WO2021100502A1

WO2021100502A1 - 割当制御装置、割当制御システム、及び割当制御方法

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Publication number: WO2021100502A1
Application number: PCT/JP2020/041639
Authority: WO
Inventors: 工藤　正一
Original assignee: ポジティブワン株式会社
Priority date: 2019-11-18
Filing date: 2020-11-08
Publication date: 2021-05-27
Also published as: US20220392247A1; US11842557B2

Abstract

複数のカメラに接続された割当処理部と、割当処理部に接続され、予め設定された複数の種別のうちの何れかに対応する複数の専門処理部と、を有する割当制御装置。割当処理部は、複数のカメラのそれぞれに１対１で接続されており、接続先のカメラから入力した撮像データが複数の種別のうちのどれであるかを特定し、特定した種別を示す種別データと共に当該撮像データを出力する複数の特定処理部を有する。また、割当処理部は、複数の特定処理部の各々から出力される種別データが示す種別に対応する専門処理部に、当該種別データと共に出力された撮像データを出力する割当部を有する。

Description

割当制御装置、割当制御システム、及び割当制御方法

　本発明は、割当制御装置、割当制御システム、及び割当制御方法に関する。

　従来から、カメラによる撮像データを監視等に利用するシステムが知られている（例えば、特許文献１及び２参照）。特許文献１のセキュリティシステムは、移動物体の位置変化に応じて動作させるカメラを切り替え、１つのカメラによる撮像データをモニタへの表示に利用する。特許文献２の監視カメラシステムは、複数のカメラの各々による撮像データから連続した１枚のパノラマ画像を生成し、モニタに表示する。もっとも、カメラによる撮像データは、カメラの設置環境の他、時間帯及び時季などに応じた様々な情報を含んでおり、多様な用途での表示の他、表示以外の種々の用途にも使用することができる。

特開平６－４４４７０号公報特開２０１２－１１９８９号公報

　しかしながら、撮像データが内包する情報に応じてその用途を変更するとなると、プロセッサなどの処理部の負荷が非常に大きくなる。また昨今は、カメラによる撮像データの大容量化も含め、通信されるデータの量は増加の一途を辿っており、これに伴って処理部の負荷も増大している。そして今後、５Ｇ（第５世代移動通信システム）が普及すると、これまで以上に大量のデータの通信が行われるようになるため、処理部の処理負担は格段に大きくなる。すなわち、仮に従来の構成により、内包する情報に応じた撮像データの用途の切り替えを実現しようとすれば、処理部の負荷が増大するため、円滑に処理を進めることができない、という課題がある。さらに、６Ｇ（第６世代移動通信システム）、７Ｇ（第７世代移動通信システム）と、次世代移動通信システムが順次実現されていくと、これまでの構成で各種の処理を行うことが困難になると予想される。

　本発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、処理部の負荷軽減を図り、撮像データを多様な用途で円滑に活用する割当制御装置及び割当制御システムを提供することを目的とする。

　本発明の一態様に係る割当制御装置は、複数のカメラに接続された割当処理部と、割当処理部に接続され、予め設定された複数の種別のうちの何れかに対応する複数の専門処理部と、を有し、割当処理部は、複数のカメラのそれぞれに１対１で接続されており、接続先のカメラから入力した撮像データが複数の種別のうちのどれであるかを特定し、特定した種別を示す種別データと共に当該撮像データを出力する複数の特定処理部と、複数の特定処理部の各々から出力される種別データが示す種別に対応する専門処理部に、当該種別データと共に出力された撮像データを出力する割当部と、を有するものである。

　また、本発明の一態様に係る割当制御装置は、カメラに接続された割当処理部と、割当処理部に接続され、予め設定された複数の種別のうちの何れかに対応する複数の専門処理部と、複数の専門処理部に接続された属性割当部と、属性割当部に接続されており、複数の属性のうちの何れかに対応する複数の属性処理部と、を有し、割当処理部は、カメラに接続されており、カメラから入力した撮像データが複数の種別のうちのどれであるかを特定し、特定した種別を示す種別データと共に当該撮像データを出力する特定処理部と、特定処理部から出力される種別データが示す種別に対応する専門処理部に、当該種別データと共に出力された撮像データを出力する割当部と、を有し、専門処理部は、割当部から撮像データが出力されたとき、当該撮像データが、出力元の特定処理部において特定された種別における複数の属性のうちのどれであるかを判別し、判別の結果を示す属性データを属性割当部に出力するものであり、属性割当部は、複数の専門処理部の各々から出力される属性データを、当該属性データが示す属性に対応する属性処理部へ出力するものであり、属性処理部は、属性割当部から属性データが出力されたとき、当該属性データに応じた処理を実行するものである。

　本発明の一態様に係る割当制御システムは、上記の割当制御装置と、更新処理装置と、を有し、専門処理部は、属性の判別に関する解析処理プログラムを有すると共に、撮像データと属性の判別の結果を含む解析情報とを更新処理装置へ送信するものであり、更新処理装置は、複数の専門処理部から送信される撮像データ及び解析情報をもとに、複数の専門処理部のそれぞれの解析処理プログラムを更新し、更新した解析処理プログラムを各専門処理部へ送信するものである。

　さらに、本発明の一態様に係る割当制御装置は、カメラに接続された割当処理部と、割当処理部に接続され、予め設定された複数の種別のうちの何れかに対応する複数の専門処理部と、を有し、割当処理部は、カメラに接続されており、カメラから入力した撮像データに含まれる主たる物体の種類を種別として特定し、特定した種別を示す種別データと共に当該撮像データを出力する特定処理部と、特定処理部から出力される種別データが示す種別に対応する専門処理部に、当該種別データと共に出力された撮像データを出力する割当部と、を有するものである。

　また、本発明の一態様に係る割当制御装置は、カメラに接続された割当処理部と、割当処理部に接続され、予め設定された複数の種別のうちの何れかに対応する複数の専門処理部と、を有し、割当処理部は、カメラに接続されており、カメラから入力した撮像データに含まれる人の主たる年齢層を種別として特定し、特定した種別を示す種別データと共に当該撮像データを出力する特定処理部と、特定処理部から出力される種別データが示す種別に対応する専門処理部に、当該種別データと共に出力された撮像データを出力する割当部と、を有するものである。

　加えて、本発明の一態様に係る割当制御装置は、前記の割当制御装置であって、専門処理部は、割当部から撮像データが出力されたとき、当該撮像データが、出力元の特定処理部において特定された種別における複数の属性のうちのどれであるかを判別し、判別した属性に応じた処理を実行するものである。
　本発明の一態様に係る割当制御システムは、前記の割当制御装置と、表示装置と、を有し、専門処理部は、判別した属性に応じた動画又は静止画を表示装置に表示させるものである。

　本発明の一態様に係る割当制御方法は、複数のカメラに１対１で接続された複数の特定処理部が、それぞれ、カメラから入力した撮像データが予め設定された複数の種別のうちのどれであるかを特定し、特定した種別を示す種別データと共に当該撮像データを出力し、複数の種別のうちの何れかに対応する複数の専門処理部に接続された割当部が、複数の特定処理部の各々から出力される種別データが示す種別に対応する専門処理部に、当該種別データと共に出力された撮像データを出力するようになっている。

　また、本発明の一態様に係る割当制御方法は、カメラに接続された特定処理部が、カメラから入力した撮像データに含まれる主たる物体の種類を、当該撮像データの種別として特定し、特定した種別を示す種別データと共に当該撮像データを出力し、複数の種別のうちの何れかに対応する複数の専門処理部に接続された割当部が、複数の専門処理部の各々から出力される種別データが示す種別に対応する専門処理部に、当該種別データと共に出力された撮像データを出力するものである。

　本発明によれば、カメラに接続された複数の特定処理部が撮像データの種別を特定し、割当部が種別に対応する専門処理部に撮像データを出力することから、特定処理部と専門処理部とに負荷を分散することができる。よって、各処理部の負荷軽減を図り、撮像データを多様な用途で円滑に活用することができる。

本発明の実施の形態１に係る割当制御装置及び割当制御システムの構成を例示したブロック図である。図１の専門処理部の機能的な構成例を示すブロック図である。図１の割当制御システムの適用例を示すブロック図である。図１の割当制御システムを搭載した飛行体を例示する外観図である。図１の割当制御システムを飛行体に搭載した例を示すブロック図である。図１の割当制御システムを競技場等の施設に適用した例を示す説明図である。図１の割当制御システムを図６の状況に対応づけたブロック図である。図７の選定部に図１の割当制御装置を適用した構成例を示すブロック図である。図１の割当制御システムを街路に適用した例を示す説明図である。図１の割当制御システムを図９の状況に対応づけたブロック図である。図１の割当制御装置の動作を例示するフローチャートである。本発明の実施の形態１の変形例１－１に係る割当制御装置及び割当制御システムの構成を例示したブロック図である。本発明の実施の形態１の変形例１－２に係る割当制御装置及び割当制御システムの構成を例示したブロック図である。図１３の割当制御システムを街中の交差点等に適用した例を示す説明図である。図１３の割当制御システムを図１４の状況に対応づけたブロック図である。図１３の割当制御装置の専門処理部による動作の一例を示すフローチャートである。図１３の割当制御装置の専門処理部による動作の他の例を示すフローチャートである。本発明の実施の形態２に係る割当制御装置及び割当制御システムの構成を例示したブロック図である。図１８の割当制御システムの適用例を示すブロック図である。図１８の割当制御装置の動作を例示するフローチャートである。本発明の実施の形態２の変形例２－１に係る割当制御装置及び割当制御システムの構成を例示したブロック図である。本発明の実施の形態２の変形例２－２に係る割当制御装置及び割当制御システムの構成を例示したブロック図である。本発明の実施の形態３に係る割当制御システムの構成を例示したブロック図である。

実施の形態１．
　図１を参照して、実施の形態１の割当制御装置及び割当制御システムの構成について説明する。割当制御システム１００は、複数のカメラＡ１～Ａｎ（ｎは２以上の自然数）と、割当制御装置１０と、アクチュエータ部９０と、を有している。アクチュエータ部９０は、割当制御装置１０による制御対象となる複数のアクチュエータＸ１～Ｘｋ（ｋは２以上の自然数）により構成されている。複数のカメラＡ１～Ａｎを区別せずに指す場合は「カメラＡ」という。複数のアクチュエータＸ１～Ｘｋを区別せずに指す場合は「アクチュエータＸ」という。

　カメラＡは、ＣＣＤ（Charge Coupled Devices）又はＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）などの撮像素子を有し、動画又は静止画などを撮像するものである。カメラＡは、撮像した動画又は静止画を撮像データとして割当制御装置１０へ出力する。本実施の形態１のカメラＡは、自身を示す識別情報を割当制御装置１０へ出力するようになっている。

　アクチュエータＸは、割当制御装置１０から出力される電気信号をもとに動作する機器である。アクチュエータＸとしては、例えば、ＬＥＤ（light emitting diode）などの光源を含む発光手段、スピーカを含む報知手段、又はモータなどの駆動手段が想定される。

　割当制御装置１０は、複数のカメラＡ１～Ａｎに接続された割当処理部２０と、予め設定された複数の種別のうちの何れかに対応する複数の専門処理部Ｃ１～Ｃｍ（ｍは２以上の自然数）と、を有している。複数の専門処理部Ｃ１～Ｃｍは、割当処理部２０に接続されている。複数の専門処理部Ｃ１～Ｃｍを区別せずに指す場合は「専門処理部Ｃ」という。

　割当処理部２０は、複数のカメラＡ１～Ａｎのそれぞれに１対１で接続された複数の特定処理部Ｂ１～Ｂｎを有している。複数の特定処理部Ｂ１～Ｂｎは、それぞれ、接続先のカメラＡから入力した撮像データが複数の種別のうちのどれであるかを特定し、特定した種別を示す種別データを生成する。そして、複数の特定処理部Ｂ１～Ｂｎは、それぞれ、種別データと共に、種別の特定に係る撮像データを割当処理部２０へ出力する。複数の特定処理部Ｂ１～Ｂｎを区別せずに指す場合は「特定処理部Ｂ」という。

　特定処理部Ｂは、ディープラーニング等の学習に基づくＡＩ（人工知能）を搭載しており、撮像データに含まれる主たる物体が何であるかを推測することにより、撮像データの種別を特定する。特定処理部Ｂは、後述する専門処理部Ｃと同様、何れも図示しないが、通信部と記憶部と制御部とを有している。該制御部は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＧＰＵ（Graphics Processing Unit）により構成される。特定処理部Ｂは、専門処理部Ｃよりも処理量が少ないため、専門処理部Ｃよりも性能の低い部材により構成することができる。

　また、割当処理部２０は、複数の特定処理部Ｂ１～Ｂｎの各々から出力される種別データが示す種別に対応する専門処理部Ｃに、当該種別データと共に出力された撮像データを出力する割当部３０を有している。割当部３０は、図１に破線で示すように、１つの特定処理部Ｂから入力したデータを複数の専門処理部Ｃ１～Ｃｍのうちの何れかに割り当てるｍ通りのルート（選択肢）を有している。すなわち、割当部３０は、複数の特定処理部Ｂ１～Ｂｎから入力したデータを複数の専門処理部Ｃ１～Ｃｍのうちの何れかに割り当てるｎ×ｍ通りのルート（選択肢）を有している。割当部３０は、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）などのプログラム可能なロジックデバイスにより構成される。割当部３０のロジックプログラムである割当プログラムは、ユースケースに合わせて適宜変更することができる。

　ここで、種別とは、撮像データに含まれる主たる物体の種類のことであり、主たる物体には、電線又は電柱などの不動物体と、動物、乗り物、又は飛行体などの移動物体とが含まれる。例えば、「人」「犬」という次元で種別を設定してもよい。また、例えば人につき「年齢層」「動作状態」などのような概念で種別を設定してもよい。さらに、各種別には、それぞれ、種別を更に細分化した複数の属性が予め設定されている。例えば、鳥という種別に対しては、ハト・カラス・コウモリなどの属性が設定される。

　専門処理部Ｃは、複数の種別のうちの何れかに特化した画像解析を行うものである。より具体的に、専門処理部Ｃは、ディープラーニング等の学習に基づくＡＩを搭載しており、撮像データに含まれる主たる物体が、自身が専門とする種別におけるどの属性であるかを推測する。

　すなわち、専門処理部Ｃは、割当部３０から撮像データが出力されたとき、当該撮像データが、出力元の特定処理部Ｂにおいて特定された種別における複数の属性のうちのどれであるかを判別する。そして、専門処理部Ｃは、判別の結果に応じた処理、つまり判別した属性に応じた処理を実行する。専門処理部Ｃが属性に応じて行う処理の内容は、専門処理部Ｃの動作プログラムなどにおいて、属性に関連づけて予め設定されており、適宜変更することができる。専門処理部Ｃは、例えば、判別した属性に応じた制御信号を１又は複数のアクチュエータＸへ出力する。

　ここで、図２を参照し、専門処理部Ｃの具体的な構成例について説明する。図２に示すように、専門処理部Ｃは、第１通信部４１と、第２通信部４２と、記憶部４３と、制御部４４と、を有している。第１通信部４１は、割当部３０から出力されるデータを入力して制御部４４に受け渡す入力インタフェースである。第２通信部４２は、制御部４４が、アクチュエータ部９０、ネットワークＮに接続された機器、又は無線により接続される機器との通信を行うためのインタフェースである。

　記憶部４３は、メモリ手段４３ａと、ストレージ手段４３ｂと、を有している。メモリ手段４３ａは、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）により構成され、データを一時記憶する揮発性の記憶装置である。ストレージ手段４３ｂは、フラッシュメモリ、ｅＭＭＣ（embedded Multi Media Card）、又はＳＳＤ（Solid State Drive）などにより構成される。図２の例では、専門処理部Ｃの動作プログラムとして、学習プログラム４３１と、解析処理プログラム４３２と、更新プログラム４３３と、を例示している。解析処理プログラム４３２は、属性の判別に関する処理を実行するためのプログラムである。

　制御部４４は、学習処理手段４４ａと、解析処理手段４４ｂと、更新処理手段４４ｃと、を有している。換言すれば、制御部４４は、学習プログラム４３１を読み込むことで学習処理手段４４ａとして機能し、解析処理プログラム４３２を読み込むことで解析処理手段４４ｂとして機能し、更新プログラム４３３を読み込むことで更新処理手段４４ｃとして機能する。制御部４４は、例えばＣＰＵ又はＧＰＵなどを含むＳｏＣ（System-on-a-chip）により構成される。

　学習処理手段４４ａは、学習用データを用いたディープラーニング等の学習により解析処理プログラム４３２を生成する。解析処理手段４４ｂは、割当部３０から出力される撮像データが、特定処理部Ｂにおいて特定された種別における複数の属性のうちのどれであるかを判別し、判別した属性に応じた処理を実行する。解析処理手段４４ｂは、割当部３０から入力した撮像データと、判別の結果を含む解析情報とを、第２通信部４２を介して更新処理装置８０へ出力する。本実施の形態１において、解析処理手段４４ｂは、割当部３０から入力した撮像データ及び解析情報をストレージ手段４３ｂに蓄積するようになっている。

　更新処理手段４４ｃは、ストレージ手段４３ｂに蓄積された撮像データ及び解析情報に基づく学習により、解析処理プログラム４３２の更新を実行する。また、更新処理手段４４ｃは、更新処理装置８０から送信される更新用の解析処理プログラム４３２により、ストレージ手段４３ｂ内の解析処理プログラム４３２を更新する。もっとも、更新処理手段４４ｃは、自身の学習に基づく解析処理プログラム４３２の更新処理、及び更新処理装置８０との連携による解析処理プログラム４３２の更新処理のうちの何れかを行うものであってもよい。

　本実施の形態１において、複数の専門処理部Ｃ１～Ｃｍは、インターネットなどのネットワークＮを介して更新処理装置８０に接続されている。更新処理装置８０は、例えば、クラウドコンピューティングに基づくクラウドサーバである。複数の専門処理部Ｃ１～Ｃｍは、それぞれ、割当部３０から入力した撮像データ及び解析情報を更新処理装置８０へ送信するようになっている。

　更新処理装置８０は、各専門処理部Ｃの解析処理プログラム４３２を格納している。更新処理装置８０は、専門処理部Ｃから送信される撮像データ及び解析情報に基づく学習により解析処理プログラム４３２を更新する機能を有している。更新処理装置８０は、予め決められた時間ごと、又はデータの蓄積量が一定量に達したときなどに、解析処理プログラム４３２の更新を実行する。そして、更新処理装置８０は、更新した解析処理プログラム４３２を、予め設定されたタイミングで専門処理部Ｃへ送信する。これにより、各専門処理部Ｃは、解析処理プログラム４３２のアップデートを行うことができる。もっとも、更新処理装置８０は、クラウドサーバに限らず、Ｗｅｂサーバ等の物理サーバであってもよい。また、更新処理装置８０は、デスクトップＰＣ（Personal Computer）、ノートＰＣ、又はタブレットＰＣなどであってもよい。専門処理部Ｃと更新処理装置８０とは、有線による通信を行ってもよく、無線による通信を行ってもよく、有線と無線との組み合わせにより通信を行ってもよい。

　すなわち、更新処理装置８０は、複数の専門処理部Ｃから送信される撮像データ及び解析情報をもとに、複数の専門処理部Ｃのそれぞれの解析処理プログラム４３２を更新する。そして、更新処理装置８０は、更新した解析処理プログラム４３２を各専門処理部Ｃへ送信する。よって、専門処理部Ｃは、更新処理装置８０から更新された解析処理プログラム４３２が送信されたとき、当該解析処理プログラム４３２により記憶部４３内の解析処理プログラム４３２をアップデートすることができる。

　次に、図３を参照して、割当制御システム１００の適用例について説明する。ここでは、割当制御システム１００を田んぼ又は畑の監視及び管理に取り入れた例を説明する。図３では、割当制御システム１００が４つのカメラＡを有し、割当制御装置１０が４つの特定処理部Ｂと５つの専門処理部Ｃとを有し、アクチュエータ部９０が５つのアクチュエータＸを有する例を示している。

　そして、専門処理部Ｃ１及び専門処理部Ｃ２は種別「鳥」に対応し、専門処理部Ｃ３及び専門処理部Ｃ４は種別「陸生動物」に対応し、専門処理部Ｃ５は種別「人」に対応するものとする。また、アクチュエータＸ１は光を発する発光手段であり、アクチュエータＸ２及びＸ３は動物が嫌がる音を発生させる報知手段であり、アクチュエータＸ４は超音波を発生させる音波発生手段であるものとする。アクチュエータＸ５は警告のための音又は音声を発生させる報知手段であるものとする。

　図３には、特定処理部Ｂ１がカメラＡ１からの撮像データの種別を「陸生動物」とし、特定処理部Ｂ２がカメラＡ２からの撮像データの種別を「鳥」とし、特定処理部Ｂ３がカメラＡ３からの撮像データの種別を「鳥」とし、特定処理部Ｂ４がカメラＡ４からの撮像データの種別を「人」とした例を示している。

　かかる例の場合、専門処理部Ｃ１は、割当部３０から入力した撮像データの種別「鳥」における属性を判別する。一例として、専門処理部Ｃ１は、撮像データの属性が「ハト」であると判別した場合、アクチュエータＸ１に発光を指示する制御信号を出力する。専門処理部Ｃ１は、撮像データの属性が「カラス」であると判別した場合、アクチュエータＸ２及びＸ３のうちの少なくとも一方に警告音の発生を指示する制御信号を出力する。その際、専門処理部Ｃ１は、例えば、カメラＡ２の識別情報からその位置を把握し、アクチュエータＸ２及びＸ３のうちでカメラＡ２に近い方に制御信号を出力してもよい。

　専門処理部Ｃ３は、割当部３０から入力した撮像データの種別「陸生動物」における属性を判別する。一例として、専門処理部Ｃ３は、撮像データの属性が「狸」であると判別した場合、アクチュエータＸ２又はＸ３に狼などの鳴き声の報知を指示する制御信号を出力する。同様に、専門処理部Ｃ３は、撮像データの属性が「ハクビシン」であると判別した場合、超音波の発生を指示する制御信号をアクチュエータＸ４へ出力する。

　専門処理部Ｃ５は、割当部３０から入力した撮像データの種別「人」における属性を判別する。一例として、専門処理部Ｃ３は、撮像データの属性が「不審者」であると判別した場合、警告用の音又は音声の出力を指示する制御信号をアクチュエータＸ５へ出力する。専門処理部Ｃ２及びＣ４が行う処理も上記同様である。

　もっとも、上記の専門処理部Ｃによる処理は一例であり、最適な例を示している訳ではない。また、アクチュエータ部９０は、特定の臭いを発生させる臭気発生手段、対象物に風を当てる送風手段など、上記以外のアクチュエータＸを有していてもよい。すなわち、専門処理部Ｃによる処理及びアクチュエータＸは、適宜変更することができる。加えて、専門処理部Ｃは、アクチュエータＸ１とアクチュエータＸ２との双方に制御信号を出力するなど、複数のアクチュエータＸに制御信号を出力することで、同時に複数のアクチュエータＸを動作させてもよい。

　さらに、割当制御システム１００は、更新処理装置８０に、アクチュエータＸの動作に対する移動物体の反応などを、撮像データ又は各専門処理部Ｃの解析情報から学習させてもよい。そして、割当制御システム１００は、最適な撃退法を専門処理部Ｃが適宜選択するように、更新処理装置８０を用いて専門処理部Ｃの解析処理プログラム４３２をアプロードしてもよい。

　続いて、図４及び図５を参照して、割当制御システム１００を飛行体に適用した例について説明する。図４及び図５では、飛行体５００として、本体５１０に６つのプロペラＰを搭載したドローンを例示している。そして、割当制御システム１００が４つのカメラＡを有し、割当制御装置１０が４つの特定処理部Ｂと３つの専門処理部Ｃを有し、アクチュエータ部９０が９つのアクチュエータＸを有する例を示している。

　専門処理部Ｃ１は種別「鳥」に対応し、専門処理部Ｃ２は種別「人」に対応し、専門処理部Ｃ３は種別「障害物」に対応するものとする。アクチュエータＸａ１～Ｘａ４は光を発する発光手段であり、アクチュエータＸｂ１～Ｘｂ４は音又は音声を発生させる報知手段であり、アクチュエータＸ５はモータＭの動作を制御する駆動手段であるものとする。ここでは、便宜上、アクチュエータＸｂ１～Ｘｂ４が超音波を発生させる機能を有するものとする。なお、図５では、電源装置及び各種センサなどは省略している。

　図５の例において、専門処理部Ｃ１は、アクチュエータＸａ１～Ｘａ４、アクチュエータＸｂ１～Ｘｂ４、及びアクチュエータＸ５に接続されている。専門処理部Ｃ２は、アクチュエータＸｂ１～Ｘｂ４及びアクチュエータＸ５に接続されている。専門処理部Ｃ３は、アクチュエータＸ５に接続されている。

　仮に、特定処理部Ｂ１が、カメラＡ１からの撮像データの種別を「鳥」とし、種別「鳥」を示す種別データを割当部３０へ出力したとする。すると、割当部３０は、特定処理部Ｂ１からの種別データをもとに、当該撮像データを専門処理部Ｃ１へ出力する。専門処理部Ｃ１は、撮像データの属性がハト・カラス・コウモリなどのどれであるかを判別する。例えば、専門処理部Ｃ１は、撮像データの属性が「コウモリ」であると判別した場合、カメラＡ１の識別情報から、カメラＡ１に最も近い報知手段であるアクチュエータＸｂ１を選定し、選定したアクチュエータＸｂ１に超音波の発生を指示する制御信号を出力する。

　特定処理部Ｂ２が、カメラＡ２からの撮像データの種別を「障害物」とし、種別「障害物」を示す種別データを割当部３０へ出力したとする。すると、割当部３０は、特定処理部Ｂ２からの種別データをもとに、当該撮像データを専門処理部Ｃ３へ出力する。専門処理部Ｃ３は、撮像データの属性が電線・電柱などのどれであるかを判別する。そして、専門処理部Ｃ３は、例えば、撮像データを解析して障害物からの距離を求めると共に、求めた距離と飛行体５００の速度などに基づき、必要に応じて、障害物を回避するための制御信号をアクチュエータＸ５へ出力する。これにより、飛行体５００が障害物に衝突するといった事態を回避することができる。

　特定処理部Ｂ３が、カメラＡ３からの撮像データの種別を「人」とし、種別「人」を示す種別データを割当部３０へ出力したとする。すると、割当部３０は、特定処理部Ｂ３からの種別データをもとに、当該撮像データを専門処理部Ｃ２へ出力する。専門処理部Ｃ２は、撮像データの属性が「サッカー」「野球」「凧あげ」などのどれであるかを判別する。そして、専門処理部Ｃ２は、例えば、撮像データに含まれるボールなどの動きを解析すると共に、カメラＡ３の識別情報から、カメラＡ３に最も近い報知手段であるアクチュエータＸｂ３を選定する。次いで、専門処理部Ｃ２は、必要に応じて、選定したアクチュエータＸｂ３に、注意喚起の音声などの出力を指示する制御信号を出力する。

　特定処理部Ｂ４が、カメラＡ３からの撮像データの種別を「鳥」とし、種別「鳥」を示す種別データを割当部３０へ出力したとする。すると、割当部３０は、特定処理部Ｂ４からの種別データをもとに、当該撮像データを専門処理部Ｃ１へ出力し、専門処理部Ｃ１は、撮像データの属性が何であるかを判別する。例えば、専門処理部Ｃ１は、撮像データの属性が「ハト」であると判別した場合、カメラＡ４の識別情報から、カメラＡ４に最も近い報知手段であるアクチュエータＸｂ４を選定し、選定したアクチュエータＸｂ４に発光を指示する制御信号を出力する。

　次に、図６及び図７を参照して、割当制御システム１００を競技場などの施設に適用した例について説明する。図６及び図７では、割当制御システム１００が６つのカメラＡを有し、割当制御装置１０が６つの特定処理部Ｂと６つの専門処理部Ｃとを有し、アクチュエータ部９０が６つのアクチュエータＸを有する例を示している。複数のカメラＡ１～Ａ６は定点カメラであり、複数のアクチュエータＸ１～Ｘ６は、それぞれ、動画又は静止画などを撮像して撮像データを生成する、可動式のカメラであるものとする。

　専門処理部Ｃ１～Ｃ３は種別「ボール」に対応し、専門処理部Ｃ４～Ｃ６は種別「人」に対応するものとする。各専門処理部Ｃは、撮像データの解析結果をもとに、１又は複数のアクチュエータＸの動作を制御する。専門処理部Ｃ１～Ｃ３は、撮像データを解析することにより、ボールの位置及び動き等を属性として判別する。すなわち、専門処理部Ｃ１～Ｃ３は、撮像データに含まれるボールの位置及び動き等をもとに、制御対象とする１又は複数のアクチュエータＸを選定する。そして、専門処理部Ｃ１～Ｃ３は、例えば、ボールの動きに追従する動作を指示する制御信号を生成し、選定した１又は複数のアクチュエータＸへ出力する。

　専門処理部Ｃ４～Ｃ６は、撮像データを解析することにより、人の数、位置、及び動き等を属性として判別する。すなわち、専門処理部Ｃ４～Ｃ６は、撮像データに含まれる人の数、位置、及び動き等をもとに、制御対象とする１又は複数のアクチュエータＸを選定する。専門処理部Ｃ４～Ｃ６は、種別「人」における属性として、例えば、人が集まっている状態を示す「密集」、人が倒れている状態を示す「転倒」、エースなどの特定の人を示す「スポット」、審判がカードを掲げている状況を示す「警告」などを判別する。こうした属性は、競技又はイベントごとに設定するとよい。

　専門処理部Ｃは、カメラＡの識別情報を利用して１又は複数のアクチュエータＸを選定してもよい。すなわち、例えば、図６の領域Ｒにボールが存在しており、カメラＡ１の撮像データが特定処理部Ｂ１及び割当部３０を介して専門処理部Ｃ１に出力され、カメラＡ６の撮像データが特定処理部Ｂ６及び割当部３０を介して専門処理部Ｃ２に出力されたとする（図７の破線矢印参照）。そして、カメラＡ１にはアクチュエータＸ１、Ｘ２、及びＸ３が対応づけられ、カメラＡ６にはアクチュエータＸ４、Ｘ５、及びＸ６が対応づけられていたとする。このとき、専門処理部Ｃ１は、カメラＡ１の識別情報をもとに、アクチュエータＸ１、Ｘ２、及びＸ３のうちの少なくとも１つを選定してもよい。同様に、専門処理部Ｃ２は、カメラＡ６の識別情報をもとに、アクチュエータＸ４、Ｘ５、及びＸ６のうちの少なくとも１つを選定してもよい。

　また、複数の専門処理部Ｃが連携することにより、各専門処理部Ｃの制御対象が状況に応じて都度切り替わるようにしてもよい。なお、複数の専門処理部Ｃのうちの１つに、アクチュエータＸの選定を統括的に制御する機能を持たせてもよく、複数の専門処理部Ｃとは別に、アクチュエータＸの選定を統括的に制御する処理部を設けてもよい。あるいは、各カメラＡに予め１又は複数のアクチュエータＸを対応づけておき、アクチュエータＸに複数の制御信号が同時に出力された場合、当該アクチュエータＸが、複数の制御信号から動作内容を決定するようにしてもよい。つまり、図６の例において、カメラＡ１にアクチュエータＸ６及びＸ１、カメラＡ２にアクチュエータＸ１及びＸ２、カメラＡ３にアクチュエータＸ２及びＸ３、カメラＡ４にアクチュエータＸ３及びＸ４、カメラＡ５にアクチュエータＸ４及びＸ５、カメラＡ６にアクチュエータＸ５及びＸ６が対応づけられていたとする。すると、図７の破線矢印の状況では、アクチュエータＸ６には専門処理部Ｃ１と専門処理部Ｃ２との双方から制御信号が出力されることになる。かかる状況下において、アクチュエータＸ６は、予め決められた優先度等をもとに、専門処理部Ｃ１の制御信号及び専門処理部Ｃ２の制御信号のうちの何れかを選んで動作してもよい。もしくは、アクチュエータＸ６は、専門処理部Ｃ１の制御信号及び専門処理部Ｃ２の制御信号の双方に基づいて動作してもよい。つまり、複数の制御信号が出力された場合、アクチュエータＸは、複数の制御信号に所定の演算処理を施して動作の程度を決定してもよい。

　図７の構成において、割当制御システム１００は、カメラＡ１～Ａ６、アクチュエータ部９０、表示制御装置９５、及び表示装置９９と共に、画像表示システム４００を構成している。表示制御装置９５は、選定部９６と、表示処理部９８と、を有している。選定部９６は、アクチュエータＸ１～Ｘ６から出力された撮像データのそれぞれを解析し、表示装置９９への表示用の撮像データを選定する。選定部９６は、アクチュエータＸ１～Ｘ６のそれぞれに１対１で接続された解析処理部Ｙ１～Ｙ６と、解析処理部Ｙ１～Ｙ６に接続された選定処理部９７と、を有している。解析処理部Ｙ１～Ｙ６を区別せずに指す場合は「解析処理部Ｙ」という。

　解析処理部Ｙは、アクチュエータＸから出力される撮像データを解析し、当該撮像データの重要度を示す評価指数を求める。そして、解析処理部Ｙは、求めた評価指数と共に、解析に用いた撮像データを選定処理部９７へ出力する。解析処理部Ｙは、上述した専門処理部Ｃと同様、何れも図示しないが、通信部と記憶部と制御部とを有している。該制御部は、例えばＣＰＵ又はＧＰＵにより構成される。評価指数の演算アルゴリズムは、解析処理部Ｙが撮像データの内容に応じて選択的に決定してもよく、施設で行われる競技に応じて予め設定してもよい。

　選定処理部９７は、各解析処理部Ｙから出力される評価指数をもとに、１又は複数の撮像データを選定し、選定した撮像データを表示処理部９８へ出力する。すなわち、選定処理部９７は、表示装置９９の表示部上に１つの画面を表示させる１画面設定のときに１つの撮像データを選定し、表示装置９９の表示部上に複数の画面を表示させるマルチ画面設定のときに複数の撮像データを選定する。

　表示処理部９８は、選定処理部９７から出力される１又は複数の撮像データに基づく画像を表示装置９９に表示させる。マルチ画面設定の場合は、画面ごとに優先度が決まっている。したがって、表示処理部９８は、優先度の高い画面に評価指数の高い撮像データを順次割り当てる。ここで、表示処理部９８は、専門処理部Ｃから、ネットワークＮを介してカメラＡの撮像データを取得するようにしてもよい。そして、表示処理部９８は、人やボールの動きがない場面などの所定の状況下で、表示装置９９に表示させる画像をカメラＡの画像に切り替えてもよい。表示装置９９は、例えば液晶ディスプレイ（Liquid Crystal Display）からなり、表示部に種々の画像を表示する。

　ところで、画像表示システム４００は、図８に示すように、表示制御装置９５の選定部９６に、割当制御装置１０を採り入れて構成してもよい。図８では、画像表示システム４００の構成を部分的に示している。かかる構成の場合、特定処理部Ｂ７～Ｂ１２は、「人」又は「ボール」などの種別を特定し、専門処理部Ｃ７～Ｃ１２は、「人」又は「ボール」などのうちの１つの種別に特化した処理を実行する。すなわち、図８の構成では、特定処理部Ｂと専門処理部Ｃとにより、選定処理部９７と同様の処理を実行する。よって、特定処理部Ｂと専門処理部Ｃとに負荷を分散することができるため、１つの処理部あたりの負荷を軽減することができる。

　図６では、フィールドの内側にカメラが向いている例を示したが、これに限らず、複数のカメラＡ及び複数のアクチュエータＸのうちの少なくとも１つは、客席やベンチに向けられてもよい。図６～図８では、６つのカメラＡと６つのアクチュエータＸとを含む画像表示システム４００を例示したが、これに限らず、カメラＡの台数及びアクチュエータＸの台数は任意に変更することができる。もっとも、アクチュエータ部９０は、可動式のカメラ以外のアクチュエータＸを含んでいてもよい。

　次に、図９及び図１０を参照して、割当制御システム１００を街路に適用した例について説明する。図９及び図１０では、割当制御システム１００が６つのカメラＡを有し、割当制御装置１０が６つの特定処理部Ｂと６つの専門処理部Ｃとを有し、アクチュエータ部９０が９つのアクチュエータＸを有する例を示している。専門処理部Ｃ１及びＣ２は種別「自動車」に対応し、専門処理部Ｃ３及びＣ４は種別「人」に対応し、専門処理部Ｃ５は種別「自転車」に対応し、専門処理部Ｃ６は種別「ボール」に対応するものとする。アクチュエータＸ１、Ｘ２、Ｘ７、Ｘ８、Ｘ９は、ＬＥＤなどの光源を含む電光表示板であり、アクチュエータＸ３～Ｘ６は、スピーカを含む報知手段であるものとする。

　図９の例において、カメラＡ１及びアクチュエータＸ１は、信号機１６０Ａの近傍に設けられている。アクチュエータＸ１の表示板Ｘ１ａは、信号機１６０Ａに向かってくる自動車から視認できるよう配置されている。カメラＡ２及びアクチュエータＸ２は、信号機１６０Ｂの近傍に設けられている。アクチュエータＸ２の表示板Ｘ２ａは、信号機１６０Ｂに向かってくる自動車から視認できるよう配置されている。信号機１６１Ａと信号機１６１Ｂとは、横断歩道の各端部に配置され、互いに対向している。

　監視警告ユニット１５０Ａは、カメラＡ３、カメラＡ４、アクチュエータＸ３、及びアクチュエータＸ４を収容する筐体１５１と、筐体１５１を支持する脚部１５２と、筐体１５１の上部に設けられたアクチュエータＸ７と、を有している。アクチュエータＸ７は、表示板Ｘ７ａと表示板Ｘ７ｂとを有している。

　監視警告ユニット１５０Ｂは、カメラＡ５及びアクチュエータＸ５を収容する第１筐体１５１ａと、カメラＡ６及びアクチュエータＸ６を収容する第２筐体１５１ｂと、第１筐体１５１ａ及び第２筐体１５１ｂを支持する脚部１５２と、を有している。また、監視警告ユニット１５０Ｂは、第１筐体１５１ａ及び第２筐体１５１ｂの上部に設けられたアクチュエータＸ８及びＸ９を有している。アクチュエータＸ８は表示板Ｘ８ａを有し、アクチュエータＸ９は表示板Ｘ９ａを有している。

　かかる構成において、専門処理部Ｃ１及びＣ２は、割当部３０から撮像データを取得すると、撮像データの種別「自動車」における属性を判別する。種別「自動車」における属性としては、「速度注意」「脇見運転」「ながら運転」「蛇行運転」「夜間における無灯火」などがある。例えば、専門処理部Ｃ１は、カメラＡ１による撮像データの属性が「夜間における無灯火」であると判別した場合、「ライトを付けてください」といった注意喚起の表示を指示する制御信号をアクチュエータＸ１へ出力する。これにより、アクチュエータＸ１は、表示板Ｘ１ａに注意喚起の文字等を表示させる。以降では、注意喚起の音声出力を指示する制御信号のことを注意喚起信号ともいう。

　専門処理部Ｃ３及びＣ４は、割当部３０から撮像データを取得すると、撮像データの種別「人」における属性を判別する。種別「人」における属性としては、「子供」「杖をついている人」「車椅子」「走っている人」「ながらスマホ」「集団」「不審人物」などがある。例えば、専門処理部Ｃ４は、カメラＡ３による撮像データの属性が「子供」であると判別した場合、「車に注意しましょう」といった音声の出力を指示する注意喚起信号をアクチュエータＸ３へ出力する。これにより、アクチュエータＸ３は、注意喚起の音声を出力する。

　専門処理部Ｃ５は、割当部３０から撮像データを取得すると、撮像データの種別「自転車」における属性を判別する。種別「自転車」における属性としては、「歩道」「ながらスマホ」「速度注意」「蛇行運転」「２人乗り」などがある。なお、速度に関する属性は、「高速」「中速」「低速」といったように段階的に設定してもよい。ここで、図９の場所では自転車による歩道の走行が禁止されており、その旨の情報が各専門処理部Ｃに設定されているとする。かかる状況下で、カメラＡ４による撮像データの属性が「歩道」であると判別した専門処理部Ｃ５は、例えば「自転車走行帯を走りましょう」「歩道の走行は禁止されています」といった音声の出力を指示する注意喚起信号をアクチュエータＸ４へ出力する。これにより、アクチュエータＸ４は、注意喚起の音声を出力する。

　専門処理部Ｃ６は、割当部３０から撮像データを取得すると、撮像データの種別「ボール」における属性を判別する。種別「ボール」における属性としては、人が手でボールをバウンドさせている状況を示す「バウンド」、人が足でボールを蹴っている状況を示す「ドリブル」、人が手でボールを投げている状況を示す「投げ」などがある。例えば、専門処理部Ｃ６は、カメラＡ５による撮像データの属性が「バウンド」であると判別した場合、「危険です。しっかり手で持ってください。」といった音声の出力を指示する注意喚起信号をアクチュエータＸ５へ出力する。これにより、アクチュエータＸ５は、注意喚起の音声を出力する。

　もっとも、各専門処理部Ｃは、複数のアクチュエータＸに制御信号を出力してもよい。ところで、カメラＡ１及びＡ２の撮像データに含まれる主たる物体は、通常は自動車になると考えられる。そのため、カメラＡ１又はＡ２による撮像データの種別が「人」又は「ボール」などに特定された場合は、特に警戒が必要となる。そのため、種別「自動車」以外の専門処理部Ｃは、カメラＡ１又はＡ２による撮像データを入力した場合、そのことをアクチュエータＸの処理に反映させるとよい。例えば、専門処理部Ｃ３は、カメラＡ２による撮像データを取得した場合、「危険です。歩道に戻ってください。」といった音声の出力を指示する注意喚起信号をアクチュエータＸ６へ出力してもよい。その際、専門処理部Ｃ３は、併せて、「危険！」といった注意喚起の表示を指示する制御信号をアクチュエータＸ９へ出力してもよい。他のカメラＡによる撮像データにも、上記同様、配置などに応じた特別な処理を設定してもよい。

　また、各専門処理部Ｃは、図１０に例示するように、ネットワークＮに接続された交通信号制御機６００から、各信号機の状況を示す信号データを取得し、取得した信号データを処理に反映させてもよい。例えば、信号機１６１Ａ及び１６１Ｂが青のときに、自動車が猛スピードで横断歩道に向かっている様子をカメラＡ２が捉えた場合、専門処理部Ｃ１又はＣ２が「スピード落とせ！」といった音声の出力を指示する注意喚起信号をアクチュエータＸ２に出力するとよい。もっとも、複数の専門処理部Ｃは、相互に連携してアクチュエータ部９０の制御を行ってもよい。

　図９では、１又は複数のカメラＡと１又は複数のアクチュエータＸを含む監視警告ユニット１５０Ａ又は１５０Ｂを示したが、これらはあくまでも例示であり、カメラＡ及びアクチュエータＸの配置、数、及び形状等は、図９の例に限定されない。他の各図についても同様である。なお、監視警告ユニット１５０Ａは、例えば、アクチュエータＸ７が、脚部１５２に沿った直線等を軸として、自動又は手動で回転できるように構成してもよい。また、監視警告ユニット１５０Ｂは、例えば、アクチュエータＸ８とアクチュエータＸ９との水平方向における成す角が自動又は手動で変更できるように構成してもよい。

　次に、図１１のフローチャートを参照して、本実施の形態１の割当制御方法について説明する。まず、複数の特定処理部Ｂ１～Ｂｎは、それぞれ、接続先のカメラＡから撮像データを入力する（ステップＳ１０１）。次いで、複数の特定処理部Ｂ１～Ｂｎは、それぞれ、入力した撮像データが複数の種別のうちのどれであるかを特定する（ステップＳ１０２）。そして、複数の特定処理部Ｂ１～Ｂｎは、それぞれ、特定した種別を示す種別データと共に、種別の特定に係る撮像データを割当部３０へ出力する（ステップＳ１０３）。

　割当部３０は、種別データに基づいて専門処理部Ｃに撮像データを割り当てる。すなわち、割当部３０は、複数の特定処理部Ｂ１～Ｂｎの各々から出力される種別データのそれぞれに対応する専門処理部Ｃに、当該種別データと共に出力された撮像データを出力する（ステップＳ１０４）。

　割当部３０から撮像データが出力された専門処理部Ｃは、当該撮像データが、出力元の特定処理部Ｂにおいて特定された種別における複数の属性のうちのどれであるかを判別する（ステップＳ１０５）。そして、専門処理部Ｃは、判別した属性に応じた処理を実行する。すなわち、専門処理部Ｃは、例えば、判別した属性に応じて１又は複数のアクチュエータＸを選定し、選定した１又は複数のアクチュエータＸへ制御信号を出力する（ステップＳ１０６）。

　以上のように、本実施の形態１の割当制御装置１０は、カメラＡに接続された複数の特定処理部Ｂが撮像データの種別を特定し、割当部３０が、特定処理部Ｂによって特定された種別に対応する専門処理部Ｃに撮像データを出力する。よって、割当制御装置１０によれば、特定処理部Ｂと専門処理部Ｃとに負荷を分散することができるため、各処理部の負荷軽減を図り、撮像データを多様な用途で円滑に活用することができる。すなわち、割当制御装置１０は、撮像データが内包する情報に応じた用途で、当該撮像データを効率よく使用することができる。

　また、専門処理部Ｃは、割当部３０から撮像データが出力されたとき、当該撮像データが複数の属性のうちのどれであるかを判別し、判別した属性に応じた処理を実行する。このように、専門処理部Ｃは、撮像データに対し、専門の種別についての画像解析を主として行えばよい。そのため、専門処理部Ｃの処理量の低減により、割当制御装置１０の全体としての処理の迅速化を図ることができる。すなわち、割当制御装置１０によれば、複数の処理を各処理部に分散させ、各処理部の負荷を軽減することにより、処理全体の迅速化を図ると共に、ハイパフォーマンスの処理部を減らし、コストの削減を図ることができる。さらに、専門処理部Ｃは、判別処理に基づく撮像データの属性に応じた制御信号を、制御対象となる複数のアクチュエータＸのうちの少なくとも１つへ出力し、アクチュエータＸが制御信号に応じた動作を実行する。よって、割当制御装置１０によれば、撮像データの属性に応じたアクチュエータＸの迅速な動作を実現することができる。

　ここで、複数の専門処理部Ｃ１～Ｃｍは、上記のように、互いに異なる種別に対応する専門処理部Ｃを含んでいてもよい。つまり、割当制御装置１０は、互いに異なる種別に対応する専門処理部Ｃを含んでいてもよい。例えば、図３のように、複数の専門処理部Ｃ１～Ｃｍは、同じ種別に対応する２以上の専門処理部Ｃを含んでいてもよい。すなわち、割当制御装置１０は、複数の専門処理部Ｃ１～Ｃｍのうちの幾つかが、共通の種別に対応するものであってよい。このように、割当制御装置１０は、撮像データに出現する頻度の高い物体に対応する専門処理部Ｃを相対的に多くするなど、カメラＡの設置環境等に応じて専門処理部Ｃの組み合わせを変更することができるため、１又は複数の割当制御装置１０が機能していないといった状態を減らし、処理の遅延を回避することができる。また、複数の専門処理部Ｃ１～Ｃｍは、全てが異なる種別に対応するものであってもよい。すなわち、割当制御装置１０は、複数の専門処理部Ｃ１～Ｃｍの全てが異なる種別に対応するものであってもよい。かかる構成は、例えば、撮像データに含まれる物体が定期的に又は不規則に変化するような状況下において有効である。

　一方、複数の専門処理部Ｃ１～Ｃｍは、全てが同じ種別に対応するものであってもよい。すなわち、割当制御装置１０は、複数の専門処理部Ｃ１～Ｃｍの全てが同じ種別に対応するものであってもよい。かかる構成は、例えば、様々な鳥が飛行体５００の飛行の妨げとなっている状況等において有効である。このような状況下では、割当制御装置１０が、複数の専門処理部Ｃとして、鳥を専門とする専門処理部Ｃだけを有するようにしてもよい。同様に、畑などにおいて、陸生動物による被害が主となる状況下では、割当制御装置１０が、複数の専門処理部Ｃとして、陸生動物を専門とする専門処理部Ｃだけを有するようにしてもよい。また、イベント会場、駅構内、企業や金融機関の重要機密又は現金などの保管場所、百貨店、コンビニエンスストア、駐車場、公園、街角、又は交差点などにおいて、人だけを監視したい場合も想定される。このような場合は、割当制御装置１０が、複数の専門処理部Ｃとして、人を専門とする専門処理部Ｃだけを有するようにしてもよい。このように、カメラＡの設置環境等に合わせて、同じ種別に対応する複数の専門処理部Ｃだけを割当制御装置１０に含めるようにすれば、ほとんど機能しない専門処理部Ｃが存在するような状況を回避することができるため、無駄を省き、コストの削減を図ることができる。

　本実施の形態１の割当制御システム１００は、割当制御装置１０と、割当制御装置１０による制御対象となる複数のアクチュエータＸと、を有している。そして、専門処理部Ｃは、撮像データについての判別の結果に応じた処理として、例えば、判別した属性に応じた制御信号を少なくとも１つのアクチュエータＸへ出力する。よって、割当制御システム１００によれば、撮像データの属性に応じたアクチュエータＸの迅速な動作を実現することができる。

　ところで、上記では、割当制御システム１００が複数のカメラＡ１～Ａｎを含むものとして説明したが、これに限らず、割当制御システム１００は、複数のカメラＡ１～Ａｎを有さずに構成してもよい。つまり、複数のカメラＡ１～Ａｎは、割当制御システム１００の外部構成であってもよい。また、割当制御システム１００は、更新処理装置８０を含んでいてもよく、更新処理装置８０を含めずに構成してもよい。加えて、専門処理部Ｃは、撮像データの解析により、アクチュエータＸへの動作指令の要否を判定する機能を有していてもよい。つまり、専門処理部Ｃは、アクチュエータＸへの動作指令が不要であると判定した場合、制御信号を出力しないようにしてもよい。

＜変形例１－１＞
　図１２に示すように、本変形例１－１における割当制御装置１０は、更新処理装置８０との連携により、各専門処理部Ｃの解析処理プログラム４３２の更新を行う統括更新部５０を有している。したがって、各専門処理部Ｃの更新処理手段４４ｃは、統括更新部５０とストレージ手段４３ｂとの中継手段として機能する。統括更新部５０と更新処理装置８０とは、有線による通信を行ってもよく、無線による通信を行ってもよく、有線と無線との組み合わせにより通信を行ってもよい。

　すなわち、本変形例１－１の割当制御装置１０は、複数の専門処理部Ｃに接続された統括更新部５０をさらに有している。ここで、専門処理部Ｃは、属性の判別に関する解析処理プログラム４３２を有すると共に、撮像データ及び解析情報を統括更新部５０へ出力するものである。統括更新部５０は、複数の専門処理部Ｃの各々から出力される撮像データ及び解析情報を更新処理装置８０へ送信するものである。更新処理装置８０は、統括更新部５０から送信される撮像データ及び解析情報をもとに、複数の専門処理部Ｃのそれぞれの解析処理プログラム４３２を更新し、更新した解析処理プログラム４３２を統括更新部５０へ送信するものである。統括更新部５０は、更新処理装置８０から更新された解析処理プログラム４３２が送信されたとき、当該解析処理プログラム４３２の属性に対応する専門処理部Ｃへ受け渡すものである。つまり、更新処理装置８０は、更新した解析処理プログラム４３２を、統括更新部５０を介して各専門処理部Ｃへ送信する。よって、専門処理部Ｃは、統括更新部５０から更新後の解析処理プログラム４３２を取得したとき、当該解析処理プログラム４３２により記憶部４３内の解析処理プログラム４３２をアップデートすることができる。

　このように、本変形例１－１の割当制御装置１０によれば、各専門処理部Ｃの負荷の一部を統括更新部５０に割り当て、各専門処理部Ｃの処理量を減らすことができるため、割当制御装置１０の処理の迅速化を図ることができる。また、各専門処理部Ｃのスペックを下げることができるため、コストの削減を図ることができる。

＜変形例１－２＞
　上記の説明では、割当制御システム１００が複数のカメラＡを有する例を示したが、本変形例１－２の割当制御システム１００は、図１３に示すように、１つのカメラＡを有している。つまり、本変形例１－２の割当制御装置１０には、カメラＡが１つだけ接続されている。

　より具体的に、割当制御装置１０は、カメラＡに接続された割当処理部２０と、複数の種別のうちの何れかに対応する複数の専門処理部Ｃ１～Ｃｍと、を有している。複数の専門処理部Ｃ１～Ｃｍは、割当処理部２０に接続されている。割当処理部２０は、カメラＡに接続された特定処理部Ｂを有している。特定処理部Ｂは、カメラＡから入力した撮像データが複数の種別のうちのどれであるかを特定し、特定した種別を示す種別データと共に当該撮像データを割当部３０へ出力する。割当部３０は、特定処理部Ｂから出力される種別データに対応する専門処理部Ｃに、当該種別データと共に出力された撮像データを出力する。

　割当制御装置１０及び割当制御システム１００の他の構成及び割当制御方法の内容は、図１～図１１を参照して説明したものと同様である。また、本変形例１－２の構成に、上述した変形例１－１の構成を適用することもできる。

　以上のように、本変形例１－２の割当制御装置１０によっても、特定処理部Ｂと専門処理部Ｃとに負荷を分散することができるため、各処理部の負荷軽減を図り、撮像データを多様な用途で円滑に活用することができる。すなわち、割当制御装置１０によれば、時々刻々と変化する、撮像データが内包する情報に応じて、撮像データの用途を柔軟に変化させることができる。

　ここで、図１４～図１７を参照して、本変形例１－２の割当制御システム１００を街中の交差点等に適用した例について説明する。図１４及び図１５では、アクチュエータ部９０を構成するアクチュエータＸとして、表示処理部９０ａと表示部９０ｂとを備えた表示装置を例示している。カメラＡの撮像範囲には、横断歩道における、信号機１６１とは反対側の待機エリアが含まれている。該待機エリアに立っている人Ｈは、アクチュエータＸの表示部９０ｂを視認できるようになっている。

　まず、図１６のフローチャートを参照して、割当制御装置１０による処理の一例を説明する。図１６の例では、特定処理部Ｂが、種別として、撮像データに含まれる人の主たる年齢層、つまり撮像データに含まれる人が最も多く属する年齢層を特定する前提となっている。よって、特定処理部Ｂは、２０歳代、３０歳代、４０歳代、５０歳代、６０歳代、７０歳代、８０歳代以上といった年齢層を、種別として特定する。したがって、各専門処理部Ｃは、それぞれ、複数の年齢層のうちの何れかに対応する構成となっている。もっとも、年齢層は、上記のような１０歳単位に限らず、年齢の範囲を狭めてもよく、広げてもよい。また、年齢層ごとに年齢の範囲を個別に設定し、年齢の範囲が異なる年齢層を組み合わせた構成としてもよい。

　専門処理部Ｃは、割当部３０から撮像データを取得すると（ステップＳ１１１）、取得した撮像データに、歩行中の人が相対的に多く含まれるか否かを属性として判別する（ステップＳ１１２）。専門処理部Ｃは、歩行中の人が相対的に多く含まれると判別した場合（ステップＳ１１２／Ｙｅｓ）、特定された年齢層に応じた音楽動画をアクチュエータＸに表示させる（ステップＳ１１３）。一方、専門処理部Ｃは、信号待ちの人が相対的に多く含まれると判別した場合（ステップＳ１１２／Ｎｏ）、特定された年齢層に応じた動画広告をアクチュエータＸに表示させる（ステップＳ１１４）。

　次に、図１７のフローチャートを参照して、割当制御装置１０による処理の他の例を説明する。図１６と同等の工程については同一の符号を用いて説明は省略する。図１７の例では、各専門処理部Ｃが、歩行中の人が相対的に多く含まれるか否かという条件と、撮像データに含まれる人の数が閾値以上であるか否かという条件との組み合わせにより、複数の属性が設定されている。

　すなわち、専門処理部Ｃは、歩行中の人が相対的に多く含まれると判別した場合（ステップＳ１１２／Ｙｅｓ）、撮像データに含まれる人の数が予め設定された閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１２１）。専門処理部Ｃは、人の数が閾値以上であれば（ステップＳ１２１／Ｙｅｓ）、重要度が相対的に高い音楽動画をアクチュエータＸに表示させる（ステップＳ１２３）。一方、専門処理部Ｃは、人の数が閾値未満であれば（ステップＳ１２１／Ｎｏ）、重要度が相対的に低い音楽動画をアクチュエータＸに表示させる（ステップＳ１２４）。

　専門処理部Ｃは、歩行中の人が相対的に多く含まれないと判別した場合（ステップＳ１１２／Ｎｏ）、撮像データに含まれる人の数が予め設定された閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１２２）。専門処理部Ｃは、人の数が閾値以上であれば（ステップＳ１２２／Ｙｅｓ）、重要度が相対的に高い動画広告をアクチュエータＸに表示させる（ステップＳ１２５）。一方、専門処理部Ｃは、人の数が閾値未満であれば（ステップＳ１２２／Ｎｏ）、重要度が相対的に低い動画広告をアクチュエータＸに表示させる（ステップＳ１２６）。なお、ステップＳ１２１の閾値と、ステップＳ１２２の閾値とは、同じ値であってもよく、異なる値であってもよい。もっとも、人の数に関する閾値は、さらに細かく設定してもよい。

　図１６及び図１７を用いた説明において、各条件に対応づけた音楽動画及び動画広告の設定は、あくまでも一例である。すなわち、割当制御装置１０は、スポンサーの嗜好などに合わせた設定により、種々の動画又は静止画をアクチュエータＸに表示させてもよい。加えて、専門処理部Ｃは、ディープラーニング等の学習により生成した分類器で動画又は静止画を選定し、選定した動画又は静止画をアクチュエータＸに表示させてもよい。

　また、図１６及び図１７の例に限らず、例えば、特定処理部Ｂが、種別として、撮像データに歩行中の人が相対的に多く含まれるか否かを特定してもよい。この場合、各専門処理部Ｃは、それぞれ、種別「歩行中」及び種別「信号待ち中」のうちの何れかに対応し、年齢層を属性として判別することになる。例えば、専門処理部Ｃは、年齢層を判別した後、複数の年齢層と表示させる動画とを対応づけたテーブル情報を参照して動画又は静止画を選定し、選定した動画又は静止画をアクチュエータＸに表示させてもよい。または、専門処理部Ｃは、ディープラーニング等の学習により生成した分類器で動画又は静止画を選定し、選定した動画又は静止画をアクチュエータＸに表示させてもよい。もっとも、各専門処理部Ｃは、年齢層の条件と、撮像データに含まれる人の数が閾値以上であるか否かという条件とを組み合わせた属性を判別してもよい。

実施の形態２．
　図１８を参照して、実施の形態２の割当制御装置及び割当制御システムの構成について説明する。上述した実施の形態１と同等の構成部材については同一の符号を用いて説明は省略する。

　割当制御システム２００は、複数のカメラＡ１～Ａｎと、割当制御装置１１０と、アクチュエータ部９０と、を有している。割当制御装置１１０は、複数の特定処理部Ｂ１～Ｂｎ及び割当部３０を含む割当処理部２０と、複数の専門処理部Ｃ１～Ｃｍと、を有している。

　割当制御装置１１０は、複数の専門処理部Ｃ１～Ｃｍに接続された属性割当部７０と、複数の属性のうちの何れかに対応する複数の属性処理部Ｄ１～Ｄｋと、を有している。複数の属性処理部Ｄ１～Ｄｋは、属性割当部７０に接続されている。複数の属性処理部Ｄ１～Ｄｋを区別せずに指す場合は「属性処理部Ｄ」という。

　専門処理部Ｃは、割当部３０から撮像データが出力されたとき、当該撮像データが、出力元の特定処理部Ｂにおいて特定された種別における複数の属性のうちのどれであるかを判別する。そして、本実施の形態１の専門処理部Ｃは、判別の結果、つまり判別した属性を示す属性データを属性割当部７０へ出力する。

　属性割当部７０は、図１８に破線で示すように、複数の専門処理部Ｃ１～Ｃｍから入力した属性データを複数の属性処理部Ｄ１～Ｄｋのうちの何れかに割り当てるｍ×ｋ通りのルート（選択肢）を有している。属性割当部７０は、複数の専門処理部Ｃの各々から出力される属性データを、当該属性データが示す属性に対応する属性処理部Ｄへ出力する。属性割当部７０は、例えばＦＰＧＡにより構成される。属性割当部７０のロジックプログラムである属性割当プログラムは、ユースケースに合わせて適宜変更することができる。

　属性処理部Ｄは、１つの属性、つまり１つの属性データに対応づけられており、属性割当部７０から属性データが出力されたとき、当該属性データに応じた処理を実行する。属性処理部Ｄは、上述した専門処理部Ｃと同様、何れも図示しないが、通信部と記憶部と制御部とを有している。該制御部は、例えばＣＰＵ又はＧＰＵにより構成される。該記憶部には、各属性データに対応づけられた処理を示す情報が記憶されている。本実施の形態２において、属性処理部Ｄは、属性割当部７０から属性データが出力されると、当該属性データに予め対応づけられた処理を示す制御信号を、接続先のアクチュエータＸへ出力する。

　ここで、専門処理部Ｃは、アクチュエータＸの詳細な制御内容を示す付加情報を含む属性データを出力してもよい。付加情報は、例えば、アクチュエータＸが報知手段であれば、音量・台詞などを示す情報となり、アクチュエータＸが発光手段であれば、輝度・発光色などを示す情報となる。この場合、属性処理部Ｄは、属性データをもとに制御信号を生成し、生成した制御信号を送信先のアクチュエータＸへ出力する。なお、属性処理部Ｄの内部記憶装置には、複数の付加情報の各々と、アクチュエータＸの詳細な制御内容とを関連づけたテーブル情報を格納してもよい。この場合、属性処理部Ｄは、属性データに含まれる付加情報をテーブル情報に照らして制御信号を生成する。

　ところで、専門処理部Ｃは、撮像データの解析により、アクチュエータＸへの動作指令の要否を判定する機能を有していてもよい。この場合、専門処理部Ｃは、アクチュエータＸへの動作指令が不要であると判定した場合、属性データを出力しないようにするとよい。もしくは、専門処理部Ｃは、アクチュエータＸの制御不要を示す付加情報を含む属性データを出力してもよい。

　次に、図１９を参照して、割当制御システム２００の適用例について説明する。ここでは、割当制御システム２００を横断歩道周辺の監視に取り入れた例を説明する。図１９では、割当制御システム２００が４つのカメラＡを有し、割当制御装置１１０が４つの特定処理部Ｂと５つの専門処理部Ｃとｋ個の属性処理部Ｄとを有し、アクチュエータ部９０がｋ個のアクチュエータＸを有する例を示している。図１９の例では、ネットワークＮに交通信号制御機６００が接続されており、各専門処理部Ｃは、信号機（図示せず）の状況を示す信号データを交通信号制御機６００から取得できるようになっている。

　ここでは、専門処理部Ｃ１及び専門処理部Ｃ２が種別「人」に対応し、専門処理部Ｃ３が種別「自転車」に対応し、専門処理部Ｃ４が種別「ボール」に対応し、専門処理部Ｃ５が種別「自動車」に対応するものとして説明する。また、属性処理部Ｄｋは、ネットワークＮを介しての動作制御に対応し、アクチュエータＸｋは、カメラＡによる監視エリアを通過する自動車に配置され、音又は音声を発生させる報知手段であることを想定する。

　この例の場合、専門処理部Ｃ１及びＣ２は、割当部３０から撮像データを取得すると、撮像データの種別「人」における属性を判別する。例えば、属性処理部Ｄ３が不審な動きの人を示す属性「不審人物」に対応している状況で、専門処理部Ｃ１が属性「不審人物」を示す属性データを属性割当部７０へ出力し、属性割当部７０が当該属性データを属性処理部Ｄ３へ出力したとする。ここで、アクチュエータＸ２は音声の出力が可能な報知手段であり、アクチュエータＸ３は電光表示板であるものとする。そして、属性「不審人物」を示す属性データには、アクチュエータＸ２に注意喚起の音声を出力させる処理、及びアクチュエータＸ３に警告用の文字を表示させる処理が対応づけられているとする。この場合、属性処理部Ｄ３は、注意喚起信号をアクチュエータＸ２へ出力すると共に、警告用の文字の表示を指示する制御信号をアクチュエータＸ３へ出力する。

　専門処理部Ｃ３は、割当部３０から撮像データを取得すると、撮像データの種別「自転車」における属性を判別する。例えば、属性処理部Ｄ４が属性「ながらスマホ」に対応している状況で、専門処理部Ｃ３が属性「自転車」を示す属性データを属性割当部７０へ出力し、属性割当部７０が当該属性データを属性処理部Ｄ４へ出力したとする。ここで、アクチュエータＸ１が報知手段であり、属性「ながらスマホ」を示す属性データには、アクチュエータＸ１に警告音を出力させる処理が対応づけられているとする。この場合、属性処理部Ｄ４は、警告音の出力を指示する制御信号をアクチュエータＸ１へ出力する。

　専門処理部Ｃ４は、割当部３０から撮像データを取得すると、撮像データの種別「ボール」における属性を判別する。例えば、属性処理部Ｄ１が属性「ドリブル」に対応している状況で、専門処理部Ｃ４が属性「ドリブル」を示す属性データを属性割当部７０へ出力し、属性割当部７０が当該属性データを属性処理部Ｄ１へ出力したとする。ここで、アクチュエータＸ３は電光表示板であり、属性「ドリブル」を示す属性データには、アクチュエータＸ３に警告用の文字を表示させる処理が対応づけられているとする。この場合、属性処理部Ｄ１は、警告用の文字の表示を指示する制御信号をアクチュエータＸ３へ出力する。

　専門処理部Ｃ５は、割当部３０から撮像データを取得すると、撮像データの種別「自動車」における属性を判別する。例えば、属性処理部Ｄ２が属性「蛇行運転」に対応している状況で、専門処理部Ｃ４が属性「蛇行運転」を示す属性データを属性割当部７０へ出力し、属性割当部７０が当該属性データを属性処理部Ｄ２へ出力したとする。ここで、アクチュエータＸ４が信号機の周囲に取り付けられた電光表示板であり、属性「蛇行運転」を示す属性データには、アクチュエータＸ４に休憩を推奨する情報を表示させる処理が対応づけられているとする。この場合、属性処理部Ｄ２は、休憩を推奨する情報の表示を指示する制御信号をアクチュエータＸ４へ出力する。

　ここで、専門処理部Ｃは、交通信号制御機６００から信号データを取得し、取得した信号データをもとに、更に属性を細分化してもよい。例えば、歩行者側の信号機が赤のときに歩行者が横断歩道を渡ろうとした状況下では、専門処理部Ｃが撮像データの属性を「危険」とする、といったように、専門処理部Ｃは、交通信号制御機６００と連携して属性の判別処理を行ってもよい。

　また、複数の専門処理部Ｃが相互に連携して判別処理を行うようにしてもよい。例えば、種別「人」の専門処理部Ｃが、種別「自転車」の専門処理部Ｃに対し、属性「子供」を判別した旨の時事情報を送信し、種別「自転車」の専門処理部Ｃが時事情報を属性の判別に用いる、といった連携が考えられる。さらに、撮像範囲に信号機が含まれるカメラＡに関連づけて種別「信号機」の専門処理部Ｃを設け、当該専門処理部Ｃが信号機の状態を示す時事情報を他の専門処理部Ｃへ出力するようにしてもよい。このようにすれば、交通信号制御機６００から信号データを取得しなくても、各専門処理部Ｃは、種別「信号機」の専門処理部Ｃからの時事情報を活かした判別処理を行うことができる。加えて、歩行者が車道に飛び出したことを判別した専門処理部Ｃが、その旨の時事情報を種別「自動車」の専門処理部Ｃへ送信するようにしてもよい。そして、種別「自動車」の専門処理部Ｃは、属性割当部７０及び属性処理部Ｄｋを通じ、ネットワークを介して、音又は音声の発生を指示する制御信号をアクチュエータＸｋに出力してもよい。

　続いて、図２０のフローチャートを参照して、本実施の形態２の割当制御方法について説明する。図１１と同様の工程については、同一のステップ番号を付して説明は省略する。

　まず、割当処理部２０は、ステップＳ１０１～Ｓ１０４の処理を実行する。次いで、割当部３０から撮像データが出力された専門処理部Ｃは、当該撮像データが、出力元の特定処理部Ｂにおいて特定された種別における複数の属性のうちのどれであるかを判別する（ステップＳ１０５）。そして、専門処理部Ｃは、判別の結果を示す属性データを属性割当部７０に出力する（ステップＳ２０１）。

　属性割当部７０は、専門処理部Ｃから属性データが出力されると、当該属性データを複数の属性処理部Ｄ１～Ｄｋのうちの何れかに割り当てる。つまり、属性割当部７０は、複数の専門処理部Ｃの各々から出力される属性データが示す属性に対応する属性処理部Ｄに対し、当該属性データを出力する（ステップＳ２０２）。

　属性処理部Ｄは、属性割当部７０から属性データが出力されたとき、当該属性データに応じた処理を実行する。本実施の形態２の属性処理部Ｄは、属性データに応じた処理として、属性データに対応する制御信号を生成し、生成した制御信号を少なくとも１つのアクチュエータＸへ出力する。属性処理部Ｄは、例えば、発光手段であるアクチュエータＸに対し、発光を指示する制御信号を出力する（ステップＳ２０３）。

　以上のように、本実施の形態２の割当制御装置１１０は、カメラＡに接続された複数の特定処理部Ｂが撮像データの種別を特定し、割当部３０が、特定処理部Ｂによって特定された種別に対応する専門処理部Ｃに撮像データを出力する。すると、専門処理部Ｃが、撮像データの属性について判別すると共に、判別の結果を示す属性データを属性割当部７０へ出力する。そして、属性割当部７０が属性データに対応する属性処理部Ｄへ当該属性データを出力し、属性処理部Ｄが属性データに応じた処理を実行する。よって、割当制御装置１１０によれば、特定処理部Ｂと専門処理部Ｃと属性処理部Ｄに負荷を分散することができるため、各処理部の負荷軽減を図り、撮像データを多様な用途で円滑に活用することができる。すなわち、本実施の形態２の専門処理部Ｃは、撮像データに対し、専門の種別についての画像解析だけを行えばよく、アクチュエータＸに対する指示については、属性処理部Ｄに任せることができる。そして、専門処理部Ｃの処理量の更なる低減と負荷分散により、割当制御装置１０の全体としての処理の迅速化を図ることができる。

　また、属性処理部Ｄは、属性割当部７０から属性データが出力されたとき、当該属性データに応じた制御信号を、制御対象となる複数のアクチュエータＸのうちの少なくとも１つへ出力し、アクチュエータＸが制御信号に応じた動作を実行する。よって、割当制御装置１１０によれば、撮像データの属性に応じたアクチュエータＸの迅速な動作を実現することができる。

　本実施の形態２の割当制御システム２００は、割当制御装置１１０と、割当制御装置１１０による制御対象となる複数のアクチュエータＸと、を有している。そして、属性処理部Ｄは、属性割当部７０から属性データが出力されたとき、当該属性データに応じた制御信号を少なくとも１つのアクチュエータＸへ出力し、アクチュエータＸが制御信号に応じた動作を実行する。したがって、割当制御システム２００によれば、撮像データの属性に応じたアクチュエータＸの迅速な動作を実現することができる。

　上述した実施の形態１で説明した代替構成及び変形例１－２の構成は、本実施の形態２の割当制御装置１１０及び割当制御システム２００にも適用することができる。他の効果については、実施の形態１と同様である。

＜変形例２－１＞
　次に、図２１を参照して、変形例２－１に係る割当制御装置及び割当制御システムの構成例を説明する。本変形例２－１における専門処理部Ｃは、判別の結果を示す属性データと共に、判別に係る撮像データを属性割当部７０に出力する。本変形例２－１における属性割当部７０は、専門処理部Ｃから属性データ及び撮像データが出力されると、当該属性データが示す属性に対応する属性処理部Ｄに、当該撮像データを割り当てる。つまり、属性割当部７０は、複数の専門処理部Ｃの各々から出力される属性データが示す属性に対応する属性処理部Ｄに対し、属性データと共に出力された撮像データを出力する。

　本変形例２－１の属性処理部Ｄは、専門処理部Ｃと同程度の性能を有しており、図２に示す専門処理部Ｃと同様の機能的構成を備えている。属性処理部Ｄは、特定の種別における複数の属性のうちの何れかに特化した画像解析を行う機能を有している。すなわち、属性処理部Ｄは、ディープラーニング等の学習に基づくＡＩを搭載しており、撮像データに含まれる主たる物体の特徴量を抽出することで、属性をより細かく分類するものである。属性処理部Ｄは、属性割当部７０から撮像データが出力されたとき、当該撮像データを解析して特徴量を抽出する。そして、属性処理部Ｄは、抽出した特徴量に応じた制御信号を生成し、生成した制御信号を少なくとも１つのアクチュエータＸへ出力する。

　本変形例２－１の更新処理装置８０は、各属性処理部Ｄの制御プログラムを格納している。更新処理装置８０は、属性処理部Ｄから送信される撮像データ及び解析結果等に基づく学習により制御プログラムを更新し、更新した制御プログラムを、予め設定されたタイミングで属性処理部Ｄへ送信する。これにより、各属性処理部Ｄは、制御プログラムのアップデートを行うことができる。

　ところで、属性割当部７０は、属性処理部Ｄに対し、撮像データと共に属性データを出力するようにしてもよい。そして、属性処理部Ｄは、特徴量の抽出処理に属性データを用いてもよい。

　以上のように、本変形例２－１の割当制御装置１１０は、属性処理部Ｄに画像解析の機能をもたせている。よって、属性処理部Ｄは、少なくとも１つのアクチュエータＸに対し、撮像データから抽出する特徴量に応じたより細かな指示を出すことができるため、アクチュエータ部９０に、より有意な動作を実行させることができる。また、更新処理装置８０は、専門処理部Ｃの解析結果と属性処理部Ｄの解析結果とを、専門処理部Ｃ及び属性処理部Ｄのそれぞれの制御プログラムの更新処理に活用することができる。そのため、制御プログラムの更新精度の向上を図ると共に、専門処理部Ｃ及び属性処理部Ｄの制御プログラムのアップデートの効率化を図ることができる。

＜変形例２－２＞
　続いて、図２２を参照して、変形例２－２に係る割当制御装置及び割当制御システムの構成例を説明する。すなわち、図１８、図１９、及び図２１では、１つの基板に各構成部材が実装された割当制御装置１１０、又はワンチップで構成された割当制御装置１１０を想定しているが、これに限定されない。

　本変形例２－２の割当制御装置１０は、各構成部材が２つの基板に実装された構成、又は２つのチップによる構成を採っている。より具体的に、割当制御装置１１０は、割当処理部２０と複数の専門処理部Ｃ１～Ｃｍとを有する第１制御装置１１０Ａと、属性割当部７０と複数の属性処理部Ｄ１～Ｄｋとを有する第２制御装置１１０Ｂと、を有している。

　以上のように、本変形例２－２の割当制御装置１０は、第１制御装置１１０Ａと第２制御装置１１０Ｂとの２つのパーツにより構成されている。よって、配置の自由度が増すと共に、保守及び管理が容易となるため、ユーザの利便性が向上する。もっとも、第２制御装置１１０Ｂには、変形例２－１の構成を適用してもよい。

実施の形態３．
　図２３を参照して、本発明の実施の形態３に係る割当制御システムの構成例について説明する。本実施の形態３における割当制御システム３００は、割当制御装置１０もしくは割当制御装置１１０を複数有する構成、又は割当制御装置１０と割当制御装置１１０とを組み合わせた構成を採ることができる。図２３では、割当制御システム３００が、２つの割当制御装置１０、２つの割当制御装置１１０、又は割当制御装置１０と割当制御装置１１０とを有する構成例を示している。以降では、割当制御装置１０と割当制御装置１１０とを総称する場合、符号を省略して「割当制御装置」と記載する。

　割当制御システム３００を構成する割当制御装置は、各専門処理部ＣがネットワークＮを介して更新処理装置８０に接続されている。変形例２－１の割当制御装置１１０の場合は、各属性処理部ＤもネットワークＮを介して更新処理装置８０に接続される。すなわち、割当制御システム３００では、複数の割当制御装置から出力される撮像データ及び各専門処理部Ｃ等の解析結果を更新処理装置８０に集約することができる。

　本実施の形態３の更新処理装置８０は、複数の割当制御装置から入力した撮像データを解析すると共に、解析した結果を専門処理部Ｃ又は属性処理部Ｄの制御プログラムの更新に反映させることができる。つまり、更新処理装置８０は、各割当制御装置のそれぞれの複数の専門処理部Ｃから送信される撮像データ及び解析情報をもとに、複数の専門処理部Ｃのそれぞれの解析処理プログラム４３２を更新する。そして、更新処理装置８０は、更新した解析処理プログラム４３２を各割当制御装置へ送信する。図２１の構成にあっては、更新処理装置８０は、各割当制御装置のそれぞれの複数の属性処理部Ｄから送信される撮像データ及び解析結果の情報をもとに、複数の属性処理部Ｄのそれぞれの解析処理プログラムを更新する。そして、更新処理装置８０は、更新した解析処理プログラムを各割当制御装置へ送信する。

　よって、割当制御システム３００は、割当制御装置を１つだけ含む構成よりも、更新処理装置８０が解析する撮像データの量が多くなることから、更新処理装置８０による制御プログラムの更新精度が向上する。そのため、専門処理部Ｃ又は属性処理部Ｄの制御プログラムのアップデートを効率よく行うことができる。そして、割当制御システム３００では、複数の割当制御装置が、ネットワークＮを介して更新処理装置８０に接続されるため、例えば、設置場所が大きく異なる複数の割当制御装置からの撮像データ及び撮像データの解析結果なども、更新処理装置８０に集約し、活用することができる。

　ところで、図２３では、割当制御システム３００が、アクチュエータ部９０を含む例を示しているが、これに限定されず、アクチュエータ部９０は、割当制御システム３００の外部構成としてもよい。他の構成及び代替構成などは、上述した実施の形態１及び２と同様であり、他の効果についても、実施の形態１及び２と同様である。

　上述した各実施の形態は、割当制御装置及び割当制御システムにおける好適な具体例であり、本発明の技術的範囲は、これらの態様に限定されるものではない。例えば、図４及び図５では、アクチュエータＸｂ１～Ｘｂ４が、専門処理部Ｃからの制御信号に応じて、音又は音声だけでなく、超音波も出力できることを想定して説明したが、これに限定されない。アクチュエータ部９０は、例えば、音の出力を専門とする１又は複数のアクチュエータＸ、音声の出力を専門とする１又は複数のアクチュエータＸ、超音波の出力を専門とする１又は複数のアクチュエータＸなどを別々に有していてもよい。

　図４及び図５では、アクチュエータＸａ１～Ｘａ４が同質の発光手段であることを想定して説明したが、これに限定されない。アクチュエータ部９０は、例えば、ＬＥＤなどの光源を含む１又は複数のアクチュエータＸ、ストロボを含む１又は複数のアクチュエータＸなどを別々に有していてもよい。

　図４及び図５では、飛行体５００として、６つのモータＭと６つのプロペラＰとを搭載したドローンを例示したが、これに限定されない。飛行体５００は、５つの以下又は７つ以上のモータＭ及びプロペラＰを搭載したドローンであってよい。もっとも、各アクチュエータＸの数及び配置、各専門処理部Ｃと各アクチュエータＸとの接続関係などは、図４及び図５の構成に限定されず、適宜変更することができる。また、飛行体５００は、飛行機、ヘリコプター、飛行船、又は気球などであってもよい。

　図１８、図１９、図２２では、属性処理部ＤとアクチュエータＸとが１対１で対応づけられた例を示しているが、これに限らず、属性処理部Ｄが複数のアクチュエータＸに制御信号を出力するように構成してもよい。このようにすれば、音又は音声の報知と発光とを組み合わせて行う等、撮像データの属性に応じたアクチュエータ部９０の出力のバリエーションを増やすことができる。

　更新処理装置８０は、各専門処理部Ｃから種別データを取得し、種別の出現頻度等に応じて、割当頻度の低い種別の専門処理部Ｃの制御プログラムを、割当頻度の高い種別の制御プログラムに書き換えるようにしてもよい。このようにすれば、例えば、鳥の多い場所に割当制御装置に接続されたカメラＡが配置された場合、種別「鳥」の専門処理部Ｃを事後的に増やすことができる。また、撮像データに含まれる物体が、曜日や時間帯などに応じて変化する場合にも、複数の専門処理部Ｃの適切な組み合わせを適時に実現することができる。

　各実施の形態では、割当制御装置にデータを出力する機器として、１又は複数のカメラＡを例示したが、これに限らず、割当制御装置には、データの出力元の機器として、各種のセンシングデバイスが接続されていてもよい。この場合、割当制御装置は、センシングデバイスから出力されるセンシングデータを用いた演算処理等を行う１又は複数の制御部を備えた構成を採るとよい。該制御部は、例えばＣＰＵ又はＧＰＵを含んで構成される。すなわち、割当制御装置は、撮像データとセンシングデータとを用いて、１又は複数のアクチュエータＸの動作を制御する。また、割当制御装置は、各種のセンシングデバイスが接続された外部機器と連携して、１又は複数のアクチュエータＸの動作を制御するように構成してもよい。外部機器は、各種のセンシングデバイスから出力されるセンシングデータを用いた演算処理等を行うものである。

　ここで、割当制御装置は、例えば、自動車の自動運転システムに適用することもできる。この場合、複数のカメラＡは、それぞれ、自動車の内部又は外部を撮像するように配置される。したがって、複数のカメラＡは、交通標識、信号機、路面の白線、前方又は後方の車両、対向車、自動二輪車、自転車、歩行者などの情報を含む撮像データを割当制御装置へ出力する。割当制御装置は、複数のカメラＡのそれぞれから出力される撮像データに基づき、自動車を構成する各種のアクチュエータＸの動作を制御する。割当制御装置は、データの出力元の機器として、ミリ波レーダ又はＬｉＤＡＲ（Light Detection And Ranging）などのセンシングデバイスが接続され、これらのセンシングデバイスからのセンシングデータを用いた演算処理等を行うようにしてもよい。この場合、割当制御装置は、撮像データとセンシングデータとを用いて、自動車を構成する各種のアクチュエータＸの動作を制御する。また、割当制御装置は、ミリ波レーダ又はＬｉＤＡＲなどのセンシングデバイスが接続された外部機器と連携して、自動車を構成する各種のアクチュエータＸの動作を制御してもよい。もっとも、割当制御装置は、ＧＰＳ（Global Positioning System）を用いた処理が可能な構成としてもよく、ＧＰＳを用いた処理を行う外部機器と連携して、自動車を構成する各種のアクチュエータＸの動作を制御してもよい。

　ところで、割当制御装置を構成する複数の特定処理部Ｂは、例えばＳｏＣとして１つのチップで形成してもよい。また、割当制御装置は、割当処理部２０を１つのチップで形成してもよく、複数の専門処理部Ｃを１つのチップで形成してもよい。さらに、割当制御装置は、その全体を１つのチップで形成してもよい。図１８、図１９、図２１、及び図２２の構成例については、割当制御装置は、複数の属性処理部Ｄを１つのチップで形成してもよく、属性割当部７０と複数の属性処理部Ｄとを組み合わせて１つのチップで形成してもよい。なお、特定処理部Ｂの制御部は、ＣＰＵ又はＧＰＵなどを含むＳｏＣとして形成してもよい。また、特定処理部Ｂは、カメラＡの内部に搭載されてもよい。各実施の形態では、種別及び属性の名称を括弧書きで例示したが、これらは説明の便宜上の記載であり、各名称を限定するものではない。注意喚起の台詞についても、適宜変更することができる。

　１０、１１０　割当制御装置、２０　割当処理部、３０　割当部、４１　第１通信部、４２　第２通信部、４３　記憶部、４３ａ　メモリ手段、４３ｂ　ストレージ手段、４３１　学習プログラム、４３２　解析処理プログラム、４３３　更新プログラム、４４　制御部、４４ａ　学習処理手段、４４ｂ　解析処理手段、４４ｃ　更新処理手段、５０　統括更新部、７０　属性割当部、８０　更新処理装置、９０　アクチュエータ部、９０ａ　表示処理部、９０ｂ　表示部、９５　表示制御装置、９６　選定部、９７　選定処理部、９８　表示処理部、９９　表示装置、１００、２００、３００　割当制御システム、１１０Ａ　第１制御装置、１１０Ｂ　第２制御装置、１５０Ａ、１５０Ｂ　監視警告ユニット、１５１　筐体、１５１ａ　第１筐体、１５１ｂ　第２筐体、１５２　脚部、１６０Ａ、１６０Ｂ、１６１、１６１Ａ、１６１Ｂ　信号機、４００　画像表示システム、５００　飛行体、５１０　本体、６００　交通信号制御機、Ａ、Ａ１～Ａｎ　カメラ、Ｂ、Ｂ１～Ｂｎ　特定処理部、Ｃ、Ｃ１～Ｃｍ　専門処理部、Ｄ、Ｄ１～Ｄｋ　属性処理部、Ｍ　モータ、Ｎ　ネットワーク、Ｐ　プロペラ、Ｘ、Ｘ１～Ｘｋ、Ｘａ１～Ｘａ４、Ｘｂ１～Ｘｂ４　アクチュエータ、Ｘ７ａ、Ｘ７ｂ、Ｘ８ａ、Ｘ９ａ　表示板、Ｙ、Ｙ１～Ｙ６　解析処理部。

Claims

　複数のカメラに接続された割当処理部と、
　前記割当処理部に接続され、予め設定された複数の種別のうちの何れかに対応する複数の専門処理部と、を有し、
　前記割当処理部は、
　複数の前記カメラのそれぞれに１対１で接続されており、接続先の前記カメラから入力した撮像データが複数の前記種別のうちのどれであるかを特定し、特定した前記種別を示す種別データと共に当該撮像データを出力する複数の特定処理部と、
　複数の前記特定処理部の各々から出力される前記種別データが示す前記種別に対応する前記専門処理部に、当該種別データと共に出力された前記撮像データを出力する割当部と、を有する、割当制御装置。
　複数の前記専門処理部は、互いに異なる前記種別に対応する前記専門処理部を含む、請求項１に記載の割当制御装置。
　複数の前記専門処理部は、全てが異なる前記種別に対応するものである、請求項１又は２に記載の割当制御装置。
　複数の前記専門処理部は、同じ前記種別に対応する２以上の前記専門処理部を含む、請求項２に記載の割当制御装置。
　前記専門処理部は、
　前記割当部から前記撮像データが出力されたとき、当該撮像データが、出力元の前記特定処理部において特定された前記種別における複数の属性のうちのどれであるかを判別し、判別した前記属性に応じた処理を実行するものである、請求項１～４の何れか一項に記載の割当制御装置。
　前記専門処理部は、
　前記撮像データの前記属性に応じた制御信号を、制御対象となるアクチュエータへ出力するものである、請求項５に記載の割当制御装置。
　複数の前記専門処理部に接続された属性割当部と、
　前記属性割当部に接続されており、複数の属性のうちの何れかに対応する複数の属性処理部と、を有し、
　前記専門処理部は、
　前記割当部から前記撮像データが出力されたとき、当該撮像データが、出力元の前記特定処理部において特定された前記種別における複数の前記属性のうちのどれであるかを判別し、判別の結果を示す属性データを前記属性割当部に出力するものであり、
　前記属性割当部は、
　複数の前記専門処理部の各々から出力される前記属性データを、当該属性データが示す前記属性に対応する前記属性処理部へ出力するものであり、
　前記属性処理部は、
　前記属性割当部から前記属性データが出力されたとき、当該属性データに応じた処理を実行するものである、請求項１～４の何れか一項に記載の割当制御装置。
　前記属性処理部は、
　前記属性割当部から前記属性データが出力されたとき、当該属性データに応じた制御信号を、制御対象となるアクチュエータへ出力するものである、請求項７に記載の割当制御装置。
　前記専門処理部は、
　判別の結果を示す前記属性データと共に、判別に係る前記撮像データを、前記属性割当部に出力するものであり、
　前記属性割当部は、
　複数の前記専門処理部の各々から出力される前記属性データが示す前記属性に対応する前記属性処理部に、当該属性の判別に係る前記撮像データを出力するものであり、
　前記属性処理部は、
　前記属性割当部から前記撮像データが出力されたとき、当該撮像データを解析して特徴量を抽出し、抽出した前記特徴量に応じた制御信号を、制御対象となるアクチュエータへ出力するものである、請求項７に記載の割当制御装置。
　前記専門処理部は、
　前記属性の判別に関する解析処理プログラムを記憶する記憶部と、
　前記撮像データと前記属性の判別の結果を含む解析情報とを、前記解析処理プログラムを更新する更新処理装置へ送信する制御部と、を有し、
　前記制御部は、
　前記更新処理装置から更新された前記解析処理プログラムが送信されたとき、当該解析処理プログラムにより前記記憶部内の前記解析処理プログラムをアップデートするものである、請求項５～９の何れか一項に記載の割当制御装置。
　複数の前記専門処理部に接続された統括更新部をさらに有し、
　前記専門処理部は、
　前記属性の判別に関する解析処理プログラムを記憶する記憶部と、
　前記撮像データと前記属性の判別の結果を含む解析情報とを前記統括更新部へ出力する制御部と、を有し、
　前記統括更新部は、
　複数の前記専門処理部の各々から出力される前記撮像データ及び前記解析情報を、前記解析処理プログラムを更新する更新処理装置へ送信すると共に、前記更新処理装置から更新された前記解析処理プログラムが送信されたとき、当該解析処理プログラムの前記属性に対応する前記専門処理部へ受け渡すものである、請求項５～９の何れか一項に記載の割当制御装置。
　請求項５～９の何れか一項に記載の割当制御装置と、更新処理装置と、を有し、
　前記専門処理部は、
　前記属性の判別に関する解析処理プログラムを有すると共に、前記撮像データと前記属性の判別の結果を含む解析情報とを前記更新処理装置へ送信するものであり、
　前記更新処理装置は、
　複数の前記専門処理部から送信される前記撮像データ及び前記解析情報をもとに、複数の前記専門処理部のそれぞれの前記解析処理プログラムを更新し、更新した前記解析処理プログラムを各専門処理部へ送信するものである、割当制御システム。
　請求項５～９の何れか一項に記載の割当制御装置と、更新処理装置と、を有し、
　前記割当制御装置は、
　複数の前記専門処理部に接続された統括更新部をさらに有し、
　前記専門処理部は、
　前記属性の判別に関する解析処理プログラムを有すると共に、前記撮像データと前記属性の判別の結果を含む解析情報とを前記統括更新部へ出力するものであり、
　前記統括更新部は、
　複数の前記専門処理部の各々から出力される前記撮像データ及び前記解析情報を前記更新処理装置へ送信するものであり、
　前記更新処理装置は、
　前記統括更新部から送信される前記撮像データ及び前記解析情報をもとに、複数の前記専門処理部のそれぞれの前記解析処理プログラムを更新し、更新した前記解析処理プログラムを前記統括更新部を介して各専門処理部へ送信するものである、割当制御システム。
　請求項５～９の何れか一項に記載の割当制御装置を複数有すると共に、更新処理装置を有し、
　前記専門処理部は、
　前記属性の判別に関する解析処理プログラムを有すると共に、前記撮像データと前記属性の判別の結果を含む解析情報とを前記更新処理装置へ送信するものであり、
　前記更新処理装置は、
　各割当制御装置のそれぞれの複数の前記専門処理部から送信される前記撮像データ及び前記解析情報をもとに、複数の前記専門処理部のそれぞれの前記解析処理プログラムを更新し、更新した前記解析処理プログラムを各割当制御装置へ送信するものである、割当制御システム。
　請求項５に記載の割当制御装置と、
　前記割当制御装置による制御対象となる１又は複数のアクチュエータと、を有し、
　前記専門処理部は、
　前記撮像データの前記属性に応じた制御信号を１又は複数の前記アクチュエータへ出力するものである、割当制御システム。
　請求項７に記載の割当制御装置と、
　前記割当制御装置による制御対象となる１又は複数のアクチュエータと、を有し、
　前記属性処理部は、
　前記属性割当部から前記属性データが出力されたとき、当該属性データに応じた制御信号を１又は複数の前記アクチュエータへ出力するものである、割当制御システム。
　カメラに接続された割当処理部と、
　前記割当処理部に接続され、予め設定された複数の種別のうちの何れかに対応する複数の専門処理部と、
　複数の前記専門処理部に接続された属性割当部と、
　前記属性割当部に接続されており、複数の属性のうちの何れかに対応する複数の属性処理部と、を有し、
　前記割当処理部は、
　前記カメラに接続されており、前記カメラから入力した撮像データが複数の前記種別のうちのどれであるかを特定し、特定した前記種別を示す種別データと共に当該撮像データを出力する特定処理部と、
　前記特定処理部から出力される前記種別データが示す前記種別に対応する前記専門処理部に、当該種別データと共に出力された前記撮像データを出力する割当部と、を有し、
　前記専門処理部は、
　前記割当部から前記撮像データが出力されたとき、当該撮像データが、出力元の前記特定処理部において特定された前記種別における複数の前記属性のうちのどれであるかを判別し、判別の結果を示す属性データを前記属性割当部に出力するものであり、
　前記属性割当部は、
　複数の前記専門処理部の各々から出力される前記属性データを、当該属性データが示す前記属性に対応する前記属性処理部へ出力するものであり、
　前記属性処理部は、
　前記属性割当部から前記属性データが出力されたとき、当該属性データに応じた処理を実行するものである、割当制御装置。
　カメラに接続された割当処理部と、
　前記割当処理部に接続され、予め設定された複数の種別のうちの何れかに対応する複数の専門処理部と、
　複数の前記専門処理部に接続された統括更新部と、を有し、
　前記割当処理部は、
　前記カメラに接続されており、前記カメラから入力した撮像データが複数の前記種別のうちのどれであるかを特定し、特定した前記種別を示す種別データと共に当該撮像データを出力する特定処理部と、
　前記特定処理部から出力される前記種別データが示す前記種別に対応する前記専門処理部に、当該種別データと共に出力された前記撮像データを出力する割当部と、を有し、
　前記専門処理部は、
　前記割当部から前記撮像データが出力されたとき、当該撮像データが、出力元の前記特定処理部において特定された前記種別における複数の属性のうちのどれであるかを判別し、判別した前記属性に応じた処理を実行する制御部と、
　前記属性の判別に関する解析処理プログラムを記憶する記憶部と、
を有し、
　前記制御部は、
　前記撮像データと前記属性の判別の結果を含む解析情報とを前記統括更新部へ出力する機能を有し、
　前記統括更新部は、
　複数の前記専門処理部の各々から出力される前記撮像データ及び前記解析情報を、前記解析処理プログラムを更新する更新処理装置へ送信すると共に、前記更新処理装置から更新された前記解析処理プログラムが送信されたとき、当該解析処理プログラムの前記属性に対応する前記専門処理部へ受け渡すものである、割当制御装置。
　請求項１７に記載の割当制御装置と、
　前記割当制御装置による制御対象となる１又は複数のアクチュエータと、を有し、
　前記属性処理部は、
　前記属性割当部から前記属性データが出力されたとき、当該属性データに応じた制御信号を１又は複数の前記アクチュエータへ出力するものである、割当制御システム。
　カメラに接続された割当処理部と、前記割当処理部に接続され、予め設定された複数の種別のうちの何れかに対応する複数の専門処理部と、複数の前記専門処理部に接続された統括更新部と、を有する割当制御装置と、
　更新処理装置と、を有し、
　前記割当処理部は、
　前記カメラに接続されており、前記カメラから入力した撮像データが複数の前記種別のうちのどれであるかを特定し、特定した前記種別を示す種別データと共に当該撮像データを出力する特定処理部と、
　前記特定処理部から出力される前記種別データが示す前記種別に対応する前記専門処理部に、当該種別データと共に出力された前記撮像データを出力する割当部と、を有し、
　前記専門処理部は、
　前記割当部から前記撮像データが出力されたとき、当該撮像データが、出力元の前記特定処理部において特定された前記種別における複数の属性のうちのどれであるかを判別し、判別した前記属性に応じた処理を実行するものであり、
　前記属性の判別に関する解析処理プログラムを有すると共に、前記撮像データと前記属性の判別の結果を含む解析情報とを前記統括更新部へ出力するものであり、
　前記統括更新部は、
　複数の前記専門処理部の各々から出力される前記撮像データ及び前記解析情報を前記更新処理装置へ送信するものであり、
　前記更新処理装置は、
　前記統括更新部から送信される前記撮像データ及び前記解析情報をもとに、複数の前記専門処理部のそれぞれの前記解析処理プログラムを更新し、更新した前記解析処理プログラムを前記統括更新部を介して各専門処理部へ送信するものである、割当制御システム。
　カメラに接続された割当処理部と、
　前記割当処理部に接続され、予め設定された複数の種別のうちの何れかに対応する複数の専門処理部と、を有し、
　前記割当処理部は、
　前記カメラに接続されており、前記カメラから入力した撮像データに含まれる主たる物体の種類を前記種別として特定し、特定した前記種別を示す種別データと共に当該撮像データを出力する特定処理部と、
　前記特定処理部から出力される前記種別データが示す前記種別に対応する専門処理部に、当該種別データと共に出力された前記撮像データを出力する割当部と、を有するものである、割当制御装置。
　カメラに接続された割当処理部と、
　前記割当処理部に接続され、予め設定された複数の種別のうちの何れかに対応する複数の専門処理部と、を有し、
　前記割当処理部は、
　前記カメラに接続されており、前記カメラから入力した撮像データに含まれる人の主たる年齢層を前記種別として特定し、特定した前記種別を示す種別データと共に当該撮像データを出力する特定処理部と、
　前記特定処理部から出力される前記種別データが示す前記種別に対応する専門処理部に、当該種別データと共に出力された前記撮像データを出力する割当部と、を有するものである、割当制御装置。
　前記専門処理部は、
　前記割当部から前記撮像データが出力されたとき、当該撮像データが、出力元の前記特定処理部において特定された前記種別における複数の属性のうちのどれであるかを判別し、判別した前記属性に応じた処理を実行するものである、請求項２２に記載の割当制御装置。
　前記専門処理部は、
　前記属性として、前記撮像データに歩行中の人が相対的に多く含まれるか否かを判別するものである、請求項２３に記載の割当制御装置。
　前記専門処理部は、
　前記撮像データに歩行中の人が相対的に多く含まれると判別した場合、当該撮像データに含まれる人の数が第１閾値以上であるか否かを判定し、判定の結果に応じて異なる処理を実行するものである、請求項２４に記載の割当制御装置。
　前記専門処理部は、
　前記撮像データに歩行中の人が相対的に多く含まれないと判別した場合、当該撮像データに含まれる人の数が第２閾値以上であるか否かを判定し、判定の結果に応じて異なる処理を実行するものである、請求項２３又は２４に記載の割当制御装置。
　カメラに接続された割当処理部と、
　前記割当処理部に接続され、予め設定された複数の種別のうちの何れかに対応する複数の専門処理部と、を有し、
　前記割当処理部は、
　前記カメラに接続されており、前記カメラから入力した撮像データに歩行中の人が相対的に多く含まれるか否かを前記種別として特定し、特定した前記種別を示す種別データと共に当該撮像データを出力する特定処理部と、
　前記特定処理部から出力される前記種別データが示す前記種別に対応する専門処理部に、当該種別データと共に出力された前記撮像データを出力する割当部と、を有するものである、割当制御装置。
　前記専門処理部は、
　前記割当部から前記撮像データが出力されたとき、当該撮像データが、出力元の前記特定処理部において特定された前記種別における複数の属性のうちのどれであるかを判別し、判別した前記属性に応じた処理を実行するものである、請求項２７に記載の割当制御装置。
　前記専門処理部は、
　前記属性として、前記撮像データに含まれる人の主たる年齢層を判別するものである、請求項２８に記載の割当制御装置。
　前記専門処理部は、
　前記撮像データに含まれる人の主たる年齢層を判別した後、当該撮像データに含まれる人の数が閾値以上であるか否かを判定し、判定の結果に応じて異なる処理を実行するものである、請求項２８に記載の割当制御装置。
　請求項２３～２６、２８～３０の何れか一項に記載の割当制御装置と、表示装置と、を有し、
　前記専門処理部は、
　判別した前記属性に応じた動画又は静止画を前記表示装置に表示させるものである、割当制御システム。
　複数のカメラに１対１で接続された複数の特定処理部が、それぞれ、
　前記カメラから入力した撮像データが予め設定された複数の種別のうちのどれであるかを特定し、
　特定した前記種別を示す種別データと共に当該撮像データを出力し、
　複数の前記種別のうちの何れかに対応する複数の専門処理部に接続された割当部が、
　複数の前記特定処理部の各々から出力される前記種別データが示す前記種別に対応する前記専門処理部に、当該種別データと共に出力された前記撮像データを出力する、割当制御方法。
　カメラに接続された特定処理部が、
　前記カメラから入力した撮像データに含まれる主たる物体の種類を、当該撮像データの種別として特定し、
　特定した前記種別を示す種別データと共に当該撮像データを出力し、
　複数の前記種別のうちの何れかに対応する複数の専門処理部に接続された割当部が、
　前記特定処理部から出力される前記種別データが示す前記種別に対応する前記専門処理部に、当該種別データと共に出力された前記撮像データを出力する、割当制御方法。
　カメラに接続された特定処理部が、
　前記カメラから入力した撮像データに含まれる人の主たる年齢層を、当該撮像データの種別として特定し、
　特定した前記種別を示す種別データと共に当該撮像データを出力し、
　複数の前記種別のうちの何れかに対応する複数の専門処理部に接続された割当部が、
　前記特定処理部から出力される前記種別データが示す前記種別に対応する前記専門処理部に、当該種別データと共に出力された前記撮像データを出力する、割当制御方法。
　カメラに接続された特定処理部が、
　前記カメラから入力した撮像データに歩行中の人が相対的に多く含まれるか否かを、当該撮像データの種別として特定し、
　特定した前記種別を示す種別データと共に当該撮像データを出力し、
　複数の前記種別のうちの何れかに対応する複数の専門処理部に接続された割当部が、
　前記特定処理部から出力される前記種別データが示す前記種別に対応する前記専門処理部に、当該種別データと共に出力された前記撮像データを出力する、割当制御方法。