CN107533811A - 信息处理装置、信息处理方法和程序 - Google Patents
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Abstract
本发明技术涉及能够实现时空地图的有效生成的一种信息处理装置、一种信息处理方法、以及一种程序。请求器选择单元基于数据采集单元的上下文和简档中的至少一个以及请求数据的内容,从多个数据采集单元中选择其中数据随时间变化的关于时空地图上的特定位置的数据的请求器。数据请求单元从请求器中请求数据。地图生成单元使用来自请求器的数据生成时空地图。可将本发明技术提供给例如提供时空地图的服务器。
Description
技术领域
本发明技术涉及一种信息处理装置、一种信息处理方法以及一种程序,并且更具体地讲,涉及能够实现时空地图的有效生成的一种信息处理装置、一种信息处理方法以及一种程序。
背景技术
常规上讲,广泛使用了示出预定空间中的每个位置上的数据的空间地图。空间地图的示例包括通过勘探和铁路路线图获得的地形图。
此外,近年来,其中显示出随时间变化的数据的空间地图(在下文称为时空地图)也被广泛使用。时空地图的示例可包括天气图和交通图。
为了提高时空地图中数据的准确性,希望以更精细的空间密度和更短的时间间隔收集更多类型的数据。为此,然而,需要增加待用于数据收集的传感器和类似物的数量并且增加传感器和类似物采集数据的频率,这导致所需成本的上升和消耗功率的增加。
相比之下,专利文献1提出了一种技术,其中在通过光传感器和微波传感器在监测区域内检测到待通知的事件的情况下,相机被开启以开始通过对监测区域成像获得的图像的传输,并且在该事件结束之后,相机被关闭以停止图像的传输。这种技术的使用允许实现功率节省。
引用列表
专利文献
专利文献1:JP2005-39612A
发明内容
技术问题
然而,专利文献1中所述的技术仅控制固定在监测区域内的相机的开启/关闭,并且仅可应用于其中通过相同相机捕捉的相同位置的图像随时间变化的类型的时空地图。
因此,本发明技术能够实现任何时空地图的有效生成。
问题的解决方案
根据本发明技术的一个方面的信息处理装置包括:请求器选择单元,其被配置用于基于数据采集单元的上下文和简档中的至少一个以及请求数据的内容从多个数据采集单元中选择其中数据随时间变化的关于时空地图上的特定位置的数据的请求器;数据请求单元,其被配置用于从请求器中请求数据;以及地图生成单元,其被配置用于使用来自请求器的数据生成时空地图。
可以使数据采集单元的上下文包括使用数据采集单元的用户的上下文。可以使请求选择单元基于用户的上下文估计用户提供关于特定位置的数据的可能性,并且基于估计结果选择请求器。
可以使数据采集单元的简档包括提供使用数据采集单元的用户的数据的过去轨迹记录。可以使请求选择单元基于提供用户的数据的过去轨迹记录选择请求器。
可以使另外包括事件检测单元,其被配置用于基于来自多个数据采集单元的数据检测与时空地图相对应的空间中的事件。可以使请求器选择单元选择关于其中已经检测到事件的位置附近的数据的请求器。
可以使请求器选择单元选择关于使用时空地图的用户所指定的位置附近的数据的请求器。
可以使另外包括奖励设置单元,其被配置用于基于请求数据的值设置对数据的奖励。可以使数据请求单元通知请求器所设置的奖励。
可以使奖励设置单元基于请求数据的访问量的估计值设置奖励。
可以使另外包括条件设置单元,其被配置用于设置用于收集数据的条件。可以使请求器选择单元从能够采集满足设置条件的数据的数据采集单元中选择请求器。
根据本发明技术的一个方面的信息处理方法包括:基于数据采集单元的上下文和简档中的至少一个以及请求数据的内容从多个数据采集单元中选择其中数据随时间变化的关于时空地图上的特定位置的数据的请求器的请求器选择步骤;从请求器中请求数据的数据请求步骤;以及使用来自请求器的数据生成时空地图的地图生成步骤。
根据本发明技术的一个方面的程序使得计算机执行包括以下各项的处理:基于数据采集单元的上下文和简档中的至少一个以及请求数据的内容从多个数据采集单元中选择其中数据随时间变化的关于时空地图上的特定位置的数据的请求器的请求器选择步骤;从请求器中请求数据的数据请求步骤;以及使用来自请求器的数据生成时空地图的地图生成步骤。
根据本发明技术的一个方面,基于数据采集单元的上下文和简档中的至少一个以及请求数据的内容,从多个数据采集单元中选择其中数据随时间变化的关于时空地图上的特定位置的数据的请求器。从请求器中请求数据。使用来自请求器的数据生成时空地图。
本发明的有益效果如下:
根据本发明技术的一个方面,可有效地生成任何时空地图。
此外,本说明书所述的效果不是限制性的,而仅仅是示例,并且可存在另外的效果。
附图说明
[图1]图1为示出本发明技术已经被应用的信息处理装置的一个实施例的框图。
[图2]图2为示出请求控制单元的配置示例的框图。
[图3]图3为示出时空地图数据库的数据结构的示例的图表。
[图4]图4为示出地图提供处理的流程图。
[图5]图5为示出数据收集控制处理的流程图。
[图6]图6为示出特征提取处理的流程图。
[图7]图7为示出事件检测处理的流程图。
[图8]图8为示出数据请求处理的流程图。
[图9]图9为示出估计数据的访问量的方法的示例的图。
[图10]图10为示出在已经接收到数据请求的情况下所显示的画面的示例的图。
[图11]图11为示出设置画面的示例的图。
[图12]图12为示出数据登记处理的流程图。
[图13]图13为示出在使用本发明技术提供交通异常图的情况下的使用范例的图。
[图14]图14为示出在使用本发明技术提供交通异常图的情况下的使用范例的图。
[图15]图15为示出在使用本发明技术提供农田监测图的情况下的使用范例的图。
[图16]图16为示出在使用本发明技术提供内容观看图的情况下的使用范例的图。
[图17]图17为示出在使用本发明技术提供内容观看图的情况下的使用范例的图。
[图18]图18为示出在使用本发明技术提供旅游景点图的情况下的使用范例的图。
[图19]图19为示出在使用本发明技术提供旅游景点图的情况下的使用范例的图。
[图20]图20为示出计算机的配置示例的框图。
具体实施方式
在下文中,将描述用于执行本发明技术的模式(在下文称为实施例)。应注意,将按照以下顺序进行描述。
1.实施例
2.使用范例
3.变型
<1.实施例>
{信息处理系统101的配置示例}
图1示出本发明技术已经被应用的信息处理装置101的实施例。信息处理系统101是生成时空地图并且向用户提供时空地图的系统。
应注意,不具体地限制由信息处理系统101提供的时空地图的类型。由信息处理系统101提供的时空地图的示例包括天气信息图、旅游景点图、交通异常图、农田监测图、内容观看图、餐厅品鉴图、风险图、监测图、人体图等。
天气信息图是,例如,示出每个区域中的天气状况的时间序列变化的图。
旅游景点图是,例如,其中诸如每个旅游景点的事件和拥挤度的数据随时间更新的图。
交通异常图是,例如,其中诸如预定空间中的车祸的发生状况和发生历史以及必需品的数据随时间更新的图。此处,必需品包括例如救护车、医生等。
农田监测图是,例如,其中诸如预定空间中的农田中的异常的发生状况和发生历史的数据随时间更新的图。
内容观看图是,例如,其中诸如每个区域中的各种内容的收视率和观看者的数量的数据随时间更新的图。
餐厅品鉴图是,例如,其中给予预定空间中的每个餐厅的品鉴的显示根据需要更新的图。
风险图是,例如,其中诸如预定空间中发生犯罪或灾难的位置和在每个位置中将发生犯罪或灾难的可能性的数据随时间更新的图。
人体图是,例如,示出诸如人体中的预定物质的量和温度的数据中的时间序列变化的图。此处,预定物质的量为,例如,通过磁共振成像(MRI)测量的氢原子的量等。
应注意,时空地图中的数据可实时更新,或者可以预定定时更新。此外,时空地图可具有指定任何时间和位置且能够显示指定的时间和位置上的数据的功能。
应注意,时空地图在下文也将简称为地图。
信息处理系统101包括服务器111、数据采集单元112-1至112-m、以及客户端113-1至113-n。服务器111、数据采集单元112-1至112-m以及客户端113-1至113-n通过未示出的网络或类似物连接以进行通信。
应注意,在下文中,在不需要各个区分数据采集单元112-1至112-m的情况下,它们将简称为数据采集单元112。在下文中,在不需要各个区分客户端113-1至113-n的情况下,它们将简称为客户端113。
服务器111包括地图生成单元121、数据库122、数据收集控制单元123,以及数据登记单元124。
在已经从客户端113接收到地图请求的情况下,地图生成单元121使用登记在数据库122中的数据生成客户端113请求的时空地图。接着,地图生成单元121将包括所生成的时空地图的地图信息传输至正在请求的客户端113。此外,地图生成单元121根据需要将所接收的地图请求提供至请求控制单元133。
数据库122包括存储待用于时空地图的数据的时空地图数据库、存储关于每个数据采集单元112的数据的数据采集单元数据库、存储关于客户端113的数据的客户端数据库等。在数据采集单元数据库中,还存储了关于使用数据采集单元112的用户的数据。在客户端数据库中,还存储了关于使用客户端113的用户的数据。
应注意,在下文中,为了在使用用户采集单元112的用户与使用客户端113的用户之间进行区分,前者将称为所有者,后者将称为用户。
数据收集控制单元123控制来自每个数据采集单元112的数据的收集。数据收集控制单元123包括特征提取单元131、事件检测单元132以及请求控制单元133。
特征提取单元131提取存储于时空地图数据库中的数据的特征量,并且将指示提取的特征量的信息提供至事件检测单元132。
事件检测单元132基于特征提取单元131提取的特征量检测与时空地图相对应的空间(时空地图所覆盖的空间)中的事件。事件检测单元132将事件检测的结果提供至请求控制单元133。
请求控制单元133控制请求,以将数据提供至每个数据采集单元112。例如,请求控制单元133基于地图请求和事件检测的结果等选择数据请求将被传输至的数据采集单元112。此外,请求控制单元133基于地图请求和事件检测的结果等生成包括请求数据的内容和奖励等的数据请求。接着,请求控制单元133将生成的数据请求传输至所选的数据采集单元112。
数据登记单元124将从每个数据采集单元112传输的数据登记在数据库122中的时空地图数据库中。
数据采集单元112采集待用于时空地图的数据。数据采集单元112的形式等不受具体限制,只要待用于时空地图的数据可被采集即可。
例如,数据采集单元112被配置具有低水平传感器。低水平传感器为,例如,加速度传感器、GPS接收器、时钟、气压传感器、磁场传感器、执行无线通信的无线电收发器(诸如WiFi或蓝牙(注册商标))、麦克风、相机、步程计、照明光度计、温度计、湿度计、雨滴传感器等。
此外,例如,数据采集单元112被配置具有采集各种日志的装置。系统日志是指,例如,用于应用程序的激活日志、内容观看日志、物品购买日志、网站浏览历史、各种装置的操作日志、搜索关键词日志等。
此外,例如,数据采集单元112被配置具有执行各种类型的识别的装置。各种类型的识别是指,例如,活动识别、声音识别、图像识别、比较识别、高上下文识别等。活动识别是,例如,识别正在休息、步行、跑步、在各种类型的车辆(诸如例如自行车、火车、公交车和汽车)上等的人的活动。图像识别是,例如,使用图像识别脸部、表情、年龄、性别、通用对象等。高上下文识别是,例如,识别待在家中、待在办公室中、购物、通勤、旅行、做家务等的人的上下文。
此外,例如,数据采集单元112被配置具有采集人输入数据的装置。人输入数据是指,例如,社交网络服务(SNS)中的意见、产品评论、人工识别的结果、专家的判定、经营决策、捕捉/编辑的静态图像/视频、总结的句子等。
此外,例如,数据采集单元112被配置具有专用装置。专用装置是指,例如,MRI设备、计算机断层扫描(CT)设备、血压传感器、心率传感器、临床温度计、盖革计数器等。
此外,数据采集单元112分成例如自动型、半自动型、被动型以及手动型。
自动型数据采集单元112独立于数据请求进行操作。也就是说,在有或没有来自服务器111的数据请求的情况下,自动型数据采集单元112以预定定时周期性地采集数据,或者在已满足预定条件或类似物的情况下,将所采集的数据传输至服务器111。
被动型数据采集单元112根据数据请求进行操作。例如,在已经接收到来自服务器111的数据请求的情况下,被动型数据采集单元112采集数据,并且将所采集的数据传输至服务器111。
半自动型数据采集单元112是通过组合自动型和被动型获得的类型的数据采集单元112。例如,在没有数据请求的情况下,半自动型数据采集单元112执行与自动型数据采集单元112类似的操作。另一方面,在已经从服务器111接收到数据请求的情况下,半自动型数据采集单元112根据数据请求进行操作,类似于被动型数据采集单元112。例如,在已经接收到来自服务器111的数据请求的情况下,半自动型数据采集单元112采集数据,并且将所采集的数据传输至服务器111,增加采集数据的频率,或提高所采集数据的质量或准确性。
手动型数据采集单元112根据用户操作采集数据并且将数据传输至服务器111,并且被允许将数据传输至服务器111。
应注意,可以将手动型与另一类型相组合。例如,数据采集单元112能够在尚未执行用户操作的情况下作为自动、被动或半自动型的数据采集单元112进行操作,并且在已经执行用户操作的情况下作为手动型的数据采集单元112进行操作。
此外,例如,数据采集单元112还能够采集多个类型的数据。在这种情况下,例如,数据采集单元112能够不根据用户操作作为自动、被动或半自动型数据采集单元112将部分数据传输至服务器111,并且能够根据用户操作作为手动型数据采集单元112将其余数据传输至服务器111。
此外,还可以通过设置等在自动型、被动型、半自动型和手动型之间进行切换。
此外,数据采集单元112包括安装位置固定、移动路径指定以及可自由移动的数据采集单元。
客户端113被配置具有能够利用时空地图的各种类型的设备。例如,客户端113被配置具有智能电话、平板电脑、手机、个人计算机、可穿戴装置、游戏机等。
客户端113将地图请求传输至服务器111,并且基于相应地从服务器111传输的地图信息显示所请求的地图。应注意,地图请求包括用户希望浏览的类型的时空地图。此外,在地图请求中根据需要可以包括用户希望查看数据的位置(在下文称为希望浏览位置)、用户希望查看的数据的内容(在下文称为希望浏览内容)等。
应注意,数据采集单元112和客户端113在图1中是分开的,然而它们可以部分重叠。也就是说,单个装置可作为数据采集单元112采集用于时空地图的数据,并且可利用时空地图作为客户端113。
{请求控制单元133的配置示例}
接下来,将参考图2描述请求控制单元133的配置示例。
请求控制单元133包括条件设置单元151、奖励设置单元152、请求器选择单元153以及数据请求单元154。
条件设置单元151基于事件检测单元132的事件检测的结果和由地图生成单元121提供的地图请求等设置用于收集数据的条件。条件设置单元151将设置的条件通知奖励设置单元152和请求器选择单元153。
奖励设置单元152基于条件设置单元151所设置的条件等设置数据的奖励。奖励设置单元152将设置的奖励通知数据请求单元154。
请求器选择单元153基于条件设置单元151所设置的条件等从数据采集单元112中选择数据的请求器。请求器选择单元153将所选的请求器通知数据请求单元154。
数据请求单元154生成包括请求数据的内容和奖励等的数据请求,并且将所生成的数据请求传输至被选择为请求器的数据采集单元112。
{时空地图数据库的示例}
图3示出时空地图数据库的数据结构的示例。时空地图数据库包括位置ID、时间、数据类型、数据以及访问量的字段。
在位置ID的字段中,登记了用于唯一标识在其中采集数据的位置的位置ID。应注意,可以根据时空地图的类型等随意设置对位置进行分段的方法。例如,可将对应于时空地图的空间分段成100平方米的网状位置,并且可给予每个位置不同的位置ID。此外,例如,可将位置分段成县级单位或市级单位,并且给予每个位置不同的位置ID。
在时间的字段中,登记已经采集数据的时间。
在数据类型的字段中,登记采集数据的类型。数据类型包括例如数据的类型和内容。在此示例中,登记诸如“在过去的1个小时之内待在该位置的人数”和“在过去的1个小时之内在该位置拍摄的照片”的数据类型。
在数据的字段中,登记实际采集的数据或采集数据的存储目的地或类似物。
在访问量的字段中,登记数据的访问量。
{信息处理系统101的处理}
接下来,将描述信息处理系统101的处理。
(地图提供处理)
首先,将参考图4的流程图描述服务器111所执行的地图提供处理。应注意,当从客户端113传输地图请求时该处理开始。
在步骤S1中,地图生成单元121接收从客户端113传输的地图请求。
在步骤S2中,地图生成单元121确定请求地图中的数据是否是最新的。例如,地图生成单元121检查用于由客户端113请求的地图的时空地图数据库是否已在预定的持续时间内(诸如例如1天内、1小时内、10分钟内、或1分钟内)更新。此处,待用作标准的更新时空地图数据库的时间基于地图类型、地图更新频率和定时等进行设置。接着,在时空地图数据库已在预定持续时间内更新的情况下,地图生成单元121确定请求地图中的数据是最新的,并且处理前进至步骤S3。
应注意,在地图请求中包括希望浏览位置的情况下,例如,地图生成单元121可基于时空地图数据库中关于希望浏览位置的数据是否已在预定持续时间内更新来确定请求地图中的数据是否是最新的。此外,在地图请求中包括希望浏览内容的情况下,例如,地图生成单元121可基于时空地图数据库中关于希望浏览内容的数据是否已在预定持续时间内更新来确定请求地图中的数据是否是最新的。
在步骤S3中,地图生成单元121使用登记在时空地图数据库中的数据生成所请求的地图。
在步骤S4中,地图生成单元121将包括所生成地图的地图信息传输至正在请求的客户端113。响应于此,正在请求的客户端113基于所接收的地图信息显示地图。
然后,地图提供处理结束。
另一方面,在步骤S2中,在时空地图数据库尚未在预定持续时间内更新的情况下,地图生成单元121确定请求地图中的数据不是最新的,并且处理前进至步骤S5。
在步骤S5中,地图生成单元121将地图请求提供至请求控制单元133,并且下达数据收集的命令。
在步骤S6中,请求控制单元133执行数据请求处理。应注意,尽管随后将参考图8描述数据请求处理的细节,但是通过该处理选择请求数据的数据采集单元112,并且将数据请求传输至所选的数据采集单元112。
然后,地图提供处理结束。
应注意,在步骤S6的处理之后,例如,地图生成单元121可将包括使用不是最新的数据生成的地图的地图信息传输至正在请求的客户端113。另选地,在采集最新数据之后,地图生成单元121可将包括使用采集数据生成的地图的地图信息传输至正在请求的客户端113。另选地,地图生成单元121可通知正在请求的客户端113不可提供最新地图。
(数据收集控制处理)
接着,将参考图5的流程图描述服务器111所执行的数据收集控制处理。应注意,在例如数据库122更新时、以预定间隔、或以任何定时执行此处理。
在步骤S101中,特征提取单元131执行特征提取处理。此处,将参考图6的流程图描述特征提取处理的细节。
在步骤S121中,特征提取单元131标识每个数据的类型。具体地讲,特征提取单元131标识在预定时间段内登记在时空地图数据库中的数据的类型。此处,预定时间段设置为例如在执行先前的特征提取处理之后至现在的时间段或从预定时间之前至现在的时间段等。此外,将数据的类型分类为例如声音、文本、图像、其它通用数据等。
在步骤S122中,特征提取单元131通过根据每个数据的类型进行处理生成每个数据的特征向量。应注意,任何技术可用于提取每个数据的特征量的技术和生成特征向量的技术。
例如,在声音数据的情况下,特征提取单元131通过Mel频率倒谱系数(MFCC)强调对于人的感知重要的频率分量以提取特征量。
例如,在文本数据的情况下,特征提取单元131通过形态学分析划分具有意义的每个最小单位的数据,接着执行加权,从而通过术语频率/逆文档频率(TF/IDF)将文本中语素的出现频率纳入考量,以提取特征量。
例如,在图像数据的情况下,特征提取单元131提取对于图像的旋转和缩放具有鲁棒性的特征量,注意局部强度梯度。
此外,特征提取单元131使通过上述处理提取的特征量或除了上文之外的一般数字数据等经受通用特征提取处理,以生成特征向量。例如,特征提取单元131由数据的频率生成直方图,并且基于所生成的直方图,生成特征向量。此外,例如,特征提取单元131通过使用主成分分析(PCA)、奇异值分解(SVD)、概率性潜在语义分析(pLSA)、深度神经网络(DNN)等减少数据的维度来生成特征向量。此外,例如,特征提取单元131计算各种统计值,诸如最大值、最小值、平均值、中值、离散度和总值,并且基于所计算的统计值生成特征向量。此外,例如,特征提取单元131基于距离、密度、或图等执行集簇并且基于集簇的结果生成特征向量。
特征提取单元131将每个数据的所生成的特征向量提供至事件检测单元132。
然后,特征提取处理结束。
返回图5,在步骤S102中,事件检测单元132执行事件检测处理。此处,将参考图7的流程图描述事件检测处理的细节。
在步骤S141中,事件检测单元132将所提取的特征向量分成预定单位。例如,事件检测单元132将所提取的特征向量分成预定的时间单位,诸如1分钟、1小时或1天。此外,例如,事件检测单元132将所提取的特征向量分成预定的位置单位,诸如县级单位、行政区划单位、或10平方千米的单位。
在步骤S142中,事件检测单元132基于每个单位的特征向量检测事件。例如,事件检测单元132基于相应单位之间特征向量的差异检测其中正在发生事件的单位。因此,在特征向量分成时间和位置单位的情况下,对其中事件正在发生事件的位置和时区进行检测。
此处,通过监督学习难以检测过去从未发生过的事件,因此,例如,事件检测单元132使用用于无人监督的非寻常模式提取或异常检测的技术执行事件检测。例如,使用诸如一级支持向量机(SVM)或局部异常因子的技术。
此外,事件检测单元132不仅检测事件是否已经发生,而且在可能的情况下甚至检测事件的内容。
事件检测单元132将事件检测的结果通知请求控制单元133。
然后,事件检测处理结束。
应注意,还可以设置其中以除了上述时间和位置之外的单位划分特征向量的单元。在数据为影片观看历史的情况下,例如,特征向量可以分成影片种类,诸如动作、喜剧、言情和悬疑。在这种情况下,例如,可检测诸如在某一种类中出现与众不同的观看趋势的事件。
应注意,在以下描述中,将描述将特征向量分成时间单位和空间单位的情况。
返回图5,在步骤S103中,请求控制单元133执行数据请求处理,并且数据收集控制处理结束。此处,将参考图8的流程图描述数据请求处理的细节。
在步骤S161中,条件设置单元151设置用于收集数据的条件。
例如,在其中在图4的步骤S5的上述处理中由地图生成单元121提供地图请求并且希望浏览位置包括在所述地图请求中的情况下,条件设置单元151将查看位置附近设置为其中待收集数据的位置(在下文将称为收集目标位置)。另选地,在图7中的步骤S142的上述处理中已经检测到事件的情况下,条件设置单元151将其中已经检测到事件的位置附近设置为收集目标位置。另选地,在已经执行了希望浏览位置或事件检测的指定的情况下,条件设置单元151将例如与地图对应的整个空间设置为收集目标位置。
此外,例如,条件设置单元151基于包括在地图请求中的希望浏览内容、所检测事件的内容、收集目标位置、其中待收集数据的时区等设置待收集的数据的内容。此处,将图3中的时空地图数据库中的数据类型设置为待收集的数据的内容,例如,并且根据需要进一步设置比数据类型更详细的条件。比数据类型更详细的条件包括,例如,数据质量(诸如例如,图像质量或声音质量)、数据准确性、数据的具体内容等。在图像数据的情况下,例如,数据的具体内容是指具体主题等。此外,例如,在图4中的步骤S5的上述处理中从地图生成单元121提供地图请求,并且希望浏览内容包括在所述地图请求中的情况下,条件设置单元151将希望浏览内容设置为待收集的数据的内容。
条件设置单元151将设置的条件通知奖励设置单元152和请求器选择单元153。
在步骤S162中,奖励设置单元152设置对数据的奖励。具体地讲,奖励设置单元152基于待收集的数据的值设置奖励。基于诸如例如重要性、稀有性、紧迫性以及信息的量的视角设置数据的值。
例如,奖励设置单元152针对具有较高重要性的数据设置较高的奖励,并且针对具有较低重要性的数据设置较低的奖励。例如,奖励设置单元152估计数据的访问量作为数据的重要性的因素,并且基于访问量的估计值设置奖励。此处,基于访问量设置奖励的方法的示例将参考图9进行描述。
例如,奖励设置单元152检查关于设置为收集目标位置的位置A的数据类型B的数据的访问量的转变。接着,假设关于位置A的数据类型B的数据的访问量转变,如图9中的图201中所示。应注意,时间ta为当前时间。
接着,奖励设置单元152通过关于位置A的数据类型B的数据的访问量的过去历史搜索类似于图201中的访问量的转变的历史。因此,假设已经检测到图9中的图202中所示的历史。图202中到时间tb时的访问量的转变类似于图201中到时间ta时的访问量的转变。
接着,奖励设置单元152预测,如通过图203中的阴影部分所示,在时间ta之后的访问量类似地转变为图202中在时间tb之后的访问量。因此,奖励设置单元152可估计在时间ta之后关于位置A的数据类型B的数据的访问量。
接着,奖励设置单元152基于估计的访问量设置对数据类型B的数据的奖励。也就是说,奖励设置单元152在访问量的估计值较大时设置较高的奖励,并且在访问量的估计值较大时设置较低的奖励。
此外,例如,奖励设置单元152针对具有较高紧迫性的数据(即,更需要紧迫地收集并呈现给用户的数据)设置较高的奖励。另一方面,奖励控制单元152针对具有较低紧迫性的数据(即,较不需要紧迫地收集并呈现给用户的数据)设置较低的奖励。
此外,例如,奖励设置单元152针对具有较高稀有性的数据设置较高的奖励,并且针对具有较低稀有性的数据设置较低的奖励。此处,具有较高稀有性的数据是指,例如,不容易收集到的数据、可通过较少量的数据采集单元112采集到的数据、预期以较小量的条数提供的数据等。相反,具有较低稀有性的数据是指,例如,容易收集到的数据、可通过较大量的数据采集单元112采集到的数据、预期以较大量的条数提供的数据等。
此外,例如,奖励设置单元152针对包含较大信息量的数据设置较高的奖励,并且针对包含较小信息量的数据设置较低的奖励。例如,奖励设置单元152针对具有较高图像质量的图像数据设置比具有较低图像质量的图像数据更高的奖励。此外,例如,奖励设置单元152针对图像数据设置比针对声音数据更高的奖励。
应注意,奖励设置单元152可通过组合多个视角设置奖励。另选地,奖励设置单元152可基于另一视角设置奖励。此外,奖励设置单元152可以例如,使用诸如线性回归或多重回归的技术执行机器学习,以生成用于估计数据值的模型,并且使用所生成的模型设置奖励。
此外,奖励设置单元152可以,例如,设置可提供的奖励的上限,并且根据提供者的数量分配奖励。
此外,可以以任何内容设置奖励,诸如例如现金、点、奖金或评价。
奖励设置单元152将设置的奖励通知数据请求单元154。
在步骤S163中,请求器选择单元153基于数据采集单元112中的每一个的上下文和简档中的至少一个以及请求数据的内容选择数据的请求器。
此处,在数据采集单元112的上下文中,包括了例如数据采集单元112的当前位置、操作条件等。此外,在手动型数据采集单元112的上下文中,包括了所有者的上下文。在所有者的上下文中,包括了例如当前位置、当前活动的内容等。
此外,在数据采集单元112的简档中,包括了例如数据采集单元112的类型、规格、性能、功能等。此外,在手动型数据采集单元112的简档中,包括了所有者的简档。在所有者的简档中,包括了诸如所有者过去的偏好、活动模式和提供数据的历史的信息。
具体地讲,请求器选择单元153搜索能够采集满足步骤S161的处理中所设置的条件的数据的数据采集单元112,并且选择所检测的数据采集单元112作为请求器候选。例如,请求器选择单元153将存在于步骤S161的处理中设置的收集目标位置附近的且能够采集在步骤S161的处理中设置的内容的数据的半自动、被动或手动型数据采集单元112设置为请求器候选。
接着,请求器选择单元153从请求器候选中选择半自动和被动型数据采集单元112的全部或部分作为请求器。
此外,关于手动型数据采集单元112,请求器选择单元153基于例如如下文所述的所有者在过去提供数据的历史、上下文和简档等从请求器候选中选择请求器。
也就是说,请求器选择单元153搜索具有通过作为请求器候选的手动型数据采集单元112在过去提供相同内容的数据或关于相同位置附近的数据的跟踪记录的数据采集单元112。接着,请求器选择单元153选择所检测的数据采集单元112的全部或部分作为请求器。在选择所检测的数据采集单元112的部分作为请求器的情况下,请求器选择单元153按照例如提供跟踪记录的数量的降序选择顶部预定数量的数据采集单元112作为请求器。另选地,请求器选择单元153从具有提供跟踪记录的数据采集单元112中随机选择请求器。
此外,在请求器候选中存在少量具有提供跟踪记录的手动型数据采集单元112的情况下,请求器选择单元153可从请求器候选中选择没有提供跟踪记录的手动型数据采集单元112的全部或部分作为请求器。例如,请求器选择单元153使用诸如协同过滤的技术从没有提供跟踪记录的手动型数据采集单元112的所有者中检测与具有提供跟踪记录的手动型数据采集单元112的所有者类似的所有者。接着,请求器选择单元153选择所检测的所有者的数据采集单元112作为请求器。另选地,例如,请求器选择单元153从没有提供跟踪记录的手动型数据采集单元112中随机选择请求器。
此外,例如,请求器选择单元153从作为请求器候选的手动型数据采集单元112中优先选择极有可能提供数据的数据采集单元112作为请求器。例如,请求器选择单元153估计每个请求器选择单元153的所有者提供数据的可能性,并且基于估计的结果,优先选择极有可能提供数据的所有者的数据采集单元112作为请求器。
应注意,基于数据采集单元112提供的数据、请求数据的内容、数据采集单元112的类型、收集目标位置、其中数据被收集的时区等估计所有者提供数据的可能性。例如,请求器选择单元153基于来自数据采集单元112的数据检测数据采集单元112的所有者的上下文。接着,在所有者在收集目标位置附近步行的情况下,例如,请求器选择单元153估计提供数据的可能性高,并且在用户在工作或驾驶的情况下,估计提供数据的可能性低。此外,在所有者在车辆中的情况下,例如,如果所有者坐在驾驶员座上,那么请求器选择单元153估计提供数据的可能性低,如果所有者坐在除驾驶员座之外的座位上,那么估计提供数据的可能性高。
接着,请求器选择单元153将请求器选择的结果通知数据请求单元154。
在步骤S164中,数据请求单元154从请求器中请求数据,并且数据请求处理结束。具体地讲,数据请求单元154生成包括请求数据的内容和奖励等的数据请求。数据请求单元154将生成的数据请求传输至被选择为请求器的数据采集单元112。因此,请求器被告知请求数据的内容和奖励。
图10示出在作为手动型数据采集单元112的形式的智能手机251已经接收了来自服务器111的数据请求的情况下所显示的画面252的示例。在画面252中,显示了请求拍摄街区的照片的消息和示出10日元(对其的奖励)的窗口253。
此外,右侧示出的窗口254可代替窗口253显示在画面252上。在窗口254中,显示了请求拍摄照片的消息和图标以及10日元(对其的奖励)。
例如,智能手机251的所有者看到窗口253或窗口254,利用智能手机251拍摄街区的照片,并且将所拍摄的照片传输至服务器111。应注意,所有者可利用除智能手机251之外的装置诸如数字相机拍摄照片,并且将照片传输至服务器111。
另一方面,图11示出在使用智能手机251作为自动型数据采集单元112的情况下设置画面261的示例。在设置画面261上,显示了用于选择待自动采集并提供给服务器111的数据的类型的菜单。在此示例中,选项中包括(详细的)位置信息、(简化的)位置信息、加速度、温度、步数、搜索关键词。接着,所有者通过在每个选项左侧的括号中键入圆圈或x来选择待自动提供的数据的类型。在此示例中,示出其中(简化的)位置信息、加速度、温度和搜索关键词已经被选择为待自动提供的数据,并且(详细的)位置信息和步数未被选择为待自动提供的数据的示例。
此外,对自动提供所选数据的奖励显示在菜单下方。在此示例中,示出奖励为525日元/月。应注意,此奖励根据所选数据的组合变化。
应注意,服务器111可将同一数据请求传输至多个数据采集单元112并且接受拍卖形式的数据的提供。在拍卖形式的情况下,例如,服务器111采用第一提供数据,或采用最佳匹配条件的数据。
(数据登记处理)
接着,将参考图12的流程图描述服务器111所执行的数据登记处理。当例如数据从数据采集单元112中传输时,该处理开始。应注意,不仅在响应于数据请求而从数据采集单元112中传输数据时执行该处理,而且在自动传输数据时执行该处理。
在步骤S201中,数据登记单元124接收从数据采集单元112中传输的数据。
在步骤S202中,数据登记单元124将格式转化成预定形式。也就是说,数据登记单元124根据数据类型转化所接收数据的格式,以便与时空地图数据库的形式一致。
在步骤S203中,数据登记单元124根据需要执行数据内插等。例如,在接收数据为时间序列数据的情况下,数据登记单元124使用线性内插等将数据内插在相邻的测量时间之间。
在步骤S204中,数据登记单元124移除异常数据。例如,数据登记单元124根据预定规则或类似物移除具有异常值的数据或有缺陷的数据。
在步骤S205中,数据登记单元124将除了步骤S104的处理中排除的数据之外的数据登记在数据库122(时空地图数据库)中。接着,在上述地图生成处理中使用登记的数据生成时空地图。
然后,数据登记处理结束。
<2.使用范例>
接下来将参考图13至图19描述本发明技术的使用范例。
{交通异常图}
首先,将参考图13和图14描述使用本发明技术提供交通异常图301的范例。
图13示出其中已经在交通异常图301中的地图311上的位置P1中检测到一个事件的示例。在圆框312中,示出在该时间点时该事件的具体内容。具体地讲,示出在3秒之前在位于位置P1的S公司的总部附近的位置处检测到一个事件。还示出许多人已经停在位置P1处,噪声级比正常时间的噪声级高2.5倍,温度比预期高3度,并且在过去没有发生过重大事故。
服务器111响应于该事件的检测设置待采集的数据的内容,并且将数据请求传输至能够采集相对于位置P1的设置内容的数据的数据采集单元112。例如,如圆框313中所示,对位置P1附近的半自动或被动型数据采集单元112做出请求,以设置以高频率定位当前位置的频率并开启环境声音识别。此外,例如,数据请求被传输至位置P1附近或预期现在移动至位置P1附近的手动型数据采集单元112。
此外,如圆框313中所示,服务器111向预期现在移动至位置P1附近的客户端113通知警报。响应于此,具有已经被通知了警报的客户端113的用户U1传输地图请求,因为他/她需要去位置P1附近。
然后,如图14中所示,位置P1附近的最新数据陆续地从已经接收到数据请求的数据采集单元112传输至服务器111,并且用户U1可快速地详细了解位置P1附近的最新信息。例如,在圆框314中示出,位置P1处似乎发生了交通事故,一起示出了发生的时间。此外,示出发生火灾,并且道路封闭,使得街区中出现堵塞。此外,示出基于由数据采集单元112通知的当前位置的变化已经检测到人流,因此,服务器111已经估计了一条绕行路线。
此外,在圆框315中,显示了由已经接收到数据请求的数据采集单元112提供的示出现场情况、消息等的图像。
{农田监测图}
接着,将参考图15描述使用本发明技术提供农田监测图351的范例。
在图15中,示出其中已经在农田监测图351中的地图361上的位置P1中检测到一个事件的示例。在圆框362中,示出附接至位置P2的田地中的围墙的传感器发生反应。
服务器111响应于该事件的检测设置待采集的数据的内容,并且将数据请求传输至能够采集相对于位置P2的设置内容的数据的数据采集单元112。此时,数据请求不仅传输至存在于位置P2附近的数据采集单元112和预测现在移动至位置P2附近的数据采集单元112,而且还传输至具有用于在位置P2附近采集数据的装置(诸如例如无人机)的所有者的数据采集单元112。
响应于此,具有数据请求已经传输至其的数据采集单元112的所有者V1使用无人机采集关于位置P2的田地的数据,并且将数据传输至服务器111。因此,位置P2的田地的所有者,用户U2,可快速并且详细地了解他/她自己的田地的当前状态。
{内容观看图}
接着,将参考图16和图17描述使用本发明技术提供内容观看图401的范例。
在图16中,示出包括示出每个县昨天的电视收视率分布的日本地图411的内容观看图401的示例。接着,在圆框412中,示出在大阪和奈良收视率比平时高并且尤其是戏剧A的收视率显著增加的信息。也就是说,在这种情况下,已经作为一个事件检测到在包括大阪和奈良的位置P3中戏剧A的收视率高。
已经看到这个内容观看图401的用户U3希望了解戏剧A在大阪和奈良受欢迎的原因并且利用该原因用于营销。因此,用户U3指定大阪和奈良为希望浏览位置,并且将其中已经将问题Q1至Q3指定为希望浏览内容的地图请求传输至服务器111。问题Q1是“你昨天看戏剧A了吗?”,问题Q2是“你为什么看戏剧A?”并且问题Q3是“昨天有什么特别之处吗?”。
响应于此,服务器111将数据请求传输至例如居住在大阪和奈良并且极有可能回答问题Q1至Q3的所有者的数据采集单元112。已经接收到数据请求的数据采集单元112的所有者将问题Q1至Q3的答案传输至服务器111。这允许服务器111将戏剧A的收视率在大阪和奈良高的原因呈现给用户U3,如图17中的圆框413中所示。具体地讲,列出昨天下大雨、半数观看者为60岁或以上,以及在局部地区(大阪和奈良)受欢迎的演员在戏剧A中出现,作为戏剧A在大阪和奈良的收视率高的原因。
接着,用户U3可使用所获得的信息快速执行动作,诸如确立一个商业消息时隙并且利用该信息用于营销。
{旅游景点图}
接着,将参考图18和图19描述使用本发明技术提供旅游景点图451的范例。
在图18中,示出其中已经在旅游景点图451中的地图461上的旅游景点C上检测到一些事件的示例。在圆框462中,示出比平时更多的人聚集在旅游景点C上并且正在拍摄许多照片。此外,在旅游景点C上拍摄的照片显示于圆框463中,并且那些照片中出现猫。
接着,考虑游览旅游景点C的用户U4浏览旅游景点图451,以便获得关于旅游景点C的信息。接着,用户U4了解到猫的许多照片是正在旅游景点C拍摄的,并且将地图请求传输至服务器111,希望了解如果他/她此时参观的话是否会有猫。此时,用户U4将旅游景点C指定为希望浏览位置,并且将他/她希望了解旅游景点C是否仍然有许多猫指定为希望浏览内容。此外,用户U4将数据提供的奖励设置为100点。
服务器111将数据请求传输至例如存在于旅游景点C附近的所有者的数据采集单元112。在此数据请求中,示出对关于旅游景点C是否有许多猫的信息的需要和作为对其的奖励的100点的提供。
响应于此,已经接收到数据请求的数据采集单元112的所有者V2将包括旅游景点C仍然有许多猫并且不会太迟的信息的文本数据传输至服务器111。因此,所有者V2可获取100点作为奖励。
此外,用户U4还可以快速了解到旅游景点C仍然有许多猫。接着,用户U4可通过立即去旅游景点C而看到许多猫。
如上所述,根据本发明技术,可以有效地利用数据采集单元112效率高地生成用于提供给用户的各种时空地图。
具体地讲,其中时空地图上的数据变化的位置或时区通常是有限的,并且在大多数位置和时区中数据几乎没有变化。此外,用户所看的时空地图上的位置通常集中于特定位置。因此,并不总是需要以相同的准确性和频率采集和更新时空地图上的所有位置上的数据。
相反,服务器111可通过将数据请求传输至能够采集关于其中发生一些变化的位置或用户希望查看的位置的数据的数据采集单元112而有效地收集必要的数据。
此外,服务器111可根据情况改变数据的请求器。因此,服务器111可以灵活地处理新型时空地图的提供、现有时空地图的规格的改变等,而不需要安装新的传感器或类似物。
此外,通常当数据的信息量增加时并且当数据准确性或灵活性增加时,采集数据所需的成本也增加。例如,采集图像数据的图像传感器的消耗功率大于采集声音数据的麦克风。此外,与利用机器诸如OCR进行特征识别相比,人数据识别因为个人成本等而需要更高的成本。
相反,并不总是需要在信息处理系统101中提供专用数据采集单元112,而是可使用可在需要数据时采集必要数据的数据采集单元112。因此,可以低成本地生成时空地图。
此外,例如,作为数据采集单元112的形式的智能手机具有大量传感器,并且由这些传感器采集的大多数数据被丢弃不用。相反,信息处理系统101可有效地利用将在数据采集单元112中被丢弃不用的数据生成时空地图。此外,数据采集单元112的所有者可有效地利用数据采集单元112采集的数据获得奖励。
<3.变型>
在下文中,将描述本发明技术的上述实施例的变型。
在以上描述中已经示出为数据设置奖励的示例,然而并不必须设置奖励。
此外,例如,每个数据采集单元112可执行事件检测,并且可将事件检测的结果告知服务器111。此外,在这种情况下,在已经检测到事件的情况下,每个数据采集单元112可自动地将数据传输至服务器111。
此外,例如,用于收集数据的条件可从服务器111传输至每个数据采集单元112,以用于数据采集单元112确定是否可采集满足所述条件的数据。接着,在其中确定数据可被采集的情况下,数据采集单元112可采集满足条件的数据并且将数据传输至服务器111。
此外,例如,每个手动型数据采集单元112可检测每个所有者的上下文,并且可将检测结果通知服务器111。
{计算机的配置示例}
上述系列处理可通过硬件执行,但是也可通过软件执行。当通过软件执行该系列处理时,将构建这一软件的程序安装到计算机中。此处,表述“计算机”包括其中结合了专用硬件的计算机和在安装了各种程序时能够执行各种功能的通用个人计算机或类似物。
图20为示出根据一个程序执行早期描述的系列处理的计算机的硬件的示例性配置的框图。
在计算机中,CPU(中央处理单元)601、ROM 602和RAM 603通过总线604彼此连接。
输入/输出界面605也连接至总线604。输入单元606、输出单元607、存储单元608、通信单元609以及驱动器610连接至输入/输出界面605。
输入单元606由键盘、鼠标、麦克风等构成。输出单元607由显示器、扬声器等构成。存储单元608由硬盘、非易失性存储器等构成。通信单元609由网络接口等构成。驱动器610驱动可移除介质611,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等。
在如上所述配置的计算机中,作为一个示例,CPU 601通过输入/输出界面605和总线604将存储在存储单元608中的程序加载到RAM 603中并且执行程序,以进行早期描述的系列处理。
作为一个示例,由计算机(CPU 601)执行的程序可通过作为包装介质或类似物记录在可移除介质611上的方式提供。程序也可通过有线或无线传送介质提供,所述介质诸如局域网、互联网、或数字卫星广播。
在计算机中,通过将可移除介质611加载到驱动器610中,可通过输入/输出界面605将程序安装到存储单元608中。还可使用通信单元609从有线或无线传送介质中接收程序并且将程序安装到存储单元608中。作为另一个替代形式,可将程序提前安装到ROM 602或存储单元608中。
应注意,通过计算机执行的程序可以是其中按照本说明书中所述的顺序以时间序列执行处理的程序,或可以是其中并行地或以必要的定时执行处理的程序,诸如当处理被调用时。
此外,在本说明书中,系统意指一组多个配置元件(诸如设备或模块(部分)),并且不考虑所有配置元件是否处于同一壳体中。因此,该系统可以是存储在独立的壳体中且通过网络连接的多个设备,或具有存储在单个壳体中的多个模块的单个设备。
本发明技术的实施例不限于上述实施例,并且可在不脱离本发明技术的范围的情况下对它们做出各种改变。
例如,本发明技术可采用云计算的配置,其通过经由网络利用多个设备分配和连接一个功能进行处理。
此外,上文提到的流程图所述的每个步骤可以由一个设备执行或可通过分配多个设备执行。
此外,在一个步骤中包括多个处理的情况下,包括在该一个步骤中的多个处理可由一个设备执行或可通过分配多个设备执行。
本说明书中所述的效果仅为示例且并非限制性的,并且可以发挥出其它效果。
本发明技术的实施例不限于上述实施例,并且可在不脱离本发明技术的范围的情况下对它们做出各种改变。
另外,例如,本发明技术也可配置如下。
(1)一种信息处理装置,包括:
请求器选择单元,其被配置用于基于数据采集单元的上下文和简档中的至少一个以及请求数据的内容,从多个数据采集单元中选择其中数据随时间变化的关于时空地图上的特定位置的数据的请求器;
数据请求单元,其被配置用于从请求器中请求数据;以及
地图生成单元,其被配置用于使用来自请求器的数据生成时空地图。
(2)根据(1)所述的信息处理装置,其中
数据采集单元的上下文包括使用数据采集单元的用户的上下文;并且
请求选择单元基于用户的上下文估计用户提供关于特定位置的数据的可能性,并且基于估计结果选择请求器。
(3)根据(1)或(2)所述的信息处理装置,其中
数据采集单元的简档包括提供使用数据采集单元的用户的数据的过去轨迹记录,并且
请求选择单元基于提供用户的数据的过去轨迹记录选择请求器。
(4)根据(1)至(3)中的任一个所述的信息处理装置,还包括:
事件检测单元,其被配置用于基于来自多个数据采集单元的数据检测与时空地图相对应的空间中的事件,其中
请求器选择单元选择关于其中已经检测到事件的位置附近的数据的请求器。
(5)根据(1)至(4)中的任一个所述的信息处理装置,其中
请求器选择单元选择关于使用时空地图的用户所指定的位置附近的数据的请求器。
(6)根据(1)至(5)中的任一个所述的信息处理装置,还包括:
奖励设置单元,其被配置用于基于请求数据的值设置对数据的奖励,其中
数据请求单元通知请求器所设置的奖励。
(7)根据(6)所述的信息处理装置,其中
奖励设置单元基于请求数据的访问量的估计值设置奖励。
(8)根据(1)至(7)中的任一个所述的信息处理装置,还包括:
条件设置单元,其被配置用于设置用于收集数据的条件,其中
请求器选择单元从能够采集满足设置条件的数据的数据采集单元中选择请求器。
(9)一种信息处理方法,包括:
基于数据采集单元的上下文和简档中的至少一个以及请求数据的内容,从多个数据采集单元中选择其中数据随时间变化的关于时空地图上的特定位置的数据的请求器的请求器选择步骤;
从请求器中请求数据的数据请求步骤;以及
使用来自请求器的数据生成时空地图的地图生成步骤。
(10)一种程序,其用于使计算机执行包括以下的处理:
基于数据采集单元的上下文和简档中的至少一个以及请求数据的内容,从多个数据采集单元中选择其中数据随时间变化的关于时空地图上的特定位置的数据的请求器的请求器选择步骤;
从请求器中请求数据的数据请求步骤;以及
使用来自请求器的数据生成时空地图的地图生成步骤。
附图标记列表
101 信息处理系统
111 服务器
112-1至112-m 数据采集单元
113-1至113-n 客户端
121 地图生成单元
122 数据库
123 数据收集控制单元
124 数据登记单元
131 特征提取单元
132 事件检测单元
133 请求控制单元
151 条件设置单元
152 奖励设置单元
153 请求器选择单元
154 数据请求单元。
Claims (10)
1.一种信息处理装置,包括:
请求器选择单元,其被配置用于基于数据采集单元的上下文和简档中的至少一个以及请求数据的内容,从多个所述数据采集单元中选择其中数据随时间变化的关于时空地图上的特定位置的数据的请求器;
数据请求单元,其被配置用于从所述请求器中请求数据;以及
地图生成单元,其被配置用于使用来自所述请求器的数据生成所述时空地图。
2.根据权利要求1所述的信息处理装置,其中
所述数据采集单元的所述上下文包括使用所述数据采集单元的用户的上下文;并且
所述请求选择单元基于所述用户的所述上下文估计所述用户提供关于所述特定位置的数据的可能性,并且基于估计结果选择所述请求器。
3.根据权利要求1所述的信息处理装置,其中
所述数据采集单元的所述简档包括提供使用所述数据采集单元的用户的数据的过去轨迹记录,并且
所述请求选择单元基于提供所述用户的数据的所述过去轨迹记录选择所述请求器。
4.根据权利要求1所述的信息处理装置,还包括:
事件检测单元,其被配置用于基于来自多个所述数据采集单元的数据检测与所述时空地图相对应的空间中的事件,其中
所述请求器选择单元选择关于其中已经检测到所述事件的位置附近的数据的请求器。
5.根据权利要求1所述的信息处理装置,其中
所述请求器选择单元选择关于使用所述时空地图的用户所指定的位置附近的数据的请求器。
6.根据权利要求1所述的信息处理装置,还包括:
奖励设置单元,其被配置用于基于请求数据的值设置对数据的奖励,其中
所述数据请求单元通知所述请求器所设置的奖励。
7.根据权利要求6所述的信息处理装置,其中
所述奖励设置单元基于所述请求数据的访问量的估计值设置所述奖励。
8.根据权利要求1所述的信息处理装置,还包括:
条件设置单元,其被配置用于设置用于收集数据的条件,其中
所述请求器选择单元从能够采集满足所述设置条件的数据的所述数据采集单元中选择所述请求器。
9.一种信息处理方法,包括:
基于数据采集单元的上下文和简档中的至少一个以及请求数据的内容,从多个所述数据采集单元中选择其中数据随时间变化的关于时空地图上的特定位置的数据的请求器的请求器选择步骤;
从所述请求器中请求数据的数据请求步骤;以及
使用来自所述请求器的数据生成所述时空地图的地图生成步骤。
10.一种程序,其用于使计算机执行包括以下的处理:
基于数据采集单元的上下文和简档中的至少一个以及请求数据的内容,从多个所述数据采集单元中选择其中数据随时间变化的关于时空地图上的特定位置的数据的请求器的请求器选择步骤;
从所述请求器中请求数据的数据请求步骤;以及
使用来自所述请求器的数据生成所述时空地图的地图生成步骤。
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JP2015101573 | 2015-05-19 | ||
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JP2021163048A (ja) * | 2020-03-31 | 2021-10-11 | 株式会社トプコン | 情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法 |
Citations (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002218436A (ja) * | 2001-01-18 | 2002-08-02 | Minolta Co Ltd | 画像取得方法、画像取得システム、撮影仲介システム、通信端末およびコンピュータプログラム |
JP2004184106A (ja) * | 2002-11-29 | 2004-07-02 | Xanavi Informatics Corp | 地図更新情報提供装置および地図情報更新装置 |
CN1605833A (zh) * | 2003-08-29 | 2005-04-13 | 三菱电机株式会社 | 地图信息处理装置、地图修改信息存储媒体以及生成系统 |
CN1755661A (zh) * | 2004-09-28 | 2006-04-05 | 索尼株式会社 | 信息处理装置以及方法和程序 |
US20070044539A1 (en) * | 2005-03-01 | 2007-03-01 | Bryan Sabol | System and method for visual representation of a catastrophic event and coordination of response |
JP2008083402A (ja) * | 2006-09-27 | 2008-04-10 | Map Motion Kk | 携帯端末装置、地図情報表示システム及び地図情報表示方法、並びに情報処理プログラム |
CN101414455A (zh) * | 2007-10-17 | 2009-04-22 | 索尼株式会社 | 信息提供系统、设备和方法、终端设备和显示方法 |
US20100328093A1 (en) * | 2007-04-27 | 2010-12-30 | Aaron Thomas Robinson | Emergency Responder Geographic Information System |
JP2011022004A (ja) * | 2009-07-15 | 2011-02-03 | Pioneer Electronic Corp | 地図データ更新装置、地図データ更新方法、地図データ更新プログラムおよび記録媒体 |
CN102934141A (zh) * | 2010-06-17 | 2013-02-13 | 微软公司 | 通过用户反馈增强和修正基于位置的数据 |
US8521128B1 (en) * | 2011-12-09 | 2013-08-27 | Google Inc. | Method, system, and computer program product for obtaining crowd-sourced location information |
CN103430569A (zh) * | 2011-03-23 | 2013-12-04 | 松下电器产业株式会社 | 通信服务器、通信方法、记录介质及集成电路 |
WO2014047118A2 (en) * | 2012-09-24 | 2014-03-27 | Qualcomm Incorporated | Integrated display and management of data objects based on social, temporal and spatial parameters |
CN103886014A (zh) * | 2014-02-18 | 2014-06-25 | 陈新 | 一种时空信息结合的统计数据网页显示方法 |
CN104025168A (zh) * | 2012-03-30 | 2014-09-03 | 株式会社电装 | 信息处理系统 |
CN104346475A (zh) * | 2014-11-20 | 2015-02-11 | 刘希平 | 一种搜索具有时空属性信息的方法 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4669168B2 (ja) | 2001-07-18 | 2011-04-13 | 洪次郎 大元 | 地図画像データ作成方法 |
JP3965580B2 (ja) | 2003-07-16 | 2007-08-29 | ソニー株式会社 | 監視システムおよび方法、情報処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム |
JP2005241715A (ja) * | 2004-02-24 | 2005-09-08 | Denso Corp | 地図情報収集システム |
JP5789268B2 (ja) * | 2010-11-26 | 2015-10-07 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションInternational Business Machines Corporation | 経路選択システム、方法及びプログラム |
US8818101B1 (en) * | 2012-01-03 | 2014-08-26 | Google Inc. | Apparatus and method for feature matching in distorted images |
JP6044971B2 (ja) * | 2013-05-14 | 2016-12-14 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 | 推定方位角評価装置、移動体端末装置、推定方位角評価装置の制御プログラム、コンピュータ読み取り可能な記録媒体、推定方位角評価装置の制御方法、および測位装置 |
-
2016
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Patent Citations (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002218436A (ja) * | 2001-01-18 | 2002-08-02 | Minolta Co Ltd | 画像取得方法、画像取得システム、撮影仲介システム、通信端末およびコンピュータプログラム |
JP2004184106A (ja) * | 2002-11-29 | 2004-07-02 | Xanavi Informatics Corp | 地図更新情報提供装置および地図情報更新装置 |
CN1605833A (zh) * | 2003-08-29 | 2005-04-13 | 三菱电机株式会社 | 地图信息处理装置、地图修改信息存储媒体以及生成系统 |
CN1755661A (zh) * | 2004-09-28 | 2006-04-05 | 索尼株式会社 | 信息处理装置以及方法和程序 |
US20070044539A1 (en) * | 2005-03-01 | 2007-03-01 | Bryan Sabol | System and method for visual representation of a catastrophic event and coordination of response |
JP2008083402A (ja) * | 2006-09-27 | 2008-04-10 | Map Motion Kk | 携帯端末装置、地図情報表示システム及び地図情報表示方法、並びに情報処理プログラム |
US20100328093A1 (en) * | 2007-04-27 | 2010-12-30 | Aaron Thomas Robinson | Emergency Responder Geographic Information System |
CN101414455A (zh) * | 2007-10-17 | 2009-04-22 | 索尼株式会社 | 信息提供系统、设备和方法、终端设备和显示方法 |
JP2011022004A (ja) * | 2009-07-15 | 2011-02-03 | Pioneer Electronic Corp | 地図データ更新装置、地図データ更新方法、地図データ更新プログラムおよび記録媒体 |
CN102934141A (zh) * | 2010-06-17 | 2013-02-13 | 微软公司 | 通过用户反馈增强和修正基于位置的数据 |
CN103430569A (zh) * | 2011-03-23 | 2013-12-04 | 松下电器产业株式会社 | 通信服务器、通信方法、记录介质及集成电路 |
US8521128B1 (en) * | 2011-12-09 | 2013-08-27 | Google Inc. | Method, system, and computer program product for obtaining crowd-sourced location information |
CN104025168A (zh) * | 2012-03-30 | 2014-09-03 | 株式会社电装 | 信息处理系统 |
WO2014047118A2 (en) * | 2012-09-24 | 2014-03-27 | Qualcomm Incorporated | Integrated display and management of data objects based on social, temporal and spatial parameters |
CN103886014A (zh) * | 2014-02-18 | 2014-06-25 | 陈新 | 一种时空信息结合的统计数据网页显示方法 |
CN104346475A (zh) * | 2014-11-20 | 2015-02-11 | 刘希平 | 一种搜索具有时空属性信息的方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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