JP2001273461A - ナンバープレート読取装置及び方法 - Google Patents
ナンバープレート読取装置及び方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】１台のカメラで撮影した比較的低解像度の画像
から確実に走行車両を検知し、検知した画像から高い精
度でナンバープレートを読み取る。 【解決手段】道路の上方に設置されて走行車両を所定の
フレーム周期で撮影する撮像部（テレビカメラ）１２
と、撮像部１２で撮像された現フレーム画像と前フレー
ム画像の２つを逐次記憶する画像記憶部１６と、画像記
憶部１６に記憶している現フレーム画像３０と前フレー
ム画像３２に基づいて走行車両頭部のナンバープレート
の動きを検知する車両検知部２４と、ナンバープレート
に使用している全文字の文字画像を登録した辞書２０
と、車両検知部で検知したナンバープレート領域の画像
からナンバープレートの全文字を辞書２０の登録文字画
像との照合により認識する文字認識部２６とを備える。
から確実に走行車両を検知し、検知した画像から高い精
度でナンバープレートを読み取る。 【解決手段】道路の上方に設置されて走行車両を所定の
フレーム周期で撮影する撮像部（テレビカメラ）１２
と、撮像部１２で撮像された現フレーム画像と前フレー
ム画像の２つを逐次記憶する画像記憶部１６と、画像記
憶部１６に記憶している現フレーム画像３０と前フレー
ム画像３２に基づいて走行車両頭部のナンバープレート
の動きを検知する車両検知部２４と、ナンバープレート
に使用している全文字の文字画像を登録した辞書２０
と、車両検知部で検知したナンバープレート領域の画像
からナンバープレートの全文字を辞書２０の登録文字画
像との照合により認識する文字認識部２６とを備える。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、道路上で撮影した
車両の画像よりナンバープレートを認識するナンバープ
レート読取装置及び方法に関し、特に１台のテレビカメ
ラで撮像した画像情報から通行する車両を自動的に検知
してナンバープレートの文字を高精度で読取るナンバー
プレート読取装置及び方法に関する。
車両の画像よりナンバープレートを認識するナンバープ
レート読取装置及び方法に関し、特に１台のテレビカメ
ラで撮像した画像情報から通行する車両を自動的に検知
してナンバープレートの文字を高精度で読取るナンバー
プレート読取装置及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、道路を走行中の車両のナンバープ
レートを認識するシステムは社会的に重要な役割を担う
ようになってきている。そこで、路上にテレビカメラを
設置し、車両のナンバープレートを画像から認識するシ
ステムが開発されている。
レートを認識するシステムは社会的に重要な役割を担う
ようになってきている。そこで、路上にテレビカメラを
設置し、車両のナンバープレートを画像から認識するシ
ステムが開発されている。
【０００３】ナンバープレート読取装置は、第１に検知
の漏れがなく走行する全ての車両を検知でき、第２に検
知した車両のナンバープレートを正しく読取るという２
つの要求を満たすものではなくてはならない。
の漏れがなく走行する全ての車両を検知でき、第２に検
知した車両のナンバープレートを正しく読取るという２
つの要求を満たすものではなくてはならない。
【０００４】このための従来技術としては、例えば特許
公報２８９３８１４号公報の装置がある。この装置で
は、画像のエッジを抽出することにより、走行する車両
の車頭を検出している。また背景差分により画像を２値
化する方法によってナンバープレートを読取っている。
公報２８９３８１４号公報の装置がある。この装置で
は、画像のエッジを抽出することにより、走行する車両
の車頭を検出している。また背景差分により画像を２値
化する方法によってナンバープレートを読取っている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、画像の
エッジを抽出することにより走行する車両の車頭を検出
する方法は、車両の影や夜間におけるヘッドライトの反
射等と誤判別しやすい難点があった。また、背景差分に
より画像を２値化してナンバープレートを読取る方法
は、外部の照度条件に対する悪影響を避けることは困難
であり、読取精度が低いという問題がある。
エッジを抽出することにより走行する車両の車頭を検出
する方法は、車両の影や夜間におけるヘッドライトの反
射等と誤判別しやすい難点があった。また、背景差分に
より画像を２値化してナンバープレートを読取る方法
は、外部の照度条件に対する悪影響を避けることは困難
であり、読取精度が低いという問題がある。
【０００６】また車両のナンバープレートを高い精度で
読取るためには、文字の解像度を高くすることが必要に
なる。しかし、高い解像度を保つためには複数のカメラ
を使用するか、あるいは高解像度のカメラを使用する必
要があり、コストが非常に高くなってしまう。
読取るためには、文字の解像度を高くすることが必要に
なる。しかし、高い解像度を保つためには複数のカメラ
を使用するか、あるいは高解像度のカメラを使用する必
要があり、コストが非常に高くなってしまう。
【０００７】このため通常のテレビカメラを用いた場合
には、ゲート等の車両の通過位置が極めて限定されて画
像上でナンパープレートの位置が固定しているものに限
られ、通常のテレビカメラを用いて道路を走行する車両
のナンバープレートを高精度で読取ることは困難であっ
た。
には、ゲート等の車両の通過位置が極めて限定されて画
像上でナンパープレートの位置が固定しているものに限
られ、通常のテレビカメラを用いて道路を走行する車両
のナンバープレートを高精度で読取ることは困難であっ
た。
【０００８】本発明は、１台のカメラで撮影した比較的
低解像度の画像から確実に走行車両を検知し、検知した
画像から高い精度でナンバープレートの読み取るナンバ
ープレート読取装置及び方法を提供することを目的とす
る。
低解像度の画像から確実に走行車両を検知し、検知した
画像から高い精度でナンバープレートの読み取るナンバ
ープレート読取装置及び方法を提供することを目的とす
る。
【０００９】
【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理説明
図である。本発明のナンバープレート読取装置は、図１
（Ａ）のように、道路の上方に設置されて走行車両を所
定のフレーム周期で撮像する撮像部（テレビカメラ）１
２と、撮像部１２で撮像された現フレーム画像３０と前
フレーム画像３２の２つを逐次記憶する画像記憶部１６
と、画像記憶部１６に記憶している現フレーム画像３０
と前フレーム画像３２の差分に基づいて走行車両頭部の
ナンバープレートの動きを検知する車両検知部２４と、
ナンバープレートに使用している全文字の文字画像を登
録した辞書２０と、車両検知部２４で検知したナンバー
プレート領域の画像からナンバープレートの全文字を辞
書の登録文字画像との照合により認識する文字認識部２
６とを備えたことを特徴とする。
図である。本発明のナンバープレート読取装置は、図１
（Ａ）のように、道路の上方に設置されて走行車両を所
定のフレーム周期で撮像する撮像部（テレビカメラ）１
２と、撮像部１２で撮像された現フレーム画像３０と前
フレーム画像３２の２つを逐次記憶する画像記憶部１６
と、画像記憶部１６に記憶している現フレーム画像３０
と前フレーム画像３２の差分に基づいて走行車両頭部の
ナンバープレートの動きを検知する車両検知部２４と、
ナンバープレートに使用している全文字の文字画像を登
録した辞書２０と、車両検知部２４で検知したナンバー
プレート領域の画像からナンバープレートの全文字を辞
書の登録文字画像との照合により認識する文字認識部２
６とを備えたことを特徴とする。
【００１０】このため１台のカメラで標準的な乗用車の
車幅の約２倍程度の視野で撮影した映像に対しても、高
い精度でナンバープレート認識を行うことが可能であ
る。
車幅の約２倍程度の視野で撮影した映像に対しても、高
い精度でナンバープレート認識を行うことが可能であ
る。
【００１１】車両検知部２４は、現フレーム画像および
前フレーム画像の各々を所定画素サイズのブロックに分
割するブロック分割部４２と、前フレームのブロック内
の各画素に対する現フレームのブロック内の全画素との
間の差分の総和が最小値bgとなる画素位置をブロック移
動位置として求めることによりブロックの動きベクトル
を算出するベクトル算出部４６と、全ブロックを走査し
てナンバープレート相当の矩形サイズの領域で、動きベ
クトルの大きさと方向がほぼ同一となるブロック群を探
索し、この条件を満たすブロック群の有無により車両を
検知すると同時に車両先頭のナンバープレート領域を検
知する車頭検知部５０とを設ける。
前フレーム画像の各々を所定画素サイズのブロックに分
割するブロック分割部４２と、前フレームのブロック内
の各画素に対する現フレームのブロック内の全画素との
間の差分の総和が最小値bgとなる画素位置をブロック移
動位置として求めることによりブロックの動きベクトル
を算出するベクトル算出部４６と、全ブロックを走査し
てナンバープレート相当の矩形サイズの領域で、動きベ
クトルの大きさと方向がほぼ同一となるブロック群を探
索し、この条件を満たすブロック群の有無により車両を
検知すると同時に車両先頭のナンバープレート領域を検
知する車頭検知部５０とを設ける。
【００１２】このように走行する車両の画像の中のナン
バープレートの動きにのみ着目した車両検知としている
ため、ナンバープレート以外の画像に影響されることな
く正確に車両を検知できる。
バープレートの動きにのみ着目した車両検知としている
ため、ナンバープレート以外の画像に影響されることな
く正確に車両を検知できる。
【００１３】更に車両の検知精度を向上するため、車両
検知部２４は、現フレーム画像および前フレーム画像の
各々を所定画素サイズのブロックに分割するブロック分
割部４２と、フレーム画像における道路上の一定領域の
輝度を常時計測し、一定時間の平均値を求めることによ
り統計的な外部の照度状態を判定し、この照度状態によ
り単調に増大する輝度レベル閾値bg thを予め定めた単
純増加曲線により求めて設定する輝度レベル閾値設定部
４４と、前フレームのブロック内の各画素に対する現フ
レームのブロック内の全画素との間の差分の総和が最小
値bgとなる画素位置をブロック移動位置として求めるこ
とによりブロックの動きベクトルを算出するベクトル算
出部４６と、ベクトル算出部４６で算出された最小差分
値bgから現フレームのブロック内の各画素に対する前フ
レームのブロック内の全画素との間の差分の総和bg0 を
差し引いて動きベクトル信頼量bgm を算出する信頼量算
出部４８と、全ブロックを走査してナンバープレート相
当の矩形サイズの領域で、動きベクトルの大きさと方向
がほぼ同一で、且つ信頼量bgm が輝度レベル閾値bg th以
上となるブロック群を探索し、この条件を満たすブロッ
ク群の有無により車両を検知すると同時に車両先頭のナ
ンバープレート領域を検知する車頭検知部５０とを設け
るようにしてもよい。
検知部２４は、現フレーム画像および前フレーム画像の
各々を所定画素サイズのブロックに分割するブロック分
割部４２と、フレーム画像における道路上の一定領域の
輝度を常時計測し、一定時間の平均値を求めることによ
り統計的な外部の照度状態を判定し、この照度状態によ
り単調に増大する輝度レベル閾値bg thを予め定めた単
純増加曲線により求めて設定する輝度レベル閾値設定部
４４と、前フレームのブロック内の各画素に対する現フ
レームのブロック内の全画素との間の差分の総和が最小
値bgとなる画素位置をブロック移動位置として求めるこ
とによりブロックの動きベクトルを算出するベクトル算
出部４６と、ベクトル算出部４６で算出された最小差分
値bgから現フレームのブロック内の各画素に対する前フ
レームのブロック内の全画素との間の差分の総和bg0 を
差し引いて動きベクトル信頼量bgm を算出する信頼量算
出部４８と、全ブロックを走査してナンバープレート相
当の矩形サイズの領域で、動きベクトルの大きさと方向
がほぼ同一で、且つ信頼量bgm が輝度レベル閾値bg th以
上となるブロック群を探索し、この条件を満たすブロッ
ク群の有無により車両を検知すると同時に車両先頭のナ
ンバープレート領域を検知する車頭検知部５０とを設け
るようにしてもよい。
【００１４】このように画像の一部を輝度レベルを常時
計測して動きがゼロの位置との相関結果の差をベクトル
の信頼量として動きを車両の影やノイズから判別するこ
とで、画像から正確に車両とそのナンバープレート領域
を検知できる。
計測して動きがゼロの位置との相関結果の差をベクトル
の信頼量として動きを車両の影やノイズから判別するこ
とで、画像から正確に車両とそのナンバープレート領域
を検知できる。
【００１５】文字認識部５２は、原画像を間引きした解
像度の低いフレーム画像を対象にナンバープレート上の
最もサイズが大きい文字位置と文字を認識する低解像度
認識部５２と、フレーム画像を元の解像度に戻し、低解
像度認識部で認識された文字位置の文字を認識し、文字
認識結果に基づき予め相対位置が判明しているナンバー
プレート上の他の小さな文字位置の文字を認識する高解
像度認識部５４とを備えたことを特徴とする。
像度の低いフレーム画像を対象にナンバープレート上の
最もサイズが大きい文字位置と文字を認識する低解像度
認識部５２と、フレーム画像を元の解像度に戻し、低解
像度認識部で認識された文字位置の文字を認識し、文字
認識結果に基づき予め相対位置が判明しているナンバー
プレート上の他の小さな文字位置の文字を認識する高解
像度認識部５４とを備えたことを特徴とする。
【００１６】このように車頭が検知された画像から画素
を間引した低解像度の画像を対象にナンバープレートの
文字認識を行ない、この結果得られる候補位置に対して
解像度を元に戻して文字認識を行うという２段階認識を
行うことで、高速でかつ高精度の読取りを実現する。
を間引した低解像度の画像を対象にナンバープレートの
文字認識を行ない、この結果得られる候補位置に対して
解像度を元に戻して文字認識を行うという２段階認識を
行うことで、高速でかつ高精度の読取りを実現する。
【００１７】文字認識に使用する辞書２０は、ナンバー
プレートに使用する各文字を撮影したサンプル文字画像
と、このサンプル文字画像を低解像度認識部と同じに間
引きしたサンプル文字画像の各々を、ナンバープレート
読取時の文字画像のサイズ相当に縮小した後にラプラシ
アンフィルタを適用してラプラシアン文字画像に変換し
て辞書登録している。
プレートに使用する各文字を撮影したサンプル文字画像
と、このサンプル文字画像を低解像度認識部と同じに間
引きしたサンプル文字画像の各々を、ナンバープレート
読取時の文字画像のサイズ相当に縮小した後にラプラシ
アンフィルタを適用してラプラシアン文字画像に変換し
て辞書登録している。
【００１８】また低解像度認識部５２および高解像度認
識部５４の各々は、入力された文字画像にラプラシアン
フィルタを適用して変換した後に辞書登録した対応する
解像度のラプラシアン文字画像との間で正規化相関演算
を行ってナンバープレートの文字を認識する。
識部５４の各々は、入力された文字画像にラプラシアン
フィルタを適用して変換した後に辞書登録した対応する
解像度のラプラシアン文字画像との間で正規化相関演算
を行ってナンバープレートの文字を認識する。
【００１９】このようにラプラシアンフィルタの適用で
変換した辞書文字画像と入力文字画像の正規化相関計算
によって相関度の一番高いものを照合結果とすることが
でき、高精度の文字認識ができる。
変換した辞書文字画像と入力文字画像の正規化相関計算
によって相関度の一番高いものを照合結果とすることが
でき、高精度の文字認識ができる。
【００２０】高解像度認識部５４は、ナンバープレート
の背景部分の輝度の平均値を計算し一定時間の累積平均
値を算出して外部の照度を予測し、累積平均値が所定の
閾値以下になった場合は、文字画像の輝度の一定レベル
に向上させるコントラスト補正を行ってからナンバープ
レートの文字認識を行う。このため周囲明るさが低下し
てもナンバープレート画像のコントラストが自動に向上
され、夜間などの文字認識精度を向上する。
の背景部分の輝度の平均値を計算し一定時間の累積平均
値を算出して外部の照度を予測し、累積平均値が所定の
閾値以下になった場合は、文字画像の輝度の一定レベル
に向上させるコントラスト補正を行ってからナンバープ
レートの文字認識を行う。このため周囲明るさが低下し
てもナンバープレート画像のコントラストが自動に向上
され、夜間などの文字認識精度を向上する。
【００２１】文字認識に使用する辞書２０は、更に、ナ
ンバープレートに使用している小さいサイズの文字の辞
書文字画像として、撮影したサンプル文字画像の縦、
横、斜めにシフトして複数種類、例えば９種類のシフト
文字画像を作成し、ナンバープレート読取時の文字画像
のサイズ相当に縮小した後にラプラシアンフィルタを適
用してラプラシアン文字画像に変換して辞書登録したこ
とを特徴とする。このように水平、斜めおよび垂直方向
にサンプル文字をずらした画像を辞書登録しておくこと
で、通常のテレビカメラで撮影した低解像度での細かい
標本化の誤差を吸収して高精度に文字を認識する。
ンバープレートに使用している小さいサイズの文字の辞
書文字画像として、撮影したサンプル文字画像の縦、
横、斜めにシフトして複数種類、例えば９種類のシフト
文字画像を作成し、ナンバープレート読取時の文字画像
のサイズ相当に縮小した後にラプラシアンフィルタを適
用してラプラシアン文字画像に変換して辞書登録したこ
とを特徴とする。このように水平、斜めおよび垂直方向
にサンプル文字をずらした画像を辞書登録しておくこと
で、通常のテレビカメラで撮影した低解像度での細かい
標本化の誤差を吸収して高精度に文字を認識する。
【００２２】更に辞書にサンプル文字を辞書登録する際
に、ナンバープレートに使用している小さいサイズの文
字の種類（ひらがな、漢字、小さい数字）に対応して各
のサイズおよび又は縦横サイズを決定した構造のラプラ
シアンフィルタを選択して辞書画像を作成し、また記高
解像度認識部は、辞書作成に使用した文字種毎のラプラ
シアンフィルタを選択して入力文字画像の文字を認識す
る。このため文字種に応じて低解像度での高精度な認識
が可能となる。
に、ナンバープレートに使用している小さいサイズの文
字の種類（ひらがな、漢字、小さい数字）に対応して各
のサイズおよび又は縦横サイズを決定した構造のラプラ
シアンフィルタを選択して辞書画像を作成し、また記高
解像度認識部は、辞書作成に使用した文字種毎のラプラ
シアンフィルタを選択して入力文字画像の文字を認識す
る。このため文字種に応じて低解像度での高精度な認識
が可能となる。
【００２３】本発明は、ナンバープレート読取方法を提
供するもので、次の過程を備える。ナンバープレートに
使用している全文字の文字画像を登録した辞書を作成す
る辞書作成過程と；道路の上方に設置されて走行車両を
所定のフレーム周期で撮像する撮像過程と；撮像過程で
撮像された現フレーム画像と前フレーム画像の２つを逐
次記憶する画像記憶過程と；画像記憶過程に記憶してい
る現フレーム画像と前フレーム画像の差分に基づいて走
行車両前部のナンバープレートの動きを検知する車両検
知過程と；車両検知過程で検知したナンバープレート領
域の画像からナンバープレートの全文字を辞書の登録文
字画像との照合により認識する文字認識過程と；このナ
ンバープレート読取方法の詳細は、装置構成の場合と同
じになる。
供するもので、次の過程を備える。ナンバープレートに
使用している全文字の文字画像を登録した辞書を作成す
る辞書作成過程と；道路の上方に設置されて走行車両を
所定のフレーム周期で撮像する撮像過程と；撮像過程で
撮像された現フレーム画像と前フレーム画像の２つを逐
次記憶する画像記憶過程と；画像記憶過程に記憶してい
る現フレーム画像と前フレーム画像の差分に基づいて走
行車両前部のナンバープレートの動きを検知する車両検
知過程と；車両検知過程で検知したナンバープレート領
域の画像からナンバープレートの全文字を辞書の登録文
字画像との照合により認識する文字認識過程と；このナ
ンバープレート読取方法の詳細は、装置構成の場合と同
じになる。
【００２４】
【発明の実施の形態】図２は、本発明のナンバープレー
ト読取装置の実施形態を示したブロック図である。図２
において、本発明のナンバープレート読取装置１０は、
ＴＶカメラ１２によって、道路を走行する車両を動画画
像として撮像して取り込んでいる。ＴＶカメラ１２とし
ては、１フレーム画像の解像度が例えば縦２４０ドット
×横６４０ドットといった比較的低解像度の画像を撮像
するカメラでよい。
ト読取装置の実施形態を示したブロック図である。図２
において、本発明のナンバープレート読取装置１０は、
ＴＶカメラ１２によって、道路を走行する車両を動画画
像として撮像して取り込んでいる。ＴＶカメラ１２とし
ては、１フレーム画像の解像度が例えば縦２４０ドット
×横６４０ドットといった比較的低解像度の画像を撮像
するカメラでよい。
【００２５】ナンバープレート読取装置１０にはＡ／Ｄ
変換部１４、画像メモリ１６、画像処理部１８、辞書画
像メモリ２０、辞書管理部２２、車両検知部２４及び文
字認識部２６が設けられる。Ａ／Ｄ変換部１４は道路を
撮影しているＴＶカメラ１２からの画像信号をデジタル
データに変換し、画像メモリ１６に入力する。
変換部１４、画像メモリ１６、画像処理部１８、辞書画
像メモリ２０、辞書管理部２２、車両検知部２４及び文
字認識部２６が設けられる。Ａ／Ｄ変換部１４は道路を
撮影しているＴＶカメラ１２からの画像信号をデジタル
データに変換し、画像メモリ１６に入力する。
【００２６】画像メモリ１６には、ＴＶカメラ１２のフ
レーム周期ごとにフレーム画像が記憶される。具体的に
は、現在入力中のフレーム画像信号を格納している入力
フレーム画像２８、既に入力が済んだ最も新しい現フレ
ーム画像３０、１つ前のフレームとなる前フレーム画像
３２を格納している。
レーム周期ごとにフレーム画像が記憶される。具体的に
は、現在入力中のフレーム画像信号を格納している入力
フレーム画像２８、既に入力が済んだ最も新しい現フレ
ーム画像３０、１つ前のフレームとなる前フレーム画像
３２を格納している。
【００２７】このうち現フレーム画像３０及び前フレー
ム画像３２については、ＴＶカメラ１２から直接入力し
たフレーム画像以外に、画像処理部１８でフィルタ処理
を施した画像あるいは間引き処理を施した画像も必要に
応じて記憶される。
ム画像３２については、ＴＶカメラ１２から直接入力し
たフレーム画像以外に、画像処理部１８でフィルタ処理
を施した画像あるいは間引き処理を施した画像も必要に
応じて記憶される。
【００２８】画像処理部１８には、この実施形態にあっ
ては、間引き処理部３４及びラプラシアン変換部３６が
設けられている。間引き処理部３４は車両検知部２４の
車両検知のために、画像メモリ１６の現フレーム画像３
０と前フレーム画像３２のそれぞれを間引きした例えば
縦２４０ドット×横６４０ドットの低解像度のフレーム
画像を生成する。
ては、間引き処理部３４及びラプラシアン変換部３６が
設けられている。間引き処理部３４は車両検知部２４の
車両検知のために、画像メモリ１６の現フレーム画像３
０と前フレーム画像３２のそれぞれを間引きした例えば
縦２４０ドット×横６４０ドットの低解像度のフレーム
画像を生成する。
【００２９】ラプラシアン変換部３６は後の説明で明ら
かにするように、フレーム画像の各画素にラプラシアン
フィルタによる変換を施した画像を生成し、文字認識部
２６における文字認識に使用する。また辞書画像メモリ
２０における辞書登録の際にも、サンプル文字画像につ
いてラプラシアン変換を施して辞書登録する。
かにするように、フレーム画像の各画素にラプラシアン
フィルタによる変換を施した画像を生成し、文字認識部
２６における文字認識に使用する。また辞書画像メモリ
２０における辞書登録の際にも、サンプル文字画像につ
いてラプラシアン変換を施して辞書登録する。
【００３０】辞書画像メモリ２０には、この実施形態に
あっては低解像度ラプラシアン文字画像辞書３８と高解
像度ラプラシアン文字画像辞書４０が格納されている。
低解像度ラプラシアン文字画像辞書３８は、ナンバープ
レートに表示されているサイズの大きな数字の文字認識
の辞書として使用される。高解像度ラプラシアン文字画
像辞書４０は、ナンバープレートに記載されているサイ
ズの大きな数字以外のひらがな、漢字、カタカナの文字
認識の辞書として使用される。
あっては低解像度ラプラシアン文字画像辞書３８と高解
像度ラプラシアン文字画像辞書４０が格納されている。
低解像度ラプラシアン文字画像辞書３８は、ナンバープ
レートに表示されているサイズの大きな数字の文字認識
の辞書として使用される。高解像度ラプラシアン文字画
像辞書４０は、ナンバープレートに記載されているサイ
ズの大きな数字以外のひらがな、漢字、カタカナの文字
認識の辞書として使用される。
【００３１】辞書管理部２２は、ナンバープレート読取
装置１０の使用に先立つ準備段階で鮮明なサンプル文字
を例えばＴＶカメラ１２で撮影してサンプル文字画像と
して取り込み、このサンプル文字画像に画像処理部１８
のラプラシアン変換部３６によるラプラシアン変換を施
し、辞書画像メモリ２０に低解像度ラプラシアン文字画
像辞書３８もしくは高解像度ラプラシアン文字画像辞書
４０として格納する辞書の管理処理を行う。
装置１０の使用に先立つ準備段階で鮮明なサンプル文字
を例えばＴＶカメラ１２で撮影してサンプル文字画像と
して取り込み、このサンプル文字画像に画像処理部１８
のラプラシアン変換部３６によるラプラシアン変換を施
し、辞書画像メモリ２０に低解像度ラプラシアン文字画
像辞書３８もしくは高解像度ラプラシアン文字画像辞書
４０として格納する辞書の管理処理を行う。
【００３２】車両検知部２４には、ブロック分割部４
２、輝度レベル閾値設定部４４、ベクトル算出部４６、
信頼量算出部４８及び車頭検知部５０が設けられてい
る。このうち車両検知部２４の車両検知に必要な最小限
の機能は、ブロック分割部４２、ベクトル算出部４６及
び車頭検知部５０から構成される。
２、輝度レベル閾値設定部４４、ベクトル算出部４６、
信頼量算出部４８及び車頭検知部５０が設けられてい
る。このうち車両検知部２４の車両検知に必要な最小限
の機能は、ブロック分割部４２、ベクトル算出部４６及
び車頭検知部５０から構成される。
【００３３】これ以外の輝度レベル閾値設定部４４及び
信頼量算出部４８は、車両の画像もしくは車両の影によ
る誤検出を防止するための高精度検知のために設けられ
ている。
信頼量算出部４８は、車両の画像もしくは車両の影によ
る誤検出を防止するための高精度検知のために設けられ
ている。
【００３４】車両検知部２４による基本的な車両検知の
機能は、ブロック分割部４２で画像メモリ１６に記憶し
た現フレーム画像３０と前フレーム画像３２について、
画像処理部１８の間引き処理部３４で間引きした低解像
度のフレーム画像について各フレーム画像を予め定めた
小さなブロック例えば８×８ドットサイズのサブブロッ
クに分割し、各ブロックごとに前フレームと現フレーム
の差分処理を行い、差分量が最小であった位置を求める
ことによりサブブロックの動きの有無及び動きのベクト
ルをベクトル算出部４６で算出し、最終的に車頭検知部
５０においてベクトル算出部４６の処理が済んだ全ブロ
ックを操作して、ナンバープレート相当の矩形サイズの
領域で動きベクトルの大きさと方向がほぼ同一となるブ
ロック群を探索し、この条件を満たすブロック群の存在
により車両を検知すると同時に、車両先頭のナンバープ
レート領域を検知する。
機能は、ブロック分割部４２で画像メモリ１６に記憶し
た現フレーム画像３０と前フレーム画像３２について、
画像処理部１８の間引き処理部３４で間引きした低解像
度のフレーム画像について各フレーム画像を予め定めた
小さなブロック例えば８×８ドットサイズのサブブロッ
クに分割し、各ブロックごとに前フレームと現フレーム
の差分処理を行い、差分量が最小であった位置を求める
ことによりサブブロックの動きの有無及び動きのベクト
ルをベクトル算出部４６で算出し、最終的に車頭検知部
５０においてベクトル算出部４６の処理が済んだ全ブロ
ックを操作して、ナンバープレート相当の矩形サイズの
領域で動きベクトルの大きさと方向がほぼ同一となるブ
ロック群を探索し、この条件を満たすブロック群の存在
により車両を検知すると同時に、車両先頭のナンバープ
レート領域を検知する。
【００３５】文字認識部２６は低解像度認識部５２と高
解像度認識部５４を有する。ここで図２のナンバープレ
ート読取装置１０が対象とする日本国内でのナンバープ
レートは例えば図３のようになる。ナンバープレート５
６はナンバープレート数字５８として、例えば「１１−
２４」のように４桁のサイズの大きな数字を表示してい
る。この４桁のナンバープレート数字は、先頭側数字が
「０」の場合には「・」が使用される。例えばナンバー
プレート番号「００−０５」は、「・・−・５」と表示
される。
解像度認識部５４を有する。ここで図２のナンバープレ
ート読取装置１０が対象とする日本国内でのナンバープ
レートは例えば図３のようになる。ナンバープレート５
６はナンバープレート数字５８として、例えば「１１−
２４」のように４桁のサイズの大きな数字を表示してい
る。この４桁のナンバープレート数字は、先頭側数字が
「０」の場合には「・」が使用される。例えばナンバー
プレート番号「００−０５」は、「・・−・５」と表示
される。
【００３６】ナンバープレート数字５８の先頭には用途
コード６０が例えば「ふ」のようにひらがなで表示され
る。ナンバープレート数字５８の上部には陸運支局コー
ド６２として例えば「品川」が表示され、続いて車種コ
ード６４として例えば普通乗用車を示す「３３０」が表
示される。
コード６０が例えば「ふ」のようにひらがなで表示され
る。ナンバープレート数字５８の上部には陸運支局コー
ド６２として例えば「品川」が表示され、続いて車種コ
ード６４として例えば普通乗用車を示す「３３０」が表
示される。
【００３７】このようにナンバープレート５６は、ナン
バープレート番号５８はサイズの大きな数字であり、そ
の周囲にサイズの小さな用途コード６０、陸運支局コー
ド６２及び車種コード６４が小さな文字として表示され
る。
バープレート番号５８はサイズの大きな数字であり、そ
の周囲にサイズの小さな用途コード６０、陸運支局コー
ド６２及び車種コード６４が小さな文字として表示され
る。
【００３８】図２の文字認識部２６に設けた低解像度認
識部５２にあっては、図３のナンバープレート５６にお
けるサイズの大きなナンバープレート番号５８の「０〜
９」の各数字を間引きした低解像度の画像を対象に行
う。即ち車両検知部２４による検知処理で、間引きされ
た現フレーム画像の中のナンバープレート領域が認識さ
れていることから、このナンバープレート領域にラプラ
シアン変換を施した画像について、辞書画像メモリ２０
の低解像度ラプラシアン文字画像辞書３８を使用した正
規化相関演算によりナンバープレート数字の照合処理を
行う。
識部５２にあっては、図３のナンバープレート５６にお
けるサイズの大きなナンバープレート番号５８の「０〜
９」の各数字を間引きした低解像度の画像を対象に行
う。即ち車両検知部２４による検知処理で、間引きされ
た現フレーム画像の中のナンバープレート領域が認識さ
れていることから、このナンバープレート領域にラプラ
シアン変換を施した画像について、辞書画像メモリ２０
の低解像度ラプラシアン文字画像辞書３８を使用した正
規化相関演算によりナンバープレート数字の照合処理を
行う。
【００３９】このナンバープレート番号の４桁の番号
は、図３に示したように比較的サイズが大きいため、現
フレーム画像を一定間隔で間引きした低解像度画像であ
っても、辞書画像との正規化相関演算により４桁の番号
数字のいずれかの候補文字を認識することができる。こ
の場合、候補文字の最大相関値が一定値以下の場合には
ナンバープレートを含まない画像と判断し、この画像に
ついての認識処理は打ち切ることになる。
は、図３に示したように比較的サイズが大きいため、現
フレーム画像を一定間隔で間引きした低解像度画像であ
っても、辞書画像との正規化相関演算により４桁の番号
数字のいずれかの候補文字を認識することができる。こ
の場合、候補文字の最大相関値が一定値以下の場合には
ナンバープレートを含まない画像と判断し、この画像に
ついての認識処理は打ち切ることになる。
【００４０】高解像度認識部５４は、低解像度認識部５
２で認識されたナンバープレート番号４桁の候補文字の
画像について間引き画像を元に戻し、辞書画像メモリ２
０の高解像度ラプラシアン文字画像辞書４０との正規化
相関演算により高解像度での文字認識処理を行い、ナン
バープレート番号の４桁の数字を認識する。
２で認識されたナンバープレート番号４桁の候補文字の
画像について間引き画像を元に戻し、辞書画像メモリ２
０の高解像度ラプラシアン文字画像辞書４０との正規化
相関演算により高解像度での文字認識処理を行い、ナン
バープレート番号の４桁の数字を認識する。
【００４１】更に高解像度認識部５４は、ナンバープレ
ート番号の４桁の数字の認識結果に基づき、図３のナン
バープレート５６に示したようにナンバープレート文字
５８に対する用途コード６０、陸運支局コード６２及び
車種コード６４の相対的な位置関係が予め決まっている
ため、この相対的な位置関係を利用して画像からサイズ
の小さなひらがな、漢字、数字の文字を切り出し、辞書
画像メモリ２０の高解像度ラプラシアン文字画像辞書４
０との正規化相関演算によりナンバープレート上の用途
コード、陸運支局コード及び車種コードの認識を行う。
ート番号の４桁の数字の認識結果に基づき、図３のナン
バープレート５６に示したようにナンバープレート文字
５８に対する用途コード６０、陸運支局コード６２及び
車種コード６４の相対的な位置関係が予め決まっている
ため、この相対的な位置関係を利用して画像からサイズ
の小さなひらがな、漢字、数字の文字を切り出し、辞書
画像メモリ２０の高解像度ラプラシアン文字画像辞書４
０との正規化相関演算によりナンバープレート上の用途
コード、陸運支局コード及び車種コードの認識を行う。
【００４２】図４は、図２のナンバープレート読取装置
１０の読取処理のフローチャートである。まずステップ
Ｓ１で、Ａ／Ｄ変換部１４から入力されるＴＶカメラ１
２の撮像画像のデジタルデータについて画像メモリ１６
の入力フレーム画像２８の領域にデジタルデータを書き
込むフレーム入力処理を行っている。
１０の読取処理のフローチャートである。まずステップ
Ｓ１で、Ａ／Ｄ変換部１４から入力されるＴＶカメラ１
２の撮像画像のデジタルデータについて画像メモリ１６
の入力フレーム画像２８の領域にデジタルデータを書き
込むフレーム入力処理を行っている。
【００４３】入力フレーム画像２８の書込中にステップ
Ｓ２でフレーム同期信号を判別すると、入力フレーム画
像２８の書込完了を判断し、入力フレーム画像２８を現
フレーム画像３０に置き換え、前フレーム画像３２を消
去し、現フレーム画像３０を前フレーム画像３２に置き
換える。
Ｓ２でフレーム同期信号を判別すると、入力フレーム画
像２８の書込完了を判断し、入力フレーム画像２８を現
フレーム画像３０に置き換え、前フレーム画像３２を消
去し、現フレーム画像３０を前フレーム画像３２に置き
換える。
【００４４】次にステップＳ３で現フレーム画像３０と
前フレーム画像３２を画像処理部１８で間引き処理した
後に、ラプラシアン変換部３６でラプラシアン変換し、
このラプラシアン変換された現フレーム画像３０と前フ
レーム画像３２を対象に車両検知部２４でサブブロック
に分割した後の各ブロックごとの前フレームと現フレー
ムの差分により差分量が最小となる位置を求めることに
よりサブブロックの動きの有無及び動きベクトルを算出
し、動きベクトルから車両検知及びナンバープレート領
域の検知を行う。
前フレーム画像３２を画像処理部１８で間引き処理した
後に、ラプラシアン変換部３６でラプラシアン変換し、
このラプラシアン変換された現フレーム画像３０と前フ
レーム画像３２を対象に車両検知部２４でサブブロック
に分割した後の各ブロックごとの前フレームと現フレー
ムの差分により差分量が最小となる位置を求めることに
よりサブブロックの動きの有無及び動きベクトルを算出
し、動きベクトルから車両検知及びナンバープレート領
域の検知を行う。
【００４５】ステップＳ４でサブブロックのナンバープ
レート相当領域の動きが検知できれば、ステップＳ５の
低解像度でのナンバープレートの文字認識処理に進む。
ステップＳ４でナンバープレート相当領域におけるサブ
ブロックの動きが判別されなかった場合には、車両が検
知されなかったことから、ステップＳ１０の輝度レベル
計測を経て再びステップＳ１のフレーム入力処理に戻
る。
レート相当領域の動きが検知できれば、ステップＳ５の
低解像度でのナンバープレートの文字認識処理に進む。
ステップＳ４でナンバープレート相当領域におけるサブ
ブロックの動きが判別されなかった場合には、車両が検
知されなかったことから、ステップＳ１０の輝度レベル
計測を経て再びステップＳ１のフレーム入力処理に戻
る。
【００４６】ステップＳ１０は輝度計測領域の時間平均
での輝度レベル計測を行っており、この輝度レベル計測
結果はステップＳ５における低解像度でのナンバープレ
ートの文字認識処理に使用される。
での輝度レベル計測を行っており、この輝度レベル計測
結果はステップＳ５における低解像度でのナンバープレ
ートの文字認識処理に使用される。
【００４７】ステップＳ５の低解像度でのナンバープレ
ート文字の認識処理は、文字認識部２６に設けた文字認
識部によって、車両検知処理で認識されたナンバープレ
ート領域について辞書画像との間の正規化相関演算によ
りサイズの大きなナンバープレート番号の４桁の数字の
認識を行う。
ート文字の認識処理は、文字認識部２６に設けた文字認
識部によって、車両検知処理で認識されたナンバープレ
ート領域について辞書画像との間の正規化相関演算によ
りサイズの大きなナンバープレート番号の４桁の数字の
認識を行う。
【００４８】この低解像度でのナンバープレート文字の
認識処理の処理結果につき、ステップＳ６で４つのナン
バープレート番号の数字の少なくとも１つの文字認識候
補があればナンバープレートありと判断し、ステップＳ
７の候補文字領域に対する高解像度での文字認識処理を
行う。
認識処理の処理結果につき、ステップＳ６で４つのナン
バープレート番号の数字の少なくとも１つの文字認識候
補があればナンバープレートありと判断し、ステップＳ
７の候補文字領域に対する高解像度での文字認識処理を
行う。
【００４９】即ち低解像度で認識された候補文字画像の
解像度を元に戻し、高解像度対応の辞書画像との正規化
相関演算によりナンバープレート番号のサイズの大きな
数字を認識する。
解像度を元に戻し、高解像度対応の辞書画像との正規化
相関演算によりナンバープレート番号のサイズの大きな
数字を認識する。
【００５０】続いてステップＳ８でナンバープレート数
字の認識結果に対する他の小さなナンバープレート文字
の相対抽出値を知って文字画像を切り出し、辞書解像度
の正規化相関演算によりナンバープレート上の用途コー
ド、陸運支局コード及び車種コードを示すひらがな、漢
字、数字の文字認識を行う。最終的にステップＳ９で終
了指示があるまで、ステップＳ１〜Ｓ８のナンバープレ
ートの動画入力に対する認識処理をリアルタイムで繰り
返す。
字の認識結果に対する他の小さなナンバープレート文字
の相対抽出値を知って文字画像を切り出し、辞書解像度
の正規化相関演算によりナンバープレート上の用途コー
ド、陸運支局コード及び車種コードを示すひらがな、漢
字、数字の文字認識を行う。最終的にステップＳ９で終
了指示があるまで、ステップＳ１〜Ｓ８のナンバープレ
ートの動画入力に対する認識処理をリアルタイムで繰り
返す。
【００５１】続いて図４のフローチャートに示したステ
ップＳ３の車両検知処理、ステップＳ５の低解像度での
認識処理、ステップＳ７の高解像度での文字認識処理、
更に小さいサイズの文字認識処理のそれぞれを詳細に説
明する。
ップＳ３の車両検知処理、ステップＳ５の低解像度での
認識処理、ステップＳ７の高解像度での文字認識処理、
更に小さいサイズの文字認識処理のそれぞれを詳細に説
明する。
【００５２】図５は、本発明における車両検知処理につ
いてのフレーム画像の説明図である。図５の現フレーム
画像６６にはＴＶカメラ１２の撮影領域を通過しようと
している車両７０の先頭部分が映っている。車両７０は
車両の先頭にナンバープレート７２を装着している。
いてのフレーム画像の説明図である。図５の現フレーム
画像６６にはＴＶカメラ１２の撮影領域を通過しようと
している車両７０の先頭部分が映っている。車両７０は
車両の先頭にナンバープレート７２を装着している。
【００５３】この現フレーム画像６６について、まず予
め定めた画面上の一定領域例えば左下隅の矩形領域を輝
度計測領域６８に設定し、この輝度計測領域６８内で画
像の輝度を毎フレームについて計測し、図４のフローチ
ャートに示したように、車両を検知しない場合にはステ
ップＳ１０で輝度計測領域６８の時間平均を輝度レベル
として計測する。
め定めた画面上の一定領域例えば左下隅の矩形領域を輝
度計測領域６８に設定し、この輝度計測領域６８内で画
像の輝度を毎フレームについて計測し、図４のフローチ
ャートに示したように、車両を検知しない場合にはステ
ップＳ１０で輝度計測領域６８の時間平均を輝度レベル
として計測する。
【００５４】この輝度レベルは更に所定の線形増加関数
により変換されて輝度レベルbg thを算出する。この輝
度レベルの変換に使用する線形増加関数としては、例え
ば実験的に得られた単純増加曲線を使用する。
により変換されて輝度レベルbg thを算出する。この輝
度レベルの変換に使用する線形増加関数としては、例え
ば実験的に得られた単純増加曲線を使用する。
【００５５】本発明の現フレーム画像及び差分フレーム
画像をサブブロックに分割して行う車両検知処理は次の
ようになる。図５の現フレーム画像６６は、最初に記憶
した縦２４０ドット×横６４０ドットの画像を、例えば
縦方向について１つおきに間引きすることで、縦１２０
ドット×横６４０ドット低解像度画像としており、この
ようにして間引きした現フレーム画像３０と前フレーム
画像３２の差分の相関演算を行う。図５の現フレーム画
像６６について、１つのサブブロックのサイズを８×８
ドットとすると、Ｎ×Ｍ＝１５×８０のサブブロックに
分割される。
画像をサブブロックに分割して行う車両検知処理は次の
ようになる。図５の現フレーム画像６６は、最初に記憶
した縦２４０ドット×横６４０ドットの画像を、例えば
縦方向について１つおきに間引きすることで、縦１２０
ドット×横６４０ドット低解像度画像としており、この
ようにして間引きした現フレーム画像３０と前フレーム
画像３２の差分の相関演算を行う。図５の現フレーム画
像６６について、１つのサブブロックのサイズを８×８
ドットとすると、Ｎ×Ｍ＝１５×８０のサブブロックに
分割される。
【００５６】ここで、現フレーム画像Ａのサブブロック
の各画素に対する前フレーム画像Ｂのサブブロックの前
画素との間の差分の総和の内の最小値bgを次式で算出す
る。 bg＝MIN （Σ｜Ａ（ｘ＋ａ，ｙ＋ｂ）−Ｂ（ｘ，ｙ）｜） （１） 但し、総和Σはサブブロック内の全画素位置（ｘ，ｙ）
を亘る。
の各画素に対する前フレーム画像Ｂのサブブロックの前
画素との間の差分の総和の内の最小値bgを次式で算出す
る。 bg＝MIN （Σ｜Ａ（ｘ＋ａ，ｙ＋ｂ）−Ｂ（ｘ，ｙ）｜） （１） 但し、総和Σはサブブロック内の全画素位置（ｘ，ｙ）
を亘る。
【００５７】MIN は−８≦ａ＜８，−８≦ｂ＜８を亘
る。この（１）式は各サブブロックの動きベクトルを算
出する。図６は差分の相関演算による動きベクトルを算
出する（１）式の説明図である。
る。この（１）式は各サブブロックの動きベクトルを算
出する。図６は差分の相関演算による動きベクトルを算
出する（１）式の説明図である。
【００５８】図６において、前フレーム７８の１つのサ
ブブロック８６に注目すると、このサブブロック８６の
中には前フレーム物体画像８２がある。前フレーム画像
７８の下には１フレーム周期後の現フレーム画像８０を
示しており、同じサブブロック８６の中にあった前フレ
ーム物体画像８２は１フレーム周期の時間経過で現フレ
ーム物体画像８４のように位置が移動している。
ブブロック８６に注目すると、このサブブロック８６の
中には前フレーム物体画像８２がある。前フレーム画像
７８の下には１フレーム周期後の現フレーム画像８０を
示しており、同じサブブロック８６の中にあった前フレ
ーム物体画像８２は１フレーム周期の時間経過で現フレ
ーム物体画像８４のように位置が移動している。
【００５９】この図６の前フレーム７８のサブブロック
８６と現フレーム８０のサブブロック８６との間で
（１）式による差分の最小値bgの算出を行うと、前フレ
ーム画像７８の１つ前のフレーム画像との演算で得られ
た最小値bgを算出した画素位置Ｂ（ｘ，ｙ）は、現フレ
ーム画像８０との演算にあっては最小値bgが得られた位
置Ｑ（ｘ，ｙ）に移動している。
８６と現フレーム８０のサブブロック８６との間で
（１）式による差分の最小値bgの算出を行うと、前フレ
ーム画像７８の１つ前のフレーム画像との演算で得られ
た最小値bgを算出した画素位置Ｂ（ｘ，ｙ）は、現フレ
ーム画像８０との演算にあっては最小値bgが得られた位
置Ｑ（ｘ，ｙ）に移動している。
【００６０】（１）式の演算を具体的に説明すると、右
辺第２項のＢ（ｘ，ｙ）は例えば図６の前フレーム画像
７８におけるブロック８６の中のＢ（ｘ，ｙ）である。
また（１）式の右辺第１項のＡ（ｘ＋ａ，ｙ＋ｂ）は、
現フレーム８０のサブブロック８６におけるＢ（ｘ，
ｙ）を原点として、ａ，ｂをそれぞれ−８から＋８に変
化させたサブブロック８６に含まれる全画素に当たる値
である。
辺第２項のＢ（ｘ，ｙ）は例えば図６の前フレーム画像
７８におけるブロック８６の中のＢ（ｘ，ｙ）である。
また（１）式の右辺第１項のＡ（ｘ＋ａ，ｙ＋ｂ）は、
現フレーム８０のサブブロック８６におけるＢ（ｘ，
ｙ）を原点として、ａ，ｂをそれぞれ−８から＋８に変
化させたサブブロック８６に含まれる全画素に当たる値
である。
【００６１】その結果、（１）式は前フレーム物体画像
８２を現フレーム８０のサブブロック８６の画素位置ご
とに走査しながらその最小値を求めている差分相関演算
であり、前フレーム物体画像８２が現フレーム物体画像
８４と一致する位置に走査したとき即ちＱ（ｘ，ｙ）で
最小値bgが得られる。
８２を現フレーム８０のサブブロック８６の画素位置ご
とに走査しながらその最小値を求めている差分相関演算
であり、前フレーム物体画像８２が現フレーム物体画像
８４と一致する位置に走査したとき即ちＱ（ｘ，ｙ）で
最小値bgが得られる。
【００６２】したがってサブブロック８６の動きベクト
ルは、前フレーム７８のＢ（ｘ，ｙ）から現フレーム８
０のＱ（ｘ，ｙ）への移動を表わすベクトルＶとして算
出できる。この動きベクトルＶは、水平方向のベクトル
成分Ｈｖと垂直方向のベクトル成分Ｖｖによって、その
大きさと方向を表わすことができる。
ルは、前フレーム７８のＢ（ｘ，ｙ）から現フレーム８
０のＱ（ｘ，ｙ）への移動を表わすベクトルＶとして算
出できる。この動きベクトルＶは、水平方向のベクトル
成分Ｈｖと垂直方向のベクトル成分Ｖｖによって、その
大きさと方向を表わすことができる。
【００６３】図５のフレーム画像については、全ブロッ
クについて（１）式、即ち図６に示したような動きベク
トルの算出が行われ、各動きベクトルの水平ベクトル成
分Ｈｖ及び垂直ベクトル成分Ｖｖが各サブブロックごと
に算出される。具体的には、動きベクトルの水平ベクト
ル成分Ｈｖと垂直ベクトル成分Ｖｖは図６のように、
（１）式において差分最小値bgを与えたａ，ｂの値であ
ることから、次式で求められる。 Ｈｖ＝差分最小値bgを与えたａ （２） Ｖｖ＝差分最小値bgを与えたｂ この（１）（２）式によってサブブロックの動きベクト
ルを検出できるが、更に本発明にあっては、画像の雑音
や車両の影、更にはヘッドライト等による誤検出を防ぐ
ために動きベクトルの信頼量bgm を算出する。まず現フ
レームと前フレームの同じサブブロックについて、サブ
ブロックの差分の総和bg0 を次式で算出する。 bg0 ＝Σ｜ｆ（ｘ，ｙ）−ｇ（ｘ，ｙ）｜ （３） 但し、総和Σはサブブロック内の全画素位置（ｘ，ｙ）
を亘る。この同じサブブロックの差分総和bg0 が算出で
きたならば、これを（１）式で算出した差分最小値bgか
ら差し引いて動きベクトルの信頼量bgm とする。即ち、
次式により動きベクトルの信頼量bgm を算出する。 bgm ＝bg−bg0 （４） このようにして動きベクトル及び動きベクトルの信頼量
bgm が算出できたならば、全サブブロックを操作して、
次の条件を満たすブロック群の有無により車両を検知す
ると同時に車両先頭のナンバープレート領域を検知す
る。 （１）ナンバープレートの大きさ程度のサブブロックの
集合である。 （２）動きベクトルのベクトル成分Ｈｖ，Ｖｖの方向と
大きさが、ほぼ同じサブブロックの集合である。 （３）動きベクトルの信頼量bgm が、図５の輝度計測領
域６８の画像に基づいて車両検知を行わない際に求めて
いる輝度レベルbg th以上のサブブロックの集合であ
る。
クについて（１）式、即ち図６に示したような動きベク
トルの算出が行われ、各動きベクトルの水平ベクトル成
分Ｈｖ及び垂直ベクトル成分Ｖｖが各サブブロックごと
に算出される。具体的には、動きベクトルの水平ベクト
ル成分Ｈｖと垂直ベクトル成分Ｖｖは図６のように、
（１）式において差分最小値bgを与えたａ，ｂの値であ
ることから、次式で求められる。 Ｈｖ＝差分最小値bgを与えたａ （２） Ｖｖ＝差分最小値bgを与えたｂ この（１）（２）式によってサブブロックの動きベクト
ルを検出できるが、更に本発明にあっては、画像の雑音
や車両の影、更にはヘッドライト等による誤検出を防ぐ
ために動きベクトルの信頼量bgm を算出する。まず現フ
レームと前フレームの同じサブブロックについて、サブ
ブロックの差分の総和bg0 を次式で算出する。 bg0 ＝Σ｜ｆ（ｘ，ｙ）−ｇ（ｘ，ｙ）｜ （３） 但し、総和Σはサブブロック内の全画素位置（ｘ，ｙ）
を亘る。この同じサブブロックの差分総和bg0 が算出で
きたならば、これを（１）式で算出した差分最小値bgか
ら差し引いて動きベクトルの信頼量bgm とする。即ち、
次式により動きベクトルの信頼量bgm を算出する。 bgm ＝bg−bg0 （４） このようにして動きベクトル及び動きベクトルの信頼量
bgm が算出できたならば、全サブブロックを操作して、
次の条件を満たすブロック群の有無により車両を検知す
ると同時に車両先頭のナンバープレート領域を検知す
る。 （１）ナンバープレートの大きさ程度のサブブロックの
集合である。 （２）動きベクトルのベクトル成分Ｈｖ，Ｖｖの方向と
大きさが、ほぼ同じサブブロックの集合である。 （３）動きベクトルの信頼量bgm が、図５の輝度計測領
域６８の画像に基づいて車両検知を行わない際に求めて
いる輝度レベルbg th以上のサブブロックの集合であ
る。
【００６４】この探索条件をまとめると、全ブロックを
操作してナンバープレート相当の矩形サイズの領域で動
きベクトルの大きさと方向がほぼ同じとなるブロック群
で且つ各ブロック分のベクトル信頼量bgm が輝度レベル
bg th以上である場合に車両を検知し、同時にそのサブ
ブロック群を車両先頭のナンバープレート領域として検
知する。
操作してナンバープレート相当の矩形サイズの領域で動
きベクトルの大きさと方向がほぼ同じとなるブロック群
で且つ各ブロック分のベクトル信頼量bgm が輝度レベル
bg th以上である場合に車両を検知し、同時にそのサブ
ブロック群を車両先頭のナンバープレート領域として検
知する。
【００６５】図５の現フレーム画像６６にあっては、前
記（１）〜（４）式とその判定条件を満足する動き検出
されたサブブロックをサブブロック７４として示してい
る。このサブブロック７４はナンバープレート７２の中
に、この例では１０ブロック得られており、これによっ
てナンバープレート７２の１０個のサブブロックによる
動き検出ができ、加えて破線のナンバープレート領域７
６を認識することができる。
記（１）〜（４）式とその判定条件を満足する動き検出
されたサブブロックをサブブロック７４として示してい
る。このサブブロック７４はナンバープレート７２の中
に、この例では１０ブロック得られており、これによっ
てナンバープレート７２の１０個のサブブロックによる
動き検出ができ、加えて破線のナンバープレート領域７
６を認識することができる。
【００６６】またナンバープレート７０以外の例えばヘ
ッドライトやフロント、更には車輪の部分についても、
動きの判定条件を満たすサブブロック７４が存在する
が、ナンバープレート７２に相当する矩形領域の中に予
め定めた数例えば５つ以上の判定条件を満たすサブブロ
ックがないことから、車両先頭のナンバープレート領域
７６の動きと判定されることはない。
ッドライトやフロント、更には車輪の部分についても、
動きの判定条件を満たすサブブロック７４が存在する
が、ナンバープレート７２に相当する矩形領域の中に予
め定めた数例えば５つ以上の判定条件を満たすサブブロ
ックがないことから、車両先頭のナンバープレート領域
７６の動きと判定されることはない。
【００６７】図７は図４のステップＳ３に示した車両検
知処理のフローチャートである。車両検知処理にあって
は、ステップＳ１で現フレームと前フレームの間引き画
像を生成し、続いてステップＳ２で現フレーム及び前フ
レームの各画像を例えば８×８画素のサブブロックに分
割する。続いてステップＳ３で前記（１）〜（４）式に
従ったサブブロックごとの差分相関演算による動きベク
トルの水平，垂直成分、更にはベクトル信頼量bgm の有
無を算出する。
知処理のフローチャートである。車両検知処理にあって
は、ステップＳ１で現フレームと前フレームの間引き画
像を生成し、続いてステップＳ２で現フレーム及び前フ
レームの各画像を例えば８×８画素のサブブロックに分
割する。続いてステップＳ３で前記（１）〜（４）式に
従ったサブブロックごとの差分相関演算による動きベク
トルの水平，垂直成分、更にはベクトル信頼量bgm の有
無を算出する。
【００６８】次にステップＳ４でナンバープレートの動
き条件として全サブブロックを操作して、ナンバープレ
ートサイズのサブブロックの集合、ベクトル水平及び垂
直成分の方向及び大きさが一定、ベクトル信頼量bgm が
輝度レベルとして求められている閾値bg th以上である
ことを条件に探索し、探索したサブブロックについてス
テップＳ５で３条件が成立すれば、ナンバープレートの
動きありとして車両の検知及び車両先頭のナンバープレ
ート領域の検知を判定する。
き条件として全サブブロックを操作して、ナンバープレ
ートサイズのサブブロックの集合、ベクトル水平及び垂
直成分の方向及び大きさが一定、ベクトル信頼量bgm が
輝度レベルとして求められている閾値bg th以上である
ことを条件に探索し、探索したサブブロックについてス
テップＳ５で３条件が成立すれば、ナンバープレートの
動きありとして車両の検知及び車両先頭のナンバープレ
ート領域の検知を判定する。
【００６９】次に本発明におけるナンバープレートの文
字認識処理を説明する。文字認識処理にあっては、まず
図２の辞書画像メモリ２０に辞書画像として低解像度ラ
プラシアン文字画像辞書３８及び高解像度ラプラシアン
文字画像辞書４０のそれぞれを準備する必要がある。
字認識処理を説明する。文字認識処理にあっては、まず
図２の辞書画像メモリ２０に辞書画像として低解像度ラ
プラシアン文字画像辞書３８及び高解像度ラプラシアン
文字画像辞書４０のそれぞれを準備する必要がある。
【００７０】図８は図２の辞書管理部２２による辞書作
成処理のフローチャートである。辞書作成処理にあって
は、ステップＳ１でナンバープレートに使用する全ての
数字及び文字の鮮明な画像ファイルを作成する。この画
像ファイルの作成は、サンプルとしてのナンバープレー
トもしくはナンバープレートに使用する数字を準備し、
ＴＶカメラ１２で撮影した鮮明な画像ファイルを作成す
る。
成処理のフローチャートである。辞書作成処理にあって
は、ステップＳ１でナンバープレートに使用する全ての
数字及び文字の鮮明な画像ファイルを作成する。この画
像ファイルの作成は、サンプルとしてのナンバープレー
トもしくはナンバープレートに使用する数字を準備し、
ＴＶカメラ１２で撮影した鮮明な画像ファイルを作成す
る。
【００７１】画像ファイルとして作成する文字画像は、
図３のナンバープレート番号５８に使用するサイズの大
きな大文字数字０〜９、ナンバープレート番号５８以外
のコードに使用する小文字数字やひらがな５１文字等で
ある。
図３のナンバープレート番号５８に使用するサイズの大
きな大文字数字０〜９、ナンバープレート番号５８以外
のコードに使用する小文字数字やひらがな５１文字等で
ある。
【００７２】次にステップＳ２で、辞書登録する入力文
字画像の領域を特定する切出しを行い、且つ実際のＴＶ
カメラ１２でナンバープレートを撮影した際に画面上に
現れる画素サイズに縮小する。次にステップＳ３で、切
出し及び縮小の済んだ入力文字画像（サンプル文字画
像）に対し、ラプラシアンフィルタを適用して変換した
辞書文字画像を作成する。
字画像の領域を特定する切出しを行い、且つ実際のＴＶ
カメラ１２でナンバープレートを撮影した際に画面上に
現れる画素サイズに縮小する。次にステップＳ３で、切
出し及び縮小の済んだ入力文字画像（サンプル文字画
像）に対し、ラプラシアンフィルタを適用して変換した
辞書文字画像を作成する。
【００７３】このステップＳ３におけるラプラシアンフ
ィルタの適用による辞書文字画像の作成は、図３におけ
るサイズの大きなナンバープレート文字５８については
図９（Ａ）の構造のラプラシアンフィルタ９０を使用す
る。このラプラシアンフィルタ９０は、中心の核９２に
対し±３画素の領域を持つ縦７画素×横７画素のフィル
タ構造を持つ。
ィルタの適用による辞書文字画像の作成は、図３におけ
るサイズの大きなナンバープレート文字５８については
図９（Ａ）の構造のラプラシアンフィルタ９０を使用す
る。このラプラシアンフィルタ９０は、中心の核９２に
対し±３画素の領域を持つ縦７画素×横７画素のフィル
タ構造を持つ。
【００７４】図９（Ｂ）はラプラシアンフィルタ９０を
文字画像９４に適用した変換処理の説明図である。例え
ば文字画像９４の左上隅の画素からラプラシアン変換を
開始しようとすると、この先頭画素にラプラシアンフィ
ルタ９０の核９２を位置合せし、ラプラシアンフィルタ
９０に対応する位置の画素との間で次式に従ってラプラ
シアン適応画像の算出を行う。即ち現画像をＣ、ラプラ
シアン適応画像をＤとすると、ラプラシアン適応画像Ｄ
は次式で算出される。 Ｄ（ｘ，ｙ）＝Ｃ（ｘ，ｙ）−１／４８×ΣＣ（ｘ＋ａ，ｙ＋ｂ） （５） 但し、−３≦ａ≦３、−３≦ｂ≦３、（ａ，ｂ）≠
（０，０） このようなラプラシアン画像の演算を、文字画像９４に
ついて左上隅の先頭画素から水平及び垂直方向にラプラ
シアンフィルタ９０の核９２の位置を操作しながら、全
画素についてラプラシアン適応画像の演算処理を行う。
文字画像９４に適用した変換処理の説明図である。例え
ば文字画像９４の左上隅の画素からラプラシアン変換を
開始しようとすると、この先頭画素にラプラシアンフィ
ルタ９０の核９２を位置合せし、ラプラシアンフィルタ
９０に対応する位置の画素との間で次式に従ってラプラ
シアン適応画像の算出を行う。即ち現画像をＣ、ラプラ
シアン適応画像をＤとすると、ラプラシアン適応画像Ｄ
は次式で算出される。 Ｄ（ｘ，ｙ）＝Ｃ（ｘ，ｙ）−１／４８×ΣＣ（ｘ＋ａ，ｙ＋ｂ） （５） 但し、−３≦ａ≦３、−３≦ｂ≦３、（ａ，ｂ）≠
（０，０） このようなラプラシアン画像の演算を、文字画像９４に
ついて左上隅の先頭画素から水平及び垂直方向にラプラ
シアンフィルタ９０の核９２の位置を操作しながら、全
画素についてラプラシアン適応画像の演算処理を行う。
【００７５】図１０は、図３のサイズの小さな各コード
の文字の辞書作成に使用するラプラシアンフィルタとそ
の変換処理の説明図である。図１０（Ａ）はサイズの小
さなナンバープレート上のコード文字に使用するラプラ
シアンフィルタ９６であり、図９（Ａ）のナンバープレ
ート番号の辞書登録に使用するラプラシアンフィルタ９
０に対し、核が２つの核９８−１，９８−２となってお
り、またフィルタサイズが縦３画素及び横７画素と縦方
向に半分に縮小されている。
の文字の辞書作成に使用するラプラシアンフィルタとそ
の変換処理の説明図である。図１０（Ａ）はサイズの小
さなナンバープレート上のコード文字に使用するラプラ
シアンフィルタ９６であり、図９（Ａ）のナンバープレ
ート番号の辞書登録に使用するラプラシアンフィルタ９
０に対し、核が２つの核９８−１，９８−２となってお
り、またフィルタサイズが縦３画素及び横７画素と縦方
向に半分に縮小されている。
【００７６】即ち図９（Ａ）に示したサイズの大きなナ
ンバープレート番号のラプラシアンフィルタ９０をサイ
ズの小さなコード文字のラプラシアン変換に使用する
と、高周波成分が残らないため、図１０（Ａ）のように
縦のサイズを縮小し、且つ縮小した分の雑音の影響を抑
止するために、核の大きさを２倍とした２つの核９８−
１，９８−２としたラプラシアンフィルタ９６を使用
し、これによってサイズの小さなコード文字の認識にお
ける低解像度での高精度な認識を可能とするラプラシア
ン変換が実現できる。
ンバープレート番号のラプラシアンフィルタ９０をサイ
ズの小さなコード文字のラプラシアン変換に使用する
と、高周波成分が残らないため、図１０（Ａ）のように
縦のサイズを縮小し、且つ縮小した分の雑音の影響を抑
止するために、核の大きさを２倍とした２つの核９８−
１，９８−２としたラプラシアンフィルタ９６を使用
し、これによってサイズの小さなコード文字の認識にお
ける低解像度での高精度な認識を可能とするラプラシア
ン変換が実現できる。
【００７７】図１０（Ｂ）は、ラプラシアンフィルタ９
６を使用したサイズの小さな小文字画像１００に対する
ラプラシアン変換の様子である。もちろん、ラプラシア
ンフィルタの構造は図９（Ａ）及び図１０（Ａ）の構造
に限定されず、低解像度での高精度な認識を可能とする
認識対象とする文字サイズに適合した最適フィルタ構造
を必要に応じてとることができる。
６を使用したサイズの小さな小文字画像１００に対する
ラプラシアン変換の様子である。もちろん、ラプラシア
ンフィルタの構造は図９（Ａ）及び図１０（Ａ）の構造
に限定されず、低解像度での高精度な認識を可能とする
認識対象とする文字サイズに適合した最適フィルタ構造
を必要に応じてとることができる。
【００７８】再び図８を参照するに、ステップＳ３でナ
ンバープレートのサイズの大きな数字及びサイズの小さ
なコード用の文字について、ラプラシアンフィルタを適
用して辞書文字画像を作成したならば、次のステップＳ
４でナンバープレートに使用するサイズの小さな文字に
ついて、入力してサイズを縮小したサンプル文字を縦，
横にシフトしてシフト入力文字画像を作成する。
ンバープレートのサイズの大きな数字及びサイズの小さ
なコード用の文字について、ラプラシアンフィルタを適
用して辞書文字画像を作成したならば、次のステップＳ
４でナンバープレートに使用するサイズの小さな文字に
ついて、入力してサイズを縮小したサンプル文字を縦，
横にシフトしてシフト入力文字画像を作成する。
【００７９】図１１はサンプル文字画像に対するシフト
文字画像の具体例であり、ひらがな「ぬ」を例にとって
いる。まず中央に位置するサンプル文字画像１０２にあ
っては、「ぬ」が文字領域の中央に配置されている。こ
のサンプル文字画像１０２について、文字領域の中で文
字画像の部分を上、左上、左、左下、下、右下、右、右
上の８方向に所定ドットシフトし、シフト入力文字画像
１０２−１〜１０２−８を生成する。
文字画像の具体例であり、ひらがな「ぬ」を例にとって
いる。まず中央に位置するサンプル文字画像１０２にあ
っては、「ぬ」が文字領域の中央に配置されている。こ
のサンプル文字画像１０２について、文字領域の中で文
字画像の部分を上、左上、左、左下、下、右下、右、右
上の８方向に所定ドットシフトし、シフト入力文字画像
１０２−１〜１０２−８を生成する。
【００８０】そして図８のステップＳ５で、このように
したシフト入力文字画像１０２−１〜１０２−８につい
ても、例えば図１０に示した構造のラプラシアンフィル
タ９６を適用してラプラシアン文字画像に変換し、辞書
に登録する。尚、ナンバープレートに使用するコード文
字については、図２の高解像度認識部５４による処理に
なることから、その辞書登録する文字画像については間
引きを行っていない高解像度の文字画像を対象に行って
いる。
したシフト入力文字画像１０２−１〜１０２−８につい
ても、例えば図１０に示した構造のラプラシアンフィル
タ９６を適用してラプラシアン文字画像に変換し、辞書
に登録する。尚、ナンバープレートに使用するコード文
字については、図２の高解像度認識部５４による処理に
なることから、その辞書登録する文字画像については間
引きを行っていない高解像度の文字画像を対象に行って
いる。
【００８１】続いて図８の辞書作成処理にあっては、ス
テップＳ６でラプラシアン変換の済んだ辞書文字画像を
辞書に登録し、このような処理をステップＳ７で全文字
が終了するまで繰り返す。
テップＳ６でラプラシアン変換の済んだ辞書文字画像を
辞書に登録し、このような処理をステップＳ７で全文字
が終了するまで繰り返す。
【００８２】次に本発明における辞書作成後の文字認識
処理を、低解像度認識処理と高解像度認識処理に分けて
説明する。
処理を、低解像度認識処理と高解像度認識処理に分けて
説明する。
【００８３】図１２は、図２の文字認識部２６に設けた
低解像度認識部５２による図３のナンバープレート５６
におけるサイズの大きなナンバープレート文字５８を対
象とした低解像度文字認識処理のフローチャートであ
る。
低解像度認識部５２による図３のナンバープレート５６
におけるサイズの大きなナンバープレート文字５８を対
象とした低解像度文字認識処理のフローチャートであ
る。
【００８４】この低解像度文字認識処理は、図７に示し
た車両検知処理におけるナンバープレート領域が認識さ
れた後に行われることになる。まずステップＳ１で車両
検知処理で認識された例えば図５のナンバープレート領
域７６の画像を対象に、フレーム画像上でのナンバープ
レート番号の文字サイズを持つブロックをナンバープレ
ート番号の文字間隔より狭いピッチで配置する。
た車両検知処理におけるナンバープレート領域が認識さ
れた後に行われることになる。まずステップＳ１で車両
検知処理で認識された例えば図５のナンバープレート領
域７６の画像を対象に、フレーム画像上でのナンバープ
レート番号の文字サイズを持つブロックをナンバープレ
ート番号の文字間隔より狭いピッチで配置する。
【００８５】即ち図１１のように、ナンバープレート領
域７６に対し画像上でのナンバープレート文字のサイズ
を持つブロック１０４−１〜１０４−ｎを、同じくフレ
ーム画像上でのナンバープレート番号の文字間隔より狭
いピッチｐで例えば左上隅から縦及び横方向に配置す
る。
域７６に対し画像上でのナンバープレート文字のサイズ
を持つブロック１０４−１〜１０４−ｎを、同じくフレ
ーム画像上でのナンバープレート番号の文字間隔より狭
いピッチｐで例えば左上隅から縦及び横方向に配置す
る。
【００８６】続いてステップＳ２で、図１１のように配
置したブロック１０４−１から最後の１０４−ｎの順番
でブロック画像を切り出して、図９の構造のラプラシア
ンフィルタ９０の適用即ち（５）式の演算を行った入力
文字画像を作成する。
置したブロック１０４−１から最後の１０４−ｎの順番
でブロック画像を切り出して、図９の構造のラプラシア
ンフィルタ９０の適用即ち（５）式の演算を行った入力
文字画像を作成する。
【００８７】続いてステップＳ３で図２の辞書画像メモ
リ２０に登録している低解像度ラプラシアン文字画像辞
書３８の辞書文字画像とラプラシアン変換の済んだ入力
文字画像との間で正規化相関演算を行い、認識文字との
相関値総和の最大相関値の検出位置を記憶する。この正
規化相関演算は、辞書画像をｆ、入力した画像をｇとす
ると、次式で算出される。
リ２０に登録している低解像度ラプラシアン文字画像辞
書３８の辞書文字画像とラプラシアン変換の済んだ入力
文字画像との間で正規化相関演算を行い、認識文字との
相関値総和の最大相関値の検出位置を記憶する。この正
規化相関演算は、辞書画像をｆ、入力した画像をｇとす
ると、次式で算出される。
【００８８】
【数１】
【００８９】ここで（６）式における総和は、図１に示
したブロック１０４−１〜１０４−ｎのそれぞれにおけ
る文字サイズのドット数に亘るものである。これをステ
ップＳ２，Ｓ３をステップＳ４で図１の全ブロックにつ
いて処理し、処理が済むとステップＳ５に進み、図１１
の全ブロックを操作し、（６）式で算出されたそのブロ
ックの相関値総和distが所定の閾値以上のブロックを抽
出する。
したブロック１０４−１〜１０４−ｎのそれぞれにおけ
る文字サイズのドット数に亘るものである。これをステ
ップＳ２，Ｓ３をステップＳ４で図１の全ブロックにつ
いて処理し、処理が済むとステップＳ５に進み、図１１
の全ブロックを操作し、（６）式で算出されたそのブロ
ックの相関値総和distが所定の閾値以上のブロックを抽
出する。
【００９０】次にステップＳ６で閾値以上のブロックが
あれば、ステップＳ７で最大相関値の検出位置がナンバ
ープレートの数字配列とほぼ一致している候補ブロック
を認識候補文字として抽出する。ステップＳ６で閾値以
上のブロックが抽出されなかった場合には、ステップＳ
８でナンバープレートはなしと判定する。
あれば、ステップＳ７で最大相関値の検出位置がナンバ
ープレートの数字配列とほぼ一致している候補ブロック
を認識候補文字として抽出する。ステップＳ６で閾値以
上のブロックが抽出されなかった場合には、ステップＳ
８でナンバープレートはなしと判定する。
【００９１】次に図１２のフローチャートを参照して高
解像度文字認識処理を説明する。まずステップＳ１で図
１０の低解像度文字認識処理の処理結果として得られた
候補ブロックの画像を元の解像度に戻す。続いてステッ
プＳ２でコントラスト調整処理を行う。このコントラス
ト調整処理は図１３のフローチャートに示すようにな
る。
解像度文字認識処理を説明する。まずステップＳ１で図
１０の低解像度文字認識処理の処理結果として得られた
候補ブロックの画像を元の解像度に戻す。続いてステッ
プＳ２でコントラスト調整処理を行う。このコントラス
ト調整処理は図１３のフローチャートに示すようにな
る。
【００９２】まずステップＳ１で背景色が白のナンバー
プレートの読取りの場合にのみナンバープレートの背景
の輝度の平均を求め、一定時間内の累積平均をホワイト
レベルＷに設定する。続いてステップＳ２に進み、高解
像度文字認識を行おうとしているナンバープレート領域
のホワイトレベルＷが閾値Ｗｔｈ以下か否か判定する。
閾値Ｗｔｈ以下であれば、ステップＳ３で候補ブロック
の画素輝度を（Ｗｔｈ／Ｗ）倍してコントラストを増加
する。
プレートの読取りの場合にのみナンバープレートの背景
の輝度の平均を求め、一定時間内の累積平均をホワイト
レベルＷに設定する。続いてステップＳ２に進み、高解
像度文字認識を行おうとしているナンバープレート領域
のホワイトレベルＷが閾値Ｗｔｈ以下か否か判定する。
閾値Ｗｔｈ以下であれば、ステップＳ３で候補ブロック
の画素輝度を（Ｗｔｈ／Ｗ）倍してコントラストを増加
する。
【００９３】このコントラストの増加の演算は、変換前
の画像をＨ、変換後の画像をＩとすると、次式で算出さ
れる。 Ｉ（ｘ，ｙ）＝Ｈ（ｘ，ｙ）×Ｗｔｈ／Ｗ （７） 図１２のステップＳ２のコントラスト調整処理が済む
と、ステップＳ３に進み、図２の辞書画像メモリ２０に
格納している高解像度ラプラシアン文字画像辞書４０の
中の０〜９の辞書文字画像と候補ブロック画像との正規
化相関演算を前記（６）式で行って文字を認識する。
の画像をＨ、変換後の画像をＩとすると、次式で算出さ
れる。 Ｉ（ｘ，ｙ）＝Ｈ（ｘ，ｙ）×Ｗｔｈ／Ｗ （７） 図１２のステップＳ２のコントラスト調整処理が済む
と、ステップＳ３に進み、図２の辞書画像メモリ２０に
格納している高解像度ラプラシアン文字画像辞書４０の
中の０〜９の辞書文字画像と候補ブロック画像との正規
化相関演算を前記（６）式で行って文字を認識する。
【００９４】この文字認識結果について、ステップＳ４
で低解像度の認識文字と不一致か否か判定し、もし不一
致であればステップＳ５で高解像度の認識文字を選択す
る。これによって、もし低解像度の文字認識で誤検出が
行われていても、高解像度の文字検出で正しい文字認識
ができる。
で低解像度の認識文字と不一致か否か判定し、もし不一
致であればステップＳ５で高解像度の認識文字を選択す
る。これによって、もし低解像度の文字認識で誤検出が
行われていても、高解像度の文字検出で正しい文字認識
ができる。
【００９５】次にステップＳ６で、確定したナンバープ
レート番号の位置に対し図３のナンバープレート５６に
示したように他のコード文字の相対位置が予め定まって
いることから、その相対位置情報を元に用途コード、陸
運支局コード、車種コードの候補文字を切り出し、辞書
画像との（６）式による正規化相関演算を行って文字を
認識する。
レート番号の位置に対し図３のナンバープレート５６に
示したように他のコード文字の相対位置が予め定まって
いることから、その相対位置情報を元に用途コード、陸
運支局コード、車種コードの候補文字を切り出し、辞書
画像との（６）式による正規化相関演算を行って文字を
認識する。
【００９６】この場合の辞書文字としては、図１４に示
した構造のラプラシアンフィルタ９６を使用している。
即ち、相対位置情報から切り出した用途コード、陸運支
局コード及び車種コードの文字画像について、図１４
（Ａ）のラプラシアンフィルタ９６を適用してラプラシ
アン文字画像に変換し、このラプラシアン文字画像と辞
書に登録しているラプラシアン文字画像とを用いた
（６）式の正規化相関演算により、サイズの小さなナン
バープレートの文字を認識する。
した構造のラプラシアンフィルタ９６を使用している。
即ち、相対位置情報から切り出した用途コード、陸運支
局コード及び車種コードの文字画像について、図１４
（Ａ）のラプラシアンフィルタ９６を適用してラプラシ
アン文字画像に変換し、このラプラシアン文字画像と辞
書に登録しているラプラシアン文字画像とを用いた
（６）式の正規化相関演算により、サイズの小さなナン
バープレートの文字を認識する。
【００９７】図１６は本発明のナンバープレート読取装
置で読取対象となるナンバープレートの他の例を示して
いる。即ち図３は日本で使用されるナンバープレートを
例にとるものであったが、図１６（Ａ）はドイツのナン
バープレートであり、また図１６（Ｂ）はスウェーデン
のナンバープレートであり、図１６（Ｃ）は韓国のナン
バープレートである。
置で読取対象となるナンバープレートの他の例を示して
いる。即ち図３は日本で使用されるナンバープレートを
例にとるものであったが、図１６（Ａ）はドイツのナン
バープレートであり、また図１６（Ｂ）はスウェーデン
のナンバープレートであり、図１６（Ｃ）は韓国のナン
バープレートである。
【００９８】これらのナンバープレートにあっても、ナ
ンバープレート文字としてアルファベット及び数字がサ
イズの大きな文字として使用されており、このようなナ
ンバープレートについても本発明のナンバープレート読
取装置１０による比較的低解像度のＴＶカメラ１２によ
り撮影した動画から高精度にナンバープレートの文字番
号を認識することができる。
ンバープレート文字としてアルファベット及び数字がサ
イズの大きな文字として使用されており、このようなナ
ンバープレートについても本発明のナンバープレート読
取装置１０による比較的低解像度のＴＶカメラ１２によ
り撮影した動画から高精度にナンバープレートの文字番
号を認識することができる。
【００９９】尚、本発明は上記の実施形態に限定され
ず、その目的と利点を損なわない適宜の変形を含む。ま
た本発明は上記の実施形態に示した数値による限定は受
けない。
ず、その目的と利点を損なわない適宜の変形を含む。ま
た本発明は上記の実施形態に示した数値による限定は受
けない。
【０１００】
【発明の効果】以上説明してきたように本発明によれ
ば、１台のＴＶカメラによって標準的な乗用車の車幅の
約２倍程度の視野で撮像した比較的低解像度の画像に対
しても高精度でナンバープレートの認識を行うことがで
きる。
ば、１台のＴＶカメラによって標準的な乗用車の車幅の
約２倍程度の視野で撮像した比較的低解像度の画像に対
しても高精度でナンバープレートの認識を行うことがで
きる。
【０１０１】また時間帯や気象の変化により外部の照度
が低下し、ナンバープレート部分のコントラストが低下
してきた場合でも、自動的なコントラスト補正を行い、
更に輝度の変動に対し正規化相関演算を用いることによ
って、安定したナンバープレートの認識ができる。
が低下し、ナンバープレート部分のコントラストが低下
してきた場合でも、自動的なコントラスト補正を行い、
更に輝度の変動に対し正規化相関演算を用いることによ
って、安定したナンバープレートの認識ができる。
【図１】本発明の原理説明図
【図２】本発明の装置構成のブロック図
【図３】本発明で読取る日本のナンバープレートの説明
図
図
【図４】図２によるナンバープレート読取処理のフロー
チャート
チャート
【図５】本発明による車両検知の画像処理の説明図
【図６】本発明による動きベクトルの説明図
【図７】本発明の車両検知処理のフローチャート
【図８】本発明による辞書作成処理のフローチャート
【図９】サイズの大きなナンバープレートの数字の辞書
作成に使用するラプラシアンフィルタの説明図
作成に使用するラプラシアンフィルタの説明図
【図１０】サイズの小さなナンバープレートのひらがな
の辞書作成に使用するラプラシアンフィルタの説明図
の辞書作成に使用するラプラシアンフィルタの説明図
【図１１】サイズの小さなナンバープレートのひらがな
の辞書作成に使用するシフト文字の説明図
の辞書作成に使用するシフト文字の説明図
【図１２】本発明による低解像度文字認識処理のフロー
チャート
チャート
【図１３】対象画像のナンバープレート領域で正規化相
関演算を行なう文字サイズブロックの配置説明図
関演算を行なう文字サイズブロックの配置説明図
【図１４】本発明による高解像度文字認識処理のフロー
チャート
チャート
【図１５】図１４におけるコントラスト調整処理のフロ
ーチャート
ーチャート
【図１６】ドイツ、スウェーデン及び韓国のナンバープ
レートの説明図
レートの説明図
１０：ナンバープレート読取装置 １２：ＴＶカメラ １４：Ａ／Ｄ変換部 １６：入力画像メモリ １８：画像処理部 ２０：辞書画像メモリ ２２：辞書管理部 ２４：車両検知部 ２６：文字認識部 ２８：入力フレーム画像 ３０：現フレーム画像 ３２：前フレーム画像 ３４：間引き処理部 ３６：ラプラシアン変換部 ３８：低解像度ラプラシアン文字画像辞書 ４０：高解像度ラプラシアン文字画像辞書 ４２：ブロック分割部 ４４：輝度レベル閾値設定部 ４６：ベクトル算出部 ４８：信頼量算出部 ５０：車頭検知部 ５２：低解像度認識部 ５４：高解像度認識部 ５６：ナンバープレート ５８：ナンバープレート数字 ６０：用途コード ６２：陸運支局コード ６４：車種コード ６６：現フレーム画像 ６８：輝度計測領域 ７０：車両 ７２：ナンバープレート ７４：動き検知ブロック ７６：ナンバープレート領域 ８２：前フレーム物体画像 ８４：現フレーム物体画像 ８４：相関演算領域 ９０，９６：ラプラシアンフィルタ ９２，９８−１，９８−２：核 １０２：サンプル文字画像 １０２−１〜１０２−８：シフト文字画像 １０４〜１０４−ｎ：文字サイズブロック
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成１２年１１月２４日（２０００．１１．
２４）
２４）
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】請求項１０
【補正方法】変更
【補正内容】
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５９
【補正方法】変更
【補正内容】
【００５９】この図６の前フレーム７８のサブブロック
８６と現フレーム８０のサブブロック８６との間で
（１）式による差分の最小値bgの算出を行うと、前フレ
ーム画像７８の１つ前のフレーム画像との演算で得られ
た最小値bgを算出した画素位置Ｐ（ｘ，ｙ）は、現フレ
ーム画像８０との演算にあっては最小値bgが得られた位
置Ｑ（ｘ，ｙ）に移動している。
８６と現フレーム８０のサブブロック８６との間で
（１）式による差分の最小値bgの算出を行うと、前フレ
ーム画像７８の１つ前のフレーム画像との演算で得られ
た最小値bgを算出した画素位置Ｐ（ｘ，ｙ）は、現フレ
ーム画像８０との演算にあっては最小値bgが得られた位
置Ｑ（ｘ，ｙ）に移動している。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６０
【補正方法】変更
【補正内容】
【００６０】（１）式の演算を具体的に説明すると、右
辺第２項のＢ（ｘ，ｙ）は例えば図６の前フレーム画像
７８におけるサブブロック８６の中のＰ（ｘ，ｙ）であ
る。また（１）式の右辺第１項のＡ（ｘ＋ａ，ｙ＋ｂ）
は、現フレーム８０のサブブロック８６におけるＰ
（ｘ，ｙ）を原点として、ａ，ｂをそれぞれ−８から＋
８に変化させたサブブロック８６に含まれる全画素に当
たる値である。
辺第２項のＢ（ｘ，ｙ）は例えば図６の前フレーム画像
７８におけるサブブロック８６の中のＰ（ｘ，ｙ）であ
る。また（１）式の右辺第１項のＡ（ｘ＋ａ，ｙ＋ｂ）
は、現フレーム８０のサブブロック８６におけるＰ
（ｘ，ｙ）を原点として、ａ，ｂをそれぞれ−８から＋
８に変化させたサブブロック８６に含まれる全画素に当
たる値である。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６２
【補正方法】変更
【補正内容】
【００６２】したがってサブブロック８６の動きベクト
ルは、前フレーム７８のＰ（ｘ，ｙ）から現フレーム８
０のＱ（ｘ，ｙ）への移動を表わすベクトルＶとして算
出できる。この動きベクトルＶは、水平方向のベクトル
成分Ｈｖと垂直方向のベクトル成分Ｖｖによって、その
大きさと方向を表わすことができる。
ルは、前フレーム７８のＰ（ｘ，ｙ）から現フレーム８
０のＱ（ｘ，ｙ）への移動を表わすベクトルＶとして算
出できる。この動きベクトルＶは、水平方向のベクトル
成分Ｈｖと垂直方向のベクトル成分Ｖｖによって、その
大きさと方向を表わすことができる。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６３
【補正方法】変更
【補正内容】
【００６３】図５のフレーム画像については、全ブロッ
クについて（１）式、即ち図６に示したような動きベク
トルの算出が行われ、各動きベクトルの水平ベクトル成
分Ｈｖ及び垂直ベクトル成分Ｖｖが各サブブロックごと
に算出される。具体的には、動きベクトルの水平ベクト
ル成分Ｈｖと垂直ベクトル成分Ｖｖは図６のように、
（１）式において差分最小値bgを与えたａ，ｂの値であ
ることから、次式で求められる。 Ｈｖ＝差分最小値bgを与えたａ （２） Ｖｖ＝差分最小値bgを与えたｂ この（１）（２）式によってサブブロックの動きベクト
ルを検出できるが、更に本発明にあっては、画像の雑音
や車両の影、更にはヘッドライト等による誤検出を防ぐ
ために動きベクトルの信頼量bgm を算出する。まず現フ
レームと前フレームの同じサブブロックについて、サブ
ブロックの差分の総和bg0 を次式で算出する。 bg0 ＝Σ｜ｆ（ｘ，ｙ）−ｇ（ｘ，ｙ）｜ （３） 但し、総和Σはサブブロック内の全画素位置（ｘ，ｙ）
を亘る。この同じサブブロックの差分総和bg0 が算出で
きたならば、これを（１）式で算出した最小差分値bgか
ら差し引いて動きベクトルの信頼量bgm とする。即ち、
次式により動きベクトルの信頼量bgm を算出する。 bgm ＝bg−bg0 （４） このようにして動きベクトル及び動きベクトルの信頼量
bgm が算出できたならば、全サブブロックを走査して、
次の条件を満たすブロック群の有無により車両を検知す
ると同時に車両先頭のナンバープレート領域を検知す
る。 （１）ナンバープレートの大きさ程度のサブブロックの
集合である。 （２）動きベクトルのベクトル成分Ｈｖ，Ｖｖの方向と
大きさが、ほぼ同じサブブロックの集合である。 （３）動きベクトルの信頼量bgm が、図５の輝度計測領
域６８の画像に基づいて車両検知を行わない際に求めて
いる輝度レベルbg th以上のサブブロックの集合であ
る。
クについて（１）式、即ち図６に示したような動きベク
トルの算出が行われ、各動きベクトルの水平ベクトル成
分Ｈｖ及び垂直ベクトル成分Ｖｖが各サブブロックごと
に算出される。具体的には、動きベクトルの水平ベクト
ル成分Ｈｖと垂直ベクトル成分Ｖｖは図６のように、
（１）式において差分最小値bgを与えたａ，ｂの値であ
ることから、次式で求められる。 Ｈｖ＝差分最小値bgを与えたａ （２） Ｖｖ＝差分最小値bgを与えたｂ この（１）（２）式によってサブブロックの動きベクト
ルを検出できるが、更に本発明にあっては、画像の雑音
や車両の影、更にはヘッドライト等による誤検出を防ぐ
ために動きベクトルの信頼量bgm を算出する。まず現フ
レームと前フレームの同じサブブロックについて、サブ
ブロックの差分の総和bg0 を次式で算出する。 bg0 ＝Σ｜ｆ（ｘ，ｙ）−ｇ（ｘ，ｙ）｜ （３） 但し、総和Σはサブブロック内の全画素位置（ｘ，ｙ）
を亘る。この同じサブブロックの差分総和bg0 が算出で
きたならば、これを（１）式で算出した最小差分値bgか
ら差し引いて動きベクトルの信頼量bgm とする。即ち、
次式により動きベクトルの信頼量bgm を算出する。 bgm ＝bg−bg0 （４） このようにして動きベクトル及び動きベクトルの信頼量
bgm が算出できたならば、全サブブロックを走査して、
次の条件を満たすブロック群の有無により車両を検知す
ると同時に車両先頭のナンバープレート領域を検知す
る。 （１）ナンバープレートの大きさ程度のサブブロックの
集合である。 （２）動きベクトルのベクトル成分Ｈｖ，Ｖｖの方向と
大きさが、ほぼ同じサブブロックの集合である。 （３）動きベクトルの信頼量bgm が、図５の輝度計測領
域６８の画像に基づいて車両検知を行わない際に求めて
いる輝度レベルbg th以上のサブブロックの集合であ
る。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６４
【補正方法】変更
【補正内容】
【００６４】この探索条件をまとめると、全ブロックを
走査してナンバープレート相当の矩形サイズの領域で動
きベクトルの大きさと方向がほぼ同じとなるブロック群
で且つ各ブロック分のベクトル信頼量bgm が輝度レベル
bg th以上である場合に車両を検知し、同時にそのサブ
ブロック群を車両先頭のナンバープレート領域として検
知する。
走査してナンバープレート相当の矩形サイズの領域で動
きベクトルの大きさと方向がほぼ同じとなるブロック群
で且つ各ブロック分のベクトル信頼量bgm が輝度レベル
bg th以上である場合に車両を検知し、同時にそのサブ
ブロック群を車両先頭のナンバープレート領域として検
知する。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６５
【補正方法】変更
【補正内容】
【００６５】図５の現フレーム画像６６にあっては、前
記（１）〜（４）式とその判定条件を満足する動き検出
されたサブブロックをサブブロック７４として示してい
る。このサブブロック７４はナンバープレート７２の中
に、この例では１０サブブロック得られており、これに
よってナンバープレート７２の１０個のサブブロックに
よる動き検出ができ、加えて破線のナンバープレート領
域７６を認識することができる。
記（１）〜（４）式とその判定条件を満足する動き検出
されたサブブロックをサブブロック７４として示してい
る。このサブブロック７４はナンバープレート７２の中
に、この例では１０サブブロック得られており、これに
よってナンバープレート７２の１０個のサブブロックに
よる動き検出ができ、加えて破線のナンバープレート領
域７６を認識することができる。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６８
【補正方法】変更
【補正内容】
【００６８】次にステップＳ４でナンバープレートの動
き条件として全サブブロックを走査して、ナンバープレ
ートサイズのサブブロックの集合、ベクトル水平及び垂
直成分の方向及び大きさが一定、ベクトル信頼量bgm が
輝度レベルとして求められている閾値bg th以上である
ことを条件に探索し、探索したサブブロックについてス
テップＳ５で３条件が成立すれば、ナンバープレートの
動きありとして車両の検知及び車両先頭のナンバープレ
ート領域の検知を判定する。
き条件として全サブブロックを走査して、ナンバープレ
ートサイズのサブブロックの集合、ベクトル水平及び垂
直成分の方向及び大きさが一定、ベクトル信頼量bgm が
輝度レベルとして求められている閾値bg th以上である
ことを条件に探索し、探索したサブブロックについてス
テップＳ５で３条件が成立すれば、ナンバープレートの
動きありとして車両の検知及び車両先頭のナンバープレ
ート領域の検知を判定する。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７４
【補正方法】変更
【補正内容】
【００７４】図９（Ｂ）はラプラシアンフィルタ９０を
文字画像９４に適用した変換処理の説明図である。例え
ば文字画像９４の左上隅の画素からラプラシアン変換を
開始しようとすると、この先頭画素にラプラシアンフィ
ルタ９０の核９２を位置合せし、ラプラシアンフィルタ
９０に対応する位置の画素との間で次式に従ってラプラ
シアン適応画像の算出を行う。即ち現画像をＣ、ラプラ
シアン適応画像をＤとすると、ラプラシアン適応画像Ｄ
は次式で算出される。 Ｄ（ｘ，ｙ）＝Ｃ（ｘ，ｙ）−１／４８×ΣＣ（ｘ＋ａ，ｙ＋ｂ） （５） 但し、−３≦ａ≦３、−３≦ｂ≦３、（ａ，ｂ）≠
（０，０） このようなラプラシアン画像の演算を、文字画像９４に
ついて左上隅の先頭画素から水平及び垂直方向にラプラ
シアンフィルタ９０の核９２の位置を走査しながら、全
画素についてラプラシアン適応画像の演算処理を行う。
文字画像９４に適用した変換処理の説明図である。例え
ば文字画像９４の左上隅の画素からラプラシアン変換を
開始しようとすると、この先頭画素にラプラシアンフィ
ルタ９０の核９２を位置合せし、ラプラシアンフィルタ
９０に対応する位置の画素との間で次式に従ってラプラ
シアン適応画像の算出を行う。即ち現画像をＣ、ラプラ
シアン適応画像をＤとすると、ラプラシアン適応画像Ｄ
は次式で算出される。 Ｄ（ｘ，ｙ）＝Ｃ（ｘ，ｙ）−１／４８×ΣＣ（ｘ＋ａ，ｙ＋ｂ） （５） 但し、−３≦ａ≦３、−３≦ｂ≦３、（ａ，ｂ）≠
（０，０） このようなラプラシアン画像の演算を、文字画像９４に
ついて左上隅の先頭画素から水平及び垂直方向にラプラ
シアンフィルタ９０の核９２の位置を走査しながら、全
画素についてラプラシアン適応画像の演算処理を行う。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８９
【補正方法】変更
【補正内容】
【００８９】ここで（６）式における総和は、図１に示
したブロック１０４−１〜１０４−ｎのそれぞれにおけ
る文字サイズのドット数に亘るものである。これをステ
ップＳ２，Ｓ３をステップＳ４で図１の全ブロックにつ
いて処理し、処理が済むとステップＳ５に進み、図１１
の全ブロックを走査し、（６）式で算出されたそのブロ
ックの相関値総和distが所定の閾値以上のブロックを抽
出する。
したブロック１０４−１〜１０４−ｎのそれぞれにおけ
る文字サイズのドット数に亘るものである。これをステ
ップＳ２，Ｓ３をステップＳ４で図１の全ブロックにつ
いて処理し、処理が済むとステップＳ５に進み、図１１
の全ブロックを走査し、（６）式で算出されたそのブロ
ックの相関値総和distが所定の閾値以上のブロックを抽
出する。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９１
【補正方法】変更
【補正内容】
【００９１】次に図１４のフローチャートを参照して高
解像度文字認識処理を説明する。まずステップＳ１で図
１０の低解像度文字認識処理の処理結果として得られた
候補ブロックの画像を元の解像度に戻す。続いてステッ
プＳ２でコントラスト調整処理を行う。このコントラス
ト調整処理は図１５のフローチャートに示すようにな
る。
解像度文字認識処理を説明する。まずステップＳ１で図
１０の低解像度文字認識処理の処理結果として得られた
候補ブロックの画像を元の解像度に戻す。続いてステッ
プＳ２でコントラスト調整処理を行う。このコントラス
ト調整処理は図１５のフローチャートに示すようにな
る。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９３
【補正方法】変更
【補正内容】
【００９３】このコントラストの増加の演算は、変換前
の画像をＨ、変換後の画像をＩとすると、次式で算出さ
れる。 Ｉ（ｘ，ｙ）＝Ｈ（ｘ，ｙ）×Ｗｔｈ／Ｗ （７） 図１４のステップＳ２のコントラスト調整処理が済む
と、ステップＳ３に進み、図２の辞書画像メモリ２０に
格納している高解像度ラプラシアン文字画像辞書４０の
中の０〜９の辞書文字画像と候補ブロック画像との正規
化相関演算を前記（６）式で行って文字を認識する。
の画像をＨ、変換後の画像をＩとすると、次式で算出さ
れる。 Ｉ（ｘ，ｙ）＝Ｈ（ｘ，ｙ）×Ｗｔｈ／Ｗ （７） 図１４のステップＳ２のコントラスト調整処理が済む
と、ステップＳ３に進み、図２の辞書画像メモリ２０に
格納している高解像度ラプラシアン文字画像辞書４０の
中の０〜９の辞書文字画像と候補ブロック画像との正規
化相関演算を前記（６）式で行って文字を認識する。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９６
【補正方法】変更
【補正内容】
【００９６】この場合の辞書文字としては、図１９に示
した構造のラプラシアンフィルタ９６を使用している。
即ち、相対位置情報から切り出した用途コード、陸運支
局コード及び車種コードの文字画像について、図１９
（Ａ）のラプラシアンフィルタ９６を適用してラプラシ
アン文字画像に変換し、このラプラシアン文字画像と辞
書に登録しているラプラシアン文字画像とを用いた
（６）式の正規化相関演算により、サイズの小さなナン
バープレートの文字を認識する。
した構造のラプラシアンフィルタ９６を使用している。
即ち、相対位置情報から切り出した用途コード、陸運支
局コード及び車種コードの文字画像について、図１９
（Ａ）のラプラシアンフィルタ９６を適用してラプラシ
アン文字画像に変換し、このラプラシアン文字画像と辞
書に登録しているラプラシアン文字画像とを用いた
（６）式の正規化相関演算により、サイズの小さなナン
バープレートの文字を認識する。
Claims (10)
- 【請求項１】道路の上方に設置されて走行車両を所定の
フレーム周期で撮像する撮像部と、前記撮像部で撮像さ
れた現フレーム画像と前フレーム画像の２つを逐次記憶
する画像記憶部と、 前記画像記憶部に記憶している現フレーム画像と前フレ
ーム画像の差分に基づいて走行車両前部のナンバープレ
ートの動きを検知する車両検知部と、 ナンバープレートに使用している全文字の文字画像を登
録した辞書と、 前記車両検知部で検知したナンバープレート領域の画像
からナンバープレートの全文字を前記文字画像辞書の登
録文字画像との照合により認識する文字認識部と、を備
えたことを特徴とするナンバープレート読取装置。 - 【請求項２】請求項１記載のナンバープレート読取装置
に於いて、前記車両検知部は、 前記現フレーム画像および前フレーム画像の各々を所定
画素サイズのブロックに分割するブロック分割部と、 前フレームのブロック内の各画素に対する現フレームの
ブロック内の全画素との間の差分の総和が最小となる画
素位置をブロック移動位置として求めることによりブロ
ックの動きベクトルを算出するベクトル算出部と、 全ブロックを走査してナンバープレート相当の矩形サイ
ズの領域で、動きベクトルの大きさと方向がほぼ同一と
なるブロック群を探索し、該条件を満たすブロック群の
有無により車両を検知すると同時に車両先頭のナンバー
プレート領域を検知する車頭検知部と、を備えたことを
特徴とするナンバープレート読取装置。 - 【請求項３】請求項１記載のナンバープレート読取装置
に於いて、前記車両検知部は、 前記現フレーム画像および前フレーム画像の各々を所定
画素サイズのブロックに分割するブロック分割部と、 前記フレーム画像における道路上の一定領域の輝度を常
時計測し、一定時間の平均値を求めることにより統計的
な外部の照度状態を判定し、該照度状態により単調に増
大する輝度レベル閾値を予め定めた単純増加曲線により
求めて設定する輝度レベル閾値設定部と、 前フレームのブロック内の各画素に対する現フレームの
ブロック内の全画素との間の差分の総和が最小となる画
素位置をブロック移動位置として求めることによりブロ
ックの動きベクトルを算出するベクトル算出部と、 前記ベクトル算出部で算出された最小差分値から現フレ
ームのブロック内の各画素に対する前フレームのブロッ
ク内の全画素との間の差分の総和を差し引いて動きベク
トル信頼量を算出する信頼量算出部と、 全ブロックを走査してナンバープレート相当の矩形サイ
ズの領域で、動きベクトルの大きさと方向がほぼ同一
で、且つ前記信頼量が前記輝度レベル閾値以上となるブ
ロック群を探索し、該条件を満たすブロック群の有無に
より車両を検知すると同時に車両先頭のナンバープレー
ト領域を検知する車頭検知部と、を備えたことを特徴と
するナンバープレート読取装置。 - 【請求項４】請求項１記載のナンバープレート読取装置
に於いて、前記文字認識部は、 原画像を間引きした解像度の低いフレーム画像を対象に
ナンバープレート上の最もサイズが大きい文字位置と文
字を認識する低解像度認識部と、 前記フレーム画像を元の解像度に戻し、前記低解像度認
識部で認識された文字位置の文字を認識し、該文字認識
結果に基づき予め相対位置が判明しているナンバープレ
ート上の他の小さな文字位置の文字を認識する高解像度
認識部と、を備えたことを特徴とする文字読取装置。 - 【請求項５】請求項１記載のナンバープレート読取装置
に於いて、 前記辞書は、ナンバープレートに使用する各文字を撮影
したサンプル文字画像と、該サンプル文字画像を前記低
解像度認識部と同じに間引きサンプル文字画像の各々
を、ナンバープレート読取時の文字画像のサイズ相当に
縮小した後にラプラシアンフィルタを適用してラプラシ
アン文字画像に変換して登録しており、 前記低解像度認識部および高解像度認識部の各々は、入
力された文字画像にラプラシアンフィルタを適用して変
換した後に辞書登録した対応する解像度のラプラシアン
文字画像との間で正規化相関演算を行ってナンバープレ
ートの文字を認識することを特徴とするナンバープレー
ト読取装置。 - 【請求項６】ナンバープレートに使用している全文字の
文字画像を登録した辞書を作成する辞書作成過程と、 道路の上方に設置されて走行車両を所定のフレーム周期
で撮像する撮像過程と、 前記撮像過程で撮像された現フレーム画像と前フレーム
画像の２つを逐次記憶する画像記憶過程と、 前記画像記憶過程に記憶している現フレーム画像と前フ
レーム画像の差分に基づいて走行車両前部のナンバープ
レートの動きを検知する車両検知過程と、 前記車両検知過程で検知したナンバープレート領域の画
像からナンバープレートの全文字を辞書の登録文字画像
との照合により認識する文字認識過程と、を備えたこと
を特徴とするナンバープレート読取方法。 - 【請求項７】請求項６記載のナンバープレート読取方法
に於いて、前記車両検知過程は、 前記現フレーム画像および前フレーム画像の各々を所定
画素サイズのブロックに分割するブロック分割過程と、 前フレームのブロック内の各画素に対する現フレームの
ブロック内の全画素との間の差分の総和が最小となる画
素位置をブロック移動位置として求めることによりブロ
ックの動きベクトルを算出するベクトル算出過程と、 全ブロックを走査してナンバープレート相当の矩形サイ
ズの領域で、動きベクトルの大きさと方向がほぼ同一と
なるブロック群を探索し、該条件を満たすブロック群の
有無により車両を検知すると同時に車両先頭のナンバー
プレート領域を検知する車頭検知過程と、を備えたこと
を特徴とするナンバープレート読取方法。 - 【請求項８】請求項６記載のナンバープレート読取方法
に於いて、前記車両検知過程は、 前記現フレーム画像および前フレーム画像の各々を所定
画素サイズのブロックに分割するブロック分割過程と、 前記フレーム画像における道路上の一定領域の輝度を常
時計測し、一定時間の平均値を求めることにより統計的
な外部の照度状態を判定し、該照度状態により単調に増
大する輝度レベル閾値を予め定めた単純増加曲線により
求めて設定する輝度レベル閾値設定過程と、 前フレームのブロック内の各画素に対する現フレームの
ブロック内の全画素との間の差分の総和が最小となる画
素位置をブロック移動位置として求めることによりブロ
ックの動きベクトルを算出するベクトル算出過程と、 前記ベクトル算出部で算出された最小差分値から現フレ
ームのブロック内の各画素に対する現フレームのブロッ
ク内の全画素との間の差分の総和を差し引いて動きベク
トル信頼量を算出する信頼量算出過程と、 全ブロックを走査してナンバープレート相当の矩形サイ
ズの領域で、動きベクトルの大きさと方向がほぼ同一
で、且つ前記信頼量が前記輝度レベル閾値以上となるブ
ロック群を探索し、該条件を満たすブロック群の有無に
より車両を検知すると同時に車両先頭のナンバープレー
ト領域を検知する車頭検知過程と、を備えたことを特徴
とするナンバープレート読取方法。 - 【請求項９】請求項６記載のナンバープレート読取方法
に於いて、前記文字認識過程は、 原画像を間引きした解像度の低いフレーム画像を対象に
ナンバープレート上の最もサイズが大きい文字位置と文
字を認識する低解像度認識過程と、 前記フレーム画像を元の解像度に戻し、前記低解像度認
識過程で認識された文字位置の文字を認識し、該文字認
識結果に基づき予め相対位置が判明しているナンバープ
レート上の他の小さな文字位置の文字を認識する高解像
度認識過程と、を備えたことを特徴とする文字読取方
法。 - 【請求項１０】請求項６記載のナンバープレート読取方
法に於いて、 前記辞書作成過程は、ナンバープレートに使用する各文
字を撮影したサンプル文字画像と、該サンプル文字画像
を前記低解像度認識過程と同じに間引きサンプル文字画
像の各々を、ナンバープレート読取時の文字画像のサイ
ズ相当に縮小した後にラプラシアンフィルタを適用して
ラプラシアン文字画像に変換して辞書登録し、 前記低解像度認識過程および高解像度認識過程の各々
は、入力された文字画像にラプラシアンフィルタを適用
して変換した後に辞書登録した対応する解像度のラプラ
シアン文字画像との間で正規化相関演算を行ってナンバ
ープレートの文字を認識することを特徴とするナンバー
プレート読取方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000083370A JP3987264B2 (ja) | 2000-03-24 | 2000-03-24 | ナンバープレート読取装置及び方法 |
| US09/722,345 US6754369B1 (en) | 2000-03-24 | 2000-11-28 | License plate reading apparatus and method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000083370A JP3987264B2 (ja) | 2000-03-24 | 2000-03-24 | ナンバープレート読取装置及び方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001273461A true JP2001273461A (ja) | 2001-10-05 |
| JP3987264B2 JP3987264B2 (ja) | 2007-10-03 |
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ID=18600022
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000083370A Expired - Fee Related JP3987264B2 (ja) | 2000-03-24 | 2000-03-24 | ナンバープレート読取装置及び方法 |
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| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6754369B1 (ja) |
| JP (1) | JP3987264B2 (ja) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7486821B2 (en) | 2003-06-10 | 2009-02-03 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method for recognizing characters in a portable terminal having an image input unit |
| JP2009080635A (ja) * | 2007-09-26 | 2009-04-16 | Canon Inc | 画像検出装置及び方法 |
| JP2009540413A (ja) * | 2006-06-08 | 2009-11-19 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション | 検証エンジン、方法、データ処理システム（検証エンジン） |
| JP2011060138A (ja) * | 2009-09-11 | 2011-03-24 | Toshiba Corp | ナンバプレート読取装置およびナンバプレート読取方法 |
| US7920716B2 (en) | 2003-12-25 | 2011-04-05 | Fujitsu Limited | Vehicle search system and vehicle search method |
| JP2013229022A (ja) * | 2012-04-23 | 2013-11-07 | Xerox Corp | 近赤外線映像取得を用いる交通監視および写真による取締りアプリケーションのためのリアルタイム映像トリガ |
| WO2014141326A1 (ja) * | 2013-03-15 | 2014-09-18 | 株式会社 東芝 | 撮像装置、車両番号撮像装置および撮像方法 |
| KR102180916B1 (ko) * | 2020-03-30 | 2020-11-19 | 김정구 | 인공지능 영상 분석 시스템 및 방법 |
| US11878664B2 (en) | 2022-02-08 | 2024-01-23 | Vq, Inc. | Carwash service enrollment system and method |
Families Citing this family (50)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001195035A (ja) * | 2000-01-14 | 2001-07-19 | Fujitsu General Ltd | コントラスト調整回路 |
| US6961465B2 (en) * | 2000-12-28 | 2005-11-01 | Canon Kabushiki Kaisha | System and method for efficient determination of recognition initial conditions |
| US7023475B2 (en) * | 2002-04-08 | 2006-04-04 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | System and method for identifying an object with captured images |
| US7742525B1 (en) * | 2002-07-14 | 2010-06-22 | Apple Inc. | Adaptive motion estimation |
| SE531334C2 (sv) * | 2003-01-30 | 2009-02-24 | Facility Parking Europ Ab | Fordon ID |
| US7382277B2 (en) | 2003-02-12 | 2008-06-03 | Edward D. Ioli Trust | System for tracking suspicious vehicular activity |
| US20060030985A1 (en) * | 2003-10-24 | 2006-02-09 | Active Recognition Technologies Inc., | Vehicle recognition using multiple metrics |
| JP4211620B2 (ja) * | 2004-01-30 | 2009-01-21 | 株式会社デンソー | カーナビゲーション装置 |
| US7561720B2 (en) * | 2004-04-30 | 2009-07-14 | Visteon Global Technologies, Inc. | Single camera system and method for range and lateral position measurement of a preceding vehicle |
| CN101156434B (zh) * | 2004-05-01 | 2010-06-02 | 雅各布·伊莱泽 | 具有非均匀图像分辨率的数码相机 |
| EP1756777A2 (en) | 2004-05-10 | 2007-02-28 | Rentatoll, Inc. | Toll fee system and method |
| CN100396098C (zh) * | 2004-12-30 | 2008-06-18 | 汉王科技股份有限公司 | 基于快速车牌定位算法的车辆视频触发方法 |
| US7561721B2 (en) * | 2005-02-02 | 2009-07-14 | Visteon Global Technologies, Inc. | System and method for range measurement of a preceding vehicle |
| US7346222B2 (en) | 2005-02-07 | 2008-03-18 | Motorola, Inc. | Object-of-interest image de-blurring |
| US7710452B1 (en) | 2005-03-16 | 2010-05-04 | Eric Lindberg | Remote video monitoring of non-urban outdoor sites |
| US20070031008A1 (en) * | 2005-08-02 | 2007-02-08 | Visteon Global Technologies, Inc. | System and method for range measurement of a preceding vehicle |
| US7804980B2 (en) * | 2005-08-24 | 2010-09-28 | Denso Corporation | Environment recognition device |
| US8195506B2 (en) | 2005-10-13 | 2012-06-05 | Rent A Toll, Ltd. | System, method and computer readable medium for billing based on a duration of a service period |
| US7382280B2 (en) * | 2005-10-17 | 2008-06-03 | Cleverdevices, Inc. | Parking violation recording system and method |
| US7623681B2 (en) * | 2005-12-07 | 2009-11-24 | Visteon Global Technologies, Inc. | System and method for range measurement of a preceding vehicle |
| CA2874887A1 (en) | 2006-01-09 | 2007-07-19 | Rent A Toll, Ltd. | Billing a rented third party transport including an on-board unit |
| US20130163822A1 (en) * | 2006-04-04 | 2013-06-27 | Cyclops Technologies, Inc. | Airborne Image Capture and Recognition System |
| US20130163823A1 (en) * | 2006-04-04 | 2013-06-27 | Cyclops Technologies, Inc. | Image Capture and Recognition System Having Real-Time Secure Communication |
| US20070242153A1 (en) * | 2006-04-12 | 2007-10-18 | Bei Tang | Method and system for improving image region of interest contrast for object recognition |
| WO2007136691A2 (en) * | 2006-05-18 | 2007-11-29 | Rent-A-Toll, Ltd. | Determining a toll amount |
| JP2008028957A (ja) * | 2006-07-25 | 2008-02-07 | Denso Corp | 車両用画像処理装置 |
| PT1870868E (pt) * | 2006-11-10 | 2009-01-14 | Engine Srl | Sistema e método para determinação da velocidade média de veículos para controlo de tráfego |
| KR100925419B1 (ko) * | 2006-12-19 | 2009-11-06 | 삼성전자주식회사 | 라플라시안 피라미드를 이용한 컬러 영상의 화질 개선 장치및 그 방법 |
| US20080166018A1 (en) * | 2007-01-05 | 2008-07-10 | Motorola, Inc. | Method and apparatus for performing object recognition on a target detected using motion information |
| JP4928310B2 (ja) * | 2007-03-02 | 2012-05-09 | キヤノン株式会社 | ナンバープレート認識装置、その制御方法、コンピュータプログラム |
| US20090005948A1 (en) * | 2007-06-28 | 2009-01-01 | Faroog Abdel-Kareem Ibrahim | Low speed follow operation and control strategy |
| JP4415198B2 (ja) * | 2007-08-30 | 2010-02-17 | カシオ計算機株式会社 | 画像合成装置及びプログラム |
| CN101681513B (zh) * | 2007-09-20 | 2012-10-24 | 佳能株式会社 | 图像检测装置和图像检测方法 |
| TWI410879B (zh) * | 2009-01-23 | 2013-10-01 | Ind Tech Res Inst | 影像辨識與輸出方法以及其系統 |
| US8718366B2 (en) * | 2009-04-01 | 2014-05-06 | Ati Technologies Ulc | Moving text detection in video |
| TWI384408B (zh) * | 2009-04-30 | 2013-02-01 | Ind Tech Res Inst | 影像辨識以及輸出方法與其系統 |
| US11657606B2 (en) * | 2010-03-16 | 2023-05-23 | OMNIQ Corp. | Dynamic image capture and processing |
| US10469579B2 (en) * | 2010-12-16 | 2019-11-05 | General Electric Company | Method and system for data processing in a vehicle group |
| EP2666123A4 (en) | 2011-01-18 | 2017-03-08 | RTC Vision Ltd. | System and method for improved character recognition in distorted images |
| US20120275653A1 (en) * | 2011-04-28 | 2012-11-01 | Industrial Technology Research Institute | Method for recognizing license plate image, and related computer program product, computer-readable recording medium, and image recognizing apparatus using the same |
| US9741249B2 (en) * | 2011-08-16 | 2017-08-22 | Conduent Business Services, Llc | Automated processing method for bus crossing enforcement |
| CA2851246A1 (en) * | 2011-10-05 | 2013-04-11 | L-3 Communications Mobilevision Inc. | Multiple resolution camera system for automated license plate recognition and event recording |
| TWI494866B (zh) * | 2013-06-13 | 2015-08-01 | Univ Nat Yunlin Sci & Tech | License plate identification method and its hand - held electronic device |
| CN107113375B (zh) | 2015-01-08 | 2020-09-18 | 索尼半导体解决方案公司 | 图像处理装置、成像装置和图像处理方法 |
| WO2018049514A1 (en) | 2016-09-13 | 2018-03-22 | Genetec Inc. | Auto-calibration of tracking systems |
| KR102002225B1 (ko) * | 2017-11-23 | 2019-07-19 | 재단법인 다차원 스마트 아이티 융합시스템 연구단 | 번호판 인식 방법 및 그 시스템 |
| US10713518B2 (en) * | 2018-01-29 | 2020-07-14 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | System and method for recording and reporting license number violation |
| US10559200B1 (en) * | 2018-05-01 | 2020-02-11 | Flock Group Inc. | Method and system for capturing and storing significant surveillance images |
| JP6828719B2 (ja) * | 2018-06-27 | 2021-02-10 | トヨタ自動車株式会社 | 車載装置および制御方法 |
| JP7279526B2 (ja) * | 2019-05-31 | 2023-05-23 | 富士通株式会社 | 解析プログラム、解析装置及び解析方法 |
Family Cites Families (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2893814B2 (ja) | 1990-03-15 | 1999-05-24 | 住友電気工業株式会社 | 車番自動読取装置におけるプレート切出し装置 |
| DE69330513D1 (de) * | 1992-03-20 | 2001-09-06 | Commw Scient Ind Res Org | Gegenstands-überwachungsystem |
| EP0616302B1 (en) * | 1993-02-19 | 1999-06-23 | Mitsubishi Jukogyo Kabushiki Kaisha | Electronic traffic tariff reception system |
| US5381155A (en) * | 1993-12-08 | 1995-01-10 | Gerber; Eliot S. | Vehicle speeding detection and identification |
| EP0674293A3 (en) * | 1994-03-24 | 1998-12-30 | Omron Corporation | A vehicle camera system |
| US5742699A (en) * | 1995-08-31 | 1998-04-21 | Adkins; William A. | Passive velocity measuring device |
| AU7604796A (en) * | 1995-11-01 | 1997-05-22 | Carl Kupersmit | Vehicle speed monitoring system |
| JP3265985B2 (ja) | 1996-05-17 | 2002-03-18 | トヨタ自動車株式会社 | 燃料蒸気処理装置 |
| US5948038A (en) * | 1996-07-31 | 1999-09-07 | American Traffic Systems, Inc. | Traffic violation processing system |
| US6140941A (en) * | 1997-01-17 | 2000-10-31 | Raytheon Company | Open road cashless toll collection system and method using transponders and cameras to track vehicles |
| US6587586B1 (en) * | 1997-06-12 | 2003-07-01 | Siemens Corporate Research, Inc. | Extracting textual information from a video sequence |
| WO2000031969A1 (en) * | 1998-11-23 | 2000-06-02 | Nestor, Inc. | Traffic light violation prediction and recording system |
-
2000
- 2000-03-24 JP JP2000083370A patent/JP3987264B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2000-11-28 US US09/722,345 patent/US6754369B1/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7486821B2 (en) | 2003-06-10 | 2009-02-03 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method for recognizing characters in a portable terminal having an image input unit |
| US7920716B2 (en) | 2003-12-25 | 2011-04-05 | Fujitsu Limited | Vehicle search system and vehicle search method |
| JP2009540413A (ja) * | 2006-06-08 | 2009-11-19 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション | 検証エンジン、方法、データ処理システム（検証エンジン） |
| JP2009080635A (ja) * | 2007-09-26 | 2009-04-16 | Canon Inc | 画像検出装置及び方法 |
| JP2011060138A (ja) * | 2009-09-11 | 2011-03-24 | Toshiba Corp | ナンバプレート読取装置およびナンバプレート読取方法 |
| JP2013229022A (ja) * | 2012-04-23 | 2013-11-07 | Xerox Corp | 近赤外線映像取得を用いる交通監視および写真による取締りアプリケーションのためのリアルタイム映像トリガ |
| WO2014141326A1 (ja) * | 2013-03-15 | 2014-09-18 | 株式会社 東芝 | 撮像装置、車両番号撮像装置および撮像方法 |
| JP2014178955A (ja) * | 2013-03-15 | 2014-09-25 | Toshiba Corp | 車両番号撮像装置 |
| US9953235B2 (en) | 2013-03-15 | 2018-04-24 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image pickup device, vehicle number image pickup device, and image pickup method |
| KR102180916B1 (ko) * | 2020-03-30 | 2020-11-19 | 김정구 | 인공지능 영상 분석 시스템 및 방법 |
| US11878664B2 (en) | 2022-02-08 | 2024-01-23 | Vq, Inc. | Carwash service enrollment system and method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US6754369B1 (en) | 2004-06-22 |
| JP3987264B2 (ja) | 2007-10-03 |
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