JP2000322686A - 車両のナンバプレート認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】走行中の車両を検知するために赤外線フォトセ
ンサや超音波センサなどの外付けの車両検知センサを設
置する必要がなく、最適なフォーカスタイミングで車両
の画像を取得することができる車両のナンバプレート認
識装置を提供する。 【解決手段】撮像メラ４は、走行する車両のナンバプレ
ートを含む画像を連続するフレーム画像として撮像す
る。フォーカス評価部８は、撮像メラ４で撮像された連
続するフレーム画像ごとにそのフォーカスを評価する。
ナンバプレート認識部６は、この評価されたフレーム画
像ごとのフォーカスのうち最適なフォーカスを有するフ
レーム画像を撮像メラ４で撮像された連続するフレーム
画像の中から選択し、この選択したフレーム画像からナ
ンバプレート情報を認識する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、たとえば、自動車
などの車両のナンバプレート上に表示された車両番号、
分類番号、陸運支局コード、仮名文字などのナンバプレ
ート情報を認識する車両のナンバプレート認識装置に関
する。

【０００２】

【従来の技術】従来、盗難車両の早期発見や旅行時間の
計測、駐車場の無人管理といった用途に対して、車両
（自動車）のナンバプレート情報を自動的に認識する技
術が開発されてきた。

【０００３】このような目的のための従来のナンバプレ
ート認識装置にあっては、走行中の車両を、赤外線ある
いは超音波などを用いた車両検知センサによって検知
し、その検知タイミングにおいて、撮像カメラを動作さ
せることにより、車両のナンバプレートを含む画像を撮
像する。撮像された画像は、ナンバプレート認識部にお
いて処理されることにより、ナンバプレート上に表示さ
れた複数の項目からなるナンバプレート情報を複数の項
目ごとに独立して認識するようになっている。

【０００４】一般に、ナンバプレート情報には、たとえ
ば、図１７に示すような複数の項目（車両番号、分類番
号、陸運支局コード、仮名文字、プレートサイズ、事業
用／自家用の種別）がある。これらの情報を上記したよ
うに認識することにより、たとえば、駐車場の無人管理
や旅行時間の計測、手配車両などの特定車両の自動発見
などが行なわれる。この場合、全ての項目を認識する必
要があるか否かは、これらの応用（用途）によって異な
り、必要に応じて選択される。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】ところが、従来技術に
おいては、ナンバプレート情報を自動認識する際には、
走行中の車両を検知し、画像を撮像カメラから取込まな
ければならない。そのため、走行中の車両を検知する手
段として、前述したような赤外線フォトセンサや超音波
センサなどの外付け車両検知センサを設置しなければな
らない。

【０００６】また、別の問題として、車両の画像を取込
むための撮像カメラのセッティングが必要となる。撮像
カメラのセッティングには、主に視野角とフォーカスの
調整がある。取込まれた車両の画像からナンバプレート
に記載された文字情報を検出する際に、画像中の文字の
大きさが重要なパラメータとなる。そのため、画像内に
ナンバプレートの文字がおおむね所定の大きさで写るよ
うに、撮像カメラの視野角を調節する必要がある。

【０００７】さらに、撮像カメラで取込まれる画像の文
字にピントぼけが生じた場合、文字情報の検出や認識精
度が低下する。そのため、ナンバプレート上の文字にピ
ントが合うように、撮像カメラのフォーカスの調整を行
なう必要がある。そのため、事前に定められた視野角、
フォーカスに設定してから撮像カメラを設置したり、設
置場所で調整を行なうなどの方法が取られる。

【０００８】しかしながら、前者の場合でも経年変化に
より定期的に再調整を行なう必要が生じる。その際には
後者同様、車両の通行を一時中断させて調整をしなけれ
ばならないなどの問題がある。

【０００９】そこで、本発明は、走行中の車両を検知す
るために赤外線フォトセンサや超音波センサなどの外付
けの車両検知センサを設置する必要がなく、最適なフォ
ーカスタイミングで車両の画像を取得することができる
車両のナンバプレート認識装置を提供することを目的と
する。

【００１０】また、本発明は、車両を一時通行止めにす
ることなく、最適な視野角とフォーカスを得ることが可
能となる車両のナンバプレート認識装置を提供すること
を目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明の車両のナンバプ
レート認識装置は、走行中の車両のナンバプレートを含
む画像を連続するフレーム画像として撮像する撮像手段
と、この撮像手段で撮像された連続するフレーム画像ご
とにそのフォーカスを評価する評価手段と、この評価手
段で評価された最適なフォーカスを有するフレーム画像
を前記撮像手段で撮像された連続するフレーム画像の中
から選択する選択手段と、この選択手段で選択されたフ
レーム画像からナンバプレート情報を認識する認識手段
とを具備している。

【００１２】また、本発明の車両のナンバプレート認識
装置は、走行中の車両のナンバプレートを含む画像を連
続するフレーム画像として撮像する撮像手段と、この撮
像手段で撮像された連続するフレーム画像から各フレー
ム画像ごとにナンバプレート情報を認識する認識手段
と、前記撮像手段で撮像された連続するフレーム画像ご
とにそのフォーカスを評価する評価手段と、この評価手
段で評価された最適なフォーカスを有するフレーム画像
に対応するナンバプレート情報の認識結果を前記認識手
段で認識された各フレーム画像ごとごとの認識結果の中
から選択する選択手段とを具備している。

【００１３】また、本発明の車両のナンバプレート認識
装置は、走行中の車両のナンバプレートを含む画像を撮
像する制御可能なズームレンズを備えた撮像手段と、こ
の撮像手段で撮像された画像からナンバプレート情報を
認識するとともに、この認識したナンバプレート情報を
構成する文字のサイズ情報を検出する認識手段と、この
認識手段から得られる文字のサイズ情報を集計する集計
手段と、この集計手段で集計された文字のサイズ情報と
あらかじめ設定された基準値とを比較する比較手段と、
この比較手段の比較結果に基づき前記撮像手段のズーム
レンズを制御する制御手段とを具備している。

【００１４】さらに、本発明の車両のナンバプレート認
識装置は、走行中の車両のナンバプレートを含む画像を
連続するフレーム画像として撮像する制御可能なズーム
レンズを備えた撮像手段と、この撮像手段で撮像された
連続するフレーム画像ごとにそのフォーカスを評価する
評価手段と、この評価手段で評価された最適なフォーカ
スを有するフレーム画像を前記撮像手段で撮像された連
続するフレーム画像の中から選択する選択手段と、この
選択手段で選択されたフレーム画像からナンバプレート
情報を認識するとともに、この認識したナンバプレート
情報を構成する文字のサイズ情報を検出する認識手段
と、この認識手段から得られる文字のサイズ情報を集計
する集計手段と、この集計手段で集計された文字のサイ
ズ情報とあらかじめ設定された基準値とを比較する比較
手段と、この比較手段の比較結果に基づき前記撮像手段
のズームレンズを制御する制御手段とを具備している。

【００１５】本発明によれば、視野角とフォーカスをあ
る程度目視により合わせれば、フォーカスの合う位置を
画像の取込み位置とすることで、走行中の車両を検知す
るために赤外線フォトセンサや超音波センサなどの外付
けの車両検知センサを設置する必要がなく、最適なフォ
ーカスタイミングで車両の画像を取得することができ
る。

【００１６】また、本発明によれば、認識されたナンバ
プレート情報を構成する文字のサイズを集計し、理論値
と比較することにより、撮像手段のズーミング制御を行
なうことで、車両を一時通行止めにすることなく、最適
な視野角とフォーカスを得ることが可能となる。これに
より、精度よくナンバプレート情報を認識することがで
きる。

【００１７】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。

【００１８】図１は、本実施の形態に係る車両のナンバ
プレート認識装置の構成を概略的に示している。図１に
おいて、１は車両２の走行路で、車両２は図示矢印方向
に走行するものとする。走行路１の側部には、走行中の
車両２のナンバプレート３を含む画像を撮像する撮像手
段としての撮像カメラ４が設置されている。撮像カメラ
４は、たとえば、工業用テレビジョンカメラなどから構
成されていて、ズームレンズを備えている。

【００１９】撮像カメラ４の近傍には、特に夜間、走行
中の車両２のナンバプレート３の部分を照明するための
照明装置５が設置されている。照明装置５は、一般的に
車両２の運転の妨げにならないように、近赤外光を出力
する光源が用いられる。撮像カメラ４の出力は、後で詳
細を説明するナンバプレート認識部６に送られ、ここで
ナンバプレート３上に記載されたナンバプレート情報が
認識されるようになっている。

【００２０】図２は、本実施の形態に係る車両のナンバ
プレート認識装置の構成を概略的に示すブロック図であ
る。図２において、撮像カメラ４は、前述したように、
走行中の車両２からナンバプレート３を含む車両画像を
撮像するもので、ズームレンズ７を備えており、通常、
たとえば、１／３０秒ごとに１フレームの画像を転送す
る。

【００２１】撮像カメラ４の出力は、評価手段としての
フォーカス評価部８に送られる。フォーカス評価部８
は、撮像カメラ４から取込んだ連続するフレーム画像ご
とのフォーカスを評価し、ピントの合い具合を評価値と
して出力する。フォーカスの評価の仕方としては、大別
して相関法とコントラスト検出法とがある。相関法は、
左右の目に対応する２組の受光素子があり、左右の対応
する受光素子の光電出力を比較して最も似ているところ
を探す。コントラスト検出法は、ピントが最も合ったと
ころがコントラストが最大になり、ピントがぼけるとコ
ントラストが低下することから、コントラストが最大に
なるところを探す。これらのオートフォーカス技術につ
いては、「現代のカメラとレンズ技術、ｐ１１１〜ｐ１
１４、（株）写真工業出版社」にて述べられている。こ
のようなコントラスト検出法を用いて、図３に示すよう
に、画像のコントラストを連続して撮像されるフレーム
画像の各フレームごとに計測する。

【００２２】この場合、コントラストの計測領域は、画
像内のある定められた領域、たとえば、ナンバプレート
が位置する確率が高い領域に限定しても構わないし、コ
ントラストの計測領域を画像全体に満遍なく設置した場
合でも、ナンバプレートが位置する確率が高い領域の計
測結果に高い重み付けをして、ナンバプレートにフォー
カスが合うようにする。

【００２３】フォーカスが最適な状態になる前は、コン
トラストの評価値は低く、定められた閾値を超えない。
まれにピーク値として閾値を超える場合もあるだろう
が、一定時間以上連続して閾値を超える条件を加えるこ
とで、このようなノイズ成分は無視できる。コントラス
トの評価値が一定時間以上閾値を超えた場合、コントラ
ストの評価値が最大値を有する時間Ｔｆが、フォーカス
が最適になった瞬間である。

【００２４】フォーカス評価部８の出力、および、撮像
カメラ４の出力は、それぞれ認識手段としてのナンバプ
レート認識部６に送られる。ナンバプレート認識部６
は、フォーカス評価部８で評価されたフレーム画像ごと
のフォーカスのうち最適なフォーカスを有するフレーム
画像を撮像カメラ４からの各フレーム画像の中から選択
し、この選択したフレーム画像から、後で詳細を説明す
るような認識処理を行なうことにより、その認識結果を
出力するとともに、この認識したナンバプレート情報を
構成する文字のサイズ情報を検出して集計し、集計した
文字サイズ情報を出力する。

【００２５】ナンバプレート認識部６から出力される文
字サイズ情報は、比較手段としての文字サイズ比較部９
へ送られる。文字サイズ比較部９は、あらかじめ設定記
憶された基準値としての文字サイズのパラメータと計測
された文字サイズ情報とを比較し、その比較結果を制御
情報として出力する。

【００２６】文字サイズ比較部９から出力される制御情
報は、制御手段としてのレンズコントローラ１０へ送ら
れる。レンズコントローラ１０は、文字サイズ比較部９
からの制御情報に基づき撮像カメラ４のズームレンズ７
を制御することにより、撮像カメラ４の視野角を調節制
御する。

【００２７】ナンバプレート認識部６は、たとえば、図
４に示すように構成されている。すなわち、Ａ／Ｄ変換
部１１は、撮像カメラ４の出力（アナログ画像信号）を
取込み、取込んだ画像を例えば８ビットの濃淡値を持つ
デジタル画像データに変換する。画像蓄積部１２は、デ
ジタル画像データを蓄える２次元のメモリであり、入力
画像や２値化画像などの処理画像を一時的に蓄える。

【００２８】画像反転部１３は、画像の濃淡値を反転す
る処理を行なう。２値化処理部１４は、８ビットの濃淡
値を持つ画像データを２値化し、”０”，”１”の２値
画像に変換する。このような２値化処理は、たとえば、
特開平２−１４８１９０号公報などに記載されている技
術により実現される。

【００２９】車両番号検出部１５は、画像蓄積部１２に
蓄えられた２値画像に例えばラベリング処理を施し、計
測された座標情報や面積情報を解析することにより、車
両番号文字列を検出するとともに、文字サイズを検出す
る。

【００３０】分類番号検出部１６は、画像蓄積部１２に
蓄えられた２値画像において、車両番号文字列との相対
的な位置関係から限定される領域に対し、たとえば、ラ
ベリング処理を施し、計測された座標情報や面積情報な
どを解析することにより、分類番号文字列を検出する。

【００３１】陸運支局検出部１７は、画像蓄積部１２に
蓄えられた２値画像において、車両番号文字列との相対
的な位置関係から限定される領域に対し、たとえば、ラ
ベリング処理を施し、計測された座標情報や面積情報な
どを解析することにより、陸運支局コード（文字列）を
検出する。

【００３２】仮名文字検出部１８は、画像蓄積部１２に
蓄えられた２値画像において、車両番号文字列との相対
的な位置関係から限定される領域に対し、たとえば、ラ
ベリング処理を施し、計測された座標情報や面積情報な
どを解析することにより、仮名文字を検出する。

【００３３】サイズ判別部１９は、プレート３のサイズ
を判別するものであり、たとえば、特開平１−２７６３
７４号公報などに記載されている手法を用いる。認識手
段としての文字認識部２０は、検出された個々の文字パ
ターンに対し、たとえば、パターンマッチングなどの手
法を施し、文字認識を行なう。その認識結果としては、
個々の文字パターンに対する文字コードと認識結果の確
からしさを表す類似度が出力される。

【００３４】記憶手段としての汎用メモリ２２は、連結
領域の解析に用いるパラメータや文字認識の結果などが
蓄えられる。

【００３５】制御部２３は、一連の処理の制御や外部と
の通信を行なうものであり、たとえば、文字認識結果な
どの情報は制御部２３により上位のホストコンピュータ
などに送信される。

【００３６】画像バス２４は、画像データの転送専用バ
スであり、画像蓄積部１２と各処理部との画像のやり取
りに用いられる。汎用バス２５は、汎用データの転送バ
スであり、制御部２３と各処理部との制御データや文字
認識結果などのデータのやり取りに用いられる。

【００３７】次に、上記のように構成されたナンバプレ
ート認識部６におけるナンバプレート情報の認識処理に
ついて説明する。撮像カメラ４により撮像された車両２
のナンバプレート３を含む画像は、Ａ／Ｄ変換部１１に
よって取込まれ、Ａ／Ｄ変換部１１において、たとえ
ば、８ビットの濃淡値を持つデジタル画像データに変換
され、一旦、画像蓄積部１２に蓄えられる。ここで、撮
像画像の一例を図５に示す。

【００３８】画像蓄積部１２に蓄えられた画像データ
は、２値化処理部１４において、たとえば、図６に示す
ように、文字部分が”１”、背景部分が”０”の値を持
つ２値画像に変換される。車両番号のように、文字部分
と背景部分とにコントラストが存在する場合、コントラ
スト検出による２値化が有効である。このようなコント
ラスト検出による２値化方式として、たとえば、特開平
２−１４８１９０号公報などに記載されている手法を用
いる。

【００３９】車両番号検出部１５では、２値化処理部１
４から得られた２値画像を解析することにより、車両番
号文字列を検出する。車両番号文字列の検出は、たとえ
ば、図７に示すフローチャートにしたがって行なわれ
る。

【００４０】すなわち、まず、２値画像に例えばラベリ
ング処理を施し、連結領域の座標情報や面積情報を検出
する。次に、検出された連結領域の座標情報や面積情報
を解析し、車両番号文字らしい領域を選択する。車両番
号は、周知のように、寸法規約に即して記載されるの
で、連結領域のサイズや面積、横方向のピッチ、縦方向
の揃い方などを評価することにより、検出することがで
きる。

【００４１】事業用のナンバプレートは、図８（ｂ）に
示すように、自家用のナンバプレート（図８ａ参照）と
濃淡値が反転する。これまでの処理において、車両番号
文字列が検出されない場合は、画像反転部１３において
濃淡値を反転した後、２値化以降の処理を同様に行な
い、車両番号文字列の検出を試みる。この時点で、自家
用／事業用の判別も自動的にできる。

【００４２】ナンバプレート３上の文字は、先に述べた
ように、寸法規約に即して記載される。したがって、分
類番号や陸運支局コード、仮名文字などの位置は、車両
番号文字列との相対的な位置関係から探索する領域を限
定することができる。

【００４３】分類番号検出部１６では、図９に示すよう
に、車両番号Ｎとの相対的な位置関係から限定される検
出領域Ｅ１に対して、車両番号の検出と同様に２値化、
連結領域の解析を行なうことにより、分類番号を検出す
る。

【００４４】同様に、陸運支局検出部１７では、図１０
に示すように、車両番号Ｎとの相対的な位置関係から限
定される検出領域Ｅ２に対して、２値化、連結領域の解
析を行なうことにより、陸運支局コードを検出する。

【００４５】同様に、仮名文字検出部１８では、図１１
に示すように、車両番号Ｎとの相対的な位置関係から限
定される検出領域Ｅ３に対して、２値化、連結領域の解
析を行なうことにより、仮名文字を検出する。

【００４６】こうして検出された車両番号、分類番号、
陸運支局コード、仮名文字は、文字認識部２０におい
て、個々の文字パターンに対し、たとえば、周知のパタ
ーンマッチングなどの手法を施すことにより、文字認識
を行なう。その認識結果としては、個々の文字パターン
に対する文字コードと認識結果の確からしさを表す類似
度が出力される。

【００４７】サイズ判別部１９では、たとえば、特開平
１−２７６３７４号公報などに記載されている手法によ
り、ナンバプレート３のサイズを判別する。

【００４８】これら一連の処理は、制御部２３によって
制御される。なお、連結領域の解析に用いるパラメータ
や文字認識部２０の認識結果は、たとえば、図１２に示
すようなフォーマットで汎用メモリ２２に蓄えられる。
汎用メモリ２２内の認識結果は、制御部２３により上位
のホストコンピュータなどへ送られる。

【００４９】次に、撮像カメラ４のセッティング、すな
わち、視野角およびフォーカスの調整を行なう手順につ
いて、図１３に示すフローチャートを参照して説明す
る。

【００５０】本実施の形態においては、視野角およびフ
ォーカスを正確ではないがだいたい合っている状態にあ
らかじめ調整する。これは、たとえば、撮像された画像
を目視して調節すればよい程度である。そして、フォー
カスが合う位置を逆に画像の取込み位置に定めること
で、車両２の画像に対する最適なフォーカスを得る。す
なわち、画像の撮像位置にフォーカスを合わせるのでは
なく、フォーカスの合う位置を画像の撮像位置とする。

【００５１】まず、撮像カメラ４で入力された画像に対
し、フォーカス評価部８において前述のフォーカス評価
方式によりフォーカス評価を行ない（Ｓ１）、フォーカ
スが最適になるまで撮像を繰り返す（Ｓ２）。ステップ
Ｓ２において、フォーカスが最適と判断されたら、その
瞬間の入力画像をナンバプレート認識部３で取込んだの
ち処理し、認識結果を得る（Ｓ３、Ｓ４）。得られた認
識結果が正常であれば（Ｓ５）、車両番号文字サイズの
統計をとる（Ｓ６）。すなわち、ナンバプレート認識部
３において、認識された文字のサイズ情報は、車両番号
検出部１５から容易に取得できるので、制御部２３は、
この取得したサイズ情報を集計する。

【００５２】１回だけの計測では誤差が生じるため、規
定回数の計測結果が集まるまで上記処理を繰り返す（Ｓ
７）。規定回数分の統計データが集まったら（Ｓ７）、
前回の文字サイズ情報と今回の文字サイズ情報とを比較
し（Ｓ８）、両者が等しくなければ、統計した文字サイ
ズ情報を文字サイズ比較部４へ出力する（Ｓ９）。

【００５３】文字サイズ比較部４では、図１４に示すフ
ローチャートの手順にしたがって処理を行なう。すなわ
ち、まず、あらかじめ蓄えられた文字サイズの理論値と
計測された文字サイズ情報とを比較し（Ｓ１１）、計測
された文字サイズ情報があらかじめ蓄えられた文字サイ
ズの理論値よりも小さい場合は、画像内のナンバプレー
トが小さめに写っていると判断して、ズームアップの制
御情報をレンズコントローラ１０へ出力する（Ｓ１
２）。

【００５４】ステップＳ１１において、計測された文字
サイズ情報があらかじめ蓄えられた文字サイズの理論値
よりも小さくない場合、再びあらかじめ蓄えられた文字
サイズの理論値と計測された文字サイズ情報とを比較し
（Ｓ１３）、計測された文字サイズ情報があらかじめ蓄
えられた文字サイズの理論値よりも大きい場合は、画像
内のナンバプレートが大きめに写っていると判断して、
ズームダウンの制御情報をレンズコントローラ１０へ出
力する（Ｓ１４）。

【００５５】ステップＳ１３において、計測された文字
サイズ情報があらかじめ蓄えられた文字サイズの理論値
よりも大きくない場合、計測された文字サイズ情報があ
らかじめ蓄えられた文字サイズの理論値とほぼ同じもの
とみなし、画像内のナンバプレートが最適なサイズで写
っていると判断して、ズームの制御を行なわない。

【００５６】このように、視野角が調整されると、再び
図１３のフローチャートにしたがい認識処理と文字サイ
ズ情報の計測と比較による視野角の評価が行なわれる。
視野角が最適な位置になると、ズームの制御は行なわれ
なくなるので、文字サイズ情報の統計データは変化しな
くなる。したがって、ステップＳ８において、前回の文
字サイズ情報と今回の文字サイズ情報とがほぼ等しくな
り、この場合は調整処理を終了する。

【００５７】以上の手順により、視野角とフォーカスの
セッティングを車両の通行を妨げることなく行なうこと
ができる。

【００５８】このようにして、撮像カメラ４のセッティ
ングが終了し、実際の運用が始まると、図１５に示すフ
ローチャートにしたがった手順で認識処理が行なわれ
る。なお、認識結果を得るまでの処理は、基本的には前
述のカメラセッティング時と変らない。

【００５９】すなわち、撮像カメラ４で入力された画像
に対し、フォーカス評価部８において前述のフォーカス
評価方式によりフォーカス評価を行ない（Ｓ２１）、フ
ォーカスが最適になるまで撮像を繰り返す（Ｓ２２）。
ステップＳ２２において、フォーカスが最適と判断され
たら、その瞬間の入力画像をナンバプレート認識部３で
取込んだのち処理し、認識結果を得る（Ｓ２３、Ｓ２
４）。得られた認識結果が正常であれば（Ｓ２５）、そ
の認識結果を例えば外部のホストコンピュータに出力す
る（Ｓ２６）。

【００６０】なお、処理速度に余裕がある場合は、図１
６に示すフローチャートのように、連続して撮像される
画像全てに対し文字認識処理を行ない、フォーカスが最
適な時間Ｔｆの文字認識結果のみを出力する方法もあり
得る。また、時間Ｔｆの文字認識結果のみならず、その
前後数フレームの文字認識結果を集計することにより、
各文字単位の認識精度を向上させることも考えられる。

【００６１】以下、図１６のフローチャートについて説
明する。撮像カメラ４で入力された連続した各画像をナ
ンバプレート認識部３で取込んだ後（Ｓ３１）、各フレ
ームの画像ごとにそれぞれ認識処理を行ない、その各認
識結果を得る（Ｓ３２）。得られた各認識結果が正常で
あれば（Ｓ３３）、その各認識結果を汎用メモリ２２に
一時記憶する（Ｓ３４）。

【００６２】一方、フォーカス評価部８は、撮像カメラ
４で入力された連続した各画像に対し、前述のフォーカ
ス評価方式によりフォーカス評価を行ない（Ｓ３５）、
フォーカスが最適になるまで撮像を繰り返す（Ｓ３
６）。ステップＳ３６において、フォーカスが最適と判
断されたら、その最適なフォーカスを有するフレーム画
像に対応する文字認識結果を、汎用メモリ２２に一時記
憶されている各フレームごとの認識結果の中から選択し
て出力する（Ｓ３７）。

【００６３】また、近年、連続するフレーム画像間の変
化量を検出することにより、画像内に変化が生じた状態
を検知し、画像内に車両が進入するタイミングを検知す
る手法が考案されている。このような技術を用いること
により、おおまかに画像内に車両が進入するタイミング
を検知し、画像内に車両が進入していると思われる時間
のみ、前述したフォーカス評価を行なうことも考えられ
る。

【００６４】以上説明したように上記実施の形態によれ
ば、視野角とフォーカスをある程度目視により合わせれ
ば、フォーカスの合う位置を画像の取込み位置とするこ
とで、従来のように、走行中の車両を検知するために赤
外線フォトセンサや超音波センサなどの外付けの車両検
知センサを設置する必要がなく、最適なフォーカスタイ
ミングで車両の画像を取得することができる。

【００６５】また、認識されたナンバプレート情報を構
成する文字のサイズを集計し、理論値と比較することに
より、撮像カメラのズームレンズの制御を行なうこと
で、車両を一時通行止めにすることなく、最適な視野角
とフォーカスを得ることが可能となる。これにより、精
度よくナンバプレート情報を認識することができる。

【００６６】

【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、走
行中の車両を検知するために赤外線フォトセンサや超音
波センサなどの外付けの車両検知センサを設置する必要
がなく、最適なフォーカスタイミングで車両の画像を取
得することができる車両のナンバプレート認識装置を提
供できる。

【００６７】また、本発明によれば、車両を一時通行止
めにすることなく、最適な視野角とフォーカスを得るこ
とが可能となる車両のナンバプレート認識装置を提供で
きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態に係る車両のナンバプレー
ト認識装置の構成を概略的に示す構成図。

【図２】本発明の実施の形態に係る車両のナンバプレー
ト認識装置の構成を概略的に示すブロック図。

【図３】フォーカスの評価について説明するための図。

【図４】ナンバプレート認識部の構成を具体的に示すブ
ロック図。

【図５】撮像画像例を示す図。

【図６】２値化画像の一例を示す図。

【図７】車両番号文字列の検出処理を説明するフローチ
ャート。

【図８】自家用／事業用プレートの一例を示す図。

【図９】分類番号の検出処理を説明するための図。

【図１０】陸運支局コードの検出処理を説明するための
図。

【図１１】仮名文字の検出処理を説明するための図。

【図１２】汎用メモリのメモリマップを示す図。

【図１３】撮像カメラのセッティング処理を説明するフ
ローチャート。

【図１４】視野角の調整処理を説明するフローチャー
ト。

【図１５】実際の運用時の処理を説明するフローチャー
ト。

【図１６】実際の運用時の別の処理を説明するフローチ
ャート。

【図１７】ナンバプレート上に表示されたナンバプレー
ト情報の一例を示す図。

【符号の説明】

１……走行路、２……車両（自動車）、３……ナンバプ
レート、４……撮像カメラ（撮像手段）、６……ナンバ
プレート認識部、７……ズームレンズ（ズーム手段）、
８……フォーカス評価部（評価手段）、９……文字サイ
ズ比較部（比較手段）、１０……レンズコントローラ
（制御手段）、１１……Ａ／Ｄ変換部、１２……画像蓄
積部（記憶手段）、１５……車両番号検出部、１６……
分類番号検出部、１７……陸運支局検出部、１８……仮
名文字検出部、１９……サイズ判別部、２０……文字認
識部（認識手段）、２２……汎用メモリ（記憶手段）、
２３……制御部。

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 走行中の車両のナンバプレートを含む画
   像を連続するフレーム画像として撮像する撮像手段と、 この撮像手段で撮像された連続するフレーム画像ごとに
   そのフォーカスを評価する評価手段と、 この評価手段で評価された最適なフォーカスを有するフ
   レーム画像を前記撮像手段で撮像された連続するフレー
   ム画像の中から選択する選択手段と、 この選択手段で選択されたフレーム画像からナンバプレ
   ート情報を認識する認識手段と、 を具備したことを特徴とする車両のナンバプレート認識
   装置。
2. 【請求項２】 走行中の車両のナンバプレートを含む画
   像を連続するフレーム画像として撮像する撮像手段と、 この撮像手段で撮像された連続するフレーム画像から各
   フレーム画像ごとにナンバプレート情報を認識する認識
   手段と、 前記撮像手段で撮像された連続するフレーム画像ごとに
   そのフォーカスを評価する評価手段と、 この評価手段で評価された最適なフォーカスを有するフ
   レーム画像に対応するナンバプレート情報の認識結果を
   前記認識手段で認識された各フレーム画像ごとごとの認
   識結果の中から選択する選択手段と、 を具備したことを特徴とする車両のナンバプレート認識
   装置。
3. 【請求項３】 前記評価手段は、前記撮像手段で撮像さ
   れた連続するフレーム画像間の変化量を検出し、この検
   出した変化量が所定の閾値を超えるときだけ、フレーム
   画像ごとのフォーカスを評価することを特徴とする請求
   項１または２記載の車両のナンバプレート認識装置。
4. 【請求項４】 走行中の車両のナンバプレートを含む画
   像を撮像する制御可能なズームレンズを備えた撮像手段
   と、 この撮像手段で撮像された画像からナンバプレート情報
   を認識するとともに、 この認識したナンバプレート情報を構成する文字のサイ
   ズ情報を検出する認識手段と、 この認識手段から得られる文字のサイズ情報を集計する
   集計手段と、 この集計手段で集計された文字のサイズ情報とあらかじ
   め設定された基準値とを比較する比較手段と、 この比較手段の比較結果に基づき前記撮像手段のズーム
   レンズを制御する制御手段と、 を具備したことを特徴とする車両のナンバプレート認識
   装置。
5. 【請求項５】 走行中の車両のナンバプレートを含む画
   像を連続するフレーム画像として撮像する制御可能なズ
   ームレンズを備えた撮像手段と、 この撮像手段で撮像された連続するフレーム画像ごとに
   そのフォーカスを評価する評価手段と、 この評価手段で評価された最適なフォーカスを有するフ
   レーム画像を前記撮像手段で撮像された連続するフレー
   ム画像の中から選択する選択手段と、 この選択手段で選択されたフレーム画像からナンバプレ
   ート情報を認識するとともに、この認識したナンバプレ
   ート情報を構成する文字のサイズ情報を検出する認識手
   段と、 この認識手段から得られる文字のサイズ情報を集計する
   集計手段と、 この集計手段で集計された文字のサイズ情報とあらかじ
   め設定された基準値とを比較する比較手段と、 この比較手段の比較結果に基づき前記撮像手段のズーム
   レンズを制御する制御手段と、 を具備したことを特徴とする車両のナンバプレート認識
   装置。