JP2015505681A - Apparatus and method for analyzing sensor data - Google Patents
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Abstract
関心の対象となる関心対象イベントを検出する装置は、センサー・データ・ストリーム(4)を使って第1の基本イベントのストリーム(10b)を生成する第1の基本イベント検出部(8b)を備える。前記センサー・データ・ストリーム(4)は、あるセンサー・データ転送速度で未加工データを運んでいる。前記未加工データは、複数の観察物体(72)について1つあるいは複数のセンサーを使って割り出された1つあるいは複数の性質に関連している。前記第1の基本イベントのストリーム(10b)のデータ転送速度は前記センサー・データ転送速度よりも小さい。さらに、前記装置は、前記センサー・データ・ストリーム(4)を使って異なる第2の基本イベントのストリーム(10c)を生成する第2の基本イベント検出部(8c)を備える。前記第2の基本イベントのストリーム(10c)のデータ転送速度は前記センサー・データ転送速度よりも小さい。イベント検出部(16)は、前記第1の基本イベントのストリーム(10b)と前記第2の基本イベントのストリーム(10c)とを使って、前記関心対象イベントを割り出すために作動可能である。An apparatus for detecting an event of interest of interest comprises a first basic event detector (8b) that generates a first basic event stream (10b) using a sensor data stream (4). . The sensor data stream (4) carries raw data at a certain sensor data transfer rate. The raw data relates to one or more properties determined using one or more sensors for a plurality of observation objects (72). The data transfer rate of the first basic event stream (10b) is smaller than the sensor data transfer rate. The apparatus further includes a second basic event detector (8c) that generates a different second basic event stream (10c) using the sensor data stream (4). The data transfer rate of the second basic event stream (10c) is smaller than the sensor data transfer rate. The event detector (16) is operable to determine the event of interest using the first basic event stream (10b) and the second basic event stream (10c).
Description
本発明に係る実施形態は、概して、センサー・データの分析に関する発明である。具体的に、本発明に係る実施形態は、高速で提供されるセンサー・データを分析するための装置と方法に関する発明である。 Embodiments in accordance with the present invention are generally related to the analysis of sensor data. Specifically, the embodiment according to the present invention relates to an apparatus and method for analyzing sensor data provided at high speed.
場所を特定するために、様々な技術を駆使した無線センサー・ネットワークが使われる事がある。例えば、人間やその他の物体の場所を特定したり、人間やその他の物体を追跡したりするために、無線センサー・ネットワークを使う事がある。ここで、「場所を特定する」とは、地理的な場所や位置を検出し、割り出す事を意味する。一方、追跡するとは、短時間の間隔をおいて、何度も場所を特定する事を意味する。このような追跡は、動いている観察物体の位置やその他の運動学的変数を、時間を追って取得するために行う。例えば、サッカーやアメリカン・フットボールやラグビーやテニスなどのスポーツ競技で、選手や他の物体(例えばボール)の場所を特定するために、専用の場所特定システムや位置追跡システムを使う事がある。 Wireless sensor networks using various technologies are sometimes used to identify locations. For example, a wireless sensor network may be used to locate a person or other object or track a person or other object. Here, “specifying a place” means detecting and determining a geographical place and position. On the other hand, tracking means identifying a place many times at short intervals. Such tracking is performed in order to acquire the position of the moving observation object and other kinematic variables over time. For example, in sports competitions such as soccer, American football, rugby, and tennis, a dedicated location identifying system or a position tracking system may be used to identify the location of a player or other object (for example, a ball).
選手やボールの地理的な場所や位置について集めたデータを分析すると、サッカーの試合などのスポーツのイベント全体に関する統計情報や、個別のチームや個別の選手に関する統計情報が得られる。このようにして得られた統計情報は、様々な理由により、関心の対象になる場合がある。その一例として、様々な商業的関心が存在する。なぜなら、競技場で観戦している人々や家のテレビの前で観戦している視聴者にとって、特定の統計やその統計に関する分析が特に関連性があるかもしれないためである。したがって、特定の統計を提供すれば、スポーツ競技への関心を高める事ができる可能性がある。他の例では、位置に関する未加工データから得られる統計データをトレーニングに活用する事も可能である。具体的には、自分のチームの動きや対戦相手を分析したり、個別の選手の成績や健康状態を分析したりする事ができる。 Analyzing data gathered on the geographical location and position of players and balls can provide statistical information on overall sporting events such as football matches, and statistical information on individual teams and individual players. The statistical information thus obtained may be of interest for various reasons. For example, there are various commercial interests. This is because a particular statistic and the analysis on that statistic may be particularly relevant for people watching in the stadium and viewers watching in front of home television. Therefore, providing specific statistics may increase your interest in sports competition. In another example, statistical data obtained from raw data regarding a position can be used for training. Specifically, you can analyze your team's movements and opponents, and analyze the performance and health of individual players.
前述した場所特定システムや位置追跡システムは、様々な技術に基づいて構築できる。例えば、場所情報は、無線電波信号や磁場を分析する事によって割り出される。このため、送信機や受信機を個別の物体(例えば選手やボール)に装着して、システムでその個別の物体の場所を特定できるようにするという方法がある(この送信機や受信機は、通常、センサーとも呼ばれる)。また、対応する受信装置や送信装置を、関心の対象となる、サッカーの競技フィールドなどの地理的な領域にわたって、あらかじめ決められた場所に設置するという方法がある。信号の強度や伝播時間や位相を分析すると、センサー・データ・ストリームが得られる。このセンサー・データ・ストリームは、様々な瞬間における、個別の選手や物体(検出または観察される選手や物体)の地理的な位置や場所を示す。なお、信号の強度や伝播時間や位相を分析する事は、利用できる様々な技術的手法の一部にすぎない。場所に関するデータ・サンプルを、物体がその位置や場所にいつあったかという事を示すタイム・スタンプに関連付けてもよい(結合させてもよい)。場所に関するデータに加えて、速度(速さ)、加速度などの運動学的変数も同様に、結合させる情報として提供されてもよい。この場所に関するデータは、例えば、x座標、y座標、z座標を備えている。以下、当明細書では、場所特定センサー・システムによって提供される、場所に関するデータや運動学的データも、未加工(センサー)データと呼ぶ事にする。 The above-described location specifying system and position tracking system can be constructed based on various technologies. For example, the location information is determined by analyzing a radio wave signal or a magnetic field. For this reason, there is a method in which a transmitter or receiver is attached to an individual object (for example, a player or a ball) so that the system can determine the location of the individual object ( Usually called a sensor). In addition, there is a method in which a corresponding receiving device or transmitting device is installed at a predetermined place over a geographical area of interest such as a soccer game field. Analysis of signal strength, propagation time, and phase provides a sensor data stream. This sensor data stream indicates the geographic location and location of individual players and objects (players and objects that are detected or observed) at various moments. Note that analyzing signal strength, propagation time, and phase is only part of the various technical techniques available. A data sample for a location may be associated with a time stamp that indicates when the object was at that location or location. In addition to location data, kinematic variables such as speed (speed), acceleration, etc. may be provided as information to be combined as well. The data regarding this place has, for example, an x coordinate, ay coordinate, and a z coordinate. Hereinafter, location data and kinematic data provided by the location sensor system are also referred to herein as raw (sensor) data.
無線追跡システムの具体例について説明する。この無線追跡システムは、人間や物体に、非常に小さな送信機を装着する仕組みになっていてもよい。この送信機は、靴やユニフォームやボールに埋め込む事ができる。この送信機からの信号は、複数のアンテナに感知される。これらのアンテナは、サッカーのフィールドなど、観察の対象になっている場所を囲むように配置される。受信機のユニットは、収集された信号を処理し、それらの信号の到着時間(ToA)を割り出す。観察されている全ての物体を追跡するために、伝播遅延の差を計算し、この計算に基づいて各送信機の位置を絶え間なく割り出す。ある具体例では、送信機は、全世界でライセンスなしで利用できるように、2.4GHzの周波数帯で作動するようになっている。そして、その具体例では、個別の送信機を見分ける技術としてCDMA(符号分割多重アクセス方式)が使われている。 A specific example of the wireless tracking system will be described. This wireless tracking system may be configured to attach a very small transmitter to a person or an object. This transmitter can be embedded in shoes, uniforms or balls. Signals from this transmitter are sensed by a plurality of antennas. These antennas are arranged so as to surround a place to be observed such as a soccer field. The receiver unit processes the collected signals and determines the arrival time (ToA) of those signals. To track all the objects being observed, the difference in propagation delay is calculated and the position of each transmitter is continuously determined based on this calculation. In one embodiment, the transmitter is designed to operate in the 2.4 GHz frequency band so that it can be used without a license worldwide. In this specific example, CDMA (Code Division Multiple Access) is used as a technique for identifying individual transmitters.
ところが、スポーツの試合で、物体をある程度正確に追跡すれば、すぐに大量のセンサー・データが発生する。例えば、サッカーの試合で、ボールを、約3cmの正確さで追跡する場合、ボールの最大速度が約150km/hならば、1秒間に最大2000回ほどボールの位置を予想しなければならない可能性がある。150km/hは、サッカーボールの最大速度として妥当だろう。しかし、テニスや野球などの他のスポーツでは、さらに高い頻度でサンプリングや予想を行う必要がある事が確かである。また、サッカーの試合では、ボールの動きを追跡するだけでは不十分である。22人の選手の動きを追跡する事も、同様に重要である。前述したシステムは、基本的に、1cmの正確さであれば追跡に使える。このため、選手1人あたりに複数の追跡センサーを使う事が望ましいだろう。これによって、その選手の位置が得られるだけではなく、その選手がどのような姿勢を取っているか、解明できる。このようにして、例えば、オフサイドかどうか等を判断する事ができる。適度な数のセンサーを、両チームの選手と、サッカーの試合で必ず使用する用具に装着した場合、1秒あたり、最大で50000の位置データや未加工データのサンプルが発生する可能性がある。これに対応するセンサー・データ・ストリームのセンサー・データ転送速度は、毎秒50000になる可能性がある。 However, if you track an object with a certain degree of accuracy in a sporting game, a large amount of sensor data is generated immediately. For example, in a soccer game, when tracking a ball with an accuracy of about 3 cm, if the maximum speed of the ball is about 150 km / h, the position of the ball may have to be predicted up to 2000 times per second There is. 150 km / h would be a reasonable maximum speed for a soccer ball. However, in other sports such as tennis and baseball, it is certainly necessary to sample and predict more frequently. Also, in soccer games, it is not enough to track the movement of the ball. It is equally important to track the movement of 22 players. The system described above can basically be used for tracking with an accuracy of 1 cm. For this reason, it may be desirable to use multiple tracking sensors per player. As a result, not only the position of the player can be obtained, but also the posture of the player can be clarified. In this way, for example, it can be determined whether or not the vehicle is offside. If a moderate number of sensors are attached to the players used by both teams and the equipment that must be used in a soccer game, up to 50000 position data and raw data samples may be generated per second. The corresponding sensor data stream sensor data transfer rate can be 50,000 per second.
前述したようなセンサー・データを分析するには、1つ1つの判断を行うたびに、複数のセンサーあるいは全てのセンサーの未加工データを、1度に全て把握する必要がある。なぜなら、各出来事を分析したり各結論を出したりする際、その都度、センサーの未加工データ全体のうちの、別々の未加工データに基づく情報が必要になるからである。つまり、従来の分析フレームワークを使うと、分析を行う全ての要素(entities)に、全てのデータが、同時に配信される必要がある。データを複数の観点から分析するために分析を行う要素の数を増やした場合、これらに全てのデータを同時に配信する事は不可能になる。このようなデータ配信を、実際に物事が起こっているタイミングと同時にあるいはほぼ同時に行う事は、前記システムでは、到底できない。それでも、これは、サッカーの試合でオフサイド・ポジションを指摘する場合や、別のスポーツの試合中に同様に瞬時に結論を出さないといけない場面では、必要になる可能性がある。 In order to analyze the sensor data as described above, it is necessary to grasp all the raw data of a plurality of sensors or all of the sensors at a time each time each determination is made. This is because each time an event is analyzed or a conclusion is made, information based on separate raw data out of the entire raw data of the sensor is required. In other words, when using a conventional analysis framework, all data needs to be delivered simultaneously to all the entities performing the analysis. When the number of elements to be analyzed is increased in order to analyze data from a plurality of viewpoints, it becomes impossible to distribute all the data to these simultaneously. Such a data distribution cannot be performed at the same time as or almost simultaneously with the time when the actual thing is happening. Nonetheless, this may be necessary when pointing to an offside position in a soccer game, or in situations where a conclusion must be drawn instantly during another sport.
したがって、関心のある情報を抽出するために、より効率良くセンサー・データ・ストリームを分析できるような構想の提供が必要とされる。 Therefore, there is a need to provide a concept that can more efficiently analyze sensor data streams in order to extract information of interest.
本発明に係る一態様によれば、上記課題は、未加工データ部分を分析する分析フレームワークを利用することによって解決できる。この未加工データ部分は、センサー・データ・ストリームの中で、あるセンサー・データ転送速度で伝送されている。前記分析フレームワークは、入力層を備える。この入力層は、少なくとも2つ以上の基本イベント検出部を備える。そして、前記入力層は、前記センサー・データ・ストリームのみを入力として使い、少なくとも、第1の基本イベントのストリームおよび第2の基本イベントのストリームを生成する。さらに、前記分析フレームワークは、1つ以上のイベント層を備える。各イベント層は、関心の対象となるイベント(関心対象イベント)を検出する1つ以上のイベント検出部を備える。前記1つ以上のイベント検出部は、いずれも、入力源として、唯一、前記第1の基本イベントのストリームおよび前記第2の基本イベントのストリーム、あるいは、他のイベント検出部によって提供された他のイベントのストリームを使う。つまり、前記分析フレームワークは、イベントに基づいて階層的に分析を行う手法に従っている。この手法で、相互イベントは、従属状態が異なる別々の階層で、割り出され、または検出されたりする。 According to an aspect of the present invention, the above problem can be solved by using an analysis framework for analyzing raw data portions. This raw data portion is transmitted in the sensor data stream at a certain sensor data transfer rate. The analysis framework includes an input layer. The input layer includes at least two or more basic event detection units. The input layer uses only the sensor data stream as an input and generates at least a first basic event stream and a second basic event stream. Furthermore, the analysis framework comprises one or more event layers. Each event layer includes one or more event detection units that detect events of interest (interesting events). Any one of the one or more event detectors may be the only source of the first basic event stream and the second basic event stream, or any other provided by another event detector. Use a stream of events. That is, the analysis framework follows a technique for performing hierarchical analysis based on events. In this way, mutual events are determined or detected in separate hierarchies with different dependent states.
一般的に、イベントとは、ある時点において瞬間的に起きた、興味を惹く出来事、と定義できる。イベントは、一般的に、センサーで感知可能な、関係のある特定の量の変化と関連している。このイベントは、階層の基盤、すなわち入力層から得られる、基本イベントであってもよい。この場合、基本イベントは、センサーのデータ(例えば、追跡システムによって提供される運動学的データ)に直接基づいている事になる。この結果、この基本イベントは、センサーで感知された、関係のある特定の量の変化を示している可能性がある。関心対象イベント(関心の対象となるイベント)とは、より高次の階層におけるイベントである。つまり、関心対象イベントは、他のイベントや基本イベント(基本的なイベント)に従属しているのである。より一般的に述べると、関心対象イベントは、以前に検出された他のイベントに従属しているのである。別の見方をすると、イベントや基本イベントは、ある判断基準を別のイベントあるいは前記未加工データに当てはめる事によって得られる情報を含んでいる。 In general, an event can be defined as an interesting event that occurred instantaneously at a certain point in time. Events are generally associated with a specific amount of change that is perceivable by a sensor. This event may be a basic event obtained from the base of the hierarchy, ie the input layer. In this case, the basic event will be directly based on sensor data (eg, kinematic data provided by the tracking system). As a result, this basic event may indicate a specific amount of change perceived by the sensor. An event of interest (an event of interest) is an event in a higher hierarchy. That is, the event of interest is subordinate to other events or basic events (basic events). More generally, the event of interest is dependent on other events that have been detected previously. Viewed another way, events and basic events contain information obtained by applying a certain criterion to another event or the raw data.
イベントに基づいて分析を行う手法を使えば、複数の処理ノードがネットワーク上で通信している状態で、元になっているデータを、並行して分析できる。これは、データ転送速度の高いセンサー・データ・ストリームが入力層の基本イベントの検出部に提供されるだけでよい。この入力層では、センサー・データ・ストリームが処理され、通常、低いデータ転送速度で基本イベントが割り出される。このため、尚更、元になっているデータを平行して分析する事が可能になる。より高次の階層では、基本イベントに基づいて分析が行われる。このため、判断を行う全ての要素(entities)にセンサー・データ・ストリームが配信される必要はない。センサー・データ・ストリームを、全てのイベント検出部に配信する必要もない。この結果、位置に関する、さらに大量のデータを分析できるようになる。 If an analysis method based on events is used, the original data can be analyzed in parallel while a plurality of processing nodes are communicating on the network. This only requires a high data rate sensor data stream to be provided to the input layer basic event detector. In this input layer, the sensor data stream is processed, and basic events are usually determined at a low data rate. This makes it possible to analyze the original data in parallel. At higher levels, analysis is based on basic events. For this reason, the sensor data stream need not be delivered to all entities that make decisions. There is no need to distribute the sensor data stream to all event detectors. As a result, a larger amount of data related to the position can be analyzed.
また、より高次の階層にあるイベント検出部には、イベントが、削減された(比較的低い)データ転送速度で入力される。この結果、処理を並行して行えるようになる。例えば、いくつかのCPUあるいは演算ノードを有する分析フレームワークでは、イベント検出部や基本イベント検出部を、その分析フレームワークの中の、異なるCPUやコンピューターに振り分ける事によって、前述したように処理を並行して行う事ができる。イベントのデータの転送速度が削減されているので(小さいので)、イベントが起きたという事を、イーサネット(登録商標)に基づくLAN(ローカル・エリア・ネットワーク)などの従来のネットワークを介して伝達する事さえ可能になる。この場合、たとえ、実際に物事が起こっているタイミングとほぼ同時に分析する必要があったとしても、分析フレームワークの性能を落とさなくて済む。イベントに関する情報として、未加工データではなく、イベント検出部の判断基準が満たされた(つまり、イベントが起こった)という事実だけを、互いに関連しているイベント検出部同士で伝達すればよい。この結果、イベント検出部同士で交換されるデータの量を低く抑える事も可能になる。なぜなら、各メッセージの長さは、一つの未加工データのサンプルの長さよりも短いからである。つまり、一定時間あたりのデータ・パケットの個数を減らせるだけでなく、伝送されるデータ・パケットのサイズも小さく抑える事ができる。他の実施形態では、イベントについて交換されるデータには、イベント検出部が割り出した、2つ、3つ、あるいはそれ以上の、あり得る(起こり得る)状態に関する情報が含まれる事もある。すなわち、割り出されたイベントや基本イベントには、YES/NOという2つの成分の情報よりも多くの情報が含まれてもよい。 In addition, events are input to the event detection unit in the higher hierarchy at a reduced (relatively low) data transfer rate. As a result, processing can be performed in parallel. For example, in an analysis framework having several CPUs or computation nodes, the event detection unit and the basic event detection unit are distributed to different CPUs and computers in the analysis framework, so that the processing is performed in parallel as described above. Can be done. Because the data transfer rate of the event has been reduced (because it is small), the fact that the event has occurred is transmitted via a conventional network such as a LAN (Local Area Network) based on Ethernet (registered trademark). Even things are possible. In this case, even if it is necessary to analyze at the same time as when the actual thing is happening, it is not necessary to degrade the performance of the analysis framework. As information about the event, only the fact that the criterion of the event detection unit is satisfied (that is, the event has occurred), not the raw data, may be transmitted between the event detection units related to each other. As a result, the amount of data exchanged between the event detectors can be kept low. This is because the length of each message is shorter than the length of one raw data sample. That is, not only can the number of data packets per fixed time be reduced, but also the size of transmitted data packets can be kept small. In other embodiments, the data exchanged for an event may include information about two, three, or more possible (possible) conditions determined by the event detector. That is, the determined event or basic event may include more information than the information of the two components of YES / NO.
本発明に係る別の態様によれば、前述した課題は、関心対象イベントを検出する装置によって解決できる。この装置は、前記センサー・データ・ストリームを使って第1の基本イベントのストリームを生成する第1の基本イベント検出部を備える。さらに、前記装置は、前記センサー・データ・ストリームを使って異なる第2の基本イベントのストリームを生成する第2の基本イベント検出部を備える。ここで、前記第1の基本イベントのストリームのデータ転送速度も、前記第2の基本イベントのストリームのデータ転送速度も、前記センサー・データ転送速度より小さい。 According to another aspect of the present invention, the above-described problem can be solved by an apparatus that detects an event of interest. The apparatus includes a first basic event detection unit that generates a first basic event stream using the sensor data stream. Furthermore, the apparatus includes a second basic event detection unit that generates a stream of different second basic events using the sensor data stream. Here, the data transfer rate of the first basic event stream and the data transfer rate of the second basic event stream are smaller than the sensor data transfer rate.
イベント検出部は、前記第1の基本イベントのストリームと前記第2の基本イベントのストリームとを使うことで、前記関心対象イベントを割り出すように動作可能になっている。このように、イベント検出部は、低いデータ転送速度で起こる基本イベントに基づいて判断し、分析を行うことができる。このイベント検出部は、高いデータ転送速度のセンサー・データ・ストリームに直接アクセスする必要がない。 The event detection unit is operable to determine the event of interest by using the first basic event stream and the second basic event stream. As described above, the event detection unit can perform determination and analysis based on a basic event that occurs at a low data transfer rate. The event detector does not need to directly access the high data rate sensor data stream.
ここで、データ転送速度という用語には、ある瞬間におけるデータ転送速度という意味だけでなく、平均のデータ転送速度という意味もある、と解釈されるべきである。平均のデータ転送速度とは、ある一定期間にわたる瞬間的なデータ転送速度の平均を意味する。選択される基本イベントの集合体(セット)によっては、短期間で、特定の基本イベントがセンサー・データの転送速度で割り出されるという事もある。しかし、観察している期間、例えばサッカーの試合が行われている間における、その特定の基本イベントのデータ転送速度の平均は、ずっと小さくてもよい。 Here, the term “data transfer rate” should be interpreted as meaning not only the data transfer rate at a certain moment but also the average data transfer rate. The average data transfer rate means an average of instantaneous data transfer rates over a certain period. Depending on the set of basic events selected, a specific basic event may be determined by the transfer rate of sensor data in a short period of time. However, the average data transfer rate for that particular basic event during the period of observation, eg, a soccer game, may be much smaller.
本発明に係るいくつかの態様によれば、基本イベント検出部は、運動学的データのみを未加工データとして使う事もできる。これは、スポーツの試合などで追跡データの分析結果を即時に提供するためである。運動学的データとは、観察物体(観察される物体)の位置情報や速度情報や加速度情報の任意の集合体、と定義できる。このデータは、1次元、2次元、あるいは3次元の空間において提供されるようになっていてもよい。この結果、ここで使われる運動学的データは、どのような構成で使われるか次第で、ベクトルあるいはスカラーとなる。本発明に係る他の態様によれば、基本イベント検出部は、提供された位置情報に基づいて自ら速度情報や加速度情報を導きだしてもよい。この場合、センサーは、シンプルな追跡装置や測位装置などであってもよい。 According to some aspects of the present invention, the basic event detector can also use only kinematic data as raw data. This is for immediately providing the analysis result of the tracking data in a sporting game or the like. Kinematic data can be defined as any collection of position information, velocity information, and acceleration information of an observation object (observed object). This data may be provided in a one-dimensional, two-dimensional, or three-dimensional space. As a result, the kinematic data used here is a vector or a scalar, depending on the configuration used. According to another aspect of the present invention, the basic event detection unit may derive speed information and acceleration information by itself based on the provided position information. In this case, the sensor may be a simple tracking device or a positioning device.
階層的な分析では、高い次元(高次の階層)で行われる全ての判断に必要な基礎情報を得るために、基礎イベントが的確に選択される。そして、これらの基本的な事象に基づいて分析が行われる。 In the hierarchical analysis, basic events are accurately selected in order to obtain basic information necessary for all decisions made in a higher dimension (higher hierarchy). An analysis is performed based on these basic events.
本発明に係る一態様によれば、第1の観察物体の所定の近隣領域内に第2の観察物体があるという事を、前記第1の観察物体の位置情報と前記第2の観察物体の位置情報とが示す場合、基本イベントとして、近接イベント(近くにあるというイベント)が生成される。前記所定の近隣領域は、どのような催しやスポーツの試合が観察されているかに依存する(つまり、前記所定の近隣領域は、催しやスポーツの試合の内容に依存して変化する。この内容によっては、複雑な形をした立体である場合もあるし、前記第1の観察物体と前記第2の観察物体との間の距離によって定義される場合もある)。近接は、他の多数のイベントを検出する際の入力データとして使われる事がある。例えば、ある選手やバッターやその他の用具がボールやその他の観察物体に当たったかどうか解明する際に、近接イベントは、入力データとして使われる。 According to an aspect of the present invention, the fact that there is a second observation object in a predetermined neighborhood area of the first observation object is that the position information of the first observation object and the second observation object When the position information indicates, a proximity event (an event of being near) is generated as a basic event. The predetermined neighborhood area depends on what kind of event or sport game is being observed (that is, the predetermined neighborhood area changes depending on the content of the event or sport game. May be a complex solid or may be defined by the distance between the first and second observation objects). Proximity may be used as input data when detecting many other events. For example, proximity events are used as input data in determining whether a player, batter, or other equipment has hit a ball or other observed object.
本発明に係る別の態様によれば、前記第1の観察物体の所定の近隣領域の外に前記第2の観察物体があるという事を、前記第1の観察物体の位置情報と前記第2の観察物体の位置情報とが示す場合、基本イベントとして、遠隔イベント(遠くにあるというイベント)が生成される。 According to another aspect of the present invention, the fact that the second observation object is outside a predetermined neighboring area of the first observation object is that the position information of the first observation object and the second When the position information of the observed object indicates, a remote event (an event of being far away) is generated as a basic event.
本発明に係る別の態様によれば、観察物体の速度(の方向あるいは大きさ)の変化あるいは加速度の変化が、所定の閾値を超える場合、基本イベントとして、方向変化イベント(方向が変わったというイベント)が生成される。この基準は、一般的に、スポーツや追跡に関するアプリケーションに役立つ。しかし、閾値の大きさは、観察されるスポーツによって異なる。したがって、閾値は、スポーツによって異なる場合があり、さらに、1つの試合の中でも、雨が降ってきたなど、環境の変化を反映させるために閾値が変動する場合もある。 According to another aspect of the present invention, when the change in the velocity (direction or size) of the observation object or the change in acceleration exceeds a predetermined threshold, the direction change event (the direction is changed) Event) is generated. This criterion is generally useful for sports and tracking applications. However, the threshold size varies depending on the observed sport. Therefore, the threshold value may vary depending on the sport, and the threshold value may vary to reflect environmental changes such as raining in one game.
本発明に係る別の態様によれば、観察物体の速度が所定の閾値よりも小さくなる場合、その物体が不活発である事や静止しているという事を示すために、基本イベントとして、アイドリングイベント(暇な状態になったというイベント)が生成される。いくつかの実施形態では、アイドリングイベントは、観察物体の速度がある所定の最低持続時間の間は少なくとも前記所定の閾値よりも小さい状態が維持される場合にのみ生成される。 According to another aspect of the present invention, when the speed of the observed object is less than a predetermined threshold, idling is used as a basic event to indicate that the object is inactive or stationary. An event (an event that a person is free) is generated. In some embodiments, an idling event is generated only if the speed of the observed object is maintained at least below the predetermined threshold for a predetermined minimum duration.
本発明に係る別の態様によれば、観察物体の速度が所定の閾値よりも大きくなる場合、基本イベントとして、動作活発化イベント(動いている状態になったというイベント)が生成される。いくつかの実施形態では、動作活発化イベントは、観察物体の速度が、ある所定の最低持続時間の間は少なくとも前記所定の閾値よりも大きい状態が維持される場合にのみ生成される。 According to another aspect of the present invention, when the speed of the observation object becomes larger than a predetermined threshold, an operation activation event (an event that the moving state is entered) is generated as a basic event. In some embodiments, the motion activation event is generated only if the speed of the observed object remains at least greater than the predetermined threshold for a predetermined minimum duration.
本発明に係る別の態様によれば、観察物体の位置情報の少なくとも1つの成分が、所定の閾値を超え、あるいは、所定の閾値よりも低くなる場合、基本イベントとして、ライン超えイベント(ラインを越えたというイベント)が生成される。 According to another aspect of the present invention, when at least one component of the position information of the observation object exceeds a predetermined threshold value or becomes lower than the predetermined threshold value, the basic event is used as a line over event (line Event) is generated.
次に、装置や方法に係るいくつかの実施形態を例に挙げて説明する。その際、次の図面に言及する。
図1は、少なくとも1つの関心対象イベント(関心の対象となるイベント)を特定(識別)するために未加工データ部分を分析する分析フレームワーク2を示す模式図である。この未加工データ部分は、センサー・データ・ストリーム4の中で、あるセンサー・データ転送速度で送信される。この未加工データ部分は、1つあるいは複数のセンサーを使って観察された物体(観察物体)の1つあるいは複数の性質に関するデータである。本実施形態と、その後で説明する実施形態では、サッカーの試合で観察される選手に関する運動学的変数およびボールに関する運動学的変数のみが未加工データに含まれる、と仮定する。
FIG. 1 is a schematic diagram illustrating an
フレームワーク2のうち、入力層6は、基本イベント検出部8a−8eを備える。これらは、センサー・データ・ストリーム4のみを入力(入力源)として、基本イベントのストリームを生成する。つまり、未加工データの入力を高速のセンサー・データ転送速度で受信するのは、分析フレームワーク2の入力層にある、基本イベント検出部8a−8eのみである。
Of the
第1の基本イベント検知部8bと、第2の基本イベント検知部8cとは、センサー・データ・ストリーム4のみを入力(入力源)として、第1の基本イベントに関するストリーム10bと、第2の基本イベントに関するストリーム10cとを生成する。データの提供に適した技術であれば、どのような技術でも、センサー・データ・ストリーム4を提供するために利用できる。例えば、銅ケーブルやファイバー・ケーブルを使ったイーサネット・ネットワークを利用する事が可能である。その他、様々な有線、無線の技術も利用できる。これらの技術は、標準化された通信プロトコルや、特別に設定した通信プロトコルを用いている。
The first basic event detection unit 8b and the second basic event detection unit 8c receive only the sensor data stream 4 as an input (input source), the
分析フレームワーク2は、2つのイベント層12、14を備える。それぞれのイベント層は、関心対象イベントを検出するイベント検出部を備える。イベント層12、14の各々のイベント検出部が唯一入力(入力源)として用いるのは、基本イベント検出部が提供するストリームか、イベント層12、14の他のイベント検出部が提供するストリームである。例えば、イベント検出部16は、第1の基本イベント検出部8bのストリーム10bと、第2の基本イベント検出部8cのストリーム10cとを使って、関心対象イベントを割り出す。ストリーム10bは、さらにイベント検出部18にも提供される。当然、構成要素同士が任意の別の方法で相互依存していてもよい。しかし、説明の便宜上、ここでは、いくつかの相互依存の形態や接続形態だけを例に挙げている。
The
イベント検出部同士は、有線のイーサネットで接続されていてもよい。また、本願に係る技術分野で知られている任意の技術に基づいた他のネットワーク接続で接続されていてもよい。個々のイベント検出部は、別々の演算ノード上で別々のソフトウェア処理として作動してもよい。また、いくつかのイベント検出部は、同じ演算ノード上で作動してもよい。さらに、イベント検出部は、専用ハードウェア、あるいは、プログラムで制御できるハードウェア等として構成されてもよい。したがって、図1に示されているイベント検出部同士の相互依存関係は、物理的なハードウェアの接続の例や論理的な接続の例として理解されるべきである。これらは、一つのイベント検出部から別のイベント検出部への情報の流れや、イベント検出部同士がどのように相互依存しているかを示している。 The event detection units may be connected by wired Ethernet. Moreover, you may connect by the other network connection based on the arbitrary techniques known in the technical field which concerns on this application. Individual event detection units may operate as separate software processes on different computation nodes. Several event detection units may operate on the same computing node. Furthermore, the event detection unit may be configured as dedicated hardware, hardware that can be controlled by a program, or the like. Therefore, the interdependency between the event detection units shown in FIG. 1 should be understood as an example of physical hardware connection or an example of logical connection. These indicate the flow of information from one event detection unit to another event detection unit and how the event detection units are interdependent.
図2は、センサー・データ・ストリーム4を使って関心対象イベントを検出する方法の一態様を模式的に示す。このセンサー・データ・ストリーム4は、あるセンサー・データ転送速度で未加工データを運んでいる。未加工データは、1つあるいは複数のセンサーを使って観察された物体(観察物体)の1つあるいは複数の性質に関連している。 FIG. 2 schematically illustrates one aspect of a method for detecting an event of interest using the sensor data stream 4. This sensor data stream 4 carries raw data at a certain sensor data transfer rate. Raw data relates to one or more properties of an object (observed object) observed using one or more sensors.
第1の基本イベント生成工程20では、第1の基本イベントに関するストリーム22が生成される。ここで、第1の基本イベントに関するストリーム22のデータ転送速度は、センサー・データ転送速度よりも小さい。第2の基本イベント生成工程24では、第2の基本イベントに関するストリーム26が生成される。ここで、第2の基本イベントに関するストリーム26のデータ転送速度は、センサー・データ転送速度よりも小さい。
In the first basic
イベント生成工程28では、第1の基本イベントに関するストリーム22と第2の基本イベントに関するストリーム26とを使って、関心対象イベント30が割り出される。第1の基本イベント生成工程20と第2の基本イベント生成工程24とは、どちらが先に実行されても構わない。つまり、関心対象イベント30を割り出すのに使われる第1、第2のストリームの特定の基本イベントに関するデータは、同時に生成される必要がなく、同時に配信される必要もない。
In the
この目的のために、イベント検出部を、例えば、図6に示すようなステートマシン(状態機械)として構成する事もできる。 For this purpose, the event detection unit can be configured as a state machine (state machine) as shown in FIG. 6, for example.
次に説明する図3〜図5は、的確に選ばれた基本イベントのいくつかの態様を示す。これらの基本イベントは、サッカーの試合にとって、より高い次元で関心対象イベントを得るために使われる。 FIGS. 3 to 5 described below show some aspects of the basic events that have been chosen appropriately. These basic events are used to obtain events of interest at a higher level for soccer matches.
図3および図4は、分析フレームワークの例を示している。これらの例では、多数の関心対象イベントを特定(識別)するために、サッカーの試合の選手やボールの位置情報を分析する。図3および図4に示される実施形態には、個別の階層にある、判断を行う要素(entities)や、複数のイベント検出部同士の相互依存関係や接続状態が全て示されているわけではない。図3および図4は、主に、階層的な分析方法がどのようなものかという事をより分かりやすく説明するために描かれている。具体的に、図3および図4は、いくつかの基礎イベントを使ってデータを分析すると、いくつかの基本イベントからある程度複雑な情報が得られる、という事を分かりやすく示すための図である。 3 and 4 show examples of analysis frameworks. In these examples, in order to identify (identify) a large number of events of interest, position information of players and balls in a soccer game is analyzed. The embodiment shown in FIGS. 3 and 4 does not show all the elements (entities) for making judgments, interdependencies and connection states between a plurality of event detectors in individual hierarchies. . FIG. 3 and FIG. 4 are mainly drawn to explain the hierarchical analysis method more clearly. Specifically, FIG. 3 and FIG. 4 are diagrams for easily showing that, when data is analyzed using some basic events, some complex information can be obtained from some basic events.
図3は、サッカーの試合でゴールへのシュートがブロックされたというイベント(関心対象イベント)を特定するために選手やボールの位置情報を分析する分析フレームワークの一例を示している。フレームワークの入力層では、ボールについて、「方向変化イベント」40が検出される。これは、例えば、提供された加速度を閾値と比較する事によって、あるいは、ボールの位置データの1次導関数と2次導関数とを演算することによって、ボールの方向の変化を断定(conclude)するものである。さらに、ライン越えイベント42が、生成、あるいは、得られる。このイベント42は、競技フィールドにおいてあらかじめ定められた仮想ライン(virtual line)を、ボールが越えたことを示す。
FIG. 3 shows an example of an analysis framework for analyzing position information of players and balls in order to identify an event (interest of interest) that a shot to a goal is blocked in a soccer game. In the input layer of the framework, a “direction change event” 40 is detected for the ball. This concludes a change in the direction of the ball, for example, by comparing the provided acceleration to a threshold or by calculating the first and second derivatives of the ball position data. To do. Further, a
ライン越えイベント42によって、ボールが特定領域内にあるという事が特定(識別)され、これによって領域イベント44が生成される。どのようにして特定領域を特定(識別)するのかは、図5に関する説明で、より詳しく解説する。ボールが競技フィールド内にあるという事から、観察されるボールが動作中のボール46である事を断定できる。この動作中のボール46は、サッカーの試合中に実際に使われているボールであり、競技フィールドの外に保管されている予備のボールではない。接近イベント48が、選手とボール、さらに、ボールとゴールに関して起こったとすると、方向変化イベントに示されるボールの方向の変化は、特定の選手がそのボールを蹴った事に起因すると断定される。イベント50が特定の選手がそのボールを蹴った事に対応する。同様に、イベント52によって、ゴールに向けてシュートが放たれたという事が断定される。その後、さらに、ボールとゴールキーパーについて、接近イベントが起これば、選手がボールを蹴ってもそのシュートがブロックされ、点数は入らなかった、という事を断定できる。図3から明らかなように、最終的に得られる複雑な情報は、的確に選ばれたほんのわずかな基本イベントから推測(gathered)される。
The
図4は、サッカーの試合中の2人の選手によるダブル・パスを識別(特定)するために選手やボールの位置情報を分析する分析フレームワークの一例を示している。特定の選手がボールを蹴った事の割り出し(検出)は図3を参照して説明したようにして実行される。さらに、ボールの高さがピークに到達するイベント56は、ボールの速度の符号の変化やボールの速度ベクトルの成分の変化から割り出される。これにより、ボールがただドリブルされたのではなく、シュートされたということを示すことができる。近接イベント48によって、ボールの保持が始まってから終わったというイベント58が割り出される(特定できる)。このイベント58は、ボールが特定の選手に近い場所にあるという事を示す。特定の選手がボールをコントロールしているという事実は、符号60で表され、同じ1人の選手がボールを保持した状態でボールの加速度が変化しているという情報(ボールが様々な加速度になるという情報)から得ることができる。パス62は、1人の選手がもうボールの保持を止めてから、別の選手がボールを保持し始めるまでの間、ボールが動いている、という情報から割り出せる。これは、高さのイベント56によって検出される。最後に、ダブル・パス64は、その後、同じ選手同士が互いに2度パスをしたという事から割り出せる。図4の例でも、複雑な情報が分析され断定されているが、これらの複雑な情報も、的確に選択され明らかにされたほんのわずかな基本イベントに基づいて分析され断定される。
FIG. 4 shows an example of an analysis framework for analyzing position information of players and balls in order to identify (identify) a double pass by two players in a soccer game. The determination (detection) that a specific player has kicked the ball is executed as described with reference to FIG. Further, the
図5は、ボール72が競技フィールドの中の特定領域74内に位置しているという情報を、わずか一種類の基本イベントから、非常に効率的に推測(収集)できるという事を示している。もとになる基本イベントは、ライン超えイベントである。このイベントは、競技フィールドを多数の区域に分けるために仮想的に設定されるまっすぐなライン(a straight line virtually projected)をボールが越えた事を示す。領域72は、4つのライン76〜82によって形成されている。これらのライン76〜82は直角に交差し、長方形の領域74を形成している。図5に示されているような直交座標系を使うと、これは(ボールが特定領域内に位置しているか否かの情報)、ボールの位置ベクトルの成分が、所定の閾値よりも大きいか小さいかを判断する事によって、実際に獲得できる。しかし、ここで説明する実施形態では、観察される領域の形状として、他にも様々な形状があり得る。すると、ラインを越えたかどうかを判断する際、例えば判断に用いる値(determinate)の設定などを違う計算方法で行わなければならない可能性がある。
FIG. 5 shows that the information that the ball 72 is located in a
従来の手法を使って、ボール72が領域74内にあるかどうかを判断するには、各領域の四隅に対してボールがどの位置にあるかを、競技フィールド内の全ての領域について繰り返し判断する必要がある。つまり、従来の方法では、例えば、判断に用いる全ての値が同じ符号である場合、ボール72が領域74内にあるという事を断定する(結論付ける)ためには、領域74の四隅一つ一つについて、判断に用いる値を計算する必要があった。このような処理を、1秒間あたり、ボールがある例えば2000個の位置について即時に行うのは、ほとんど不可能であろう。
To determine whether the ball 72 is in the
ところが、本発明に係る実施形態を使えば、「ライン超え」という基本イベントに基づいてボールの位置を割り出すことができる。この、「ライン超え」という基本イベントが起きたかどうかは、フィールドを複数の区域に分けるライン一本一本について判断される。それらのラインの例が、領域74の境界を定めているライン76〜80である。ライン一本一本について、ボールがラインを越える時、ライン超えイベントあるいは相対的位置に関するイベントが割り出される(検出される)。図5に示されるように、ボールは、以前そのボールがあった位置84から、領域74内の現在の位置に移動する。この結果、ライン82に関連した基本イベント検出部の出力状態が変わる。すなわちライン82に関連した基本イベント検出部は、ライン超えイベントを生成するのである。
However, if the embodiment according to the present invention is used, it is possible to determine the position of the ball based on the basic event “line over”. Whether or not the basic event “line over” has occurred is determined for each line dividing the field into a plurality of areas. Examples of those lines are lines 76-80 that delimit the
ライン82に関連した基本イベント検出部が、ラインを越えたという要素(element)を生成する場合、イベント生成部は、このイベント(ラインを越えたというイベント)を受信し、さらに、ライン76、78、80に関連した基本イベント検出部が割り出したイベントも受信する。この結果、イベント生成部は、ボール72が現在、領域74内にある、というイベントを生成できる。イベント検出部は例えばステートマシン(状態機械)として構成する事ができる。この点については、図6に言及して説明する際にさらに詳しく解説する。従来の手法と比べると、所定の領域に対してボールがどこにあるか検知する際の計算負荷が、大幅に減る可能性がある。所定の領域の例として、ペナルティー・エリアが挙げられる。
When the basic event detection unit related to the
つまり、従来の手法では、定義された各領域に対して次の工程を行う必要がある:
この領域のまっすぐな境界(ライン)一本一本について:
観察された物体の位置に関して、判断に用いる値(determinate)を算出し;
算出された判断に用いる値を比較し、その物体が前記領域内にあるのかどうかを断定する(結論付ける)。
That is, the conventional approach requires the following steps for each defined region:
For each straight line (line) in this area:
Calculate the determinate value for the position of the observed object;
The calculated values used for judgment are compared, and it is determined (concludes) whether the object is within the region.
これに対して、本発明に係る実施形態では、例えば図5に描かれているように、競技フィールドをn個の区域に分けるk本の線を定める事ができる。すると、次のような工程で検出作業を行う事ができる:
基本イベント検出部をk個起動させる。各検出部は、基本イベントとして、ボールがラインの一方の側(第1の側)にあるか他方の側(第2の側)にあるかを割り出すために(判断するために)、夫々が一本のラインに関連している。
イベント検出部をn個起動させる。これは、ボールが、各イベント検出部が関連する(担当する)領域の中に入った事を示すイベントを割り出すためである。各イベント検出部は、各自が関連する(担当する)領域の境界線についての基本イベント検出部に接続されている。
接続されている全ての基本イベント検出部は、各自が対応する情報を提供する場合、イベント検出部と一体となってイベントを割り出す。
On the other hand, in the embodiment according to the present invention, as illustrated in FIG. 5, for example, k lines that divide the competition field into n areas can be defined. Then you can perform the detection process in the following steps:
Activate k basic event detectors. Each detection unit has, as a basic event, to determine whether the ball is on one side (first side) or the other side (second side) of the line. Related to one line.
Activate n event detectors. This is for determining an event indicating that the ball has entered an area related to (in charge of) each event detection unit. Each event detection unit is connected to a basic event detection unit for a boundary line of a region to which the event detection unit relates (in charge).
All the connected basic event detection units, when providing the corresponding information, determine the event together with the event detection unit.
イベント検出部100はステートマシン(状態機械)として構成されてもよく、図6は、その例を模式的に示している。このステートマシンは、入力される4つのイベント、すなわち、入力値A,B,C,Dに依存している。これらの入力値は、例えば、一つあるいは複数の、基本イベント検出部から提供されるようになっていてもよい。このステートマシンが状態102になった時、ステートマシン、すなわちイベント検出部は、それに関連する関心対象イベントを生成するか、割り出す(判断する)。これは、当然、イベント検出部の入力に依存して決まる。このステートマシンは、その状態が起動設定(starting configuration)104に初期化される。イベントAが起こると、ステートマシンは状態106へと移行する。イベントBが起こると、ステートマシンは、状態106から状態108へと移行する。イベントCが起こると、ステートマシンは、最終的な状態102へと移行する。そして、ステートマシンは、関連したイベントが何か、割り出す(判断)する。イベントDが起こると、ステートマシンは、状態106,108から、最初の起動設定104に再び初期化される。このイベントDは、リセット信号のようなものであると解釈してもよい。図6に示される特定の実施態様では、最終的な状態102にたどり着くためには、信号A〜Cがどのような順番で発生するかが重要である。しかし、どのような順番でイベントが入力されても無関係であるような、別の態様のステートマシンを使う事も可能である。一般的に、ステートマシンをイベント検出部として使えば、それをハードウェア内に組み込める可能性がある。そのようにすれば、分析フレームワークにおいて計算負荷が減り、全般的な処理速度が上がる可能性がある。
The
関心対象イベントの一部についてのみ説明したが、任意のさらなる関心対象イベントを、基本イベントに基づいて割り出す事もできる。任意のさらなる関心対象イベントとしては、例えば、一人の選手から別の選手へのシングル・パスや、ダブル・パスや、ゴールをめがけたシュートや、ドリブルや、フリーキックや、キックオフや、コーナーキックが挙げられる。 Although only some of the events of interest have been described, any further events of interest can be determined based on the base event. Optional further events of interest include, for example, a single pass from one player to another player, a double pass, a shot to a goal, a dribbling, a free kick, a kick-off, and a corner kick. Can be mentioned.
当明細書ではサッカーの試合を代表例に挙げて説明したが、本発明に係る他の複数の実施形態は、もちろん、他のいかなるスポーツの試合にも応用できる。例えば、バスケットボールやハンドボールやバレーボールの試合やラグビーやアメリカン・フットボールやアイスホッケーやフィールドホッケーやポロや野球やテニスやゴルフなどへの応用が可能である。 In this specification, a soccer game has been described as a representative example, but other embodiments according to the present invention can of course be applied to any other sports game. For example, it can be applied to basketball, handball and volleyball games, rugby, American football, ice hockey, field hockey, polo, baseball, tennis and golf.
説明や図面は、本発明に係る原理の例を示しているにすぎない。したがって、これらの説明や図面に明示されていなくても、本発明に係る原理や趣旨に適合していて本発明の範囲に含まれているような様々な組み合わせを、当業者が作り出す事は可能であろう。さらに、上記の説明や図面に登場する全ての例は、主に教育的な目的で紹介されているにすぎない。つまり、これらの例は、本発明に係る原理や、当業者がどのような概念を創出して技術分野に貢献したかという事が、読者にとって理解しやすいものとなるように、提供されている。本発明は、明示されている特定の例や条件に限定されずに解釈されるべきである。さらに、本発明に係る原理や本発明の一態様や実施形態やそれらの具体例を紹介する全ての説明は、上記のものの均等物についても言及する事を意図して書かれている。 The description and drawings merely show examples of the principles according to the present invention. Therefore, it is possible for those skilled in the art to create various combinations that are suitable for the principle and spirit of the present invention and are included in the scope of the present invention, even if not explicitly shown in these explanations and drawings. Will. Further, all examples appearing in the above description and drawings are introduced solely for educational purposes. In other words, these examples are provided so that it is easy for the reader to understand the principles of the present invention and what concepts those skilled in the art have created to contribute to the technical field. . The present invention should not be construed as limited to the specific examples and conditions set forth. Further, all the explanations introducing the principle of the present invention, one aspect and embodiment of the present invention, and specific examples thereof are written with the intention of referring to the equivalents of the above.
(特定の機能を果たす)「・・・のための手段」のように表現されている機能ブロックは、それぞれ、特定の機能を果たすために構成された電気回路を備える機能ブロックとして理解するものとする。したがって、「何かをするための手段」といった表現は、「何かに適している、あるいは、何かのために操作可能な手段」と理解する事ができる。したがって、特定の機能を果たすための手段は、必ずしも(ある特定の瞬間に)その機能を果たしているとは限らない。 Each functional block expressed as “means for... Fulfilling a specific function” is understood as a functional block comprising an electrical circuit configured to perform a specific function. To do. Therefore, the expression “means for doing something” can be understood as “a means suitable for something or operable for something”. Thus, means for performing a specific function do not necessarily perform that function (at a specific moment).
図面に描かれている、機能ブロックなどの様々な構成要素の機能は、専用のハードウェアを使う事によって提供できる。専用のハードウェアの例として、プロセッサーや、目的に適したソフトウェアと連動してソフトウェアを実行できるハードウェアが挙げられる。機能がプロセッサーによって提供される場合、前記の機能は、一つの専用プロセッサー、一つの共有プロセッサー、あるいは、複数の個別のプロセッサーによって提供されてもよい。前記複数の個別のプロセッサーのうちのいくつかのプロセッサーは、共有プロセッサーであってもよい。さらに、「プロセッサー」や「制御部」という用語が使われていても、これらの用語は、ソフトウェアを実行できるハードウェアだけを意味すると解釈されるべきではない。「プロセッサー」や「制御部」という用語は、言外の意味として、例えば、次のものを含む事がある:デジタル・シグナル・プロセッサー(DSP)ハードウェア、ネットワーク・プロセッサー、特定用途向け集積回路(ASIC)、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ(FPGA)、ソフトウェアを格納するための読み取り専用メモリ(ROM)、ランダム・アクセス・メモリ(RAM)、不揮発性記憶装置。従来から使われている他のハードウェアや、特別に設定されたハードウェアも「プロセッサー」や「制御部」という用語の意味に含まれてもよい。 Functions of various components such as functional blocks depicted in the drawings can be provided by using dedicated hardware. Examples of dedicated hardware include a processor and hardware capable of executing software in conjunction with software suitable for the purpose. Where functions are provided by a processor, the functions may be provided by one dedicated processor, one shared processor, or multiple individual processors. Some of the plurality of individual processors may be shared processors. Further, the use of the terms “processor” and “control unit” should not be construed to mean only hardware capable of executing software. The terms “processor” and “control unit” may include, for example, the following meanings: digital signal processor (DSP) hardware, network processor, application specific integrated circuit ( ASIC), field programmable gate array (FPGA), read only memory (ROM) for storing software, random access memory (RAM), non-volatile storage. Other conventionally used hardware and specially set hardware may also be included in the meanings of the terms “processor” and “control unit”.
本願で紹介されているブロック図は、本発明に係る原理の実施形態の具体例である電気回路を概念化した図であるという事を、当業者は理解すべきである。同様に、フローチャートや工程系統図や状態遷移図や擬似コードなどは、様々なプロセスの例を示している。これらのプロセスは、コンピューターで読み取れる媒体内で実質的に表される事があり、本願でコンピューターやプロセッサーが紹介されていなくても、前記プロセスはコンピューターかプロセッサーで実行される。 It should be understood by those skilled in the art that the block diagrams introduced in the present application conceptualize an electric circuit that is a specific example of the embodiment of the principle according to the present invention. Similarly, flowcharts, process flow diagrams, state transition diagrams, pseudo code, and the like show examples of various processes. These processes may be substantially represented in a computer readable medium, and even if a computer or processor is not introduced in this application, the process is executed on a computer or processor.
また、後述するクレームは、詳細な説明に組み込むものとする。一つ一つのクレームが、それぞれ独立した実施形態になり得るものとする。一方で、他の一つあるいは複数のクレームとの組み合わせについて言及している従属クレームがあるが、他の実施形態も、同様に、前記従属クレームと他の各従属クレームの内容との組み合わせを含む場合がある。そのような組み合わせは、本願で提示されているものとする。ただし、特定の組み合わせを外すという意図が明示されている場合は、その特定の組み合わせは本願の内容に含まれない。さらに、クレームに記載されている特徴点は、他のどの独立クレームにも含まれるという意図で記載されている。上記のクレームが特定の独立クレームを従属先として指定していなくても、その独立クレームは上記のクレームの特徴点を含むものとする。特に、従属クレームが符号器や送信機に言及している時、関連する符号器や送信機の、対応する特徴点も、明細書の開示内容の一部も、含まれるものとする。 Further, the claims to be described later are incorporated into the detailed description. Each claim can be an independent embodiment. On the other hand, there are dependent claims that refer to combinations with one or more other claims, but other embodiments similarly include combinations of the dependent claims with the contents of each of the other dependent claims. There is a case. Such combinations are assumed to be presented herein. However, when the intention of removing a specific combination is clearly indicated, the specific combination is not included in the content of the present application. Furthermore, the features described in the claims are described with the intention of being included in any other independent claims. Even if the above claim does not designate a particular independent claim as a dependent party, the independent claim shall include the features of the above claim. In particular, when a dependent claim refers to an encoder or transmitter, the corresponding features of the associated encoder or transmitter as well as part of the disclosure of the specification are intended to be included.
そして、明細書やクレームに開示されている方法は、その方法の各工程を実施するための手段を備えた装置によって実行される事が可能である。 The method disclosed in the specification and the claims can be executed by an apparatus provided with means for performing each step of the method.
さらに、明細書やクレームに複数の工程や機能が開示されていても、それらを特定の順番で行うべきだとは限らない。したがって、複数の工程や機能が開示されていても、これらを特定の順番で行うべきだという限定は生じない。ただし、技術的な理由により工程や機能を互いに入れ替える事が不可能な場合を除く。 Further, even if a plurality of steps and functions are disclosed in the specification and the claims, they should not necessarily be performed in a specific order. Therefore, even if a plurality of steps and functions are disclosed, there is no limitation that these steps should be performed in a specific order. However, this excludes cases where it is impossible to interchange processes and functions for technical reasons.
さらに、いくつかの実施形態では、一つの工程が複数のサブ工程を含んでいる場合がある。一つの工程を複数のサブ工程に分解できる場合もある。サブ工程を除く、と明記されていない限り、サブ工程も、開示されている単一の工程の一部に含まれるものとする。 Furthermore, in some embodiments, a single step may include multiple sub-steps. In some cases, one process can be decomposed into a plurality of sub-processes. Unless stated otherwise, substeps are also intended to be included as part of a single disclosed step.
Claims (26)
前記装置は、センサー・データ・ストリーム(4)を使って第1の基本イベントのストリーム(10b)を生成する第1の基本イベント検出部(8b)を備え、前記センサー・データ・ストリーム(4)は、あるセンサー・データ転送速度で未加工データを運んでおり、前記未加工データは、複数の観察物体(72)について1つあるいは複数のセンサーを使って割り出された1つあるいは複数の性質に関連しており、前記第1の基本イベントのストリーム(10b)のデータ転送速度は、前記センサー・データ転送速度よりも小さく、
前記装置は、前記センサー・データ・ストリーム(4)を使って異なる第2の基本イベントのストリーム(10c)を生成する第2の基本イベント検出部(8c)を備え、前記第2の基本イベントのストリーム(10c)のデータ転送速度は前記センサー・データ転送速度よりも小さく、
さらに前記装置は、前記第1の基本イベントのストリーム(10b)と前記第2の基本イベントのストリーム(10c)とを使って、前記関心対象イベント(30;102)を割り出すために作動可能なイベント検出部(16;100)を備えることを特徴とする装置。 An apparatus for detecting an event of interest (30; 102), which is an event of interest,
The apparatus comprises a first basic event detector (8b) that generates a first basic event stream (10b) using the sensor data stream (4), the sensor data stream (4) Carries raw data at a certain sensor data transfer rate, the raw data being one or more properties determined using one or more sensors for a plurality of observation objects (72). The data transfer rate of the first basic event stream (10b) is smaller than the sensor data transfer rate,
The apparatus includes a second basic event detection unit (8c) that uses the sensor data stream (4) to generate a different second basic event stream (10c). The data transfer rate of the stream (10c) is smaller than the sensor data transfer rate,
Further, the apparatus is operable to determine the event of interest (30; 102) using the first base event stream (10b) and the second base event stream (10c). An apparatus comprising a detection unit (16; 100).
前記方法は、センサー・データ・ストリーム(4)を使って第1の基本イベントのストリーム(10b;20)を生成する工程を含み、前記センサー・データ・ストリーム(4)は、あるセンサー・データ転送速度で未加工データを運んでおり、前記未加工データは、複数の観察物体について1つあるいは複数のセンサーを使って割り出された1つあるいは複数の性質に関連しており、前記第1の基本イベントのストリーム(10b;20)のデータ転送速度は前記センサー・データ転送速度よりも小さく、
前記方法は、前記センサー・データ・ストリーム(4)を使って異なる第2の基本イベントのストリーム(10c;26)を生成する工程を含み、前記第2の基本イベントのストリーム(10c;26)のデータ転送速度は前記センサー・データ転送速度よりも小さく、
さらに、前記方法は、前記第1の基本イベントのストリームと前記第2の基本的イベントのストリームとを使って、前記関心対象イベント(30;102)を割り出す工程を含む方法。 A method for detecting an event of interest (30; 102), which is an event of interest, comprising:
The method includes generating a first elementary event stream (10b; 20) using a sensor data stream (4), wherein the sensor data stream (4) is a sensor data transfer. Carrying raw data at a speed, wherein the raw data is related to one or more properties determined using one or more sensors for a plurality of observation objects; The data transfer rate of the basic event stream (10b; 20) is smaller than the sensor data transfer rate,
The method includes generating a different second base event stream (10c; 26) using the sensor data stream (4), wherein the second base event stream (10c; 26) The data transfer rate is smaller than the sensor data transfer rate,
The method further comprises determining the event of interest (30; 102) using the first basic event stream and the second basic event stream.
前記分析フレームワークは、少なくとも2つ以上の基本イベント検出部(8a−8e)を備える入力層(6)を備え、この入力層(6)は、前記センサー・データ・ストリーム(4)のみを入力として使って、少なくとも第1の基本イベントのストリーム(10b)と第2の基本イベントのストリーム(10c)とを生成し、
さらに、前記分析フレームワークは、前記関心対象イベント(30;102)を検出する1つ以上のイベント検出部(16,18)を備える1つ以上のイベント層(12,14)を備え、前記1つ以上のイベント検出部(16,18)のいずれも、入力として、唯一、前記第1の基本イベントのストリーム(10b)および前記第2の基本イベントのストリーム(10c)、あるいは、ある他のイベント検出部(16)によって提供された他のイベントのストリームを使うようになっていることを特徴とする分析フレームワーク。 An analysis framework for analyzing a raw data portion to identify at least one interesting event of interest (30; 102), the raw data portion comprising a sensor data stream (4) Are transmitted at a certain sensor data rate, and each raw data portion is related to one or more properties determined using one or more sensors for the observed object. ,
The analysis framework comprises an input layer (6) comprising at least two or more basic event detectors (8a-8e), which inputs only the sensor data stream (4). To generate at least a first basic event stream (10b) and a second basic event stream (10c),
Furthermore, the analysis framework comprises one or more event layers (12, 14) comprising one or more event detectors (16, 18) for detecting the event of interest (30; 102), Any one of the two or more event detectors (16, 18) has as input only the first basic event stream (10b) and the second basic event stream (10c), or some other event. An analysis framework characterized by using a stream of other events provided by the detection unit (16).
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