JP2019033397A - データ処理装置、プログラム及びデータ処理方法 - Google Patents
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Description
所定のタイミングに到達するごとに、センシングデバイスでセンシングされたデータに対して、予め定められた複数のデータ処理それぞれを実行するよう指示する指示部と、
前記複数のデータ処理それぞれが実行されることで得た実行結果に基づいて、前記複数のデータ処理それぞれの有効性を示すパラメータを算出する算出部と、
算出された前記パラメータに基づき、次に実行するデータ処理を決定する決定部とを有することを特徴とする。
<データ処理システムのシステム構成>
はじめに、データ処理システムのシステム構成について説明する。図1は、データ処理システムのシステム構成の一例を示す図である。図1に示すように、データ処理システム100は、撮像装置等のセンシングデバイス110と、データ処理装置120と、サーバ装置130と、ユーザ端末140とを有する。センシングデバイス110とデータ処理装置120とは、通信可能に接続される。また、データ処理装置120とサーバ装置130とは、ネットワーク150を介して通信可能に接続される。同様に、ユーザ端末140とサーバ装置130とは、ネットワーク150を介して通信可能に接続される。
次に、データ処理装置120のハードウェア構成について説明する。図2は、データ処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
次に、データ処理装置120の各格納部に格納されるデータについて説明する。
図3は、リスト格納部に格納される調査リストの一例を示す図である。調査リストとは、実行部122が実行可能な処理ユニットの一覧であって、所定の調査タイミングで、有効性の調査対象となる処理ユニットの一覧を示すリストである。図3に示すように、調査リスト300には、情報の項目として、“処理ユニットID”、“処理ユニット名”、“実行データ送信先”が含まれる。
図4は、調査結果格納部に格納される調査結果テーブルのフォーマットの一例を示す図である。調査結果テーブルとは、所定の調査タイミングで、実行部122が各処理ユニットを実行することで得た実行データに基づいて、調査部121が算出した、各処理ユニットの有効性を示すパラメータ等を格納するテーブルである。
図5は、実行データ格納部に格納される実行データの一例を示す図である。このうち、図5(a)は、所定の調査タイミングで、実行部122が動体検出ユニットを実行した場合の実行結果を格納する、動体検出処理実行データ510を示している。図5(a)に示すように、動体検出処理実行データ510には、情報の項目として、“日時”、“実行結果”、“利用日時”、“CPU使用率”、“通信量”が含まれる。
次に、データ処理装置120の機能構成について説明する。図6は、データ処理装置の機能構成の一例を示す第1の図である。図6に示すように、調査部121は、調査タイミング判定部601、指示部602、実行結果取得部603、パラメータ算出部604、判定部605を有する。
次に、データ処理装置120によるセンシングデータ処理の流れについて説明する。図7は、センシングデータ処理の流れを示す第1のフローチャートである。データ処理システム100を起動することで、データ処理装置120では、図7に示すセンシングデータ処理を開始する。
次に、調査処理(図7のステップS704)の詳細について説明する。図8は、調査処理の流れを示す第1のフローチャートである。
次に、調査処理(図7のステップS704)が実行された場合の、調査結果格納部124の調査結果テーブルの具体例について説明する。図9は、調査結果テーブルの一例を示す第1の図である。
上記第1の実施形態では、所定の調査タイミングで各処理ユニットを実行することで得た実行データに基づいてエントロピを算出し、各処理ユニットの有効性を判定した。これに対して、第2の実施形態では、更に、各処理ユニットを実行することで得た実行データが実際に利用されたか否かに基づいて、各処理ユニットの有効性を判定する。以下、第2の実施形態について、上記第1の実施形態との相違点を中心に説明する。
図10は、調査処理の流れを示す第2のフローチャートである。図8との相違点は、ステップS1001である。
次に、調査処理(図10)が実行された場合の、調査結果格納部124の調査結果テーブルの具体例について説明する。図11は、調査結果テーブルの一例を示す第2の図である。
上記第1の実施形態では、所定の調査タイミングで各処理ユニットが実行することで得た実行データに基づいてエントロピを算出し、各処理ユニットの有効性を判定した。これに対して、第3の実施形態では、更に、各処理ユニットが実行された際の、CPUの使用率の累積値を算出し、各処理ユニットの有効性を判定する。以下、第3の実施形態について、上記第1の実施形態との相違点を中心に説明する。
図12は、調査処理の流れを示す第3のフローチャートである。図8との相違点は、ステップS1201である。
次に、調査処理(図12)が実行された場合の、調査結果格納部124の調査結果テーブルの具体例について説明する。図13は、調査結果テーブルの一例を示す第3の図である。
上記第1の実施形態では、所定の調査タイミングで各処理ユニットが実行することで得た実行データに基づいてエントロピを算出し、各処理ユニットの有効性を判定した。これに対して、第4の実施形態では、更に、各処理ユニットが実行された際の、通信量の累積値を算出し、各処理ユニットの有効性を判定する。以下、第4の実施形態について、上記第1の実施形態との相違点を中心に説明する。
図14は、調査処理の流れを示す第4のフローチャートである。図8との相違点は、ステップS1401である。
次に、調査処理(図14)が実行された場合の、調査結果格納部124の調査結果テーブルの具体例について説明する。図15は、調査結果テーブルの一例を示す第4の図である。
上記第1乃至第4の実施形態では、リスト格納部123に予め調査リスト300が格納されており、調査部121は、所定の調査タイミングに到達するごとに、調査リスト300に規定された処理ユニットを、実行部122に実行させるものとして説明した。つまり、所定の調査タイミングに到達するごとに、調査部121は、実行部122に、毎回、同じ処理ユニットを実行させるものとして説明した。
図16は、データ処理装置の機能構成の一例を示す第2の図である。図6との相違点は、調査リスト生成部1601である。
図17は、センシングデータ処理の流れを示す第2のフローチャートである。図7との相違点は、ステップS1701〜S1704である。図17に示すフローチャートの場合、
ステップS702において、調査タイミングに到達していないと判定した場合(ステップS702においてNoの場合)、ステップS1701に進む。
図18は、リスト格納部に格納される調査リストの一例を示す第2の図である。このうち、図18(a)は、調査リスト生成部1601により、処理ユニットが追加された後の調査リスト1810を示している。図18(a)の例では、図3の調査リスト300に対して、処理ユニット=“P004”、処理ユニット名=“車両検出ユニット”、実行データ送信先=“DB3”が追加されたことを示している。
上記第1乃至第5の実施形態では、所定の調査タイミングに到達するまでの間隔について特に言及しなかったが、調査タイミングに到達するまでの間隔は一定でなくてもよい。第6の実施形態では、調査タイミングに到達するまでの間隔(調査間隔)を、調査処理が完了するごとに徐々に長くしていく場合について説明する。以下、第6の実施形態について、上記第1の実施形態との相違点を中心に説明する。
上記各実施形態では、データ処理システム100が、センシングデバイス110を1台有する場合について説明したが、データ処理システム100は、複数のセンシングデバイスを有していてもよい。
(付記1)
所定のタイミングに到達するごとに、センシングデバイスでセンシングされたデータに対して、予め定められた複数のデータ処理それぞれを実行するよう指示する指示部と、
前記複数のデータ処理それぞれが実行されることで得た実行結果に基づいて、前記複数のデータ処理それぞれの有効性を示すパラメータを算出する算出部と、
算出された前記パラメータに基づき、次に実行するデータ処理を決定する決定部と
を有することを特徴とするデータ処理装置。
(付記2)
前記算出部は、前記有効性を示すパラメータとして、前記実行結果に基づいて平均エントロピと最大エントロピとを算出し、
前記決定部は、前記算出部により算出された平均エントロピと最大エントロピとが所定の条件式を満たしているか否かに基づき、次に実行するデータ処理を決定することを特徴とする付記1に記載のデータ処理装置。
(付記3)
前記複数のデータ処理それぞれが実行されることで得た実行結果が利用された日時を示す情報を取得する取得部を更に有し、
前記決定部は、前記取得部により取得された日時が所定の期間に含まれるか否かに基づき、次に実行するデータ処理を決定することを特徴とする付記2に記載のデータ処理装置。
(付記4)
前記複数のデータ処理それぞれが実行された際の処理負荷を示す情報を取得する取得部を更に有し、
前記決定部は、前記取得部により取得された処理負荷の累積値が所定の閾値以下であるか否かに基づき、次に実行するデータ処理を決定することを特徴とする付記2に記載のデータ処理装置。
(付記5)
前記複数のデータ処理それぞれが実行された際の通信量を示す情報を取得する取得部を更に有し、
前記決定部は、前記取得部により取得された通信量の累積値が所定の閾値以下であるか否かに基づき、次に実行するデータ処理を決定することを特徴とする付記2に記載のデータ処理装置。
(付記6)
前記指示部は、前記所定のタイミングに到達した際に、調査リストに規定されている複数のデータ処理それぞれの実行を指示することを特徴とする付記1に記載のデータ処理装置。
(付記7)
前記複数のデータ処理それぞれの実行を前記指示部が指示するタイミングを、前記複数のデータ処理それぞれが実行されるごとに変更することを特徴とする付記6に記載のデータ処理装置。
(付記8)
所定のタイミングに到達するごとに、センシングデバイスでセンシングされたデータに対して、予め定められた複数のデータ処理それぞれを実行するよう指示し、
前記複数のデータ処理それぞれが実行されることで得た実行結果に基づいて、前記複数のデータ処理それぞれの有効性を示すパラメータを算出し、
算出された前記パラメータに基づき、次に実行するデータ処理を決定する、
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
(付記9)
所定のタイミングに到達するごとに、センシングデバイスでセンシングされたデータに対して、予め定められた複数のデータ処理それぞれを実行するよう指示し、
前記複数のデータ処理それぞれが実行されることで得た実行結果に基づいて、前記複数のデータ処理それぞれの有効性を示すパラメータを算出し、
算出された前記パラメータに基づき、次に実行するデータ処理を決定する、
処理をコンピュータが実行するデータ処理方法。
110 :センシングデバイス
120 :データ処理装置
121 :調査部
122 :実行部
130 :サーバ装置
140 :ユーザ端末
300 :調査リスト
400 :調査結果テーブル
510 :動体検出処理実行データ
520 :顔検出処理実行データ
530 :人数検出処理実行データ
601 :調査タイミング判定部
602 :指示部
603 :実行結果取得部
604 :パラメータ算出部
605 :判定部
900、1100、1300、1500 :調査結果テーブル
1810、1820 :調査リスト
Claims (9)
- 所定のタイミングに到達するごとに、センシングデバイスでセンシングされたデータに対して、予め定められた複数のデータ処理それぞれを実行するよう指示する指示部と、
前記複数のデータ処理それぞれが実行されることで得た実行結果に基づいて、前記複数のデータ処理それぞれの有効性を示すパラメータを算出する算出部と、
算出された前記パラメータに基づき、次に実行するデータ処理を決定する決定部と
を有することを特徴とするデータ処理装置。 - 前記算出部は、前記有効性を示すパラメータとして、前記実行結果に基づいて平均エントロピと最大エントロピとを算出し、
前記決定部は、前記算出部により算出された平均エントロピと最大エントロピとが所定の条件式を満たしているか否かに基づき、次に実行するデータ処理を決定することを特徴とする請求項1に記載のデータ処理装置。 - 前記複数のデータ処理それぞれが実行されることで得た実行結果が利用された日時を示す情報を取得する取得部を更に有し、
前記決定部は、前記取得部により取得された日時が所定の期間に含まれるか否かに基づき、次に実行するデータ処理を決定することを特徴とする請求項2に記載のデータ処理装置。 - 前記複数のデータ処理それぞれが実行された際の処理負荷を示す情報を取得する取得部を更に有し、
前記決定部は、前記取得部により取得された処理負荷の累積値が所定の閾値以下であるか否かに基づき、次に実行するデータ処理を決定することを特徴とする請求項2に記載のデータ処理装置。 - 前記複数のデータ処理それぞれが実行された際の通信量を示す情報を取得する取得部を更に有し、
前記決定部は、前記取得部により取得された通信量の累積値が所定の閾値以下であるか否かに基づき、次に実行するデータ処理を決定することを特徴とする請求項2に記載のデータ処理装置。 - 前記指示部は、前記所定のタイミングに到達した際に、調査リストに規定されている複数のデータ処理それぞれの実行を指示することを特徴とする請求項1に記載のデータ処理装置。
- 前記複数のデータ処理それぞれの実行を前記指示部が指示するタイミングを、前記複数のデータ処理それぞれが実行されるごとに変更することを特徴とする請求項6に記載のデータ処理装置。
- 所定のタイミングに到達するごとに、センシングデバイスでセンシングされたデータに対して、予め定められた複数のデータ処理それぞれを実行するよう指示し、
前記複数のデータ処理それぞれが実行されることで得た実行結果に基づいて、前記複数のデータ処理それぞれの有効性を示すパラメータを算出し、
算出された前記パラメータに基づき、次に実行するデータ処理を決定する、
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。 - 所定のタイミングに到達するごとに、センシングデバイスでセンシングされたデータに対して、予め定められた複数のデータ処理それぞれを実行するよう指示し、
前記複数のデータ処理それぞれが実行されることで得た実行結果に基づいて、前記複数のデータ処理それぞれの有効性を示すパラメータを算出し、
算出された前記パラメータに基づき、次に実行するデータ処理を決定する、
処理をコンピュータが実行するデータ処理方法。
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