(57)【要約】  視覚化動作におけるＧＰＵ処理を向上させる方法およびシステムが本明細書に開示される。一実施形態において、方法は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）においてデータフレームを受信する段階であって、データフレームは複数個の連想性データを含む、段階と、ＣＰＵによって、前記複数個の連想性データに対応する特徴情報を識別する段階と、ＣＰＵによって、前記特徴情報の少なくとも一部分を結合することによって全体特徴情報を生成する段階と、ＣＰＵによって、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）に前記全体特徴情報を送信する段階とを備える。
2019533211.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
中央演算処理装置（ＣＰＵ）においてデータフレームを受信する段階であって、前記データフレームは複数個の連想性データを含む、段階と、
前記ＣＰＵによって、前記複数個の連想性データに対応する特徴情報を識別する段階と、
前記ＣＰＵによって、前記特徴情報の少なくとも一部分を結合することによって全体特徴情報を生成する段階と、
前記全体特徴情報を視覚的にレンダリングするように、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）に前記全体特徴情報を、前記ＣＰＵによって送信する段階と
を備える、方法。
【請求項２】
特徴情報が位置配列および色配列を含み、前記特徴情報の少なくとも一部分を結合する段階が、
前記ＣＰＵによって、それぞれの特徴情報の位置配列を結合して全体位置配列を取得する段階と、
前記ＣＰＵによって、それぞれの特徴情報の色配列を結合して全体色配列を取得する段階と、
前記ＣＰＵによって、前記全体位置配列および前記全体色配列を前記全体特徴情報として識別する段階とを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数個の連想性データが順番に並べられており、前記方法はさらに、
前記ＣＰＵによって、第１の連想性データの起点座標および第２の連想性データの終点座標に基づいて、前記複数個の連想性データにおいて隣接する連想性データを識別する段階と、
前記ＣＰＵによって、前記第１の連想性データを前記第２の連想性データに接続する複数の位置点を含む位置配列を、位置関数を用いて生成する段階と、
前記ＣＰＵによって、前記位置配列における前記複数の位置点のそれぞれに対応する複数の明度を含む色配列を生成する段階と、
前記ＣＰＵによって、前記位置配列および前記色配列に基づいて、接続情報を生成する段階と、
前記ＣＰＵによって、前記第１の連想性データに関連づけられた特徴情報と前記第２の連想性データに関連づけられた特徴情報との間に前記接続情報を挿入する段階とを備える、
請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記特徴情報の少なくとも一部分を結合することによって全体特徴情報を生成する段階の前に、前記方法が、前記複数個の連想性データを複数の集合に分ける段階を備え、少なくとも１つの集合は前記複数個の連想性データにおける２つ以上の連想性データを含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記特徴情報の少なくとも一部分を結合することによって全体特徴情報を生成する段階は、前記複数の集合のそれぞれに関して、対応する全体特徴情報を生成する段階を含み、前記全体特徴情報を前記ＧＰＵに送信する段階は、各集合に対応する前記対応する全体特徴情報を個々に送信する段階を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記ＧＰＵによって、前記全体特徴情報に基づいてレンダリング処理を実行してレンダリングデータを取得する段階と、
前記ＧＰＵによって、前記レンダリングデータを用いて視覚化動作を実行する段階と、
前記ＧＰＵによって、視覚化結果を取得する段階と
をさらに備える、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記ＣＰＵによって、各特徴情報に関して特徴識別子を設定する段階と、
前記ＣＰＵによって、位置点識別子集合を各特徴識別子に割り当てる段階であって、位置点識別子集合は対応する特徴情報に関連づけられた複数の位置点を含む、段階と、
前記ＣＰＵによって、状態識別子を各特徴識別子に割り当てる段階であって、状態識別子は対応する特徴情報の使用状態を示す、段階と、
前記ＣＰＵによって、前記特徴識別子のそれぞれに関連づけられた前記状態識別子に基づいて、ウェークアップ特徴識別子集合およびスリープ特徴識別子集合を構築する段階と
をさらに備える、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記状態識別子は、前記特徴情報がウェークアップ状態にあるかスリープ状態にあるかを示す、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記ＣＰＵによって、前記特徴識別子に関連づけられた前記状態識別子に基づいて、前記複数個の特徴情報の部分集合を更新する段階をさらに備える、請求項７または８に記載の方法。
【請求項１０】
前記特徴識別子に関連づけられた状態識別子に基づいて、前記複数個の特徴情報の部分集合を更新する段階は、
前記ＣＰＵが、前記スリープ特徴識別子集合がヌル集合である旨を判断したとき、予め定められた時間、待機する段階と、
前記ＣＰＵによって、前記スリープ特徴識別子集合がヌルではない旨を判断したとき、前記スリープ特徴識別子集合から特徴識別子を選択する段階と、
前記ＣＰＵによって、選択された前記特徴識別子に関連づけられた状態識別子をウェークアップ状態へと更新する段階と、
前記ＣＰＵによって、選択された前記特徴識別子に関連づけられた新しい特徴情報で、前記全体特徴情報を更新する段階と、
前記ＣＰＵによって、更新された前記特徴情報を前記ＧＰＵに送信する段階と
を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）と、
複数個の連想性データを含むデータフレームを受信し、
前記複数個の連想性データに対応する特徴情報を識別し、
前記特徴情報の少なくとも一部分を結合することによって全体特徴情報を生成し、
前記全体特徴情報を視覚的にレンダリングするように、前記ＧＰＵに前記全体特徴情報を送信するように構成された、
中央演算処理装置（ＣＰＵ）と
を備える、システム。
【請求項１２】
特徴情報が位置配列および色配列を含み、前記特徴情報の少なくとも一部分を結合することは、
全体位置配列を取得するように、それぞれの特徴情報の位置配列を結合することと、
全体色配列を取得するように、それぞれの特徴情報の色配列を結合することと、
前記全体位置配列および前記全体色配列を前記全体特徴情報として識別することと、を含む、
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記複数個の連想性データが順番に並べられており、前記ＣＰＵはさらに、
第１の連想性データの起点座標および第２の連想性データの終点座標に基づいて、前記複数個の連想性データにおける隣接する連想性データを識別し、
前記第１の連想性データを前記第２の連想性データに接続する複数の位置点を含む位置配列を、位置関数を用いて生成し、
前記位置配列における前記複数の位置点のそれぞれに対応する複数の明度を含む色配列を生成し、
前記位置配列および前記色配列に基づいて接続情報を生成し、
前記第１の連想性データに関連づけられた特徴情報と前記第２の連想性データに関連づけられた特徴情報との間に前記接続情報を挿入するように構成された、
請求項１１または１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記特徴情報の少なくとも一部分を結合することによって全体特徴情報を生成する段階の前に、前記ＣＰＵがさらに、前記複数個の連想性データを複数の集合に分けるように構成され、少なくとも１つの集合は、前記複数個の連想性データにおける２つ以上の個数の連想性データを含む、請求項１１から１３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１５】
前記特徴情報の少なくとも一部分を結合することによって全体特徴情報を生成することは、前記複数の集合のそれぞれに対して、対応する全体特徴情報を生成することを含み、前記全体特徴情報を前記ＧＰＵに送信することは、各集合に対応する前記対応する全体特徴情報を個々に送信することを含む、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記ＧＰＵはさらに、
前記全体特徴情報に基づいてレンダリング処理を実行してレンダリングデータを取得し、
前記レンダリングデータを用いて視覚化動作を実行し、
視覚化結果を取得する
ように構成された、請求項１１から１５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１７】
前記ＣＰＵはさらに、
各特徴情報に関して特徴識別子を設定し、
対応する特徴情報に関連づけられた複数の位置点を含む位置点識別子集合を各特徴識別子に割り当て、
状態識別子は対応する特徴情報の使用状態を示す状態識別子を各特徴識別子に割り当て、
前記特徴識別子のそれぞれに関連づけられた前記状態識別子に基づいて、ウェークアップ特徴識別子集合およびスリープ特徴識別子集合を構築する
ように構成された、請求項１１から１６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１８】
前記状態識別子は、前記特徴情報がウェークアップ状態にあるかスリープ状態にあるかを示す、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記ＣＰＵはさらに、前記特徴識別子に関連づけられた前記状態識別子に基づいて、前記複数個の特徴情報の部分集合を更新するように構成された、請求項１７から１８に記載のシステム。
【請求項２０】
第１の連想性データと第２の連想性データを受信する段階と、
前記第１の連想性データと前記第２の連想性データに少なくとも部分的に基づいて、第３の連想性データを挿入する段階と、
前記第１の連想性データ、前記第２の連想性データ、および前記第３の連想性データを単一の線としてレンダリングする段階であって、前記第３の連想性データは実質的に透明にレンダリングされる、段階と
を備える、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願の相互参照］
本願は、２０１６年９月１２日に出願された、発明の名称が"データを処理する方法およびシステム"である中国特許出願第２０１６１０８１８８１６．４号、および、２０１７年８月３０日に出願された、発明の名称が"データ集約型視覚化動作におけるＧＰＵ性能を向上する方法およびシステム"である米国特許出願第１５／６９０，５９３号の優先権の利益を主張し、それらの両方は、それらの全体が参照によって本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本開示はコンピュータアーキテクチャの分野に関し、特に、視覚化動作におけるＧＰＵ処理を向上させる方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
科学および技術の進歩と共に、ｅコマース、電気通信、交通、および同様のものなど、多くの分野において、連想性データが存在する。連想性データとは、始点と終点との間で連想的関係を有するデータを意味する。
【０００４】
例えば、出荷元住所および出荷先住所は、ｅコマースの分野において１個の連想性データである。発呼側アドレスおよび被呼側アドレスは、電気通信の分野において１個の連想性データである。差出住所および宛先住所もまた、運輸の分野において１個の連想性データである。
【０００５】
連想性データをより直観的にするべく、連想性データはマップ上で視覚化され得る。現在、"フライトライン"または"軌跡"視覚化が、連想性データを表示して視覚化結果を表現するために一般に採用されている。他の方法もまた、連想性データを視覚化して視覚化結果を取得するために用いられてよいが、本明細書では詳細には列挙されない。
【０００６】
連想性データを視覚化した結果を、当業者がより明らかに理解することを可能にすべく、例示および説明が以下に提供される。図１Ａを参照すると、"フライトライン"方式が、視覚化結果を表示するように用いられる。図１Ａから理解されるように、例えば、出荷元住所および出荷先住所を表すように、２つの終点が用いられ、説明された住所の間の対応関係を表すように、曲線が用いられる。
【０００７】
図１Ｂを参照すると、"軌跡"方式が、連想性データを視覚化した視覚化結果を表示するように用いられる。図１Ｂから理解されるように、２つの終点は、出荷元住所および出荷先住所を表すように用いられ、軌跡が、説明された住所の間の対応関係を表すように用いられる。
【０００８】
連想性データの始点から終点への方向を表示すべく、線分の異なる位置において異なる色が追加されてよい。そして始点から終点までの方向は、線分の色合いの変化によって示される。例えば、線分の色に関して流星効果が設定される。始点に最も近い部分は最も暗い色を有し、他方で、終点に最も近い部分は最も明るい色を有する（図示されない）。
【０００９】
現在、連想性データは、中央演算処理装置（ＣＰＵ）およびグラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）を含む、画像処理デバイスを用いて視覚化される。ＣＰＵが複数個の連想性データを受信する場合、データ転送はＣＰＵとＧＰＵの間で複数回行われる必要がある。すなわち、ＣＰＵとＧＰＵの間の通信の回数は、連想性データの個数と整合する。
【００１０】
しかしながら、画像処理デバイスのハードウェアの限界のため、ＣＰＵとＧＰＵの間の通信の回数が比較的大きい場合、ＧＰＵのフレームレートは減少しがちであり、それによってＧＰＵの表示性能に影響を及ぼす。［発明の概要］
【００１１】
この点を考慮して、本開示の実施形態は、ＣＰＵとＧＰＵの間の通信のインスタンスの数が、連想性データの視覚化の最中に減少する、データを処理する方法およびシステムを提供する。
【００１２】
一実施形態において、中央演算処理装置（ＣＰＵ）においてデータフレームを受信する段階であって、データフレームは複数個の連想性データを含む、段階と、ＣＰＵによって、複数個の連想性データに対応する特徴情報を識別する段階と、ＣＰＵによって、特徴情報の少なくとも一部分を結合することによって全体特徴情報を生成する段階と、ＣＰＵによって、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）に全体特徴情報を送信する段階とを備える方法が開示される。
【００１３】
別の実施形態において、データフレームを受信し、データフレームは複数個の連想性データを含み、複数個の連想性データに対応する特徴情報を識別し、特徴情報の少なくとも一部分を結合することによって全体特徴情報を生成し、ＧＰＵに全体特徴情報を送信するように構成されたグラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）および中央演算処理装置（ＣＰＵ）を備えるシステムが開示される。
【００１４】
以下の有利な効果は、上記の実施形態によって達成され得る。
【００１５】
本開示の実施形態は、データを処理する方法を提供し、全体特徴情報を取得するように複数個の特徴情報が結合されて、それによってＣＰＵとＧＰＵの間で全体特徴情報を送信する。
【００１６】
現在のシステムにおいて、ＣＰＵは、複数個の特徴情報を転送するためには、ＧＰＵと繰り返し通信しなければならない。しかしながら、本開示の実施形態において、複数個の特徴情報が１つの全体特徴情報に結合されるので、ＣＰＵがＧＰＵと１つの通信の送信を行うことのみが必要となる。
【００１７】
したがって、本出願において、ＣＰＵとＧＰＵの間の通信頻度が大きく減少し得、それによって、ＧＰＵのフレームレートが向上し、ＧＰＵの表示性能への影響が減少する。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
本開示の複数の実施形態または現在のシステムにおける技術的解決法をより明らかに示すべく、実施形態または現在のシステムの説明において用いられる必要がある図面が、以下に簡略に紹介されるであろう。以下に説明される図面は、本開示の単にいくつかの実施形態にすぎず、また、当業者は、創造的な努力なしでこれらの図面に従って他の図面を取得することができる。
【００１９】
【図１Ａ】本開示のいくつかの実施形態による表示線の２つの実装である。
【図１Ｂ】本開示のいくつかの実施形態による表示線の２つの実装である。
【００２０】
【図２】本開示のいくつかの実施形態による、データを処理するシステムの図である。
【００２１】
【図３】現在のシステムにおいて用いられる、データを処理する方法を示すフロー図である。
【００２２】
【図４Ａ】本開示のいくつかの実施形態による、データを処理する方法を示すフロー図である。
【図４Ｂ】本開示のいくつかの実施形態による、データを処理する方法を示すフロー図である。
【００２３】
【図５Ａ】本開示のいくつかの実施形態による、視覚化結果の図である。
【図５Ｂ】本開示のいくつかの実施形態による、視覚化結果の図である。
【００２４】
【図６】本開示のいくつかの実施形態による、データを処理する方法を示すフロー図である。
【００２５】
【図７】本開示のいくつかの実施形態による、データを処理する方法を示すフロー図である。
【００２６】
【図８】本開示のいくつかの実施形態による、データを処理する方法を示すフロー図である。
【００２７】
【図９】本開示のいくつかの実施形態による、データを処理する方法を示すフロー図である。
【００２８】
【図１０】本開示のいくつかの実施形態による、データを処理する方法を示すフロー図である。
【００２９】
【図１１】本開示のいくつかの実施形態による、データを処理する方法を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
本明細書において開示される実施形態は、図面を参照して以下で明らかに、かつ完全に説明されるであろう。説明された実施形態は、開示の複数の実施形態のうち全てではなく、むしろ単にいくつかにすぎない。本開示の実施形態に基づいて、創造的な努力を行うことなしに当業者によって取得される全ての他の実施形態が、本開示の範囲内に入るものとする。
【００３１】
当業者が本開示の実施形態を明らかに理解することを可能にすべく、連想性データを視覚化するように用いられる、データを処理するシステムが、第１に紹介される。 
【００３２】
図２は、本開示のいくつかの実施形態による、データを処理するシステムの図である。
【００３３】
データを処理するシステムは、データ供給デバイス１００およびデータ処理デバイス２００を備える。データ処理デバイス２００は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）およびグラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）を備える。示されるように、ＣＰＵはＧＰＵと通信可能に接続される。データ供給デバイス１００は、データ処理デバイス２００に連想性データを送信する。
【００３４】
本開示の実施形態は、複数の応用シナリオに適用されてよく、データ供給デバイスおよび連想性データは、異なる応用シナリオに応じて異なってよい。応用シナリオの例を用いることによって、例示が以下に提供される。
【００３５】
例えば、本開示の実施形態は、ｅコマースの分野に適用され得、注文の出荷元住所および出荷先住所が視覚化され得る。この状況において、データ供給デバイス１００は、ｅコマースシステムの注文サーバであってよく、連想性データは、注文に関連づけられた出荷元住所および出荷先住所である。一実施形態において、注文サーバは、複数の群の出荷元住所および出荷先住所を含む。したがって、注文サーバは複数の群の出荷元住所および出荷先住所を、データ処理デバイス２００に送信してよい。
【００３６】
別の例として、本開示の実施形態は、電気通信の分野に適用され得、電話呼の発呼側アドレスおよび被呼側アドレスが視覚化され得る。この例において、データ供給デバイス１００は電気通信システムのトラフィックサーバであってよく、連想性データは発呼側アドレスおよび被呼側アドレスである。一実施形態において、トラフィックサーバは複数の群の発呼側アドレスおよび被呼側アドレスを含む。したがって、トラフィックサーバは、複数の群の発呼側アドレスおよび被呼側アドレスを、データ処理デバイス２００に送信してよい。
【００３７】
別の例として、電気通信の分野において、ショートメッセージの送信側アドレスおよび受信側アドレスもまた、視覚化され得る。この例において、データ供給デバイス１００は電気通信システムのショートメッセージサーバであってよい。例えば、本開示の実施形態は、インスタントメッセージングソフトウェアの分野においてもまた適用され得る。インスタントメッセージングソフトウェア（ＤＩＮＧＴＡＬＫおよびＡＬＩＴＡＬＫおよび同様のものなど）において、複数のインスタントメッセージングメッセージが存在する。インスタントメッセージングソフトウェアの送信側アドレスおよび受信側アドレスが視覚化され得る。この状況において、データ供給デバイス１００は、インスタントメッセージングソフトウェアのサーバであってよい。
【００３８】
本開示の実施形態は、また、例えば、メールの送信側および受信側を視覚化し得る。この状況において、データ供給デバイス１００は電子メールサーバであってよい。
【００３９】
別の例として、本開示の実施形態は、車両（自動車、電車、バス、航空機、戦闘用車両、船舶、自転車など）の出発住所および目的住所が視覚化され得る、運輸の分野において適用され得る。この状況において、データ供給デバイス１００は、運輸システムのナビゲーションサーバであってよく、連想性データは出発住所および目的住所である。一実施形態において、ナビゲーションサーバは出発住所および終点住所の複数の群を含む。したがって、ナビゲーションサーバは出発住所および終点住所の複数の群を、データ処理デバイス２００に送信してよい。
【００４０】
本開示の実施形態は、例えば、ゲームの分野に適用され得、ゲームにおける発砲、矢および同様のものなどの武器の出発点および目標点が、視覚化され得る。この例において、データ供給デバイス１００は、ゲームシステムのゲームサーバであってよく、連想性データは、出発点および目標点である。一実施形態において、ゲームサーバは出発アドレスおよび終点アドレスの複数の群を含む。したがって、ゲームサーバは始点および終点の複数の群を、データ処理デバイス２００に送信してよい。
【００４１】
本開示の実施形態は、例えば、公共の場所における群移動への技術分野に適用され得る。この例において、本開示の実施形態は、公共の場所（例えば、市場、景勝地、バス停留所、列車駅など）における群衆の移動の出発点および目標点を視覚化し得る。本開示の実施形態は、動く物体、および同様のものの、出発住所および目的住所を視覚化し得る。この状況において、データ供給デバイス１００は、群衆の出発点および目標点を認識するデータサーバであってよく、連想性データは、出発点および目標点である。データサーバは、出発住所および終点住所の複数の群を含むことが理解され得る。したがって、データサーバは、始点および終点の複数の群を、データ処理デバイス２００に送信してよい。
【００４２】
別の例として、本開示の実施形態はまた、武器の発射の出発点および目標点を視覚化する戦闘技術の分野に適用され得る。この例において、データ供給デバイス１００は、武器の発射の出発点および目標点を認識するサーバであってよく、連想性データは出発点および目標点である。
【００４３】
別の例として、本開示の実施形態は、空気の流れ、台風または風向の起点および終点を視覚化する天気の分野に適用され得る。この例において、データ供給デバイス１００は、気象条件における出発点および目標点を認識するサーバであり得る。
【００４４】
本開示の実施形態は、別の例のために、天文の分野における惑星移動の起点および終点に適用され得る。この例において、データ供給デバイス１００は、惑星移動条件における出発点および目標点を認識するサーバであってよい。
【００４５】
本開示の実施形態は、上の例において提供されて示されたシナリオに限定されないことが、理解され得る。本開示の実施形態において提供される技術は、視覚化された物体が、それの移動の出発点および目標点を有する状況において、適用され得る。
【００４６】
データ処理デバイス２００は、本明細書においてさらに詳細に説明されるように、連想性データを受信および処理して、マップ上に連想性データを視覚化する目標を達成するように用いられる。
【００４７】
現在のシステムにおける、データ処理デバイス２００による連想性データの視覚化の処理は、図３に関連して以下に紹介され、したがって、当業者は、現在のシステムにおいて存在する技術的問題のより良い理解を得るであろう。
【００４８】
現在のシステムにおいて、データ処理デバイス２００によって各連想性データを処理する処理は、表示線データを識別する処理が異なる応用シナリオにおいて異なることを除いて、整合する。現在のシステムの動作は、例として、連想性データとしてｅコマースの分野における出荷先住所および出荷元住所の群を用いることによって、以下に示される。
【００４９】
図３は、現在のシステムを用いてデータを処理する方法を示すフロー図である。
【００５０】
段階Ｓ３０１：ＣＰＵは、データ供給デバイスによって送信された連想性データを受信し、次に、連想性データの座標変換を実行して、起点座標および終点座標を取得する。
【００５１】
出荷元住所は"杭州"であり、出荷先住所は"上海"であると想定し、連想性データ上における三次元座標変換を実行した後、関連アドレスにおける起点座標ｘ１、ｙ１、ｚ１（すなわち、出荷元住所"杭州"の座標）が取得されてよく、関連アドレスにおける終点座標ｘ２、ｙ２、ｚ２（すなわち、出荷先住所"上海"の座標）が取得されてよい。本明細書において、ｘ１、ｙ１、ｚ１、ｘ２、ｙ２、およびｚ２は、具体的な座標値である。
【００５２】
段階Ｓ３０２：ＣＰＵは、起点座標および終点座標に基づいて表示線データを構築する。
【００５３】
当業者は、"フライトライン"および"軌跡"を含んでよい表示線のタイプを予め判断してよい。フライトラインは、直線、放物線または破線、および同様なものであってよく、一方、"軌跡"は始点から終点までの物体の移動の軌跡の線である。
【００５４】
プロセッサは、表示線のタイプに対応する予め設定された関数を選択してよい。次に、予め設定された関数がＣＰＵに格納される。この段階において、ＣＰＵは予め設定された関数を呼び出して、起点座標および終点座標に従って計算を実行して、表示線データを取得してよい。.
【００５５】
例えば、表示線のタイプが放物線である場合、ＣＰＵは、
【数１】
2019533211.tif 000003
など、放物線タイプに対応する予め設定された関数を予め格納する。
第１に、起点座標および終点座標の間の中点座標（
【数２】
2019533211.tif 000004
，
【数３】
2019533211.tif 000005
，
【数４】
2019533211.tif 000006
）が算出される。
【００５６】
起点座標（ｘ１，ｙ１，ｚ１）、終点座標（ｘ２，ｙ２，ｚ２）および中点座標
（
【数５】
2019533211.tif 000007
，
【数６】
2019533211.tif 000008
，
【数７】
2019533211.tif 000009
）は、ａ、ｂおよびｃの具体的な値を算出するように
【数８】
2019533211.tif 000010
に代入され、それによって、連想性データに対応する表示線データを判断する。
【００５７】
【数９】
2019533211.tif 000011
であると想定すると、表示線データは
【数１０】
2019533211.tif 000012
である。ａ、ｂおよびｃの具体的な値は、単なる例示にすぎず、実際の状況を表すものではない。
【００５８】
上記の放物線方程式は、比較的容易な例である。実際の用途において、地面への全ての放物線的な移動が、重力によって影響されることを示すように、法線ベクトル、すなわち、重力の方向が、フライトラインに関して設定される。法線ベクトルはｎｏｒｍａｌで表される。地面への放物線的な移動の軌跡が球状である場合、球の中心の座標を（０，０，０）と想定すると、ｎｏｒｍａｌの正規化されたベクトルは、（
【数１１】
2019533211.tif 000013
，
【数１２】
2019533211.tif 000014
，
【数１３】
2019533211.tif 000015
）である。
【００５９】
下に開く放物線
【数１４】
2019533211.tif 000016
が予め設定される。本明細書において、λは定比例分割点を表し、ｋＨｅｉｇｈｔは高度比例係数を表す。次に、
【数１５】
2019533211.tif 000017
が起点座標（ｘ１，ｙ１，ｚ１）および終点座標（ｘ２、ｙ２、ｚ２）の定比例分割点に追加され、３Ｄ放物線、すなわち、表示線データを形成する。
【００６０】
上のセクションは、表示線データを判断する２つの具体的な実装を単に提供するにすぎない。予め設定された関数は、表示線によって変化してよく、具体的な予め設定された関数は、実際の状況にによって判断されてよく、本明細書に限定されないことが、理解されるであろう。
【００６１】
段階Ｓ３０３：ＣＰＵは表示線データに基づいて特徴情報を識別する。
【００６２】
特徴情報は、具体的には、位置配列および色配列を含む。具体的には、複数の位置点は、表示線データから識別されてよく、各位置点は位置座標および明度に対応する。複数の位置点の位置座標が、特徴情報の位置配列を形成し、複数の位置点の明度が、特徴情報の色配列を形成する。
【００６３】
特徴情報を識別する処理が、以下に詳細に紹介される。ＣＰＵは、位置関数を用いることによって表示線データにおける位置配列を識別し、色関数を用いることによって位置配列における各位置点の明度を識別し、それぞれの位置点の明度を結合して色配列を形成する。位置配列における位置点の数は、
【数１６】
2019533211.tif 000018
などのように、定まっている。次に、位置関数の目的は、表示線データから
【数１７】
2019533211.tif 000019
個の位置点の座標値を取得することである。好ましくは、位置関数は、表示線データから
【数１８】
2019533211.tif 000020
個の位置点の座標値を等距離に取得してよく、もちろん、位置関数はまた、表示線データから
【数１９】
2019533211.tif 000021
個の位置点の座標値をランダムに取得するように用いられてもよい。
【００６４】
位置配列を識別した後、色関数は
【数２０】
2019533211.tif 000022
個の位置点に関して異なる色を設定するように用いられ、したがって、始点から終点への方向を表すように異なる色を用いる。すなわち、色配列はまた
【数２１】
2019533211.tif 000023
個の明度を含み、各明度は位置配列における位置点に対応する。
【００６５】
段階Ｓ３０４：ＣＰＵはＧＰＵに特徴情報を送信する。
【００６６】
段階Ｓ３０５：ＧＰＵは、描画ソフトウェアを用いることによって、特徴情報に関する視覚化動作を実行し、視覚化結果を取得する。ＧＰＵは、予め設定されたマップで位置配列におけるそれぞれの位置点の座標を識別し、それぞれの位置点の色配列において対応する色を設定する。次に、Ｃａｎｖａｓベースの描画規格またはＳＶＧ描画規格によって、表示線がそれぞれの位置点に基づいて表示され（具体的な実装の処理は、本開示の実施形態に対して重大ではなく、したがって、本明細書で繰り返して説明しない）、表示線の異なる部分は異なる色を有する。
【００６７】
上記実施形態において、各連想性データは、１個の特徴情報にのみ対応し、連想性データを表すやり方は、特徴情報（位置配列および色配列）のみに関して比較的容易であることが、理解され得る。連想性データを鮮明に表示すべく、連想性データに対応する幾何学的情報が追加されてよく、幾何学的情報は、形状配列、曲線特徴値、および幅特徴値、および同様のものなどの、情報を含む。
【００６８】
形状配列は、表示される物体の形状を表すように用いられる。例えば、連想性データが注文の差出住所および宛先住所である場合には、マップ上に注文を鮮明に表示すべく、例えば、小包を表す立方体といった、"注文"を表す形状を表示線上に表示してよい。このとき、形状配列は立方体の形状を表す配列である。
【００６９】
別の例において、連想性データがゲームにおける武器の場合には、武器の形状を鮮明に表示すべく、形状配列が表現のために用いられてよい。例えば、武器が"投げ矢"の場合、始点から目標点までの"投げ矢"の移動を表示する処理において、表示線上に"投げ矢"の形状を表示すべく、"投げ矢"の形状を表す位置点が形状配列に追加されてよい。
【００７０】
曲線特徴値は、表示線の弧半径を表すように用いられる。弧半径は、具体的な応用シナリオに応じて変化してよく、当業者によって予め設定されてよく、また、使用の最中に異なる条件に従ってプロセッサによって処理されてもよい。
【００７１】
例えば、注文の差出住所および宛先住所を例として取り上げる。なぜなら、差出住所および宛先住所の間の弧半径は予め設定されてよいからである。次に、それぞれの注文の差出住所および宛先住所の間の弧半径は、一致していてもよく、それによって整合性を保持する。異なる技術分野において、具体的な応用シナリオに関して、表示線をより適用可能とすることを可能にすべく、当業者は、表示線の曲線特徴値の大きさを変更し得る。
【００７２】
幅特徴値は、表示線の幅を表すように用いられる。上記曲線特徴値と同様に、特徴は調整できる特徴であり、異なる技術分野に関して適用可能であるように提供され、当業者によって調整できる。
【００７３】
一般的に言えば、幾何学的情報はＣＰＵのストレージ空間に予め格納され、したがって、ＣＰＵはストレージ空間から連想性データに対応する幾何学的情報を直接抽出し得る。説明を容易にするために、特徴情報および幾何学的情報は、属性情報と称される。属性情報において、幾何学的情報が任意選択のコンテンツである一方、特徴情報は確実に不可欠なコンテンツである。具体的な実装の最中に、属性情報は、実際の状況に従って判断されてよい。
【００７４】
図３に示された上の処理は、データ処理デバイスによって１個の連想性データを処理する処理である。ＣＰＵが複数個の連想性データを受信する場合、各連想性データが、図３に示された処理に従って処理される。
【００７５】
ＣＰＵが１個の連想性データを受信する場合、データ通信が一旦ＣＰＵとＧＰＵの間で実行される必要があり（１個の特徴情報の送信）、ＣＰＵが複数個の連想性データを受信する場合、データ通信がＣＰＵとＧＰＵの間で複数回行われる必要がある（複数個の特徴情報の送信）ことが理解され得る。
【００７６】
しかしながら、データ処理デバイスのハードウェアの限界のため、ＣＰＵとＧＰＵの間の通信の回数が比較的大きい場合、ＧＰＵのフレームレートは減少しがちであり、それによってＧＰＵの表示性能に影響を及ぼす。したがって、本開示の実施形態は、データ処理デバイスのハードウェア構造を変更することなしに、データ処理デバイスが直面する問題を解決する方法を提供する。
【００７７】
これらの欠点を是正する、本開示の実施形態が、以下に紹介される。
【００７８】
現在のシステムにおいて、ＣＰＵがデータフレームにつき多数回ＧＰＵと通信する理由は、データフレームにおいて取得される特徴情報ごとに、ＣＰＵとＧＰＵの間で一回の通信を行うためである。したがって、データフレームにおいて算出された特徴情報の個数が比較的大きい場合、ＣＰＵとＧＰＵの間の通信の回数は対応して大きくなる。
【００７９】
ＣＰＵとＧＰＵの間の通信の回数を低減させるべく、本開示の実施形態は以下の解決方法を提供する。ＣＰＵは、全体特徴情報を取得するように複数個の特徴情報を結合して、次に、全体特徴情報をＧＰＵに送信する。
【００８０】
例えば、現在のシステムにおいては、ｉ個の特徴情報に対して、ＣＰＵはＧＰＵとｉ回通信しなければならない。本開示の実施形態においては、ｉ個の特徴情報が、１個の全体特徴情報に結合され得、したがって、ＣＰＵはＧＰＵと一回通信するのみでよい。したがって、ＣＰＵとＧＰＵの間の通信の回数は大きく減少し得る。
【００８１】
全体特徴情報を取得するように複数個の特徴情報を結合して、次に全体特徴情報をＧＰＵに送信するＣＰＵの技術的特徴に関して、本開示の実施形態は、以下に紹介される４つの並列な実装を提供する。
【００８２】
第１の実装において、ＣＰＵは１つのデータフレームにおいて一回ＧＰＵと通信する。
【００８３】
図４Ａは、本開示のいくつかの実施形態による、データを処理する方法を示すフロー図である。
【００８４】
段階Ｓ４０１：ＣＰＵは１つのデータフレームにおいて複数個の連想性データを取得し、連想性データに対応する属性情報を識別し、各属性情報は少なくとも特徴情報を含む。
【００８５】
属性情報が幾何学的情報を含む場合、それぞれの連想性データに対応する、それぞれの幾何学的情報が、ＣＰＵのストレージ空間において取得される。
【００８６】
連想性データに対応する特徴情報を識別する処理は、本明細書においてさらに詳細に説明される。
【００８７】
ＣＰＵにおける特徴情報の個数が定義されていない場合において、ＣＰＵは１つのデータフレームに関して任意の個数の連想性データを取得し、各連想性データに対応する特徴情報を識別する。
【００８８】
しかしながら、ＧＰＵの表示性能の理由で、特徴情報に対応する表示線は、無制限にレンダリングされることができない。したがって、構築され得る特徴情報の個数は、ＣＰＵに予め設定された数に設定され得る。この実施形態において、ＧＰＵは一部の個数の特徴情報を構築し得るので、残りの数が、ＣＰＵによって加えて構築され得る特徴情報の個数を表すように用いられる。残りの数は、この一部の数未満の、予め設定された数に等しい。
【００８９】
したがって、ＣＰＵは、１つのデータフレームにおいて複数個の連想性データを受信した後に、複数個の連想性データの数が残りの数より大きいかどうか、判定し得る。複数個の連想性データの数が残りの数より大きくない場合、それは、残りの数が十分大きく、特徴情報が各連想性データに関して構築され得る旨を示す。したがって、ＣＰＵは、複数個の連想性データにおいて、各連想性データに対応する特徴情報を識別し得る。
【００９０】
複数個の連想性データの数が残りの数より大きい場合、それは、残りの数が十分大きくなく、特徴情報が各連想性データに関して構築され得ない旨を示す。結果として、複数個の連想性データからいくつかの連想性データがスクリーニングされ、いくつかの連想性データの個数は残りの数より大きくない。ＣＰＵは、いくつかの連想性データにおいて、各連想性データに対応する特徴情報を識別し得る。
【００９１】
予め設定された数がＣＰＵに設定されていない場合において、この段階の詳細な説明は以下に与えられる。
【００９２】
１つのデータフレームにおいて、ＣＰＵは、データ供給デバイスによって送信された複数個の連想性データを取得する。実施形態を明らかに示すべく、
【数２２】
2019533211.tif 000024
個の連想性データが１つのデータフレームにおいて取得されることが想定される。
【００９３】
ＣＰＵは、各連想性データに図３の段階Ｓ３０１−Ｓ３０２を実行し、
【数２３】
2019533211.tif 000025
個の特徴情報、すなわち、特徴情報１、特徴情報２、特徴情報３、．．、．．、．．、特徴情報
【数２４】
2019533211.tif 000026
、．．、．．、．．、特徴情報
【数２５】
2019533211.tif 000027
を取得する。
【００９４】
特徴情報は、位置配列
【数２６】
2019533211.tif 000028
および色配列
【数２７】
2019533211.tif 000029
を含む。したがって、特徴情報１は位置配列
【数２８】
2019533211.tif 000030
および色配列
【数２９】
2019533211.tif 000031
を含む。特徴情報２は位置配列
【数３０】
2019533211.tif 000032
および色配列
【数３１】
2019533211.tif 000033
を含む。特徴情報３は位置配列
【数３２】
2019533211.tif 000034
および色配列
【数３３】
2019533211.tif 000035
を含む。......特徴情報
【数３４】
2019533211.tif 000036
は位置配列
【数３５】
2019533211.tif 000037
および色配列
【数３６】
2019533211.tif 000038
を含む。......特徴情報
【数３７】
2019533211.tif 000039
は位置配列
【数３８】
2019533211.tif 000040
および色配列
【数３９】
2019533211.tif 000041
を含む。
【００９５】
位置配列における位置点の数が
【数４０】
2019533211.tif 000042
であり、色配列における明度の数もまた
【数４１】
2019533211.tif 000043
であることを想定すると、次に、
【数４２】
2019533211.tif 000044
個の特徴情報があってよい。
【表１】
2019533211.tif 000045
【００９６】
本明細書において、
【数４３】
2019533211.tif 000046
は特徴情報の識別子を表し、
【数４４】
2019533211.tif 000047
は位置点の識別子を表し、
【数４５】
2019533211.tif 000048
は位置点の位置座標を表し、
【数４６】
2019533211.tif 000049
は位置点の明度を表す。各明度は、ＲＧＢ色フォーマットまたはＣＭＹＫ色フォーマットで具体的に表されてよいが、本明細書に限定されない。
【００９７】
段階Ｓ４０２：ＣＰＵは、１個の全体特徴情報を取得するように、それぞれの特徴情報を結合する。
【００９８】
上記した例を続けると、それぞれの特徴情報は直接結合され、すなわち、
【数４７】
2019533211.tif 000050
個の特徴情報における位置配列が、全体位置配列を取得するように結合され、
【数４８】
2019533211.tif 000051
個の特徴情報における色配列が、全体色配列を取得するように結合され、１個の全体特徴情報が、次に取得される。
【００９９】
結合された全体位置配列は、［ｐ１１ ｐ１２ ｐ１３ …ｐ１ｊ …ｐ１ｍ ｐ２１ ｐ２２ ｐ２３ …ｐ２ｊ …ｐ２ｍ ｐ３１ ｐ３２ ｐ３３ …ｐ３ｊ …ｐ３ｍ …ｐｉ１ ｐｉ２ ｐｉ３ …ｐｉｊ …ｐｉｍ ……ｐｎ１ ｐｎ２ ｐｎ３ …ｐｎｊ …ｐｎｍ］である。
【０１００】
結合された全体色配列は、［ｃ１１ ｃ１２ ｃ１３ …ｃ１ｊ …ｃ１ｍ ｃ２１ ｃ２２ ｃ２３ …ｃ２ｊ …ｃ２ｍ ｃ３１ ｃ３２ ｃ３３ …ｃ３ｊ …ｃ３ｍ ……ｃｉ１ ｃｉ２ ｃｉ３ …ｃｉｊ …ｃｉｍ ……ｃｎ１ ｃｎ２ ｃｎ３ …ｃｎｊ …ｃｎｍ］である。
【０１０１】
段階Ｓ４０３：ＣＰＵは全体特徴情報をＧＰＵに送信する。
【０１０２】
段階Ｓ４０４：ＧＰＵは全体特徴情報に基づいて視覚化動作を実行する。
【０１０３】
属性情報が特徴情報のみを含む場合において、ＣＰＵは全体特徴情報（全体位置配列および全体色配列）をＧＰＵに送信することのみが必要である。ＧＰＵは中央演算処理装置から送信された全体特徴情報を受信し、全体特徴情報に基づいてレンダリング処理を実行してレンダリングデータを取得し、レンダリングデータを用いることによって視覚化動作を実行して全体特徴情報に対応する視覚化結果を取得する。
【０１０４】
属性情報が特徴情報および幾何学的情報を含む場合において、ＣＰＵは全体特徴情報（全体位置配列および全体色配列）およびそれぞれの幾何学的情報をＧＰＵに送信する必要がある。ＧＰＵは、中央演算処理装置から送信された全体特徴情報およびそれぞれの幾何学的情報を受信し、全体特徴情報に基づいてレンダリング処理を実行してレンダリングデータを取得し、レンダリングデータを用いることによって視覚化動作を実行して視覚化結果を取得する。
【０１０５】
【数４９】
2019533211.tif 000052
個の特徴情報に関して、現在のシステムにおいて、ＣＰＵはＧＰＵと
【数５０】
2019533211.tif 000053
回通信する必要がある。本開示の実施形態において、
【数５１】
2019533211.tif 000054
個の特徴情報が、１個の全体特徴情報に結合されてよく、したがって、ＣＰＵがＧＰＵと通信する必要は一回のみでよい。したがって、ＣＰＵとＧＰＵの間の通信の回数は大きく減少し得る。
【０１０６】
ＧＰＵが１個の特徴情報を１つの表示線に関連づけるので、本開示の実施形態における全体特徴情報に従った描画の実行後、ＧＰＵによって取得された視覚化結果は以下のとおりである。それぞれの位置点が１つの表示線上に描かれる（図５Ａを参照のこと。そこの表示線は概略的な例示のみであり、実際の表示線を表さない）。すなわち、それぞれの連想性データに対応する表示線は共に接続される。
【０１０７】
正常には、ＧＰＵの表示条件は図１Ａまたは図１Ｂにあるように示されるべきである、すなわち、それぞれの連想性データに対応する表示線は分離されることが、理解され得る。したがって、第１の実装に従って取得された視覚化結果において、それぞれの連想性データに対応する表示線はいくつかの状態において明示的に区別され得ず、ユーザエクスペリエンスを劣ったものへと導く。したがって、第２の実装が以下に提供される。
【０１０８】
第２の実装：ＣＰＵは１つのデータフレームにおいてＧＰＵと一回通信し、それぞれの特徴配列はそれらの間に接続配列を有する。
【０１０９】
図４Ｂは、本開示のいくつかの実施形態による、データを処理する方法を示すフロー図である。
【０１１０】
段階Ｓ４１１：ＣＰＵは１つのデータフレームにおいて複数個の連想性データを取得し、連想性データに対応する属性情報を識別し、各属性情報は少なくとも特徴情報を含む。具体的なプロセスは段階Ｓ４０１と同様であり、関連する開示はその全体が参照によって本明細書に組み込まれる。
【０１１１】
段階Ｓ４１２：各隣接する対の特徴情報に接続情報が追加される。
【０１１２】
一般に、それぞれの連想性データに対応する表示線は、各隣接する対の特徴情報に接続情報を追加することによって、明示的に区別され得る。
【０１１３】
具体的には、２つの隣接する特徴情報に関して、開始位置における特徴情報の終点座標が取得され、より後の位置における特徴情報の起点座標が取得される。代替的に、開始位置における特徴情報の起点座標が取得され、より後の位置における特徴情報の終点座標が取得される。各隣接する対の特徴情報に関して用いられる方法が、使用の最中に整合していることを条件に、両者の方法も用いられてよいことが理解され得る。次に、接続線データが起点座標および終点座標に基づいて構築され、接続線データに対応する特徴情報が識別される。
【０１１４】
例えば、連想性データ１（すなわち、特徴情報１）は対応する起点座標１（ｘ１１，ｙ１１，ｚ１１）および終点座標１（ｘ１２，ｙ１２，ｚ１２）を有する。連想性データ２（すなわち、特徴情報２）は、対応する起点座標２（ｘ２１，ｙ２１，ｚ２１）および終点座標２（ｘ２２，ｙ２２，ｚ２２）を有する。ＣＰＵは、次に、接続線データを判断するように、終点座標１（ｘ１２，ｙ１２，ｚ１２）および起点座標２（ｘ２１，ｙ２１，ｚ２１）を用いてよい。次に、接続線データに対応する特徴情報がさらに識別される。
【０１１５】
正常には、起点座標および終点座標は、直線を構築するように用いられてよく、線形方程式が接続線データとして用いられてよい。線形方程式は２つの点の間の最も単純な接続線であるので、線形方程式が選択される。起点座標および終点座標を採用することによって他のタイプの接続線データが構築されてよいことは、言うまでもない（接続線を構築する原理と表示線を構築する原理は整合するので、段階Ｓ３０２において表示線を構築する処理が参照され得る）。
【０１１６】
ＣＰＵは、接続線データを識別するとき、接続線データから
【数５２】
2019533211.tif 000055
個の位置点を取得するように位置関数を用いる。または、位置配列を構築するように、接続線データから
【数５３】
2019533211.tif 000056
個の位置点をランダムに選択する。次に、位置点の数は、位置配列において位置点の数と一致するであろう。次に、色配列が構築され、それもまた明らかに
【数５４】
2019533211.tif 000057
個の明度を含む。接続線データに対応する位置配列および色配列が、接続情報として識別される。
【０１１７】
接続情報における色配列が、以下で注目されるであろう。接続線データに対応する接続配列の目的は以下のとおりである。ＧＰＵによって行われる描画の後に取得される描画結果において、それぞれの表示線（実際にまだ接続されている）が視覚的に分離され得るように、接続情報が２つの隣接する特徴情報に追加される。ユーザは次に、それぞれの連想性データに対応するそれぞれの表示線を視覚的に区別することができ得る。
【０１１８】
図１Ａおよび図１Ｂは最適な視覚化結果であることが理解され得る。すなわち、視覚化結果はそれぞれの表示線を表示するのみであり、他の線分を表示しない。図１Ａおよび図１Ｂの効果を達成すべく、本開示の実施形態において、特徴情報の色配列においてそれぞれの明度の透明度は１００％に設定されてよい。
【０１１９】
このように、ＧＰＵによって行われる描画の後に取得される視覚化結果において、接続線は透明である。ユーザには接続線は見えず、連想性データに対応する表示線が見えるのみであり、それによって最適な視覚化結果を達成する（透明な接続線が破線によって表される図５Ｂを参照）。
【０１２０】
確実に、最適な視覚化効果は、接続配列の色配列を透明色に設定することによって達成され得る。視覚化効果を減少させることは、接続情報の色配列が特徴情報の色配列と一致していないことが保証される限り、十分であろう。
【０１２１】
接続情報と特徴情報の色配列が一致していない場合、ユーザは、ＧＰＵの視覚化結果において表示線と接続線を区別し得る。具体的な実装例が、異なる形態において生じ得る。例えば、黄色は特徴情報の色配列を表示するために用いられてよく、一方で、青色、緑色、および赤色および同様のものなどの他の色が、接続情報を表示するために用いられる。
【０１２２】
代替的に、特徴情報の明度においてそれぞれの明度は一致していない（色配列におけるそれぞれの明度は、始点から終点への表示線の方向を表示するように、同じではない）。次に、それぞれの明度は、接続特徴における色配列と一致するように設定されてよい。
【０１２３】
もちろん、接続情報の色配列と特徴情報の色配列が一致していないようにする他の実装が採用されてよく、それは本明細書に詳細には列挙されない。
【０１２４】
それぞれの隣接する特徴情報において上記処理を実行した後、それぞれの接続情報が取得されてよい。具体的には、接続情報１が特徴情報１と特徴情報２の間に追加され、接続情報２が特徴情報２と特徴情報３の間に追加され、......接続情報
【数５５】
2019533211.tif 000058
が特徴情報
【数５６】
2019533211.tif 000059
と特徴情報
【数５７】
2019533211.tif 000060
の間に追加され、......接続情報
【数５８】
2019533211.tif 000061
が特徴情報
【数５９】
2019533211.tif 000062
と特徴情報
【数６０】
2019533211.tif 000063
の間に追加される。
【０１２５】
段階Ｓ４１３：それぞれの特徴情報とそれぞれの接続情報は、１個の全体特徴情報を取得するように結合される。
【０１２６】
接続情報の位置配列が文字ｗによって表され、接続情報の色配列が文字ｙによって表されると想定すると、この段階で取得された全体特徴情報は、以下のようになる。
【０１２７】
結合された全体位置配列は、［ｐ１１ ｐ１２ ｐ１３…ｐ１ｊ…ｐ１ｍ ｗ１１ｗ１２…ｗ１ｊ…ｗ１ｍ ｐ２１ｐ２２ ｐ２３…ｐ２ｊ…ｐ２ｍ ｗ２１ ｗ２２…ｗ２ｊ…ｗ２ｍ ｐ３１ｐ３２ｐ３３…ｐ３ｊ…ｐ３ｍ …ｐｉ１ｐｉ２ｐｉ３…ｐｉｊ…ｐｉｍ ｗｉ１ｗｉ２…ｗｉｊ…ｗｉｍ……ｐｎ１ ｐｎ２ ｐｎ３…ｐｎｊ…ｐｎｍ］である。
【０１２８】
結合された全体色配列は、［ｃ１１ ｃ１２ ｃ１３ …ｃ１ｊ…ｃ１ｍ ｙ１１ ｙ１２…ｙ１ｊ …ｙ１ｍ ｃ２１ ｃ２２ ｃ２３ …ｃ２ｊ …ｃ２ｍ ｙ２１ ｙ２２ …ｙ２ｊ …ｙ２ｍ ｃ３１ ｃ３２ ｃ３３ …ｃ３ｊ …ｃ３ｍ ……ｃｉ１ ｃｉ２ ｃｉ３ …ｃｉｊ …ｃｉｍ ｙｉ１ ｙｉ２ …ｙｉｊ …ｙｉｍ  ……ｃｎ１ ｃｎ２ ｃｎ３ …ｃｎｊ …ｃｎｍ］である。
【０１２９】
第２の実装における全体特徴情報と第１の実装の全体特徴情報との間の区別を読者がより良く理解することを可能にすべく、説明された全体特徴情報の間の差異をマークするために下線を採用する。下線は実際の実装には存在しない。
【０１３０】
段階Ｓ４１４：ＣＰＵはＧＰＵに全体特徴情報を少なくとも送信し、ＧＰＵは少なくとも全体特徴情報に基づいて、視覚化動作を実行する。詳細は段階Ｓ４０４において説明されており、本明細書では繰り返さない。
【０１３１】
属性情報のみが特徴情報を含む場合には、ＣＰＵはＧＰＵに全体特徴情報（全体位置配列および全体色配列）を送信することのみが必要であり、ＧＰＵは次に、描画規格に従って描画を実行する。属性情報が特徴情報および幾何学的情報を含む場合には、ＣＰＵはＧＰＵに全体特徴情報（全体位置配列および全体色配列）およびそれぞれの幾何学的情報を送信する必要があり、ＧＰＵは次に、描画規格に従って描画を実行する。
【０１３２】
第２の実装において、ＣＰＵとＧＰＵの間の通信の回数が大きく減少し得るのみでなく、視覚化結果の表示の最中のユーザエクスペリエンスも、また向上し得る。
【０１３３】
第１および第２の実装において、１つのデータフレームにおいてＣＰＵとＧＰＵの間で一回のみ通信が実行される。したがって、ＣＰＵとＧＰＵの間の通信の回数は、第１および第２の実装において大きく減少され得る。
【０１３４】
加えて、本開示の実施形態は、ＣＰＵがＧＰＵと少ない回数だけ通信する、以下の２つの実装をさらに提供する。１つの通信のみが実行される状況と比較した場合は、ＣＰＵとＧＰＵの間の通信の回数はなおも大きいにもかかわらず、現在のシステムにおける通信の大きな回数と比較した場合は、ＣＰＵとＧＰＵの間の通信の数が大きく減少したことは、なおも利点を有する。
【０１３５】
第３の実装において、ＣＰＵは１つのデータフレームにおいてＧＰＵと複数回通信し、通信の回数は、特徴情報の個数よりはるかに小さい。
【０１３６】
１つのデータフレームにおいて複数個の連想性データを取得するとき、複数個の連想性データは、複数個の連想性データ集合に分けられ、少なくとも１つの連想性データ集合は、複数個の連想性データにおいて２つ以上の個数の連想性データを含む。
【０１３７】
ＣＰＵにおける特徴情報の個数が定義されていない場合には、ＣＰＵは１つのデータフレームに関して任意の個数の連想性データを取得し、任意の個数の連想性データを複数個の連想性データ集合に直接分ける。
【０１３８】
ＧＰＵの表示性能の理由で、特徴情報に対応する表示線は無制限にレンダリングされ得ない。したがって、構築され得る予め設定された個数の特徴情報が、ＣＰＵに設定され得る。本開示の実施形態のこの実行処理において、ＧＰＵは一部の個数の特徴情報を構築し得るので、残りの数は、ＣＰＵによって加えて構築され得る特徴情報の個数を表すように用いられる。
【数６１】
2019533211.tif 000064
である。
【０１３９】
したがって、ＣＰＵは、１つのデータフレームにおいて複数個の連想性データを受信した後に、複数個の連想性データの数が残りの数より大きいかどうか判断し得る。そうでない場合、複数個の連想性データが複数個の連想性データ集合に分けられる。そうである場合、複数個の連想性データからいくつかの連想性データをスクリーニングし、いくつかの連想性データの個数が残りの数より大きくない場合、いくつかの連想性データを複数個の連想性データ集合に分ける。
【０１４０】
ＣＰＵにおける特徴情報の個数が定義されていない状況を例として用いる。ＣＰＵは１つのデータフレームにおいて
【数６２】
2019533211.tif 000065
個の特徴情報を取得することが想定される。ＣＰＵは、
【数６３】
2019533211.tif 000066
個の特徴情報を複数個の連想性データ集合に分ける。各連想性データ集合は少なくとも１個の特徴情報を含む。連想性データ集合の数は特徴情報の個数よりはるかに小さい。
【０１４１】
次に、各連想性データ集合は、１つの連想性データ集合が１個の全体特徴情報に対応するという目標を達成するように第１の実装に従って処理される。具体的なプロセスは繰り返さない。
【０１４２】
第４の実装において、ＣＰＵはＧＰＵと複数回通信し、通信の回数は特徴情報の個数よりはるかに小さい。接続配列はそれぞれの特徴配列の間に存在する。
【０１４３】
１つのデータフレームにおいて複数個の連想性データを取得するとき、複数個の連想性データは複数個の連想性データ集合に分けられ、少なくとも１つの連想性データ集合は、複数個の連想性データにおいて２つ以上の連想性データを含む。第３の実装を参照することによって、具体的なプロセスが参照され得、本明細書では詳細は繰り返さないが、それらの全体が参照によって組み込まれる。
【０１４４】
ＣＰＵにおける特徴情報の個数が定義されていない状況を例として用いる。ＣＰＵは１つのデータフレームにおいて
【数６４】
2019533211.tif 000067
個の特徴情報を取得すると想定される。ＣＰＵは
【数６５】
2019533211.tif 000068
個の特徴情報を複数個の連想性データ集合に分ける。各連想性データ集合は少なくとも１個の特徴情報を含む。連想性データ集合の数は特徴情報の個数よりはるかに小さい。
【０１４５】
次に、各連想性データ集合は、１つの連想性データ集合が１個の全体特徴情報に対応するという目標を達成するように第１の実装に従って処理される。その上で、連想性データ集合における各隣接する対の特徴情報の間に接続情報が存在する。具体的なプロセスは繰り返さない。
【０１４６】
第３および第４の実装において、ＣＰＵはＧＰＵに
【数６６】
2019533211.tif 000069
個の特徴情報を複数回送信し得、ＣＰＵとＧＰＵの間の通信の回数は、連想性データ集合の数と同じである。連想性データ集合の数が特徴情報の個数よりはるかに小さいので、ＣＰＵとＧＰＵの間の通信の回数もまた、第３および第４の実装においては大きく減少し得る。
【０１４７】
上で紹介された４つの実装において、ＣＰＵはＧＰＵに全体特徴情報を送信し、次に、全体特徴情報に基づいてレンダリング処理を実行してレンダリングデータを取得し、レンダリングデータを用いることによって視覚化動作を実行して全体特徴情報に対応する視覚化結果を取得する。
【０１４８】
具体的には、ＧＰＵは、マップ上の全体特徴情報において位置配列および色配列を視覚化する描画ソフトウェアを利用してよい。現在のシステムにおいて、ＧＰＵは通常は、特徴情報を視覚化するＣａｎｖａｓベースの描画規格を採用し、ＧＰＵの現在のレンダリング効率はあまり高くない。
【０１４９】
レンダリング効率を向上させるべく、本開示の実施形態は、特徴情報を視覚化するようにＷｅｂＧＬ描画規格を利用する。ＷｅｂＧＬ描画規格はウェブクライアントの３Ｄ描画規格である。そのような図面技術規格は、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）とＯｐｅｎＧＬ  ＥＳ  ２．０との組み合わせを可能にする。ＷｅｂＧＬは、ＯｐｅｎＧＬ  ＥＳ  ２．０のＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）バインドを追加することによって、ＨＴＭＬ５  Ｃａｎｖａｓのためのハードウェア加速された３Ｄレンダリングを提供し得、それによって、ＧＰＵのレンダリング効率を向上させる。
【０１５０】
以下の特徴情報を含む属性情報が、レンダリング処理を詳細に示す例として用いられる。１つのデータフレームにおけるＣＰＵとＧＰＵの実行処理から、第１および第２の実装において、１つのデータフレームにおいてＧＰＵが全体特徴情報を受信した後、全体特徴情報が一回レンダリングされることが必要なことが知られ得る。
【０１５１】
第３および第４の実装において、ＧＰＵは１つのデータフレームにおいて複数個の全体特徴情報を受信し得るので、複数個の全体特徴情報が複数回レンダリングされる必要がある。すなわち、ＧＰＵは１つのデータフレームにおいて少なくとも一回レンダリング処理を実行する。すなわち、ＧＰＵは各データフレームにおいてレンダリング処理実行する必要がある。
【０１５２】
したがって、ＧＰＵのレンダリング効率を向上させるべく、本開示の実施形態は以下の技術的特徴を提供する。ＧＰＵは予め設定された全体特徴情報に基づいてプレレンダリングを実行して、レンダリングデータを取得する。
【０１５３】
レンダリングデータは、主に全体特徴情報と、レンダリング処理の中間データとを含む。そのようなものとして、実際の実行処理において、ＧＰＵは、ＣＰＵから送信された全体特徴情報を受信するとき、全体特徴情報に基づいてレンダリングを実行する必要はなく、レンダリングデータにおける全体特徴情報を更新することのみによって、更新されたレンダリングデータを取得することができ、次に、更新されたレンダリングデータに基づいてマップ上に表示する。ＧＰＵが全体特徴情報に基づいてレンダリング処理を実行する必要はないので、ＧＰＵのレンダリング効率は大きく向上し得る。
【０１５４】
プレレンダリング処理を実行する前に、本開示の実施形態におけるＣＰＵの具体的な実装（第１の実装、第２の実装、第３の実装または第４の実装）が、当業者によって判断されるであろう。
【０１５５】
第１の実装または第２の実装（ＣＰＵがＧＰＵと一回通信する）が採用されたと判断される場合、データ処理デバイスにおいて第１のプレレンダリング処理が対応して採用される。第３の実装または第４の実装（ＣＰＵがＧＰＵと複数回通信する）が採用されたと判断される場合、データ処理デバイスにおいて第２のプレレンダリング処理が対応して採用される。
【０１５６】
第１のプレレンダリング処理および第２のプレレンダリング処理は、以下に詳細に紹介される。
【０１５７】
データ処理デバイスにおけるＧＰＵは、ＣＰＵから送信された全体特徴情報を受信し、全体特徴情報に対応する表示線をレンダリングするために用いられる。ＧＰＵのハードウェアの限界のため、ＧＰＵは、１つのデータフレームにおいて、多くとも所与の数の表示線しかレンダリングし得ない。
【０１５８】
したがって、ＣＰＵが構築し得る表示線データの個数は、多くとも予め設定された数である旨が、または、構築され得る特徴情報の個数は、多くとも予め設定された数であり、予め設定された数は所与の数より小さい旨が、想定される。このようにして、ＧＰＵによってレンダリングされる表示線の数は、所与の数を超えない。
【０１５９】
データ処理デバイスにおいて、１個の連想性データが１個の表示線データに対応し、１個の表示線データが１個の特徴情報（位置配列および色配列）に対応し、１個の特徴情報が１つの表示線に対応することが、図３に示された処理から見いだされ得る。したがって、多くとも予め設定された個数のみの表示線データが構築され得る場合には、ＣＰＵもまた対応して、多くとも予め設定された個数の特徴情報を構築し得る。
【０１６０】
図６は、本開示のいくつかの実施形態による、データを処理する方法を示すフロー図である。
【０１６１】
段階Ｓ６０１：ＣＰＵは予め設定された個数の特徴情報を含む全体特徴情報を構築し、全体特徴情報を保存する。
【０１６２】
ＣＰＵは予め設定された個数の特徴情報を構築する。特に、ＣＰＵは予め設定された個数の連想性データを受信し、段階Ｓ３０１からＳ３０３の処理に従って、予め設定された個数の特徴情報を取得する。
【０１６３】
第１および第２の実装において、ＣＰＵは１つのデータフレームにおいてＧＰＵと一回通信するので、ＣＰＵは予め設定された個数の特徴情報を結合し、全体特徴情報を取得する。
【０１６４】
ＣＰＵは、図４Ａが対応する第１の実装に従って、または、図４Ｂが対応する第２の実装に従って、予め設定された個数の特徴情報に対応する全体特徴情報を識別し得る。予め設定された数が１０であると想定すると、ＣＰＵは１０個の特徴情報を結合し、全体特徴情報を取得する。
【０１６５】
段階Ｓ６０２：ＣＰＵは全体特徴情報に属性情報を追加する。
【０１６６】
後の全体特徴情報の使用を容易にすべく、属性情報は全体特徴情報を追加される必要がある。具体的には、以下の処理を参照されたい。
【０１６７】
（１）各特徴情報に関して特徴識別子が設定され、全体特徴情報における全ての位置点に関して位置点識別子が設定される。
【０１６８】
ＣＰＵは、それぞれの特徴情報を区別するように、各特徴情報に関して異なる特徴識別子を設定する。特徴情報の予め設定された個数が１０であると想定すると、次に、特徴情報１は特徴識別子１に対応し、特徴情報２は特徴識別子２に対応し、......、特徴情報１０は特徴識別子１０に対応する。
【０１６９】
全体特徴情報は複数の位置点を含み、ＣＰＵは各位置点について位置点識別子を付与する。各特徴情報が８つの位置点を有すると想定すると、次に、各特徴情報の位置配列は８つの位置座標を有し、色配列は８つの色座標を有する。次に、全体特徴情報の全体位置配列は８０の位置点の位置座標を有し、全体色配列はまた、８０の位置点の明度を有する。
【０１７０】
全ての位置点について異なる識別子を付与するようにアラビア数字が用いられる場合には、全体位置配列におけるそれぞれの位置点識別子は、連続して１、２、３、......８０であり得、全体色配列のそれぞれの位置点は、また、連続して１、２、３、......８０であり得る。また、それぞれの位置点について異なる識別子を付与するように順序づけられた文字が採用されてよい。確実に、識別は、本明細書には限定されない他の方法を用いてもまた実行され得る。
【０１７１】
（２）各特徴情報に対応する位置点識別子集合が判断され、各特徴情報の特徴識別子と、それに対応する位置点識別子集合との間の対応関係が構築される。
【０１７２】
上記した例を続け、例として特徴情報１を取り上げると、特徴情報１は位置点識別子１から位置点識別子８に対応し、次に、位置点識別子１から位置点識別子８は特徴情報１の位置点識別子集合１を構成する。次に、特徴情報１の特徴識別子１と位置点識別子集合１との間の対応関係が構築される。
【０１７３】
（３）各特徴情報に対応する特徴識別子に関して、状態識別子が設定される。
【０１７４】
状態識別子は、各特徴情報に対応する特徴識別子に追加され、状態識別子は特徴情報の使用状態を示すように用いられる。１個の特徴情報が用いられている場合、状態識別子は、その特徴情報がウェークアップ状態にある旨を示し、１個の特徴情報が用いられていない場合、状態識別子は、その特徴情報がスリープ状態にある旨を示す。
【０１７５】
上記の対応関係が表１に明示される。
【表２】
2019533211.tif 000070
【０１７６】
（４）ウェークアップ特徴識別子集合およびスリープ特徴識別子集合が構築される。
【０１７７】
スリープ特徴識別子集合における各特徴識別子に対応する特徴情報は、用いられていない状態であるスリープ状態にあり、ウェークアップ特徴識別子集合における各特徴識別子に対応する特徴情報は、使用中の状態であるウェークアップ状態にある。
【０１７８】
予め設定された個数の特徴情報に関して、１個の特徴情報がウェークアップ状態にある場合、この特徴情報の特徴識別子がウェークアップ特徴識別子集合に追加される。１個の特徴情報がスリープ状態にある場合、この特徴情報の特徴識別子がスリープ特徴識別子集合に追加される。ウェークアップ特徴識別子集合にある特徴情報の個数とスリープ特徴識別子集合にある特徴情報の個数との合計は、予め設定された数に等しい。
【０１７９】
段階Ｓ６０３：全体特徴情報がＧＰＵに送信される。
【０１８０】
段階Ｓ６０４：ＧＰＵは全体特徴情報に基づいてプレレンダリングを実行し、レンダリングデータを取得および保存する。
【０１８１】
ＧＰＵは全体特徴情報に基づいてプレレンダリングを実行し、レンダリングされたレンダリングデータを取得し、次にレンダリングデータを保存する。レンダリングデータは２つの部分を含む。一方の部分は全体特徴情報であり、他方の部分はレンダリング処理における中間データである。
【０１８２】
上記のプレレンダリング処理の最中、ＣＰＵは全体特徴情報と、全体特徴情報に対応する属性情報とを保存してよい。ＧＰＵはプレレンダリング後に取得されたレンダリングデータを保存してよい。
【０１８３】
上記第１のプレレンダリングの場合には、データ処理デバイスの具体的な実行処理が以下に紹介される。
【０１８４】
図７は、本開示のいくつかの実施形態による、データを処理する方法を示すフロー図である。
【０１８５】
段階Ｓ７０１：ＣＰＵは１つのデータフレームにおいて構築前の全体特徴情報を更新する。
【０１８６】
図６に示されたプレレンダリング処理の後、予め設定された個数の特徴情報を結合することによって取得された全体特徴情報は、既にＣＰＵに格納されている。現在の全体特徴情報におけるそれぞれの位置点の具体的なデータ値は、前のデータフレームにおけるデータ値であるので、このデータフレームにおいて、全体特徴情報におけるそれぞれの位置点のデータ値は、全体特徴情報がデータフレームに適用可能であるように更新される必要がある。
【０１８７】
全体特徴情報の更新は２つの態様を含む。第１の態様は、全体特徴情報においてスリープ状態にある特徴識別子に対応する特徴情報が更新され、第２の態様は、全体特徴情報においてウェークアップ状態にある特徴識別子に対応する特徴情報が更新される。以下に、２つの態様がそれぞれ紹介される。
【０１８８】
第１の態様：全体特徴情報においてスリープ状態にある特徴識別子に対応する特徴情報が更新される。この態様の主な目的は、このデータフレームにおいて取得された連想性データを全体特徴情報へと更新することである。
【０１８９】
複数個の連想性データが１つのデータフレームにおいて取得され、連想性データに対応する特徴情報が識別され、それぞれの特徴情報の具体的なデータ値が、全体特徴情報における具体的なデータ値へと更新される。
【０１９０】
例としてそれぞれの特徴情報におけるターゲット特徴情報を取り上げると、特徴情報を全体特徴情報に更新する処理は、以下に紹介される。
【０１９１】
図８は、本開示のいくつかの実施形態による、データを処理する方法を示すフロー図である。
【０１９２】
段階Ｓ８０１：スリープ特徴識別子集合がヌル集合であるかどうかを判断する。ＹＥＳであれば、処理は段階Ｓ８０２に進む。そうでなければ、処理は段階Ｓ８０３に進む。
【０１９３】
ウェークアップ特徴識別子集合における全ての特徴識別子が用いられているので、新しい連想性データを受信したとき、ターゲット特徴情報の具体的な値が、スリープ特徴識別子に対応する特徴情報の具体的なデータ値へと更新される。
【０１９４】
第１に、ＣＰＵは、スリープ特徴識別子集合がヌル集合かどうか判断し、スリープ特徴識別子集合がヌル集合である場合、予め設定された個数の特徴情報がウェークアップ状態にあって用いられている旨を示す。スリープ特徴識別子集合がヌル集合でない場合、予め設定された個数の特徴情報はスリープ状態にある特徴情報を有し、その特徴情報は用いられていない旨を示す。
【０１９５】
段階Ｓ８０２：処理はある時間待機して、次に段階Ｓ８０１に進む。
【０１９６】
ＣＰＵはスリープ特徴識別子集合がヌル集合であると判断し、ＣＰＵにおける予め設定された個数の特徴情報が、現在全てウェークアップ状態にあり、利用可能な特徴情報がない旨を示す。したがって、段階Ｓ８０１は、ある時間の待機の後に実行され得る。
【０１９７】
段階Ｓ８０３：特徴識別子がスリープ特徴識別子集合から選択される。この特徴識別子に対応する特徴情報が識別され、この特徴情報の状態識別子がウェークアップ状態に変更される。
【０１９８】
ＣＰＵは、スリープ特徴識別子集合がヌル集合であるかどうか判断し、そうでない場合、利用可能な特徴情報がある旨を示す。したがって、利用可能な特徴識別子がスリープ特徴識別子集合から選択され、次に、この特徴情報に対応する状態識別子がウェークアップ状態に変更され、この特徴識別子が次にウェークアップ特徴識別子集合に追加される。
【０１９９】
段階Ｓ８０４：全体特徴情報をターゲット特徴情報で更新する。
【０２００】
全体特徴情報の属性情報において、各特徴識別子とそれに対応する位置点識別子集合の間には対応関係が存在するので、段階Ｓ８０３において選択された特徴識別子に対応する位置点識別子集合が、全体特徴情報から識別され得、それによって、位置点識別子集合に従って全体特徴情報から特徴情報を識別することを可能にする。ターゲット特徴情報の具体的なデータ値は、特徴識別子に対応する特徴情報の具体的なデータ値へと更新される。
【０２０１】
例えば、特徴識別子１に対応する位置点識別子集合は位置点識別子１から位置点識別子８である。位置点識別子１から位置点識別子８に対応する８つの位置点は全体特徴情報から識別される。８つの位置点に対応する位置配列および色配列は、特徴識別子１に対応する特徴情報である。次に、ターゲット特徴情報の位置配列の具体的なデータ値が、位置点識別子１から位置点識別子８に対応する８つの位置点の対応するデータ値に更新される。
【０２０２】
ＣＰＵは、データフレームに対応する全ての特徴情報が全体特徴情報に更新されるまで、または、スリープ特徴識別子集合がヌル集合になるまで、図８に示された処理を１つのデータフレームにおいて継続的に実行してよい。
【０２０３】
第２の状況：既にウェークアップ状態にある特徴情報が、全体特徴情報を更新するように更新される。
【０２０４】
各特徴情報は位置配列および色配列を有する。ＧＰＵの視覚化結果を最大限に活用すべく、特徴情報は、この実施形態において動的に表示され得るので、動的効果を用いることによって始点から終点までの方向を表示する。
【０２０５】
１個の特徴情報がｍ個の位置点を有すると想定する。特徴情報の動的効果を表示すべく、特徴情報はｍ個全てのデータフレームにおいて一回更新される必要がある。そのようなものとして、表示線の動的効果が、色の影における変形によってシミュレートされ得る。例えば、落ちている流星の処理が、始点から終点への方向を示すように、始点と終点の間でシミュレートされる。
【０２０６】
したがって、この実施形態における各データフレームにおいて、識別された特徴情報を上記第１の状況における全体特徴情報に更新することに加え、既にウェークアップ状態にある特徴情報もまた、この実施形態において更新され得る。
【０２０７】
具体的には、ウェークアップ特徴識別子における各特徴情報に対応する位置配列を更新するように、位置マッピング関数
【数６７】
2019533211.tif 000071
が用いられる。ウェークアップ特徴識別子における各特徴情報に対応する色配列を更新するように、色マッピング関数
【数６８】
2019533211.tif 000072
が用いられる。
【０２０８】
第３の状況：特徴情報が、表示を完了した表示線に関して利用不可能状態に設定される。
【０２０９】
既にウェークアップ状態にある１個の特徴情報において、この特徴情報の識別子状態が、動的表示の完了後にスリープ状態へと変更される。１個の特徴情報が
【数６９】
2019533211.tif 000073
個の位置点を有すると想定する。
【数７０】
2019533211.tif 000074
個のデータフレームの後に、この特徴情報の表示が完了し、この特徴情報は再利用されてよい。すなわち、その特徴情報はスリープ状態にある。
【０２１０】
１個の特徴情報がスリープ状態にある場合、この特徴情報の表示が既に完了している旨を示す。特徴情報は、ＧＰＵの視覚化結果において改めて表示される必要はない。したがって、スリープ状態にある特徴情報を、視覚化結果においてユーザに不可視にするべく、ちょうどスリープ状態にある特徴情報に不可視動作が実行されてよい。この特徴情報は、次に不可視状態となるであろう。
【０２１１】
具体的には、ＧＰＵが透明な線分によってスリープ状態にある特徴情報を表示し得るように、この特徴情報の色配列における透明度が１００％に設定される。代替的に、この特徴情報が視覚化結果における１つの位置点に対応するように、それぞれの位置点座標が１つの座標に設定される。この位置点は線分全体がユーザから不可視である。
【０２１２】
再循環方式が本出願において確立されるので、全体特徴情報におけるそれぞれの特徴情報は、繰り返し用いられてよい。ＣＰＵは、全体特徴情報を再構築する必要はないであろう。ＧＰＵは、繰り返しレンダリングを実行する必要はないであろう。したがって、連想性データの表示効率が向上し得る。
【０２１３】
図７に戻って、段階Ｓ７０２において、更新された全体特徴情報がＧＰＵに送信される。
【０２１４】
ＣＰＵは、上記３つの状況に従って１つのデータフレームにおいて一回全体特徴情報を更新した後、更新された特徴情報をＧＰＵに改めて送信する。
【０２１５】
段階Ｓ７０３：ＧＰＵは全体特徴情報を用いて、レンダリングデータにおける全体特徴情報を更新し、そのレンダリングデータに基づいて視覚化動作を実行する。
【０２１６】
すなわち、中央演算処理装置から送信された全体特徴情報が受信される。構築前のレンダリングデータにおける全体特徴情報が全体特徴情報に基づいて更新される。更新されたレンダリングデータを用いることによって視覚化動作が実行される。全体特徴情報に対応する視覚化結果が取得される。
【０２１７】
全体特徴情報に基づいてレンダリングを実行した後に取得されたレンダリングデータは、ＧＰＵに既に格納されている。視覚化結果を、この時点で全体特徴情報に適用可能とすることを可能にすべく、ＧＰＵは、ＣＰＵから送信された全体特徴情報における具体的な値を、既存の全体特徴情報における具体的な値へと更新してよい。そのようなものとして、ＧＰＵは更新された全体特徴情報に基づいて表示を実行してよい。
【０２１８】
したがって、ＧＰＵは改めてレンダリング処理を実行する必要はなく、それによって、大きな量のＧＰＵリソースが節約され得る。
【０２１９】
図９は、本開示のいくつかの実施形態による、データを処理する方法を示すフロー図である。
【０２２０】
段階Ｓ９０１：ＣＰＵは、予め設定された個数の特徴情報を、複数個の連想性データ集合に分ける。
【０２２１】
予め設定された個数の特徴情報を取得するＣＰＵの処理に関して、段階Ｓ６０１が参照され得る。本明細書において詳細は繰り返さないが、それらの全体が参照によって組み込まれる。
【０２２２】
第３の実装および第４の実装において、ＣＰＵは１つのデータフレームにおいてＧＰＵと複数回通信するので、ＣＰＵは予め設定された個数の特徴情報を複数個の連想性データ集合に分ける。各連想性データ集合における具体的な個数の特徴情報が、当業者によって予め設定されてよい。
【０２２３】
段階Ｓ９０２：各連想性データ集合に関して、ＣＰＵはこの連想性データ集合における全ての特徴情報を、１個の全体特徴情報として構築し、それによって、複数個の全体特徴情報を取得し、複数個の全体特徴情報を保存する。
【０２２４】
特徴情報の各群に関して、ＣＰＵは、図４Ａに対応する第１の実装に従って、または、図４Ｂに対応する第２の実装に従って、この群における全ての特徴情報に対応する全体特徴情報を識別し得る。
【０２２５】
段階Ｓ９０３：ＣＰＵは、各全体特徴情報に属性情報を追加する。
【０２２６】
（１）特徴識別子が各特徴情報に関して設定され、位置点識別子が全体特徴情報の全ての位置点に関して設定される。
【０２２７】
（２）各特徴情報に対応する位置点識別子集合が判断される。各特徴情報と、それに対応する位置点識別子集合との間の対応関係が構築される。
【０２２８】
（３）全体識別子が各全体特徴情報に追加され、全体識別子とそれに対応する特徴識別子集合との間の対応関係が構築される。
【０２２９】
この実施形態において、複数個の特徴情報が存在するので、１個の特徴情報を別のものから区別すべく、識別子が各全体特徴情報に関して追加されてよい。各全体特徴情報は特徴情報の部分を含むので、どの特徴情報がそれぞれどの全体特徴情報に属するか明らかに判断すべく、各全体識別子に対応する特徴識別子集合が構築され、全体識別子と特徴識別子集合との間の対応関係が構築される。
【０２３０】
例えば、１０個の特徴情報（特徴情報１、特徴情報２、......特徴情報１０）が存在し、全体特徴情報の個数が３であると想定する。例えば、特徴情報１から特徴情報３は全体特徴情報１に対応し、特徴情報４から特徴情報７は全体特徴情報２に対応し、特徴情報８から特徴情報１０は全体特徴情報３に対応する。
【０２３１】
次に、全体特徴情報に対応する識別子１に対応する特徴識別子集合が、特徴情報１の特徴識別子１、特徴情報２の特徴識別子２、および特徴情報３の特徴識別子３を含む。
【０２３２】
（４）状態識別子が、各特徴情報に対応する特徴識別子に関して設定される。
【０２３３】
全体特徴情報に属性情報を追加する概略図が表２および表３において参照され得る。
【表３】
2019533211.tif 000075
【表４】
2019533211.tif 000076
【０２３４】
（５）ウェークアップ特徴識別子集合およびスリープ特徴識別子集合が構築される。
【０２３５】
（１）、（２）、（４）、および（５）の処理手順は、第１のプレレンダリングにおける処理手順と一致し、したがって、本明細書においては繰り返さない。
【０２３６】
段階Ｓ９０４：各全体特徴情報および各全体特徴の全体識別子が、一つずつＧＰＵに送信される。
【０２３７】
段階Ｓ９０５：ＧＰＵは、各全体特徴情報に基づいてプレレンダリングを実行する。レンダリングデータを取得する。それに応じて、レンダリングデータを、それに対応する全体識別子によって格納する。
【０２３８】
上記のプレレンダリング処理の最中、ＣＰＵは全体特徴情報と、全体特徴情報に対応する属性情報とを保存してよい。ＧＰＵは、プレレンダリング後に取得されたレンダリングデータと、対応する全体識別子とを保存してよい。
【０２３９】
上記第２のプレレンダリングの場合における、データ処理デバイスの具体的な実行処理が紹介される。
【０２４０】
図１０は、本開示のいくつかの実施形態による、データを処理する方法を示すフロー図である。
【０２４１】
段階Ｓ１００１：ＣＰＵは１つのデータフレームにおいて、複数個の構築前の全体特徴情報を更新する。
【０２４２】
図９に示されたプレレンダリング処理の後、予め設定された個数の特徴情報を結合することによって取得された全体特徴情報は既にＣＰＵに格納されており、本明細書では、予め設定された全体特徴情報によって表される。
【０２４３】
全体特徴情報の更新は、以下にそれぞれ紹介される３つの状況を含む。
【０２４４】
第１の状況：複数個の連想性データが１つのデータフレームにおいて受信される。連想性データに対応する特徴情報が識別され、複数個の構築前の全体特徴情報が、それぞれの特徴情報に基づいて更新される。
【０２４５】
例として、それぞれの特徴情報におけるターゲット特徴情報を取り上げると、ターゲット特徴情報を全体特徴情報に更新する処理が、以下に紹介される。
【０２４６】
図１１は、本開示のいくつかの実施形態による、データを処理する方法を示すフロー図である。
【０２４７】
段階Ｓ１１０１：スリープ特徴識別子集合がヌル集合であるかどうかを判断する。ＹＥＳの場合、処理は段階Ｓ１１０２に進む。そうでない場合、処理は段階Ｓ１１０３に進む。
【０２４８】
段階Ｓ１１０２：処理はある時間待機して、次に段階Ｓ１１０１に進む。
【０２４９】
段階Ｓ１１０３：特徴識別子がスリープ特徴識別子集合から選択される。この特徴情報の状態識別子がウェークアップ状態に変更される。
【０２５０】
段階Ｓ１１０４：この特徴識別子に対応する全体識別子が識別され、その全体識別子に対応する全体特徴情報が識別される。その特徴識別子に対応する特徴情報が、その全体識別子に対応する全体特徴情報から識別される。
【０２５１】
第２のプレレンダリング処理において、複数個の全体特徴情報が存在するので、この特徴識別子に対応する全体識別子が、第１に識別される。その全体識別子に対応する全体特徴情報が識別される。次に、その特徴識別子に対応する特徴識別子集合が、その全体特徴情報から識別され、その特徴識別子集合に対応する特徴情報が、その全体特徴情報から識別される。
【０２５２】
段階Ｓ１１０５：ターゲット特徴情報によって全体特徴情報を更新する。
【０２５３】
この特徴識別子に対応する特徴情報が全体特徴情報から識別される。ターゲット特徴情報の具体的なデータ値が、この特徴情報の具体的なデータ値へと更新される。
【０２５４】
ＣＰＵは、データフレームに対応する全ての特徴情報が全体特徴情報へと更新されるまで、または、スリープ特徴識別子集合がヌル集合になるまで、図１１に示された処理を１つのデータフレームにおいて継続的に実行してよい。
【０２５５】
第２の状況：既にウェークアップ状態にある特徴情報が、全体特徴情報を更新するように更新される。
【０２５６】
第３の状況：表示を完了した表示線に関して、特徴情報が利用不可能状態に設定される。
【０２５７】
第２の状況および第３の状況の具体的な実行処理は、図７に示された処理において既に詳細に説明されている。本明細書では詳細は繰り返さない。
【０２５８】
次に、図１０を参照して段階Ｓ１００２に進む：更新された全体特徴情報および全体識別子がＧＰＵに送信される。
【０２５９】
ＣＰＵは、上記３つの状況に従って１つのデータフレームにおいて一回全体特徴情報を更新した後、更新された全体特徴情報および全体特徴情報に対応する全体識別子を、改めてＧＰＵに送信する。
【０２６０】
段階Ｓ１００３：ＧＰＵは更新された特徴情報に基づいて視覚化動作を実行する。すなわち、ＧＰＵは中央演算処理装置から送信された全体特徴情報および全体識別子を受信し、複数の構築前のレンダリングデータにおける全体識別子に対応するレンダリングデータを識別し、全体特徴情報に基づいて構築前のレンダリングデータにおける全体特徴情報を更新し、更新されたレンダリングデータを用いることによって視覚化動作を実行し、全体特徴情報に対応する視覚化結果を取得する。
【０２６１】
実施形態の方法の機能は、ソフトウェア機能ユニットの形態で達成されて独立の製品として販売されるか用いられる場合には、コンピューティングデバイスがアクセスできるストレージ媒体に格納され得る。そのような理解に基づいて、現在のシステムまたは技術的解決法の一部に貢献する本出願の実施形態の一部が、本出願のそれぞれの実施形態の方法の全てまたはいくつかの段階をコンピューティングデバイス（パーソナルコンピュータ、サーバ、モバイルコンピューティングデバイス、またはネットワーク設備など）に実行可能にするいくつかの命令を含む、ストレージ媒体に格納されたコンピュータソフトウェア製品の形態で具現化され得る。前述のストレージ媒体は、ＵＳＢフラッシュディスク、モバイルハードディスク、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ディスクまたはコンパクトディスクを含む、プログラムコードを格納できる様々な媒体であり得る。
【０２６２】
本開示における各実施形態は、各実施形態が他の実施形態と異なる部分に着目して段階的な形で説明され、様々な実施形態の中で同一および同様な部分に関して互いに参照され得る。
【０２６３】
当業者は、上記説明によって本開示の実施形態を実装または使用し得る。これらの実施形態への様々な変形が当業者には明らかであろう。本開示に定められた一般原理は、本開示の精神または範囲から逸脱することなしに、他の実施形態において実践され得る。したがって、本開示はこれらの示された実施形態に限定されるものではなく、上に開示された原理および新規な特性と整合する最も幅広い範囲と一致するものとする。
【図１Ａ】
2019533211.tif 000077
【図１Ｂ】
2019533211.tif 000078
【図２】
2019533211.tif 000079
【図３】
2019533211.tif 000080
【図４Ａ】
2019533211.tif 000081
【図４Ｂ】
2019533211.tif 000082
【図５Ａ】
2019533211.tif 000083
【図５Ｂ】
2019533211.tif 000084
【図６】
2019533211.tif 000085
【図７】
2019533211.tif 000086
【図８】
2019533211.tif 000087
【図９】
2019533211.tif 000088
【図１０】
2019533211.tif 000089
【図１１】
2019533211.tif 000090
【国際調査報告】
2019533211.tif 000091