JP2010218390A

JP2010218390A - ストリーム蓄積制御装置

Info

Publication number: JP2010218390A
Application number: JP2009066384A
Authority: JP
Inventors: Hidehiro Shimizu; 英弘清水
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2009-03-18
Filing date: 2009-03-18
Publication date: 2010-09-30

Abstract

【課題】アプリケーション、ユーザ、端末に関係なく、ストリームデータの内容に応じて、ストリームデータを適切な信頼性のボリュームに振り分けて蓄積する。
【解決手段】この発明は、ストリームデータの解析項目とこの解析項目に対応するストリームデータの重要度とを含む重要度対応表と、前記ストリームデータの重要度とこのストリームデータの重要度に対応したストリームデータを蓄積するボリュームの信頼度とを含む重要度変換表と、を備え、ストリームデータの解析項目に対応する重要度を重要度対応表から求め、この重要度に対応するボリュームの信頼度を重要度変換表から求めることにより、ストリームデータの解析項目から求めた重要度のストリームデータをこの重要度に対応する信頼度のボリュームに蓄積するので、ストリームデータの内容に応じて、ストリームデータを適切な信頼度のボリュームに振り分けて蓄積することができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、ストリームデータを複数のボリュームに振り分けて格納する蓄積装置に関するものである。

映像や音声、電子メールなどのストリームデータは、記憶装置にあたるボリュームに格納し蓄積される。ボリュームは、信頼性が高く性能が高い方が高価である。ボリュームの高信頼化には、大規模災害に備えて遠隔地へのデータ複製（ミラーリング）を行うことも含まれる。コストをいくらかけても良いならば、すべてのストリームデータを高信頼で高性能のボリュームに蓄積し、すべて遠隔に複製、蓄積すれば良いが、現実にはストリームデータを高信頼で高性能のボリュームに蓄積することは必要最小限にとどめて、管理者が手作業で重要度に応じた蓄積先を選択している。
従来、ストリームデータのボリュームに対する自動蓄積制御は、アプリケーションごと、ユーザごとや端末ごとに、信頼性と性能の予め設定された条件に従って、ストリームデータの格納先を最適なボリュームに振り分けていた。（例えば、特許文献１）。
また、映像をはじめとするストリームデータについては、類似性に基づいたさまざまな分類法、クラスタリング手段が提案されている。（例えば、特許文献２）。

特開2004-70403号公報第１図特表2008-529105

従来、ストリームデータをボリュームに蓄積するための格納先自動振り分けは、アプリケーションごと、ユーザごとや端末ごとに予め条件を設定する必要があるため、新たなアプリケーション、ユーザ、端末が追加されるたびに、設定条件を追加する必要があった。
また、ストリームデータの内容に応じて、ストリームデータの格納先をボリュームに振り分けることができないという問題点があった。そのため、同じアプリケーションの不良なストリームデータが信頼性の高いボリュームに格納されることや同じアプリケーションの重要なストリームデータが信頼性の低いボリュームに格納されることがあり、ストリームデータの内容に応じて、ストリームデータを適切な信頼性のボリュームに振り分けて蓄積することができなかった。
この発明は上記のような問題点を解決するためになされたもので、アプリケーション、ユーザ、端末に関係なく、ストリームデータの内容に応じて、ストリームデータを適切な信頼性のボリュームに振り分けて蓄積することを目的とする。

この発明に係るストリーム蓄積制御装置は、
ストリームデータの解析項目とこの解析項目に対応するストリームデータの重要度とを含む重要度対応表と、
前記ストリームデータの重要度とこのストリームデータの重要度に対応したストリームデータを蓄積するボリュームの信頼度とを含む重要度変換表と、
前記ストリームデータの中から得た前記ストリームデータの解析項目に対応する前記ストリームデータの重要度を前記重要度対応表から求める重要度判定手段と、
前記重要度判定手段により求めた前記ストリームデータの重要度に対応する前記ボリュームの信頼度を前記重要度変換表から求める蓄積判定手段と、
前記重要度判定手段により求めた重要度のストリームデータを前記蓄積判定手段により求めた信頼度のボリュームに蓄積する蓄積処理手段と、
を備えたものである。

この発明は、ストリームデータの解析項目とこの解析項目に対応するストリームデータの重要度とを含む重要度対応表と、前記ストリームデータの重要度とこのストリームデータの重要度に対応したストリームデータを蓄積するボリュームの信頼度とを含む重要度変換表と、を備え、ストリームデータの解析項目に対応する重要度を重要度対応表から求め、この重要度に対応するボリュームの信頼度を重要度変換表から求めることにより、ストリームデータの解析項目から求めた重要度のストリームデータをこの重要度に対応する信頼度のボリュームに蓄積するので、ストリームデータの内容に応じて、ストリームデータを適切な信頼度のボリュームに振り分けて蓄積することができる。

実施の形態１におけるストリーム蓄積制御装置の全体構成図。実施の形態１におけるストリーム蓄積制御装置の動作手順を示すフローチャート。実施の形態１における重要度判定部の動作手順を示すフローチャート。実施の形態１における重要度対応表。実施の形態１における蓄積判定部の動作手順を示すフローチャート。実施の形態１における重要度変換表。実施の形態１におけるボリューム信頼度表。実施の形態１におけるボリューム候補一覧。実施の形態１におけるボリューム蓄積品質表。実施の形態２におけるストリーム蓄積制御装置の全体構成図。実施の形態２におけるボリュームロケーション表。実施の形態２における蓄積類似判定部の詳細な動作手順を示すフローチャート。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１のストリーム蓄積制御装置の全体構成図である。
図１において、映像ストリーム１は本発明に係るストリーム蓄積制御装置２が処理するデータであり、複数のメタデータとデータから成る連続したデータである。メタデータは、データそのものを効率的に管理したり検索したりするための情報（データの作成日時や作成者、データ形式、タイトル、注釈など）である。
映像ストリーム１は、ストリーム蓄積制御装置２で処理され、ボリューム３ａ、３ｂ、もしくは３ｃへ格納し、蓄積される。また、映像ストリームの取得、検索時に参照するために、映像ストリームをどのボリュームに蓄積したかを蓄積履歴４に記録する。

ストリーム蓄積制御装置２は、ストリーム処理部２１、重要度判定部２２、蓄積判定部２３、蓄積処理部２４の４つの処理部（モジュール、機能、等）からなり、この順で映像ストリーム１を処理する。
ストリーム蓄積制御装置２が参照するテーブルは４つあり、重要度判定部２２で参照する重要度対応表１１、蓄積判定部２３と蓄積処理部２４で参照する重要度変換表１２、蓄積判定部２３で参照するボリューム信頼度表１３、蓄積処理部２４で参照するボリューム蓄積品質表１４がある。
テーブルは、ＤＢの表でも良いし、テキストファイルでも良いし、レジストリなどの初期化情報として保持しても構わない。

図２は、ストリーム蓄積制御装置２の動作手順を示す実施の形態１のフローチャートである。
はじめに、ストリーム処理部２１が、映像ストリーム1を受け取り（ステップＳ１）、適切な時間幅もしくはフレーム数単位で映像ストリーム１を分割する（ステップＳ２）。
適切な時間幅は、映像ストリーム１の種類やネットワーク性能、マシン性能等により予め指定するものとし、例えば、1秒ごと、1時間ごと、1日ごと、1フレームごと、I（アイ）フレームごとなどいずれでも構わない。例えば、監視映像の場合、モーションJPEGのような各フレームが分離された形で受信されることが多く、1フレームごとに分割した映像ストリーム１を蓄積ボリュームに振り分けることが考えられる。
以下、分割された映像ストリーム１をストリームデータと記す。

つづいて、重要度判定部２２が、ストリームデータの解析を行う。ストリームデータの解析としては、メタデータの解析（ステップＳ３）、およびデータの解析を行う（ステップＳ４）。次に、ストリームデータの解析結果を基にストリームデータの重要度を求める。（ステップＳ５）。
ストリームデータの解析は、データの構成に応じてメタデータ解析のみでも構わないし、データ解析のみでも良い。
重要度判定部２２の処理は、後で詳細に説明をする。

つづいて、蓄積判定部２３が、重要度変換表１２を参照して、ステップＳ５で求めたストリームデータの重要度に対応したボリュームの信頼度を求める（ステップＳ６）。さらに信頼度に基づいて蓄積に適切なボリュームの候補一覧を作成する（ステップＳ７）。
蓄積判定部２３の処理は、後で詳細に説明をする。

つづいて、蓄積処理部２４が、重要度変換表１２を参照して、ステップＳ５で求めたストリームデータの重要度に基づいて蓄積品質を求める。蓄積品質とは、ストリームデータをボリュームに蓄積する際に必要とされるストリームデータの品質を指定する値である。
さらにボリューム蓄積品質表１５を参照して、求めた蓄積品質に応じた蓄積法でストリームデータを変換するという蓄積品質前処理を行う（ステップＳ８）。
蓄積法とは、ストリームデータをボリュームに蓄積する際にデータの蓄積品質に応じて設定されているデータ変換方法であり、変換方法は例えば、モーションJPEGの１フレームの圧縮率や、MPEG変換や、H.264変換や、画像ピクセル種縮小や、１秒あたりのフレーム削減などがある。

最後に、蓄積処理部２４が、変換された映像ストリームデータをステップＳ７により得られたボリューム候補一覧のボリューム識別の順番に従ってボリュームへの書き込みを試みる。ディスクフルやネットワーク障害等で書き込みができない場合、ボリューム候補一覧表にある次の順番のボリュームへの書き込みを試み、成功した時点で書き込み完了となる。ボリュームへの書き込み完了と同時に、ストリームデータをどのボリュームに書き込んだか、蓄積されたストリームデータがいつのデータであるかなどを蓄積履歴４に記録する（ステップＳ９）。

次に、重要度判定部２２の詳細な動作手順を説明する。
図３は、重要度判定部の動作手順を示すフローチャートである。
まず、ストリームデータに付加されているメタデータを取得する（ステップＳ１０１）。メタデータは、ストリームの形式によって異なるので、システムで扱うストリームに応じてメタデータの取得法は異なる。独自形式かもしれないし、MPEG-7などの標準規約のメタデータを使っても良い。メタデータが取得できたか否かを判定し（ステップＳ１０２）メタデータが取得できた場合は、次の処理（ステップＳ１０３）へ進み、取得できなかった場合またはメタデータがない場合は、データ解析処理（ステップＳ１０６）へ進む。

図４は、重要度対応表１１である。重要度対応表１１は、解析種別１１１、値１１２、重要度１１３の３つの列を有す。
解析種別１１１は、メタデータのタグ名やデータ解析種別などの識別子が記される。図４ではデータ解析種別が記された例が示されている。
値１１２は、解析種別１１１の値が記される。値は、０、１（ある、なし）の２値でも良いし、整数値でも良いし、浮動小数でも良いし、文字列でも良い。ストリームデータを蓄積するボリュームの信頼度を変更することが必要となるような解析種別と値を記す。

重要度１１３は、解析種別１１１とその値１１２に対応するストリームデータの重要度を記す。重要度は「重要」、「重要でない」の２値でも良いし、整数値または文字列でも良い。
例えば図４の例では、値が大きい整数の方が重要度１１３が大きいことを表している。重要度対応表１１は、メモリー上に保持しても良いし、ファイルの形で保持しても良いし、データベースで保持しても良い。また、重要度の値でソートしても構わない。

取得したメタデータについて、重要度対応表１１の解析種別１１１を検索する（ステップＳ１０３）。
最初に取得したメタデータの識別子が重要度対応表１１の解析種別１１１に存在するか否かを判定し（ステップＳ１０４）、メタデータの識別子が解析種別１１１に存在した場合は、解析種別１１１に対応する重要度１１３を最大重要度として一時記憶し（ステップＳ１０５）、次のメタデータを取得するループでステップＳ１０１へ戻る。
ステップＳ１０１からステップＳ１０５のループの２回目以降は、取得したメタデータの重要度１１３と一時記憶してある最大重要度とを比較して、値の大きい方を最大重要度として一時記憶する（ステップＳ１０５）。
メタデータの識別子が解析種別１１１に存在しない場合は、次のメタデータを取得するループでステップＳ１０１へ戻る。

ストリームデータに付加されている全てのメタデータのメタデータ解析を行った後、つづいてストリームデータの中のデータそのものの解析（ストリームデータのメタデータ以外のデータ解析）を行う。
データ解析の手法は、既存の記述を用いて、さまざまな手段で解析を行うものとする。メタデータに含まれないような条件として、データそのものの内容によって蓄積ボリュームの信頼度を変更することが必要となるような解析処理を行う。
映像ストリームの場合、例えばデータ解析処理の解析種別には、映像の変化の有無を検出する動き検出（モーションディレクト）や顔認識技術を用いた不審者検出などがある。この解析種別は、図４の重要度対応表１１の解析種別１１１（動体検知や不審者検知）にあたる。

図３において、上記のような解析種別の解析であるデータ解析＃１（ステップＳ１０６）の結果として得られた値１１２（重要度対応表１１の値１１２）に応じて、メタデータ取得の時と同様、重要度対応表１１の解析種別１１１を検索して（ステップＳ１０７）、データの重要度を得る。データ解析＃１の結果で得られたデータの重要度と一時記憶されている全てのメタデータ解析で得た最大重要度とを比較して値の大きい方を最大重要度として一時記憶する（ステップＳ１０８）。

データ解析処理は、扱う映像ストリームやシステムに応じて、データ解析＃１〜データ解析＃Ｎの複数種類処理しても良い。
最後のデータ解析＃Ｎが終了し（ステップＳ１０９）、データ解析＃Ｎの結果として得られた値に応じて、重要度対応表１１を検索してデータの重要度を求める（ステップＳ１１０）。ステップＳ１１０で得られたデータの重要度と一時記憶されている最大重要度とを比較して、最終的な最大重要度が確定した時点で、処理が終了する（ステップＳ１１１）。この時、確定された最終的な最大重要度は、全てのメタデータ解析と全てのデータ解析の結果による最大重要度であり、ストリームデータの最大重要度である。

つづいて、蓄積判定部２３の詳細な動作手順を説明する。
図５は、蓄積判定部２３の動作手順を示すフローチャートである。
図６は、重要度変換表１２である。重要度変換表１２は、重要度１２１、信頼度１２２、蓄積品質１２３の３つの列を有す。
重要度１２１は、重要度判定部２２により求めた値（ストリームデータを解析して求めた重要度の値）である。また、蓄積判定部２３が重要度変換表１２を検索する時の検索条件となる。
信頼度１２２は、ストリームデータの重要度１２１に対応する最適なボリュームの信頼度をあらわす値である。
蓄積品質１２３は、ストリームデータをボリュームに蓄積する際に必要とされるストリームデータの品質を指定する値である。

まず重要度判定部２２で得られた最大重要度を一時記憶から取得する（ステップＳ２０１）。取得した最大重要度は、ストリームデータの重要度であり、重要度変換表１２を参照して、ストリームデータの重要度１２１に対応する最適なボリュームの信頼度１２２を求める（ステップＳ２０２）。
仮に、求めた信頼度をＸとする。

図７は、ボリューム信頼度表１３である。ボリューム信頼度表１３は、ボリューム識別１３１と信頼度１３２の２つの列を有す。
ボリューム識別１３１は、ストリームデータを蓄積するボリュームの識別名が記されている。
信頼度１３２は、ボリューム毎の信頼度を示す値であり、図６の重要度変換表１２の信頼度１２２に対応する。例えば図７の例では、信頼度１３２の値が大きい方が信頼度の高いボリュームであることを表している。
ステップＳ２０２で求めた信頼度Ｘは、図６の重要度変換表１２の信頼度１２２であり、図７のボリューム信頼度表の信頼度１３２にも対応する。

次に、図７のボリューム信頼度表１３を取得し（ステップＳ２０３）、ストリームデータを蓄積する対象となるボリュームの候補一覧を作成する（ステップＳ２０４）。
ボリューム候補一覧１４は、以下の手順で作成する。まず、ステップＳ２０３で取得したボリューム信頼度表１３を信頼度１３２で昇順にソートする（ステップＳ２０５）。次に、ボリューム信頼度表１３から、信頼度Ｘ以上のボリューム識別１３１と信頼度１３２を切り出し、信頼度の低い方から高い方に順に並べて、ボリューム候補一覧１４とする（ステップＳ２０６）。

次に、ステップＳ２０６で信頼度Ｘ以上を切り出した残り（信頼度Ｘ未満の信頼度）のボリューム信頼度表１３のボリューム識別１３１と信頼度１３２を信頼度１３２で逆順に（信頼度の高いものから低いものに）並べ変える（ステップＳ２０７）。
最後に、ステップＳ２０６で作成したボリューム候補一覧１４の後ろに、ステップＳ２０７で並べ替えた一覧を結合することで、最終的なボリューム候補一覧１４とする（ステップＳ２０８）。

図８は、信頼度Ｘが３であった場合に作成されるボリューム候補一覧１４の一例を示した図である。作成されたボリューム候補一覧１４は、ボリューム信頼度表１３と同じボリューム識別１４１と信頼度１４２の２つの列を有す。
図８のボリューム候補一覧１４の例では、ストリームデータの重要度に最適な信頼度（信頼度Ｘ＝３）のボリューム識別（ボリューム＃３、ボリューム＃７）のボリュームを優先的に使用することができる。最適な信頼度のボリュームが、ディスクフルや何らかの障害で使用できない場合は、最適な信頼度以上の信頼度（Ｘ＝４、５）のボリューム識別（ボリューム＃５、ボリューム＃６、ボリューム＃８、ボリューム＃１０）のボリューム順にストリームデータを振り分けて蓄積することを試みる。

さらに、最適な信頼度以上の信頼度のボリュームすべてが使用できない場合は、ボリューム候補一覧１４に従い最適な信頼度よりも信頼度の低いボリュームを使用することで、例えば信頼度（Ｘ＝２，１）のボリューム識別（ボリューム＃９、ボリューム＃４、ボリューム＃２、ボリューム＃１）の順にストリームデータを振り分けて蓄積することで、蓄積エラーとしないことが可能である。
信頼度の低いボリュームを使用しないようにする場合は、上記手順のステップＳ２０７、ステップ２０８をスキップすれば良い。

ステップＳ２０７、ステップＳ２０８をスキップすれば、図８のボリューム候補一覧１４の最適な信頼度未満の信頼度１４２（Ｘ＝２，１）のボリューム識別１４（ボリューム＃９、ボリューム＃４、ボリューム＃２、ボリューム＃１）がボリューム候補一覧に結合されないことになる。よって、ストリームデータの重要度に対応する最適な信頼度未満のボリュームは、ストリームデータを蓄積するボリュームの候補にならない。よって、ストリームデータを信頼度の低いボリュームに蓄積することはない。
言い換えると、ストリームデータの重要度に応じて、ストリームデータは、最適な信頼度以上のボリュームに蓄積される。
以上が、蓄積判定部２３の動作手順である。

最後に、蓄積処理部２４が、重要度変換表１２を参照し、重要度判定部２２で得られたストリームデータの重要度に対応した蓄積品質１２３を求める。
図９は、ボリューム蓄積品質表１５である。ボリューム蓄積品質表１５は、蓄積品質１５１と蓄積法１５２の２つの列を有す。
蓄積品質１５１は、ストリームデータをボリュームに蓄積する際に必要とされるストリームデータの品質を示す値であり、図６の重要度変換表１２の蓄積品質１２３に対応する。
蓄積法１５２は、ストリームデータをボリュームに蓄積する際に設定されているデータの変換方法であり、データの蓄積品質１５１に応じて設定されている。

蓄積処理部２４では、さらにボリューム蓄積品質表１５を参照して、蓄積品質１５１に対応する蓄積法１５２を求め、求めた蓄積法１５２でストリームデータを変換する。そして、蓄積判定部２３で作成したボリューム候補一覧１４のボリューム識別の順番に従って変換したストリームデータをボリュームへ書き込むことを試みる。ディスクフルやネットワーク障害等で書き込みができない場合、次のボリューム識別のボリュームへ書き込みを試み、成功した時点で書き込み完了となる。ボリュームへの書き込み完了と同時に、ストリームデータをどのボリュームに書き込んだか、蓄積されたストリームデータがいつのデータであるかなどを蓄積履歴４に記録する。

以上のように、メタデータの解析およびデータの解析を行いストリームデータの重要度を判定することにより、判定したストリームデータの重要度に応じて、ストリームデータの格納先を適切な信頼度のボリュームに決めるので、アプリケーションやユーザや端末に関係なく、データの内容に応じて、ストリームデータを適切な信頼度のボリュームに蓄積することが可能である。
即ち、ストリームデータの内容に応じて、ストリームデータを適切な信頼度のボリュームに蓄積することにより、重要なストリームデータが信頼度の低いボリュームに蓄積されることがない。また、不良なストリームデータが信頼度の高いボリュームに格納されることで、信頼度の高いボリュームの蓄積領域を不要に使用して、重要なストリームデータが蓄積できなくなるということがなく、重要なストリームデータを適切な信頼度のボリュームに蓄積することができる。

さらに、ストリームデータの内容に応じて、格納先を適切な信頼度のボリュームに振り分けるため、アプリケーションやユーザ、端末が追加されても設定条件を追加する必要がなく、ストリームデータを適切な信頼度のボリュームに蓄積することができる。
さらにまた、メタデータが付加されていないストリームデータであっても、データを解析して、ストリームデータの重要性を判定することにより、ストリームデータの内容に応じて、格納先を適切な信頼度のボリュームに振り分けるため、ストリームデータを適切な信頼度のボリュームに蓄積することが可能である。
さらにまた、データの解析をしてストリームデータの重要度を判定し、判定した重要度に応じた蓄積品質を保つデータ変換方法で、ストリームデータをデータ変換して、ストリームデータをボリュームに蓄積するため、ストリームデータの内容に応じた適切な品質でストリームデータを蓄積することが可能である。

実施の形態２．
フロア火災や大規模災害等が起こった場合、データが１ヶ所のボリュームに蓄積されていると損失するデータが多くなり被害が大きくなる。一方、設置距離が離れた複数のボリュームにデータが蓄積されていると、１ヶ所のボリュームでデータが損失しても、設置距離が離れた他のボリュームに蓄積されたデータは損失せずに利用できる可能性がある。そのため、ボリュームそのものの信頼度以外にボリュームの信頼度を高めるにはボリューム間の設置距離に応じて、データを分散させて蓄積することが有効である。

実施の形態１では、データの重要性に応じた、ボリュームの信頼度と蓄積品質でストリームデータの蓄積を制御したが、ボリューム間の設置距離や蓄積済みのデータとの類似性は考慮していない。
実施の形態２では、新規蓄積ストリームデータの重要性に加え、蓄積済みのストリームデータとの類似性と、ボリューム間の距離により、監視映像など類似した映像ストリームデータは出来る限り分散して蓄積することで、サーバ故障や、フロア火災、大規模災害等でデータを損失する被害を最小限にする場合について説明する。

図１０は、実施の形態２のストリーム蓄積制御装置の全体構成図であり、図１と同一符号は同一又は相当部分を示し説明を省略する。
図１０は、図１の全体構成に対して、新たに蓄積類似度判定部２５が、蓄積判定部２３と蓄積処理部２４の間に位置する。
蓄積類似度判定部２５は、過去に蓄積したストリームデータと新規に蓄積するストリームデータとの類似性を算出し、各ボリュームと過去に蓄積したストリームデータの蓄積ボリュームとの距離を算出して、ボリューム候補一覧を修正する機能を有す。蓄積類似度判定部２５では、蓄積履歴４およびボリュームロケーション表１６を参照する。

図１１は、ボリュームロケーション表１６である。ボリュームロケーション表１６は、ボリューム識別１６１、ロケーション１６２の２つの列を有す。ボリューム識別１６１は、ストリームデータを蓄積するボリュームの識別名が記され、そのボリュームが設置される位置がロケーション１６２に記される。
ロケーション１６２の形式は、緯度経度でも良いし、ＸＹ座標でもよいし、住所録でも良いし、屋内フロア階でも良い。ただし、これら位置の情報からボリューム間の設置距離を求められる形式に統一する必要がある。

蓄積類似度判定部２５の詳細な動作手順を説明する。
図１２は、蓄積類似度判定部２５の動作手順を示すフローチャートである。
まず、過去に蓄積したストリームデータの情報を、蓄積履歴４より取得する（ステップＳ３０１）。取得する情報は、どのくらい過去の蓄積であるかと、どのボリュームに蓄積されているかの情報である。どのくらい過去の蓄積かは、蓄積単位ごとの蓄積時間でも良いし、何フレーム前かのフレーム数でも良い。さらに、蓄積データ情報として、蓄積されたストリームデータをボリュームから実際に読み出してメタデータを取得しても良いし、ストリームデータそのものを情報として取得しても良い。

次に、過去に蓄積したストリームデータと新規に蓄積するストリームとの類似度を算出する（ステップＳ３０２）。類似度の算出方法としては、監視映像などの映像ストリームデータでは時間的に近いデータは類似性が高い傾向にあるので、新規に蓄積するストリームデータとの時間的な遠さを類似度とみなしても良い。また、ストリームデータのメタデータの値の差分により類似度を求めても良いし、映像処理によりストリームデータそのものの差分を求める従来技術を用いても良い。
次に、図１１のボリュームロケーション表１６を参照し（ステップＳ３０３）、各ボリュームと過去に蓄積したストリームデータが蓄積されているボリュームとの物理的距離をそれぞれのボリュームのロケーション１６２から求める（ステップＳ３０４）。

次に、過去に蓄積したストリームデータと新規に蓄積するストリームデータとの類似度と、過去に蓄積したストリームデータの蓄積ボリュームと各ボリューム間との物理的な距離から、新規に蓄積するストリームデータを蓄積するボリュームのボリューム優先度を算出する（ステップＳ３０５）。
以下に、具体的なボリューム優先度の算出法を示す。
取得した過去の蓄積ストリームデータを、ストリーム＃１、ストリーム＃２、・・・、ストリーム＃ｎとする。新規に蓄積するストリームデータと過去の蓄積ストリーム＃ｎとの類似度を、Ｓｎ（０≦Ｓｎ≦１）とし、１に近いほど類似性が高いものとする。

過去に蓄積したストリーム＃ｎが蓄積されたボリュームと他の各ボリュームＶｘとの物理距離を、Ｄｎｘとする（ｘは過去の蓄積ストリーム＃ｎが蓄積されたボリュームの識別番号とし、ボリューム識別名に対応し、ボリューム数はｍとする）。さらに、物理距離を正規化するために、最大距離Ｄｎｍａｘで割ることで相対距離Ｑｎｘに変換する。正規化することにより、物理距離が０≦Ｑｎｘ≦１となり、距離を絶対値ではなく最大距離との相対値（比）として扱う。そして、次の式（１）のように相対距離Ｑｎｘに類似度Ｓｎを掛け合わせた時に、類似度を有効なものにする。

このとき、新規に蓄積するストリームデータに対する、ボリュームＶｘについての優先度を算出する式は、次の式（１）となる。

ａは係数であり、チューニングにより優先度がボリューム候補一覧１４の候補順を変更するのに適する様に決めるものとする。
次に示す例１、例２の具体例により数値を式（１）に代入することで、式（１）が優先度の算出に妥当であることを示す。

例１）
過去に蓄積したストリームデータは、新規に蓄積するストリームデータの１フレーム前の１つのみ取得するものとする。新規に蓄積するストリームデータと、１フレーム前のストリームデータとの類似度Ｓ１を１とする。各ボリューム間の距離を均等（同じフロア内に設置等）とし相対距離を全て１とする。
同じボリューム同士の相対距離は０とする。
ａ＝１とすると、

新規に蓄積するストリームデータに対して、１フレーム前のストリームデータが蓄積されたボリュームＶ１の優先度は、１フレーム前であり最も類似していることから、類似度Ｓ１＝１、同じボリューム同士の相対距離は０であるからＱ１１＝０となり、次の式（２）で求められる。

式（２）の結果から、時間的に近い１フレーム前のストリームデータが蓄積されたボリュームは、新規に蓄積するストリームデータを蓄積するボリュームとしての優先度が０であるということになる。

新規に蓄積するストリームデータに対して、１フレーム前に蓄積されたボリューム以外のボリュームＶｘの優先度は、各ボリューム間の距離が均等（相対距離が全て１）であることから、
Ｑｉｘ＝１となり、次の式（３）で求められる。

したがって式（３）の結果から、１フレーム前に蓄積されたボリュームＶ１以外のすべてのボリュームの優先度が１であり、ボリュームＶ１以外のすべてのボリュームが優先されるということになる。

例２）
ボリューム数をｎとする。
過去の蓄積済みストリームデータは、新規に蓄積するストリームデータに対してｎフレーム前まで取得するものとする。新規に蓄積するストリームデータと、ｋフレーム前の蓄積済みストリームデータの類似度Ｓｋを１／ｋとする。
各ボリューム間の距離を均等（同じフロア内に設置等）とし相対距離を全て１とする。
同じボリューム同士の相対距離は０とする。
ａ＝１とすると、

ボリュームＶｘの優先度は、同一ボリュームを除く各ボリューム間の距離が均等（相対距離が全て１）であることから、Ｑｘｘ＝０、ｉ≠ｘの時Ｑｉｘ＝１となり、次の式（４）で求められる。

類似度Ｓｋは、１／ｋであるため、

ｋフレーム前の蓄積ボリュームをＷｋとして、仮にＷｋ＝Ｖｋであったとすれば、Ｗｋの優先度も式（５）と同一の式であらわすことができる。
従って、Ｗｋの優先度順に並べると、以下のとおりである。

Ｗ１＜Ｗ２＜Ｗ３＜…＜Ｗｎ

以上のように、ｎフレーム前に蓄積したボリュームの優先度が最も高くなるので、新規蓄積ストリームデータは、すべてのボリュームを順に蓄積していくことができる。

図１２のフローチャートに戻り、ステップＳ３０５のボリューム優先度算出処理につづいて、蓄積判定部２３で作成されたボリューム候補一覧１４を取得する（ステップＳ３０６）。取得したボリューム候補一覧１４に対して、各ボリュームについてステップＳ３０５で算出されたボリューム優先度の値を新たな列の値として追加する（ステップＳ３０７）。
次に、ボリューム候補一覧１４について、追加したボリューム優先度をキーに並び替えを行う（ステップＳ３０８）。この際、信頼度を重視するか、優先度を重視するかによって、並び替えを行うキーを変更しても良い。信頼度を重視する場合、同一の信頼度の中で優先度順に並び変えても良いし、ある値範囲内の信頼度の中で優先度順に並び変えても良い。並び替えの対象の値範囲は、ボリューム信頼度表１３の内容にも依存する。

以上のように、蓄積済みストリームとの類似性と、類似性を算出した蓄積済みストリームデータが蓄積されているボリュームと他の各ボリューム間の距離からボリュームの優先度を算出することにより、ボリュームの優先度を考慮したボリューム候補一覧でボリュームへの格納先を振り分けてストリームデータを蓄積するので、類似したストリームデータは出来る限り分散して蓄積され、サーバ故障や、フロア火災、大規模災害等でデータを損失する被害を最小限にすることが可能となる。

１映像ストリーム、２ストリーム蓄積制御装置、３ボリューム、４蓄積履歴、１１重要度対応表、１２重要度変換表、１３ボリューム信頼度表、１４ボリューム蓄積品質表、１５ボリューム候補一覧、２１ストリーム処理部、２２重要度判定表、２３蓄積判定部、２４蓄積処理部、２５蓄積類似度判定部。

Claims

ストリームデータの解析項目とこの解析項目に対応するストリームデータの重要度とを含む重要度対応表と、
前記ストリームデータの重要度とこのストリームデータの重要度に対応したストリームデータを蓄積するボリュームの信頼度とを含む重要度変換表と、
前記ストリームデータの中から得た前記ストリームデータの解析項目に対応する前記ストリームデータの重要度を前記重要度対応表から求める重要度判定手段と、
前記重要度判定手段により求めた前記ストリームデータの重要度に対応する前記ボリュームの信頼度を前記重要度変換表から求める蓄積判定手段と、
前記重要度判定手段により求めた重要度のストリームデータを前記蓄積判定手段により求めた信頼度のボリュームに蓄積する蓄積処理手段と、
を備えたことを特徴とするストリーム蓄積制御装置。
前記重要度変換表に含まれた前記信頼度とこの信頼度に対応するボリュームとを含むボリューム信頼度表とを備え、
前記蓄積判定手段は、前記ボリューム信頼度表の中から所定の信頼度以上のボリュームとこのボリュームに対する信頼度とが対応づけられたボリューム候補一覧を作成し、
前記蓄積処理手段は、前記蓄積判定手段により作成された前記ボリューム候補一覧のうち信頼度の低いボリュームから信頼度の高いボリュームの順に前記ストリームデータを蓄積することを特徴とする請求項１記載のストリーム蓄積制御装置。
前記蓄積処理手段は、前記蓄積判定手段により作成されたボリューム候補一覧のうち信頼度の低いボリュームに前記ストリームデータを蓄積できなかった時には、前記ボリューム候補一覧のうち次に高い信頼度のボリュームに蓄積することを特徴とする請求項２に記載のストリーム蓄積制御装置。
前記ストリームデータを前記ボリュームに蓄積した履歴を記録する蓄積履歴記録手段を備え、
前記蓄積処理手段は、前記重要度判定手段により求めた重要度のストリームデータを前記蓄積判定手段により求めた信頼度のボリュームに蓄積した時の蓄積履歴を前記蓄積履歴記録手段に記録することを特徴とする請求項１〜請求項３いずれかに記載のストリーム蓄積制御装置。
過去にストリームデータを蓄積したボリュームの識別子とこのボリュームが設置されている位置情報とを含むボリュームロケーション表と、
前記蓄積履歴記録手段に記録された蓄積履歴を基に過去のストリームデータと前記ストリームデータとの類似度を求め、この類似度のストリームデータを蓄積したボリュームと他のボリューム間の物理的距離を前記ボリュームロケーション表から求め、前記類似度と前記物理的距離から前記ストリームデータを蓄積するボリュームの優先度を算出する蓄積類似度判定手段と、を備えたことを特徴とする請求項４記載のストリーム蓄積制御装置。
前記ストリームデータは、データとこのデータを管理検索するためのメタデータを含み、
前記重要度対応表は、前記メタデータの識別子とこの識別子に対応するメタデータの重要度と、前記データの解析種別とこの解析種別に対応するデータの重要度とを含み、
前記重要度判定手段は、前記ストリームデータの中から得た前記メタデータの識別子に対応するメタデータの重要度を前記重要度対応表から求め、又前記ストリームデータの中から得た
前記データの解析種別に対応するデータの重要度を前記重要度対応表から求めることを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれかに記載のストリ―ム蓄積制御装置。
前記重要度変換表は、前記ストリームデータの重要度に対応し、前記ストリームデータを前記ボリュームに蓄積する際の前記ストリームデータの蓄積品質を含み、
前記蓄積処理手段は、前記重要度変換表から求めた前記ストリームデータの重要度に対応する蓄積品質に従って、前記重要度判定手段により求めた重要度のストリームデータを前記蓄積判定手段により求めた信頼度のボリュームに蓄積することを特徴とする請求項１〜請求項６のいずれかに記載のストリーム蓄積制御装置。
前記蓄積品質とこの蓄積品質に対応する前記ストリームデータの蓄積法とを含むボリューム蓄積品質表を備え、
前記蓄積処理手段は、前記ボリューム蓄積品質表から求めた前記蓄積品質に対応する前記蓄積法に従って、前記重要度判定手段により求めた重要度のストリームデータを前記蓄積判定手段により求めた信頼度のボリュームに蓄積することを特徴とする請求項７記載のストリーム蓄積制御装置。