JP6977383B2 - データ処理装置、プログラム及びデータ処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、データ処理装置、プログラム及びデータ処理方法に関する。

撮像装置等のセンシングデバイスに接続され、センシングデバイスによりセンシングされた各種データを処理するデータ処理装置においては、従来より、センシングデバイスの設置環境やセンシングされた各種データの用途に応じた適切なデータ処理が行われている。

特開２００２−２８８６３９号公報

一方で、従来のデータ処理装置の場合、センシングデバイスの設置環境が変化したり、センシングされた各種データの用途が変更されると、適切なデータ処理が実現できなくなるといった問題があった。

一つの側面では、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、環境の変化や用途の変更に応じたデータ処理を実現することを目的としている。

一態様によれば、データ処理装置は、
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、平均エントロピと最大エントロピとを算出する算出部と、
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決定部と
を有することを特徴とする。

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、環境の変化や用途の変更に応じたデータ処理が実現できる。

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。 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。 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。 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。 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。 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。 調査処理の流れを示す第１のフローチャートである。 調査結果テーブルの一例を示す第１の図である。 調査処理の流れを示す第２のフローチャートである。 調査結果テーブルの一例を示す第２の図である。 調査処理の流れを示す第３のフローチャートである。 調査結果テーブルの一例を示す第３の図である。 調査処理の流れを示す第４のフローチャートである。 調査結果テーブルの一例を示す第４の図である。 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。 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。 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。 センシングデータ処理の流れを示す第３のフローチャートである。

以下、各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。

［第１の実施形態］
＜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。

センシングデバイス１１０は、測定対象をセンシングし、センシングデータをデータ処理装置１２０に送信する。センシングデバイス１１０が撮像装置の場合、測定対象をセンシング（撮像）することで得られたメディアデータが、センシングデータとしてデータ処理装置１２０に送信される。

データ処理装置１２０は、例えば、ＧＷ（Gateway）装置やエッジサーバ装置等により実現される。データ処理装置１２０には、調査プログラムと実行プログラムとがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、データ処理装置１２０は、調査部１２１、実行部１２２として機能する。

調査部１２１は、所定の調査タイミングで、各処理ユニットの有効性を調査する。具体的には、調査部１２１は、所定の調査タイミングに到達するごとに、リスト格納部１２３に格納されている処理ユニットを順次読み出し、センシングデータに対して、読み出した処理ユニットを実行するよう、実行部１２２に指示を送信する。

また、調査部１２１は、実行部１２２が処理ユニットを実行することで得た実行結果（実行データ）を実行データ格納部１２５から取得し、当該処理ユニットの有効性を示すパラメータを算出して、調査結果格納部１２４に格納する。

更に、調査部１２１は、調査結果格納部１２４に格納されたパラメータに基づいて、各処理ユニットの有効性を判定する。そして、調査部１２１は、センシングデータに対するデータ処理が有効と判定した処理ユニットを、次に実行すべき処理ユニットとして決定し、実行部１２２に通知する。

実行部１２２は、所定の調査タイミングで、調査部１２１から指示を受信すると、調査部１２１から指示された処理ユニットを実行し、実行データをサーバ装置１３０に送信するとともに、実行データ格納部１２５に格納する。また、実行部１２２は、調査部１２１にて次に実行すべき処理ユニットが決定された場合、次の調査タイミングに到達するまでの間、決定された処理ユニットを実行し、実行データをサーバ装置１３０に送信する。

サーバ装置１３０は、データ処理装置１２０から送信された実行データを受信し、データベース（以下、ＤＢと略す）に格納する。また、ユーザ端末１４０からの要求に応じて、格納した実行データをユーザ端末１４０に送信する。ユーザ端末１４０からの要求に応じてユーザ端末１４０に実行データを送信した場合、サーバ装置１３０は、ユーザ端末１４０により実行データが利用されたことを示す利用履歴を、データ処理装置１２０に送信する。

ユーザ端末１４０は、ネットワーク１５０を介してサーバ装置１３０にアクセスし、実行データの送信を要求する。また、ユーザ端末１４０は、要求した実行データをサーバ装置１３０から取得し、取得した実行データを所定の用途に利用する。

＜データ処理装置のハードウェア構成＞
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。

図２に示すように、データ処理装置１２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０３を有する。ＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３は、いわゆるコンピュータを形成する。また、データ処理装置１２０は、補助記憶装置２０４、操作装置２０５、表示装置２０６、通信装置２０７、ドライブ装置２０８を有する。なお、データ処理装置１２０の各ハードウェアは、バス２０９を介して相互に接続されている。

ＣＰＵ２０１は、補助記憶装置２０４にインストールされた各種プログラム（例えば、調査プログラム、実行プログラム等）を実行する。

ＲＯＭ２０２は、不揮発性メモリであり、主記憶装置として機能する。ＲＯＭ２０２は、補助記憶装置２０４にインストールされた各種プログラムをＣＰＵ２０１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する。具体的には、ＲＯＭ２０２はＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する。

ＲＡＭ２０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリであり、主記憶装置として機能する。ＲＡＭ２０３は、補助記憶装置２０４にインストールされた各種プログラムがＣＰＵ２０１によって実行される際に展開される、作業領域を提供する。

補助記憶装置２０４は、各種プログラムや、各種プログラムが実行されることで生成されるデータ、処理ユニット、処理ユニットが実行されることで得られる実行データ等を格納する。リスト格納部１２３、調査結果格納部１２４、実行データ格納部１２５は、補助記憶装置２０４において実現される。

操作装置２０５は、データ処理装置１２０の管理者がデータ処理装置１２０に対して各種指示を入力する際に用いる入力デバイスである。表示装置２０６は、データ処理装置１２０の内部情報を表示する表示デバイスである。

通信装置２０７は、センシングデバイス１１０と、データ処理装置１２０とを通信可能に接続したり、ネットワーク１５０を介してデータ処理装置１２０とサーバ装置１３０とを通信可能に接続する接続デバイスである。

ドライブ装置２０８は記録媒体２１０をセットするためのデバイスである。ここでいう記録媒体２１０には、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記録媒体２１０には、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。

なお、補助記憶装置２０４にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体２１０がドライブ装置２０８にセットされ、該記録媒体２１０に記録された各種プログラムがドライブ装置２０８により読み出されることでインストールされる。

＜各格納部に格納されるデータについて＞
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。

（１）リスト格納部に格納される調査リストについて
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。

“処理ユニットＩＤ”には、実行部１２２が実行可能な処理ユニットを識別するための識別子を格納する。“処理ユニット名”には、対応する処理ユニットＩＤの処理内容を示す処理ユニット名が格納される。“実行データ送信先”には、対応する処理ユニットＩＤにより識別される処理ユニットが実行部１２２により実行された際に、実行データが送信される送信先のＤＢを示す情報が格納される。

（２）調査結果格納部に格納される調査結果テーブルについて
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４に示すように、調査結果テーブル４００には、情報の項目として、“センシングデバイスＩＤ”、“実行した処理ユニット”、“平均エントロピ”、“実行データ最大値”、“最大エントロピ”、“有効／無効”が含まれる。

“センシングデバイスＩＤ”には、センシングデバイス１１０を識別するための識別子が格納される。“実行した処理ユニット”には、所定の調査タイミングで実行部１２２が実行した処理ユニットの処理ユニット名が格納される。

“平均エントロピ”には、所定の調査タイミングで実行部１２２が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により算出されたエントロピの平均値（平均エントロピ）が格納される。

“実行データ最大値”には、所定の調査タイミングで実行部１２２が処理ユニットを実行することで得た実行データの最大値が格納される。

“最大エントロピ”には、“実行データ最大値”に格納された最大値に基づいて、調査部１２１により算出されたエントロピの最大値（最大エントロピ）が格納される。

“有効／無効”には、“平均エントロピ”に格納された平均エントロピと、“最大エントロピ”に格納された最大エントロピとに基づいて、調査部１２１が、対応する処理ユニットの有効性について判定した判定結果が格納される。第１の実施形態において、平均エントロピと最大エントロピは、処理ユニットの有効性を示すパラメータの一例である。

（３）実行データ格納部に格納される実行データについて
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。

“日時”には、所定の調査タイミングで、センシングデータに対して動体検出ユニットが実行されることで、実行結果として動体が検出された場合の日時が格納される。

“実行結果”には、所定の調査タイミングで、センシングデータに対して動体検出ユニットが実行されることで、実行結果として、動体が検出されたことを示す情報が格納される。

“利用日時”には、対応する“実行結果”に格納された、動体が検出されたことを示す情報が、ユーザ端末１４０によって利用された日時（サーバ装置１３０から送信される利用履歴）が格納される。

“ＣＰＵ使用率”には、対応する“実行結果”に動体が検出されたことを示す情報が格納された際の、データ処理装置１２０のＣＰＵ２０１の使用率（％）を示す情報が格納される。“通信量”には、対応する“実行結果”に動体が検出されたことを示す情報が格納された際の、データ処理装置１２０の通信量（サーバ装置１３０との間の通信量（ｋｂｐｓ））を示す情報が格納される。

図５（ｂ）は、所定の調査タイミングで、実行部１２２が顔検出ユニットを実行した場合の実行結果を格納する、顔検出処理実行データ５２０を示している。図５（ｂ）に示すように、顔検出処理実行データ５２０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。

“日時”には、所定の調査タイミングで、センシングデータに対して顔検出ユニットが実行されることで、実行結果として顔が検出された場合の日時が格納される。

“実行結果”には、所定の調査タイミングで、センシングデータに対して顔検出ユニットが実行されることで、実行結果として、顔が検出されたことを示す情報が格納される。

“利用日時”には、対応する“実行結果”に格納された、顔が検出されたことを示す情報が、ユーザ端末１４０によって利用された日時（サーバ装置１３０から送信される利用履歴）が格納される。

“ＣＰＵ使用率”には、対応する“実行結果”に顔が検出されたことを示す情報が格納された際の、データ処理装置１２０のＣＰＵ２０１の使用率（％）を示す情報が格納される。“通信量”には、対応する“実行結果”に顔が検出されたことを示す情報が格納された際の、データ処理装置１２０の通信量（サーバ装置１３０との間の通信量（ｋｂｐｓ））を示す情報が格納される。

図５（ｃ）は、所定の調査タイミングで、実行部１２２が人数検出ユニットを実行した場合の実行結果を格納する、人数検出処理実行データ５３０を示している。図５（ｃ）に示すように、人数検出処理実行データ５３０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。

“日時”には、所定の調査タイミングで、センシングデータに対して人数検出ユニットが実行されることで、実行結果として１以上の人数が検出された場合の日時が格納される。

“実行結果”には、所定の調査タイミングで、センシングデータに対して人数検出ユニットが実行されることで、実行結果として、検出された人数を示す情報が格納される。

“利用日時”には、対応する“実行結果”に格納された、人数を示す情報が、ユーザ端末１４０によって利用された日時（サーバ装置１３０から送信される利用履歴）が格納される。

“ＣＰＵ使用率”には、対応する“実行結果”に１以上の人数を示す情報が格納された際の、データ処理装置１２０のＣＰＵ２０１の使用率（％）を示す情報が格納される。“通信量”には、対応する“実行結果”に１以上の人数を示す情報が格納された際の、データ処理装置１２０の通信量（サーバ装置１３０との間の通信量（ｋｂｐｓ））を示す情報が格納される。

＜データ処理装置の機能構成＞
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。

調査タイミング判定部６０１は、所定の調査タイミングに到達したか否かを判定し、所定の調査タイミングに到達したと判定した場合に、実行部１２２に対して、処理ユニットの実行停止を指示する。また、調査タイミング判定部６０１は、所定の調査タイミングに到達したと判定した場合に、指示部６０２に対して、所定の調査タイミングに到達したことを通知する。

指示部６０２は、調査タイミング判定部６０１より、所定の調査タイミングに到達したことが通知されると、リスト格納部１２３を参照し、所定の調査タイミングで実行部１２２に実行させる処理ユニットを順次読み出す。また、指示部６０２は、読み出した処理ユニットを実行するよう、実行部１２２に調査実行指示を送信する。

更に、指示部６０２は、実行部１２２に調査実行指示を送信してから所定期間が経過すると、リスト格納部１２３を参照し、今回の調査タイミングで未だ実行部１２２が実行していない処理ユニットを読み出す。以降、指示部６０２は、リスト格納部１２３に格納された全ての処理ユニットが実行部１２２によって実行されるまで、処理ユニットの読み出しと、調査実行指示の送信とを繰り返す。

実行結果取得部６０３は取得部の一例である。実行結果取得部６０３は、指示部６０２により調査実行指示が送信されることで実行部１２２により所定期間処理ユニットが実行され、実行データ格納部１２５に実行データが格納されると、実行データ格納部１２５より実行データを取得する。

また、実行結果取得部６０３は、取得した実行データをパラメータ算出部６０４に通知する。なお、実行結果取得部６０３は、指示部６０２により調査実行指示が送信され、所定期間が経過するごとに、実行データ格納部１２５より実行データを取得し、パラメータ算出部６０４に通知する。これにより、パラメータ算出部６０４には、動体検出処理実行データ５１０、顔検出処理実行データ５２０、人数検出処理実行データ５３０が、順次、通知されることになる。

パラメータ算出部６０４は算出部の一例である。パラメータ算出部６０４は、実行結果取得部６０３より実行データが通知されるごとに、処理ユニットの有効性を示すパラメータである、平均エントロピ及び最大エントロピを算出する。また、パラメータ算出部６０４は、最大エントロピを算出する際に抽出した実行データの最大値を、平均エントロピ及び最大エントロピとともに、調査結果格納部１２４の調査結果テーブル４００に格納する。

具体的には、パラメータ算出部６０４は、実行結果取得部６０３より動体検出処理実行データ５１０を取得すると、“実行結果”に基づいて、平均エントロピを算出する。なお、エントロピとは、事象（動体検出処理実行データの場合には、動体検出）の起こりにくさを示す尺度であり、平均エントロピとは、エントロピの平均値を表している。平均エントロピは、例えば、下式により定義される。

なお、上式においてΩは確率空間を、Ｐは確率分布を、Ａは事象をそれぞれ表している。

また、パラメータ算出部６０４は、実行結果取得部６０３より動体検出処理実行データ５１０を取得すると、“実行結果”より、実行データの最大値を抽出し、抽出した最大値に基づいて、最大エントロピを算出する。なお、最大エントロピとは、実行データが０から最大値まで等確率で検出されたと仮定した際の平均エントロピを表している。更に、パラメータ算出部６０４は、算出した平均エントロピ、最大エントロピ、抽出した実行データの最大値を、調査結果格納部１２４の調査結果テーブル４００に格納する。

同様に、パラメータ算出部６０４は、実行結果取得部６０３より顔検出処理実行データ５２０を取得すると、“実行結果”に基づいて、平均エントロピを算出する。また、パラメータ算出部６０４は、実行結果取得部６０３より顔検出処理実行データ５２０を取得すると、“実行結果”より、実行データの最大値を抽出し、抽出した最大値に基づいて、最大エントロピを算出する。更に、パラメータ算出部６０４は、算出した平均エントロピ、最大エントロピ、抽出した実行データの最大値を、調査結果格納部１２４の調査結果テーブル４００に格納する。

同様に、パラメータ算出部６０４は、実行結果取得部６０３より人数検出処理実行データ５３０を取得すると、“実行結果”に基づいて、平均エントロピを算出する。また、パラメータ算出部６０４は、実行結果取得部６０３より人数検出処理実行データ５３０を取得すると、“実行結果”より、実行データの最大値を抽出し、抽出した最大値に基づいて、最大エントロピを算出する。更に、パラメータ算出部６０４は、算出した平均エントロピ、最大エントロピ、抽出した実行データの最大値を、調査結果格納部１２４の調査結果テーブル４００に格納する。

判定部６０５は決定部の一例である。判定部６０５は、調査結果格納部１２４に格納された平均エントロピ、最大エントロピに基づいて、処理ユニットの有効性を判定する。具体的には、判定部６０５は、調査結果テーブル４００の“実行した処理ユニット”＝「動体検出ユニット」に対応付けて格納された平均エントロピ、最大エントロピに基づいて、動体検出ユニットの有効性を判定する。

また、判定部６０５は、調査結果テーブル４００の“実行した処理ユニット”＝「顔検出ユニット」に対応付けて格納された平均エントロピ、最大エントロピに基づいて、顔検出ユニットの有効性を判定する。

同様に、判定部６０５は、調査結果テーブル４００の“実行した処理ユニット”＝「人数検出ユニット」に対応付けて格納された平均エントロピ、最大エントロピに基づいて、人数検出ユニットの有効性を判定する。

更に、判定部６０５は、有効であると判定した処理ユニットを、次に実行部１２２が実行すべき処理ユニットとして決定し、決定した処理ユニットを実行するよう、実行部１２２に実行指示を送信する。

以降、実行部１２２では、次の調査タイミングに到達するまでの間、今回の調査タイミングにおいて有効であると判定した処理ユニットを実行する。このように、データ処理装置１２０は、所定の調査タイミングごとに全ての処理ユニットの有効性を判定し、判定結果に応じて次に実行する処理ユニットを決定する。

これにより、センシングデバイス１１０の設置環境が変化したり、センシングされたセンシングデータの用途が変更された場合でも、データ処理装置１２０では、環境の変化や用途の変更に応じたデータ処理が実現できる。

＜センシングデータ処理の流れ＞
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。

ステップＳ７０１において、実行部１２２は、デフォルトで規定された処理ユニットを実行し、センシングデバイス１１０より送信されたセンシングデータに対してデータ処理を開始する。

ステップＳ７０２において、調査タイミング判定部６０１は、所定の調査タイミングに到達したか否かを判定し、所定の調査タイミングに到達していないと判定した場合には（ステップＳ７０２においてＮｏの場合には）、ステップＳ７０７に進む。

一方、ステップＳ７０２において、所定の調査タイミングに到達したと判定した場合には（ステップＳ７０２においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ７０３に進む。ステップＳ７０３において、調査タイミング判定部６０１は、実行部１２２に対して、処理ユニットの実行停止を指示する。

ステップＳ７０４において、指示部６０２、実行結果取得部６０３、パラメータ算出部６０４、実行部１２２は、調査処理を実行する。なお、調査処理の詳細は後述する。

ステップＳ７０５において、判定部６０５は、調査処理（ステップＳ７０４）の結果に基づいて、次に実行部１２２が実行すべき処理ユニットを決定し、決定した処理ユニットを実行するよう、実行部１２２に実行指示を送信する。

ステップＳ７０６において、実行部１２２は、判定部６０５より実行指示された処理ユニットを実行し、センシングデバイス１１０より送信されたセンシングデータに対してデータ処理を開始する。

ステップＳ７０７において、調査部１２１は、センシングデータ処理を終了するか否かを判定し、終了しないと判定した場合には（ステップＳ７０７においてＮｏの場合には）、ステップＳ７０２に戻る。一方、センシングデータ処理を終了すると判定した場合には（ステップＳ７０７においてＹｅｓの場合には）、センシングデータ処理を終了する。

＜調査処理の詳細＞
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。

ステップＳ８０１において、指示部６０２は、リスト格納部１２３を参照し、調査リスト３００に格納された複数の処理ユニットのうち、今回の調査タイミングで未だ実行部１２２が実行していない処理ユニットを読み出す。

ステップＳ８０２において、指示部６０２は、複数の処理ユニットの中に、今回の調査タイミングで未だ実行部１２２が実行していない処理ユニットがあるか否かを判定する。ステップＳ８０２において、未実行の処理ユニットがあると判定した場合には、ステップＳ８０３に進む。

ステップＳ８０３において、指示部６０２は、未実行の処理ユニットを読み出し、読み出した処理ユニットを実行部１２２に通知するとともに、調査実行指示を送信する。これにより、実行部１２２は、指示部６０２から通知された処理ユニットを実行し、センシングデータに対してデータ処理を開始する。なお、実行部１２２は、処理ユニットを実行することで得た実行データを、実行データ格納部１２５に格納する。

ステップＳ８０４において、実行結果取得部６０３は、実行データ格納部１２５に格納された実行データを取得し、パラメータ算出部６０４に通知する。パラメータ算出部６０４は、通知された実行データに基づいて、平均エントロピ（Ｈａ）を算出し、調査結果格納部１２４に格納する。

ステップＳ８０５において、パラメータ算出部６０４は、通知された実行データより最大値を抽出することで、最大エントロピ（Ｈｍ）を算出し、実行データ最大値とともに、調査結果格納部１２４に格納する。

ステップＳ８０６において、判定部６０５は、調査結果格納部１２４に格納された平均エントロピ（Ｈａ）と、最大エントロピ（Ｈｍ）とを用いて、調査実行した処理ユニットの有効性を判定する。具体的には、判定部６０５は、条件式“αＨｍ＜Ｈａ＜βＨｍ”が成立するか否かを判定する。

ここで、平均エントロピ（Ｈａ）が、最大エントロピ（Ｈｍ）のα倍以下とは、当該処理ユニットが実行されることで得られる実行データが、長時間、変化していないことを意味する。一方、平均エントロピ（Ｈａ）が、最大エントロピ（Ｈｍ）のβ倍以上とは、当該処理ユニットが実行されることで得られる実行データが、ホワイトノイズと同等であることを意味する。いずれの場合も、有効な実行データが得られていない（無効である）と判定できる。したがって、判定部６０５では、当該処理ユニットが実行されることで得られる実行データが、有効な実行データであるか否かを、条件式“αＨｍ＜Ｈａ＜βＨｍ”に基づいて判定する。

ステップＳ８０６において、条件式が成立すると判定された場合には（ステップＳ８０６においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ８０７に進む。ステップＳ８０７において、判定部６０５は、調査実行した処理ユニットが有効であると判定し、判定結果を調査結果格納部１２４の調査結果テーブル４００に格納する。

一方、ステップＳ８０６において、条件式が成立しないと判定された場合には（ステップＳ８０６においてＮｏの場合には）、ステップＳ８０８に進む。ステップＳ８０８において、判定部６０５は、調査実行した処理ユニットが有効でない（無効である）と判定し、判定結果を調査結果格納部１２４の調査結果テーブル４００に格納する。

ステップＳ８０３からステップＳ８０８までの処理は、未実行の処理ユニットがないと判定されるまで繰り返される。そして、未実行の処理ユニットがないと判定された場合には（ステップＳ８０２においてＮｏの場合には）、ステップＳ７０５に戻る。

＜調査結果テーブルの具体例＞
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。

図９の調査結果テーブル９００の１段目の例は、調査実行した処理ユニットが動体検出ユニットであって、平均エントロピ＝“０．３”、実行データ最大値＝“１”、最大エントロピ＝“１”と算出されたことを示している。

動体検出ユニットの場合、センシングデータから動体を検出することで、“１”を出力し、センシングデータから動体を検出できなかった場合に、“０”を出力することから、実行データの最小値は“０”となり、実行データの最大値は“１”となる。

なお、図９の例では、動体検出ユニットの場合、条件式“α×１＜０．３＜β×１”が成立し、判定部６０５によって有効と判定されている（例：α＝０．１、β＝０．９の場合）。

図９の調査結果テーブル９００の２段目の例は、調査実行した処理ユニットが顔検出ユニットであって、平均エントロピ＝“０．０３”、実行データ最大値＝“１”、最大エントロピ＝“１”と算出されたことを示している。

顔検出ユニットの場合、センシングデータから顔を検出することで、“１”を出力し、センシングデータから顔を検出できなかった場合に、“０”を出力することから、実行データの最小値は“０”となり、実行データの最大値は“１”となる。

なお、図９の例では、顔検出ユニットの場合、条件式“α×１＜０．０３＜β×１”が成立せず、判定部６０５によって無効と判定されている（例：α＝０．１、β＝０．９の場合）。

図９の調査結果テーブル９００の３段目の例は、調査実行した処理ユニットが人数検出ユニットであって、平均エントロピ＝“３．５”、実行データ最大値＝“９９”、最大エントロピ＝“６．６”と算出されたことを示している。

人数検出ユニットの場合、センシングデータから人を１００人検出すると“１００”を出力し、人を１人も検出できなかった場合には、“０”を出力することから、実行データの最小値は“０”となり、実行データの最大値は今回の調査実行では“９９”となる。

図９の例では、人数検出ユニットの場合、条件式“α×６．６＜３．５＜β×６．６”が成立し、判定部６０５によって有効と判定されている（例：α＝０．１、β＝０．９の場合）。

以上の説明から明らかなように、第１の実施形態におけるデータ処理装置は、所定の調査タイミングに到達するごとに、調査リストに規定された各処理ユニットを順次実行し、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複数のデータ処理を行う。また、第１の実施形態におけるデータ処理装置は、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、算出したエントロピに基づいて、各処理ユニットの有効性を判定し、次に実行すべき処理ユニットを決定する。更に、第１の実施形態におけるデータ処理装置は、次の調査タイミングまでの間、決定した処理ユニットを実行する。

このように、第１の実施形態におけるデータ処理装置は、所定の調査タイミングごとに全ての処理ユニットの有効性を判定し、判定結果に応じて次に実行する処理ユニットを決定する。

これにより、第１の実施形態におけるデータ処理装置によれば、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、環境の変化や用途の変更に応じたデータ処理が実現できる。

［第２の実施形態］
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。

＜調査処理の詳細＞
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。

ステップＳ１００１において、実行結果取得部６０３は、実行データ格納部１２５に格納された実行データを取得し、パラメータ算出部６０４に通知する。パラメータ算出部６０４は、通知された実行データから“利用日時”を取得する。また、パラメータ算出部６０４は、取得した“利用日時”のうち、最も遅い利用日時である最終データ利用日時を特定し、調査結果格納部１２４の調査結果テーブル４００に格納する。そして、判定部６０５は、最終データ利用日時が一定期間内に含まれるか否かを判定する。

ステップＳ１００１において、一定期間内に含まれると判定した場合（ステップＳ１００１においてＹｅｓの場合）、実行データの用途が変更されておらず、継続して利用されていると判断し、ステップＳ８０４に進む。一方、ステップＳ１００１において、一定期間内に含まれないと判定した場合（ステップＳ１００１においてＮｏの場合）、実行データの用途が変更され、利用されなくなったと判断し、ステップＳ８０８に進む。

このように、第２の実施形態では、パラメータ算出部６０４が、処理ユニットの有効性を判定するためのパラメータとして、最終データ利用日時を特定する。そして、判定部６０５は、最終データ利用日時が一定期間内に含まれない処理ユニットについて、無効と判定する。

＜調査結果テーブルの具体例＞
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。

図１１の調査結果テーブル１１００の１段目の例は、調査実行した処理ユニットが動体検出ユニットであって、最終データ利用日時が“５／３１ １１：２５”であったことを示している。また、図１１の調査結果テーブル１１００の２段目の例は、調査実行した処理ユニットが顔検出ユニットであって、最終データ利用日時が“５／３１ １０：３１”であったことを示している。更に、図１１の調査結果テーブル１１００の３段目の例は、調査実行した処理ユニットが人数検出ユニットであって、最終データ利用日時が“１／５ ２１：０２”であったことを示している。

調査結果テーブル１１００の例では、判定部６０５は、処理ユニットが人数検出ユニットの場合、最終データ利用日時が、一定期間に含まれず、無効と判定している。なお、処理ユニットが顔検出ユニットの場合も、無効と判定しているが、これは、上記第１の実施形態において説明したとおり、条件式“αＨｍ＜Ｈａ＜βＨｍ”を満たさなかったことに起因している。

以上の説明から明らかなように、第２の実施形態に係るデータ処理装置は、上記第１の実施形態に加え、最終データ利用日時を特定し、最終データ利用日時に基づいて、各処理ユニットの有効性を判定する。

これにより、第２の実施形態に係るデータ処理装置によれば、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、実行データの用途の変更に応じたデータ処理が実現できる。

［第３の実施形態］
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。

＜調査処理の詳細＞
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。

ステップＳ１２０１において、実行結果取得部６０３は、実行データ格納部１２５に格納された実行データを取得し、パラメータ算出部６０４に通知する。パラメータ算出部６０４は、通知された実行データから“ＣＰＵ使用率”を取得する。また、パラメータ算出部６０４は、取得した“ＣＰＵ使用率”を集計することでＣＰＵの累積使用率を算出し、調査結果格納部１２４の調査結果テーブル４００に格納する。そして、判定部６０５は、ＣＰＵの累積使用率が、所定の閾値以下であるか否かを判定する。

ステップＳ１２０１において、所定の閾値以下であると判定した場合（ステップＳ１２０１においてＹｅｓの場合）、ステップＳ８０４に進む。一方、ステップＳ１２０１において、所定の閾値以下でないと判定した場合（ステップＳ１２０１においてＮｏの場合）、ステップＳ８０８に進む。

このように、第３の実施形態では、パラメータ算出部６０４が、処理ユニットの有効性を判定するためのパラメータとして、ＣＰＵの累積使用率を算出する。そして、判定部６０５は、ＣＰＵの累積使用率が所定の閾値以下とならない処理ユニットについて、無効と判定する。

＜調査結果テーブルの具体例＞
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。

図１３の調査結果テーブル１３００の１段目の例は、調査実行した処理ユニットが動体検出ユニットであって、ＣＰＵの累積使用率が“１５％”であったことを示している。また、図１３の調査結果テーブル１３００の２段目の例は、調査実行した処理ユニットが顔検出ユニットであって、ＣＰＵの累積使用率が“５５％”であったことを示している。更に、図１３の調査結果テーブル１３００の３段目の例は、調査実行した処理ユニットが人数検出ユニットであって、ＣＰＵの累積使用率が“８５％”であったことを示している。

調査結果テーブル１３００の例では、判定部６０５は、処理ユニットが人数検出ユニットの場合、ＣＰＵの累積使用率が所定の閾値以下でないと判定し、無効と判定している。なお、処理ユニットが顔検出ユニットの場合も、無効と判定しているが、これは、上記第１の実施形態において説明したとおり、条件式“αＨｍ＜Ｈａ＜βＨｍ”を満たさなかったことに起因している。

以上の説明から明らかなように、第３の実施形態に係るデータ処理装置は、上記第１の実施形態に加え、ＣＰＵの累積使用率を算出し、ＣＰＵの累積使用率に基づいて、各処理ユニットの有効性を判定する。

これにより、第３の実施形態に係るデータ処理装置によれば、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、ＣＰＵの処理負荷に応じたデータ処理が実現できる。

［第４の実施形態］
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。

＜調査処理の詳細＞
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。

ステップＳ１４０１において、実行結果取得部６０３は、実行データ格納部１２５に格納された実行データを取得し、パラメータ算出部６０４に通知する。パラメータ算出部６０４は、通知された実行データから“通信量”を取得する。また、パラメータ算出部６０４は、取得した“通信量”を集計することで累積通信量を算出し、調査結果格納部１２４の調査結果テーブル４００に格納する。そして、判定部６０５は、累積通信量が、所定の閾値以下であるか否かを判定する。

ステップＳ１４０１において、所定の閾値以下であると判定した場合（ステップＳ１４０１においてＹｅｓの場合）、ステップＳ８０４に進む。一方、ステップＳ１４０１において、所定の閾値以下でないと判定した場合（ステップＳ１４０１においてＮｏの場合）、ステップＳ８０８に進む。

このように、第４の実施形態では、パラメータ算出部６０４が、処理ユニットの有効性を判定するためのパラメータとして、累積通信量を算出する。そして、判定部６０５は、累積通信量が所定の閾値以下とならない処理ユニットについて、無効と判定する。

＜調査結果テーブルの具体例＞
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。

図１５の調査結果テーブル１５００の１段目の例は、調査実行した処理ユニットが動体検出ユニットであって、累積通信量が“３００”（［ｋｂｐｓ］）であったことを示している。また、図１５の調査結果テーブル１５００の２段目の例は、調査実行した処理ユニットが顔検出ユニットであって、累積通信量が“１０００”（［ｋｂｐｓ］）であったことを示している。更に、図１５の調査結果テーブル１５００の３段目の例は、調査実行した処理ユニットが人数検出ユニットであって、累積通信量が“１６００”（［ｋｂｐｓ］）であったことを示している。

調査結果テーブル１５００の例では、判定部６０５は、処理ユニットが人数検出ユニットの場合、累積通信量が所定の閾値以下でないと判定し、無効と判定している。なお、処理ユニットが顔検出ユニットの場合も、無効と判定しているが、これは、上記第１の実施形態において説明したとおり、条件式“αＨｍ＜Ｈａ＜βＨｍ”を満たさなかったことに起因している。

以上の説明から明らかなように、第４の実施形態に係るデータ処理装置は、上記第１の実施形態に加え、累積通信量を算出し、累積通信量に基づいて、各処理ユニットの有効性を判定する。

これにより、第４の実施形態に係るデータ処理装置によれば、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、実行データの通信負荷に応じたデータ処理が実現できる。

［第５の実施形態］
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。

しかしながら、調査リスト３００に規定される処理ユニットは変更してもよい。第５の実施形態における調査部１２１では、所定の調査タイミングに到達した際に調査リスト３００に規定されている変更後の処理ユニットを実行させる。以下、第５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。

＜データ処理装置の機能構成＞
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。

調査リスト生成部１６０１は、リスト格納部１２３に格納される調査リスト３００を生成する。また、調査リスト生成部１６０１は、生成した調査リスト３００に規定されている処理ユニットを削除したり、生成した調査リスト３００に、新たに処理ユニットを追加したりする。

＜センシングデータ処理の流れ＞
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。

ステップＳ１７０１において、調査リスト生成部１６０１は、調査リスト３００に新たに処理ユニットを追加する旨の指示が入力されたか否かを判定する。ステップＳ１７０１において、処理ユニットを追加する旨の指示が入力されたと判定した場合（ステップＳ１７０１においてＹｅｓの場合）、ステップＳ１７０２に進む。

ステップＳ１７０２において、調査リスト生成部１６０１は、調査リスト３００に新たに処理ユニットを追加する。

一方、ステップＳ１７０１において、新たに処理ユニットを追加する旨の指示が入力されなかったと判定した場合（ステップＳ１７０１においてＮｏの場合）、ステップＳ１７０３に進む。

ステップＳ１７０３において、調査リスト生成部１６０１は、調査リスト３００から処理ユニットを削除する旨の指示が入力されたか否かを判定する。ステップＳ１７０３において、処理ユニットを削除する旨の指示が入力されたと判定した場合（ステップＳ１７０３においてＹｅｓの場合）、ステップＳ１７０４に進む。

ステップＳ１７０４において、調査リスト生成部１６０１は、調査リスト３００から、指示された処理ユニットを削除する。

一方、ステップＳ１７０３において、処理ユニットを削除する旨の指示が入力されなかったと判定した場合（ステップＳ１７０３においてＮｏの場合）、ステップＳ７０７に進む。

＜リスト格納部に格納される調査リストについて＞
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。

一方、図１８（ｂ）は、調査リスト生成部１６０１により、処理ユニットが削除された後の調査リスト１８２０を示している。図１８（ｂ）の例では、図３の調査リスト３００に対して、処理ユニット＝“Ｐ００３”、処理ユニット名＝“人数検出ユニット”、実行データ送信先＝“ＤＢ１”が削除されたことを示している。

このように、第５の実施形態におけるデータ処理装置は、調査リスト生成部を有し、調査タイミングに到達するまでの間に、調査リストへの処理ユニットの追加、または、調査リストからの処理ユニットの削除を受け付ける。

これにより、第５の実施形態によれば、調査部１２１は、調査タイミングに到達した際に、調査リスト３００に規定されている処理ユニットを実行させることができる。つまり、第５の実施形態によれば、調査タイミングに到達するごとに、調査実行する処理ユニットを変更することができる。

なお、第５の実施形態では、処理ユニットの追加または削除について説明したが、調査リスト生成部１６０１は、処理ユニットの追加または削除は行わず、“実行データ送信先”のみを変更してもよい。

［第６の実施形態］
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。

図１９は、センシングデータ処理の流れを示す第３のフローチャートである。図７に示したフローチャートとの相違点は、ステップＳ１９０１である。

ステップＳ１９０１において、調査タイミング判定部６０１は、現在設定されている調査間隔を５倍にした調査間隔を、新たな調査間隔として設定する。これにより、調査タイミング判定部６０１は、次回の調査タイミングを、前回の調査タイミングから今回の調査タイミングまでの調査間隔の５倍の調査間隔が経過した後へと変更することができる。なお、調査間隔の初期値は、例えば、１［秒］に設定されているものとする。

このように、第６の実施形態に係るデータ処理装置では、調査処理が完了するごとに調査間隔を変更する。これにより、第６の実施形態に係るデータ処理装置によれば、例えば、センシングデバイスの設置環境の変化や、センシングデータの用途の変更があった直後は調査間隔を短くし、時間の経過とともに調査間隔を長くしていくことが可能となる。

［その他の実施形態］
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。

また、上記各実施形態では、センシングデバイス１１０とデータ処理装置１２０とを別体として説明したが、データ処理装置１２０の機能（または一部の機能）を、センシングデバイス１１０に含めるようにしてもよい。

また、上記各実施形態では、データ処理装置１２０の各処理ユニットを実行することで得た実行データを、サーバ装置１３０に格納するものとして説明したが、データ処理装置１２０が実行データを格納してもよい。

また、上記各実施形態では、センシングデバイス１１０の一例として撮像装置を挙げ、データ処理装置１２０にメディアデータを送信する場合について例示したが、撮像装置以外のセンシングデバイスを適用し、メディアデータ以外のデータを送信してもよい。

また、上記各実施形態では、次に実行部１２２が実行すべき処理ユニットを決定し、決定した処理ユニットを実行するものとして説明した。しかしながら、データ処理装置１２０は、センシングデバイスの設置環境が変化したり、センシングデータの用途が変更された場合に、変化後の設置環境や変更後の用途に応じた処理ユニットをデータ処理装置１２０の管理者に提示するだけでもよい。データ処理装置１２０の管理者が、有効な処理ユニットを把握できれば、どのセンシングデバイスを何の用途で利用するのが最適であるのかを、容易に判断することができるからである。

また、上記第６の実施形態では、時間の経過とともに調査間隔を長くしていく場合について説明したが、調査間隔の変更方法はこれに限定されない。例えば、今回の調査タイミングにおいて決定した処理ユニットと、前回の調査タイミングにおいて決定した処理ユニットとが異なっていた場合には、調査間隔を短くし、同じであった場合には、調査間隔を長くするようにしてもよい。

また、上記第２の実施形態では、所定の調査タイミングごとに、最終データ利用日時を取得するものとして説明したが、最終データ利用日時の取得は、例えば、調査間隔が長く、処理ユニットが調査実行する期間が長い場合に行うようにしてもよい。

なお、開示の技術では、以下に記載する付記のような形態が考えられる。
（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。

なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせ等、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。

１００ ：データ処理システム
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 (7)

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、平均エントロピと最大エントロピとを算出する算出部と、
   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決定部と
   を有することを特徴とするデータ処理装置。
2. 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１に記載のデータ処理装置。
3. 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１に記載のデータ処理装置。
4. 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１に記載のデータ処理装置。
5. 所定の調査間隔に到達するごとに、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、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、を有し、
   前記指示部は、前記調査間隔を、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データ処理装置。
6. 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、平均エントロピと最大エントロピとを算出し、
   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、
   処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
7. 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、平均エントロピと最大エントロピとを算出し、
   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、
   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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