专利名称：信息处理设备的制作方法
技术领域：
本发明涉及信息处理设备，更具体地涉及集成多个分析引擎的分析结果并将其累积到数据库中的信息处理设备。
背景技术：
近年来，随着信息处理技术的发展，已经开发了分析各种类型数据的分析引擎。存在各种类型的分析引擎，例如，从移动图像数据中产生跟踪人的流动的位置信息，从静态图像数据中指定人，从语音数据中产生文本数据等。如专利文献I所公开的，上述分析引擎的分析结果用于搜索分析目标数据。具体而言，在专利文献I中，首先，分析摄像机获取的图像作为分析目标数据，输出特征值作为分析结果，基于该特征值产生符合搜索规则的事件数据并将其累积到事件数据库中。然后，通过搜索满足所输入搜索条件的事件数据，可以查阅满足搜索条件的分析目标数据。此外，在专利文献I中，当添加了搜索规则时，产生符合所添加搜索规则的新事件数据,并且可以搜索事件数据。[专利文献]专利文献1:日本未审专利申请公开N0.2007-134934然而，上述专利文献I公开的技术有以下问题:虽然保证了搜索条件的灵活性，但搜索范围被限制在专利文献I的图1等中公开的图像分析单元可以分析的事件范围内。因为图像分析单元的各种分析方法是取决于监视目标、监视范围、监视条件等而存在的，所以图像分析单元需要组合地使用分析方法。在此情况下，图像分析单元不使用固定方法，而组合地使用多个方法，并需要事件数据的灵活性，以便能够处理由分析方法输出的分析结果O在上述情况中，因为关于单个目标，分别作为多个分析处理的结果而输出分析结果，期望作为图形结构来处理分析结果，每个图形结构具有多个节点相连的数据结构。在此情况下，因为对多个图形数据执行搜索处理，所以需要集成多个图形数据。然而，未公开用于集成多个图形数据的技术。
发明内容
因此，本发明的目的是提供一种信息处理设备，所述信息处理设备能够解决上述问题(即，能够集成由多个引擎产生的分析结果)。为了实现该目的，根据本发明的示例性实施例的信息处理设备包括:用于存储数据大纲(schema)的数据大纲存储装置，所述数据大纲是针对各个分析引擎设置的，并代表作为由所述各个分析引擎产生的分析结果的图形数据的数据结构，并且每个数据结构包括多个相连的节点；以及用于集成所述图形数据的 分析数据集成装置，所述图形数据是由所述各个分析引擎产生的所述分析结果，其中:
在由所述数据大纲存储装置存储的每个所述数据大纲中，用于指向所述图形数据中各个节点的路径信息和用于标识各个路径信息所指向的所述各个节点的节点标识信息是相互关联的；以及所述分析数据集成装置被配置为:从所述各个分析引擎接收作为所述分析结果的所述图形数据，以及基于与所述各个分析引擎相对应的所述数据大纲，耦合且集成节点标识信息彼此相同的所述节点处的所述图形数据。此外，根据本发明的另一示例性实施例的计算机程序是包括指令的计算机程序，用于使信息处理设备实现分析数据集成装置，所述信息处理设备包括用于存储数据大纲的数据大纲存储装置，所述数据大纲是针对各个分析引擎设置的，并代表作为由所述各个分析引擎产生的分析结果的图形数据的数据结构，且每个数据大纲包括多个相连的节点，所述分析数据集成装置用于集成作为由所述各个分析引擎产生的所述分析结果的所述图形数据，其中:在由所述数据大纲存储装置存储的每个所述数据大纲中，用于指向所述图形数据中各个节点的路径信息和用于标识各个路径信息所指向的所述各个节点的节点标识信息是相互关联的；以及所述分析数据集成装置被配置为:从所述各个分析引擎接收作为所述分析结果的所述图形数据，以及基于与所述各个分析引擎相对应的所述数据大纲，耦合且集成节点标识信息彼此相同的所述节点处的所 述图形数据。此外，根据本发明的另一示例性实施例的信息处理方法是信息处理设备的信息处理方法，所述信息处理设备包括用于存储数据大纲的数据大纲存储装置，所述数据大纲是针对各个分析引擎设置的，并代表作为由所述各个分析引擎产生的分析结果的图形数据的数据结构，且每个数据大纲包括多个相连的节点，其中，在由所述数据大纲存储装置存储的每个所述数据大纲中，用于指向所述图形数据中所述各个节点的路径信息和用于标识各个路径信息所指向的所述各个节点的节点标识信息是相互关联的，所述信息处理方法包括:在集成作为由所述各个分析引擎产生的所述分析结果的所述图形数据中，从所述各个分析引擎接收作为所述分析结果的所述图形数据；以及基于与所述各个分析引擎相对应的所述数据大纲，耦合且集成节点标识信息彼此相同的所述节点处的所述图形数据。利用上述配置和功能，本发明能够集成由多个分析引擎产生的分析结果。
图1是示出了本发明的第一示例性实施例中的信息处理系统的配置的方框图；图2是示出了由图1中公开的分析引擎所定义的图形数据的数据大纲示例的示意图；图3是示出了根据图2中公开的数据大纲的图形数据示例的示意图；图4是示出了由图1中公开的分析引擎所定义的数据大纲以及根据该数据大纲的图形数据的示例的示意图；图5是示出了由图1中公开的分析引擎所定义的数据大纲以及根据该数据大纲的图形数据的示例的示意图6是示出了在图1中公开的数据大纲中存储的数据的示例的示意图；图7是示出了根据图6中公开的数据大纲的图形数据示例的示意图；图8是示出了代表在图1中公开的分析处理流程中存储的分析处理过程的数据的示例的示意图；图9是示出了在图1中公开的事件规则中存储的数据的示例的示意图；图10是示出了在图1中公开的信息处理系统的操作的流程图；图11是示出了在图1中公开的信息处理系统的操作的流程图；图12是示出了在图1中公开的信息处理系统的图形数据集成处理的一个方案的示意图；图13是示出了在图1中公开的信息处理系统的图形数据集成处理的一个方案的示意图；图14是示出了在图1中公开的信息处理系统的图形数据集成处理的一个方案的示意图；图15是示出了在图1中公开的信息处理系统的图形数据集成处理的一个方案的示意图；以及图16是示出了本发明的补充注释I中的信息处理设备的配置的方框图。
具体实施方式
<第一示例性实施例>将参考附图1至15描述本发明的第一示例性实施例。图1至9是用于描述本发明的配置的示意图，而图10至15是用于描述操作的示意图。根据本发明的信息处理系统是由一个或多个信息处理设备配置的系统，装配有多个如图1中示出的分析引擎61至63，并集成作为各个分析引擎的分析结果的图形数据。具体而言，如图1所示，信息处理系统包括分析处理集成单元1、数据大纲3、数据大纲登记单元9、分析数据累积单元7、分析数据存储器8、事件判断单元4、事件规则5、通知应用2以及分析引擎6。此外，分析处理集成单元I包括分析数据集成单元11、分析处理流程12以及分析数据缓存13。通过将程序安装在信息处理系统中包括的运算器件中来实现分析数据集成单元
11、数据大纲登记单元9、分析数据累积单元7、事件判断单元4、通知应用2和分析引擎6。此外，可以在信息处理系统中包括的存储器件中形成分析处理流程12、分析数据缓存13、数据大纲3、分析数据存储器8和事件规则5。在下文中，将详细描述各个组件。分析引擎6分析媒体数据(例如，图像数据和语音数据)，并向分析数据集成单元11输出作为分析结果的分析数据。在本示例性实施例中，作为分析引擎6，包括了流动产生引擎61、人物判断引擎62和脸部匹配引擎63。这些分析引擎61至63分别分析相同的媒体数据并输出分析数据，如下文所述，分析数据集成单元11集成所输出的分析数据。分析引擎6可以是执行任意分析处理的引擎。流动产生引擎61执行以下处理:从成为摄像机所获取的分析目标的移动图像数据中，产生跟踪人的流动的位置信息。作为流动产生引擎61的分析结果的分析数据具有多个节点相连的图形数据的数据结构。图2中示出了对流动产生引擎61输出的图形数据进行定义的数据大纲，并且图3示出了数据大纲代表的图形数据。图2中示出的流动产生引擎61所定义的数据大纲存储:标识分析引擎的图形数据的数据结构的“类别”，作为指向分析数据的图形数据内的每个节点的路径信息的“节点”，以及作为标识每个节点的标识信息的“URI ”。具体而言，在图2中，存储了流动产生引擎61的图形数据的信息，因此，在所有“类另IJ”字段中存储信息“ds:对象”。此外，在“节点”字段中存储指向每个节点的路径信息。例如，因为节点“对象”位于图形数据的顶部，存储信息“自身”作为其路径信息。此外，因为节点“分析信息”位于“对象”之下，存储信息“分析信息”作为其路径信息。此外，因为节点“流动”位于图形数据中“对象”一“分析信息”一“流动”的层级中，所以存储信息“分析信息/流动”作为其路径信息。以类似方式，此外，因为节点“区域”位于图形数据中“对象”一“分析信息”一“流动”一“区域”的层级中，所以存储信息“分析信息/流动/区域”作为其路径信息。此外，在与上述每个“节点”相关联的“URL”字段中，存储标识该节点的唯一“URI” (节点标识信息)。例如，与节点“对象”相关联地存储“URI1”作为其URI，与节点“分析信息”相关联地存储“URI3”作为其URI，与节点“流动”相关联地存储“URI6”作为其URI，并且与节点“区域”相关联地存储“URI7”作为其URI。基于如上文定义的数据大纲，流动产生引擎61输出分析目标的移动图像数据的分析结果，如图3中示出的图形数据。此时，流动产生引擎61产生类别“ds:对象”的实例，并向此实例提供作为唯一标识信息的“实例URI” (图形标识信息)。例如，如图3所示，流动产生引擎61向所产生的实例提供“UR1-11”作为实例URI，并将分析结果的图形数据插入到此实例中。然后，流动产生引擎61向分析数据集成单元11输出分析结果。此外，人物判断引擎62执行以下处理:判断从流动产生引擎61发送的移动图像数据中包括的对象是否是人。作为人物判断引擎62的分析结果的分析数据具有多个节点相连的图形数据的数据结构。图4A中示出了定义由人物判断引擎62输出的图形数据的数据大纲，并且图4B示出了该数·据大纲代表的图形数据。以和上述方式相同的方式，在图4A中示出的人物判断引擎62所定义的数据大纲存储:标识分析引擎的图形数据的数据结构的“类别”，作为指向分析引擎的图形数据内的每个节点的路径信息的“节点”，以及作为标识每个节点的标识信息的“URI”。具体而言，在图4A中，存储了人物判断引擎62的图形数据的信息，因此，在所有“类另U”字段中存储信息“ds:分析信息I”。此外，在“节点”字段中存储指向每个节点的路径信息。例如，因为节点“分析信息I”位于图形数据的顶部，存储信息“自身”作为其路径信息。此外，因为节点“性别”位于“分析信息I”之下，存储信息“性别”作为其路径信息。此外，在与上述每个“节点”相关联的“URL”字段中，存储标识该节点的唯一“URI”(节点标识信息)。在此，假定节点“分析信息I”是与上述由流动产生引擎61产生的图形数据中的节点“分析信息”相同的节点(共同术语)。在此情况下，设置与流动产生引擎61所产生的图形数据中的节点“分析信息”的URI相同的“URI3”，作为由人物判断引擎62产生的图形数据中的节点“分析信息I”的URI。设置“URI4”作为节点“性另ij”的URI。基于如上文定义的数据大纲，人物判断引擎62输出从流动产生引擎61输出的分析目标的移动图像数据的分析结果，如图4B中示出的图形数据。此时，人物判断引擎62产生类别“ds:分析信息I”的实例，并向此实例提供作为唯一标识信息的“实例URI” (图形标识信息)。例如，如图4B所示，人物判断引擎62向所产生的实例提供“UR1-12”作为实例URI，并将图形数据作为分析结果插入到此实例中。然后，人物判断引擎62向分析数据集成单元11输出分析结果。当接收到由流动产生引擎61输出的移动图像数据时，人物判断引擎62还接收作为实例URI的“UR1-11”，该实例URI标识由流动产生引擎61产生的分析结果的图形数据的实例。然后，人物判断引擎62向分析数据集成单元11输出此实例URI “UR1-11”作为集成源数据的实例URI，还输出人物判断引擎62的分析数据。此外，脸部匹配引擎63执行以下处理:判断从流动产生引擎61发送的移动图像数据中包括的人是否符 合事先在脸部匹配数据库中登记的数据。作为脸部匹配引擎63的分析结果的分析数据具有多个节点相连的图形数据的数据结构。图5A中示出了定义由脸部匹配引擎63输出的图形数据的数据大纲，并且图5B示出了数据大纲代表的图形数据。以和上述方式相同的方式，在图5A中示出的脸部匹配引擎63所定义的数据大纲存储:标识分析引擎的图形数据的数据结构的“类别”，作为指向分析数据的图形数据内的每个节点的路径信息的“节点”，以及作为标识每个节点的标识信息的“URI”。具体而言，在图5A中，存储了脸部匹配引擎63的图形数据的信息，因此，在所有“类另U”字段中存储信息“ds:分析信息2”。此外，在“节点”字段中存储指向每个节点的路径信息。例如，因为节点“分析信息2”位于图形数据的顶部，存储信息“自身”作为其路径信息。此外，因为节点“脸部匹配”位于“分析信息2”之下，存储信息“脸部匹配”作为其路径信息。此外，在与上述每个“节点”相关联的“URL”字段中，存储标识该节点的唯一“URI” (节点标识信息)。在此，假定节点“分析信息2”被先前设置为与由上述流动产生引擎61产生的图形数据中的节点“分析信息”相同的节点(共同术语)。在此情况下，设置与流动产生引擎61所产生的图形数据中的节点“分析信息”的URI相同的“URI3”，作为由脸部匹配引擎63产生的图形数据中的节点“分析信息2”的URI。设置“URI5”作为节点“脸部匹配”的URI。基于如上文定义的数据大纲，脸部匹配引擎63输出作为从流动产生引擎61输出的分析目标的移动图像数据的分析结果，如图5B中示出的图形数据。此时，脸部匹配引擎63产生类别“ds:分析信息2”的实例，并向此实例提供作为唯一标识信息的“实例URI”(图形标识信息)。例如，如图5B所示，脸部匹配引擎63向所产生的实例提供“UR1-13”作为实例URI，并将分析结果的图形数据插入到此实例中。然后，脸部匹配引擎63向分析数据集成单元11输出分析结果。当接收到由流动产生引擎61输出的移动图像数据时，脸部匹配引擎63还接收作为实例URI的“UR1-11”，该实例URI标识由流动产生引擎61产生的分析结果的图形数据的实例。然后，脸部匹配引擎63向分析数据集成单元11输出此实例URI “UR1-11”作为集成源数据的实例URI还输出脸部匹配引擎63的分析数据。因为分析引擎61至63的分析处理是已知的分析处理，将省略其详细描述。然后，分析数据集成单元11 (分析数据集成装置)将作为分析引擎61至63的分析结果的图形数据集成到一个或多个图形数据中。此时，分析数据集成单元11参考数据大纲3执行集成处理(数据大纲存储装置)，该数据大纲3示出了集成各个图形数据的图形数据的数据结构。图6示出了在数据大纲3中登记的数据的示例。图6中示出的数据大纲3具有自动地或手动地登记图6中示出的数据大纲的功能，该数据大纲是来自数据大纲登记单元9先前登记的各个分析引擎61至63中的数据大纲。具体而言，图6中示出的数据大纲3是通过合并以下各项而配置的:上述图2中示出的流动分析引擎的数据大纲、图4A中示出的人物判断引擎62的数据大纲以及图5A中示出的脸部匹配引擎63的数据大纲。因此，图6的数据大纲3存储:标识每个分析引擎的图形数据的数据结构的“类别”，作为指向分析引擎的图形数据中每个节点的路径信息的“节点”，以及作为标识每个节点的标识信息的“URI”。具体地，在“URI”的字段中，针对上述相同节点“分析信息”、“分析信息I”以及“分析信息2”，设置相同的“URI3”。参考如图6所示的先前定义的数据大纲3，分析数据集成单元11通过在其“URI”彼此相同的节点进行连接，来执行集成从各个分析引擎61至63接收的图形数据的处理。具体而言，如图7所示，分析数据集成单元11通过将以下节点相连来进行集成:人物判断引擎62产生的图4B中示出的图形数据的节点和脸部匹配引擎63产生的图5B中示出的图形数据的节点中、分别位于URI都是“URI3”的节点“分析信息I”和节点“分析信息2”之下的节点，和流动产生引擎61产生的图3示出的图形数据的节点中、位于URI是“URI3”的节点“分析信息”之下的节点。这就是说，关于图6和7示出的本实施例的示例，将以下URI设置为彼此相同:分别位于人物判断引擎62和脸部匹配引擎63产生的图形数据的最高层级中的节点(分析信息I和分析信息2)的URI，和位于流动产生引擎61产生的图形数据的预定层级中的节点(分析信息)的URI。基于此，分析数据集成单元11通过将位于比人物判断引擎62和脸部匹配引擎63产生的各个图形数据的最高层级中的节点(分析信息I和分析信息2)低的层级中的节点(性别、脸部匹配)连接到位于流动产生引擎61产生的图形数据的预定层级中的节点(分析信息)之下，来集成图形数据。此外，分析数据集成单元11调用分析引擎61至63，并使其根据分析处理流程12 (执行顺序存储装置)中存储的执行顺序数据执行处理，并接收和集成各个分析结果的图形数据。图8示出了分析处理流程12中存储的执行顺序数据的示例。如图8所示，通过三个处理阶段1、2和3配置执行顺序数据。在“处理阶段I”中，设置“流动产生”，并因此调用流动产生引擎61，并使其执行处理。在“处理阶段2”中，设置“人物判断”和“XX判断”，并因此调用人物判断引擎62和附图中未示出的XX判断引擎，并使其并行执行处理。在“处理阶段3”中，设置“脸部匹配”，并因此调用脸部匹配引擎63，并使其执行处理。此外，分析数据集成单元11从在各个处理阶段中被使得执行处理的分析引擎接收图形数据的实例URI以及分析结果的图形数据。此外，分析数据集成单元11接收图形数据，并经由分析数据累积单元7将该图形数据顺序地累积到分析数据存储器8中，并且在分析数据存储器8中未登记接收的实例URI的情况下，将图形数据连同实例URI —起新存储到分析数据存储器8中。此外，当根据上述执行顺序数据调用各个分析引擎61至63时，分析数据集成单元11将从先前调用的分析引擎接收的实例URI给予要调用并使其接下来执行处理的分析引擎，作为集成源 实例URI。因为连同被使得接下来执行处理的分析引擎的分析结果一并输出了该集成源实例URI，所以分析数据集成单元11接收到集成源实例URI和分析结果二者。然后，分析数据集成单元11执行将以下图形数据集成的处理:被使得接下来执行处理的分析引擎输出的分析数据的图形数据，和先前已经被使得执行处理并且已经输出与从被使得接下来执行处理的分析引擎接收到的集成源URI相同的实例URI的分析引擎的图形数据。此外，在图1所示的信息处理系统包括的事件规则5 (执行规则存储装置)中，存储了每个分析引擎登记的图形数据的“阶段”、代表要执行的处理的“通知事件”(执行处理信息)以及用于执行处理的“条件”(执行条件信息)，如图9所示。“通知事件”是向外部输出通知的通知事件的内容。在“条件”中，设置将信息登记到图形数据的每个节点中的状态，作为用于执行通知处理的条件。例如，图9示出了以下情况:在“阶段I”中，当“区域名称”被登记到具有“URI7”的节点中时，设置执行“对象入侵”的通知。同样，在“阶段2”中，当“区域名称”被登记到具有“URI7”的节点中，并且“男性”信息被登记到具有“URI4”的节点中时，设置执行“男性入侵”的通知。此外，在“阶段3”中，当“区域名称”被登记到具有“URI7”的节点中，并且“真”信息被登记到具有“URI5”的节点中时，设置执行“可疑人入侵”的通知。当分析数据集成单元11接收到来自分析引擎61至63中每个的图形数据，并且将该图形数据新登记到或集成并登记到分析数据存储器8中时，事件判断单元4通过判断该图形数据是否满足上述“条件”，来判断是否执行上述“通知事件”。此时，在事件判断单元4判断该图形数据满足上述“条件”的情况下，通知应用2 (处理执行装置)执行“通知事件”的处理。上述“通知事件”是示例，在满足“条件”的情况下执行的处理可以是任意处理。此夕卜，上述“条件”是示例，并且已经描述了在指定节点中登记了特定信息的情况、以及在指定节点中登记了预设信息的情况。然而，可以设置任意条件。此外，在上述描述中，分析数据集成单元11接收来自分析引擎61至63中每个的图形数据，在每次执行接收时，集成该图形数据，并且在每次执行集成时，执行满足“条件”的“通知处理”。然而，可以在任意时间(例如，可以在分析数据集成单元11从分析引擎61至63中的每个接收到图形数据时)执行“通知事件”的执行时间的设定、以及是否满足“条件”的判断。此外，由事件判断单元4和通知应用2执行的处理不限于对如上所述的通过集成多个图形数据所获得的图形数据执行，并且可以应用于节点标识信息(像上文描述的“URI”)与每个节点相关联的任何图形数据。[操作]接下来，将参考图10至15描述信息处理系统的操作。如图10所示，信息处理系统执行两个主要处理。其中之一是将分析引擎61至63所分析的分析数据登记到分析处理集成单元I中的处理(参考图10)，而另一个是以下处理:解释登记到分析处理集成单元I中的分析数据；集成该分析数据；累积；并执行事件处理(参考图11)。将参考图10描述第一处理。在执行用于产生分析数据的分析处理(步骤SI)时，分析引擎61至63中的每个将所产生的分析数据登记到分析数据集成单元11中(步骤S2)。此时，分析引擎61至63中的每个产生用于插入作为所产生的分析数据的图形数据的实例，并向该实例提供用于标识该实例的实例U RI。然后，分析引擎61至63中的每个将插入实例的图形数据连同实例URL —并登记到分析数据集成单元11中。
按照根据稍后描述的分析处理流程12中存储的执行顺序数据的顺序，针对分析引擎61至63中的每个，执行上述步骤SI和S2。此时，被使得其次或稍后执行处理的分析引擎接收用于标识先前被使得执行处理的分析引擎所产生的图形数据的实例的实例URI，作为用于指定成为集成源的图形数据的信息。然后，被使得其次或稍后执行处理的分析引擎将所产生的分析数据的图形数据连同实例URI —起登记到分析数据集成单元11中，该实例URI用于指定先前被使得执行处理的分析引擎所产生的图形数据。接下来，将参考图11描述在分析数据集成单元11从分析引擎61至63接收到分析数据之后执行的操作。首先，在从分析引擎61至63接收到分析数据时，分析数据集成单元11经由分析数据累积单元7确认实例URI是否在分析数据存储器8中存在(步骤Sll)。在分析数据存储器8中不存在实例URI的情况下，分析数据集成单元11将图形数据新登记到分析数据存储器8中(步骤S12)。在分析数据存储器8中存在实例URI的情况下，分析数据集成单元11获取已经积累的现有图形数据，并将分析引擎新登记的图形数据与所获取的图形数据集成(步骤S13)。接下来，事件判断单元4基于分析数据判断是否存在可应用事件(步骤S14)。当存在可应用事件时(步骤S14:是)，事件判断单元4向通知应用2通知(步骤S15)。当不存在可应用事件时(步骤S14:否)，事件判断单元4不采取任何动作。最终 ，根据分析处理流程12，获取被使得在已经登记了分析数据的分析引擎之后执行处理的分析引擎(步骤S16)。当存在下一分析引擎时(步骤S16:是)，分析数据集成单元11调用下一分析引擎(步骤S17)。当不存在下一分析引擎时(步骤S16:否)，过程结束。将参考图10至11以及图12至15描述图10和11中示出的操作的具体示例。首先，在“处理阶段I”中，流动产生引擎61分析作为分析目标的移动图像数据以产生分析数据(步骤SI)，并将图3中示出的图形数据和实例URI “UR1-11”登记到分析数据集成单元11中(步骤S2)。分析数据集成单元11检查接收到的实例URI “UR1-11”是否被经由分析数据累积单元7登记到分析数据存储器8中。在本文中，因为未登记“UR1-11” (步骤Sll:否)，分析数据集成单元11将图3中示出的图形数据新登记到分析数据存储器8中(步骤S12)。随后，事件判断单元4基于所登记的图形数据判断是否存在可应用事件(步骤S14)。在本文中，“区域名称”被登记到具有“URI7”的节点中(如图3所示)，满足图9中示出的针对“阶段I ”设置的“条件”，并且事件判断单元4判断存在“对象入侵”的通知事件(步骤S14:是)。因此，事件判断单元4向通知应用2通知存在“对象入侵”的通知事件(步骤S15)，并且通知应用2执行“对象入侵”的通知事件。此后，分析数据集成单元11进行到下一处理阶段(步骤S16:是)，并调用处理阶段2中设置的分析引擎(步骤S17)。此时，分析数据集成单元11将在处理阶段I中产生的分析数据的实例URI “UR1-11”给予在处理阶段2中设置的分析引擎(在本文中是给予人物判断引擎62)。接下来，在“处理阶段2”中，调用人物判断引擎62，并且人物判断引擎62从流动产生引擎61接收分析目标的移动图像数据，并还从分析数据集成单元11接收由流动产生引擎61产生的分析数据的实例URI “UR1-11”。然后，人物判断引擎62分析该移动图像数据以产生分析数据(步骤SI)，并且将图4B中示出的图形数据和实例URI “UR1-12”以及“UR1-11”登记到分析数据集成单元11中(步骤S2)，“UR1-11”是在调用时给予的由流动产生引擎61产生的分析数据的实例URI，并且用于指定集成源图形数据。然后，分析数据集成单元11确认接收到的实例URI “现1-11”和“^1_12”是否被经由分析数据累积单元7登记到分析数据存储器8中(步骤Sll)。此时，因为登记了用于指定集成源的实例URI “UR1-11” (步骤Sll:是)，分析数据集成单元11通过以下方式集成:将未登记的“UR1-12”所指定的图4B中示出的图形数据添加到“UR1-11”所指定的图3中示出的图形数据(步骤S13)。具体而言，分析数据集成单元11发现要添加的具有“UR1-12”的图形数据的顶部节点的URI是“URI3”，如图4B所示。此外，因为由“UR1-11”指定的集成源图形数据的类别是类别“ds:对象”，分析数据集成单元11参考图6中示出的数据大纲发现具有相同URI “URI3”的节点是类别“ds:对象”的节点“分析信息”。因此，如图12所示，分析数据集成单元11将与“UR1-12”的节点“分析信息I”相连的链路替换为“UR1-11”的节点“分析信息”(参考图12中示出的虚线框内部以及箭头)。接下来，如图13中示出的虚线框中所示，分析数据集成单元11将“UR1-12”的图形数据与“UR1-11”的图形数据进行集成，并将其登记到分析数据存储器8中(步骤S13)。随后，事件判断单元4基于所登记的图形数据判断是否存在可应用事件(步骤
S14)。此时，在“区域名称”被登记到具有“URI7”的节点中并且“男性”值被登记到具有“URI4”的节点“性别”中的情况下(如图13所示)，满足图9中示出的针对“阶段2”设置的“条件”，因此事件判断单元4判断存在“男性入侵”的通知事件(步骤S14:是)。因此，事件判断单元4向通知应用2通知存在“男性入侵”的通知事件(步骤S15)，并且通知应用2执行“男性入侵”的通知事 件。虽然在处理阶段2中存在被使得并行执行处理的另一分析引擎，本文将省略对其的描述。此后，分析数据集成单元11进行到下一处理阶段(步骤S16:是)，并调用处理阶段3中设置的分析引擎(步骤S17)。此时，分析数据集成单元11将上述处理阶段I和2中产生的分析数据的实例URI “UR1-11”和实例URI “UR1-12”给予处理阶段3中设置的分析引擎(在本文中是给予脸部匹配引擎63)。接下来，在“处理阶段3”中，调用脸部匹配引擎63，然后脸部匹配引擎63从流动产生引擎61或人物判断引擎62接收到分析目标的移动图像数据。脸部匹配引擎63还从分析数据集成单元11接收由流动产生引擎61产生的分析数据的实例URI “UR1-11”以及由人物判断引擎62产生的分析数据的实例URI “UR1-12”。然后，脸部匹配引擎63分析该移动图像数据以产生分析数据(步骤SI)，并且将图5B中示出的图形数据和实例URI “UR1-13”以及“UR1-11”登记到分析数据集成单元11中(步骤S2)，“UR1-11”是在调用时给予的由流动产生引擎61产生的分析数据的实例URI，并且用于指定集成源图形数据。然后，分析数据集成单元11确认已经接收到的实例URI “UR1-1I ”、实例URI “UR1-12”和实例URI “UR1-13”是否被经由分析数据累积单元7登记到分析数据存储器8中(步骤Sll)。在本文中，因为登记了用于指定集成源的实例URI “UR1-11”和实例URI “UR1-12” (步骤Sll:是)，分析集成单元11通过以下方式进行集成:将未登记的“UR1-13”所指定的图5B中示出的图形数据添加到“UR1-11”所指定的图13中示出的图形数据(步骤S13)。具体而言，分析数据集成单元11发现要添加的具有“UR1-13”的图形数据的顶部节点的URI是“URI3”，如图5B所示。此外，因为由“UR1-11”指定的要成为集成源的图形数据的类别是类别“ds:对象”，分析数据集成单元11参考图6中示出的数据大纲发现具有相同URI “URI3”的节点是类别“ds:对象”的节点“分析信息”。因此，分析数据集成单元11将与“UR1-13”的节点“分析信息2”相连的链路替换为“UR1-11”的节点“分析信息”，如图14所示(参考图14中示出的虚线框内部以及箭头)。接下来，如图15中示出的虚线框中所示，分析数据集成单元11将“UR1-13”的图形数据与“UR1-11”的图形数据进行集成，并将其登记到分析数据存储器8中。此时，分析数据集成单元11也登记“UR1-13”的信息。随后，事件判断单元4基于所登记的图形数据判断是否存在可应用事件(步骤
514)。此时，在“区域名称”被登记到具有“URI7”的节点中并且“真”值被登记到具有“URI5”的节点中作为具有“URI5”的节点“脸部匹配”的结果的情况下，满足图9中示出的针对“处理阶段3”设置的“条件 ”，因此事件判断单元4判断存在“可疑人入侵”的通知事件(步骤S14:是)。因此，事件判断单元4向通知应用2通知存在“可疑人入侵”的通知事件(步骤
515)，并且通知应用2执行“可疑人入侵”的通知事件。因为不存在下一处理阶段(步骤S16:否)，过程结束。在本文中，以上已经描述了存在一个集成数据的情况，但是也可以存在多个数据。例如，在期望将数据与“URI2”的信息和“URI3”的信息进行集成的情况下，在类似处理中，可以集成两个实例“UR1-12”和“UR1-13”作为集成数据。此外，在本示例性实施例中，分析数据缓存13被包括在分析处理集成单元I中(如图1所示)，因此分析数据缓存13可以被用在图11所示的步骤Sll至S13的处理中(也就是，在判断是否已经登记了实例URI的处理中)。具体而言，首先，设置将已经读取和写入了预定时间长度的“实例URI”缓存在分析数据缓存13中。然后，在步骤Sll中，分析数据集成单元11确认在分析数据缓存13中是否存在目标实例URI，并且当不存在时，从分析数据存储器8获取目标实例URI并将其登记到分析数据缓存13中。随后，分析数据集成单元11可以参考分析数据缓存13中的数据，判断是否已经登记了从分析引擎登记的实例URI，并且可以实现分析数据集成处理的速度的提高。<补充注释>上文公开的示例性实施例的全部或部分可以描述为以下补充注释。在下文中，将参考图16描述根据本发明的信息处理设备的配置的总览。然而，本发明不限于以下配置。(补充注释I)—种信息处理设备100,包括:数据大纲存储装置102，所述数据大纲存储装置102用于存储数据大纲，所述数据大纲是针对各个分析引擎设置的，并代表作为由各个分析引擎产生的分析结果的图形数据的数据结构，并且每个数据大纲包括多个相连的节点；以及分析数据集成装置101，所述分析数据集成装置101用于集成所述图形数据，所述图形数据是由所述各个分析引擎产生的所述分析结果，其中:在由所述数据大纲存储装置102存储的每个所述数据大纲中，用于指向所述图形数据中各个节点的路径信息和用于标识各个路径信息所指向的所述各个节点的节点标识/[目息是相互关联的；以及所述分析数据集成装置101被配置为:从所述各个分析引擎接收作为所述分析结果的所述图形数据，以及基于与所述各个分析引擎相对应的所述数据大纲，耦合并集成节点标识信息彼此相同的所述节点处的所述图形数据。(补充注释2)根据补充注释I所述的信息处理设备，其中，所述分析数据集成装置被配置为:通过将一个图形数据所包括的节点与另一个图形数据所包括的另一节点相连，来集成所述一个图形数据和所述另一图形数据，所述另一节点与所述另一图形数据所包括的节点相连，并且与同所述一个图形数据所包括的所述节点的所述节点标识信息相同的信息相关联。(补充注释3)根据补充注释2所述的信息处理设备，其中:在所述数据大纲中，在所述另一图形数据的数据结构中位于最高层级的节点的标识信息和位于所述一个图形数据的任意层级中的节点的标识信息被设置为彼此相同；以及所述分析数据集成装置被配置为:通过将位于比所述另一图形数据的最高层级低的层级的节点连接到一节点之下，来集成所述一个图形数据与所述另一图形数据，所述一节点由所述一个图形数据包括，并且与同位于所述另一图形数据的所述最高层级的所述节点的所述标识信息相同的标识信息相关联。(补充注释4)根据补充注释I至3中任意一项所述的信息处理设备，包括执行顺序存储装置，所述执行顺序存储装置用于存储产生要集成的所述图形数据的所述分析引擎的执行顺序，
·
其中，所述分析数据集成装置被配置为:集成根据所述执行顺序执行的各个分析引擎所产生的所述图形数据。(补充注释5)根据补充注释4所述的信息处理设备，其中，所述分析数据集成装置被配置为:根据由所述执行顺序存储装置存储的所述执行顺序，执行每个所述分析引擎；从所述分析引擎接收由所述分析引擎产生的图形数据，并还接收对所述图形数据唯一的图形标识信息；向根据所述执行顺序接下来要执行的所述分析引擎给予所述图形标识信息作为集成源的图形标识信息；从接下来要执行的所述分析引擎接收由接下来要执行的所述分析引擎产生的图形数据，并还接收所述集成源的所述图形标识信息；以及集成由所接收到的图形标识信息彼此相同的所述分析引擎产生的所述图形数据。(补充注释6)根据补充注释5所述的信息处理设备，其中，所述分析数据集成装置被配置为:从所述分析引擎接收所述图形数据和所述图形标识信息；在存储设备中未存储所接收到的图形标识信息的情况下，将所接收到的图形数据和图形标识信息存储到所述存储设备中；以及在存储设备中存储了所接收到的图形标识信息的情况下，将所接收到的图形数据和与所接收到的图形标识信息相关联地存储在所述存储设备中的所述图形数据进行集成。(补充注释7)根据补充注释I至6中任意一项所述的信息处理设备，包括:执行规则存储装置，所述执行规则存储装置用于:与用于标识所述图形数据的节点的所述节点标识信息相关联地存储与登记到所述图形数据的节点中的信息相对应的代表要执行的处理的执行处理信息；以及处理执行装置，所述处理执行装置用于:基于由所述执行规则存储装置存储的所述信息，执行与所述节点的所述节点标识信息相关联的所述执行处理信息所代表的所述处理，在所述节点中，已经由所述分析数据集成装置登记了预定信息。(补充注释8)根据补充注释7所述的信息处理设备，其中:所述执行规则存储装置被配置为:存储执行条件信息作为用于执行所述执行处理信息所代表的所述处理的条件，所述执行条件信息被登记到与同所述执行处理信息相关联的所述节点标识信息相对应的节点中；以及所述处理执行装置被配置为:当所述分析数据集成装置将由所述登记规则存储装置存储的所述执行条件信息登记到所述节点中时，执行与所述节点的节点标识信息相关联的所述执行处理信息所代表的所述处理。(补充注释9)根据补充注释7或8所述的信息处理设备，包括执行顺序存储装置，所述执行顺序存储装置用于存储产生要集成的所述图形数据的所述分析引擎的执行顺序，其中:所述分析数据集成装置被配置为:在每次由根据所述执行顺序执行的每个所述分析引擎产生每个所述图形数据时，执行所述图形数据的集成；以及所述处理执行装置被配置为:在每次所述分析数据集成装置执行所述图形数据的集成时进行操作。(补充注释10)一种包括指令的计算机程序，用于使信息处理设备实现分析数据集成装置，所述信息处理设备包括用于存储数据大纲的数据大纲存储装置，所述数据大纲是针对各个分析引擎设置的，并代表作为由所述各个分析引擎产生的分析结果的图形数据的数据结构，且每个数据大纲包括多个相连的节点，所述分析数据集成装置用于集成作为由所述各个分析引擎产生的所述分析结果的所述图形数据，其中:在由所述数据大纲存储装置存储的每个所述数据大纲中，用于指向所述图形数据中各个节点的路径信息和用于标识各个路径信息所指向的所述各个节点的节点标识信息是相互关联的；以及所述分析数据集成装置被配置为:从所述各个分析引擎接收作为所述分析结果的所述图形数据，以及基于与所述各个分析引擎相对应的所述数据大纲，耦合并集成节点标识信息彼此相同的所述节点处的所述图形数据。(补充注释11)根据补充注释10所述的计算机程序，其中，所述分析数据集成装置被配置为:通过将一个图形数据所包括的节点与另一个图形数据所包括的另一节点相连，来集成所述一个图形数据和所述另一图形数据，所述另一节点与所述另一图形数据所包括的节点相连，并且与同所述一个图形数据所包括的所述节点的所述节点标识信息相同的信息相关联。(补充注释12)
一种信息处理设备的信息处理方法，所述信息处理设备包括用于存储数据大纲的数据大纲存储装置，所述数据大纲是针对各个分析引擎设置的，并代表作为由所述各个分析引擎产生的分析结果的图形数据的数据结构，且每个数据大纲包括多个相连的节点，其中，在由所述数据大纲存储装置存储的每个所述数据大纲中，用于指向所述图形数据中各个节点的路径信息和用于标识各个路径信息所指向的所述各个节点的节点标识信息是相互关联的，所述信息处理方法，包括:在集成作为由所述各个分析引擎产生的所述分析结果的所述图形数据中，从所述各个分析引擎接收作为所述分析结果的所述图形数据；以及基于与所述各个分析引擎相对应的所述数据大纲，耦合并集成节点标识信息彼此相同的所述节点处的所述图形数据。(补充注释13)根据补充注释12所述的信息处理方法，包括:在集成所述图形数据中，通过将一个图形数据所包括的节点与另一个图形数据所包括的节点相连，来集成所述一个图形数据和所述另一图形数据，所述另一节点与所述另一图形数据所包括的节点相连，并且与同所述一个图形数据所包括的所述节点的所述节点标识信息相同的信息相关联。本申请基于并要求2010年11月9日提交的日本专利申请N0.2010-250630的优先权，其公开的全文以引用方式并入本文。附图标记的描述I分析处理集成单元
2通知应用3数据大纲4事件判断单元5事件规则6分析引擎7分析数据累积单元8分析数据存储器9数据大纲登记单元11分析数据集成单元12分析处理流程13分析数据缓存61流动产生引擎62人物判断引擎63脸部匹配引擎100信息处理设备101分析数据集成装置102数据大纲存储装置。
权利要求
1.一种信息处理设备,包括: 用于存储数据大纲的数据大纲存储装置，所述数据大纲是针对各个分析引擎设置的，并代表作为由所述各个分析引擎产生的分析结果的图形数据的数据结构，并且每个数据大纲包括多个相连的节点；以及 用于集成所述图形数据的分析数据集成装置，所述图形数据是由所述各个分析引擎产生的所述分析结果，其中: 在由所述数据大纲存储装置存储的每个所述数据大纲中，用于指向所述图形数据中各个节点的路径信息和用于标识各个路径信息所指向的所述各个节点的节点标识信息是相互关联的；以及 所述分析数据集成装置被配置为:从所述各个分析引擎接收作为所述分析结果的所述图形数据，以及基于与所述各个分析引擎相对应的所述数据大纲，耦合且集成节点标识信息彼此相同的所述节点处的所述图形数据。
2.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，所述分析数据集成装置被配置为:通过将一个图形数据所包括的节点与另一个图形数据所包括的另一节点相连，来集成所述一个图形数据和所述另一图形数据，所述另一节点与所述另一图形数据所包括的节点相连，并且与同所述一个图形数据所包括的所述 节点的所述节点标识信息相同的信息相关联。
3.根据权利要求2所述的信息处理设备，其中: 在所述数据大纲中，在所述另一图形数据的数据结构中位于最高层级的节点的标识信息和位于所述一个图形数据的任意层级中的节点的标识信息被设置为彼此相同；以及 所述分析数据集成装置被配置为:通过将位于比所述另一图形数据的最高层级低的层级的节点连接到一节点之下，来集成所述一个图形数据与所述另一图形数据，所述一节点由所述一个图形数据包括，并且与同位于所述另一图形数据的所述最高层级的所述节点的所述标识信息相同的标识信息相关联。
4.根据权利要求1至3中任意一项所述的信息处理设备，包括执行顺序存储装置，所述执行顺序存储装置用于存储产生要集成的所述图形数据的所述分析引擎的执行顺序， 其中，所述分析数据集成装置被配置为:集成根据所述执行顺序执行的各个分析引擎所产生的所述图形数据。
5.根据权利要求4所述的信息处理设备，其中，所述分析数据集成装置被配置为:根据由所述执行顺序存储装置存储的所述执行顺序，执行每个所述分析引擎；从所述分析引擎接收由所述分析引擎产生的图形数据，并还接收对所述图形数据唯一的图形标识信息；向根据所述执行顺序接下来要执行的所述分析引擎给予所述图形标识信息作为集成源的图形标识信息；从接下来要执行的所述分析引擎接收由接下来要执行的所述分析引擎产生的图形数据，并还接收所述集成源的所述图形标识信息；以及集成由所接收到的图形标识信息彼此相同的所述分析引擎产生的所述图形数据。
6.根据权利要求5所述的信息处理设备，其中，所述分析数据集成装置被配置为:从所述分析引擎接收所述图形数据和所述图形标识信息；在存储设备中未存储所接收到的图形标识信息的情况下，将所接收到的图形数据和图形标识信息存储到所述存储设备中；以及在存储设备中存储了所接收到的图形标识信息的情况下，将所接收到的图形数据和与所接收到的图形标识信息相关联地存储在所述存储设备中的所述图形数据进行集成。
7.根据权利要求1至6中任意一项所述的信息处理设备，包括: 执行规则存储装置，所述执行规则存储装置用于:与用于标识所述图形数据的节点的所述节点标识信息相关联地存储与登记到所述图形数据的所述节点中的信息相对应的代表要执行的处理的执行处理信息；以及 处理执行装置，所述处理执行装置用于:基于由所述执行规则存储装置存储的所述信息，执行与所述节点的所述节点标识信息相关联的所述执行处理信息所代表的所述处理，在所述节点中，已经由所述分析数据集成装置登记了预定信息。
8.根据权利要求7所述的信息处理设备，其中: 所述执行规则存储装置被配置为:存储执行条件信息作为用于执行所述执行处理信息所代表的所述处理的条件，所述执行条件信息被登记到与同所述执行处理信息相关联的所述节点标识信息相对应的节点中；以及 所述处理执行装置被配置为:当所述分析数据集成装置将由所述登记规则存储装置存储的所述执行条件信息登记到所述节点中时，执行与所述节点的节点标识信息相关联的所述执行处理信息所代表的所述处理。
9.根据权利要求7或8所述的信息处理设备，包括执行顺序存储装置，所述执行顺序存储装置用于存储产生要集成的所述图形数据的所述分析引擎的执行顺序，其中: 所述分析数据集成装置被配置为:在每次由根据所述执行顺序执行的每个所述分析引擎产生每个所述图形数据时，执行所述图形数据的集成；以及 所述处理执行装置被配置为:在每次所述分析数据集成装置执行所述图形数据的集成时进行操作。
10.一种包括指令的计算机程序，用于使信息处理设备实现分析数据集成装置，所述信息处理设备包括用于存储数据大纲的数据大纲存储装置，所述数据大纲是针对各个分析引擎设置的，并代表作为由所述各个分析引擎产生的分析结果的图形数据的数据结构，且每个数据大纲包括多个相连的节点，所述分析数据集成装置用于集成作为由所述各个分析引擎产生的所述分析结果的所述图形数据，其中: 在由所述数据大纲存储装置存储的每个所述数据大纲中，用于指向所述图形数据中各个节点的路径信息和用于标识各个路径信息所指向的所述各个节点的节点标识信息是相互关联的；以及 所述分析数据集成装置被配置为:从所述各个分析引擎接收作为所述分析结果的所述图形数据，以及基于与所述各个分析引擎相对应的所述数据大纲，耦合并集成节点标识信息彼此相同的所述节点处的所述图形数据。
11.根据权利要求10所述的计算机程序，其中，所述分析数据集成装置被配置为:通过将一个图形数据所包括的节点与另一个图形数据所包括的另一节点相连，来集成所述一个图形数据和所述另一图形数据，所述另一节点与所述另一图形数据所包括的节点相连，并且与同所述一个图形数据所包括的所述节点的所述节点标识信息相同的信息相关联。
12.一种信息处理设备的信息处理方法，所述信息处理设备包括用于存储数据大纲的数据大纲存储装置，所述数据大纲是针对各个分析引擎设置的，并代表作为由所述各个分析引擎产生的分析结果的图形数据的数据结构，且每个数据大纲包括多个相连的节点，其中，在由所述数据大纲存储装置存储的每个所述数据大纲中，用于指向所述图形数据中各个节点的路径信息和用于标识各个路径信息所指向的所述各个节点的节点标识信息是相互关联的， 所述信息处理方法，包括: 在集成作为由所述各个分析引擎产生的所述分析结果的所述图形数据中，从所述各个分析引擎接收作为所述分析结果的所述图形数据；以及基于与所述各个分析引擎相对应的所述数据大纲，耦合并集成节点标识信息彼此相同的所述节点处的所述图形数据。
13.根据权利要求12所述的信息处理方法，包括: 在集成所述图形数据中，通过将一个图形数据所包括的节点与另一个图形数据所包括的另一节点相连，来集成所述一个图形数据和所述另一图形数据，所述另一节点与所述另一图形数据所包括的节点相连，并且与同所述一个图形数据所包括的所述节点的所述节点标识信息相同的信息 相关联。
全文摘要
一种信息处理设备，包括用于存储数据大纲的数据大纲存储装置，所述数据大纲代表由各个分析引擎产生的图形数据的数据结构；以及分析数据集成装置，用于集成由所述各个分析引擎产生的所述图形数据。在每个所述数据大纲中，用于指向所述图形数据中各个节点的路径信息和用于标识所述各个节点的节点标识信息是相互关联的。所述分析数据集成装置被配置为从所述各个分析引擎接收作为所述分析结果的所述图形数据，以及基于与所述各个分析引擎相对应的所述数据大纲，耦合并集成节点标识信息彼此相同的所述节点处的所述图形数据。
文档编号G06F17/30GK103250150SQ201180054088
公开日2013年8月14日 申请日期2011年11月7日 优先权日2010年11月9日
发明者河又恒久 申请人:日本电气株式会社