JP2001126027A - ナンバープレート認識装置 - Google Patents
ナンバープレート認識装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】専用の演算装置を新規に開発することなく、汎
用の演算装置を用いて安価に構成でき、高速かつ高精度
でプレート領域を切り出せるようにする。 【解決手段】取り込んだ車両画像を水平方向と垂直方向
に縮小する（Ａ１）。この縮小画像について、各画素の
値と該画素より正又は負方向に所定量ずらした位置の画
素の値を演算処理して２値化し、論理積演算により疑似
ずらし相関画像を生成する（Ａ２）。又、縮小画像の各
画素と該画素より正又は負方向に所定量ずらした位置の
画素の値を演算処理して２値化し、論理和演算により疑
似論理和画像を生成する（Ａ３）。前記疑似ずらし相関
画像を複数の小領域に分割し、各小領域の中で２値化さ
れた画素の面積を算出してプレート候補小領域を選択す
る（Ａ４）。選択されたプレート候補小領域に基づい
て、前記疑似論理和画像上にプレート領域を仮設定し、
適合性をチェックしてプレート領域を切り出す（Ａ
５）。
用の演算装置を用いて安価に構成でき、高速かつ高精度
でプレート領域を切り出せるようにする。 【解決手段】取り込んだ車両画像を水平方向と垂直方向
に縮小する（Ａ１）。この縮小画像について、各画素の
値と該画素より正又は負方向に所定量ずらした位置の画
素の値を演算処理して２値化し、論理積演算により疑似
ずらし相関画像を生成する（Ａ２）。又、縮小画像の各
画素と該画素より正又は負方向に所定量ずらした位置の
画素の値を演算処理して２値化し、論理和演算により疑
似論理和画像を生成する（Ａ３）。前記疑似ずらし相関
画像を複数の小領域に分割し、各小領域の中で２値化さ
れた画素の面積を算出してプレート候補小領域を選択す
る（Ａ４）。選択されたプレート候補小領域に基づい
て、前記疑似論理和画像上にプレート領域を仮設定し、
適合性をチェックしてプレート領域を切り出す（Ａ
５）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、車両のナンバープ
レート認識を行なうナンバープレート認識装置に関し、
特にナンバープレート部分の切り出し技術に関する。
レート認識を行なうナンバープレート認識装置に関し、
特にナンバープレート部分の切り出し技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、有料道路の料金収受システムで
は、料金所において通行車両の車種を判定するためにナ
ンバープレート認識装置を設置し、ＴＶカメラ等の車両
撮像装置により車両のナンバープレートを含む車両前部
を撮像し、その撮像画像を処理してナンバープレートを
認識するようにしている。
は、料金所において通行車両の車種を判定するためにナ
ンバープレート認識装置を設置し、ＴＶカメラ等の車両
撮像装置により車両のナンバープレートを含む車両前部
を撮像し、その撮像画像を処理してナンバープレートを
認識するようにしている。
【０００３】図１２は、従来のナンバープレート認識装
置における認識処理手順を示すフローチャートである。
図１２に示すようにナンバープレート認識処理は、入力
された車両画像に対して信号ノイズの除去等を行なう前
処理（ステップＳ１）、車両画像中からナンバープレー
ト部分を切り出すプレート切り出し処理（ステップＳ
２）、プレート領域から個々の文字領域を切り出す文字
切り出し処理（ステップＳ３）、切り出した文字を最も
それらしい文字種に識別する文字認識処理（ステップＳ
４）、の大きく四つの処理からなっている。
置における認識処理手順を示すフローチャートである。
図１２に示すようにナンバープレート認識処理は、入力
された車両画像に対して信号ノイズの除去等を行なう前
処理（ステップＳ１）、車両画像中からナンバープレー
ト部分を切り出すプレート切り出し処理（ステップＳ
２）、プレート領域から個々の文字領域を切り出す文字
切り出し処理（ステップＳ３）、切り出した文字を最も
それらしい文字種に識別する文字認識処理（ステップＳ
４）、の大きく四つの処理からなっている。
【０００４】上記ナンバープレート認識処理において、
ステップＳ２に示すプレート切り出し処理に関する従来
手法の代表的な一例としては、次に示すように、 １．原画像に対する水平方向移動平均フィルタ画像の生
成。
ステップＳ２に示すプレート切り出し処理に関する従来
手法の代表的な一例としては、次に示すように、 １．原画像に対する水平方向移動平均フィルタ画像の生
成。
【０００５】２．上記水平方向移動平均フィルタ画像と
原画像との差分画像（正高周波画像＝原画像−移動平均
フィルタ画像、負高周波画像＝移動平均フィルタ画像−
原画像）の生成。
原画像との差分画像（正高周波画像＝原画像−移動平均
フィルタ画像、負高周波画像＝移動平均フィルタ画像−
原画像）の生成。
【０００６】３．上記２差分画像（正・負高周波画像）
の２値画像（正・負高周波２値画像）の生成。
の２値画像（正・負高周波２値画像）の生成。
【０００７】４．上記正・負高周波２値画像のずらし相
関画像の生成。
関画像の生成。
【０００８】５．上記ずらし相関画像に対する２次元テ
ンプレートマッチング処理。
ンプレートマッチング処理。
【０００９】６．上記２次元テンプレートマッチング処
理での、マッチング度の高い領域をプレート領域として
選択。
理での、マッチング度の高い領域をプレート領域として
選択。
【００１０】という処理を経て、プレート切り出し処理
を行なうものがある。
を行なうものがある。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記プ
レート切り出し処理において、移動平均フィルタ画像を
生成する処理、ずらし相関画像に対する２次元テンプレ
ートマッチング処理、といった“フィルタリング処理”
を伴う処理においては、加算、乗算を繰り返し多数回実
行する。このためナンバープレート認識装置において、
製品として要求される速度で認識処理を行なうために
は、専用の演算装置を用いる必要があり、製品の開発及
び製造にあたっては、多くの時間とコストがかかるとい
う問題があった。
レート切り出し処理において、移動平均フィルタ画像を
生成する処理、ずらし相関画像に対する２次元テンプレ
ートマッチング処理、といった“フィルタリング処理”
を伴う処理においては、加算、乗算を繰り返し多数回実
行する。このためナンバープレート認識装置において、
製品として要求される速度で認識処理を行なうために
は、専用の演算装置を用いる必要があり、製品の開発及
び製造にあたっては、多くの時間とコストがかかるとい
う問題があった。
【００１２】上記の問題を解決するために、汎用の演算
装置を用いて高速にプレート領域を切り出すことができ
るナンバープレート認識装置として、本出願人が先に特
願平１０−１４８６１８号にて特許出願した手法があ
る。このナンバープレート認識装置におけるナンバープ
レート切り出し処理は、プレート探索に用いるエッジ画
像（水平方向２次微分２値化画像）において、道路面の
凹凸や車両のフロントグリルなど、輝度の明←→暗変化
が高周期で連続して発生している部分が２値化されやす
く、プレート領域として誤って切り出されてしまうこと
があるという問題がある。
装置を用いて高速にプレート領域を切り出すことができ
るナンバープレート認識装置として、本出願人が先に特
願平１０−１４８６１８号にて特許出願した手法があ
る。このナンバープレート認識装置におけるナンバープ
レート切り出し処理は、プレート探索に用いるエッジ画
像（水平方向２次微分２値化画像）において、道路面の
凹凸や車両のフロントグリルなど、輝度の明←→暗変化
が高周期で連続して発生している部分が２値化されやす
く、プレート領域として誤って切り出されてしまうこと
があるという問題がある。
【００１３】本発明は上記の課題を解決するためになさ
れたもので、専用の演算装置を新規に開発することな
く、汎用の演算装置を用いて安価に構成し得ると共に、
高速かつ高精度でプレート領域を切り出すことができる
ナンバープレート認識装置を提供することを目的とす
る。
れたもので、専用の演算装置を新規に開発することな
く、汎用の演算装置を用いて安価に構成し得ると共に、
高速かつ高精度でプレート領域を切り出すことができる
ナンバープレート認識装置を提供することを目的とす
る。
【００１４】
【課題を解決するための手段】本発明に係るナンバープ
レート認識装置は、取り込んだ車両画像を水平方向と垂
直方向に縮小する縮小手段と、前記縮小手段で縮小され
た画像について、各画素の値から該画素より正又は負方
向に所定量ずらした位置の画素の値を減算し、この減算
結果を２値化閾値と比較して２値化し、前記正方向にず
らしたときの値と負方向にずらしたときの値の論理積演
算により疑似ずらし相関画像を生成する疑似ずらし相関
画像生成手段と、前記縮小手段で縮小された画像につい
て、各画素の値から該画素より正又は負方向に所定量ず
らした位置の画素の値を減算し、この減算結果を２値化
閾値と比較して２値化し、前記正方向にずらしたときの
値と負方向にずらしたときの値の論理和演算により疑似
論理和画像を生成する疑似論理和画像生成手段と、前記
疑似ずらし相関画像生成手段により生成された疑似ずら
し相関画像を複数の小領域に分割し、各小領域の中で輝
度値が“１”に設定されている画素の面積を算出し、該
各小領域の面積値に基づいてナンバープレート候補小領
域を選択するナンバープレート候補領域探索手段と、前
記ナンバープレート候補領域探索手段により求めたナン
バープレート候補小領域に基づいて、前記疑似論理和画
像生成手段により生成された疑似論理和画像上にナンバ
ープレート領域を仮設定し、この仮設定領域に対してナ
ンバープレート領域としての適合性をチェックしナンバ
ープレート領域を切り出すナンバープレート切り出し手
段とを具備したことを特徴とする。
レート認識装置は、取り込んだ車両画像を水平方向と垂
直方向に縮小する縮小手段と、前記縮小手段で縮小され
た画像について、各画素の値から該画素より正又は負方
向に所定量ずらした位置の画素の値を減算し、この減算
結果を２値化閾値と比較して２値化し、前記正方向にず
らしたときの値と負方向にずらしたときの値の論理積演
算により疑似ずらし相関画像を生成する疑似ずらし相関
画像生成手段と、前記縮小手段で縮小された画像につい
て、各画素の値から該画素より正又は負方向に所定量ず
らした位置の画素の値を減算し、この減算結果を２値化
閾値と比較して２値化し、前記正方向にずらしたときの
値と負方向にずらしたときの値の論理和演算により疑似
論理和画像を生成する疑似論理和画像生成手段と、前記
疑似ずらし相関画像生成手段により生成された疑似ずら
し相関画像を複数の小領域に分割し、各小領域の中で輝
度値が“１”に設定されている画素の面積を算出し、該
各小領域の面積値に基づいてナンバープレート候補小領
域を選択するナンバープレート候補領域探索手段と、前
記ナンバープレート候補領域探索手段により求めたナン
バープレート候補小領域に基づいて、前記疑似論理和画
像生成手段により生成された疑似論理和画像上にナンバ
ープレート領域を仮設定し、この仮設定領域に対してナ
ンバープレート領域としての適合性をチェックしナンバ
ープレート領域を切り出すナンバープレート切り出し手
段とを具備したことを特徴とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態に係る
ナンバープレート認識装置について図面を参照して説明
する。図１は、本実施の形態において対象とするディジ
タル画像の座標系を定義した図である。以下の説明で
は、図１に示すように対象とするディジタル画像Ｉの原
点を左上隅にとり、そこから水平方向右にｘ軸、鉛直下
方にｙ軸をとった座標系を用いることとする。また、画
像Ｉ上の点（ｉ，ｊ）の輝度値をＩ（ｉ，ｊ）と表わす
こととする。また、対象とするナンバープレートを含む
車両画像は、ナンバープレートの各文字を認識するのに
必要な解像度で撮像されているものとする。まず、本ナ
ンバープレート認識装置におけるナンバープレート切り
出し処理の位置付けについて説明する。
ナンバープレート認識装置について図面を参照して説明
する。図１は、本実施の形態において対象とするディジ
タル画像の座標系を定義した図である。以下の説明で
は、図１に示すように対象とするディジタル画像Ｉの原
点を左上隅にとり、そこから水平方向右にｘ軸、鉛直下
方にｙ軸をとった座標系を用いることとする。また、画
像Ｉ上の点（ｉ，ｊ）の輝度値をＩ（ｉ，ｊ）と表わす
こととする。また、対象とするナンバープレートを含む
車両画像は、ナンバープレートの各文字を認識するのに
必要な解像度で撮像されているものとする。まず、本ナ
ンバープレート認識装置におけるナンバープレート切り
出し処理の位置付けについて説明する。
【００１６】図２は、本ナンバープレート認識装置の構
成を示す図である。図２において、１はＴＶカメラ等の
車両撮像装置で、例えば料金所に進入した車両のナンバ
ープレートを含む前部を撮像し、その画像（アナログ信
号）を画像入力装置２に入力する。この画像入力装置２
は、車両撮像装置１により撮像されたアナログの画像信
号をディジタルの画像信号に変換して演算装置３に入力
する。
成を示す図である。図２において、１はＴＶカメラ等の
車両撮像装置で、例えば料金所に進入した車両のナンバ
ープレートを含む前部を撮像し、その画像（アナログ信
号）を画像入力装置２に入力する。この画像入力装置２
は、車両撮像装置１により撮像されたアナログの画像信
号をディジタルの画像信号に変換して演算装置３に入力
する。
【００１７】上記演算装置３は、画像入力装置２から車
両画像が入力されると、その画像の信号ノイズの除去等
を行なう前処理（ステップＡ１）、画像中からナンバー
プレート部分を切り出すナンバープレート切り出し処理
（ステップＡ２）、プレート領域から個々の文字領域を
切り出す文字切り出し処理（ステップＡ３）、切り出し
た文字を最もそれらしい文字種に識別する文字認識処理
（ステップＡ４）からなる処理動作を順次実行する。
両画像が入力されると、その画像の信号ノイズの除去等
を行なう前処理（ステップＡ１）、画像中からナンバー
プレート部分を切り出すナンバープレート切り出し処理
（ステップＡ２）、プレート領域から個々の文字領域を
切り出す文字切り出し処理（ステップＡ３）、切り出し
た文字を最もそれらしい文字種に識別する文字認識処理
（ステップＡ４）からなる処理動作を順次実行する。
【００１８】そして、上記ステップＡ２に示す本発明に
係るナンバープレート切り出し処理は、図３に示すフロ
ーチャートに従って実行される。このナンバープレート
切り出し処理は、入力画像縮小処理（ステップＢ１）、
疑似ずらし相関画像生成処理（ステップＢ２）、疑似論
理和画像生成処理（ステップＢ３）、プレート候補領域
探索処理（ステップＢ４）、プレート切り出し処理（ス
テップＢ５）からなっている。
係るナンバープレート切り出し処理は、図３に示すフロ
ーチャートに従って実行される。このナンバープレート
切り出し処理は、入力画像縮小処理（ステップＢ１）、
疑似ずらし相関画像生成処理（ステップＢ２）、疑似論
理和画像生成処理（ステップＢ３）、プレート候補領域
探索処理（ステップＢ４）、プレート切り出し処理（ス
テップＢ５）からなっている。
【００１９】次に上記各ステップＢ１〜Ｂ５の具体的な
処理について説明する。 １．入力画像縮小処理（ステップＢ１） この処理では、取り込んだ車両画像をｘ，ｙ（縦、横）
それぞれ１／ｋ1 、１／ｋ2 に縮小する。この画像の縮
小は、車両画像の各画素を、ｘ，ｙそれぞれ（ｋ1 −
１）画素、（ｋ2 −１）画素飛ばしで取り出すことによ
って行なう。原画像をＩ、縮小画像をＩsub、原画像の
水平方向サイズをＸ、垂直方向サイズをＹとすると、 Ｉsub（ｍ，ｎ）＝Ｉ（ｋ1 ｍ，ｋ2 ｎ） 但し、０≦ｍ≦Ｘ／ｋ1 −１，０≦ｎ≦Ｙ／ｋ2 −１ とし、適用に当たって、ｋ1 ，ｋ2 の取り得る値として
は、何れも１，２，３程度が適当である。なお、以下の
説明において例示する各パラメータの具体的な値は、ｋ
1 ＝ｋ2 ＝２を前提としたものである。
処理について説明する。 １．入力画像縮小処理（ステップＢ１） この処理では、取り込んだ車両画像をｘ，ｙ（縦、横）
それぞれ１／ｋ1 、１／ｋ2 に縮小する。この画像の縮
小は、車両画像の各画素を、ｘ，ｙそれぞれ（ｋ1 −
１）画素、（ｋ2 −１）画素飛ばしで取り出すことによ
って行なう。原画像をＩ、縮小画像をＩsub、原画像の
水平方向サイズをＸ、垂直方向サイズをＹとすると、 Ｉsub（ｍ，ｎ）＝Ｉ（ｋ1 ｍ，ｋ2 ｎ） 但し、０≦ｍ≦Ｘ／ｋ1 −１，０≦ｎ≦Ｙ／ｋ2 −１ とし、適用に当たって、ｋ1 ，ｋ2 の取り得る値として
は、何れも１，２，３程度が適当である。なお、以下の
説明において例示する各パラメータの具体的な値は、ｋ
1 ＝ｋ2 ＝２を前提としたものである。
【００２０】２．疑似ずらし相関画像生成処理（ステッ
プＢ２） （１）次式により、点（ｍ，ｎ）における疑似ずらし相
関画像Ｉcor（ｍ，ｎ）を生成する。 if((abs(Isub(m,n)-Isub(m-lag1,n))≧θ && abs(Isub(m,n)-Isub(m+lag1,n)) ≧θ) ||(abs(Isub(m,n)-Isub(m-lag2,n))≧θ && abs(Isub(m,n)-Isub(m+lag2,n)) ≧θ) ||(abs(Isub(m,n)-Isub(m-lag3,n))≧θ && abs(Isub(m,n)-Isub(m+lag3,n)) ≧θ)) { Icor(m,n)=1 } else { Icor(m,n)=0 } ここで、abs()は絶対値、&&は論理積、||は論理和をそ
れぞれ意味する。また、lag1,lag２,lag３,は、ずらし
量を意味するパラメータで、画像上でのプレートの大き
さによって決定されるが、大体５〜９の値が適切であ
る。θは２値化閾値であり、１５〜２０位が適当であ
る。
プＢ２） （１）次式により、点（ｍ，ｎ）における疑似ずらし相
関画像Ｉcor（ｍ，ｎ）を生成する。 if((abs(Isub(m,n)-Isub(m-lag1,n))≧θ && abs(Isub(m,n)-Isub(m+lag1,n)) ≧θ) ||(abs(Isub(m,n)-Isub(m-lag2,n))≧θ && abs(Isub(m,n)-Isub(m+lag2,n)) ≧θ) ||(abs(Isub(m,n)-Isub(m-lag3,n))≧θ && abs(Isub(m,n)-Isub(m+lag3,n)) ≧θ)) { Icor(m,n)=1 } else { Icor(m,n)=0 } ここで、abs()は絶対値、&&は論理積、||は論理和をそ
れぞれ意味する。また、lag1,lag２,lag３,は、ずらし
量を意味するパラメータで、画像上でのプレートの大き
さによって決定されるが、大体５〜９の値が適切であ
る。θは２値化閾値であり、１５〜２０位が適当であ
る。
【００２１】（２）上記（１）の処理を、全てのｍ（０
≦ｍ≦Ｘ／ｋ1 −１）について行なう。 （３）上記（１）、（２）の処理を、全てのｎ（０≦ｎ
≦Ｙ／ｋ2 −１）について行なう。上記疑似ずらし相関
画像生成処理により、図４（ａ）に示す縮小画像から同
図（ｂ）に示すような疑似ずらし相関画像が得られる。
≦ｍ≦Ｘ／ｋ1 −１）について行なう。 （３）上記（１）、（２）の処理を、全てのｎ（０≦ｎ
≦Ｙ／ｋ2 −１）について行なう。上記疑似ずらし相関
画像生成処理により、図４（ａ）に示す縮小画像から同
図（ｂ）に示すような疑似ずらし相関画像が得られる。
【００２２】３．疑似論理和画像生成処理（ステップＢ
３） （１）次式により、点（ｍ，ｎ）における疑似論理和画
像Ｉor（ｍ，ｎ）を生成する。 if(abs(Isub(m,n)-Isub(m-lag1,n))≧θ || abs(Isub(m,n)-Isub(m+lag1,n)) ≧θ ||abs(Isub(m,n)-Isub(m-lag2,n))≧θ || abs(Isub(m,n)-Isub(m+lag2,n))≧ θ ||abs(Isub(m,n)-Isub(m-lag3,n))≧θ || abs(Isub(m,n)-Isub(m+lag3,n))≧ θ) { Ior(m,n)=1 } else { Ior(m,n)=0 } 上式中の各記号並びにパラメータの意味は、前記疑似ず
らし相関画像生成処理の各記号、パラメータと同一であ
り、用いるパラメータ値も同一のものとする。
３） （１）次式により、点（ｍ，ｎ）における疑似論理和画
像Ｉor（ｍ，ｎ）を生成する。 if(abs(Isub(m,n)-Isub(m-lag1,n))≧θ || abs(Isub(m,n)-Isub(m+lag1,n)) ≧θ ||abs(Isub(m,n)-Isub(m-lag2,n))≧θ || abs(Isub(m,n)-Isub(m+lag2,n))≧ θ ||abs(Isub(m,n)-Isub(m-lag3,n))≧θ || abs(Isub(m,n)-Isub(m+lag3,n))≧ θ) { Ior(m,n)=1 } else { Ior(m,n)=0 } 上式中の各記号並びにパラメータの意味は、前記疑似ず
らし相関画像生成処理の各記号、パラメータと同一であ
り、用いるパラメータ値も同一のものとする。
【００２３】（２）上記（１）の処理を、全てのｍ（０
≦ｍ≦Ｘ／ｋ1 −１）について行なう。 （３）上記（１）、（２）の処理を、全てのｎ（０≦ｎ
≦Ｙ／ｋ2 −１）について行なう。 上記疑似論理和画像生成処理により、図５（ａ）に示す
縮小画像から同図（ｂ）に示すような疑似論理和画像が
得られる。
≦ｍ≦Ｘ／ｋ1 −１）について行なう。 （３）上記（１）、（２）の処理を、全てのｎ（０≦ｎ
≦Ｙ／ｋ2 −１）について行なう。 上記疑似論理和画像生成処理により、図５（ａ）に示す
縮小画像から同図（ｂ）に示すような疑似論理和画像が
得られる。
【００２４】４．プレート候補領域探索処理（ステップ
Ｂ４） （１）小領域毎の２値化面積計算 ステップＢ２により得られた疑似ずらし相関画像を、図
６に示すような複数の小領域に分割し、小領域の中で２
値化されている部分（＝輝度値が１に設定されている画
素）の面積を各小領域毎に計算する。１小領域当りのｘ
及びｙ方向サイズは、画面上のプレートｘ，ｙサイズの
半分程度が目安である。
Ｂ４） （１）小領域毎の２値化面積計算 ステップＢ２により得られた疑似ずらし相関画像を、図
６に示すような複数の小領域に分割し、小領域の中で２
値化されている部分（＝輝度値が１に設定されている画
素）の面積を各小領域毎に計算する。１小領域当りのｘ
及びｙ方向サイズは、画面上のプレートｘ，ｙサイズの
半分程度が目安である。
【００２５】（２）プレート候補小領域選択 以下の手順により、プレートの前部あるいは一部を含ん
でいるプレート候補小領域を選択する。 i．各小領域の面積の大きい順にソートする。 ii．ソートした各領域の上位Ｎcand個について、 ａ．（第ｎ位の小領域の値）／（第１位の小領域の値）
＞ｒ1 ｂ．（選択された候補数）＜Ｎselect の何れかを満たす小領域を全て選択する。ここで、Ｎ
candは５０個、Ｎselectは２０個位が適当である。ま
た、ｒ1 の値は、０．５程度が適当である。
でいるプレート候補小領域を選択する。 i．各小領域の面積の大きい順にソートする。 ii．ソートした各領域の上位Ｎcand個について、 ａ．（第ｎ位の小領域の値）／（第１位の小領域の値）
＞ｒ1 ｂ．（選択された候補数）＜Ｎselect の何れかを満たす小領域を全て選択する。ここで、Ｎ
candは５０個、Ｎselectは２０個位が適当である。ま
た、ｒ1 の値は、０．５程度が適当である。
【００２６】iii．上記（２）で選択したプレート候補
小領域を、画像上で下から順に（＝ｙ座標の大きい順
に）なるようにソートする。
小領域を、画像上で下から順に（＝ｙ座標の大きい順
に）なるようにソートする。
【００２７】５．プレート切り出し処理（ステップＢ
５） 上記プレート候補領域探索処理で求めたプレート候補小
領域について、１位の候補領域から順に以下の手順によ
ってプレート領域としての適合性をチェックし、プレー
ト領域の切り出しを行なう。
５） 上記プレート候補領域探索処理で求めたプレート候補小
領域について、１位の候補領域から順に以下の手順によ
ってプレート領域としての適合性をチェックし、プレー
ト領域の切り出しを行なう。
【００２８】（１）周辺小領域マージ処理 以下の手順により、注目するプレート候補小領域の周辺
の小領域をマージする。 i．１位候補領域から順に、注目するプレート小領域を
１つ選ぶ。 ii．注目するプレート小領域に隣接する小領域のうち、
上記プレート候補領域探索処理においてプレート候補小
領域として選ばれたものがあるかどうかを調べる。
の小領域をマージする。 i．１位候補領域から順に、注目するプレート小領域を
１つ選ぶ。 ii．注目するプレート小領域に隣接する小領域のうち、
上記プレート候補領域探索処理においてプレート候補小
領域として選ばれたものがあるかどうかを調べる。
【００２９】iii．上記ii．で該当する隣接小領域が見
つかった場合、以下に示すａ、ｂの条件を満たすかどう
かを調べて、満たす場合にはこれをマージし、注目する
プレート小領域のｘ，ｙ方向範囲を図７に示すように修
正する。マージされたプレート小領域は以後無効とし、
処理対象としない。 ａ．ｘ方向の通算マージ回数がＮmerge 回以下である
（Ｎmerge は４程度）。 ｂ．他の小領域によってマージされていない。
つかった場合、以下に示すａ、ｂの条件を満たすかどう
かを調べて、満たす場合にはこれをマージし、注目する
プレート小領域のｘ，ｙ方向範囲を図７に示すように修
正する。マージされたプレート小領域は以後無効とし、
処理対象としない。 ａ．ｘ方向の通算マージ回数がＮmerge 回以下である
（Ｎmerge は４程度）。 ｂ．他の小領域によってマージされていない。
【００３０】iv．上記ii．、iii．をマージできる隣接
小領域がなくなるまで繰り返す。
小領域がなくなるまで繰り返す。
【００３１】（２）プレート領域仮設定処理 上記（１）の処理によって得られた、周辺小領域をマー
ジしたプレート候補小領域に対して左・右・上・下それ
ぞれに関して余裕を見て（１０〜１５画素程度）、プレ
ート領域の仮設定を行なう。
ジしたプレート候補小領域に対して左・右・上・下それ
ぞれに関して余裕を見て（１０〜１５画素程度）、プレ
ート領域の仮設定を行なう。
【００３２】（３）ｘ方向領域設定処理 仮設定された上記プレートｘ領域について、以下の手順
によりプレートｘ方向の領域設定を行なう。 i．疑似論理和画像上のプレート仮設定領域に対して、
ｘ軸への射影ヒストグラムを求める。 ii．上記i．で求めたｘ軸射影ヒストグラムデータに対
して、移動平均長ｌmaxの移動平均処理を行なう。移動
平均長ｌmaxは、５０〜５５程度に設定する。
によりプレートｘ方向の領域設定を行なう。 i．疑似論理和画像上のプレート仮設定領域に対して、
ｘ軸への射影ヒストグラムを求める。 ii．上記i．で求めたｘ軸射影ヒストグラムデータに対
して、移動平均長ｌmaxの移動平均処理を行なう。移動
平均長ｌmaxは、５０〜５５程度に設定する。
【００３３】iii．以下の手順により、移動平均処理を
施したｘ軸射影ヒストグラムデータのピーク点及び移動
平均データの最大値を求める。 Ａ．移動平均処理を施したｘ軸射影ヒストグラムの値が
最大となるｘ座標、及びその値を求め、その求めた最大
値を「max_x_hist」とする。 Ｂ．以下の計算式によって、参照値「ref_x_hist」を計
算する。 ref_x_hist ＝ max_x_hist * r2 r2 は、０．８程度の値が適当である。 Ｃ．図８に示すように移動平均処理を施したｘ軸射影ヒ
ストグラムデータを左右から調べて、その値が「ref_x_
hist」を初めて越えるｘ座標を左右各々について求め、
２点の中点ｘc を計算する。 Ｄ．移動平均処理を施したｘ軸射影ヒストグラムデータ
の重心ｘg を計算する。 Ｅ．図９に示すように上記中点ｘc と重心ｘg を比較し
て、ヒストグラムデータ全体の中心座標により近い方を
ｘ軸射影ヒストグラムデータのピーク点とする。図９で
は、中点ｘc をピーク点として選択した状態を示してい
る。
施したｘ軸射影ヒストグラムデータのピーク点及び移動
平均データの最大値を求める。 Ａ．移動平均処理を施したｘ軸射影ヒストグラムの値が
最大となるｘ座標、及びその値を求め、その求めた最大
値を「max_x_hist」とする。 Ｂ．以下の計算式によって、参照値「ref_x_hist」を計
算する。 ref_x_hist ＝ max_x_hist * r2 r2 は、０．８程度の値が適当である。 Ｃ．図８に示すように移動平均処理を施したｘ軸射影ヒ
ストグラムデータを左右から調べて、その値が「ref_x_
hist」を初めて越えるｘ座標を左右各々について求め、
２点の中点ｘc を計算する。 Ｄ．移動平均処理を施したｘ軸射影ヒストグラムデータ
の重心ｘg を計算する。 Ｅ．図９に示すように上記中点ｘc と重心ｘg を比較し
て、ヒストグラムデータ全体の中心座標により近い方を
ｘ軸射影ヒストグラムデータのピーク点とする。図９で
は、中点ｘc をピーク点として選択した状態を示してい
る。
【００３４】vi．プレート左右端探索処理 以下の手順により、ｘ軸射影ヒストグラムデータと、ii
i．で求めたピーク点ｘ座標及び移動平均データの最大
値「max_x_hist」を用いて、プレート左右端座標を求め
る。 Ａ．以下の計算式によって、参照値「ref_hist」を計算
する。 ref_hist＝max_x_hist * r3 r3 は、０．２程度の値が適当である。Ｂ．図１０に示
すように、以下の範囲において、ｘ軸射影ヒストグラム
データをピーク点に近い方から調べ、その値が初めて参
照値「ref_hist」以下となるところを求めてプレート左
右端とする。 左端：（ピーク点）− x_srch_area1〜（ピーク点）−
x_srch_area2 右端：（ピーク点）＋ x_srch_area2〜（ピーク点）＋
x_srch_area1 上記「x_srch_area1」は７５〜８０、「x_srch_area2」
は４５〜５０程度の値が適当である。
i．で求めたピーク点ｘ座標及び移動平均データの最大
値「max_x_hist」を用いて、プレート左右端座標を求め
る。 Ａ．以下の計算式によって、参照値「ref_hist」を計算
する。 ref_hist＝max_x_hist * r3 r3 は、０．２程度の値が適当である。Ｂ．図１０に示
すように、以下の範囲において、ｘ軸射影ヒストグラム
データをピーク点に近い方から調べ、その値が初めて参
照値「ref_hist」以下となるところを求めてプレート左
右端とする。 左端：（ピーク点）− x_srch_area1〜（ピーク点）−
x_srch_area2 右端：（ピーク点）＋ x_srch_area2〜（ピーク点）＋
x_srch_area1 上記「x_srch_area1」は７５〜８０、「x_srch_area2」
は４５〜５０程度の値が適当である。
【００３５】（４）ｙ方向領域設定処理 仮設定されたプレートｙ領域について、以下の処理によ
りプレートｙ方向の領域設定を行なう。 i．疑似論理和画像上のプレート仮設定領域に対して、
ｙ軸への射影ヒストグラムを求める。 ii．上記i．で求めたｙ軸射影ヒストグラムデータに対
して、移動平均長ｌmay の移動平均処理を行なう。移動
平均長ｌmay は、１５〜２０程度に設定する。
りプレートｙ方向の領域設定を行なう。 i．疑似論理和画像上のプレート仮設定領域に対して、
ｙ軸への射影ヒストグラムを求める。 ii．上記i．で求めたｙ軸射影ヒストグラムデータに対
して、移動平均長ｌmay の移動平均処理を行なう。移動
平均長ｌmay は、１５〜２０程度に設定する。
【００３６】iii．以下の手順によりプレート上下端座
標を求める。 Ａ．移動平均処理を施したｙ軸射影ヒストグラムデータ
の最大値「max_y_hist」を求め、以下の計算式によっ
て、参照値「ref_hist」を計算する。 ref_hist＝max_y_hist * r4 r4 は、０．２程度の値が適当である。 Ｂ．図１１に示すように、移動平均処理を施したｙ軸射
影ヒストグラムデータを上下端から探索して、初めて参
照値「ref_hist」以上となる座標をそれぞれについて求
め、プレート上下端とする。但し、上下端は、上端→下
端の順に求め、下端を求める際には上端からの距離（＝
高さ）がＨplate より小さくならないように座標を設定
する。Ｈplate は、３５〜４０程度の値が適当である。
標を求める。 Ａ．移動平均処理を施したｙ軸射影ヒストグラムデータ
の最大値「max_y_hist」を求め、以下の計算式によっ
て、参照値「ref_hist」を計算する。 ref_hist＝max_y_hist * r4 r4 は、０．２程度の値が適当である。 Ｂ．図１１に示すように、移動平均処理を施したｙ軸射
影ヒストグラムデータを上下端から探索して、初めて参
照値「ref_hist」以上となる座標をそれぞれについて求
め、プレート上下端とする。但し、上下端は、上端→下
端の順に求め、下端を求める際には上端からの距離（＝
高さ）がＨplate より小さくならないように座標を設定
する。Ｈplate は、３５〜４０程度の値が適当である。
【００３７】（５）ギャップラインチェック処理 ｘ，ｙ方向設定処理で設定したプレート領域に対して、
ギャップライン（ナンバープレートの大文字と小文字の
間にある、水平方向のすき間）のチェックを行なう。 i．ギャップライン捕捉 疑似論理和画像を用いて、設定したプレート領域に対し
て、ギャップライン捕捉する。 Ａ．疑似論理和画像上のプレート設定領域において、ｙ
軸射影ヒストグラム求め、その求めたヒストグラムデー
タ列を「proj_hist［］」とする。 Ｂ．設定したプレート領域において、各横ライン毎に最
大ゼロラン長（２値化画像で“０”が連続して続くとこ
ろ）となる領域を求め、その求めた最大ゼロラン長デー
タ列を「zero_run［］」とする。
ギャップライン（ナンバープレートの大文字と小文字の
間にある、水平方向のすき間）のチェックを行なう。 i．ギャップライン捕捉 疑似論理和画像を用いて、設定したプレート領域に対し
て、ギャップライン捕捉する。 Ａ．疑似論理和画像上のプレート設定領域において、ｙ
軸射影ヒストグラム求め、その求めたヒストグラムデー
タ列を「proj_hist［］」とする。 Ｂ．設定したプレート領域において、各横ライン毎に最
大ゼロラン長（２値化画像で“０”が連続して続くとこ
ろ）となる領域を求め、その求めた最大ゼロラン長デー
タ列を「zero_run［］」とする。
【００３８】Ｃ．以下の計算式により、ギャップライン
探索範囲を設定する。 （探索開始点）＝（始点ｙ座標）＋（マージン） （探索終端点）＝（始点ｙ座標）＋（プレートｙサイ
ズ）×r5 −（マージン） r5 は、０．７、マージンは５〜１０程度の値が適当で
ある。
探索範囲を設定する。 （探索開始点）＝（始点ｙ座標）＋（マージン） （探索終端点）＝（始点ｙ座標）＋（プレートｙサイ
ズ）×r5 −（マージン） r5 は、０．７、マージンは５〜１０程度の値が適当で
ある。
【００３９】Ｄ．上記Ｃ．で求めたギャップライン探索
範囲において、ヒストグラムデータ列「proj_his
t［］」及び最大ゼロラン長データ列「zero_run［］」
を用いて、以下の条件に最も良く当てはまるｙ座標を求
め、ギャップラインｙ座標とする。
範囲において、ヒストグラムデータ列「proj_his
t［］」及び最大ゼロラン長データ列「zero_run［］」
を用いて、以下の条件に最も良く当てはまるｙ座標を求
め、ギャップラインｙ座標とする。
【００４０】ａ．最大ゼロラン長の長い行がｙ方向に数
行（２，３行程度）連続する。 ｂ．ギャップライン領域にｙ軸射影ヒストグラムの小さ
い部分が現れる。 ｃ．ギャップライン領域の上下数行に、ｙ軸射影の大き
い部分が現れる。 上記のようにして求めたギャップラインｙ座標をｙgap
とする。
行（２，３行程度）連続する。 ｂ．ギャップライン領域にｙ軸射影ヒストグラムの小さ
い部分が現れる。 ｃ．ギャップライン領域の上下数行に、ｙ軸射影の大き
い部分が現れる。 上記のようにして求めたギャップラインｙ座標をｙgap
とする。
【００４１】ii．ギャップライン評価 上記の処理で求めたギャップライン座標ｙgap 、及び
ｘ，ｙ方向プレート領域の情報を元に、ナンバープレー
トのギャップラインとして正当であるかどうかを評価す
る。 ［始点ｙ座標−ギャップラインｙ座標間の大きさチェッ
ク］始点ｙ座標−ギャップラインｙ座標間の大きさがｈ
1 より大きい場合は、ナンバープレートでないと判定す
る。ｈ1 は２０程度の値が適当である。 ［ギャップライン、小文字部高さチェック］ Ａ．プレート領域において、各ｙ座標毎に（プレート幅
−ｙ軸射影ヒストグラム値）を計算し、求めたデータ列
を「sub_data［］」とする。
ｘ，ｙ方向プレート領域の情報を元に、ナンバープレー
トのギャップラインとして正当であるかどうかを評価す
る。 ［始点ｙ座標−ギャップラインｙ座標間の大きさチェッ
ク］始点ｙ座標−ギャップラインｙ座標間の大きさがｈ
1 より大きい場合は、ナンバープレートでないと判定す
る。ｈ1 は２０程度の値が適当である。 ［ギャップライン、小文字部高さチェック］ Ａ．プレート領域において、各ｙ座標毎に（プレート幅
−ｙ軸射影ヒストグラム値）を計算し、求めたデータ列
を「sub_data［］」とする。
【００４２】Ｂ．次式により、参照ゼロ長さ「ref_zero
_len」を計算する。 ref_zero_len＝sub_data［ygap］* r6 r6 は、０．８〜０．８５程度の値が適当である。
_len」を計算する。 ref_zero_len＝sub_data［ygap］* r6 r6 は、０．８〜０．８５程度の値が適当である。
【００４３】Ｃ．ｙ軸射影ヒストグラムデータと「ref_
zero_len」とを用いて、 gap_h（ギャップライン高さ）：ギャップライン近傍
で、「sub_data［］」が連続して「ref_zero_len」以上
となっている高さ zero_h（ゼロ領域高さ）：ギャップライン上側で、「su
b_data［］」が「ref_zero_len」以上となっている高さ char_h（小文字部高さ）：ギャップライン上側で、「su
b_data［］」が「ref_zero_len」以下となっている高さ をそれぞれ求める。
zero_len」とを用いて、 gap_h（ギャップライン高さ）：ギャップライン近傍
で、「sub_data［］」が連続して「ref_zero_len」以上
となっている高さ zero_h（ゼロ領域高さ）：ギャップライン上側で、「su
b_data［］」が「ref_zero_len」以上となっている高さ char_h（小文字部高さ）：ギャップライン上側で、「su
b_data［］」が「ref_zero_len」以下となっている高さ をそれぞれ求める。
【００４４】Ｄ．以下の何れかの条件に当てはまる場合
は、ナンバープレートでないと判定する。 gap_h ＞ max_gap_h char_h ＜ zero_h max_gap_h は、４〜５程度の値が適当である。
は、ナンバープレートでないと判定する。 gap_h ＞ max_gap_h char_h ＜ zero_h max_gap_h は、４〜５程度の値が適当である。
【００４５】［ギャップライン位置、長さチェック］以
下の何れかの条件に当てはまる場合は、ナンバープレー
トでないと判定する。 ygap ＜＝（プレート高さ）＊ r7 ＋（プレート始点ｙ
座標） ygap ＞＝（プレート高さ）＊ r8 ＋（プレート始点ｙ
座標） （ギャップライン長さ）＜＝min_gap_len r7 は０．２程度、r8 は０．５程度、「min_gap_len」
は２０〜２５程度の値がそれぞれ適当である。以上の全
てのチェックにパスした場合は、切り出した領域はナン
バープレートであると判定する。
下の何れかの条件に当てはまる場合は、ナンバープレー
トでないと判定する。 ygap ＜＝（プレート高さ）＊ r7 ＋（プレート始点ｙ
座標） ygap ＞＝（プレート高さ）＊ r8 ＋（プレート始点ｙ
座標） （ギャップライン長さ）＜＝min_gap_len r7 は０．２程度、r8 は０．５程度、「min_gap_len」
は２０〜２５程度の値がそれぞれ適当である。以上の全
てのチェックにパスした場合は、切り出した領域はナン
バープレートであると判定する。
【００４６】６．２位候補以下のプレート切り出し処理 上記１．〜５．の処理を、以下の何れかの条件に当ては
まるまで続ける。
まるまで続ける。
【００４７】ａ．全てのプレート候補小領域をチェック
し終える。 ｂ．１．〜５．の処理をＮtry 回実行した後で、１つ以
上のプレート領域が切り出されている（Ｎtry は５〜８
程度）。
し終える。 ｂ．１．〜５．の処理をＮtry 回実行した後で、１つ以
上のプレート領域が切り出されている（Ｎtry は５〜８
程度）。
【００４８】７．プレート領域ソート 上記１．〜６．までの処理の結果、複数のプレート領域
が見つかった場合は、終点ｙ座標の大きい順（＝下にあ
るプレート領域から順）になるようにソートする。
が見つかった場合は、終点ｙ座標の大きい順（＝下にあ
るプレート領域から順）になるようにソートする。
【００４９】次に本発明に係るナンバープレート切り出
し処理と、従来手法との比較について説明する。本発明
における疑似ずらし相関画像は、従来手法の正・負高周
波２値画像のずらし相関画像とほぼ同様の、プレート領
域“１”、それ以外が“０”となるような２値化画像と
なっている。また、疑似ずらし相関画像と疑似論理和画
像を用いた小領域毎の２値化領域面積によるプレート候
補領域の選定処理によって、従来手法のずらし相関画像
に対する２次元テンプレートマッチング処理による、マ
ッチング度の高い領域を求める処理とほぼ同等の効果を
得ることができる。従って、本発明に係るナンバープレ
ート切り出し処理によるナンバープレート切り出し性能
は、従来手法による切り出し性能とほぼ同等であると言
える。
し処理と、従来手法との比較について説明する。本発明
における疑似ずらし相関画像は、従来手法の正・負高周
波２値画像のずらし相関画像とほぼ同様の、プレート領
域“１”、それ以外が“０”となるような２値化画像と
なっている。また、疑似ずらし相関画像と疑似論理和画
像を用いた小領域毎の２値化領域面積によるプレート候
補領域の選定処理によって、従来手法のずらし相関画像
に対する２次元テンプレートマッチング処理による、マ
ッチング度の高い領域を求める処理とほぼ同等の効果を
得ることができる。従って、本発明に係るナンバープレ
ート切り出し処理によるナンバープレート切り出し性能
は、従来手法による切り出し性能とほぼ同等であると言
える。
【００５０】そして、本発明に係るナンバープレート切
り出し処理によれば、従来手法に比べてフィルタリング
処理が非常に少なく、加算、乗算の演算量が大幅に減る
ため、汎用の演算装置でも高速にプレート切り出し処理
を行なうことが可能である。また、本発明では、使用す
る演算装置のアーキテクチャに依存しない汎用の言語の
みでアルゴリズムを記述できるものであり、移植性が高
い。更に、専用の演算装置を開発する必要がなく、従来
に比べて開発期間の短縮及びコストの低減化が可能であ
る。なお、本発明によるナンバープレート認識装置は、
有料道路の料金収受処理において進入車両のナンバープ
レートを認識する場合だけでなく、その他、例えば駐車
場において車両のナンバープレートを認識する場合等に
適用し得るものである。
り出し処理によれば、従来手法に比べてフィルタリング
処理が非常に少なく、加算、乗算の演算量が大幅に減る
ため、汎用の演算装置でも高速にプレート切り出し処理
を行なうことが可能である。また、本発明では、使用す
る演算装置のアーキテクチャに依存しない汎用の言語の
みでアルゴリズムを記述できるものであり、移植性が高
い。更に、専用の演算装置を開発する必要がなく、従来
に比べて開発期間の短縮及びコストの低減化が可能であ
る。なお、本発明によるナンバープレート認識装置は、
有料道路の料金収受処理において進入車両のナンバープ
レートを認識する場合だけでなく、その他、例えば駐車
場において車両のナンバープレートを認識する場合等に
適用し得るものである。
【００５１】
【発明の効果】以上詳記したように本発明によれば、専
用の演算装置を新規に開発することなく、汎用の演算装
置を用いて高速かつ高精度にプレート領域を切り出すこ
とができ、開発期間の短縮及びコストの低減化を図るこ
とができる。
用の演算装置を新規に開発することなく、汎用の演算装
置を用いて高速かつ高精度にプレート領域を切り出すこ
とができ、開発期間の短縮及びコストの低減化を図るこ
とができる。
【図１】本発明の実施の形態において対象とするディジ
タル画像の座標系を定義した図。
タル画像の座標系を定義した図。
【図２】本発明の実施の形態に係るナンバープレート認
識装置の構成を示す図。
識装置の構成を示す図。
【図３】同実施の形態におけるナンバープレート切り出
し処理の手順を示すフローチャート。
し処理の手順を示すフローチャート。
【図４】同実施の形態における疑似ずらし相関画像の例
を示す図。
を示す図。
【図５】同実施の形態における疑似論理和画像の例を示
す図。
す図。
【図６】同実施の形態における疑似ずらし相関画像上の
小領域毎の２値化面積計算処理を説明する図。
小領域毎の２値化面積計算処理を説明する図。
【図７】同実施の形態における疑似ずらし相関画像上の
小領域のマージ処理を説明する図。
小領域のマージ処理を説明する図。
【図８】同実施の形態におけるｘ方向領域設定処理の一
処理を説明する図。
処理を説明する図。
【図９】同実施の形態におけるｘ方向領域設定処理の一
処理を説明する図。
処理を説明する図。
【図１０】同実施の形態におけるプレート左右端設定処
理を説明する図。
理を説明する図。
【図１１】同実施の形態におけるプレート上下端設定処
理を説明する図。
理を説明する図。
【図１２】従来例に係るナンバープレート認識装置にお
ける認識処理手順を示すフローチャート。
ける認識処理手順を示すフローチャート。
１…車両撮像装置 ２…画像入力装置 ３…演算装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 井上 正博 兵庫県神戸市兵庫区和田崎町一丁目１番１ 号 三菱重工業株式会社神戸造船所内 Ｆターム(参考） 5B029 CC27 EE11 5H180 CC04 DD10 EE07 EE10 5L096 AA07 BA04 CA02 EA03 EA43 FA35 FA59 GA23
Claims (1)
- 【請求項１】 取り込んだ車両画像を水平方向と垂直方
向に縮小する縮小手段と、 前記縮小手段で縮小された画像について、各画素の値か
ら該画素より正又は負方向に所定量ずらした位置の画素
の値を減算し、この減算結果を２値化閾値と比較して２
値化し、前記正方向にずらしたときの値と負方向にずら
したときの値の論理積演算により疑似ずらし相関画像を
生成する疑似ずらし相関画像生成手段と、 前記縮小手段で縮小された画像について、各画素の値か
ら該画素より正又は負方向に所定量ずらした位置の画素
の値を減算し、この減算結果を２値化閾値と比較して２
値化し、前記正方向にずらしたときの値と負方向にずら
したときの値の論理和演算により疑似論理和画像を生成
する疑似論理和画像生成手段と、 前記疑似ずらし相関画像生成手段により生成された疑似
ずらし相関画像を複数の小領域に分割し、各小領域の中
で輝度値が“１”に設定されている画素の面積を算出
し、該各小領域の面積値に基づいてナンバープレート候
補小領域を選択するナンバープレート候補領域探索手段
と、 前記ナンバープレート候補領域探索手段により求めたナ
ンバープレート候補小領域に基づいて、前記疑似論理和
画像生成手段により生成された疑似論理和画像上にナン
バープレート領域を仮設定し、この仮設定領域に対して
ナンバープレート領域としての適合性をチェックしナン
バープレート領域を切り出すナンバープレート切り出し
手段とを具備したことを特徴とするナンバープレート認
識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30702999A JP3679958B2 (ja) | 1999-10-28 | 1999-10-28 | ナンバープレート認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30702999A JP3679958B2 (ja) | 1999-10-28 | 1999-10-28 | ナンバープレート認識装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001126027A true JP2001126027A (ja) | 2001-05-11 |
| JP3679958B2 JP3679958B2 (ja) | 2005-08-03 |
Family
ID=17964185
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP30702999A Expired - Lifetime JP3679958B2 (ja) | 1999-10-28 | 1999-10-28 | ナンバープレート認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3679958B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006087791A1 (ja) * | 2005-02-17 | 2006-08-24 | Fujitsu Limited | 画像処理方法、画像処理システム、画像処理装置及びコンピュータプログラム |
| KR100801989B1 (ko) | 2006-11-20 | 2008-02-12 | 경북대학교 산학협력단 | 번호판 인식 시스템，전처리 장치 및 방법 |
| CN102142196A (zh) * | 2010-12-20 | 2011-08-03 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种车牌识别复核方法及系统 |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6037791B2 (ja) | 2012-11-16 | 2016-12-07 | 三菱重工メカトロシステムズ株式会社 | 画像認識装置、画像認識方法、プログラム、及び記録媒体 |
| CN107424221A (zh) * | 2017-03-31 | 2017-12-01 | 上海雷腾软件股份有限公司 | 一种车票校验的方法及设备 |
-
1999
- 1999-10-28 JP JP30702999A patent/JP3679958B2/ja not_active Expired - Lifetime
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006087791A1 (ja) * | 2005-02-17 | 2006-08-24 | Fujitsu Limited | 画像処理方法、画像処理システム、画像処理装置及びコンピュータプログラム |
| US7991202B2 (en) | 2005-02-17 | 2011-08-02 | Fujitsu Limited | Image processing method, image processing system, image processing device, and computer program |
| KR100801989B1 (ko) | 2006-11-20 | 2008-02-12 | 경북대학교 산학협력단 | 번호판 인식 시스템，전처리 장치 및 방법 |
| CN102142196A (zh) * | 2010-12-20 | 2011-08-03 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种车牌识别复核方法及系统 |
| WO2012083628A1 (zh) * | 2010-12-20 | 2012-06-28 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种车牌识别结果处理方法及系统 |
| CN102142196B (zh) * | 2010-12-20 | 2014-08-20 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种车牌识别复核方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3679958B2 (ja) | 2005-08-03 |
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