JPWO2020157885A1 - データストリーム割り当て方法、システムおよびプログラム - Google Patents

データストリーム割り当て方法、システムおよびプログラム Download PDF

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Abstract

複数のカメラシステムから得られるデータストリームを用いて、複数のサーバが分析の対象物を分析する場合に、サーバの処理負荷の不均一を抑え、サーバにおける分析処理の遅延を抑えることができるデータストリーム割り当てシステムを提供する。割り当て決定部４は、監視領域内の対象物の数の偏りに応じて、複数のカメラシステムから得られるデータストリームを複数のサーバに割り当てる。そして、分配部５は、複数のサーバに対するデータストリームの割り当て結果に従って、複数のカメラシステムから得られるデータストリームを、それぞれ、データストリームが割り当てられたサーバに分配する。

Description

本発明は、データストリームをサーバに割り当てるデータストリーム割り当て方法、データストリーム割り当てシステム、および、データストリーム割り当てプログラムに関する。
特許文献１には、異なる地域が割り当てられた複数の情報処理装置を通信ネットワーク上に配置することが記載されている。そして、特許文献１には、走行情報に含まれる位置情報を参照し、位置情報が示す地点を含む地域が割り当てられた情報処理装置に対して、その走行情報を送信することが記載されている。
また、特許文献２には、低負荷監視部の担当エリアに、高負荷監視部の担当エリアの一部である部分エリアを追加することが記載されている。
特開２００５−１６５４９２号公報 特開２０１６−８２４２４号公報
複数のカメラシステムで空港等の領域を監視し、各カメラシステムから得られるデータストリーム（時系列データ）を複数のサーバで分析することが考えられる。そして、この場合に、特許文献１に記載された技術と同様に、領域内に定めた各エリアを固定的にサーバに割り当て、個々のサーバが、サーバに割り当てられたエリアを撮影する各カメラシステムから得られたデータストリームを用いて、領域内の対象物の分析を行うことが考えられる。なお、ここでは、分析の対象物が人間である場合を例にする。また、個々のカメラシステムは、撮影した人間毎に、データストリームを生成する。
しかし、上記の例では、領域内に存在する人間（対象物）が領域内の特定のエリアに集中すると、その特定のエリアを割り当てられたサーバが処理するデータストリームの量が大量になる。すなわち、人間が集中しているエリアが割り当てられたサーバに対するデータストリームの転送量や、そのサーバの処理負荷が増加してしまい、分析処理の遅延が生じることになる。一方、人間が少ないエリアが割り当てられたサーバの処理負荷は小さい。
このようなサーバ間の処理負荷の不均一を抑えられることが好ましい。
特許文献２に記載された技術では、低負荷監視部の担当エリアに、高負荷監視部の担当エリアの一部である部分エリアを追加する。しかし、あるエリアの部分エリアを他のエリアに追加する処理では、局所的なエリア変更しか行われない。そのため、あるエリアの部分エリアを他のエリアに追加する処理を上記の例に適用したとしても、サーバ間の処理負荷の不均一を十分に抑えることができない。
そこで、本発明は、複数のカメラシステムから得られるデータストリームを用いて、複数のサーバが分析の対象物を分析する場合に、サーバの処理負荷の不均一を抑え、サーバにおける分析処理の遅延を抑えることができるデータストリーム割り当て方法、データストリーム割り当てシステム、および、データストリーム割り当てプログラムを提供することを目的とする。
本発明によるデータストリーム割り当て方法は、少なくとも１つのコンピュータ、および、監視領域を撮影する複数のカメラシステムから得られるデータストリームを用いて前記監視領域内の対象物の分析を行う複数のサーバによって実現されるデータストリーム割り当て方法であって、前記少なくとも１つのコンピュータが、前記監視領域内の前記対象物の数の偏りに応じて、前記複数のカメラシステムから得られるデータストリームを前記複数のサーバに割り当て、前記複数のサーバに対するデータストリームの割り当て結果に従って、前記複数のカメラシステムから得られるデータストリームを、それぞれ、データストリームが割り当てられたサーバに分配し、前記複数のサーバが、それぞれ、前記少なくとも１つのコンピュータによって分配されたデータストリームを用いて、前記対象物の分析を行うことを特徴とする。
本発明によるデータストリーム割り当てシステムは、監視領域を撮影する複数のカメラシステムから得られるデータストリームを用いて前記監視領域内の対象物の分析を行う複数のサーバに対して前記データストリームを割り当てるデータストリーム割り当てシステムであって、前記監視領域内の前記対象物の数の偏りに応じて、前記複数のカメラシステムから得られるデータストリームを前記複数のサーバに割り当てる割り当て決定部と、前記複数のサーバに対するデータストリームの割り当て結果に従って、前記複数のカメラシステムから得られるデータストリームを、それぞれ、データストリームが割り当てられたサーバに分配する分配部とを備えることを特徴とする。
本発明によるデータストリーム割り当てプログラムは、コンピュータに、監視領域を撮影する複数のカメラシステムから得られるデータストリームを用いて前記監視領域内の対象物の分析を行う複数のサーバに対して前記データストリームを割り当てさせるためのデータストリーム割り当てプログラムであって、前記コンピュータに、前記監視領域内の前記対象物の数の偏りに応じて、前記複数のカメラシステムから得られるデータストリームを前記複数のサーバに割り当てる割り当て決定処理、および、前記複数のサーバに対するデータストリームの割り当て結果に従って、前記複数のカメラシステムから得られるデータストリームを、それぞれ、データストリームが割り当てられたサーバに分配する分配処理を実行させることを特徴とする。
本発明によれば、複数のカメラシステムから得られるデータストリームを用いて、複数のサーバが分析の対象物を分析する場合に、サーバの処理負荷の不均一を抑え、サーバにおける分析処理の遅延を抑えることができる。
本発明の実施形態のデータストリーム割り当てシステムの例を示すブロック図である。 カメラシステム統計情報テーブルの例を示す模式図である。 エリアテーブルの例を示す模式図である。 サーバテーブルの例を示す模式図である。 最小エリアサイズテーブルの例を示す模式図である。 各サーバ８が分析対象としている対象物の数の偏りが大きくなった場合に、割り当て決定部４が、監視領域を分割して個々のエリアを定め、各エリアをいずれかのサーバ８に割り当てる処理の例を示すフローチャートである。 ステップＳ４〜Ｓ６のループ処理によって、監視領域が複数のエリアに分割されていく状況を示す模式図である。 ステップＳ１〜Ｓ８の処理を行った後のエリアテーブルの例を示す模式図である。 ステップＳ１〜Ｓ８の処理を行った後のサーバテーブルの例を示す模式図である。 ステップＳ７の処理経過の例を示すフローチャートである。 ステップＳ７に移行した時点における各エリアの例を示す模式図である。 エリアＡ〜Ｏに対して算出した指標値およびステップＳ１２で定められた優先順位を示す模式図である。 優先順位が１１番目であるエリアＥが選択エリアとなったときまでにおける、ステップＳ１４〜Ｓ１６のループ処理でのエリア割り当て結果を示す模式図である。 エリアＦを分割した後の各エリアの状態を示す模式図である。 エリアＦ２をサーバｈに割り当てた後における各サーバ８に対するエリア割り当てを示す模式図である。 データストリーム割り当てシステム１が各カメラシステム７から受け取ったデータストリームを各サーバ８に分配し、各サーバ８が分析を行う処理経過の例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態のデータストリーム割り当てシステム１に係るコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。 本発明のデータストリーム割り当てシステムの概要を示すブロック図である。
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
図１は、本発明の実施形態のデータストリーム割り当てシステムの例を示すブロック図である。本発明のデータストリーム割り当てシステム１は、複数のカメラシステム７、および、複数のサーバ８に、通信可能に接続されている。図１では、３つのカメラシステム７を図示しているが、カメラシステム７の数は３つに限定されない。同様に、図１では、３つのサーバ８を図示しているが、サーバ８の数も３つに限定されない。各サーバ８は、それぞれ別個のサーバであるが、複数のサーバ８（サーバ８の集合）を、便宜的に分析部８０と称する。
まず、カメラシステム７について説明する。
カメラシステム７は、例えば、公共交通機関における人の集まる場所、空港、スタジアム、イベント会場、大規模商業施設等の領域を監視するために、複数台設けられる。以下、複数のカメラシステム７によって撮影される領域を「監視領域」と記す。監視領域には、サーバ８による分析対象となる対象物が存在する。以下、適宜、監視領域が空港であり、対象物が人間である場合を例にして説明する。ただし、監視領域は空港に限定されず、また、対象物も人間に限定されない。例えば、対象物は車両や動物等であってもよい。
個々のカメラシステム７は、カメラを備える。さらに、個々のカメラシステム７は、カメラが撮影によって得た画像から人間（対象物）の動線を検出する動線検出機能と、イベントを検出するイベント検出機能とを備え、人間（対象物）の動線を表わすデータストリームを、本発明のデータストリーム割り当てシステム１に入力する。本実施形態では、データストリームは、対象物の動線を表わすので、個々のデータストリームは個々の人間に対応している。
データストリームは、例えば、時刻とその時刻における対象物の位置とを対応付けたデータを時刻順に連ねた時系列データである。また、データストリームでは、イベントが検出された時刻には、位置だけでなく、そのイベントを示す情報も対応付けられる。イベントとは、例えば、「荷物を置く」等の予め定められた種々の動き（対象物の動き）を意味する。データストリームから、対象物の動線や、イベントの発生位置および発生時刻が分かる。また、カメラシステム７は、生成したデータストリームに、そのカメラシステム７のＩＤ（IDentification）を付加する。
なお、カメラシステム７の構成は、カメラが動線検出機能、イベント検出機能およびデータストリーム生成機能を備える構成であってもよい。あるいは、カメラシステム７の構成は、動線検出機能、イベント検出機能およびデータストリーム生成機能を備える情報処理装置と、カメラとが有線または無線で接続される構成であってもよい。
データストリーム割り当てシステム１は、複数のカメラシステム７から得られたデータストリームをサーバ８に割り当て、データストリームを、そのデータストリームが割り当てられたサーバ８に分配する。
各サーバ８は、データストリーム割り当てシステム１から分配されたデータストリームを用いて対象物を分析する。ここで、分析の一例として、例えば、所定のパターンを検出することが挙げられる。所定のパターンは、通常とは異なる対象物の行動または状態である。例えば、「人間が、空港のゲート付近で荷物を置き、別のゲートに移動し、その別のゲートに入場すること」等が所定のパターンに該当する。
ただし、所定のパターンは、上記の例に限定されない。例えば、各サーバ８は、分析処理として、対象物の監視線の通過、監視領域における対象物の侵入、立ち去り、出現、消失、喧嘩、滞留、うろつき、転倒、立ち上がり、座り込み、移動方向の変化、逆走、万引き、迂回、損傷、持ち去り、置き去り、落書き行為、対象物の行列、混雑、行列から外れた後にまた行列に戻る行為、人が走っていること等の種々の行動や状態を検出してもよい。対象物は、人間に限らず、車両等の乗り物や、動物であってもよい。
また、所定のパターンは、犯罪等の特定のイベントそのものであってもよい。また、所定のパターンは、特定の状況で発生したイベントであってもよい。また、所定のパターンは、特定のイベントと特定のイベントとが連続して発生した状況であってもよい。
検出された所定のパターン（通常とは異なる対象物の行動または状態）は、犯罪の検出、犯罪の予防、施設（例えば、空港等）の利用者の利便性や満足度の把握等に用いられる。
図１に示す例では、各サーバ８に接続されるデータ出力部９が設けられる場合を示している。データ出力部９は、例えば、データストリーム割り当てシステム１とは別のコンピュータによって実現される。データ出力部９は、各サーバ８が出力する分析結果（例えば、所定のパターンの検出結果）を受信し、各サーバ８から得られた分析結果をまとめて、外部システム（図示略）に出力すればよい。外部システムは、各サーバ８における分析結果に基づいて、例えば、犯罪の検出、または、利用者の利便性や満足度の算出等を行う。データ出力部９は、時刻に基づいて各サーバ８から得られた分析結果を統合し、その結果を出力してもよい。
次に、本発明のデータストリーム割り当てシステム１について説明する。データストリーム割り当てシステム１は、入力部２と、情報記憶部３と、割り当て決定部４と、分配部５とを備える。
入力部２は、複数のカメラシステム７からデータストリームを受け取る。例えば、入力部２は、データストリーム割り当てシステム１が備える通信インタフェース（図１において図示略）を介して、各カメラシステム７がデータストリーム割り当てシステム１に送信したデータストリームをそれぞれ受信する。そして、入力部２は、各カメラシステム７から受け取ったデータストリームを分配部５に送る。
なお、カメラシステム７の違いによって、データストリームのフォーマットが統一されていない場合には、入力部２は、受け取った各データストリームのフォーマットを統一した後に、データストリームを分配部５に送る。例えば、カメラシステム７の違いにより、あるカメラシステム７で生成されるデータストリームでは、時刻が世界標準時で記述され、別のカメラシステム７で生成されるデータストリームでは、時刻が日本における時刻で記述されているとする。この場合、入力部２は、受け取った各データストリームの時刻の記述を１つのフォーマットに統一する。
情報記憶部３は、割り当て決定部４によって決定された各サーバ８に対するエリアの割り当て等の種々の情報を記憶する記憶装置である。エリアとは、監視領域を分割することによって定められた個々の分割領域である。監視領域を分割することによってエリアを定める処理は、割り当て決定部４によって実行される。
情報記憶部３は、以下に例示する種々のテーブルの形式で情報を記憶する。
情報記憶部３は、例えば、カメラシステム統計情報テーブルと、エリアテーブルと、サーバテーブルと、最小エリアサイズテーブルとを記憶する。
図２は、カメラシステム統計情報テーブルの例を示す模式図である。カメラシステム統計情報テーブルには、カメラシステム７毎に、カメラシステム７のＩＤと、対象物数平均値と、撮影位置とが対応付けて格納される。
撮影位置は、カメラシステム７によって撮影される範囲の中心位置を示す情報であり、例えば、緯度および経度で表される。カメラシステム７が備えるカメラの設置位置やカメラの向きは固定される。従って、カメラシステム統計情報テーブルに格納されている個々の撮影位置は、固定値であり、変化しない。
また、カメラシステム７の対象物数平均値は、各サーバ８で分析されている対象物のうち、そのカメラシステム７で撮影された対象物の数の平均値である。割り当て決定部４は、データストリームを用いて対象物の分析を行っている各サーバ８をモニタして、カメラシステム７毎に、分析部８０（複数のサーバ８）で分析されている対象物の数の直近の平均値を取得する。なお、データストリームにはカメラシステム７のＩＤが付加されているので、各サーバ８が分析の際に用いているデータストリームをモニタすることで、割り当て決定部４は、カメラシステム７毎に、分析部８０で分析されている対象物の数の直近の平均値を取得することができる。割り当て決定部４は、カメラシステム７毎に取得した対象物の数の直近の平均値を、対象物数平均値としてカメラシステム統計情報テーブル（図２参照）に格納することによって、対象物数平均値を更新する。従って、情報記憶部３が記憶しているカメラシステム統計情報テーブル内の対象物数平均値は、割り当て決定部４によって更新される。
図３は、情報記憶部３が記憶するエリアテーブルの例を示す模式図である。エリアテーブルには、エリア毎に、エリアのＩＤと、そのエリア内を撮影するカメラシステム７のＩＤのリストと、直近対象物数と、エリア位置と、エリアサイズとが対応付けて格納される。
割り当て決定部４は、監視領域を分割することによって個々のエリアを定めると、エリア毎にＩＤを決定する。また、割り当て決定部４は、エリア毎に、撮影位置（図２参照）がエリア内に含まれるカメラシステム７を特定する。ここで特定されるカメラシステム７は、１つとは限らず、複数であってよい。このカメラシステム７は、そのエリア内を撮影するカメラシステム７である。割り当て決定部４は、エリア毎にエリア位置およびエリアサイズを判定する。本実施形態では、エリアは矩形であり、エリア位置は上方から各エリアを見た場合における左上の頂点の位置を表わす緯度および経度をエリア位置とする場合を例にして説明する。エリアサイズは、エリアの縦の長さおよび横の長さである。エリア位置およびエリアサイズによって、エリアの範囲が定まる。
エリアテーブルにおける直近対象物数は、エリア内を撮影する撮影するカメラシステム７に対応する対象物数平均値（図２参照）の和である。すなわち、直近対象物数は、エリア内を撮影する撮影する各カメラシステム７から得られたデータストリームを用いて分析部８０で分析されている対象物の直近の数であると言える。
割り当て決定部４は、各エリアを定めた後、エリア毎に、エリアのＩＤ、エリア内を撮影する各カメラシステム７のＩＤ、エリア位置およびエリアサイズを、エリアテーブルに格納する。また、カメラシステム統計情報テーブル（図２参照）に基づいて、エリア毎に、直近対象物数を算出し、直近対象物数をエリアテーブルに格納する。また、割り当て決定部４は、カメラシステム統計情報テーブル内の対象物数平均値を更新した場合、それに合わせて、エリアテーブル内の直近対象物数も更新する。
図４は、情報記憶部３が記憶するサーバテーブルの例を示す模式図である。サーバテーブルには、サーバ８毎に、サーバ８のＩＤと、サーバ８に割り当てられたエリアのＩＤのリストと、直近対象物数とが対応付けて格納される。
割り当て決定部４は、サーバ８にエリアを割り当てた後、そのサーバ８のＩＤと、そのサーバ８に割り当てられた各エリアのＩＤのリストと、直近対象物数とを対応付けて、サーバテーブルに格納する。
サーバテーブルにおける直近対象物数は、サーバ８に割り当てられた各エリアに対応付けられている直近対象物数の和である。すなわち、割り当て決定部４は、サーバ８に割り当てられた各エリアに対応付けられている直近対象物数をエリアテーブル（図３参照）から読み取り、その直近対象物数の和を、そのサーバ８に対応する直近対象物数としてサーバテーブルに格納すればよい。カメラシステム統計情報テーブル内の対象物数平均値の更新に伴って、エリアテーブル内の直近対象物数を更新する場合、割り当て決定部４は、それに合わせて、サーバテーブル内の直近対象物数も更新する。
サーバテーブル内の直近対象物数は、各サーバ８が分析対象としている対象物の直近の数であると言える。
なお、カメラシステム７が一人の人間から複数の動線を検出する場合もある。また、複数のカメラシステム７が同一の人間を撮影して、それぞれ、動線を検出する場合もある。従って、カメラシステム統計情報テーブルにおける対象物数平均値（図２参照）や、エリアテーブルやサーバテーブルにおける直近対象物数は、延べ数である。
図５は、情報記憶部３が記憶する最小エリアサイズテーブルの例を示す模式図である。最小エリアサイズテーブルは、許容される最も小さなエリアサイズ（以下、最小エリアサイズと記す。）を格納するテーブルである。割り当て決定部４は、最小エリアサイズよりも小さなサイズのエリアを定めることはない。
最小エリアサイズは、予め定められた固定値である。最小エリアサイズは、１台のカメラシステム７の撮影範囲よりも広いサイズとして定められる。また、最小エリアサイズは、所定のパターンの誤検出を抑えられる程度に広く定められる。例えば、空港のゲート付近で荷物を置きトイレに行く行動は、通常の行為であり、所定のパターンとして検出する必要はない。しかし、ゲート付近に荷物を置いた人間の行先がトイレであると分からないほど、エリアが小さいと、その人間がトイレに行ったとしても、所定のパターンとして検出されることがあり得る。そのようなことを防げる程度に、最小エリアサイズは広く定められる。ただし、分析の内容に応じて、適切な最小エリアサイズは異なる。そこで、図５に示す例では、分析の内容の種類を示す分析ＩＤ毎に、最小エリアサイズが格納されている。データストリーム割り当てシステム１や各サーバ８を用いるユーザは、分析内容に応じて、最小エリアサイズを指定する。そして、割り当て決定部４は、ユーザに指定された最小エリアサイズに基づいて、各エリアを定める。割り当て決定部４は、監視領域を分割することを繰り返し、エリアを定めるが、個々のエリアのサイズは同一とは限らない。
割り当て決定部４は、監視領域を分割することによって各エリアを定め、さらに、各エリアをサーバ８に割り当てると、情報記憶部３に記憶されているエリアテーブル（図３参照）の内容、および、情報記憶部３に記憶されているサーバテーブル（図４参照）の内容を更新する。
また、割り当て決定部４は、データストリームを用いて対象物の分析を行っている各サーバ８をモニタし、カメラシステム統計情報テーブル（図２参照）の対象物数平均値を更新すると、それに合わせて、エリアテーブル内の直近対象物数、および、サーバテーブル内の直近処理対象物数を更新する。
また、個々のサーバ８に対応する直近対象物数（サーバテーブルに格納されているそれぞれの直近対象物数）の最大値と最小値との差が閾値以上になったということは、サーバ８が分析対象としている対象物の数の偏りが大きくなったことを意味している。このように、サーバテーブルに格納されているそれぞれの直近対象物数最大値と最小値との差が閾値以上になった場合、割り当て決定部４は、監視領域を分割し直し、新たに各エリアを定め直す。そして、割り当て決定部４は、その各エリアをそれぞれいずれかのサーバ８に割り当てる。この処理の詳細については、フローチャートを用いて後述する。
エリアが定まると、そのエリア内を撮影するカメラシステム７を特定することができる。そして、カメラシステム７と、そのカメラシステム７から得られるデータストリームとは対応付けられている。従って、割り当て決定部４は、各エリアをそれぞれいずれかのサーバ８に割り当てることで、各カメラシステム７から得られるデータストリームをいずれかのサーバ８に割り当てていることになる。
分配部５は、サーバ８へのエリアの割り当て結果に基づいて、各カメラシステム７から得られるデータストリームを、サーバ８に分配する。すなわち、分配部５は、カメラシステム７毎に、カメラシステム７から得たデータストリームを、そのカメラシステム７の撮影位置を含むエリアが割り当てられたサーバ８に分配する。このとき、分配部５は、それぞれのデータストリームを、データストリーム割り当てシステム１が備える通信インタフェース（図１において図示略）を介して、分配先となるサーバ８に送信する。
本発明のデータストリーム割り当てシステム１は、少なくとも１つ以上のコンピュータによって実現される。
例えば、入力部２、割り当て決定部４および分配部５は、データストリーム割り当てプログラムに従って動作する１つのコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit ）によって実現されてもよい。この場合、例えば、ＣＰＵが、コンピュータのプログラム記憶装置等のプログラム記録媒体からデータストリーム割り当てプログラムを読み込み、そのデータストリーム割り当てプログラムに従って、入力部２、割り当て決定部４および分配部５として動作すればよい。
また、例えば、データストリーム割り当てシステム１は、有線または無線で接続される２つ以上のコンピュータによって実現されていてもよい。
次に、本実施形態の処理経過について説明する。図６は、各サーバ８が分析対象としている対象物の数の偏りが大きくなった場合に、割り当て決定部４が、監視領域を分割して個々のエリアを定め、各エリアをいずれかのサーバ８に割り当てる処理の例を示すフローチャートである。
なお、割り当て決定部４が、既に、一旦、複数のエリアを定め、その個々のエリアをいずれかのサーバ８に割り当てる動作を行い、カメラシステム統計情報テーブル、エリアテーブルおよびサーバテーブルが情報記憶部３に記憶されているものとする。そして、割り当て決定部４が、データストリームを用いて対象物の分析を行っている各サーバ８をモニタして、変化がある場合に、カメラシステム統計情報テーブル内の対象物数平均値、エリアテーブル内の直近対象物数、および、サーバテーブル内の直近対象物数を更新している状況であるとする。割り当て決定部４が、データストリームを用いて対象物の分析を行っている各サーバ８をモニタするためには、分配部５が、サーバ８へのエリアの割り当て結果に基づいて、データストリームをサーバ８に分配していなければならない。そのため、データストリーム割り当てシステム１の運用開始時においては、割り当て決定部４は、任意に複数のエリアを定め、各エリアを任意にサーバ８に割り当ててよい。例えば、割り当て決定部４は、運用開始時において、監視領域をサーバ８の台数と同数のエリアに分割し、１つのエリアを１つのサーバ８に割り当ててもよい。
また、運用開始前に、ユーザが分析の内容に応じて、予め、最小エリアサイズテーブルの中から１つの最小エリアサイズを指定しているものとする。そして、指定された最小エリアサイズが情報記憶部３に記憶されているものとする。
割り当て決定部４は、個々のサーバ８に対応する直近対象物数の最大値と最小値との差が閾値以上になったか否かを判定する（ステップＳ１）。換言すれば、割り当て決定部４は、サーバテーブルに格納されているそれぞれの直近対象物数の最大値と最小値との差が閾値以上になったか否かを判定する。なお、この閾値は予め定められている。
個々のサーバ８に対応する直近対象物数の最大値と最小値との差が閾値未満であれば（ステップＳ１のＮｏ）、サーバ８が分析対象としている対象物の数の偏りが小さいと言える。この場合、割り当て決定部４は、エリアを定め直すことなく、処理を終了する。
個々のサーバ８に対応する直近対象物数の最大値と最小値との差が閾値以上であれば（ステップＳ１のＹｅｓ）、サーバ８が分析対象としている対象物の数の偏りが大きいと言える。この場合、割り当て決定部４は、対象物の総数とサーバ８の台数とに基づいて、１つのエリア内に存在する対象物の数の上限値を定める（ステップＳ２）。割り当て決定部４は、カメラシステム統計情報テーブルに格納されているカメラシステム７毎の対象物数平均値の和を計算することによって、対象物の総数を算出する。そして、割り当て決定部４は、対象物の総数をサーバ８の台数で除算することによって、１つのエリア内に存在する対象物の数の上限値を算出する。例えば、対象物（人間）の総数が４３１人であり、サーバ８の台数が１０台であるならば、割り当て決定部４は、１つのエリア内に存在する対象物の数の上限値を、４３１／１０＝４３．１人と定める。
また、ステップＳ２において、割り当て決定部４は、監視領域全体を１つのエリアと定める。
次に、割り当て決定部４は、予め指定された最小エリアサイズを情報記憶部３から読み込む（ステップＳ３）。
次に、割り当て決定部４は、全てのエリアのサイズが最小エリアサイズに達したか否かを判定する（ステップＳ４）。全てのエリアのサイズが最小エリアサイズに達しているならば（ステップＳ４のＹｅｓ）、ステップＳ７に移行する。
まだ、最小エリアサイズに達していないエリアがあるならば（ステップＳ４のＮｏ）、ステップＳ５に移行する。最初にステップＳ４に移行した場合、監視領域全体を１つのエリアとしているので、ステップＳ５に移行する。
ステップＳ５において、割り当て決定部４は、対象物の数がステップＳ２で定めた上限値を超えているエリア２つのエリアに分割する。前述のように、本実施形態では、エリアは矩形であるとする。割り当て決定部４は、ステップＳ５で１つのエリアを２つのエリアに分割する場合、矩形の長辺に垂直にエリアを分割する。このようにエリアを分割することで、極端に細長いエリアが生じることを防止できる。なお、正方形のエリアを分割する場合には、割り当て決定部４は、いずれかの辺に垂直にエリアを分割すればよい。
次に、割り当て決定部４は、全てのエリアで、対象物の数がステップＳ２で定めた上限値以下であるか否かを判定する（ステップＳ６）。全てのエリアで、対象物の数がステップＳ２で定めた上限値以下であるならば（ステップＳ６のＹｅｓ）、ステップＳ７に移行する。
また、対象物の数がステップＳ２で定めた上限値を超えているエリアが存在するならば（ステップＳ６のＮｏ）、割り当て決定部４は、ステップＳ４以降の処理を繰り返す。
図７は、ステップＳ４〜Ｓ６のループ処理によって、監視領域が複数のエリアに分割されていく状況を示す模式図である。図７では、対象物が人間であり、ステップＳ２で定められた上限値が、前述の例のように４３．１人である場合を例示している。図７に示す最後の分割状態では、全てのエリアで人間の数が上限値（４３．１人）以下となっている。従って、図７に示す例では、図７に示す最後の分割状態になった場合に、ステップＳ７に移行する。
ステップＳ７において、割り当て決定部４は、各サーバ８で処理負荷が均一になるようにエリアをサーバ８へ割り当てる。ただし、各サーバ８で処理負荷が完全に均一にならなくてもよい。ステップＳ７の処理については、図１０に示すフローチャートを参照して後述する。
ステップＳ７の後、割り当て決定部４は、情報記憶部３に記憶されているエリアテーブル、および、サーバテーブルの内容を更新する（ステップＳ８）。
ステップＳ１の前におけるエリアテーブルおよびサーバテーブルがそれぞれ、図３、図４に示す状態であったとする。この状態から、ステップＳ１〜Ｓ８の処理を行った後のエリアテーブル、サーバテーブルの例を、それぞれ、図８、図９に示す。図９では、サーバ毎の直近対象物数の偏りが、図４に示す例よりも抑えられていることを示している。
次に、ステップＳ７（図６参照）の処理経過について説明する。図１０は、ステップＳ７の処理経過の例を示すフローチャートである。
本実施形態では、各サーバ８には、処理容量の基準が予め定められている。処理容量の基準とは、サーバ８が分析する対象物の数が超えないことが好ましい値である。ただし、サーバ８は、処理容量の基準を超える数の対象物を分析してもよい。また、処理容量の基準から、サーバ８に割り当てられたエリア内の対象物の数を減算した値を、処理容量の余裕と称する。ここでは、前述の例のようにサーバ８が１０台あり、各サーバ８における処理容量の基準がいずれも“５０”である場合を例にして説明する。また、この１０台のサーバ８を、符号ａ〜ｊで区別することとする。
ここでは、ステップＳ７に移行した時点で、図１１に示す分割状態になっている場合を例にして説明する。図１１に示す数は、エリア内に存在する人間（対象物）の数である。また、符号Ａ〜Ｏは、各エリアを区別するための符号である。
ステップＳ７において、割り当て決定部４は、エリア毎に、対象物の数を最小エリア相当数で除算して得られる指標値を算出する（ステップＳ１１）。最小エリア相当数とは、エリアが、最小エリアサイズのエリアの何個分に相当するかを表わす値である。
次に、割り当て決定部４は、ステップＳ１１でエリア毎に算出した指標値の降順で、各エリアに優先順位を定める（ステップＳ１２）。図１２は、エリアＡ〜Ｏ（図１１参照）に対して算出した指標値およびステップＳ１２で定められた優先順位を示している。例えば、エリアＮでは、人数が４１で、最小エリア相当数は１である。従って、エリアＮの指標値は、４１／１＝４１となる。同様に、他のエリアの指標値も得られる。エリアＮの指標値が最大であるので、指標値の降順で各エリアの優先順位を定めると、エリアＮの優先順位が１となる。
指標値は、エリア内の対象物の数が多いほど、また、エリアサイズが小さいほど、大きな値となる。従って、エリア内の対象物の数が多く、かつ、エリアサイズが小さいエリアの優先順位が高くなる。この優先順位は、サーバへの割り当ての順序を表わしている。エリアサイズが小さいエリアは、さらに分割できない場合があり、本実施形態では、そのようなエリアの優先順位が高くなるように指標値を算出し、優先順位を定めている。
ステップＳ１２の次に、割り当て決定部４は、全てのエリアがいずれかのサーバ８に割り当て済みであるか否かを判定する（ステップＳ１３）。全てのエリアがいずれかのサーバ８に割り当て済みであるならば（ステップＳ１３のＹｅｓ）、ステップＳ７を終了し、ステップＳ８（図６参照）に移行する。
サーバ８に割り当てられていないエリアが残っているならば（ステップＳ１３のＮｏ）、割り当て決定部４は、未選択のエリアの中から優先順位が最も高いエリアを選択する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４で選択されたエリアを、選択エリアと記す。最初にステップＳ１４に移行した時点では、いずれのエリアも選択されていない。従って、本例では、最初にステップＳ１４に移行した場合には、優先順位が最も高いエリアＮ（図１１、図１２を参照）が選択される。
ステップＳ１４の次に、割り当て決定部４は、選択エリアを割り当て可能なサーバ８があるか否かを判定する（ステップＳ１５）。選択エリアを割り当て可能なサーバ８とは、処理容量の余裕が、選択エリアにおける人数（対象物の数）以上となっているサーバ８である。本例において、最初にステップＳ１５に移行した時点では、いずれのサーバ８においても、処理容量の余裕は“５０”であり、選択エリアを割り当て可能なサーバ８が存在することになる（ステップＳ１５のＹｅｓ）。
選択エリアを割り当て可能なサーバ８が存在しない場合（ステップＳ１５のＮｏ）、ステップＳ１７に移行する。ステップＳ１７に移行する場合については、後述する。
選択エリアを割り当て可能なサーバ８が存在する場合（ステップＳ１５のＹｅｓ）、割り当て決定部４は、選択エリアを、処理容量の余裕が最も大きいサーバ８に割り当てる（ステップＳ１６）。処理容量の余裕が最も大きいサーバ８が複数存在する場合には、割り当て決定部４は、その複数のサーバ８のうちの任意のサーバに選択エリアを割り当ててよい。ステップＳ１６の後、割り当て決定部４は、ステップＳ１３以降の処理を繰り返す。
本例では、エリアＥが選択エリアとなるまでは、ステップＳ１５からステップＳ１６に移行し、ステップＳ１７に移行することはない。図１３は、優先順位が１１番目であるエリアＥが選択エリアとなったときまでにおける、ステップＳ１４〜Ｓ１６のループ処理でのエリア割り当て結果を示す。
優先順位が１１番目であるエリアＥを選択し、ステップＳ１６で、図１３に示すようにエリアＥをサーバｉに割り当てた後、ステップＳ１３，Ｓ１４の順に移行し、ステップＳ１４で、優先順位が１２番目であるエリアＦを選択する。この場合を例にして、ステップＳ１５からステップＳ１７（図１０参照）に移行する場合の処理を説明する。
エリアＦにおける人数（対象物の数）は、３６人である（図１１参照）。一方、図１３に示すエリアの割り当て状態で、処理容量の余裕が、エリアＦにおける人数“３６人”以上となっているサーバ８はない。例えば、図１３に示すエリアの割り当て状態で、処理容量の余裕が最も大きいサーバ８は、サーバｈである。しかし、サーバｈの処理容量の余裕は、５０−２５＝２５であり、３６未満である。従って、割り当て決定部４は、エリアＦを選択後のステップＳ１５において、選択エリア（エリアＦ）を割り当て可能なサーバ８がないと判定する（ステップＳ１５のＮｏ）。この場合、ステップＳ１７に移行する。
ステップＳ１７において、割り当て決定部４は、選択エリア（エリアＦ）を分割できるか否かを判定する。このとき、割り当て決定部４は、選択エリアを２つのエリアに等分割した場合、分割後の各エリアのサイズが最小エリアサイズ以上になる場合には、選択エリアを分割できると判定すればよい。また、割り当て決定部４は、選択エリアを２つのエリアに等分割した場合、分割後の各エリアのサイズが最小エリアサイズ未満になる場合には、選択エリアを分割できないと判定すればよい。
選択エリアを分割できないと判定した場合（ステップＳ１７のＮｏ）、割り当て決定部４は、選択エリアを、処理容量の余裕が最も大きいサーバ８に割り当てる（ステップＳ２１）。その結果、そのサーバ８における処理対象の数が、処理容量の基準値（本例では“５０”）を超えてもよい。ステップＳ２１の後、割り当て決定部４は、ステップＳ１３以降の処理を繰り返す。
本例では、図１１から分かるように、エリアＦは分割可能である。従って、割り当て決定部４は、選択エリアを分割できると判定する（ステップＳ１７のＹｅｓ）。この場合、ステップＳ１８に移行する。
ステップＳ１８において、割り当て決定部４は、選択エリア（エリアＦ）を２つのエリアに分割する。分割の方法は、ステップＳ５（図６参照）における分割の方法と同様である。すなわち、割り当て決定部４は、選択エリアの長辺に垂直に選択エリアを分割する。また、選択エリアが正方形である場合には、割り当て決定部４は、いずれかの辺に垂直に選択エリアを分割すればよい。
図１４は、図１１に示す状態から、エリアＦを分割した後の各エリアの状態を示す模式図である。ステップＳ１８でエリアＦを分割した結果得られる２つのエリアをそれぞれ、エリアＦ１，エリアＦ２とする。また、本例では、エリアＦ１における人数が１５人であり、エリアＦ２における人数が２１人であるとする（図１４参照）。
ステップＳ１８の後、割り当て決定部４は、ステップＳ１８の分割によって得られた２つのエリアのうち、対象物の数（人数）が多い方のエリアを、処理容量の余裕が最も大きいサーバ８に割り当てる（ステップＳ１９）。本例では、割り当て決定部４は、エリアＦ２を、処理容量の余裕が最も大きいサーバｈ（図１３参照）に割り当てる。エリアＦ２をサーバｈに割り当てた後における各サーバ８に対するエリア割り当てを、図１５に示す。
ステップＳ１９の次に、割り当て決定部４は、ステップＳ１８での分割によって得られた２つのエリアのうち、対象物の数が少ない方のエリア（本例では、エリアＦ１）について指標値を算出する。この指標値の算出方法は、ステップＳ１１における指標値の算出方法と同じである。すなわち、割り当て決定部４は、対象物の数を最小エリア相当数で除算することによって、指標値を算出する。エリアＦ１における人数は１５人であり（図１４参照）、エリアＦ１の最小エリア相当数は２である。従って、割り当て決定部４は、エリアＦ１の指標値として、１５／２＝７．５を算出する。さらに、割り当て決定部４は、そのエリアと未選択のエリアの優先順位を定め直す（ステップＳ２０）。このとき、割り当て決定部４は、そのエリアと未選択のエリアに対して、指標値の降順で優先順位を定め直せばよい。本例では、割り当て決定部４は、エリアＦ１、および、未選択のエリアＫ，Ｂ，Ａの優先順位を定め直せばよい。
ステップＳ２０の後、割り当て決定部４は、ステップＳ１３以降の処理を繰り返す。
ステップＳ１３において、全てのエリアがいずれかのサーバ８に割り当て済みであると判定した場合（ステップＳ１３のＹｅｓ）、ステップＳ７を終了する。そして、割り当て決定部４は、ステップＳ８（図６参照）の動作を行う。すなわち、割り当て決定部４は、ステップＳ７までの処理の結果に基づいて、情報記憶部３に記憶されているエリアテーブル、および、サーバテーブルの内容を更新する（ステップＳ８、図６参照）。
図６に示すステップＳ８の結果、エリアテーブル、および、サーバテーブルの内容が更新される。その後、割り当て決定部４は、データストリームを用いて対象物の分析を行っている各サーバ８をモニタして、変化があるならば、カメラシステム統計情報テーブル内の対象物数平均値、エリアテーブル内の直近対象物数、および、サーバテーブル内の直近対象物数を更新する。そして、割り当て決定部４は、個々のサーバ８に対応する直近対象物数の最大値と最小値との差が閾値以上になったか否かを判定し（ステップＳ１、図６参照）、最大値と最小値との差が閾値以上になったならば、ステップＳ２以降の処理を再度、実行する。
また、既に説明したように、割り当て決定部４は、各エリアをそれぞれいずれかのサーバ８に割り当てることで、各カメラシステム７から得られるデータストリームをいずれかのサーバ８に割り当てていることになる。
次に、データストリーム割り当てシステム１が各カメラシステム７から受け取ったデータストリームを各サーバ８に分配し、各サーバ８が分析を行う処理経過について説明する。図１６は、この処理経過の例を示すフローチャートである。なお、既に説明した事項については、適宜、説明を省略する。
入力部２は、各カメラシステム７からデータストリームを受け取る（ステップＳ３１）。入力部２は、受け取ったそれぞれのデータストリームを分配部５に送る。
分配部５は、そのそれぞれのデータストリームをサーバ８に分配する（ステップＳ３２）。１つのデータストリームに着目した場合、分配部５は、そのデータストリームの分配先となるサーバ８を以下のように判定すればよい。データストリームには、そのデータストリームを生成したカメラシステム７のＩＤが付加されている。分配部５は、データストリームに付加されているカメラシステム７のＩＤに対応するエリアを、図８等に例示するエリアテーブルを参照することによって特定する。換言すれば、分配部５は、データストリームを生成したカメラシステム７の撮影位置を含むエリアを特定する。そして、分配部５は、その特定したエリアが割り当てられたサーバ８を、図９等に例示するエリアテーブルを参照することによって特定する。このサーバ８が、着目しているデータストリームの分配先となるサーバ８である。分配部５は、データストリーム毎に分配先となるサーバ８を特定し、それぞれのデータストリームを、分配先として特定したサーバ８に分配する。
各サーバ８は、それぞれ、データストリーム割り当てシステム１の分配部５によって分配されたデータストリームを用いて、対象物を分析する（ステップＳ３３）。例えば、各サーバ８は、分配されたデータストリームを用いて、所定のパターンを検出する。また、各サーバ８は、分析結果として、例えば、所定のパターンを検出したことを示す情報、および、その所定のパターンを表わすデータストリームを、データ出力部９に送信する。
データ出力部９は、各サーバ８から受信した分析結果をまとめて、その分析結果を外部システム（図示略）に送信する（ステップＳ３４）。なお、外部システムは、例えば、犯罪の検出、または、利用者の利便性や満足度の算出等を行う。
また、さらに各カメラシステム７がデータストリームをデータストリーム割り当てシステム１に送る場合、ステップＳ３１以降の処理を繰り返す。
この過程において、割り当て決定部４は、データストリームを用いて対象物の分析を行っている各サーバ８をモニタして、変化があるならば、カメラシステム統計情報テーブル内の対象物数平均値、エリアテーブル内の直近対象物数、および、サーバテーブル内の直近対象物数を更新する。そして、割り当て決定部４は、個々のサーバ８に対応する直近対象物数の最大値と最小値との差が閾値以上になったか否かを判定し（ステップＳ１、図６参照）、最大値と最小値との差が閾値以上になったならば、ステップＳ２以降の処理を再度、実行する。
本実施形態において、個々のサーバ８に対応する直近対象物数の最大値と最小値との差が閾値以上になったということは、各サーバ８が分析している対象物の数に偏りが生じていることを意味する。すなわち、サーバ８間での処理負荷に偏りが生じていることを意味する。この場合、割り当て決定部４は、監視領域を分割してエリアを定め直す処理を実行し、また、各エリアをいずれかのサーバ８に割り当てる。従って、割り当て決定部４は、エリアとサーバ８との対応関係を更新する。このとき、割り当て決定部４は、ステップＳ４〜Ｓ６のループ処理で、対象値の数が上限値（ステップＳ２で定められた上限値）を超えているエリアを２つのエリアに分割することを繰り返す。従って、監視領域内の対象物の数の偏りに応じてエリアが定められる。さらに、割り当て決定部４は、エリアに優先順位を定め、優先順位の高いエリアから順に、処理容量の余裕が最も大きいサーバ８に割り当てていく。従って、サーバ８の処理負荷の不均一を抑えることができる。また、その結果、サーバ８における分析処理の遅延も抑えることができる。
所定のパターンを検出するという観点からは、エリアは大きいことが好ましい。また、上記のように、割り当て決定部４は、ステップＳ４〜Ｓ６のループ処理で、対象値の数が上限値を超えているエリアを２つのエリアに分割することを繰り返す。従って、対象値の数が上限値以下になったエリアは、サイズが大きくてもさらに分割されない。よって、本実施形態によれば、できるだけ大きなエリアを定めることができ、サーバ８における分析にとって好ましい。
図１７は、本発明の実施形態のデータストリーム割り当てシステム１に係るコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１００１と、主記憶装置１００２と、補助記憶装置１００３と、インタフェース１００４と、通信インタフェース１００５とを備える。
本発明の実施形態のデータストリーム割り当てシステム１は、例えば、コンピュータ１０００によって実現される。データストリーム割り当てシステム１の動作は、データストリーム割り当てプログラムの形式で補助記憶装置１００３に記憶されている。ＣＰＵ１００１は、そのデータストリーム割り当てプログラムを補助記憶装置１００３から読み出して主記憶装置１００２に展開し、そのデータストリーム割り当てプログラムに従って、上記の実施形態で説明した処理を実行する。
補助記憶装置１００３は、一時的でない有形の媒体の例である。一時的でない有形の媒体の他の例として、インタフェース１００４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory ）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory ）、半導体メモリ等が挙げられる。また、プログラムが通信回線によってコンピュータ１０００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ１０００がそのプログラムを主記憶装置１００２に展開し、上記の処理を実行してもよい。
また、プログラムは、前述の処理の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、プログラムは、補助記憶装置１００３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで前述の処理を実現する差分プログラムであってもよい。
また、データストリーム割り当てシステム１の各構成要素の一部または全部は、汎用または専用の回路（circuitry ）、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実現されてもよい。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各構成要素の一部または全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
データストリーム割り当てシステム１の各構成要素の一部または全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
次に、本発明の概要について説明する。図１８は、本発明のデータストリーム割り当てシステムの概要を示すブロック図である。データストリーム割り当てシステム１は、監視領域を撮影する複数のカメラシステム（例えば、複数のカメラシステム７）から得られるデータストリームを用いて監視領域内の対象物の分析を行う複数のサーバ（例えば、複数のサーバ８）に対してデータストリームを割り当てる。データストリーム割り当てシステム１は、割り当て決定部４と、分配部５とを備える。
割り当て決定部４は、監視領域内の対象物の数の偏りに応じて、複数のカメラシステムから得られるデータストリームを複数のサーバに割り当てる。
そして、分配部５は、複数のサーバに対するデータストリームの割り当て結果に従って、複数のカメラシステムから得られるデータストリームを、それぞれ、データストリームが割り当てられたサーバに分配する。
そのような構成によって、サーバの処理負荷の不均一を抑え、サーバにおける分析処理の遅延を抑えることができる。
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記の実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
産業上の利用の可能性
本発明は、複数のサーバに対するデータストリームの割り当てに好適に適用可能である。
１ データストリーム割り当てシステム
２ 入力部
３ 情報記憶部
４ 割り当て決定部
５ 分配部
７ カメラシステム
８ サーバ
９ データ出力部

Claims (8)

  1. 少なくとも１つのコンピュータ、および、監視領域を撮影する複数のカメラシステムから得られるデータストリームを用いて前記監視領域内の対象物の分析を行う複数のサーバによって実現されるデータストリーム割り当て方法であって、
    前記少なくとも１つのコンピュータが、
    前記監視領域内の前記対象物の数の偏りに応じて、前記複数のカメラシステムから得られるデータストリームを前記複数のサーバに割り当て、
    前記複数のサーバに対するデータストリームの割り当て結果に従って、前記複数のカメラシステムから得られるデータストリームを、それぞれ、データストリームが割り当てられたサーバに分配し、
    前記複数のサーバが、それぞれ、
    前記少なくとも１つのコンピュータによって分配されたデータストリームを用いて、前記対象物の分析を行う
    ことを特徴とするデータストリーム割り当て方法。
  2. 少なくとも１つのコンピュータが、
    監視領域内の対象物の数の偏りに応じて、前記監視領域を複数のエリアに分割し、個々のエリアをそれぞれ複数のサーバのうちのいずれかに割り当てることによって、複数のカメラシステムから得られるデータストリームを前記複数のサーバに割り当てる
    請求項１に記載のデータストリーム割り当て方法。
  3. 少なくとも１つのコンピュータが、
    個々のサーバで分析されている対象物の数の最大値と最小値との差が閾値以上になった場合に、再度、監視領域を複数のエリアに分割し、個々のエリアをそれぞれ複数のサーバのうちのいずれかに割り当てる
    請求項２に記載のデータストリーム割り当て方法。
  4. 少なくとも１つのコンピュータが、
    対象物の総数とサーバの台数とに基づいて、１つのエリア内に存在する対象物の数の上限値を定め、個々のエリア内に存在する対象物の数が前記上限値以下になるように、監視領域を複数のエリアに分割し、
    エリア毎に、対象物の数を、エリアが、予め定められた最小エリアサイズのエリアの何個分に相当するかを表わす最小エリア相当数で除算した指標値を算出し、
    前記指標値の降順にエリアを選択し、選択したエリアを、処理容量の余裕が最も大きいサーバに割り当てる
    請求項２または請求項３に記載のデータストリーム割り当て方法。
  5. 少なくとも１つのコンピュータが、
    選択したエリアを、処理容量の余裕が最も大きいサーバに割り当てた場合に、当該サーバの処理容量の基準を超えるならば、前記選択したエリアをさらに２つのエリアに分割し、前記２つのエリアの一方を、前記処理容量の余裕が最も大きいサーバに割り当てる
    請求項４に記載のデータストリーム割り当て方法。
  6. 複数のサーバが、それぞれ、
    分配されたデータストリームを用いて対象物の所定の行動または状態を検出する分析処理を実行する
    請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載のデータストリーム割り当て方法。
  7. 監視領域を撮影する複数のカメラシステムから得られるデータストリームを用いて前記監視領域内の対象物の分析を行う複数のサーバに対して前記データストリームを割り当てるデータストリーム割り当てシステムであって、
    前記監視領域内の前記対象物の数の偏りに応じて、前記複数のカメラシステムから得られるデータストリームを前記複数のサーバに割り当てる割り当て決定部と、
    前記複数のサーバに対するデータストリームの割り当て結果に従って、前記複数のカメラシステムから得られるデータストリームを、それぞれ、データストリームが割り当てられたサーバに分配する分配部とを備える
    ことを特徴とするデータストリーム割り当てシステム。
  8. コンピュータに、監視領域を撮影する複数のカメラシステムから得られるデータストリームを用いて前記監視領域内の対象物の分析を行う複数のサーバに対して前記データストリームを割り当てさせるためのデータストリーム割り当てプログラムであって、
    前記コンピュータに、
    前記監視領域内の前記対象物の数の偏りに応じて、前記複数のカメラシステムから得られるデータストリームを前記複数のサーバに割り当てる割り当て決定処理、および、
    前記複数のサーバに対するデータストリームの割り当て結果に従って、前記複数のカメラシステムから得られるデータストリームを、それぞれ、データストリームが割り当てられたサーバに分配する分配処理
    を実行させるためのデータストリーム割り当てプログラム。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160050396A1 (en) * 2014-08-14 2016-02-18 Hanwha Techwin Co., Ltd. Intelligent video analysis system and method
JP2016082424A (ja) * 2014-10-17 2016-05-16 セコム株式会社 物体監視装置
WO2017038100A1 (ja) * 2015-09-03 2017-03-09 日本電気株式会社 監視サーバ、分散処理決定方法、及びプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体
WO2017130244A2 (en) * 2016-01-29 2017-08-03 Nec Corporation Centralized control server, local terminal, distributed surveillance system, surveillance method and storage medium

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8564661B2 (en) * 2000-10-24 2013-10-22 Objectvideo, Inc. Video analytic rule detection system and method
JP2005165492A (ja) 2003-12-01 2005-06-23 Nec Corp 走行情報管理方法、走行情報管理システム及びコンピュータプログラム
US9626273B2 (en) * 2011-11-09 2017-04-18 Nec Corporation Analysis system including analysis engines executing predetermined analysis and analysis executing part controlling operation of analysis engines and causing analysis engines to execute analysis
US20150030260A1 (en) * 2012-03-02 2015-01-29 Nec Corporation Analysis system
TW201601542A (zh) * 2014-06-26 2016-01-01 Amaryllo International Inc 網路攝影資料管理系統與方法
SG10201501222XA (en) * 2015-02-17 2016-09-29 Nec Asia Pacific Pte Ltd System for monitoring event related data
WO2016133234A1 (ko) * 2015-02-17 2016-08-25 이노뎁 주식회사 동적으로 할당되는 카메라 영상을 분석하는 영상 분석 시스템, 이를 포함하는 통합 관제 시스템 및 그 동작방법
US10839196B2 (en) * 2015-09-22 2020-11-17 ImageSleuth, Inc. Surveillance and monitoring system that employs automated methods and subsystems that identify and characterize face tracks in video
JP2017201753A (ja) * 2016-05-06 2017-11-09 キヤノン株式会社 ネットワークシステム及びその制御方法
CN110235138B (zh) * 2016-12-05 2023-09-05 摩托罗拉解决方案公司 用于外观搜索的系统和方法
US20190035104A1 (en) * 2017-07-25 2019-01-31 Motionloft, Inc. Object detection and tracking
JP6807042B2 (ja) * 2017-11-17 2021-01-06 日本電気株式会社 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
US10368216B2 (en) * 2017-12-29 2019-07-30 Sonitor Technologies As Location determination system having mesh infrastructure to reduce power consumption

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160050396A1 (en) * 2014-08-14 2016-02-18 Hanwha Techwin Co., Ltd. Intelligent video analysis system and method
JP2016082424A (ja) * 2014-10-17 2016-05-16 セコム株式会社 物体監視装置
WO2017038100A1 (ja) * 2015-09-03 2017-03-09 日本電気株式会社 監視サーバ、分散処理決定方法、及びプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体
WO2017130244A2 (en) * 2016-01-29 2017-08-03 Nec Corporation Centralized control server, local terminal, distributed surveillance system, surveillance method and storage medium

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