(57)【要約】  情報処理装置は、複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、所定時間内の入力データ量を算出する統計部と、複数のノードにより分散処理を行う際の、分割データの複数のノード間での転送回数が所定条件を充足するように、ストリームデータの分割時間幅を入力データ量に基づいて決定する決定部とを備える。
2019098199.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、所定時間内の入力データ量を算出する統計部と、
複数のノードにより前記分散処理を行う際の、前記分割データの前記複数のノード間での転送回数が所定条件を充足するように、前記ストリームデータの分割時間幅を前記入力データ量に基づいて決定する決定部とを備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記決定部は、前記入力データ量および前記転送回数から算出される転送負荷が大きいほど、前記分割時間幅を長く決定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記決定部は、前記ノードによる前記分割データの処理が前記分散処理における所定の処理期間内に完了できるように、前記分割時間幅を決定することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記複数の分割データは、第１データおよび前記第１データに続く第２データを含み、前記決定部は、前記第１データの分割時間幅に基づいて、前記第２データの分割時間幅を決定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記決定部は、前記第１データの分割時間幅に対する前記第２データの分割時間幅の増加率を決定することを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記統計部は、異なる複数の前記ストリームデータに対して前記入力データ量を算出し、
前記決定部は、前記複数のストリームデータのうち前記入力データ量の多い前記ストリームデータほど、前記増加率を大きく決定することを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記転送回数は、前記第２データの分割時間幅に応じて、または前記第１データの前記転送回数を含む履歴データに基づいて予測されることを特徴とする請求項５または６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記ストリームデータは、動画像データから検出された被写体情報を表すことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記統計部は、前記被写体情報から、前記ストリームデータに含まれる前記所定時間内の被写体数を算出し、前記入力データ量は、前記被写体数に基づくことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記統計部は、前記被写体情報から、各被写体が前記ストリームデータに継続して含まれる継続時間を算出し、前記転送回数は、前記被写体数および前記継続時間に基づいて算出されることを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、所定時間内の入力データ量を算出するステップと、
複数のノードにより前記分散処理を行う際の、前記分割データの前記複数のノード間での転送回数が所定条件を充足するように、前記ストリームデータの分割時間幅を前記入力データ量に基づいて決定するステップとを備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項１２】
複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、所定時間内の入力データ量を算出するステップと、
複数のノードにより前記分散処理を行う際の、前記分割データの前記複数のノード間での転送回数が所定条件を充足するように、前記ストリームデータの分割時間幅を前記入力データ量に基づいて決定するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムが記録された記録媒体。
【請求項１３】
第１データおよび前記第１データに続く第２データを含む複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、前記第１データが分割された後の所定時間内の第１の入力データ量を算出する統計部と、
前記第１の入力データ量に基づいて、前記第２データの分割時間幅を決定する決定部とを備え、
前記決定部は、前記ストリームデータについて、前記第１データが分割された後かつ前記第２データが分割される前の前記所定時間内の第２の入力データ量が、前記第１の入力データ量から所定の閾値を超えて増加する場合、前記分割時間幅を減少させることを特徴とする情報処理装置。
【請求項１４】
第１データおよび前記第１データに続く第２データを含む複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、前記第１データが分割された後の所定時間内の第１の入力データ量を算出するステップと、前記第１の入力データ量に基づいて、前記第２データの分割時間幅を決定するステップとを備え、
前記決定するステップは、前記ストリームデータについて、前記第１データが分割された後かつ前記第２データが分割される前の前記所定時間内の第２の入力データ量が、前記第１の入力データ量から所定の閾値を超えて増加する場合、前記分割時間幅を減少させるステップを含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１５】
第１データおよび前記第１データに続く第２データを含む複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、前記第１データが分割された後の所定時間内の第１の入力データ量を算出するステップと、前記第１の入力データ量に基づいて、前記第２データの分割時間幅を決定するステップとを備え、
前記決定するステップは、前記ストリームデータについて、前記第１データが分割された後かつ前記第２データが分割される前の前記所定時間内の第２の入力データ量が、前記第１の入力データ量から所定の閾値を超えて増加する場合、前記分割時間幅を減少させるステップを含む情報処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムが記録された記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、時系列に入力されるストリームデータに対して、高速な分析処理を行う情報処理装置が開示されている。この装置は、時系列に沿ってストリームデータを各範囲の一部が重複するように分割し、その分割データを複数のノードに並行して処理させることにより、複数のノード間でのデータ転送を抑制しながら高速な分析処理を可能としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−２５２３９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１においては、ストリームデータの一部が重複するように分割されるため、処理対象となるデータ量が増加する。重複幅によっては処理速度が低下してしまう可能性があるため、ストリームデータの分割幅を適切に決定することは必ずしも容易ではない。【０００５】
本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであって、ストリームデータを分割して分散処理を行う際に、該ストリームデータの分割幅を適切に決定することが可能な情報処理装置、情報処理方法および記録媒体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】
【０００６】
本発明の一観点によれば、複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、所定時間内の入力データ量を算出する統計部と、複数のノードにより前記分散処理を行う際の、前記分割データの前記複数のノード間での転送回数が所定条件を充足するように、前記ストリームデータの分割時間幅を前記入力データ量に基づいて決定する決定部とを備えることを特徴とする情報処理装置が提供される。【０００７】
本発明の他の観点によれば、複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、所定時間内の入力データ量を算出するステップと、複数のノードにより前記分散処理を行う際の、前記分割データの前記複数のノード間での転送回数が所定条件を充足するように、前記ストリームデータの分割時間幅を前記入力データ量に基づいて決定するステップとを備えることを特徴とする情報処理方法が提供される。【０００８】
本発明の他の観点によれば、複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、所定時間内の入力データ量を算出するステップと、複数のノードにより前記分散処理を行う際の、前記分割データの前記複数のノード間での転送回数が所定条件を充足するように、前記ストリームデータの分割時間幅を前記入力データ量に基づいて決定するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムが記録された記録媒体が提供される。【０００９】
本発明の他の観点によれば、第１データおよび前記第１データに続く第２データを含む複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、前記第１データが分割された後の所定時間内の第１の入力データ量を算出する統計部と、前記第１の入力データ量に基づいて、前記第２データの分割時間幅を決定する決定部とを備え、前記決定部は、前記ストリームデータについて、前記第１データが分割された後かつ前記第２データが分割される前の前記所定時間内の第２の前記入力データ量が、前記第１の入力データ量から所定の閾値を超えて増加する場合、前記分割時間幅を減少させることを特徴とする情報処理装置が提供される。【００１０】
本発明の他の観点によれば、第１データおよび前記第１データに続く第２データを含む複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、前記第１データが分割された後の所定時間内の第１の入力データ量を算出するステップと、前記第１の入力データ量に基づいて、前記第２データの分割時間幅を決定するステップとを備え、前記決定するステップは、前記ストリームデータについて、前記第１データが分割された後かつ前記第２データが分割される前の前記所定時間内の第２の前記入力データ量が、前記第１の入力データ量から所定の閾値を超えて増加する場合、前記分割時間幅を減少させるステップを含むことを特徴とする情報処理方法が提供される。【００１１】
本発明の他の観点によれば、第１データおよび前記第１データに続く第２データを含む複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、前記第１データが分割された後の所定時間内の第１の入力データ量を算出するステップと、前記第１の入力データ量に基づいて、前記第２データの分割時間幅を決定するステップとを備え、前記決定するステップは、前記ストリームデータについて、前記第１データが分割された後かつ前記第２データが分割される前の前記所定時間内の第２の前記入力データ量が、前記第１の入力データ量から所定の閾値を超えて増加する場合、前記分割時間幅を減少させるステップを含む情報処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムが記録された記録媒体が提供される。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、ストリームデータを分割して分散処理を行う際に、該ストリームデータの分割幅を適切に決定することが可能な情報処理装置、情報処理方法および記録媒体が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】第１実施形態に係る監視システムの概略図である。
【図２】第１実施形態に係る異常検知装置のブロック図である。
【図３】第１実施形態に係る内容履歴情報の一例である。
【図４】第１実施形態に係る内容統計情報の一例である。
【図５】第１実施形態に係る分割情報の一例である。
【図６】第１実施形態に係る割当情報の一例である。
【図７】第１実施形態に係る異常検知装置のハードウェアブロック図である。
【図８】第１実施形態に係る画像データの一例である。
【図９】第１実施形態に係るストリームデータの概念図である。
【図１０Ａ】第１実施形態に係るストリームデータの分割の概念図である。
【図１０Ｂ】第１実施形態に係るストリームデータの分割の概念図である。
【図１１】第１実施形態に係る分割方法と遅延との関係を示すテーブルである。
【図１２】第１実施形態に係る異常検知装置の動作を表すフローチャートである。
【図１３】第１実施形態に係る分割幅決定処理の詳細なフローチャートである。
【図１４】第１実施形態に係るストリームデータ毎の分割幅を示すグラフである。
【図１５】第１実施形態に係る分割幅の履歴を示すグラフである。
【図１６】第２実施形態に係る情報処理装置の概略構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
［第１実施形態］
図１は、本実施形態に係る監視システムの概略図である。監視システム１０は、例えば不審者をリアルタイムに発見し、犯罪を未然に防止するためのシステムであって、監視カメラ１０１、画像解析装置１０２、異常検知装置１００、データベース（ＤＢ）１０３、監視端末１０４を備える。監視カメラ１０１は、空港、駅、ショッピングモールなどの人の往来がある監視区域１１に設置され、所定のフレームレートで画像データ（動画像データ）の撮像を行う。監視カメラ１０１の数は限定されず、同一の監視区域１１内に数百から数千程度の監視カメラ１０１が設置され得る。
【００１５】
監視カメラ１０１は、撮像素子、Ａ／Ｄ（Analog/Digital）変換回路、画像処理回路を含む。監視カメラ１０１は、撮像素子から得られたアナログの画像信号をデジタルのＲＡＷデータに変換するとともに、ＲＡＷデータに対して所定の画像処理を行うことにより、所定の形式で符号化された動画像データを生成することができる。
【００１６】
画像解析装置１０２は、監視カメラ１０１からの動画像データの内容をリアルタイムに解析し、解析により得られた情報を出力する。例えば、画像解析装置１０２は、動画像データから被写体（人物、物体など）を抽出して、被写体情報を生成することができる。被写体情報には、被写体数、各被写体の動線、各被写体の特徴量（顔の向きなど）の情報が含まれる。例えば、動線は、監視区域１１内に設定された空間座標を用いて、時刻毎の被写体の位置を示す座標列として表される。画像解析装置１０２により継続的に生成される被写体情報は、ストリームデータとして異常検知装置１００に入力される。
【００１７】
なお、本実施形態において、画像解析装置１０２は監視カメラ１０１毎に設けられているが、この構成に限定されない。画像解析装置１０２は、各監視カメラ１０１からの動画像データをリアルタイムに解析し、解析結果をストリームデータとして異常検知装置１００に出力することが可能なものであればよい。例えば、複数の監視カメラ１０１からの複数種類の動画像データに対して、１つの画像解析装置１０２で解析を行うように構成されてもよい。また、画像解析装置１０２を監視カメラ１０１または異常検知装置１００と一体に構成することも可能である。
【００１８】
異常検知装置１００は、画像解析装置１０２から入力されたストリームデータを用いて、リアルタイム性の高い分析処理を行う。例えば、異常検知装置１００は、入力された被写体情報に基づいて異常な行動を行っている被写体を即座に（例えば５秒以内に）検知することができる。分析処理は、異常検知装置１００に含まれるノード１１０において実行される。異常検知装置１００は複数のノード１１０を含み、複数のノード１１０を用いてストリームデータを分散処理することで、多量のストリームデータであってもリアルタイム性を維持しながら分析処理を行うことができる。なお、複数のノード１１０は、異常検知装置１００と別個に設けられていてもよく、また、ネットワーク上に配置された複数のクラウドサーバなどから構成されてもよい。異常検知装置１００は、本発明が適用された情報処理装置の一実施形態である。
【００１９】
データベース１０３は、ハードディスク、ストレージサーバなどに設けられ、異常検知装置１００による分析結果を格納する。監視端末１０４は、パーソナルコンピュータ、監視サーバなどであって、異常検知装置１００からの分析結果に基づいて、ユーザ（監視者）に警告を通知するとともに、検知された被写体の位置情報などを表示する。これにより、警備員などが現場に駆けつけて、未然に犯罪を防止することが可能となる。データベース１０３、監視端末１０４は、直接にまたはネットワークを介して異常検知装置１００と接続される。
【００２０】
図２は、本実施形態に係る異常検知装置１００のブロック図である。異常検知装置１００は、入力部２０１、統計部２０２、内容情報記憶部２０３、決定部２０４、分割部２０５、分割割当記憶部２０６、分析部２０７、統合部２０８、出力部２０９を備える。
【００２１】
入力部２０１は、異常検知装置１００の外部から分析対象となるストリームデータを受信する。入力部２０１は、異なる画像解析装置１０２からの複数のストリームデータを同時に受信することができる。
【００２２】
統計部２０２は、入力部２０１に入力されている各ストリームデータについて、所定時間内の入力データ量を算出する。例えば、単位時間当たりのストリームデータのデータ量が算出される。さらに、統計部２０２は、所定時間内に入力されたストリームデータの内容について統計情報を算出する。ストリームデータとして被写体情報が入力されると、被写体情報に含まれる被写体数、各被写体数が継続して写っている時間（すなわち、フレームインしてからフレームアウトするまでの継続時間）について、平均値、９０％ｔｉｌｅ値、変動幅などが統計情報として算出される。ストリームデータが被写体情報である場合、ストリームデータの入力データ量は、被写体数に比例するとみなせるため、被写体数を入力データ量として用いることができる。
【００２３】
内容情報記憶部２０３は、統計部２０２により算出された情報を内容履歴情報および内容統計情報として記憶する。まず、内容履歴情報の一例を図３に示す。内容履歴情報は、既に分割されたストリームデータに対して算出された過去の統計情報であって、ストリームＩＤ、前回分割時刻、被写体数平均、滞留時間平均を含む。ストリームＩＤは、ストリームデータを識別するための符号である。前回分割時刻は、ストリームデータが前回（すなわち直近に）分割された時の時刻であって、年月日、時分秒および百分の一秒単位で表される。被写体数平均は、所定時間内に含まれていた単位時間当たりの被写体数の平均値である。滞留時間平均は、所定時間内に含まれていた各被写体の滞留時間の平均値である。
【００２４】
続いて、内容統計情報の一例を図４に示す。内容統計情報は、現在入力されている分割前のストリームデータから算出された統計情報であって、ストリームＩＤ、被写体数平均、被写体数ＣＶ％、被写体数９０％ｔｉｌｅ、滞留時間平均、滞留時間ＣＶ％、滞留時間９０％ｔｉｌｅを含む。ストリームＩＤは、ストリームデータを識別するための符号であって、内容履歴情報のストリームＩＤと同様である。被写体数平均は、所定時間内に含まれている単位時間当たりの被写体数の平均値である。被写体数ＣＶ％は、被写体数の変動係数（Coefficient  of  Variation）を表す。変動係数は、標準偏差を平均値で割った値であって、データのばらつきを評価するために用いられる。被写体数９０％ｔｉｌｅは、被写体数の分布全体を１００％としたときに、９０％地点（上位から１０％地点）に位置する被写体数を表す。滞留時間平均は、所定時間内に含まれている各被写体の滞留時間の平均値である。滞留時間ＣＶ％は、滞留時間の変動係数を表す。滞留時間９０％ｔｉｌｅは、滞留時間の分布全体を１００％としたときに、９０％地点（上位から１０％地点）に位置する滞留時間を表す。
【００２５】
決定部２０４は、統計部２０２により算出された統計情報に基づいて、各ストリームデータの分割幅の増加率αを決定する。決定部２０４は、入力部２０１に入力されているすべてのストリームデータのうち、被写体数が相対的に多いストリームデータほど増加率αを大きく決定する。さらに、決定部２０４は、各ストリームデータの分割幅を決定する。分割幅は、時間で規定される分割時間幅である。決定部２０４は、分割されたストリームデータ（分割データ）を複数のノード１１０で分散処理する際に必要となる複数のノード１１０間での転送回数を算出し、該転送回数が所定条件を充足するように、統計情報（例えば被写体数）に基づいて分割幅を決定する。現在の分割データ（第２データ）の分割幅は、過去の分割データ（第１データ）の分割幅に基づいて算出される。例えば、各ストリームデータに対して、まず初回の分割幅が決定され、２回目以降の分割幅は、前回の分割幅に増加率αを乗じることにより算出される。
【００２６】
決定部２０４は、被写体数が安定している（すなわち被写体数の急激な増減が予測されない）場合には、増加率αに従って分割幅を徐々に増加させる。これにより、複数のノード１１０間で発生し得る転送回数を低減し、転送による分散処理の遅延（転送遅延）を少なくすることができる。一方、決定部２０４は、被写体数の急激な増加、すなわちデータ量の急激な増加が予測される場合には、分割幅を最小値まで減少させる。これにより、分割データの処理が分散処理における所定の処理期間内に完了できない負荷溢れを抑制し、負荷溢れによる遅延を防止することができる。
【００２７】
分割部２０５は、決定部２０４により決定された各ストリームの分割幅に応じて、入力部２０１に入力された各ストリームデータを分割して分割データを生成する。分割部２０５は、分割データの割当先となるノード１１０を決定し、割当先のノードの情報とともに分割データを分析部２０７に送信する。分割部２０５は、入力部２０１に入力されているストリームデータを分析部２０７に常時出力するとともに、分析部２０７内での出力先を複数のノード１１０の中で分割幅に応じたタイミングで切り替えることができる。
【００２８】
分割割当記憶部２０６は、決定部２０４により決定された情報を分割情報および割当情報として記憶する。まず、分割情報の一例を図５に示す。分割情報は、分割データに関する情報であって、ストリームＩＤ、増加率α、分割幅、割当組合せの項目を含む。分割幅は、最小値、最大値平均、現在値の３種類の値を含む。ストリームＩＤは、ストリームデータを識別するための符号であって、図３、図４のストリームＩＤと同様である。増加率αは、前回の分割幅に対する現在の分割幅の増加率である。分割幅（最小値）は、負荷溢れを抑制するように設定された分割幅の最小値である。分割幅（最大値平均）は、各ストリームについて分割幅が最小値に減らされる直前の分割幅を最大値とした場合の、過去の一定期間における最大値の平均値である。分割幅（現在値）は、現在使用されている分割幅であって、分割データはこの値に従って生成される。割当組合せは、分散処理を行う際の分割データの割当先の組合せを表す。割当組合せが同一のストリームデータの分割データは、同一のノード１１０に割り当てられる。
【００２９】
続いて、割当情報の一例を図６に示す。割当情報は、分割データの割当先に関する情報であって、ストリームＩＤ、前回分割時刻、割当先ノードＩＤを含む。ストリームＩＤは、ストリームデータを識別するための符号であって、図３〜図５のストリームＩＤと同様である。前回分割時刻は、図３の前回分割時刻と同様である。割当先ノードＩＤは、分割データが割り当てられるノード１１０を識別するための符号である。
【００３０】
分析部２０７は、分散処理を行うための複数のノード１１０と、複数のノード１１０を制御するための制御部（不図示）とを含む。各ノード１１０には、１または複数の異なる分割データが割り当てられ、各ノード１１０は、割り当てられた分割データの分析処理を行う。各ノード１１０は、分析処理で得られた分析結果を統合部２０８に出力する。分析結果は、例えば不審行動が検知された被写体の情報である。
【００３１】
統合部２０８は、複数のノード１１０から出力されたそれぞれの分析結果を統合して、ストリームデータごとに、分析結果のストリームデータ（分析結果ストリーム）を作成する。出力部２０９は、統合部２０８からの分析結果ストリームをデータベース１０３、監視端末１０４などの外部装置に送信する。
【００３２】
図７は、本実施形態に係る異常検知装置１００のハードウェアブロック図である。異常検知装置１００は、ＣＰＵ７０１、メモリ７０２、記憶装置７０３、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）７０４、コンピュータクラスタ７０５を備える。ＣＰＵ７０１は、メモリ７０２、記憶装置７０３に記憶されたプログラムに従って所定の動作を行うとともに、異常検知装置１００の各部を制御する機能を有する。また、ＣＰＵ７０１は、入力部２０１、統計部２０２、決定部２０４、分割部２０５、統合部２０８、出力部２０９の機能を実現するプログラムを実行する。
【００３３】
メモリ７０２は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）などから構成され、ＣＰＵ７０１の動作に必要なメモリ領域を提供する。また、メモリ７０２は、入力部２０１および出力部２０９の機能を実現するバッファ領域として使用され得る。記憶装置７０３は、例えばフラッシュメモリ、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）などであって、内容情報記憶部２０３および分割割当記憶部２０６の機能を実現する記憶領域を提供する。
【００３４】
記憶装置７０３には、異常検知装置１００を動作させるＯＳ（Operating  System）などの基本プログラム、分析処理を行うためのアプリケーションプログラムなどが記憶される。入出力インタフェース７０４は、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）、イーサネット（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）などの規格に基づいて外部装置との通信を行うためのモジュールである。コンピュータクラスタ７０５は、複数のコンピュータまたはプロセッサが結合されたシステムであって、分析部２０７の機能を実現する。
【００３５】
なお、図７に示されているハードウェア構成は例示であり、これら以外の装置が追加されていてもよく、一部の装置が設けられていなくてもよい。例えば、一部の機能がネットワークを介して他の装置により提供されてもよく、本実施形態を構成する機能が複数の装置に分散されて実現されるものであってもよい。
【００３６】
図８は、本実施形態に係る画像データの一例である。この画像データ８００は、監視カメラ１０１から出力される動画像データの１フレームである。ここで、監視カメラ１０１は、空港における一方通行の通路を撮像しており、動画像データには、複数の被写体（人物）８０１が画像左奥から右手前に向かって移動している様子が写っている。このように、画像データは、監視対象となる人物、車などの被写体の流れ（動き）を表すフレーム画像である。
【００３７】
図９は、本実施形態に係るストリームデータの概念図である。上述のように、ストリームデータ９００は、監視カメラ１０１により撮像された動画像データの解析結果を表すデータであって、例えば、各被写体の動線を表す座標列（時系列の座標）である。図９では、各被写体の動線９０１、９０２が矢印を用いて概念的に示されている。波線矢印の動線９０１は、空間座標内におけるふらつき、滞留などの異常な行動を示し、直線矢印の動線９０２は、通常の（すなわち異常のない）行動を示している。異常検知装置１００（より詳細には分析部２０７）による分析処理の目的は、このような異常行動を示す動線９０１をストリームデータ９００から検知することである。
【００３８】
図１０Ａ及び図１０Ｂは、本実施形態に係るストリームデータの分割の概念図である。上述のように、異常検知装置１００（より詳細には分割部２０５）は、ストリームデータ９００を複数の分割データ９１０に分割し、各分割データ９１０を複数のノード１１０のいずれかに割り当てる。図１０Ｂにおけるストリームデータ９００の分割幅は、図１０Ａにおけるストリームデータ９００の分割幅よりも小さい。
【００３９】
ここで、例えば異常行動を示す動線９０１に着目してみると、図１０Ａにおいては、１つの分割データ９１０ｂ内に動線９０１のすべての情報が含まれている。よって、分割データ９１０ｂを割り当てられたノード１１０は、他のノード１１０から情報を取得することなく、分析処理により動線９０１を検知することができる。
【００４０】
これに対し、図１０Ｂにおいては、動線９０１の情報が２つの分割データ９１０ｂ、９１０ｃに分割されている。よって、分割データ９１０ｂを割り当てられたノード１１０（以下ノード１１０ｂ）は、動線９０１を部分的にしか検知することができない。ノード１１０ｂは、動線９０１の全体を検知するために、分割データ９１０ｃを割り当てられた他のノード１１０から、分割データ９１０ｃの転送を必要とする。また、通常の動線９０２についても、動線９０１と同様に分割データ９１０の転送を必要とする場合がある。
【００４１】
図１０Ａ、図１０Ｂの比較から分かるように、ストリームデータ９００の分割幅が小さくなると、動線９０１、９０２のような同一被写体に関する情報が異なるノード１１０に分散される可能性が高くなるため、複数のノード１１０間での分割データ９１０の転送回数が増加することになる。
【００４２】
図１１は、本実施形態に係る分割方法と遅延との関係を示すテーブルである。このテーブルでは、データ量、分割幅、転送回数、転送負荷、負荷溢れリスクの項目について、４つのケースが示されている。データ量は、ストリームデータ９００のデータ量であり、ここでは単位時間当たりの被写体数をデータ量として説明する。分割幅は、ストリームデータ９００の分割幅である。転送回数は、複数のノード１１０による分散処理において発生する分割データ９１０の転送の回数である。転送負荷は、分割データ９１０の転送に起因する転送負荷である。負荷溢れリスクは、負荷溢れが発生する可能性の大きさを表す。
【００４３】
まず、ケース１は、被写体数が少なく、かつ分割幅が短い場合である。この場合、分割データ９１０に含まれる被写体数は少ないため、ノード１１０間でのデータ転送量も少なくなる。ここでのデータ転送量は、例えばｂｐｓ（bits  per  second）で表される。分割幅が短いために転送回数は多いが、転送回数が多くなっても、転送負荷の増加の程度は比較的低いことから、転送負荷は小さいとみなす。また、分割幅が短いため、負荷溢れが発生するような状況下において、割当先のノードを早期に別のノードに変更できることから、負荷溢れリスクは小さい。
【００４４】
ケース２は、被写体数が少なく、かつ分割幅が長い場合である。この場合、ケース１と同様に、ノード１１０間でのデータ転送量も少なくなり、また分割幅が長いことから、ノード１１０間で発生する転送回数も少ない。よって、転送負荷は小さい。負荷溢れについては、分割幅が長いため、次の分割タイミングが到来するまでの間に、被写体数の増加によって負荷溢れを起こす可能性が高い。特に、被写体数が少ない状態から多い状態に移行すると、分析処理の負荷が一気に増大（例えば１０〜２０倍）するため、負荷溢れリスクは極めて高くなる。例えば、監視カメラ１０１が空港の到着ロビーなどに設定されている場合、旅客機の到着時には被写体数が急激に増加するものと考えられる。したがって、被写体数の急激な変化が起こることを想定して、分割幅を決定する必要がある。
【００４５】
ケース３は、被写体数が多く、かつ分割幅が短い場合である。この場合、被写体数が多いため、ノード１１０間でのデータ転送量は多くなる。また、分割幅が短いことから、ノード１１０間で発生する転送回数は多くなる。よって、転送負荷は大きい。負荷溢れについては、ケース１と同様に、割当先のノードを早期に別のノードに変更できることから、負荷溢れリスクは小さい。
【００４６】
ケース４は、被写体数が多く、かつ分割幅が長い場合である。この場合、被写体数が多いため、ノード１１０間でのデータ転送量は多くなる。しかし、分割幅が長いことから、ノード１１０間で発生する転送回数は少なくなるために、全体としてみれば転送負荷は小さくなる。負荷溢れについては、分割幅が長いため、ケース２と同様に、被写体数の増加によって負荷溢れを起こす可能性が高い。しかし、画像データ内に含まれる被写体数には物理的な上限があるため、被写体数が多い状態からさらに被写体数が急激に増加することはない。被写体数の増加にともなう分析処理の負荷の増加は、最大でも２倍程度であると想定され、負荷溢れリスクは中程度である。
【００４７】
以上の４つのケースを考慮すると、ケース１およびケース４が、転送負荷と負荷溢れリスクの双方バランスが取れた分割方法である。したがって、ストリームデータ９００の分割幅を決定する際には、入力データ量が少ないほど分割幅を短くし、入力データ量が多いほど分割幅を長くすることが好ましい。
【００４８】
図１２は、本実施形態に係る異常検知装置の動作を表すフローチャートである。まず、入力部２０１は、画像解析装置１０２からストリームデータ９００を取得する（ステップＳ１０１）。続いて、統計部２０２は、入力部２０１に入力されたストリームデータ９００が表す内容の統計情報を算出する（ステップＳ１０２）。例えば、統計情報として、ストリームデータ９００に含まれる被写体数が算出される。統計部２０２は、算出された統計情報を内容情報記憶部２０３に記憶する。
【００４９】
次に、決定部２０４は、ストリームデータ９００の分割幅の増加率αを決定する（ステップＳ１０３）。具体的には、増加率αは、以下の式（１）により算出される。
α＝Ａ＊ｍａｘ（β、（１−分割幅／最大分割幅））、βは０以上の定数・・・式（１）
【００５０】
算出された増加率αと、増加率αを算出する際に使用された基本増加率Ａの一例を図１４に示す。図１４の右側の表には、複数のストリームデータ（Ｓ００１〜Ｓ００９）のそれぞれについて、左側の棒グラフにおけるストリームデータの並びに対応するように、増加率αと基本増加率Ａとが示されている。白色の棒グラフ、黒色の棒グラフ、斜線の棒グラフは、それぞれ混雑度、分割幅、最大分割幅を示している。混雑度は入力データ量の指標であって、例えば被写体数平均で表される。被写体数平均は、内容情報記憶部２０３に記憶されており、分割幅および最大分割幅は、分割割当記憶部２０６に記憶されている。なお、初期状態すなわちストリームデータ９００の入力が開始される前においては、分割幅および最大分割幅が分割割当記憶部２０６に記憶されていないため、式（１）のβは、最初の増加率を算出する際などに必要となる。
【００５１】
基本増加率Ａは混雑度に応じて算出される。例えば、混雑度に一定の重み係数を乗じた値を基本増加率Ａとしてもよい。また、混雑度に応じてストリームデータ９００に順位を付け、順位に基づいて基本増加率Ａを設定してもよい。図１４の例では、ストリームデータ９００の順位に基づいて、基本増加率Ａが設定されている。すなわち、入力されているストリームデータを上位、中位、下位の３つのグループに分け、上位グループに属するストリームデータＳ００８、Ｓ００２、Ｓ００１に対して、基本増加率Ａを０．１に設定する。同様に、中位グループに属するストリームデータＳ００７、Ｓ００５、Ｓ００４に対して、基本増加率Ａを０．０５に設定し、下位グループに属するストリームデータＳ００９、Ｓ００３、Ｓ００６に対して、基本増加率Ａを０．０１に設定する。
【００５２】
このように、順位が高い（すなわち、入力データ量の多い）ストリームデータ９００ほど基本増加率Ａを大きく設定することにより、増加率αについても、入力データ量が多いほど大きく設定される傾向がある。混雑度に応じて基本増加率Ａを算出する場合、例えばストリームデータ９００の大部分の混雑度が高いときには、多くのストリームデータ９００の基本増加率Ａが高く算出されることになる。そして、基本増加率Ａに応じて分割幅も大きくなり、結果として分散処理における負荷溢れリスクが大幅に増大し得る。このような観点からは、順位に応じて基本増加率Ａを算出することが好ましい。
【００５３】
次に、決定部２０４は、ストリームデータ９００の分割幅を決定する（ステップＳ１０４）。分割幅は、入力されているすべてのストリームデータ９００のそれぞれについて決定される。この処理の詳細は、図１３を用いて後述する。続いて、分割部２０５は、決定部２０４により決定された分割幅に応じて、各ストリームデータ９００を分割する。そして、分割部２０５は、分割により生成された各分割データ９１０を、分析部２０７の複数のノード１１０のいずれかに割り当てる（ステップＳ１０５）。
【００５４】
次に、分析部２０７は、分散処理によるデータ分析を実行する（ステップＳ１０６）。すなわち、分析部２０７において、各ノード１１０は、割り当てられた分割データ９１０の分析処理を行い、分析結果を出力する。分析部２０７は、例えば第１のノード１１０が分析処理を行うに際し、第２のノード１１０に割り当てられた分割データ９１０を必要とする場合には、第２のノード１１０から第１のノード１１０に対して、必要となる分割データ９１０が転送されるように制御を行う。
【００５５】
次に、統合部２０８は、分析部２０７から出力された分析結果を統合する（ステップＳ１０７）。例えば、入力されているすべてのストリームデータ９００についての異常検知情報がまとめられる。最後に、出力部２０９は、分析結果を外部に送信する（ステップＳ１０８）。例えば、出力部２０９は、異常検知情報をデータベース１０３に格納するとともに、監視端末１０４に送信する。監視端末１０４では、異常検知情報に基づいて、警告通知や被写体の位置表示などが行われる。
【００５６】
図１３は、本実施形態に係る分割幅決定処理（ステップＳ１０４）の詳細なフローチャートである。まず、決定部２０４は、処理対象のストリームデータ９００について、複数のノード１１０間で発生する転送負荷を統計情報に基づき予測する（ステップＳ２０１）。例えば、転送負荷は、分割データ９１０のデータ量に該分割データ９１０の転送回数を乗じることにより算出される。ここで、転送回数は、データ量および分割幅に応じた転送回数を事前に規定したテーブルまたは回帰式などを用いて取得することができる。具体的には、決定部２０４は、仮の分割幅と、データ量および該仮の分割幅を用いて上述のテーブルまたは回帰式などから取得される転送回数との組合せを複数パターン算出し、各パターンについて転送負荷を算出する。さらに、決定部２０４は、転送負荷が所定条件を充足するか否かを判定する。所定条件は、例えばノード１１０において負荷溢れが発生しない範囲内で転送回数が少なく（例えば所定回数以下）となることである。なお、転送回数は、過去のデータ量、分割幅、および転送回数との対応関係を記録した履歴データから予測されてもよく、履歴データに基づく機械学習により算出することも可能である。
【００５７】
次に、決定部２０４は、ストリームデータ９００の最小分割幅を算出する（ステップＳ２０２）。ここで、最小分割幅は、分散処理に要求される転送遅延を満たすように設定される。続いて、決定部２０４は、ストリームデータ９００の入力データ量の変化を予測する（ステップＳ２０３）。例えば、過去の入力データ量の推移に基づいて、外挿法により将来の入力データ量を算出することができる。入力データ量に代えて、処理負荷量が算出されてもよい。ここでの入力データ量（または処理負荷量）は、例えば単位時間当たりに入力される（または処理を必要とする）データ量を意味する。
【００５８】
決定部２０４は、入力データ量の予測情報を外部から取得してもよい。例えば、画像解析装置１０２が監視カメラ１０１からの動画データを解析することで被写体数の変化を予測し、決定部２０４は、画像解析装置１０２から予測情報を取得してもよい。図８を参照して予測の一例を説明すると、画像解析装置１０２は、画像データ８００の左奥からフレームインする被写体数と、右手前からフレームアウトする被写体数と予測し、これらの差分に基づいて被写体数の変化を算出することができる。フレームインする被写体数は、例えば、画像データ８００の画角外を撮像する他の監視カメラ１０１からの画像データを用いて検出することができる。または、監視カメラ１０１が捉えている空間の奥側（遠方側）において、より近づくまでは個々の被写体を区別できない一群の被写体のフレームインを検出したときに、この一群の被写体の特徴量に基づいて被写体数を予測することもできる。
【００５９】
次に、決定部２０４は、予測された変化量が所定の閾値を超えるか否かを判断する（ステップＳ２０４）。例えば、次の分割が行われる時点での予測された入力データ量と、現時点での入力データ量（すなわち現在の分割幅を決定する際に算出された入力データ量）との差分が閾値と比較される。変化量が閾値以下である場合には（ステップＳ２０４でＮＯ）、決定部２０４は、増加率決定処理（ステップＳ１０３）で決定された増加率αに応じて、ストリームデータ９００の分割幅を増加させる（ステップＳ２０５）。ここで、分割幅は、転送負荷が上述の所定条件を充足するように決定される。また、変化量が閾値を超える場合には（ステップＳ２０４でＹＥＳ）、決定部２０４は、ストリームデータ９００の分割幅を最小分割幅（最小値）に決定する（ステップＳ２０６）。
【００６０】
決定される分割幅の履歴の一例を図１５に示す。グラフの横軸は、分割データ９１０の番号であって、分割順で時系列に並べられている。グラフの縦軸は、分割データ９１０の時間幅および分散処理における遅延時間を表している。実線は、分割データ９１０の転送による遅延（転送遅延）を表し、太点線は、負荷溢れによる遅延（負荷遅延）を表している。負荷遅延は、現時点で予測される将来の時点（例えば次の分割時）における値である。太実線は、転送遅延と負荷遅延との合計の遅延を表している。
【００６１】
図１５において太点線で示されるように、予測される負荷遅延は、分割データ番号１〜９に対応する時刻においては、緩やかに増加している。この増加量は所定の閾値以下である。決定部２０４は、変化量が所定の閾値以下であることから、前回の分割幅に増加率αを乗じることで、分割幅を徐々に増加させる。予測される負荷遅延は、分割データ番号１０に対応する時刻において、急激に増加する。この増加量は所定の閾値を超えている。
【００６２】
よって、決定部２０４は、変化量が所定の閾値を超えることから、直ちに分割幅を最小値に減少させてもよいが、図１５の例では、連続して変化量が所定の閾値を超えたときに分割幅を最小値に減少させる。つまり、予測される負荷遅延は、分割データ番号１１に対応する時刻においても、急激な増加が継続しているため、決定部２０４は、この時点で分割幅を最小値に決定する。以降、分割データ番号１２〜２０に対応する時刻においても、分割幅について同様の決定が行われる。
【００６３】
決定部２０４は、決定された分割幅を分割割当記憶部２０６に記憶する（ステップＳ２０７）。決定部２０４は、入力されているすべてのストリームデータ９００について、分割幅が決定されたか否かを判断する（ステップＳ２０８）。分割幅が決定されていないストリームデータ９００が残っている場合には（ステップＳ２０８でＮＯ）、決定部２０４は、次の処理対象となるストリームデータ９００を選択し、ステップＳ２０１に戻る。すべてのストリームデータ９００について分割幅が決定されている場合には（ステップＳ２０８でＹＥＳ）、決定部２０４は、図１２のフローチャートの処理に戻る。
【００６４】
本実施形態によれば、ストリームデータの入力データ量と、該ストリームデータを分割データに分割し、複数のノードで分散処理を行う際に発生する分割データの転送回数とに基づいて、該ストリームデータの分割時間幅を決定する。これにより、入力データ量が多いことによる負荷溢れリスクと、転送回数が増加することによる転送遅延のリスクとのバランスを取ることができ、分散処理全体での遅延が小さくなるように、分割幅を適切に決定することが可能となる。
【００６５】
また、本実施形態によれば、ストリームデータの入力データ量の急激な増加が予測される場合に、事前に分割幅を減少させることができるため、負荷溢れリスクを抑制することができる。分散処理において、負荷溢れによる遅延の影響が、転送増加による遅延の影響よりも非常に大きく、負荷溢れを極力防止したい場合などに、この分割幅の決定方法は適している。
【００６６】
［第２実施形態］
図１６は、本実施形態に係る情報処理装置１００の概略構成図である。情報処理装置１００は、複数の分割データ９１０に分割されて分散処理が行われるストリームデータ９００について、所定時間内の入力データ量を算出する統計部２０２と、複数のノード１１０により分散処理を行う際の、分割データ９１０の複数のノード１１０間での転送回数が所定条件を充足するように、ストリームデータ９００の分割時間幅を入力データ量に基づいて決定する決定部２０４とを備える。
【００６７】
［変形実施形態］
本発明は、上述の実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において適宜変更可能である。例えば、上述の実施形態では、ストリームデータ９００が動画像データから生成されるものとして説明したが、これに限定されない。例えば、ストリームデータ９００は、時間の経過により入力データ量が変化するものであれば動画像データ自体であってもよく、その他、音声データ、多数のセンサから入力されるデータなどであり得る。また、本発明の情報処理装置は、異常検知装置１００に限定されず、証券取引所の株価情報、クレジットカードの使用情報、交通情報などのストリームデータが生じる分析対象に対して幅広く適用可能である。
【００６８】
また、上述の実施形態の機能を実現するように該実施形態の構成を動作させるプログラムを記憶媒体に記録させ、記憶媒体に記録されたプログラムをコードとして読み出し、コンピュータにおいて実行する処理方法も各実施形態の範疇に含まれる。すなわち、コンピュータ読取可能な記憶媒体も各実施形態の範囲に含まれる。また、上述のプログラムが記録された記憶媒体だけでなく、そのプログラム自体も各実施形態に含まれる。また、上述の実施形態に含まれる１又は２以上の構成要素は、各構成要素の機能を実現するように構成されたＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の回路であってもよい。
【００６９】
該記憶媒体としては例えばフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ（Compact  Disk）−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性メモリカード、ＲＯＭを用いることができる。また該記憶媒体に記録されたプログラム単体で処理を実行しているものに限らず、他のソフトウェア、拡張ボードの機能と共同して、ＯＳ（Operating  System）上で動作して処理を実行するものも各実施形態の範疇に含まれる。
【００７０】
上述の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【００７１】
（付記１）
複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、所定時間内の入力データ量を算出する統計部と、
複数のノードにより前記分散処理を行う際の、前記分割データの前記複数のノード間での転送回数が所定条件を充足するように、前記ストリームデータの分割時間幅を前記入力データ量に基づいて決定する決定部とを備えることを特徴とする情報処理装置。
【００７２】
（付記２）
前記決定部は、前記入力データ量および前記転送回数から算出される転送負荷が大きいほど、前記分割時間幅を長く決定することを特徴とする付記１に記載の情報処理装置。
【００７３】
（付記３）
前記決定部は、前記ノードによる前記分割データの処理が前記分散処理における所定の処理期間内に完了できるように、前記分割時間幅を決定することを特徴とする付記１または２に記載の情報処理装置。
【００７４】
（付記４）
前記複数の分割データは、第１データおよび前記第１データに続く第２データを含み、前記決定部は、前記第１データの分割時間幅に基づいて、前記第２データの分割時間幅を決定することを特徴とする付記１乃至３のいずれかに記載の情報処理装置。
【００７５】
（付記５）
前記決定部は、前記第１データの分割時間幅に対する前記第２データの分割時間幅の増加率を決定することを特徴とする付記４に記載の情報処理装置。
【００７６】
（付記６）
前記統計部は、異なる複数の前記ストリームデータに対して前記入力データ量を算出し、
前記決定部は、前記複数のストリームデータのうち前記入力データ量の多い前記ストリームデータほど、前記増加率を大きく決定することを特徴とする付記５に記載の情報処理装置。
【００７７】
（付記７）
前記転送回数は、前記第２データの分割時間幅に応じて、または前記第１データの前記転送回数を含む履歴データに基づいて予測されることを特徴とする付記５または６に記載の情報処理装置。
【００７８】
（付記８）
前記ストリームデータは、動画像データから検出された被写体情報を表すことを特徴とする付記１乃至７のいずれかに記載の情報処理装置。
【００７９】
（付記９）
前記統計部は、前記被写体情報から、前記ストリームデータに含まれる前記所定時間内の被写体数を算出し、前記入力データ量は、前記被写体数に基づくことを特徴とする付記８に記載の情報処理装置。
【００８０】
（付記１０）
前記統計部は、前記被写体情報から、各被写体が前記ストリームデータに継続して含まれる継続時間を算出し、前記転送回数は、前記被写体数および前記継続時間に基づいて算出されることを特徴とする付記９に記載の情報処理装置。
【００８１】
（付記１１）
複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、所定時間内の入力データ量を算出するステップと、
複数のノードにより前記分散処理を行う際の、前記分割データの前記複数のノード間での転送回数が所定条件を充足するように、前記ストリームデータの分割時間幅を前記入力データ量に基づいて決定するステップとを備えることを特徴とする情報処理方法。
【００８２】
（付記１２）
複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、所定時間内の入力データ量を算出するステップと、
複数のノードにより前記分散処理を行う際の、前記分割データの前記複数のノード間での転送回数が所定条件を充足するように、前記ストリームデータの分割時間幅を前記入力データ量に基づいて決定するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムが記録された記録媒体。
【００８３】
（付記１３）
第１データおよび前記第１データに続く第２データを含む複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、前記第１データが分割された後の所定時間内の第１の入力データ量を算出する統計部と、
前記第１の入力データ量に基づいて、前記第２データの分割時間幅を決定する決定部とを備え、
前記決定部は、前記ストリームデータについて、前記第１データが分割された後かつ前記第２データが分割される前の前記所定時間内の第２の入力データ量が、前記第１の入力データ量から所定の閾値を超えて増加する場合、前記分割時間幅を減少させることを特徴とする情報処理装置。
【００８４】
（付記１４）
第１データおよび前記第１データに続く第２データを含む複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、前記第１データが分割された後の所定時間内の第１の入力データ量を算出するステップと、前記第１の入力データ量に基づいて、前記第２データの分割時間幅を決定するステップとを備え、
前記決定するステップは、前記ストリームデータについて、前記第１データが分割された後かつ前記第２データが分割される前の前記所定時間内の第２の入力データ量が、前記第１の入力データ量から所定の閾値を超えて増加する場合、前記分割時間幅を減少させるステップを含むことを特徴とする情報処理方法。
【００８５】
（付記１５）
第１データおよび前記第１データに続く第２データを含む複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、前記第１データが分割された後の所定時間内の第１の入力データ量を算出するステップと、前記第１の入力データ量に基づいて、前記第２データの分割時間幅を決定するステップとを備え、
前記決定するステップは、前記ストリームデータについて、前記第１データが分割された後かつ前記第２データが分割される前の前記所定時間内の第２の入力データ量が、前記第１の入力データ量から所定の閾値を超えて増加する場合、前記分割時間幅を減少させるステップを含む情報処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムが記録された記録媒体。
【００８６】
この出願は、２０１７年１１月１７日に出願された日本出願特願２０１７−２２１４９６を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【００８７】
１０  監視システム
１１  監視区域
１００  異常検知装置（情報処理装置）
１０１  監視カメラ
１０２  画像解析装置
１０３  データベース
１０４  監視端末
１１０  ノード
２０１  入力部
２０２  統計部
２０３  内容情報記憶部
２０４  決定部
２０５  分割部
２０６  分割割当記憶部
２０７  分析部
２０８  統合部
２０９  出力部
７０１  ＣＰＵ
７０２  メモリ
７０３  記憶装置
７０４  入出力Ｉ／Ｆ
７０５  コンピュータクラスタ
８００  画像データ
８０１  被写体
９００  ストリームデータ
９０１、９０２  動線
９１０  分割データ
【図１】
2019098199.tif 000003
【図２】
2019098199.tif 000004
【図３】
2019098199.tif 000005
【図４】
2019098199.tif 000006
【図５】
2019098199.tif 000007
【図６】
2019098199.tif 000008
【図７】
2019098199.tif 000009
【図８】
2019098199.tif 000010
【図９】
2019098199.tif 000011
【図１０Ａ】
2019098199.tif 000012
【図１０Ｂ】
2019098199.tif 000013
【図１１】
2019098199.tif 000014
【図１２】
2019098199.tif 000015
【図１３】
2019098199.tif 000016
【図１４】
2019098199.tif 000017
【図１５】
2019098199.tif 000018
【図１６】
2019098199.tif 000019
【手続補正書】
【提出日】令和2年2月20日(2020.2.20)
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであって、ストリームデータを分割して分散処理を行う際に、該ストリームデータの分割幅を適切に決定することが可能な情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本発明の他の観点によれば、複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、所定時間内の入力データ量を算出するステップと、複数のノードにより前記分散処理を行う際の、前記分割データの前記複数のノード間での転送回数が所定条件を充足するように、前記ストリームデータの分割時間幅を前記入力データ量に基づいて決定するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムが提供される。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
本発明の他の観点によれば、第１データおよび前記第１データに続く第２データを含む複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、前記第１データが分割された後の所定時間内の第１の入力データ量を算出するステップと、前記第１の入力データ量に基づいて、前記第２データの分割時間幅を決定するステップとを備え、前記決定するステップは、前記ストリームデータについて、前記第１データが分割された後かつ前記第２データが分割される前の前記所定時間内の第２の前記入力データ量が、前記第１の入力データ量から所定の閾値を超えて増加する場合、前記分割時間幅を減少させるステップを含む情報処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムが提供される。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
本発明によれば、ストリームデータを分割して分散処理を行う際に、該ストリームデータの分割幅を適切に決定することが可能な情報処理装置、情報処理方法およびプログラムが提供される。
【手続補正７】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、所定時間内の入力データ量を算出する統計部と、
複数のノードにより前記分散処理を行う際の、前記分割データの前記複数のノード間での転送回数が所定条件を充足するように、前記ストリームデータの分割時間幅を前記入力データ量に基づいて決定する決定部とを備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記決定部は、前記入力データ量および前記転送回数から算出される転送負荷が大きいほど、前記分割時間幅を長く決定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記決定部は、前記ノードによる前記分割データの処理が前記分散処理における所定の処理期間内に完了できるように、前記分割時間幅を決定することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記複数の分割データは、第１データおよび前記第１データに続く第２データを含み、前記決定部は、前記第１データの分割時間幅に基づいて、前記第２データの分割時間幅を決定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記決定部は、前記第１データの分割時間幅に対する前記第２データの分割時間幅の増加率を決定することを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記統計部は、異なる複数の前記ストリームデータに対して前記入力データ量を算出し、
前記決定部は、前記複数のストリームデータのうち前記入力データ量の多い前記ストリームデータほど、前記増加率を大きく決定することを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記転送回数は、前記第２データの分割時間幅に応じて、または前記第１データの前記転送回数を含む履歴データに基づいて予測されることを特徴とする請求項５または６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記ストリームデータは、動画像データから検出された被写体情報を表すことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記統計部は、前記被写体情報から、前記ストリームデータに含まれる前記所定時間内の被写体数を算出し、前記入力データ量は、前記被写体数に基づくことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記統計部は、前記被写体情報から、各被写体が前記ストリームデータに継続して含まれる継続時間を算出し、前記転送回数は、前記被写体数および前記継続時間に基づいて算出されることを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、所定時間内の入力データ量を算出するステップと、
複数のノードにより前記分散処理を行う際の、前記分割データの前記複数のノード間での転送回数が所定条件を充足するように、前記ストリームデータの分割時間幅を前記入力データ量に基づいて決定するステップとを備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項１２】
複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、所定時間内の入力データ量を算出するステップと、
複数のノードにより前記分散処理を行う際の、前記分割データの前記複数のノード間での転送回数が所定条件を充足するように、前記ストリームデータの分割時間幅を前記入力データ量に基づいて決定するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１３】
第１データおよび前記第１データに続く第２データを含む複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、前記第１データが分割された後の所定時間内の第１の入力データ量を算出する統計部と、
前記第１の入力データ量に基づいて、前記第２データの分割時間幅を決定する決定部とを備え、
前記決定部は、前記ストリームデータについて、前記第１データが分割された後かつ前記第２データが分割される前の前記所定時間内の第２の入力データ量が、前記第１の入力データ量から所定の閾値を超えて増加する場合、前記分割時間幅を減少させることを特徴とする情報処理装置。
【請求項１４】
第１データおよび前記第１データに続く第２データを含む複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、前記第１データが分割された後の所定時間内の第１の入力データ量を算出するステップと、前記第１の入力データ量に基づいて、前記第２データの分割時間幅を決定するステップとを備え、
前記決定するステップは、前記ストリームデータについて、前記第１データが分割された後かつ前記第２データが分割される前の前記所定時間内の第２の入力データ量が、前記第１の入力データ量から所定の閾値を超えて増加する場合、前記分割時間幅を減少させるステップを含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１５】
第１データおよび前記第１データに続く第２データを含む複数の分割データに分割されて分散処理が行われるストリームデータについて、前記第１データが分割された後の所定時間内の第１の入力データ量を算出するステップと、前記第１の入力データ量に基づいて、前記第２データの分割時間幅を決定するステップとを備え、
前記決定するステップは、前記ストリームデータについて、前記第１データが分割された後かつ前記第２データが分割される前の前記所定時間内の第２の入力データ量が、前記第１の入力データ量から所定の閾値を超えて増加する場合、前記分割時間幅を減少させるステップを含む情報処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【国際調査報告】
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