JP2003076988A - 車輌識別方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 従来における車輌識別は、車輌の画像をテン
プレートとして記憶し、そのテンプレートと撮像画像の
類似度から車輌を識別するようにしていたが、この場合
車輌に影が生じたり、複数の車輌が重なった場合は誤識
別することが有った。 【解決手段】 車輌における高輝度領域と低輝度領域な
どの特徴点パターンをテンプレートとし、撮像装置によ
る撮像結果の輝度差を元に車輌範囲を特定してこの領域
における高輝度領域と低輝度領域を前記特徴点パターン
テンプレートと比較し、類似度を算出して車輌を識別す
るようにした。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、撮像装置で撮像し
た車輌を識別する方法及び装置に関するもので、例えば
道路を走行中の車輌や、地上を走行している車輌を建物
の屋上、ヘリコプター、飛行機などから正確に認識する
ことのできる車輌識別方法及び装置を提供するために成
したものである。

【０００２】

【従来の技術】撮像装置で撮像した道路走行中の車輌の
認識や、建物の屋上、ヘリコプター、飛行機などから地
上を走行している車輌を認識する方法として従来では、
図７に示したように、撮像画像７０の中の車輌７２を含
む領域７１を切り出し、これを予めデータベース登録し
てある車輌の画像のテンプレート７３、７４と比較して
類似度を算出し、最も類似度の高い画像テンプレートを
識別結果と判定する方法などが用いられている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながらこういっ
たテンプレートを用いた対象の認識方法は、例えば図８
に示したように、撮像画像８０の中の切り出した領域８
１に、車輌８２とその影８３やその他の建造物などの影
が同時に存在した場合、テンプレート画像７３、７４な
どとの類似度は低くなり、認識に誤りが生じる。これは
図９のように、撮像画像９０の中の切り出した領域９１
に、複数の車輌９２、９３が重なる場合や、車輌が走行
方向を変化させてみかけの形状が変化した場合も同様
で、対象車輌の範囲を正確に特定できないと共に、特定
できても画像テンプレート７３、７４との類似度が低く
（或いは中位に）なる。

【０００４】また建物の屋上、ヘリコプター、飛行機な
どで地上を走行する車両を認識する場合は、太陽光やそ
の反射光、影などの存在によって認識誤りを生じやす
く、また霧などの発生によって視認性が落ちた場合は前
記したようなテンプレートを用いて車輌認識を行う方法
は全く使用できなくなる。

【０００５】こういった太陽光によって生じる車輌の影
や、複数車輌の重なりによる認識誤りを解消する先行技
術として特開２０００−４８２９８号公報には、撮像装
置などで構成された画像入力手段と、車輌を側方から検
出する撮像装置や光学式、超音波式などの側方信号入力
手段を備え、画像入力手段の撮像した画像を動領域に分
割して特徴点座標を検出し、側方信号入力手段からの信
号を元に車輌を分離して車輌の位置、速度、加速度など
を検出できるようにした装置が示されている。

【０００６】しかしながらこの特開２０００−４８２９
８号公報に示された装置は、車輌を撮像する画像入力装
置以外に側方信号入力手段を必要とし、装置構成が複雑
であると共に高価にならざるを得ない。

【０００７】そのため本発明においては、走行中の車輌
に影が生じたり複数車輌が重なったりした場合でも単一
の撮像装置で正確に車輌を認識し、それによって車輌の
位置を正確に検知する車輌識別方法及び装置を提供する
ことが課題である。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
本発明における請求項１は方法発明であって、車輌の複
数パターンをテンプレートとして予め記憶し、撮像装置
により撮像した車輌と前記テンプレートとを比較して類
似度を算出することで車輌を識別する車輌識別方法にお
いて、前記車輌のテンプレートを車輌における高輝度領
域と低輝度領域などの特徴点パターンテンプレートとし
て作成し、前記撮像装置で撮像した画面の輝度差を元に
車輌範囲を特定して該車輌範囲における高輝度領域と低
輝度領域を前記特徴点パターンテンプレートと比較する
ことで類似度を算出し、該類似度で車輌を識別すること
を特徴とする。

【０００９】そしてこの方法発明を実施するための装置
発明である請求項７は、車輌を撮像する撮像手段と、車
輌における高輝度領域と低輝度領域などの特徴点パター
ンをテンプレートとして複数記憶した記憶手段と、前記
撮像手段による撮像結果の輝度差を元に車輌範囲を特定
する車輌範囲特定手段と、該車輌範囲特定手段の特定し
た範囲における高輝度領域と低輝度領域を前記特徴点パ
ターンテンプレートと比較して類似度を算出する比較回
路とを有し、車輌の撮像結果と特徴点テンプレートを比
較して類似度を算出することで車輌を識別することを特
徴とする。

【００１０】このように車輌識別方法及び装置を構成す
ることにより、車輌認識のための比較は、車輌における
高輝度領域と低輝度領域などの特徴点パターンでおこな
うから、識別する車輌、例えば走行中の車輌が、その影
や複数車輌が重なることで画像パターンと形状が異なっ
た場合でも、特徴点パターンは類似を判断するのにおお
きな支障が生じず、従来の画像パターンのみを用いてい
た場合のように認識が困難な状況でも、単一の撮像装置
で正確に車輌を認識することができる。

【００１１】そして前記特徴点パターンテンプレート
は、請求項２に記載したように、高輝度領域と低輝度領
域を少なくとも３ヶ所以上含ませることで、車輌同志が
重なって一部の特徴点が隠れた場合でも残りの特徴点で
類似度算出が可能となり、また請求項３に記載したよう
に、各領域の中心座標とその領域の範囲座標とで作成す
ることで、領域の拡大、縮小による類似度の比較や回転
による比較が可能となり、どのような状況においても車
輌の認識ができる。

【００１２】そして前記特徴点パターンテンプレート
を、請求項４に記載したように赤外線における高輝度領
域と低輝度領域として作成することで、例えば、建物の
屋上、ヘリコプター、飛行機などから地上を走行する車
輌を認識する場合の太陽光やその反射光、影などの存
在、また霧などの発生によって視認性が落ちた場合で
も、赤外線はこれらに影響されずに認識を実施すること
ができる。

【００１３】そしてこのようにして車輌と特徴点パター
ンテンプレートと比較した結果、車輌がいずれの特徴点
パターンテンプレートとも類似性が低いと判断された場
合は、請求項５に記載したように、前記算出した類似度
が低い場合、前記車輌範囲における高輝度領域と低輝度
領域を前記特徴点パターンテンプレートと比較した比較
結果に基づいて車輌範囲を再特定することを特徴とす
る。

【００１４】このように車輌範囲を再特定することで、
例えば影や車輌の重なりで車輌範囲を誤って設定した場
合でも、正確な車輌範囲を特定できるから類似度判定を
誤ることがない。

【００１５】そして本発明においては、請求項６、及び
８に記載したように、前記特徴点パターンテンプレート
以外に車輌の画像データを画像パターンテンプレートと
して記憶し、該画像パターンテンプレートを撮像結果と
比較して類似度を算出し、前記特徴点パターンテンプレ
ートの類似度と画像パターンテンプレートの類似度を元
に車輌を識別することを特徴とする。前記記憶手段に前
記特徴点パターンテンプレート以外に車輌の画像データ
を画像パターンテンプレートとして記憶し、前記比較回
路で画像パターンテンプレートを撮像結果と比較して類
似度を算出し、前記特徴点パターンテンプレートの類似
度と画像パターンテンプレートの類似度を元に車輌を識
別することを特徴とする。

【００１６】このようにすることにより、特徴点パター
ンテンプレートのみで比較を行っていた場合に比べてよ
り正確に車輌を認識することが可能となる。

【００１７】

【発明の実施の形態】以下、図面に基づいて本発明の実
施の形態を例示的に詳しく説明する。但し、この実施の
形態に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、そ
の相対配置などは、特に特定的な記載がない限りはこの
発明の範囲をそれのみに限定する趣旨ではなく、単なる
説明例に過ぎない。

【００１８】図１は本発明の実施の形態を示した装置の
概略ブロック図であり、図２は本発明の車輌識別方法の
フロー図、図３は同じく本発明における第２実施例の車
輌識別方法のフロー図、図４は本発明における車輌のテ
ンプレートの作成方法を説明するための図、図５、図６
は本発明の車輌識別方法を説明する図である。

【００１９】図中１は撮像装置、２はアナログ／デジタ
ル変換回路、３はアナログ／デジタル変換された撮像画
像の記憶部、４は記憶部３に記憶された撮像画像から輝
度差を元に車輌の範囲を特定する車輌範囲特定部、５は
記憶部３に記憶された撮像画像のうち、車輌範囲特定部
４が特定した範囲における高輝度領域、低輝度領域を抽
出する高／低輝度領域抽出部、６はテンプレートデータ
ベース７に記憶された車輌における高輝度領域と低輝度
領域などの特徴点パターンテンプレートと、高／低輝度
領域抽出部５が抽出した高輝度領域、低輝度領域を比較
して両者の類似度を算出する比較部、７は特徴点パター
ンテンプレートを記憶したテンプレートデータベース、
８は比較部６の比較結果を基に車輌であるか否かを判定
する車輌判定部である。

【００２０】本発明における特徴点パターンテンプレー
トは、図４に示したように、車輌、例えば車輌４０、４
１における画像のうち、フロントウィンドウなどの撮像
したときに低輝度となる領域４２、４４と、ライトやナ
ンバープレートなど、撮像したときに比較的高輝度とな
る領域４３、４５をピックアップし、それぞれの領域に
ついて中心位置と範囲を、車輌４０、４１の外接長方形
における原点からの距離の座標として表して作成する。
すなわち車輌４０における画像の低輝度領域４２は、中
心座標（白の×で示した位置）が（○○，××）、範囲
が座標（▲▲，◎◎）から座標（□□，△△）までであ
り、３つの高輝度領域４３は、それぞれ中心座標（黒の
×で示した位置）が（○○，××）、範囲が座標（▲
▲，◎◎）から座標（□□，△△）までである。（な
お、ここで用いられている記号○、×、△、……等は、
それぞれにおいて異なる数値を表すものとする）

【００２１】そしてこうして求めた低輝度領域４２、高
輝度領域４３の中心位置と範囲の座標を、それぞれの車
輌の画像における特徴点パターンテンプレートとして図
１におけるテンプレートデータベース７に記憶する。そ
してこれは車輌４１における低輝度領域４４、高輝度領
域４５の中心位置と範囲の座標も同様であり、このよう
にして複数の車種についての特徴点パターンテンプレー
トを作成し、テンプレートデータベース７に記憶する。
なおこの特徴点パターンテンプレートのそれぞれは、最
低３カ所以上の低輝度領域４４、高輝度領域４５を記憶
する。

【００２２】このように構成した本発明の車輌識別装置
において、図１における撮像装置１が道路を走行してい
る車輌を図５に５０で示したように撮像し、アナログ／
デジタル変換回路２でアナログ／デジタル変換して記憶
部３に記憶すると、図２におけるステップＳ２１で、車
輌範囲特定部４がこの記憶された撮像画像５０の輝度差
を元に図５（Ａ）のように車輌の範囲５１を特定する。
そしてステップＳ２２において高／低輝度領域抽出部５
が、この特定された範囲５１の画像における高輝度領域
５５、低輝度領域５６を抽出する。

【００２３】そしてステップＳ２５で、この抽出された
高低輝度領域５５、低輝度領域５６の位置とテンプレー
トデータベース７に記憶された車輌の特徴点パターンテ
ンプレートにおける位置との類似度を比較部６で比較す
るわけであるが、このときテンプレートデータベース７
に記憶されているｎ個の特徴点パターンテンプレート全
てと比較が行われるように、ステップＳ２３でｍを０と
し、ステップＳ２４でこのｍに１が加えられる。

【００２４】このステップＳ２５において比較部６が実
行する、抽出された高低輝度領域５５、低輝度領域５６
の位置とテンプレートデータベース７に記憶された車輌
の特徴点パターンテンプレートにおける位置との比較
は、例えば図５（Ａ）に示した撮像画像５０における特
定された範囲５１における原点から低輝度領域５６の中
心位置までの座標と範囲座標を、テンプレートデータベ
ース７に記憶された特徴点パターンテンプレートにおけ
る低輝度領域の中心位置座標と範囲座標とを比較して行
われる。またこの図５（Ａ）に５１で特定された範囲が
テンプレートデータベース７に記憶された特徴点パター
ンテンプレートの画像より小さい、または大きい場合を
考慮し、両者の比較は特徴点パターンテンプレートの原
点座標と中心座標、及び範囲座標の比を考慮すると共
に、車輌が走行方向を変化させてみかけの形状が変化し
た場合も考慮し、特徴点パターンテンプレートの画像を
回転させるなどして実施する。しかしこの図５（Ａ）に
５１で特定された範囲は車輌の影を含むため、テンプレ
ートデータベース７に記憶されている低輝度領域の中心
座標と範囲座標とは異なった値を示し、両者の類似度は
低い（不一致）と判定される。

【００２５】そして同様に、高輝度領域５６がテンプレ
ートデータベース７に記憶された特徴点パターンテンプ
レートにおける高輝度領域の中心位置座標と範囲座標が
比較部６で比較されるが、この高輝度領域５５も特定さ
れた範囲５１における車輌の影の影響で類似度か低い
（不一致）と判定され、これら低輝度領域５６、高輝度
領域５５のいずれも類似度か低い（不一致）とされてそ
の値がステップＳ２６で記憶される。

【００２６】こうして最初の特徴点パターンテンプレー
トとの比較が終了すると、処理はステップＳ２７に進
み、ｍがｎに達したかどうかが判断されるが、現在は最
初の特徴点パターンテンプレートとの比較が行われただ
けであるから処理はステップＳ２４に戻る。そしてこの
ステップＳ２４においてｍに１が加えられるため、テン
プレートデータベース７に記憶された次の特徴点パター
ンテンプレート、例えば図５における４１との比較が同
様にして行われるが、このパターンはもともと撮像され
た車輌の画像とは異なる車種のため、前記と同様類似度
が低い（不一致）とされてその値がステップＳ２６で記
憶される。

【００２７】このようにして、テンプレートデータベー
ス７に記憶されている特徴点パターンテンプレートが順
次図５（Ａ）における撮像画像５０の特定された範囲５
１の画像と比較されるが、この範囲５１は車輌の画像以
外に影を含むため、いずれの特徴点パターンテンプレー
トとも類似度か低い（不一致）とされる。そして全ての
比較が終了すると、ステップＳ２７においてｍがｎと等
しくなり、処理がステップＳ２８に進んで図１における
車輌判定部８において類似度の高いテンプレートがある
かどうか判断されるが、この場合はＮｏとして処理がス
テップＳ２９に進む。

【００２８】このステップＳ２９においては、ステップ
Ｓ２６において記憶された特徴点パターンテンプレート
との類似度が比較的高かった、例えば図５に４０で示し
たテンプレートが参照され、さらに画像中の直線部など
が参照されて車輌の範囲が再特定され、今度は車輌の影
を除いた図５（Ｂ）に５２で示した範囲が車輌の範囲と
して特定され、処理がステップＳ２２に戻る。

【００２９】そのため以上説明してきた動作が再度行わ
れるわけであるが、この図５（Ｂ）に示した車輌の範囲
５２においては（Ａ）に示した影の部分が除外されてい
るため、テンプレートデータベース７に記憶されている
最初の特徴点パターンテンプレート４０との比較が行わ
れた際、低輝度領域においても高輝度領域においても中
心座標と範囲座標が一致し、類似度が高いと判定され
る。従って、全ての特徴点パターンテンプレートと車輌
の範囲５２における高／低輝度領域の比較が終了して処
理がステップＳ２８に進むと、図１における車輌判定部
８は、テンプレートデータベース７に記憶された４０の
特徴点パターンテンプレートの類似度が高いと判定し、
撮像装置１が撮像した車輌はこの車種と判定する。

【００３０】このようにして、撮像装置１が撮像した車
輌とテンプレートデータベース７に記憶された特徴点パ
ターンテンプレートが比較されて車輌が識別されてゆく
わけであるが、前記図９に示したしたように複数の車輌
が重なった撮像された場合、特徴点となる高輝度領域、
或いは低輝度領域の一部が隠されるが、このような場合
でも前記したようにこの特徴点は３点以上記憶されてお
り、類似度はある程度の高さで得ることができる。

【００３１】図３と図６は、このように複数の車輌が重
なった場合でも正確に車輌を識別する本発明における第
２の実施例のフロー図と車輌識別方法を説明するための
図である。この第２の実施例においては、図１における
テンプレートデータベース７に特徴点パターンテンプレ
ートだけでなく、特徴点パターンテンプレートを作成し
た元画像を画像パターンテンプレートとして同時に記憶
し、特徴点パターンテンプレートと画像パターンテンプ
レートの両者の類似度から総合的に車輌を識別するもの
である。

【００３２】今図１における撮像装置１が、道路を走行
している複数の車輌を図６に６０で示したように撮像
し、アナログ／デジタル変換回路２でアナログ／デジタ
ル変換して記憶部３に記憶すると、図３におけるステッ
プＳ３１で、車輌範囲特定部４がこの記憶された撮像画
像６０の輝度差を元に図６（Ａ）のように車輌の範囲６
１を特定する。そしてステップＳ３２において、高／低
輝度領域抽出部５がこの特定された範囲６１の画像にお
ける高輝度領域６６、低輝度領域６７を抽出する。

【００３３】そしてステップＳ３３でｍを０とし、ステ
ップＳ３４でこのｍに１が加えられ、ステップＳ３５で
この抽出された高低輝度領域６６、低輝度領域６７の位
置のデータ６４と、テンプレートデータベース７に記憶
された車輌の特徴点パターンテンプレート５３における
位置とが比較部６で比較され、類似度が算出される。こ
の場合図６（Ａ）に示したように、特定された範囲６１
における車輌は、重なって撮像された車輌６８によって
高輝度領域６６の一部が隠されているから、この類似度
は中程度となる。

【００３４】そして次のステップＳ３６において、今度
はテンプレートデータベース７に記憶されている画像パ
ターンテンプレート６３が読み出され、特定された範囲
６１における車輌の画像６２と比較部６で比較される。
そしてこの場合も、特定された範囲６１における車輌の
画像６２は、重なって撮像された車輌６８によってその
一部が隠されているからこの類似度も中程度となる。そ
してこれらステップＳ３５、及びステップＳ３６で算出
された類似度は、ステップＳ３７で記憶される。

【００３５】こうして最初の特徴点パターンテンプレー
トと画像パターンテンプレートの比較が終了すると、処
理はステップＳ３８に進み、ｍがｎに達したかどうかが
判断されるが、現在は最初の比較が行われただけである
から処理はステップＳ３４に戻る。そしてこのステップ
Ｓ３４においてｍに１が加えられるため、テンプレート
データベース７に記憶された次の特徴点パターンテンプ
レート、例えば図６（Ｂ）における５４との比較が同様
にして行われるが、このパターンはもともと撮像された
車輌の画像６１とは異なる車種のため、類似度か低い
（不一致）とされる。

【００３６】そして次のステップＳ３６で、前記と同様
テンプレートデータベース７に記憶されている図６
（Ｂ）に示した画像パターンデータ６５が読み出され、
特定された範囲６１における車輌の画像６２と比較部６
で比較されるが、このパターンももともと撮像された車
輌の画像６２とは異なる車種のため、類似度か低い（不
一致）とされる。そしてこれらステップＳ３５、及びス
テップＳ３６で算出された類似度は、ステップＳ３７で
記憶される。

【００３７】このようにして、テンプレートデータベー
ス７に記憶されている特徴点パターンテンプレートと画
像パターンデータが順次図６（Ａ）における撮像画像６
０の特定された範囲６１の画像と比較され、全ての比較
が終了すると、ステップＳ３８においてｍがｎと等しく
なり、処理がステップＳ３９に進む。そしてこのステッ
プＳ３９で図１における車輌判定部８が、ステップＳ３
５、及びステップＳ３６で算出した類似度のうち、前記
テンプレートデータベース７に記憶されている５３の特
徴点パターンテンプレートと６３の画像パターンテンプ
レートが両方とも中位の類似度のため、総合類似度が高
いと判断する。そのためステップＳ４１で、車輌はテン
プレートデータベース７に記憶されている５３と６３の
テンプレートに該当する車種の車輌が撮像されていると
判断する。

【００３８】なおこの場合、撮像画像６０に車輌の影な
どが映っていて車輌範囲６１の特定が適当な領域でなさ
れていない場合、処理がステップＳ４０に移って車輌範
囲を再特定し、処理をステップＳ３２に戻すことは前記
したとおりである。

【００３９】このようにすることにより、特徴点パター
ンテンプレートと画像パターンテンプレートの２種類の
テンプレートによって総合的に類似度を判断できるか
ら、より正確な車輌識別を実施することができる。

【００４０】なお、以上説明してきた車輌識別方法は可
視光を用いた場合を説明してきたが、同様にして赤外光
により車輌の識別を実施することもできる。この場合
は、車輌における発熱部を高輝度領域とし、低温部を低
輝度領域とすることで、可視光の場合と全く同様に車輌
識別を実施することができる。この場合は、例えば建物
の屋上、ヘリコプター、飛行機から地上を走行する車輌
を識別する場合などに有効で、太陽光やその反射光、影
などの存在、また霧などの発生によって視認性が落ちた
場合でも、赤外線はこれらに影響されずに識別を実施す
ることができる。

【００４１】また以上の説明では、撮像装置１からの信
号を処理するのにアナログ／デジタル変換回路２、記憶
部３、車輌範囲特定部４、高／低輝度領域抽出部５、比
較部６、テンプレートデータベース７、車輌判定部８な
どを用いると説明してきたが、アナログ／デジタル変換
回路２以外の回路についてはコンピュータとその記憶装
置を用いて構成しても良いことはもちろんである。

【００４２】

【発明の効果】以上記載の如く請求項１及び７に記載し
た本発明によれば、車輌認識のための比較は、車輌にお
ける高輝度領域と低輝度領域などの特徴点パターンでお
こなうから、識別する車輌、例えば走行中の車輌が、そ
の影の存在や複数車輌が重なることで画像パターンと形
状が異なった場合でも、特徴点パターンは類似を判断す
るのにおおきな支障が生ぜず、従来の画像パターンのみ
を用いていた場合のように認識が困難な状況でも、単一
の撮像装置で正確に車輌を認識することができる。

【００４３】そして請求項２に記載した本発明によれ
ば、特徴点パターンテンプレートは高輝度領域と低輝度
領域を少なくとも３ヶ所以上含まれるから、車輌同志が
重なって一部の特徴点が隠れた場合でも残りの特徴点で
類似度算出が可能となり、また請求項３に記載した本発
明によれば、特徴点パターンテンプレートを各領域の中
心座標とその領域の範囲座標とで作成することで、領域
の拡大、縮小による類似度の比較や回転による比較が可
能となり、どのような状況においても車輌の認識ができ
る。

【００４４】また請求項４に記載した本発明によれば、
特徴点パターンテンプレートを赤外線における高輝度領
域と低輝度領域として作成することで、例えば、建物の
屋上、ヘリコプター、飛行機などから地上を走行する車
輌を認識する場合の太陽光やその反射光、影などの存
在、また霧などの発生によって視認性が落ちた場合で
も、赤外線はこれらに影響されずに認識を実施すること
ができる。

【００４５】さらに請求項５に記載した本発明によれ
ば、車輌と特徴点パターンテンプレートとを比較した結
果、車輌がいずれの特徴点パターンテンプレートとも類
似性が低いと判断された場合、車輌範囲を再特定するこ
とで、例えば影や車輌の重なりで車輌範囲を誤って設定
した場合でも、正確な車輌範囲を特定できるから類似度
判定を誤ることがない。

【００４６】そして請求項６、及び８に記載した本発明
よれば、車輌の画像データを画像パターンテンプレート
として記憶することで、特徴点パターンテンプレートの
みで比較を行っていた場合に比べてより正確に車輌を認
識することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の実施の形態を示した装置の概略ブロ
ック図である。

【図２】 本発明の車輌識別方法のフロー図である。

【図３】 本発明における第２実施例の車輌識別方法の
フロー図である。

【図４】 本発明における車輌のテンプレートの作成方
法を説明するための図である。

【図５】 本発明の車輌識別方法を説明する図である。

【図６】 本発明の車輌識別方法を説明する図である。

【図７】 従来の車輌識別方法を説明する図である。

【図８】 従来の車輌識別方法における不具合を説明す
るための図である。

【図９】 従来の車輌識別方法における不具合を説明す
るための図である。

【符号の説明】

１ 撮像装置 ２ アナログ／デジタル変換回路 ３ 記憶部 ４ 車輌範囲特定部 ５ 高／低輝度領域抽出部 ６ 比較部 ７ テンプレートデータベース ８ 車輌判定部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 熊野 信太郎 兵庫県高砂市荒井町新浜２丁目１番１号 三菱重工業株式会社高砂研究所内 Ｆターム(参考） 5B057 AA16 BA02 BA08 CA08 CB08 CE09 CH07 CH11 DA08 DA11 DB09 DC33 DC38 5L096 AA06 BA04 CA02 EA35 FA14 GA41 GA53 HA08 JA14 JA16 LA05

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 車輌の複数パターンをテンプレートとし
   て予め記憶し、撮像装置により撮像した車輌と前記テン
   プレートとを比較して類似度を算出することで車輌を識
   別する車輌識別方法において、 前記車輌のテンプレートを車輌における高輝度領域と低
   輝度領域などの特徴点パターンテンプレートとして作成
   し、前記撮像装置で撮像した画面の輝度差を元に車輌範
   囲を特定して該車輌範囲における高輝度領域と低輝度領
   域を前記特徴点パターンテンプレートと比較することで
   類似度を算出し、該類似度で車輌を識別することを特徴
   とする車輌識別方法。
2. 【請求項２】 前記特徴点パターンテンプレートは、高
   輝度領域と低輝度領域を少なくとも３ヶ所以上含むこと
   を特徴とする請求項１に記載した車輌識別方法。
3. 【請求項３】 前記特徴点パターンテンプレートは、各
   領域の中心座標とその領域の範囲座標とで作成したこと
   を特徴とする請求項１に記載した車輌識別方法。
4. 【請求項４】 前記特徴点パターンテンプレートを、赤
   外線における高輝度領域と低輝度領域として作成したこ
   とを特徴とする請求項１に記載した車輌識別方法。
5. 【請求項５】 前記算出した類似度が低い場合、前記車
   輌範囲における高輝度領域と低輝度領域を前記特徴点パ
   ターンテンプレートと比較した比較結果に基づいて車輌
   範囲を再特定することを特徴とする請求項１に記載した
   車輌識別方法。
6. 【請求項６】 前記特徴点パターンテンプレート以外に
   車輌の画像データを画像パターンテンプレートとして記
   憶し、該画像パターンテンプレートを撮像結果と比較し
   て類似度を算出し、前記特徴点パターンテンプレートの
   類似度と画像パターンテンプレートの類似度を元に車輌
   を識別することを特徴とする請求項１に記載した車輌識
   別方法。
7. 【請求項７】 車輌を撮像する撮像手段と、車輌におけ
   る高輝度領域と低輝度領域などの特徴点パターンをテン
   プレートとして複数記憶した記憶手段と、前記撮像手段
   による撮像結果の輝度差を元に車輌範囲を特定する車輌
   範囲特定手段と、該車輌範囲特定手段の特定した範囲に
   おける高輝度領域と低輝度領域を前記特徴点パターンテ
   ンプレートと比較して類似度を算出する比較回路とを有
   し、車輌の撮像結果と特徴点テンプレートを比較して類
   似度を算出することで車輌を識別することを特徴とする
   車輌識別装置。
8. 【請求項８】 前記記憶手段に前記特徴点パターンテン
   プレート以外に車輌の画像データを画像パターンテンプ
   レートとして記憶し、前記比較回路で画像パターンテン
   プレートを撮像結果と比較して類似度を算出し、前記特
   徴点パターンテンプレートの類似度と画像パターンテン
   プレートの類似度を元に車輌を識別することを特徴とす
   る請求項７に記載した車輌識別装置。