JP2009270830A - 適合領域検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】二次元以上の領域を検出する場合でも、演算の場合分けを行うことなく、高速に適合な領域を検出することができるようにする。
【解決手段】方向を識別する再帰識別子と方向別の各端点の位置に対応する特徴からなる再帰索引レコードを生成する再帰索引生成部１と、相互に領域の重複関係がある複数の再帰索引レコードを取得し、複数の再帰索引レコードから新たな再帰索引レコードを演算する再帰索引演算部４とを設け、再帰索引検索部５が再帰索引蓄積部２に蓄積されている再帰索引レコードの中から、特徴に関する検索条件に合致する再帰索引レコードを検索する。
【選択図】図１

Description

この発明は、検索条件に合致する適合領域を検索する適合領域検出装置に関するものである。

検索条件に合致する適合領域を検索する適合領域検出装置では、適合領域を検出する際に用いる索引レコードを生成するようにしている。
索引レコードを生成する仕組みについては、例えば、以下の特許文献１に開示されている。
即ち、以下の特許文献１には、ラスター型データ（画素位置と画素値の対応関係が表現されている画像データ）から、画素値と連続長によるランレングス型データの索引レコードを生成する技術が開示されている。また、区間と数値の集合というデータ形式ではなく、数値が変化する点とその変化値との組の集合というデータ形式で保持するものも、これに類似するデータ形式である。

ここで、複数のセンサに対して、複数の目標の追尾を割当てるセンサ割当問題について考察する。
割当問題の解を得るに際して、最適性を多少犠牲にしても、高速に準最適解が欲しい場合があり、このような場合には、貪欲算法を採用することがある。
貪欲算法においては、どのセンサを、どのような領域に向けると、最も多数の目標を追尾することができるかを調査する必要がある。
したがって、貪欲算法には、領域毎の目標数を集計し、最も多い目標数の領域を見つける処理（以下、これをセンサ割当問題における「適合領域検出処理」と称する）の反復が含まれることになる。
高速性が求められる処理中の反復手順という事情から、高速に動作する適合領域検出装置は、全体の高速化に大きく寄与する。

従来の適合領域検出装置として、例えば、領域単位を設定して、その領域単位毎の値をラスター型で保持しておき、領域単位数だけ集計演算を行う方法が容易に考えられる。
しかし、領域単位を細かくして詳細度を上げると、多くの計算時間を要するので、計算時間を節約するには詳細度を犠牲にする必要がある。
その他の適合領域検出装置として、例えば、以下の特許文献１に開示されている技術を利用するものがある。
即ち、ランレングス型（直線）に類似の索引レコードとして、区間端点とその点における数値からなる索引レコードを生成し、それらを集計して所望の区間を検出するという方法が容易に考えられる。
しかし、複数の区間からなる二次元以上の領域に対しては、この索引レコードをそのまま適用することができない。

以下の特許文献２には、ランレングス型（直線）やボックス型（矩形）でなく、トラペゾイド型（台形）で、二次元領域を分割する技術が開示されている。
ボックス型やトラペゾイド型の領域として保持するようにすれば、二次元以上の領域にも適用することができるものと考えられる。
しかし、このような適合領域検出装置では、領域間の重複の仕方によって、結果となる領域が大きく異なるため、その場合分けが煩雑になり、実装の手間も増える。また、領域を何度も分割する必要が生じるなど、多くの計算時間を要することになる。

特開平８−１８５４３８号公報（段落番号［００２０］） 特開平９−２６７７９号公報（段落番号［００１１］）

従来の適合領域検出装置は以上のように構成されているので、領域単位を細かくして詳細度を上げると、多くの計算時間を要することから、計算時間を節約するには詳細度を犠牲にする必要がある課題があった。
また、特許文献１に開示されている技術を利用し、ランレングス型に類似の索引レコードとして、区間端点とその点における数値からなる索引レコードを生成する場合、複数の区間からなる二次元以上の領域に対しては、この索引レコードをそのまま適用することができない課題があった。
また、特許文献２に開示されている技術を利用し、ボックス型やトラペゾイド型の領域として保持するようにすれば、二次元以上の領域にも適用することができるが、領域間の重複の仕方によって、結果となる領域が大きく異なるため、その場合分けが煩雑になり、実装の手間も増える。また、領域を何度も分割する必要が生じるなど、多くの計算時間を要することになる課題があった。

この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、二次元以上の領域を検出する場合でも、演算の場合分けを行うことなく、高速に適合領域を検出することができる適合領域検出装置を得ることを目的とする。

この発明に係る適合領域検出装置は、所定の領域の特徴が記録されているデータレコードを解析して、その領域を構成している各端点の位置を方向別に分類し、各方向を識別する再帰識別子と方向別の各端点の位置に対応する特徴からなる再帰索引レコードを生成する再帰索引レコード生成手段と、再帰索引レコード生成手段により生成された再帰索引レコードを蓄積する再帰索引レコード蓄積手段と、再帰索引レコード蓄積手段に蓄積されている再帰索引レコードのうち、相互に領域の重複関係がある複数の再帰索引レコードを取得し、複数の再帰索引レコードから新たな再帰索引レコードを演算して、新たな再帰索引レコードを再帰索引レコード蓄積手段に格納する再帰索引レコード演算手段とを設け、再帰索引レコード検索手段が再帰索引レコード蓄積手段に蓄積されている再帰索引レコードの中から、特徴に関する検索条件に合致する再帰索引レコードを検索するようにしたものである。

この発明によれば、所定の領域の特徴が記録されているデータレコードを解析して、その領域を構成している各端点の位置を方向別に分類し、各方向を識別する再帰識別子と方向別の各端点の位置に対応する特徴からなる再帰索引レコードを生成する再帰索引レコード生成手段と、再帰索引レコード生成手段により生成された再帰索引レコードを蓄積する再帰索引レコード蓄積手段と、再帰索引レコード蓄積手段に蓄積されている再帰索引レコードのうち、相互に領域の重複関係がある複数の再帰索引レコードを取得し、複数の再帰索引レコードから新たな再帰索引レコードを演算して、新たな再帰索引レコードを再帰索引レコード蓄積手段に格納する再帰索引レコード演算手段とを設け、再帰索引レコード検索手段が再帰索引レコード蓄積手段に蓄積されている再帰索引レコードの中から、特徴に関する検索条件に合致する再帰索引レコードを検索するように構成したので、二次元以上の領域を検出する場合でも、演算の場合分けを行うことなく、高速に適合領域を検出することができる効果がある。

実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による適合領域検出装置を示す構成図である。
図１において、再帰索引生成部１は所定の領域の特徴が記録されているデータレコードを解析して、その領域を構成している各端点の位置を方向別に分類し、各方向を識別する再帰識別子と方向別の各端点の位置に対応する特徴からなる再帰索引レコードを生成する処理を実施する。なお、再帰索引生成部１は再帰索引レコード生成手段を構成している。

再帰索引蓄積部２は再帰索引生成部１により生成された再帰索引レコードを蓄積するメモリである。なお、再帰索引蓄積部２は再帰索引レコード蓄積手段を構成している。
指定受付部３は再帰索引演算部４における演算内容及び再帰索引検索部５における検索条件等の指定を受け付けるマンマシンインタフェースである。なお、指定受付部３は受付手段を構成している。

再帰索引演算部４は再帰索引蓄積部２に蓄積されている再帰索引レコードのうち、相互に領域の重複関係がある複数の再帰索引レコードを取得し、指定受付部３により受け付けられた演算内容、あるいは、予め設定されている演算内容を実施することにより、複数の再帰索引レコードから新たな再帰索引レコードを演算して、新たな再帰索引レコードを再帰索引蓄積部２に格納する処理を実施する。なお、再帰索引演算部４は再帰索引レコード演算手段を構成している。
再帰索引検索部５は再帰索引蓄積部２に蓄積されている再帰索引レコードの中から、指定受付部３により受け付けられた特徴に関する検索条件、あるいは、予め設定されている特徴に関する検索条件に合致する再帰索引レコードを検索する処理を実施する。なお、再帰索引検索部５は再帰索引レコード検索手段を構成している。

図１では、適合領域検出装置の構成要素である再帰索引生成部１、再帰索引蓄積部２、再帰索引演算部４及び再帰索引検索部５がそれぞれ専用のハードウェア（例えば、ＭＰＵを実装している半導体集積回路基板）で構成されているものを想定しているが、適合領域検出装置がコンピュータで構成される場合には、再帰索引生成部１、再帰索引蓄積部２、再帰索引演算部４及び再帰索引検索部５の処理内容を記述しているプログラムをコンピュータのメモリに格納し、当該コンピュータのＣＰＵが当該メモリに格納されているプログラムを実行するようにしてもよい。

次に動作について説明する。
再帰索引生成部１は、所定の領域の特徴が記録されているデータレコードを入力すると、そのデータレコードを解析して、その領域を構成している各端点の位置を方向別に分類し、各方向を識別する再帰識別子と方向別の各端点の位置に対応する特徴からなる再帰索引レコードを生成する。
以下、再帰索引生成部１の処理内容を具体的に説明する。

図２はデータレコードの一例を示す説明図である。
データレコードの一種である「区間データ」は、識別子、区間始端、区間終端及び特徴から構成されるレコードである。
また、データレコードの一種である「矩形データ」は、識別子、矩形左上端、矩形右下端及び特徴から構成されるレコードである。
また、データレコードの一種である「立体扇型データ」は、識別子、方位角中央、方位角幅、仰角下端、仰角上端及び特徴から構成されるレコードである。

センサ割当問題で貪欲算法を用いる場合、上述したように、貪欲算法には、適合領域検出処理の反復が含まれる。
また、適合領域検出処理には、下記に示すようなリソース調査処理が含まれる。
リソース調査処理は、１つのセンサから、センサのリソース割当が十分でない目標集合について、リソースパラメータ集合（例えば、センサの方位・仰角・視野・距離など）のどのような範囲で、各目標を観察することが可能であるかを集計して、そのセンサリソースパラメータ集合をどのような値に設定すれば、どれだけ目標が見えるかを調査する処理である。

このリソース調査処理では、各目標対各センサの単位で、センサリソースパラメータ領域と特徴が関連付けられる。この関連付けにおいて、再帰索引生成部１の機能が用いられる。
特徴としては、各目標に対して、当該目標を観察することができる確率の分布が用いられるケースがある。
また、特徴として、目標を観察することができる確率が所定の閾値以上であれば数値１が用いられ、その確率が所定の閾値以下であれば数値０が用いられるケースがある。
また、特徴として、カテゴリにふりわけて（例えば、目標が良く見える、目標が見える、目標が見えない）、目標を観察できる可能性が高い順にＡ、Ｂ，Ｃなどと特徴付けるケースなどがある。

データレコードには、ある時刻に、あるセンサから、ある目標を発見・観察できるような方位角の範囲、仰角の範囲、距離の範囲を示す情報などが記述されるほか、特徴として、必要リソース値、必要リソースカテゴリ、あるいは、その範囲における任意の点での必要リソース値を導く関数などが記述される。
また、データレコードには、識別子が記述されるが、その識別子には、図２に示すように、センサ識別子と目標識別子が含まれる。
複数の時刻における割当を同時に求める場合などには、その識別子に時刻が含まれることがある。

データレコードが「区間データ」の場合、特徴として、方位角、仰角、距離の範囲のうち、いずれか１つの範囲の値や関数が記述される。
データレコードが「矩形データ」の場合、特徴として、方位角、仰角、距離の範囲のうち、いずれか２つの範囲の直積で決まる範囲の値や関数が記述される。
データレコードが「立体扇型データ」の場合、方位角・仰角の中心（センサの主方向からの角度）によってセンサの視野の範囲が記述されるため、特徴として、センサの視野における値や関数が記述される。
なお、センサのリソースには、この他にも、信号の電力や信号発射の回数などがあり、それらの範囲を加えた３次元以上の領域も使用することがある。

図３は再帰索引レコードの形式を示す説明図である。
再帰索引レコードは、図３に示すように、再帰識別子と索引から構成され、索引は、点位置の昇順に並ぶ点位置と特徴の組の繰り返しから構成されるものである。
点位置の並びは、降順でも構わないが、全ての再帰索引レコードで、どちらかに統一されていることが望ましい。この実施の形態１では、説明の便宜上、昇順に統一して記述している。
各特徴には、その点位置での値・カテゴリ・関数あるいは再帰索引レコードへの再帰識別子が記述されるものとする。

再帰識別子は、データレコードにおける識別子に特徴特性情報と、再帰索引レコードの種類を示す情報とを加えたものである。
再帰索引レコードの種類を示す情報は、再帰索引生成部１により生成される再帰索引レコードを示す「対象」、再帰索引演算部４で用いられる「演算用」、再帰索引演算部４により生成される「集計結果」、再帰索引検索部５により生成される「検出結果」の区別を示す情報である。

再帰索引レコード組は、多数の特徴特性から構成される領域を複数の再帰索引レコードの形式で表現する際に使われる再帰索引レコードの集合を示すものであり、再帰索引レコード組には「先頭」がある。
先頭の再帰索引レコードは、後述する特徴特性リストの先頭の特徴特性を有する再帰索引レコードであり、他の再帰索引レコードの特徴には、その再帰識別子が含まれない。
センサ割当用の再帰識別子の場合には、元のデータレコードにおける識別子に加えて、特徴特性情報として、索引が示すものが、方位角の点位置列か、仰角の点位置列かの区別を含むものである。
さらに、再帰識別子の種類を示す情報として、対象＝リソース調査結果、演算用＝リソース演算用、集計結果＝リソース集計結果、検出結果＝適合領域検出結果の区別を保持する。これらの意味については、それぞれに対応する再帰索引レコードを生成する手順で説明する。

図４は再帰索引生成部１がデータレコードから再帰索引レコード組を生成する手順を示すフローチャートである。
図５はデータレコードと再帰索引レコード組の対応を示す説明図である。

まず、再帰索引生成部１は、データレコードに記述されている領域を構成する特性を列挙した特性リストを生成する（ステップＳＴ１）。
データレコードが「区間データ」である場合には、区間のみからなる特性リストになり、データレコードが「矩形データ」である場合には、左右と上下の２特性からなる特性リストになる。
また、データレコードが「立体扇型データ」である場合には、方位角と仰角の２特性からなる特性リストになる。

再帰索引生成部１は、特性リストを生成すると、その特性リストにおける特性毎の領域の端点を調査し、その端点の点位置を昇順に並べて点位置列とする（ステップＳＴ２）。
データレコードが「区間データ」である場合には、区間始端と区間終端の位置が点位置となる。
また、データレコードが「矩形データ」である場合、上下特性では、矩形上端と矩形下端の位置が点位置となる。左右特性では、矩形左端と矩形右端の位置が点位置となる。
また、データレコードが「立体扇型データ」である場合、方位角特性では、方位角中央と方位角幅から方位角左端と方位角右端が計算され、その方位角左端と方位角右端の位置が点位置となる。仰角特性では、仰角下端と仰角上端の位置が点位置となる。

最後に、再帰索引生成部１は、再帰索引レコードの再帰識別子を設定するとともに、点位置と特徴の関連付けを実施して、再帰索引レコードを生成する（ステップＳＴ３）。
ここで、再帰識別子は、データレコードの識別子に特徴特性を加えたものである。
また、各点位置における特徴は、以下の通りである。

１つの特性からなる特徴特性リストの場合、あるいは、２つ以上の特性からなる特徴特性リストであって、その特徴特性リストの末端の特性の場合、点位置における特徴は、データレコードの特徴と一致する。
２つ以上の特性からなる特徴特性リストであって、その特徴特性リストの末端以外の場合、点位置における特徴は、特徴特性リストにおける再帰索引レコードの特徴特性の次の特徴特性を加えた再帰識別子とする。

したがって、データレコードが「区間データ」である場合には、１つの特性からなる特徴特性リストとなるため、再帰識別子は、データレコードの識別子と同一となり、「区間始端」と「特徴」、「区間終端」と「空値」がそれぞれ組となる。
また、データレコードが「矩形データ」である場合、特徴特性リストにおいて、左右特性、上下特性の順に並んでいるものとすると、上下特性を記述する再帰索引レコードでは、再帰識別子は、データレコードの識別子に上下特性が加えられた上下特性再帰識別子となり、「矩形上端」と「特徴」、「矩形下端」と「空値」がそれぞれ組となる。
左右特性を記述する再帰索引レコードでは、再帰識別子は、データレコードの識別子に左右特性が加えられた左右特性再帰識別子となり、特徴は特徴特性リストにおける左右特性の次の特徴特性である上下特性がデータレコードの識別子に加えられた再帰識別子となる。よって、「矩形左端」と「上下特性再帰識別子」、「矩形右端」と「空値」がそれぞれ組となる。

また、データレコードが「立体扇型データ」である場合、特徴特性リストにおいて、方位角特性、仰角特性の順に並んでいるものとすると、仰角特性を記述する再帰索引レコードでは、再帰識別子は、データレコードの識別子に仰角特性が加えられた仰角特性再帰識別子となり、「仰角下端」と「特徴」、「仰角上端」と「空値」がそれぞれ組となる。
方位角特性を記述する再帰索引レコードでは、再帰識別子は、データレコードの識別子に方位角特性が加えられた方位角特性再帰識別子となり、特徴は特徴特性リストにおける方位角特性の次の特徴特性である仰角特性がデータレコードの識別子に加えられた再帰識別子となる。よって、「方位角左端」と「仰角特性再帰識別子」、「方位角右端」と「空値」がそれぞれ組となる。

再帰索引蓄積部２は、再帰索引生成部１により生成された再帰索引レコード組を受け取って保持する。
なお、再帰索引蓄積部２は、再帰識別子及び特徴に関する検索機能を有しており、再帰索引演算部４から検索条件が与えられると、その検索条件に合致する再帰索引レコード組の集合を生成して再帰索引演算部４に出力する。また、再帰索引検索部５から検索条件が与えられると、その検索条件に合致する再帰索引レコード組の集合を生成して再帰索引演算部５に出力する。
ここでは、再帰索引蓄積部２が再帰識別子及び特徴に関する検索機能を有しているものとしているが、単なるメモリである場合には、再帰索引演算部４及び再帰索引演算部５が検索条件に合致する再帰索引レコード組を検索する必要がある。

再帰索引演算部４は、再帰索引蓄積部２に蓄積されている再帰索引レコードのうち、相互に領域の重複関係がある複数の再帰索引レコードを取得する。
即ち、再帰索引演算部４は、再帰識別子に関する検索条件を再帰索引蓄積部２に与えて、その検索条件に合致する再帰索引レコード組の集合を受け取る。
再帰索引演算部４は、再帰索引レコード組の集合を受け取ると、指定受付部３により受け付けられた演算内容（ユーザにより指定された演算内容）、あるいは、予め設定されている演算内容を実施することにより、再帰索引レコード組の集合から新たな再帰索引レコードを演算して、新たな再帰索引レコードを再帰索引蓄積部２に格納する。

センサ割当問題で貪欲算法を用いる場合、上述したように、その貪欲算法には、適合領域検出処理の反復が含まれる。その適合領域検出処理には、前述のリソース調査処理と、センサ毎にリソース調査処理の結果を集計するリソース集計処理とが含まれる。
この適合領域検出処理に再帰索引演算部４の機能が用いられる。
リソース集計処理においては、センサ識別子と目標識別子の集合が、再帰索引演算部４が用いる「再帰識別子に関する検索条件」となる。複数の時刻について同時に求める場合には、時刻も検索条件に加わる。

再帰索引演算部４が実施する演算内容としては、次のような演算がある。
センサリソースパラメータ空間内の領域と、目標の観察数又は観察確率分布の累積から得られる確率分布、あるいは、その観察確率分布から得られる観察期待値とを関連付けるために、全センサリソースパラメータ領域について、特徴の加算演算を行う演算内容である。
この演算内容において、観察数や観察期待値など、数値が用いられている場合には、数値間の単純な加算となる。確率分布が用いられている場合には、確率分布間の加算演算となる。

以下、再帰索引演算部４の処理内容を具体的に説明する。
図６は再帰索引演算部４における再帰索引レコード組間の演算の手順を示すフローチャートである。
図７はデータレコードである２つの区間データから生成された２つの再帰索引レコードを加算して新たな再帰索引レコードを生成する例を示す説明図である。
また、図８はデータレコードである２つの矩形データから生成された２つの再帰索引レコード組を加算して新たな再帰索引レコードを生成する例を示す説明図である。

まず、再帰索引演算部４は、識別子を構成する特性の一部で、演算対象を指定する検索条件を再帰索引蓄積部２に与え、再帰索引蓄積部２から検索結果として、その検索条件に合致する再帰索引レコード組の集合を受け取る（ステップＳＴ１１）。
例えば、センサ割当では、センサ識別子を指定する検索条件を与え（時刻毎の割当を実施する場合には、センサ識別子と時刻を指定する検索条件を与える）、その検索条件に合致する再帰索引レコード組の集合を受領する。

再帰索引演算部４は、検索条件に合致する再帰索引レコード組の集合を受領すると、その再帰索引レコード組の集合の中から、特徴特性リストの先頭に記述された特徴特性を有する再帰索引レコードを取得し、その再帰索引レコードに対して、点位置整列手順を実施する（ステップＳＴ１２）。
また、後述するステップＳＴ１５において、演算が必要とされた再帰索引レコードについても、点位置整列手順を実施する。
ここで、点位置整列手順とは、同じ特徴特性が記述されている再帰索引レコードの集合について、その点位置列をすべて獲得し、点位置を昇順に整列して演算用点位置列を生成する手順のことである。

図７の区間データの例では、再帰識別子１の再帰索引レコードには、区間始端１と区間終端１の２つからなる点位置集合がある。
また、再帰識別子２の再帰索引レコードには、区間始端２と区間終端２の２つからなる点位置集合がある。
この場合、これら４つの点位置を昇順に整列する。このとき、区間始端１、区間始端２、区間終端１、区間終端２の順で整列されたとすると、点位置整列手順では、この点位置列が演算用点位置列として得られることになる。
なお、同一値は同一視される。例えば、区間終端１が区間終端２と同一値である場合には、点位置列を構成する点位置は３つとなる。

図８の矩形データの例では、再帰識別子１１の再帰索引レコードには、矩形左端１と矩形右端１の２つからなる点位置集合がある。
また、再帰識別子２１の再帰索引レコードには、矩形左端２と矩形右端２の２つからなる点位置集合がある。
この場合、これら４つの点位置を昇順に整列する。このとき、矩形左端１、矩形左端２、矩形右端１、矩形右端２の順で整列されたとすると、点位置整列手順では、この点位置列が演算用点位置列として得られることになる。

再帰索引演算部４は、演算用点位置列を生成すると、その演算用点位置列を用いて、各再帰索引レコードから演算用再帰索引レコードを生成するが、その際、各再帰索引レコードになかった点位置の特徴については、その左側の特徴を複写するようにする（ステップＳＴ１３）。
図７の区間データの例では、区間始端１、区間始端２、区間終端１、区間終端２の順で整列された演算用点位置列から、演算用再帰識別子１の演算用再帰索引レコードとして、点位置列が区間始端１、区間始端２、区間終端１、区間終端２から構成される演算用再帰索引レコードが生成される。
このとき、区間始端２については、元の再帰索引レコード（再帰識別子１の再帰索引レコード）に特徴が記述されていないので、その左側である区間始端１の特徴“値１”を複写している。
また、区間終端２についても、元の再帰索引レコード（再帰識別子１の再帰索引レコード）に特徴が記述されていないので、その左側である区間終端１の特徴“空値”を複写している。

また、区間始端１、区間始端２、区間終端１、区間終端２の順で整列された演算用点位置列から、演算用再帰識別子２の演算用再帰索引レコードとして、点位置列が区間始端１、区間始端２、区間終端１、区間終端２から構成される演算用再帰索引レコードが生成される。
このとき、区間始端１については、元の再帰索引レコード（再帰識別子２の再帰索引レコード）に特徴が記述されていないので、一番右側である区間終端２の特徴“空値”を複写している。
また、区間終端１についても、元の再帰索引レコード（再帰識別子２の再帰索引レコード）に特徴が記述されていないので、その左側である区間始端２の特徴“値２”を複写している。

再帰索引演算部４は、点位置の特徴を複写する処理を実施すると、複写処理後の演算用再帰索引レコードについて、同じ点位置の特徴同士を演算し、その点位置と特徴の関連付けを持つ集計結果再帰索引レコードを生成する（ステップＳＴ１４）。
特徴間の演算には、例えば、数値間、ベクトル間、関数間の加算のほかに、上下のあるカテゴリ間で、最も高レベルを採用する演算なども含まれる。

図７の区間データの例では、再帰識別子１の演算用再帰索引レコードの点位置列は、区間始端１、区間始端２、区間終端１、区間終端２であり、それらの点位置に対応する特徴は、値１、値１、空値、空値である。
再帰識別子２の演算用再帰索引レコードの点位置列は、区間始端１、区間始端２、区間終端１、区間終端２であり、それらの点位置に対応する特徴は、空値、値２、値２、空値である。
したがって、この２つの演算用再帰索引レコードから集計結果再帰索引レコードを生成する場合、集計結果再帰索引レコードの再帰識別子が、再帰識別子１＋再帰識別子２となる。
そして、集計結果再帰索引レコードの区間始端１に対応する特徴が値１（＝値１＋空値）となる。
同様に、集計結果再帰索引レコードの区間始端２に対応する特徴が値１＋値２、区間終端１に対応する特徴が値２、区間終端２に対応する特徴が空値となる。

再帰索引演算部４は、集計結果再帰索引レコードを生成すると、その集計結果再帰索引レコードの特徴を調査する（ステップＳＴ１５）。
再帰索引演算部４は、その集計結果再帰索引レコードの特徴に再帰索引レコードの識別子が含まれている場合、その再帰索引レコードを集計結果再帰索引レコードに変換し、その特徴を集計結果再帰識別子に置換する。その集計結果再帰索引レコードは再帰索引蓄積部２に格納する。
特徴に再帰索引レコードの識別子の演算が含まれている場合、その識別子集合が示す再帰索引レコード集合について、ステップＳＴ１２以降の処理を実施する。
すべての特徴を調査し終えた集計結果再帰索引レコードは、再帰索引蓄積部２に格納する。

図８の矩形データの例では、再帰識別子１１及び再帰識別子２１の加算結果の再帰索引レコードの特徴には、再帰識別子１２と再帰識別子２２のほか、再帰識別子１２と再帰識別子２２の加算結果である再帰識別子１２＋２２が含まれている。
再帰識別子１２と再帰識別子２２の２つの単独の再帰索引レコードについては、演算結果の再帰索引レコード組の一部として複写して組み込むが、再帰識別子１２と再帰識別子２２の加算については、ステップＳＴ１２以降の処理を実施する。
再帰識別子１２と再帰識別子２２の加算によって得られる再帰索引レコードも、ステップＳＴ１５の処理により、演算結果の再帰索引レコード組の一部として組み込むようにする。

再帰索引検索部５は、再帰索引蓄積部２に蓄積されている再帰索引レコードの中から、指定受付部３により受け付けられた特徴に関する検索条件（ユーザにより指定された検索条件）、あるいは、予め設定されている特徴に関する検索条件に合致する再帰索引レコードを検索する。
即ち、再帰索引検索部５は、特徴に関する検索条件を再帰索引蓄積部２に与えることにより、その再帰索引蓄積部２から検索条件に合致する再帰索引レコードの集合を受け取り、該当する領域についての検出結果再帰索引レコード（検出結果レコード）を生成し、その検出結果再帰索引レコードをデータレコード集合に変換して出力する。

センサ割当問題で貪欲算法を用いる場合、上述したように、その貪欲算法には、適合領域検出処理の反復が含まれる。その適合領域検出処理には、前述のリソース調査処理及びリソース集計処理と、そのリソース集計処理の結果に基づいて、最も多くの目標が見えるセンサ（適合センサ）について、最も多くの目標が見えるセンサリソースパラメータ（適合リソースパラメータ）を決定する適合領域決定処理が含まれる。
この適合領域決定処理に再帰索引検索部５の機能が用いられる。

この適合領域決定処理では、特徴の値が最大となる領域を求める。よって、再帰索引検索部５の特徴に関する検索条件は、特徴値最大という条件になる。特徴が関数で記述されている場合、領域内での関数の最大値が最大という条件になる。
貪欲算法においては、適合領域検出処理の後、適合センサと適合リソースパラメータによって観測リソースが十分となった目標集合とを考慮から外し、残りの各目標と、残りの各センサについて、同様に適合領域検出処理を実施する。これを反復して、すべてのセンサのリソースパラメータを決定する。

以下、再帰索引検索部５の処理内容を具体的に説明する。
図９は再帰索引検索部５における検索とデータレコード変換の手順を示すフローチャートである。
図１０は再帰索引検索部５による検索結果の生成例を示す説明図である。

まず、再帰索引検索部５は、指定受付部３により受け付けられた特徴に関する検索条件（ユーザにより指定された検索条件）、あるいは、予め設定されている特徴に関する検索条件を再帰索引蓄積部２に与え、その検索条件に合致する集計結果再帰索引レコード組の集合を取得する（ステップＳＴ２１）。
図１０に示すように、集計結果再帰索引レコード組には、点位置と特徴、あるいは、点位置と識別子との組が記述されている。
例えば、特徴値最大という検索条件の場合には、特徴の中の最大値及び最大値を有する集計結果再帰索引レコードを取得する。

次に、再帰索引検索部５は、ステップＳＴ２１で得られた特徴、もしくは、後述するステップＳＴ２３の処理で得られた再帰識別子に関連付けられている点位置と、上記集計結果再帰索引レコードにおける点位置の次の点位置とを取得し、その特徴もしくは再帰識別子とによって検出結果再帰索引レコードを生成する（ステップＳＴ２２）。

図１０の例では、値１＋値２が最大である場合を示している。
値１＋値２と関連付けられているのは、集計結果識別子１２＋２２の再帰索引レコードの矩形上端１の点位置である。その次の点位置は、矩形下端１である。
そこで、検出結果再帰索引レコードとして、再帰索引識別子１２＋２２の再帰索引レコードが生成され、その点位置列は、矩形上端１及び矩形下端１となり、矩形上端１に値１＋値２が関連付けられる。
また、集計結果識別子１２＋２２と矩形左端２が関連付けられている再帰識別子１１＋２１の集計結果再帰索引レコードの点位置である矩形左端２について、同様に、次の点位置である矩形右端１を得る。
これにより、検出結果再帰索引レコードとして、再帰索引識別子１１＋２１の再帰索引レコードが生成される。この再帰索引レコードの点位置列は、矩形左端２及び矩形右端１となり、矩形左端２には検出結果再帰識別子１２＋２２が関連付けられる。

再帰索引検索部５は、検出結果再帰索引レコードを生成すると、その検出結果再帰索引レコードが再帰索引レコード組の先頭であるか否かを判定する（ステップＳＴ２３）。
先頭であれば、そこで、一連の処理を終了する。
先頭でなければ、その検出結果再帰索引レコードに関連付けられた点位置を持つ別の再帰索引レコードが存在するので、ステップＳＴ２２の処理を実施する。
図１０の例では、集計結果再帰識別子１２＋２２の再帰索引レコードは先頭ではなく、集計結果再帰識別子１２＋２２は、集計結果再帰識別子１１＋２１の再帰索引レコードの矩形左端２と関連付けられている。よって、ステップＳＴ２２の処理を実施する。

以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、所定の領域の特徴が記録されているデータレコードを解析して、その領域を構成している各端点の位置を方向別に分類し、各方向を識別する再帰識別子と方向別の各端点の位置に対応する特徴からなる再帰索引レコードを生成する再帰索引生成部１と、再帰索引生成部１により生成された再帰索引レコードを蓄積する再帰索引蓄積部２と、再帰索引蓄積部２に蓄積されている再帰索引レコードのうち、相互に領域の重複関係がある複数の再帰索引レコードを取得し、複数の再帰索引レコードから新たな再帰索引レコードを演算して、新たな再帰索引レコードを再帰索引蓄積部２に格納する再帰索引演算部４とを設け、再帰索引検索部５が再帰索引蓄積部２に蓄積されている再帰索引レコードの中から、特徴に関する検索条件に合致する再帰索引レコードを検索するように構成したので、二次元以上の領域を検出する場合でも、演算の場合分けを行うことなく、高速に適合領域を検出することができる効果を奏する。
即ち、この実施の形態１によれば、再帰索引レコードを利用することにより、ラスター型レコードよりも効率よく領域毎の特徴データを保持することができ、ランレングス型・ボックス型・トラペゾイド型よりも高速に演算が可能となる効果を奏する。

また、この実施の形態１によれば、領域の次元が複数次元である場合、ある方向の各端点の位置に対応する特徴については当該位置の特徴を示し、残りの方向の各端点の位置に対応する特徴については他の方向の再帰識別子を示す再帰索引レコードを生成するように構成したので、データレコードが何次元であっても再帰索引レコードを生成することができる効果を奏する。

この実施の形態１によれば、複数の再帰索引レコードを構成している方向別の各端点の位置を昇順又は降順に並べて、領域の重複関係がある部分の端点の位置に対応する特徴同士を加算するように構成したので、次元数にかかわらず、再帰索引レコードを生成することができる効果を奏する。

この実施の形態１によれば、特徴に関する検索条件に合致する再帰索引レコードを検索して、特徴に対応する端点の位置を示す検出結果再帰索引レコードを生成するように構成したので、検索結果を高速にデータレコードの形式で出力することができる効果を奏する。

また、この実施の形態１によれば、再帰索引演算部４における演算内容及び再帰索引検索部５における検索条件の指定を受け付ける指定受付部３を設けるように構成したので、ユーザが演算内容や検索条件を指定することができる効果を奏する。

さらに、この実施の形態１によれば、データレコードに記録されている領域が、センサが目標を観察することが可能な範囲を示し、その領域の特徴が、そのセンサが上記目標を観察できる程度を示しているように構成したので、センサの割当処理の高速化を図ることができる効果を奏する。

この発明の実施の形態１による適合領域検出装置を示す構成図である。 データレコードの一例を示す説明図である。 再帰索引レコードの形式を示す説明図である。 再帰索引生成部１がデータレコードから再帰索引レコード組を生成する手順を示すフローチャートである。 データレコードと再帰索引レコード組の対応を示す説明図である。 再帰索引演算部４における再帰索引レコード組間の演算の手順を示すフローチャートである。 データレコードである２つの区間データから生成された２つの再帰索引レコードを加算して新たな再帰索引レコードを生成する例を示す説明図である。 データレコードである２つの矩形データから生成された２つの再帰索引レコード組を加算して新たな再帰索引レコードを生成する例を示す説明図である。 再帰索引検索部５における検索とデータレコード変換の手順を示すフローチャートである。 再帰索引検索部５による検索結果の生成例を示す説明図である。

符号の説明

１ 再帰索引生成部（再帰索引レコード生成手段）、２ 再帰索引蓄積部（再帰索引レコード蓄積手段）、３ 指定受付部（受付手段）、４ 再帰索引演算部（再帰索引レコード演算手段）、５ 再帰索引検索部（再帰索引レコード検索手段）。

Claims (6)

1. 所定の領域の特徴が記録されているデータレコードを解析して、上記領域を構成している各端点の位置を方向別に分類し、各方向を識別する再帰識別子と方向別の各端点の位置に対応する特徴からなる再帰索引レコードを生成する再帰索引レコード生成手段と、上記再帰索引レコード生成手段により生成された再帰索引レコードを蓄積する再帰索引レコード蓄積手段と、上記再帰索引レコード蓄積手段に蓄積されている再帰索引レコードのうち、相互に領域の重複関係がある複数の再帰索引レコードを取得し、上記複数の再帰索引レコードから新たな再帰索引レコードを演算して、新たな再帰索引レコードを上記再帰索引レコード蓄積手段に格納する再帰索引レコード演算手段と、上記再帰索引レコード蓄積手段に蓄積されている再帰索引レコードの中から、特徴に関する検索条件に合致する再帰索引レコードを検索する再帰索引レコード検索手段とを備えた適合領域検出装置。
2. 再帰索引レコード生成手段は、領域の次元が複数次元である場合、ある方向の各端点の位置に対応する特徴については当該位置の特徴を示し、残りの方向の各端点の位置に対応する特徴については他の方向の再帰識別子を示す再帰索引レコードを生成することを特徴とする請求項１記載の適合領域検出装置。
3. 再帰索引レコード演算手段は、複数の再帰索引レコードを構成している方向別の各端点の位置を昇順又は降順に並べて、領域の重複関係がある部分の端点の位置に対応する特徴同士を加算することを特徴とする請求項２記載の適合領域検出装置。
4. 再帰索引レコード検索手段は、特徴に関する検索条件に合致する再帰索引レコードを検索して、上記特徴に対応する端点の位置を示す検出結果レコードを生成することを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の適合領域検出装置。
5. 再帰索引レコード演算手段における演算内容及び再帰索引レコード検索手段における検索条件の指定を受け付ける受付手段を設けたことを特徴とする請求項１記載の適合領域検出装置。
6. データレコードに記録されている領域が、センサが目標を観察することが可能な範囲を示し、上記領域の特徴が、上記センサが上記目標を観察できる程度を示していることを特徴とする請求項１から請求項５のうちのいずれか１項記載の適合領域検出装置。

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