(57)【要約】【課題】  ネットワーク通信を利用した新規なデータ処理装置、データ解析システム、データ解析方法及びデータ処理プログラムを提供する。【解決手段】  データ処理装置は、処理対象のデータから生成された第１のデータから得られた特徴情報を、他のデータ処理装置から受信する受信部と、前記処理対象のデータから生成された第２のデータと前記特徴情報とを解析する解析部と、前記解析部による解析結果を含む出力データを出力する出力部とを有する。【選択図】図１
2020170263.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象のデータから生成された第１のデータから得られた特徴情報を、他のデータ処理装置から受信する受信部と、
前記処理対象のデータから生成された第２のデータと前記特徴情報とを解析する解析部と、
前記解析部による解析結果を含む出力データを出力する出力部と
を有するデータ処理装置。
【請求項２】
前記処理対象のデータから前記第１のデータ及び前記第２のデータを生成する生成部と、
前記他のデータ処理装置に前記第１のデータを送信する送信部と
を更に有する請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記第１のデータは、第１の空間分解能及び第１の時間分解能を有し、
前記第２のデータは、前記第１の空間分解能よりも低い第２の空間分解能及び前記第１の時間分解能よりも高い第２の時間分解能を有する、請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記処理対象のデータは画像データであり、
前記生成部は、前記画像データを符号化することで生成された符号化データを分割することで、前記第１のデータであるキーフレームと、前記第２のデータである差分フレームとを生成する、請求項２または３に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記処理対象のデータは画像データであり、
前記生成部は、前記画像データから所定周期で抽出することで、前記第１のデータであるキー画像データを生成し、前記画像データに基づいて、前記第２のデータであるオプティカルフローデータを生成する、請求項２または３に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記他のデータ処理装置は、前記データ処理装置から送信された前記第１のデータを解析することで特徴情報を抽出し、前記データ処理装置に、抽出した特徴情報を送信する、請求項１から４のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
前記他のデータ処理装置は、前記データ処理装置よりも高い処理能力を有する、請求項１から６のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項８】
第１のデータ処理装置と、第２のデータ処理装置とを有するデータ解析システムであって、
前記第２のデータ処理装置は、
処理対象のデータから生成された第１のデータから得られた特徴情報を、前記第１のデータ処理装置から受信する受信部と、
前記処理対象のデータから生成された第２のデータと前記特徴情報とを解析する解析部と、
前記解析部による解析結果を含む出力データを出力する出力部と
を有するデータ解析システム。
【請求項９】
コンピュータに、
処理対象のデータから生成された第１のデータから得られた特徴情報を、他のデータ処理装置から受信する受信工程と、
前記処理対象のデータから生成された第２のデータと前記特徴情報とを解析する解析工程と、
前記解析工程における解析結果を含む出力データを出力する出力工程と
を実行させるためのデータ処理プログラム。
【請求項１０】
第１のデータ処理装置と、第２のデータ処理装置とを有するデータ解析システムにおけるデータ解析方法であって、
処理対象のデータから生成された第１のデータから得られた特徴情報を、前記第１のデータ処理装置から受信する受信工程と、
前記処理対象のデータから生成された第２のデータと前記特徴情報とを解析する解析工程と、
前記解析工程における解析結果を含む出力データを出力する出力工程と
を有するデータ解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、データ処理装置、データ解析システム、データ解析方法及びデータ処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、ニューラルネットワークを用いたデータ解析エンジンをサーバ装置に配し、クライアント装置に対して、データ解析サービスを提供するデータ解析システムが知られている。当該システムによれば、クライアント装置のユーザは、データ解析サービスを安価な料金で受けることができる。一方で、当該システムの場合、サーバ装置との間のネットワーク通信に起因する問題があった。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】"Cloud Vision"［平成３１年３月１９日検索］、インターネット＜URL：https://cloud.google.com/vision/?hl=ja＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示は、ネットワーク通信を利用した新規なデータ処理装置、データ解析システム、データ解析方法及びデータ処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の一態様によるデータ処理装置は、例えば、以下のような構成を有する。即ち、
処理対象のデータから生成された第１のデータから得られた特徴情報を、他のデータ処理装置から受信する受信部と、
前記処理対象のデータから生成された第２のデータと前記特徴情報とを解析する解析部と、
前記解析部による解析結果を含む出力データを出力する出力部とを有する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】データ解析システムのシステム構成の一例を示す図である。
【図２】第２のデータ処理装置及び第１のデータ処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】データ解析システムによるデータ解析処理の概要の一例を説明するための第１の図である。
【図４】第２のデータ処理装置のデータ処理部の機能構成の一例を示す図である。
【図５】第１のデータ処理装置の解析サービス部の機能構成の一例を示す図である。
【図６】第２のデータ処理装置によるデータ処理の流れを示す第１のフローチャートである。
【図７】データ解析システムによるデータ解析処理の概要の一例を説明するための第２の図である。
【図８】第２のデータ処理装置によるデータ処理の流れを示す第２のフローチャートである。
【図９】データ解析システムによるデータ解析処理の概要の一例を説明するための第３の図である。
【図１０】第２のデータ処理装置によるデータ処理の流れを示す第３のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省略する。
【０００８】
［第１の実施形態］
＜データ解析システムのシステム構成＞
はじめに、第１の実施形態のデータ解析システムのシステム構成について説明する。図１は、データ解析システムのシステム構成の一例を示す図である。図１に示すように、本実施形態のデータ解析システム１００は、撮像装置１１０と、第２のデータ処理装置１２０と、表示装置１３０と、第１のデータ処理装置１４０とを有する。第２のデータ処理装置１２０と第１のデータ処理装置１４０とは、ネットワーク１５０を介して通信可能に接続される。
【０００９】
本実施形態の撮像装置１１０は、所定のフレームレートで撮影を行い、撮影により得られた画像データ（複数のフレーム画像が時系列に配列された時系列データである処理対象データ）を、順次、第２のデータ処理装置１２０に送信する。撮像装置１１０は、例えば、第１のデータ処理装置１４０が監視用カメラの映像解析サービスを提供する場合にあっては、監視用カメラであり、第１のデータ処理装置１４０がスポーツ中継の映像解析サービスを提供する場合にあっては、中継用カメラである。つまり、撮像装置１１０は、処理対象データを取得するデータ取得装置の一例である。
【００１０】
本実施形態の第２のデータ処理装置１２０は、クライアント機能を有する。また、本実施形態の第２のデータ処理装置１２０は、撮像装置１１０から送信された画像データを符号化し、符号化データを生成する。また、本実施形態の第２のデータ処理装置１２０は、生成した符号化データを分割することで、キーフレームであるＩフレーム（Intra-coded Frame）を生成する。更に、本実施形態の第２のデータ処理装置１２０は、生成した符号化データを分割することで差分フレームであるＰフレーム（Predicted Frame）またはＢフレーム（Bi-directional Predicted Frame）を生成する。なお、キーフレームであるＩフレームは第１のデータの一例である。また、差分フレームであるＰフレームまたはＢフレームは、第２のデータの一例である。
【００１１】
また、第２のデータ処理装置１２０は、第１のデータ処理装置１４０との間で通信を行う。具体的には、第２のデータ処理装置１２０は、キーフレームであるＩフレームを第１のデータ処理装置１４０に送信し、第１のデータ処理装置１４０から特徴情報を受信する。
【００１２】
また、第２のデータ処理装置１２０は、差分フレームであるＰフレームまたはＢフレームと、受信した特徴情報とを解析し、解析結果を得る。更に、第２のデータ処理装置１２０は、画像データと解析結果とを含む表示画像を生成し、表示装置１３０に出力する。
【００１３】
表示装置１３０は、第２のデータ処理装置１２０から出力された表示画像を表示する。表示装置１３０に表示される表示画像には、撮像装置１１０により撮影された画像データと、第２のデータ処理装置１２０により解析された解析結果とが含まれる。つまり、表示装置１３０は、処理対象データと解析結果とを出力する出力装置の一例である。
【００１４】
本実施形態の第１のデータ処理装置１４０は、サーバ機能を有する。また、第１のデータ処理装置１４０は、第２のデータ処理装置１２０から送信されたキーフレームであるＩフレームを解析し、特徴情報を抽出する。更に、本実施形態の第１のデータ処理装置１４０は、抽出した特徴情報を第２のデータ処理装置１２０に送信する。
【００１５】
＜第２のデータ処理装置及び第１のデータ処理装置のハードウェア構成＞
次に、第２のデータ処理装置１２０及び第１のデータ処理装置１４０のハードウェア構成について説明する。図２は、第２のデータ処理装置及び第１のデータ処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００１６】
（１）第２のデータ処理装置のハードウェア構成
図２（ａ）は、第２のデータ処理装置１２０のハードウェア構成の一例である。図２（ａ）に示すように、本実施形態の第２のデータ処理装置１２０は、プロセッサ２０１、メモリ部２０２、補助記憶部２０３、操作部２０４、接続部２０５、通信部２０６、ドライブ部２０７を有する。第２のデータ処理装置１２０は、これらの各構成要素がバス２０８を介して接続されたコンピュータとして実現される。
【００１７】
なお、図２（ａ）の例では、第２のデータ処理装置１２０は、各構成要素を１個ずつ有するものとしているが、第２のデータ処理装置１２０は、同じ構成要素を複数個ずつ有していてもよい。また、図２（ａ）の例では、１台の第２のデータ処理装置１２０により構成される場合を示しているが、複数台の第２のデータ処理装置により構成されてもよい。この場合、ソフトウェア（例えば、後述するデータ処理プログラム）は当該複数台の第２のデータ処理装置にインストールされ、各第２のデータ処理装置は当該ソフトウェアの異なる一部の処理を実行するように構成してもよい。また、この場合、複数の第２のデータ処理装置それぞれがネットワークインタフェース等を介して、相互に通信してもよい。
【００１８】
プロセッサ２０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算装置を含む電子回路（処理回路、Processing circuit、Processing circuitry）である。プロセッサ２０１は、第２のデータ処理装置１２０内の各構成要素などから入力されたデータやプログラムに基づいて演算処理を行い、演算結果や制御信号を各構成要素に出力する。具体的には、プロセッサ２０１は、ＯＳ（Operating System）やアプリケーションなどを実行することにより、第２のデータ処理装置１２０内の各構成要素を制御する。
【００１９】
なお、プロセッサ２０１は、上記のような処理を行うことができれば特定の処理回路に限られるものではない。ここで、処理回路とは、１チップ上に配置された１又は複数の電子回路を指してもよいし、２つ以上のチップあるいはデバイス上に配置された１又は複数の電子回路を指してもよい。複数の電子回路を指す場合、各電子回路は有線または無線により通信してもよい。
【００２０】
メモリ部２０２は、プロセッサ２０１が実行する命令およびデータなどの電子情報を記憶する記憶装置である。メモリ部２０２に記憶された電子情報はプロセッサ２０１により直接読み出される。補助記憶部２０３は、メモリ部２０２以外の記憶装置である。なお、これらの記憶装置は、電子情報を記憶可能な任意の電子部品を指すものとし、メモリでもストレージでもよい。また、メモリには、揮発性メモリと、不揮発性メモリがあるが、いずれであってもよい。第２のデータ処理装置１２０内において電子情報を記憶するためのメモリは、メモリ部２０２または補助記憶部２０３により実現されてもよい。
【００２１】
操作部２０４は、第２のデータ処理装置１２０のユーザが、第２のデータ処理装置１２０に対して各種指示を入力するための入力デバイスである。
【００２２】
接続部２０５は、撮像装置１１０、表示装置１３０と接続するＵＳＢ（Universal Serial Bus）などのインタフェースである。通信部２０６は、ネットワーク１５０に接続し、第１のデータ処理装置１４０と通信するための通信デバイスである。
【００２３】
ドライブ部２０７は、記録媒体２１０をセットするためのデバイスである。ここでいう記録媒体２１０には、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記録媒体２１０には、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。
【００２４】
なお、補助記憶部２０３にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体２１０がドライブ部２０７にセットされ、該記録媒体２１０に記録された各種プログラムがドライブ部２０７により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶部２０３にインストールされる各種プログラムは、ネットワーク１５０からダウンロードされることでインストールされてもよい。
【００２５】
（２）第１のデータ処理装置のハードウェア構成
図２（ｂ）は、第１のデータ処理装置１４０のハードウェア構成の一例を示す図である。図２（ｂ）に示すように、本実施形態の第１のデータ処理装置１４０は、プロセッサ２１１、プロセッサ２１２、メモリ部２１３、補助記憶部２１４、接続部２１５、通信部２１６、ドライブ部２１７を有する。第１のデータ処理装置１４０は、これらの各構成要素がバス２１８を介して接続されたコンピュータとして実現される。
【００２６】
図２（ａ）に示す第２のデータ処理装置１２０との主な相違点は、第１のデータ処理装置１４０は、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）またはＭＮ−Ｃｏｒｅ（登録商標）等の、ＮＮ（Neural Network：ニューラルネットワーク）を用いた処理に関して第２のデータ処理装置１２０よりも高い処理能力を有するプロセッサ２１２を有している点である。
【００２７】
なお、図２（ａ）に示す第２のデータ処理装置１２０と同様、図２（ｂ）の例では、１台の第１のデータ処理装置１４０により構成される場合を示しているが、複数台の第１のデータ処理装置により構成されてもよい。この場合、ソフトウェア（例えば、後述する解析サービスプログラム）は当該複数台の第１のデータ処理装置にインストールされ、各第１のデータ処理装置は、当該ソフトウェアの異なる一部の処理を実行するように構成してもよい。
【００２８】
なお、第１のデータ処理装置１４０が有するプロセッサ２１２以外の他の構成要素は、概ね、第２のデータ処理装置１２０が有する各構成要素と同様であるため、ここでは説明を省略する。
【００２９】
＜データ解析処理の概要＞
次に、データ解析システム１００によるデータ解析処理の概要について説明する。図３は、データ解析システムによるデータ解析処理の概要の一例を説明するための第１の図である。図３において、一点鎖線よりも左側は、第２のデータ処理装置１２０で実行される処理を表しており、一点鎖線よりも右側は、第１のデータ処理装置１４０で実行される処理を表している。
【００３０】
上述したように、撮像装置１１０により撮影される画像データは、第２のデータ処理装置１２０において符号化される。図３に示す符号化データ３１０のうち、グレーで示す符号化データは、キーフレームであるＩフレームを表している。一方、図３に示す符号化データ３１０のうち、白色で示す符号化データは、差分データであるＰフレームまたはＢフレームを表している。なお、撮像装置１１０により撮影される画像データが、６０［ｆｐｓ］の画像データの場合、キーフレームであるＩフレームは、例えば、１〜３秒に１回程度の間隔で出力される。また、差分フレームであるＰフレームまたはＢフレームは、例えば、０．１秒に１回程度の間隔で出力される。つまり、第２のデータは第１のデータよりも短い間隔で出力される。
【００３１】
図３に示すように、第２のデータ処理装置１２０では、符号化データ３１０のうち、キーフレーム３１１（Ｉフレーム）を、第１のデータ処理装置１４０に送信する。ここで、第１のデータ処理装置１４０は、第１のデータ解析部３２０を有する。第１のデータ解析部３２０は、第１のＮＮを用いたデータ解析エンジンであり、特徴情報抽出のためのＮＮを有する。
【００３２】
図３に示すように、特徴情報抽出のためのＮＮは、キーフレーム３１１（Ｉフレーム）を入力として、特徴情報３２１を出力する。特徴情報３２１とは、例えば、キーフレーム３１１（Ｉフレーム）の特徴を示す特徴ベクトルである。また、第１のデータ処理装置１４０では、特徴情報抽出のためのＮＮにより出力された特徴情報３２１を、第２のデータ処理装置１２０に送信する。ここで、第２のデータ処理装置１２０は、第２のデータ解析部３３０を有する。第２のデータ解析部３３０は、第２のＮＮを用いたデータ解析エンジンであり、データ解析のためのＮＮを有する。なお、データ解析のためのＮＮは、第１のデータ解析部３２０が有する特徴情報抽出のためのＮＮよりも小規模なＮＮにより構成されているものとする。
【００３３】
図３に示すように、データ解析のためのＮＮは、差分フレーム３１２（ＰフレームまたはＢフレーム）と、特徴情報３２１とを入力として、解析結果３３１を出力する。なお、第２のデータ解析部３３０は、差分フレーム３１２をデータ解析のためのＮＮに入力するにあたり、差分フレーム３１２に対して、所定の前処理を行うように構成してもよい。
【００３４】
また、第２のデータ処理装置１２０は、データ解析のためのＮＮにより出力された解析結果３３１と、撮像装置１１０により撮影された画像データとに基づいて出力データである表示画像を生成し、表示装置１３０に出力する。これにより、表示装置１３０には、画像データ３４０と、解析結果３３１を表す標記３５０とを含む表示画像が表示される。
【００３５】
このように、本実施形態のデータ解析システム１００では、第２のデータ処理装置１２０が、画像データに基づいて符号化データ３１０を生成し、生成した符号化データ３１０を分割することで、キーフレーム３１１と差分フレーム３１２とを生成する。更に、第２のデータ処理装置１２０が、キーフレーム３１１を第１のデータ処理装置１４０に送信する。
【００３６】
これにより、符号化データ３１０全てを第１のデータ処理装置１４０に送信する場合と比較して、ネットワーク通信のレイテンシを短くすることができる。また、キーフレーム３１１は、例えば、１〜３秒に１回程度の間隔で送信されるため、通信時間を当該間隔の範囲内にすることで、第２のデータ処理装置１２０では、通信時間の影響を受けることなく差分フレーム３１２と特徴情報３２１の解析を行うことができる。更に、第２のデータ処理装置１２０では、高い処理能力を有する第１のデータ処理装置１４０によりキーフレーム３１１に対して高度な処理が施された特徴情報３２１を取得できるため、高精度な解析を行うことができる。
【００３７】
また、データ解析システム１００では、処理能力の低い第２のデータ処理装置１２０が、第１のデータであるキーフレーム３１１と比較してデータ量の少ない第２のデータである差分フレーム３１２と特徴情報３２１とを、小規模なＮＮを用いて解析を行う。これにより、データ解析システム１００では、撮像装置１１０により撮影された画像データについての解析結果を、第２のデータ処理装置１２０が、遅延の少ない状態で出力することができる。
【００３８】
このように、本実施形態のデータ解析システム１００によれば、リアルタイムかつ高精度なデータ解析を実現することができる。
【００３９】
＜第２のデータ処理装置の機能構成＞
次に、第２のデータ処理装置１２０の機能構成について説明する。上述したように、第２のデータ処理装置１２０には、データ処理プログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、第２のデータ処理装置１２０は、データ処理部として機能する。
【００４０】
図４は、第２のデータ処理装置のデータ処理部の機能構成の一例を示す図である。図４に示すように、データ処理部４００は、データ取得部４０１、符号化部４０２、生成部４０３、送信部４０４、受信部４０５、第２のデータ解析部３３０、出力部４０７を有する。
【００４１】
データ取得部４０１は、撮像装置１１０から処理対象データである画像データを取得する。また、データ取得部４０１は、取得した画像データを符号化部４０２及び出力部４０７に通知する。
【００４２】
符号化部４０２は、取得された画像データを処理する処理部であり、本実施形態では画像データを符号化し、符号化データを生成する。符号化部４０２により生成される符号化データには、第１のデータであるキーフレーム（Ｉフレーム）と、第２のデータである差分フレーム（ＰフレームまたはＢフレーム）とが含まれる。
【００４３】
生成部４０３は、符号化部４０２により生成された符号化データを分割することで、キーフレーム（Ｉフレーム）と差分フレーム（ＰフレームまたはＢフレーム）とを生成する。また、生成部４０３は、キーフレームを送信部４０４に、差分フレームを第２のデータ解析部３３０にそれぞれ通知する。
【００４４】
送信部４０４は、生成部４０３から通知されたキーフレームを、ネットワーク１５０を介して、第１のデータ処理装置１４０に送信する。
【００４５】
受信部４０５は、送信部４０４がキーフレームを第１のデータ処理装置１４０に送信したことに応じて、第１のデータ処理装置１４０から、ネットワーク１５０を介して、第１のデータ処理装置１４０において抽出された特徴情報を受信する。また、受信部４０５は、受信した特徴情報を第２のデータ解析部３３０に通知する。なお、送信部４０４と受信部４０５とを合わせて通信部と称する。
【００４６】
第２のデータ解析部３３０は、上述したように、データ解析のためのＮＮを有しており、生成部４０３から通知された差分フレームと、受信部４０５から通知された特徴情報とを入力として、データ解析のためのＮＮを実行する。また、第２のデータ解析部３３０は、データ解析のためのＮＮを実行させることで出力された解析結果を、出力部４０７に通知する。
【００４７】
出力部４０７は、データ取得部４０１から通知された画像データと、第２のデータ解析部３３０から通知された解析結果（当該画像データについての解析結果）とを含む出力データである表示画像を生成する。また、出力部４０７は、生成した表示画像を、表示装置１３０に出力する。これにより、表示装置１３０には、撮像装置１１０により撮影された画像データと、該画像データを解析した解析結果とを含む表示画像が表示される。
【００４８】
＜第１のデータ処理装置の機能構成＞
次に、第１のデータ処理装置１４０の機能構成について説明する。上述したように、第１のデータ処理装置１４０には、解析サービスプログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、第１のデータ処理装置１４０は、解析サービス部として機能する。
【００４９】
図５は、第１のデータ処理装置の解析サービス部の機能構成の一例を示す図である。図５に示すように、解析サービス部５００は、受信部５０１、第１のデータ解析部３２０、送信部５０３を有する。
【００５０】
受信部５０１は、第２のデータ処理装置１２０から、ネットワーク１５０を介して第１のデータであるキーフレームを受信する。また、受信部５０１は、受信したキーフレームを、第１のデータ解析部３２０に通知する。
【００５１】
第１のデータ解析部３２０は、上述したように、特徴情報抽出のためのＮＮを有しており、受信部５０１から通知されたキーフレームを入力することで、特徴情報抽出のためのＮＮを実行させる。また、第１のデータ解析部３２０は、特徴情報抽出のためのＮＮを実行させることで出力された特徴情報を、送信部５０３に通知する。
【００５２】
送信部５０３は、第１のデータ解析部３２０から通知された特徴情報を、ネットワーク１５０を介して、第２のデータ処理装置１２０に送信する。
【００５３】
＜第２のデータ処理装置によるデータ処理の流れ＞
次に、第２のデータ処理装置１２０によるデータ処理の流れについて説明する。図６は、第２のデータ処理装置によるデータ処理の流れを示す第１のフローチャートである。
【００５４】
ステップＳ６０１において、データ取得部４０１は、撮像装置１１０から画像データを取得する。
【００５５】
ステップＳ６０２において、符号化部４０２は、取得された画像データを符号化し、符号化データを生成する。
【００５６】
ステップＳ６０３において、生成部４０３は、符号化データを分割することで、キーフレームと差分フレームとを生成する。
【００５７】
ステップＳ６０４において、生成部４０３は、キーフレームの生成頻度が多いか否か（所定の閾値以上か否か）を判定する。ステップＳ６０４において、キーフレームの生成頻度が多いと判定した場合には（ステップＳ６０４においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ６０７に進む。一方、ステップＳ６０４において、キーフレームの生成頻度が少ないと判定した場合には（ステップＳ６０４においてＮｏの場合には）、ステップＳ６０５に進む。
【００５８】
ステップＳ６０５において、送信部４０４は、キーフレームを第１のデータ処理装置１４０に送信する。
【００５９】
ステップＳ６０６において、受信部４０５は、第１のデータ処理装置１４０から特徴情報を受信する。
【００６０】
ステップＳ６０７において、第２のデータ解析部３３０は、差分フレームと特徴情報とを用いて解析を行い、解析結果を出力する。
【００６１】
ステップＳ６０８において、出力部４０７は、取得された画像データと、解析結果とを含む表示画像を生成し、表示装置１３０に出力する。
【００６２】
ステップＳ６０９において、データ取得部４０１は、データ処理を終了するか否かを判定し、終了しないと判定した場合には（ステップＳ６０９においてＮｏの場合には）、ステップＳ６０１に戻る。一方、ステップＳ６０９において、終了すると判定した場合には（ステップＳ６０９においてＹｅｓの場合には）、データ処理を終了する。
【００６３】
＜具体的な利用例＞
次に、データ解析システム１００の具体的な利用例について説明する。
【００６４】
（１）利用例１
上記データ解析システム１００は、例えば、スポーツ中継の映像解析サービスの提供に利用することができる。本実施形態のデータ解析システム１００によれば、試合中の映像データに、解析結果（例えば、選手間の相性を解析した結果や、選手の疲労度を解析した結果等）を、遅延の少ない状態で、ほぼリアルタイムに表示することが可能となる。
【００６５】
なお、この場合、出力部４０７は、表示画像を符号化して表示装置１３０に送信し、表示装置１３０が、受信した符号化データを復号して表示してもよい。また、表示装置１３０側で、解析結果を表示するか否かを選択できるように構成してもよい。更に、解析結果を表示する場合にあっては、解析結果の一部のみを選択的に表示できるように構成してもよい。
【００６６】
（２）利用例２
上記データ解析システム１００は、例えば、監視用カメラの映像解析サービスの提供に利用することができる。データ解析システム１００によれば、監視対象の映像データに、解析結果（例えば、不審者の特徴を解析した結果等）を、遅延の少ない状態で、ほぼリアルタイムに表示することが可能となる。
【００６７】
（３）利用例３
上記データ解析システム１００は、例えば、所定の空間において作業を行うロボットに対して、空間解析サービスを提供することができる。データ解析システム１００によれば、ロボットが作業を行う空間を撮影した映像データをロボットから取得して解析し、解析結果（例えば、空間認識した結果等）を、遅延の少ない状態で、ほぼリアルタイムにロボットに送信することができる。これにより、ロボットは、空間をリアルタイムに精度よく認識したうえで、空間内での作業を行うことができる。
【００６８】
＜まとめ＞
以上の説明から明らかなように、第１の実施形態のデータ解析システムは、
・第１のデータ処理装置と第２のデータ処理装置とを有する。
・取得した画像データを符号化することで生成した符号化データを分割することで、第１のデータであるキーフレームと第２のデータである差分フレームとを生成する。
・キーフレームを第１のデータ処理装置に送信し、第１のデータ処理装置からキーフレームの特徴情報を受信する。
・差分フレームと特徴情報とを用いて解析を行い、取得した画像データと解析結果とを含む表示画像を生成する。更に、生成した表示画像を表示する。
【００６９】
これにより、第１の実施形態のデータ解析システムによれば、符号化データ全てを第１のデータ処理装置に送信して解析する場合と比較して、ネットワーク通信のレイテンシを短くすることができるとともに、通信時間の影響を低減させることができる。また、第１の実施形態のデータ解析システムによれば、高い処理能力を有する第１のデータ処理装置により、キーフレームが処理され、処理能力の低い第２のデータ処理装置により、データ量の少ない差分フレーム及び特徴情報が処理されることになる。この結果、第１の実施形態のデータ解析システムによれば、リアルタイムかつ高精度なデータ解析を実現することができる。
【００７０】
このように、第１の実施形態によれば、ネットワーク通信を利用した新規なデータ処理装置、データ解析システム、データ解析方法及びデータ処理プログラムを提供することができる。
【００７１】
［第２の実施形態］
上記第１の実施形態では、符号化データを分割することで、第１のデータと第２のデータとして、２種類のデータ（キーフレームと差分フレームと）を生成する場合について説明した。しかしながら、第１のデータと第２のデータの生成方法はこれに限定されない。例えば、処理対象データである画像データから、キー画像データと、キー画像データに含まれるオブジェクトの動き量を示すデータとを生成することで、第１のデータと第２のデータを生成してもよい。以下、第２の実施形態について、上記第１の実施形態との相違点を中心に説明する。
【００７２】
＜データ解析処理の概要＞
はじめに、第２の実施形態のデータ解析システム１００によるデータ解析処理の概要について説明する。図７は、データ解析システムによるデータ解析処理の概要の一例を説明するための第２の図である。図３と同様、一点鎖線よりも左側は、第２のデータ処理装置１２０で実行される処理を表しており、一点鎖線よりも右側は、第１のデータ処理装置１４０で実行される処理を表している。
【００７３】
第２の実施形態において、第２のデータ処理装置１２０は、撮像装置１１０により撮影された画像データ７１０（処理対象データ）に基づいて、第１のデータであるキー画像データと、第２のデータであるオプティカルフローデータとを生成する。オプティカルフローデータは、画像データ７１０に含まれるオブジェクトの動きを示すデータである。本実施形態においては、キー画像データが第１のデータ、オプティカルフローデータが第２のデータである。
【００７４】
図７において、グレーで示す画像データは、第１のデータであるキー画像データであり、撮像装置１１０により撮影された画像データ７１０から、所定周期ごと（例えば、１〜３秒ごと）に抽出される。一方、キー画像データ以外の白色で示す画像データは、オプティカルフローデータの生成に用いられる画像データである。なお、撮像装置１１０により撮影される画像データが６０［ｆｐｓ］の画像データの場合、キー画像データは、例えば、１〜３秒に１回程度の間隔で出力され、オプティカルフローデータは、例えば、０．１秒に１回程度の間隔で出力される。つまり、第２のデータは、第１のデータよりも短い間隔で出力される。
【００７５】
第２の実施形態において、第２のデータ処理装置１２０は、画像データ７１０を用いて、第２のデータであるオプティカルフローデータ７１２を生成する。オプティカルフローデータ７１２は、時間軸方向において１つ前の画像データからのオブジェクトの動き量を算出することで生成される。
【００７６】
図７に示すように、第２のデータ処理装置１２０では、画像データ７１０のうち、第１のデータであるキー画像データ７１１を、第１のデータ処理装置１４０に送信する。ここで、図３と同様、第１のデータ処理装置１４０は、第１のデータ解析部３２０を有しており、第１のデータ解析部３２０は、更に、特徴情報抽出のためのＮＮを有している。
【００７７】
図７に示すように、特徴情報抽出のためのＮＮは、キー画像データ７１１を入力として、特徴情報７２１を出力する。特徴情報７２１とは、例えば、キー画像データ７１１の特徴を示す特徴ベクトルである。
【００７８】
図７に示すように、第１のデータ処理装置１４０では、特徴情報抽出のためのＮＮにより出力された特徴情報７２１を、第２のデータ処理装置１２０に送信する。ここで、図３と同様、第２のデータ処理装置１２０は、第２のデータ解析部３３０を有しており、第２のデータ解析部３３０は、更に、データ解析のためのＮＮを有している。
【００７９】
図７に示すように、データ解析のためのＮＮは、第２のデータであるオプティカルフローデータ７１２と、特徴情報７２１とを入力として、解析結果７３１を出力する。
【００８０】
また、第２のデータ処理装置１２０は、データ解析のためのＮＮにより出力された解析結果７３１と、撮像装置１１０により撮影された画像データ７１０とに基づいて、出力データである表示画像を生成し、表示装置１３０に出力する。これにより、表示装置１３０には、画像データ７１０と、解析結果７３１を表す標記７５０とを含む表示画像が表示される。
【００８１】
このように、第２の実施形態のデータ解析システム１００では、第２のデータ処理装置１２０が、画像データ７１０からキー画像データを抽出するとともに、画像データ７１０に基づいてオプティカルフローデータを生成する。また、第２の実施形態のデータ解析システム１００では、第２のデータ処理装置１２０がキー画像データ７１１を第１のデータ処理装置１４０に送信する。
【００８２】
これにより、画像データ７１０全てを第１のデータ処理装置１４０に送信する場合と比較して、ネットワーク通信のレイテンシを短くすることができる。また、キー画像データ７１１は、例えば、１〜３秒に１回程度の間隔で送信される。このため、通信時間を当該間隔の範囲内にすることで、第２のデータ処理装置１２０では、通信時間の影響を受けることなくオプティカルフローデータ７１２と特徴情報７２１の解析を行うことができる。更に、第２のデータ処理装置１２０では、高い処理能力を有する第１のデータ処理装置１４０によりキー画像データ７１１に対して高度な処理が施された特徴情報７２１を取得できるため、高精度な解析を行うことができる。
【００８３】
また、第２の実施形態のデータ解析システム１００では、処理能力の低い第２のデータ処理装置１２０が、第１のデータと比較してデータ量の少ない第２のデータであるオプティカルフローデータ７１２と特徴情報７２１とを、小規模なＮＮを用いて解析を行う。これにより、第２の実施形態のデータ解析システム１００では、撮像装置１１０により撮影された画像データについての解析結果を、第２のデータ処理装置１２０が、遅延の少ない状態で出力することができる。
【００８４】
このように、第２の実施形態のデータ解析システム１００によれば、リアルタイムかつ高精度なデータ解析を実現することができる。
【００８５】
＜第２のデータ処理装置によるデータ処理の流れ＞
次に、第２の実施形態の第２のデータ処理装置１２０によるデータ処理の流れについて説明する。図８は、第２のデータ処理装置によるデータ処理の流れを示す第２のフローチャートである。図６で示したデータ処理との相違点は、ステップＳ８０１〜Ｓ８０４、Ｓ８０５である。
【００８６】
ステップＳ８０１において、生成部４０３は、取得された画像データから、キー画像データを抽出する。
【００８７】
ステップＳ８０２において、生成部４０３は、取得された画像データを用いて、オプティカルフローデータを生成する。
【００８８】
ステップＳ８０３において、生成部４０３は、キー画像データの抽出頻度が多いか否か（所定の閾値以上か否か）を判定する。ステップＳ８０３において、キー画像データの抽出頻度が多いと判定した場合には（ステップＳ８０３においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ８０５に進む。一方、ステップＳ８０３において、キー画像データの抽出頻度が少ないと判定した場合には（ステップＳ８０３においてＮｏの場合には）、ステップＳ８０４に進む。
【００８９】
ステップＳ８０４において、送信部４０４は、キー画像データを第１のデータ処理装置１４０に送信する。
【００９０】
ステップＳ８０５において、第２のデータ解析部３３０は、オプティカルフローデータと特徴情報とを用いて解析を行い、解析結果を出力する。
【００９１】
＜まとめ＞
以上の説明から明らかなように、第２の実施形態のデータ解析システムは、
・第１のデータ処理装置と第２のデータ処理装置とを有する。
・画像データから、第１のデータであるキー画像データを抽出するとともに、画像データに基づいて、第２のデータであるオプティカルフローデータを生成する。
・キー画像データを第１のデータ処理装置に送信し、第１のデータ処理装置からキー画像データの特徴情報を受信する。
・オプティカルフローデータと特徴情報とを用いて解析を行い、取得した画像データと解析結果とを含む表示画像を生成する。更に、生成した表示画像を表示する。
【００９２】
これにより、第２の実施形態のデータ解析システムによれば、画像データ全てを第１のデータ処理装置に送信して解析する場合と比較して、ネットワーク通信のレイテンシを短くすることができるとともに、通信時間の影響を低減させることができる。また、第２の実施形態のデータ解析システムによれば、高い処理能力を有する第１のデータ処理装置により、キー画像データが処理され、処理能力の低い第２のデータ処理装置により、データ量の少ないオプティカルフローデータ及び特徴情報が処理されることになる。この結果、第２の実施形態のデータ解析システムによれば、リアルタイムかつ高精度なデータ解析を実現することができる。
【００９３】
このように、第２の実施形態によれば、ネットワーク通信を利用した新規なデータ処理装置、データ解析システム、データ解析方法及びデータ処理プログラムを提供することができる。
【００９４】
［第３の実施形態］
上記第１及び第２の実施形態では、処理対象データである画像データに基づいて、第２のデータ処理装置１２０及び第１のデータ処理装置１４０それぞれで解析を行う際のデータの生成例について示した。これに対して、第３の実施形態では、処理対象データに基づいて、第２のデータ処理装置１２０及び第１のデータ処理装置１４０それぞれで解析を行う際のデータの生成基準について説明する。
【００９５】
＜データ解析処理の概要＞
はじめに、第３の実施形態のデータ解析システム１００によるデータ解析処理の概要について説明する。図９は、データ解析システムによるデータ解析処理の概要の一例を説明するための第３の図である。図３及び図７と同様、一点鎖線よりも左側は、第２のデータ処理装置１２０により実行される処理を表しており、一点鎖線よりも右側は、第１のデータ処理装置１４０で実行される処理を表している。
【００９６】
第３の実施形態において、第２のデータ処理装置１２０は、取得した処理対象データ９１０を分割することで、
・空間分解能が高く時間分解能が低い第１のデータ（第１の空間分解能と第１の時間分解能とを有する第１のデータ）と、
・空間分解能が低く時間分解能が高い第２のデータ、（第２の空間分解能と第２の時間分解能とを有する第２のデータ）と、
を生成する。なお、上記第１及び第２の実施形態と同様、第１のデータは、例えば、１〜３秒に１回程度の間隔で出力され、第２のデータは、例えば、０．１秒に１回程度の間隔で出力されるものとする。つまり、第２のデータは、第１のデータよりも短い間隔で出力されるものとする。
【００９７】
図９に示すように、第２のデータ処理装置１２０では、処理対象データ９１０のうち、第１のデータ９１１を、第１のデータ処理装置１４０に送信する。ここで、図３及び図７と同様、第１のデータ処理装置１４０は、第１のデータ解析部３２０を有しており、第１のデータ解析部３２０は、更に、特徴情報抽出のためのＮＮを有している。
【００９８】
図９に示すように、特徴情報抽出のためのＮＮは、第１のデータ９１１を入力として、特徴情報９２１を出力する。特徴情報９２１とは、例えば、第１のデータ９１１の特徴を示す特徴ベクトルである。
【００９９】
図９に示すように、第１のデータ処理装置１４０では、特徴情報抽出のためのＮＮにより出力された特徴情報９２１を、第２のデータ処理装置１２０に送信する。ここで、図３及び図７と同様、第２のデータ処理装置１２０は、第２のデータ解析部３３０を有し、第２のデータ解析部３３０は、更に、データ解析のためのＮＮを有する。
【０１００】
また、データ解析のためのＮＮは、第２のデータ９１２と、特徴情報９２１とを入力として、解析結果９３１を出力する。
【０１０１】
図９に示すように、第２のデータ処理装置１２０は、データ解析のためのＮＮにより出力された解析結果９３１と、処理対象データ９１０とに基づいて出力データを生成し、出力装置（例えば、表示装置１３０）に出力する。これにより、出力装置では、処理対象データ９１０と解析結果９３１とを含む出力データが出力される。
【０１０２】
このように、第３の実施形態のデータ解析システム１００では、第２のデータ処理装置１２０が、処理対象データ９１０を分割することで、
・空間分解能が高く時間分解能が低い第１のデータ９１１と、
・空間分解能が低く時間分解能が高い第２のデータ９１２と
を生成する。また、第３の実施形態のデータ解析システム１００では、第２のデータ処理装置１２０が、第１のデータ９１１を第１のデータ処理装置１４０に送信する。
【０１０３】
これにより、処理対象データ９１０全てを第１のデータ処理装置１４０に送信する場合と比較して、ネットワーク通信のレイテンシを短くすることができる。また、第１のデータ９１１は、例えば、１〜３秒に１回程度の間隔で送信されるため、通信時間を当該間隔の範囲内にすることで、第２のデータ処理装置１２０では、通信時間の影響を受けることなく第２のデータ９１２と特徴情報９２１の解析を行うことができる。更に、第２のデータ処理装置１２０では、高い処理能力を有する第１のデータ処理装置１４０により第１のデータ９１１に対して高度な処理が施された特徴情報９２１を取得できるため、高精度な解析を行うことができる。
【０１０４】
また、第３の実施形態のデータ解析システム１００では、処理能力の低い第２のデータ処理装置が、第１のデータ９１１と比較してデータ量の少ない第２のデータ９１２と特徴情報とを、小規模なＮＮを用いて解析を行う。これにより、第３の実施形態のデータ解析システム１００では、処理対象データ９１０についての解析結果を、第２のデータ処理装置１２０が、遅延の少ない状態で出力することができる。
【０１０５】
このように、第３の実施形態のデータ解析システム１００によれば、リアルタイムかつ高精度なデータ解析を実現することができる。
【０１０６】
＜第２のデータ処理装置によるデータ処理の流れ＞
次に、第３の実施形態の第２のデータ処理装置１２０によるデータ処理の流れについて説明する。図１０は、第２のデータ処理装置によるデータ処理の流れを示す第３のフローチャートである。
【０１０７】
ステップＳ１００１において、データ取得部４０１は、処理対象データを取得する。
【０１０８】
ステップＳ１００２において、生成部４０３は、処理対象データを分割することで、空間分解能が高く時間分解能が低い第１のデータと、空間分解能が低く時間分解能が高い第２のデータとを生成する。
【０１０９】
ステップＳ１００３において、生成部４０３は、空間分解能が高く時間分解能が低い第１のデータの生成頻度が多いか否か（所定の閾値以上か否か）を判定する。ステップＳ１００３において、第１のデータの生成頻度が多いと判定した場合には（ステップＳ１００３においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１００６に進む。一方、ステップＳ１００３において、第１のデータの生成頻度が少ないと判定した場合には（ステップＳ１００３においてＮｏの場合には）、ステップＳ１００４に進む。
【０１１０】
ステップＳ１００４において、送信部４０４は、第１のデータを第１のデータ処理装置１４０に送信する。
【０１１１】
ステップＳ１００５において、受信部４０５は、第１のデータ処理装置１４０から特徴情報を受信する。
【０１１２】
ステップＳ１００６において、第２のデータ解析部３３０は、第２のデータと特徴情報とを用いて解析を行い、解析結果を出力する。
【０１１３】
ステップＳ１００７において、出力部４０７は、取得された処理対象データと、解析結果とを含む出力データを生成し、出力装置に出力する。
【０１１４】
ステップＳ１００８において、データ取得部４０１は、データ処理を終了するか否かを判定し、終了しないと判定した場合には（ステップＳ１００８においてＮｏの場合には）、ステップＳ１００１に戻る。一方、ステップＳ１００８において、終了すると判定した場合には（ステップＳ１００８においてＹｅｓの場合には）、データ処理を終了する。
【０１１５】
＜まとめ＞
以上の説明から明らかなように、第３の実施形態のデータ解析システムは、
・第１のデータ処理装置と第２のデータ処理装置とを有する。
・処理対象データを分割することで、空間分解能が高く時間分解能が低い第１のデータと、空間分解能が低く時間分解能が高い第２のデータとを生成する。
・第１のデータを第１のデータ処理装置に送信し、第１のデータ処理装置から第１のデータの特徴情報を受信する。
・第２のデータと特徴情報とを用いて解析を行い、第２のデータと解析結果とを含む出力データを生成する。更に、生成した出力データを出力する。
【０１１６】
これにより、第３の実施形態のデータ解析システムによれば、処理対象データ全てを第１のデータ処理装置に送信して解析する場合と比較して、ネットワーク通信のレイテンシを短くすることができるとともに、通信時間の影響を低減させることができる。また、第３の実施形態のデータ解析システムによれば、高い処理能力を有する第１のデータ処理装置により第１のデータが処理され、処理能力の低い第２のデータ処理装置により、データ量の少ない第２のデータ及び特徴情報が処理されることになる。この結果、第３の実施形態のデータ解析システムによれば、リアルタイムかつ高精度なデータ解析を実現することができる。
【０１１７】
このように、第３の実施形態によれば、ネットワーク通信を利用した新規なデータ処理装置、データ解析システム、データ解析方法及びデータ処理プログラムを提供することができる。
【０１１８】
［第４の実施形態］
上記第１及び第２の実施形態では、処理対象データが時系列の画像データであるとして説明したが、処理対象データは、時系列の画像データに限定されない。例えば、時系列の音データであってもよい。この場合、第２のデータ処理装置１２０では、時系列の音データを、時間軸方向に分割することで、時間範囲の異なる第１のデータと第２のデータとを生成する。
【０１１９】
具体的には、現在時点に近い短い区間の音データを第２のデータとして第２のデータ処理装置１２０で解析し、現在時点から遠い長い区間の音データを第１のデータとして第１のデータ処理装置１４０で解析する。これにより、上記第１及び第２の実施形態と同様の効果を享受することができる。
【０１２０】
また、上記第１及び第２の実施形態では、処理対象データが時系列の画像データであるとして説明したが、処理対象データは、時系列の画像データに限定されない。例えば、時系列でなく、かつ、画像データ以外のデータを含むデータ（例えば、線画データと、カラーヒント情報とを含むイラスト自動着色用のデータ）であってもよい。この場合、第２のデータ処理装置１２０では、第１のデータとして、線画データを第１のデータ処理装置１４０に送信して特徴情報を取得する。また、第２のデータ処理装置１２０では、第１のデータ処理装置１４０から受信した特徴情報と、カラーヒント情報とを用いて解析を行い、線画データに対して自動着色を行う。これにより、上記第１及び第２の実施形態と同様の効果を享受することができる。
【０１２１】
［その他の実施形態］
上記各実施形態において、データ処理部４００の機能は、プロセッサ２０１が、データ処理プログラムを実行することで実現されるものとして説明した。しかしながら、データ処理部４００の機能は、アナログ回路、デジタル回路又はアナログ・デジタル混合回路で構成された回路により実現されてもよい。また、データ処理部４００の機能を実現する制御回路を備えていてもよい。各回路の実装は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によるものであってもよい。
【０１２２】
また、上記各実施形態において、データ処理プログラムを実行するにあたっては、データ処理プログラムをフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、コンピュータに読み込ませて実行させるものであってもよい。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体であってもよい。また、ソフトウェアによる処理は、ＦＰＧＡ等の回路に実装され、ハードウェアが実行するものであってもよい。
【０１２３】
また、上記各実施形態では、出力装置が出力する出力データの詳細について言及しなかったが、出力装置が出力する出力データの形態は種々考えられる。例えば、第１の実施形態のように画像や映像のほか、ロボットやコンピュータ等の動作指示や音声によるアナウンスであってもよい。
【０１２４】
また、上記各実施形態では、データ取得装置（例えば、撮像装置）と出力装置（例えば、表示装置）とは、第２のデータ処理装置の外部に設けられるものとして説明したが、第２のデータ処理装置に附属して設けられてもよい。例えば、第２のデータ処理装置がタブレットやロボット等の端末であり、データ取得装置である撮像装置と、出力装置である表示装置とを備えていてもよい。
【０１２５】
また、上記各実施形態では、第１のデータ処理装置がサーバ機能を有し、第２のデータ処理装置がクライアント機能を有するものとして説明した。しかしながら、第１のデータ処理装置及び第２のデータ処理装置は、サーバ機能、または、クライアント機能を有する装置に限定されない。例えば、第１のデータ処理装置は家庭内に設けられたコンピュータであってもよく、また、第２のデータ処理装置は当該コンピュータと接続されたスマートフォンやタブレット等の端末であってもよい。
【０１２６】
また、上記各実施形態では、第１のデータ解析部及び第２のデータ解析部がそれぞれニューラルネットワークを有するものとして説明したが、その他の機械学習モデルを有していてもよい。つまり、第１のデータを入力し特徴情報を出力可能なモデル、特徴情報と第２のデータを入力し、解析結果を出力可能なモデルを適宜有していてもよい。
【０１２７】
また、第１のデータ処理装置と、第２のデータ処理装置がそれぞれ処理するデータは、それぞれの装置が適切に、または、所望の効率で処理可能なように生成されるものとする。換言すると、処理対象データから第１のデータ及び第２のデータを生成するにあたっては、レイテンシやリアルタイム性、もしくは第２のデータ処理装置の処理能力等、所望の観点が考慮されるものとする。
【０１２８】
また、上記各実施形態では、第２のデータ処理装置が生成部と第２のデータ解析部の両方を備えるものとしたが、各部は２つ以上の異なる装置に備えられていてもよい。例えば、撮像装置と第２のデータ解析部を有する装置の間に生成部を有する装置が設けられてもよい。この場合、本明細書において、２つの装置を合わせて第２のデータ解析装置という。
【０１２９】
なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせ等、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
【符号の説明】
【０１３０】
１００                ：データ解析システム
１１０                ：撮像装置
１２０                ：第２のデータ処理装置
１３０                ：表示装置
１４０                ：第１のデータ処理装置
３１０                ：符号化データ
３１１                ：キーフレーム
３１２                ：差分フレーム
３２０                ：第１のデータ解析部
３２１                ：特徴情報
３３０                ：第２のデータ解析部
３３１                ：解析結果
３４０                ：画像データ
４００                ：データ処理部
４０１                ：データ取得部
４０２                ：符号化部
４０３                ：生成部
４０４                ：送信部
４０５                ：受信部
４０７                ：出力部
５００                ：解析サービス部
５０１                ：受信部
５０３                ：送信部
７１０                ：画像データ
７１１                ：キー画像データ
７１２                ：オプティカルフローデータ
７２１                ：特徴情報
７３１                ：解析結果
９１０                ：処理対象データ
９１１                ：第１のデータ
９１２                ：第２のデータ
９２１                ：特徴情報
９３１                ：解析結果
【図１】
2020170263.tif 000003
【図２】
2020170263.tif 000004
【図３】
2020170263.tif 000005
【図４】
2020170263.tif 000006
【図５】
2020170263.tif 000007
【図６】
2020170263.tif 000008
【図７】
2020170263.tif 000009
【図８】
2020170263.tif 000010
【図９】
2020170263.tif 000011
【図１０】
2020170263.tif 000012