＳ１５では、ファイルシステム１０３は、学習部２０１にＮＧを送信する。ステップＳ１４又はＳ１５が終了すると、ファイルシステム１０３は、本ファイルオープン時の処理を終了する。
【００３３】
本ファイルオープン時の処理により、加工ファイル名１０７ａに従って元画像データ１０２が画像加工された加工データ１０７がキャッシュメモリ１０６に準備されることになる。
【００３４】
（１−３）実施例１のファイルリード時の処理
図５は、実施例１のストレージ装置のファイルシステムにおけるファイルリード時の処理例を示すフローチャートである。ファイルシステム１０３は、サーバ２００からファイル名を指定したｒｅａｄコマンドを受信する都度、本ファイルリード時の処理を実行する。特にファイルシステム１０３は、図４に示したファイルオープン時の処理の終了後、引き続き、ファイルオープン時の処理と同一の加工ファイル名１０７ａを指定したｒｅａｄコマンドを受信する都度、本ファイルオープン時の処理を実行する。
【００３５】
先ずステップＳ２１では、ファイルシステム１０３は、受信したｒｅａｄコマンドで指定されたファイル名が元画像データ１０２の元画像ファイル名１０２ａであるか否かを判定する。ファイルシステム１０３は、ｒｅａｄコマンドで指定されたファイル名が、元画像データ１０２の元画像ファイル名１０２ａである場合（ステップＳ２１Ｙｅｓ）にステップＳ２２に処理を移し、元画像データ１０２の元画像ファイル名１０２ａでない場合（ステップＳ２１Ｎｏ）にステップＳ２３に処理を移す。
【００３６】
ステップＳ２２では、ファイルシステム１０３は、記憶部１０１から元画像データ１０２を読み出す。ステップＳ２２が終了すると、ファイルシステム１０３は、ステップＳ２５に処理を移す。
【００３７】
一方ステップＳ２３では、ファイルシステム１０３は、受信したｒｅａｄコマンドで指定されているファイル名が加工データ１０７の加工ファイル名１０７ａであるか否かを判定する。ファイルシステム１０３は、ｒｅａｄコマンドで指定されたファイル名が、加工データ１０７の加工ファイル名１０７ａである場合（ステップＳ２３Ｙｅｓ）にステップＳ２４に処理を移し、加工データ１０７の加工ファイル名１０７ａでない場合（ステップＳ２３Ｎｏ）にステップＳ２６に処理を移す。
【００３８】
ステップＳ２４では、ファイルシステム１０３は、キャッシュメモリ１０６に一時記憶されている指定の加工ファイル名１０７ａに該当する加工データ１０７を読み出す。ステップＳ２４が終了すると、ファイルシステム１０３は、ステップＳ２５に処理を移す。
【００３９】
ステップＳ２５では、ファイルシステム１０３は、ステップＳ２２で読み出した元画像データ１０２又はステップＳ２４で読み出した加工データ１０７を学習部２０１に送信する。一方ステップＳ２６では、ファイルシステム１０３は、学習部２０１にＮＧを送信する。ステップＳ２５又はＳ２６が終了すると、ファイルシステム１０３は、本ファイルリード時の処理を終了する。
【００４０】
本ファイルリード時の処理により、キャッシュメモリ１０６に一時保存されている加工データ１０７が学習部２０１に送信されることになる。
【００４１】
（１−４）実施例１のファイルクローズ時の処理
図６は、実施例１のストレージ装置のファイルシステムにおけるファイルクローズ時の処理例を示すフローチャートである。ファイルシステム１０３は、サーバ２００からファイル名を指定したｃｌｏｓｅコマンドを受信する都度、本ファイルクローズ時の処理を実行する。特にファイルシステム１０３は、図５に示したファイルリード時の処理の終了後、引き続き、ファイルリード時の処理と同一の加工ファイル名１０７ａを指定したｃｌｏｓｅコマンドを受信する都度、本ファイルクローズ時の処理を実行する。
【００４２】
先ずステップＳ３１では、ファイルシステム１０３は、受信したｃｌｏｓｅコマンドで指定されているファイル名が元画像データ１０２の元画像ファイル名１０２ａであるか否かを判定する。ファイルシステム１０３は、ｃｌｏｓｅコマンドで指定されたファイル名が、元画像データ１０２の元画像ファイル名１０２ａである場合（ステップＳ３１Ｙｅｓ）にステップＳ３２に処理を移し、元画像データ１０２の元画像ファイル名１０２ａでない場合（ステップＳ３１Ｎｏ）にステップＳ３３に処理を移す。
【００４３】
ステップＳ３２では、ファイルシステム１０３は、記憶部１０１から読み出された元画像データ１０２をクローズする。ステップＳ３２が終了すると、ファイルシステム１０３は、ステップＳ３５に処理を移す。
【００４４】
一方ステップＳ３３では、ファイルシステム１０３は、受信したｃｌｏｓｅコマンドで指定されているファイル名が加工データ１０７の加工ファイル名１０７ａであるか否かを判定する。ファイルシステム１０３は、ｃｌｏｓｅコマンドで指定されたファイル名が、加工データ１０７の加工ファイル名１０７ａである場合（ステップＳ３３Ｙｅｓ）にステップＳ３４に処理を移し、加工データ１０７の加工ファイル名１０７ａでない場合（ステップＳ３３Ｎｏ）にステップＳ３６に処理を移す。
【００４５】
ステップＳ３４では、ファイルシステム１０３は、キャッシュメモリ１０６に一時記憶されている指定の加工ファイル名１０７ａに該当する加工データ１０７をリリースする。ステップＳ３４が終了すると、ファイルシステム１０３は、ステップＳ３５に処理を移す。
【００４６】
ステップＳ３５では、ファイルシステム１０３は、学習部２０１にＯＫを送信する。一方ステップＳ３６では、ファイルシステム１０３は、学習部２０１にＮＧを送信する。ステップＳ３５又はＳ３６が終了すると、ファイルシステム１０３は、本ファイルクローズ時の処理を終了する。
【００４７】
本ファイルクローズ時の処理により、キャッシュメモリ１０６に一時保存されている加工データ１０７がリリースされ、キャッシュメモリ１０６の記憶容量が加工データ１０７のデータ量だけ回復することになる。
【００４８】
なお上記では、図４のファイルオープン時、ファイルリード時、及びファイルクローズ時の各処理は、１つの加工ファイル名１０７ａについてシリアルに実行されるとした。しかし、これに限られず、リストに列挙されている全ての加工ファイル名１０７ａについてファイルオープン時の処理を実行し、その後リストに列挙されている全ての加工ファイル名１０７ａについてファイルリード時の処理を実行し、その後リストに列挙されている全ての加工ファイル名１０７ａについてファイルクローズ時の処理を実行してもよい。
【００４９】
（１−５）実施例１のファイルシステムにおける画像加工処理のシーケンス
図７は、実施例１のストレージ装置のファイルシステムにおける画像加工処理例を示すシーケンス図である。
【００５０】
先ずステップＳ１０１では、学習部２０１は、ストレージ装置１００のファイルシステム１０３に対して、対象の加工ファイル名１０７ａを指定したｏｐｅｎコマンドを送信する。次にステップＳ１０２では、ファイルシステム１０３は、サーバ２００から受信したｏｐｅｎコマンドに応じて、画像加工部１０５に対して対象の加工ファイル名１０７ａに従って元画像データ１０２の加工を指示する。
【００５１】
次にステップＳ１０３では、画像加工部１０５は、加工対象の元画像データ１０２を読み出すべく記憶部１０１にアクセスする。次にステップＳ１０４では、画像加工部１０５は、記憶部１０１から加工対象の元画像データ１０２を読み出し、読み出した元画像データ１０２に対して画像加工を施す。
【００５２】
次にステップＳ１０５では、画像加工部１０５は、元画像データ１０２に画像加工を施した加工データ１０７をキャッシュメモリ１０６に書き込む。次にステップＳ１０６では、画像加工部１０５は、キャッシュメモリ１０６への加工データ１０７の書き込みの完了をファイルシステム１０３に送信する。ファイルシステム１０３は、画像加工部１０５からステップＳ１０６の完了を受信すると、ステップＳ１０１のｏｐｅｎに対応するＯＫの応答を学習部２０１に送信する。
【００５３】
なお以上のステップＳ１０１〜Ｓ１０７が図４のファイルオープン時の処理に該当し、詳細にはステップＳ１０３〜Ｓ１０５が図４のステップＳ１３に該当し、ステップＳ１０７が図４のステップＳ１４に該当する。
【００５４】
次にステップＳ１０８では、学習部２０１は、ファイルシステム１０３に対して、対象の加工ファイル名１０７ａを指定したｒｅａｄコマンドを送信する。
【００５５】
次にステップＳ１０９では、ファイルシステム１０３は、ｒｅａｄコマンドの受信に応じて、対象の加工ファイル名１０７ａの加工データ１０７を読み出すべくにキャッシュメモリ１０６にアクセスする。次にステップＳ１１０では、ファイルシステム１０３は、ステップＳ１０９でキャッシュメモリ１０６から対象の加工データ１０７を読み出す。
【００５６】
次にステップＳ１１１では、ファイルシステム１０３は、ステップＳ１１０でキャッシュメモリ１０６から読み出した加工データ１０７を学習部２０１に送信する。
【００５７】
以上のステップＳ１０８〜Ｓ１１１が図５のファイルリード時の処理に該当し、詳細にはステップＳ１０９〜Ｓ１１０が図５のステップＳ２４に該当し、ステップＳ１１１が図５のステップＳ２５に該当する。
【００５８】
次にステップＳ１１２では、学習部２０１は、ファイルシステム１０３に対して、対象の加工ファイル名１０７ａを指定したｃｌｏｓｅコマンドを送信する。次にステップＳ１１３では、ファイルシステム１０３は、受信したｃｌｏｓｅコマンドに応じて、キャッシュメモリ１０６に対して対象の加工データ１０７のリリースを指示する。次にステップＳ１１４では、ファイルシステム１０３は、学習部２０１に対して、対象の加工データ１０７がキャッシュメモリ１０６から正常にリリースされた旨のＯＫを送信する。
【００５９】
以上のステップＳ１１２〜Ｓ１１４が図６のファイルクローズ時の処理に該当し、詳細にはステップＳ１１３が図６のステップＳ３４に該当し、ステップＳ１１４が図６のステップＳ３５に該当する。
【００６０】
（１−６）実施例１の効果
以上の実施例１では、ストレージ装置１００を含む画像系ＡＩの情報処理システム１Ｓにおいて、教師データの準備のために元画像データ１０２の画像加工を行う画像加工部１０５が、従来とは異なりサーバ２００ではなくストレージ装置１００に配置される。そして、画像加工部１０５は、ストレージ装置１００のファイルシステム１０３がサーバ２００からｏｐｅｎコマンドを受信したことを契機として、元画像データ１０２の画像加工結果である、元画像データ１０２の数倍〜１０倍程度のデータ量となる加工データ１０７を、従来とは異なり記憶部１０１ではなく、加工データ１０７を仮想化するファイルシステム１０３のキャッシュメモリ１０６に一時記憶する。
【００６１】
このように実施例１によれば、中間データである加工データ１０７の書き出しを記憶部１０１に行わず、アクセスされた際にキャッシュメモリ１０６に一時記憶させるため、元画像データ１０２の数倍〜１０倍程度となる加工データ１０７のデータ量だけ、記憶部１０１の記憶容量の消費を削減でき、記憶部１０１の記憶容量の小容量化及び容量効率の向上を図ることができる。
【００６２】
またファイルシステム１０３は、上位ミドルウェアであるサーバ２００の学習部２０１からｒｅａｄコマンドを受信したことを契機としてキャッシュメモリ１０６に一時記憶されている加工データ１０７を学習部２０１に送信する。このように実施例１によれば、学習部２０１は、その構成及び機能を従来同様としても、ストレージ装置１００の構成の従来との違いを意識せず従来同様のコマンドを発行することで、ストレージ装置１００のファイルシステム１０３から加工データ１０７を取得することができる。
【００６３】
またファイルシステム１０３は、学習部２０１からｃｌｏｓｅコマンドを受信したことを契機としてキャッシュメモリ１０６に一時記憶されている加工データ１０７をリリースしてキャッシュメモリ１０６の記憶領域を解放する。このように実施例１によれば、加工データ１０７の一時記憶によりキャッシュメモリ１０６の記憶領域が圧迫されることを回避し、キャッシュメモリ１０６の小容量化及び容量効率の向上を図ることができる。
【００６４】
また画像系ＡＩにおいては、教師データに基づく学習精度を有意水準とするために教師データの準備の際の画像加工方法（例えば位置シフトや回転の倍数の変更、コントラスト調整のパラメータ変更）を試行錯誤で行うことから、加工データ１０７のデータ量が増えると共に、中間データである加工データ１０７の消去の可否判断が難しい。しかし、実施例１によれば、キャッシュメモリ１０６に一時記憶させた加工データ１０７をｃｌｏｓｅのタイミングで消去することから、中間データである加工データ１０７の管理を容易に行うことができる。
【実施例２】
【００６５】
図８は、実施例２のストレージ装置を含む情報処理システムの構成例を示す図である。図９は、実施例２の元画像データのフォーマット例を示す図である。図１０は、実施例２のストレージ装置における画像選別処理例を示すフローチャートである。
【００６６】
（２−１）実施例２のストレージ装置を含む情報処理システムの構成
実施例２の情報処理システム２Ｓは、ストレージ装置１００Ｂが有するファイルシステム１０３Ｂが画像選別部１０４を有し、記憶部１０１Ｂが格納する元画像データ１０２Ｂが画像選別部１０４により着目画像データ１０２Ｂ−１と、非着目画像データ１０２Ｂ−２とに選別され、着目画像データ１０２Ｂ−１のみが画像加工部１０５により画像加工を施される点が、実施例１の情報処理システム１Ｓと異なる。
【００６７】
（２−２）実施例２の画像選別処理
図１０に示す実施例２のストレージ装置における画像選別処理は、画像加工処理以前に所定周期もしくは所定タイミングで実行される。先ずステップＳ４１では、画像選別部１０４は、記憶部１０１Ｂから元画像データ１０２Ｂを読み出す。元画像データ１０２Ｂは、図９に示すように、元画像ファイル名１０２ａ及び元画像イメージ１０２ｂに加え、着目フラグ１０２ｃを有するフォーマットのファイルである。着目フラグ１０２ｃは、元画像データ１０２Ｂの読み出し時には“NULL”に初期化されているものとする。
【００６８】
次にステップＳ４２では、画像選別部１０４は、記憶部１０１Ｂから読み出した元画像データ１０２Ｂに教師データが着目対象とする特定の被写体もしくは被写体の所定部位が写っているか否かに応じて元画像データ１０２Ｂを選別する。次にステップＳ４３では、画像選別部１０４は、ファイル１０２Ｂのうち教師データの着目対象が写っている元画像データ１０２Ｂを着目画像データ１０２Ｂ−１として着目フラグ１０２ｃに“True”をセットし、着目対象が写っていない元画像データ１０２Ｂを非着目画像データ１０２Ｂ−２として着目フラグ１０２ｃに“false”をセットする。ステップＳ４２及びＳ４３の処理により、元画像データ１０２Ｂは、着目画像データ１０２Ｂ−１と非着目画像データ１０２Ｂ−２とに区別可能になる。着目画像データ１０２Ｂ−１が画像加工部１０５により読み出されて画像加工処理を施される。ステップＳ４３が終了すると、画像選別部１０４は、本画像選別処理を終了する。
【００６９】
（２−３）実施例２の効果
以上の実施例２では、ストレージ装置１００Ｂを含む情報処理システム２Ｓにおいて、教師データの準備のために元画像データ１０２Ｂの画像選別を行う画像選別部１０４が、従来とは異なりサーバ２００ではなくストレージ装置１００Ｂに配置される。このように実施例２によれば、画像選別処理をサーバ２００ではなくストレージ装置１００Ｂで行うことにより、ネットワーク３００を介して元画像データ１０２Ｂをサーバ２００に送信する必要がないので、ネットワーク３００のトラヒックを削減できる。
【００７０】
また画像選別部１０４は、元画像データ１０２Ｂを、画像加工部１０５による画像加工の対象となる着目画像データ１０２Ｂ−１と、画像加工の対象とならない非着目画像データ１０２Ｂ−２とに選別する。着目画像データ１０２Ｂ−１は、そのファイル数及びデータ量が元画像データ１０２Ｂと比較して例えば半分以下に削減されることから、画像加工部１０５による画像加工処理の処理負荷を低減できる。
【００７１】
（２−４）実施例２の変形例
上述の実施例２では、元画像データ１０２Ｂの画像選別処理の際、画像選別部１０４が画像選別を行って着目画像データ１０２Ｂ−１及び非着目データ１０２Ｂ−２に区別し、結果を記憶部１０１Ｂに保存するとした。また画像加工処理の際、画像加工部１０５が着目画像データ１０２Ｂ−１に対して画像加工を施した加工データ１０７をキャッシュメモリ１０６に一時記憶するとした。しかし、これに限られず、元画像データ１０２Ｂを記憶部１０１Ｂから読み出して画像選別し、選別結果の着目画像データ１０２Ｂ−１をファイルシステムのキャッシュメモリ１０６に一時記憶させ、キャッシュメモリ１０６上で１つの着目画像データ１０２Ｂ−１に対して複数の画像加工処理を連続して施して最終的な加工データ１０７を生成してもよい。すなわちキャッシュメモリ１０６に一時記憶されている画像加工対象のデータ（着目画像データもしくは元画像データ）に対して画像加工処理を施した結果のデータをキャッシュメモリ１０６に一時記憶し、この結果のデータに対してさらに画像加工処理を施して最終的な加工データ１０７を生成してもよい。
【００７２】
これにより、一連の画像選別処理及び画像加工処理をキャッシュメモリ上で完結させることができるので、記憶部１０１Ｂへのアクセスによるオーバーヘッドを回避して処理速度を向上させると共に、記憶部１０１Ｂの記憶容量の小容量化及び容量効率の更なる向上を図ることができる。
【００７３】
なお上述の実施例１及び２では、画像データを画像選別し、画像加工する場合を示したが、これに限らず、画像データ以外の大容量のデータをデータ選別し、データ加工する場合であっても同様の効果が期待できる。
【００７４】
本発明は、上述の実施例及び変形例に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない限り、本発明の技術思想の範囲内で考えられるその他の形態についても、本発明の範囲内に含まれる。また、本発明の趣旨を逸脱しない限り、様々な形態で実施することができる。例えば、上述の実施例及び変形例で例示した構成及び処理は、実装形態や処理効率に応じて適宜統合又は分離させてもよい。
【符号の説明】
【００７５】
１Ｓ、２Ｓ…情報処理システム、１００、１００Ｂ…ストレージ装置、１０１、１０１Ｂ…記憶部、１０２、１０２Ｂ…元画像データ、１０２Ｂ−１…着目画像データ、１０２Ｂ−２…非着目画像データ、１０２ａ…元画像ファイル名、１０２ｂ…元画像イメージ、１０２ｃ…着目フラグ、１０３、１０３Ｂ…ファイルシステム、１０４…画像選別部、１０５…画像加工部、１０６…キャッシュメモリ、１０７…加工データ、１０７ａ…加工ファイル名、１０７ｂ…加工画像イメージ、２００…サーバ、２０１…学習部、３００…ネットワーク
【図１】
2020027438.tif 000003
【図２】
2020027438.tif 000004
【図３】
2020027438.tif 000005
【図４】
2020027438.tif 000006
【図５】
2020027438.tif 000007
【図６】
2020027438.tif 000008
【図７】
2020027438.tif 000009
【図８】
2020027438.tif 000010
【図９】
2020027438.tif 000011
【図１０】
2020027438.tif 000012