JP2003216775A

JP2003216775A - 不正監視システム

Info

Publication number: JP2003216775A
Application number: JP2002016518A
Authority: JP
Inventors: Riichiro Toyama; 理一郎外山; Sachihiro Yamashita; 祥宏山下; Kazuhide Nakada; 和秀中田; Hiroshi Ito; 博志伊藤; Tomohiko Sugie; 知彦杉江; Takuya Ikeno; 卓也池野
Original assignee: Minolta Co Ltd; DDS KK
Current assignee: Minolta Co Ltd; DDS KK
Priority date: 2002-01-25
Filing date: 2002-01-25
Publication date: 2003-07-31

Abstract

(57)【要約】【課題】店舗における客の不正行為を発見し、その情
報を以後の監視に利用することにより不正行為の防止が
できる監視システムを提供すること。【解決手段】不正監視システムは、パチンコ店舗の駐
車場に入場した車両のナンバーと運転者を記録した駐車
場入場者データベースや、不正行為を行った不審者の情
報を記録した不審者データベース、駐車場に入れながら
入店しない不正駐車データベースを備え、これらを管理
するパソコン１と、パチンコ機５を管理し、不正行為が
発生した場合にイベント発生情報を生成するホールコン
システム２と、駐車場に入場した車両を撮影するための
駐車場カメラ３と、ホール内の監視と画像撮影のための
監視カメラ４とから構成されている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、店舗における客の
不正行為を監視するためのシステムに関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】従来、店舗における客の不正行為の監視
は、例えば、不正行為が発生しやすいパチンコホール等
の遊技場を例にとると、遊技機を管理するホールコンシ
ステムから得られる不正イベント発生情報に従って、監
視カメラを動作させて不正行為者や不審者の画像を撮影
し、監視カメラから監視を行っている。又、撮影された
画像を利用して従業員が巡回して監視を行ったりしてい
る。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ような従来の不正行為監視方法では、次のような問題が
ある。第１に、不正行為が行われる場合、そのような不
正行為は一般的にごく短時間で完了するために、ホール
コンシステムから不正イベント発生情報を受け取ってか
らでは不正行為摘発に間に合わないことが多い。第２
に、不正行為を未然に防ぐためには、従業員が、過去の
不正イベント時に撮影された要注意人物の写真を参照す
ることにより、要注意人物の在・不在を確認し、要注意
人物が居る場合には特に注目して監視すればよいが、中
大型店舗においてはすべての顧客を従業員が網羅的にチ
ェックするのは難しい。

【０００４】本発明は、上述の問題点を解決するために
なされたものであり、店舗において客の不正行為を発見
し、その情報を以後の監視に利用することにより不正行
為の防止ができ、さらに、駐車場に車を止めて店舗に入
店しない不正駐車の監視ができる監視システムを提供す
ることを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１に記載の監視システムは、店舗の駐車場に
入場した車両のナンバープレート情報を認識するナンバ
ープレート認識手段と、当該車両に乗った搭乗者を撮影
する搭乗者撮影手段と、前記ナンバープレート認識手段
により識別されたナンバープレート情報と、前記搭乗者
撮影手段により撮影された搭乗者の画像とを対応付けて
記憶する駐車場入場者情報記憶手段と、前記店舗内に設
置され、店舗内の人物を撮影する入店者撮影手段と、前
記駐車場入場者情報記憶手段に記憶された搭乗者の画像
と前記入店者撮影手段によって撮影された画像とを照合
する照合手段とを備えたことを特徴とする。

【０００６】この構成の監視システムでは、ナンバープ
レート認識手段が、店舗の駐車場に入場した車両のナン
バープレート情報を認識し、搭乗者撮影手段が車両に乗
った搭乗者を撮影し、駐車場入場者情報記憶手段が、ナ
ンバープレート認識手段により識別されたナンバープレ
ート情報と搭乗者撮影手段により撮影された搭乗者の画
像とを対応付けて記憶し、入店者撮影手段が、店舗内に
設置され、店舗内の人物を撮影し、照合手段が、駐車場
入場者情報記憶手段に記憶された搭乗者の画像と入店者
撮影手段によって撮影された画像とを照合する。

【０００７】請求項２に記載の監視システムは、請求項
１に記載の監視システムの構成に加え、前記店舗内に設
置された遊技台の遊技状態を監視する遊技台監視手段を
さらに有し、前記入店者撮影手段は、前記遊技台で遊技
を行う人物を撮影する遊技客撮影手段であることを特徴
とする。

【０００８】この構成の監視システムでは、請求項１に
記載の監視システムの作用に加え、遊技台監視手段が、
店舗内に設置された遊技台の遊技状態を監視し、入店者
撮影手段は、遊技台で遊技を行う人物を撮影する遊技客
撮影手段として作用する。

【０００９】請求項３に記載の監視システムは、請求項
２に記載の監視システムの構成に加え、前記遊技台監視
手段が遊技状態の異常を検出したときに、前記遊技客撮
影手段により撮影された画像を不審者の画像として記憶
する不審者情報記憶手段を備えたことを特徴とする。

【００１０】この構成の監視システムでは、請求項２に
記載の監視システムの作用に加え、不審者情報記憶手段
が、遊技台監視手段が遊技状態の異常を検出したとき
に、遊技客撮影手段により撮影された画像を不審者の画
像として記憶する。

【００１１】請求項４に記載の監視システムは、請求項
３に記載の監視システムの構成に加え、前記照合手段
は、前記不審者情報記憶手段に記憶された不審者の画像
と、前記駐車場入場者情報記憶手段に記憶された搭乗者
の画像とを照合するための不審者照合手段であり、前記
不審者情報記憶手段は、前記不審者照合手段による照合
の結果により抽出された前記搭乗者の画像について、対
応するナンバープレート情報を不審者のものとして記憶
することを特徴とする。

【００１２】この構成の監視システムでは、請求項３に
記載の監視システムの作用に加え、照合手段は、不審者
情報記憶手段に記憶された不審者の画像と駐車場入場者
情報記憶手段に記憶された搭乗者の画像とを照合するた
めの不審者照合手段として作用し、不審者情報記憶手段
が、不審者照合手段による照合の結果により抽出された
搭乗者の画像に対応するナンバープレート情報を不審者
のものとして記憶する。

【００１３】請求項５に記載の監視システムは、請求項
４に記載の監視システムの構成に加え、前記不審者照合
手段は、不審者の画像に類似する搭乗者画像を複数抽出
し、その複数の搭乗者画像のうちから１つを選択する選
択手段を備え、前記不審者情報記憶手段は、選択された
搭乗者の画像について、対応するナンバープレート情報
を不審者のものとして記憶することを特徴とする。

【００１４】この構成の監視システムでは、請求項４に
記載の監視システムの作用に加え、不審者照合手段にお
いて、選択手段が、不審者の画像に類似する搭乗者画像
を複数抽出し、その複数の搭乗者画像のうちから１つを
選択し、不審者情報記憶手段が、選択された搭乗者の画
像に対応するナンバープレート情報を不審者のものとし
て記憶する。

【００１５】請求項６に記載の監視システムは、請求項
４又は５に記載の監視システムの構成に加え、前記不審
者照合手段は、前記遊技客撮影手段により撮影された画
像と、前記不審者情報記憶手段に記憶された不審者の画
像とを照合することを特徴とする。

【００１６】この構成の監視システムでは、請求項４又
は５に記載の監視システムの作用に加え、不審者照合手
段が、遊技客撮影手段により撮影された画像と不審者情
報記憶手段に記憶された不審者の画像とを照合する。

【００１７】請求項７に記載の監視システムは、請求項
４乃至６の何れかに記載の監視システムの構成に加え、
前記不審者照合手段による照合で一致する画像が特定さ
れた場合に、報知を行う不審者報知手段を備えたことを
特徴とする。

【００１８】この構成の監視システムでは、請求項４乃
至６の何れかに記載の監視システムの作用に加え、不審
者報知手段が、不審者照合手段による照合で一致する画
像が特定された場合に報知を行う。

【００１９】請求項８に記載の監視システムは、請求項
４乃至７の何れかに記載の監視システムの構成に加え、
前記ナンバープレート認識手段が認識したナンバープレ
ート情報が前記不審者情報記憶手段に記憶されたナンバ
ープレート情報の何れかに一致するか否かを照合するナ
ンバープレート情報照合手段を備え、前記不審者報知手
段は、当該ナンバープレート情報照合手段が、一致する
ナンバープレート情報を照合した場合に報知を行うこと
を特徴とする。

【００２０】この構成の監視システムでは、請求項４乃
至７の何れかに記載の監視システムの作用に加え、ナン
バープレート情報照合手段が、ナンバープレート認識手
段が認識したナンバープレート情報が不審者情報記憶手
段に記憶されたナンバープレート情報の何れかに一致す
るか否かを照合し、不審者報知手段が、ナンバープレー
ト情報照合手段が一致するナンバープレート情報を照合
した場合に報知を行う。

【００２１】請求項９に記載の監視システムは、請求項
１乃至８の何れかに記載の監視システムの構成に加え、
前記ナンバープレート認識手段は、店舗の駐車場に入場
した車両の画像を撮影する車両画像撮影手段と、当該車
両画像撮影手段が撮影した車両の画像からナンバープレ
ートの画像を抽出するナンバープレート抽出手段と、当
該ナンバープレート抽出手段が抽出したナンバープレー
トの画像からナンバーの文字を認識するナンバー文字認
識手段とを備えたことを特徴とする。

【００２２】この構成の監視システムでは、請求項１乃
至８の何れかに記載の監視システムの作用に加え、ナン
バープレート認識手段において、車両画像撮影手段が店
舗の駐車場に入場した車両の画像を撮影し、ナンバープ
レート抽出手段が車両画像撮影手段が撮影した車両の画
像からナンバープレートの画像を抽出し、ナンバー文字
認識手段がナンバープレート抽出手段が抽出したナンバ
ープレートの画像からナンバーの文字を認識する。

【００２３】請求項１０に記載の監視システムは、請求
項４乃至９の何れかに記載の監視システムの構成に加
え、前記不審者照合手段は、前記駐車場入場者情報記憶
手段に記憶された搭乗者の画像から顔の特徴を識別する
搭乗者顔識別手段と、前記遊技客画像撮影手段により撮
影された遊技客の画像から顔の特徴を識別する遊技客顔
識別手段と、前記不審者情報記憶手段に記憶された不審
者の画像から顔の特徴を識別する不審者顔識別手段と、
前記搭乗者顔識別手段の識別結果と前記不審者顔識別手
段の識別結果の一致、又は、前記遊技客顔識別手段の識
別結果と前記不審者顔識別手段の識別結果の一致を判断
する識別結果一致判断手段とを備えたことを特徴とす
る。

【００２４】この構成の監視システムでは、請求項４乃
至９の何れかに記載の監視システムの作用に加え、不審
者照合手段において、搭乗者顔識別手段が駐車場入場者
情報記憶手段に記憶された搭乗者の画像から顔の特徴を
識別し、遊技客顔識別手段が遊技客画像撮影手段により
撮影された遊技客の画像から顔の特徴を識別し、不審者
顔識別手段が不審者情報記憶手段に記憶された不審者の
画像から顔の特徴を識別し、識別結果一致判断手段が搭
乗者顔識別手段の識別結果と不審者顔識別手段の識別結
果の一致、又は、遊技客顔識別手段の識別結果と不審者
顔識別手段の識別結果の一致を判断する。

【００２５】請求項１１に記載の監視システムは、請求
項１乃至１０の何れかに記載の監視システムの構成に加
え、前記照合手段の照合結果に基づき、入店していない
搭乗者画像を抽出する未入店者抽出手段と、抽出された
搭乗者画像に対応するナンバープレート情報を前記駐車
場入場者情報記憶手段から抽出する不正駐車検出手段と
を備えたことを特徴とする。

【００２６】この構成の監視システムでは、請求項１乃
至１０の何れかに記載の監視システムの作用に加え、未
入店者抽出手段が照合手段の照合結果に基づき入店して
いない搭乗者画像を抽出し、不正駐車検出手段が抽出さ
れた搭乗者画像に対応するナンバープレート情報を駐車
場入場者情報記憶手段から抽出する。

【００２７】請求項１２に記載の監視システムは、店舗
の駐車場に入場した車両のナンバープレート情報を認識
するナンバープレート認識手段と、当該車両に乗った搭
乗者を撮影する搭乗者撮影手段と、前記ナンバープレー
ト認識手段により識別されたナンバープレート情報と、
前記搭乗者撮影手段により撮影された搭乗者の画像とを
対応付けて記憶する駐車場入場者情報記憶手段と、前記
店舗内に設置され、店舗内の人物を撮影する入店者撮影
手段と、前記駐車場入場者情報記憶手段に記憶された搭
乗者の画像と前記入店者撮影手段によって撮影された画
像とを表示する表示手段とを備えたことを特徴とする。

【００２８】この構成の監視システムでは、ナンバープ
レート認識手段が店舗の駐車場に入場した車両のナンバ
ープレート情報を認識し、搭乗者撮影手段が車両に乗っ
た搭乗者を撮影し、駐車場入場者情報記憶手段がナンバ
ープレート認識手段により識別されたナンバープレート
情報と搭乗者撮影手段により撮影された搭乗者の画像と
を対応付けて記憶し、入店者撮影手段が店舗内に設置さ
れ、店舗内の人物を撮影し、表示手段が駐車場入場者情
報記憶手段に記憶された搭乗者の画像と入店者撮影手段
によって撮影された画像とを表示する。

【００２９】

【発明の実施の形態】以下、本発明をパチンコ店舗の不
正監視システムに適用した実施の形態について、図面に
基づいて説明する。図１に示すように、本実施形態の不
正監視システムは、駐車場入場者データベースや不審者
データベース、不正駐車データベースを備え、これらを
管理するパソコン１と、パチンコ機５を管理し、不正行
為が発生した場合にこれを検知するホールコンシステム
２と、駐車場に入場した車両を撮影するための駐車場カ
メラ３と、ホール内の監視と画像撮影のための監視カメ
ラ４とから構成されている。

【００３０】パソコン１は、周知のパーソナルコンピュ
ータの一般的な構成からなり、図２に示すように、ＣＰ
Ｕ２０と、ＲＡＭ２１と、ＲＯＭ２２と、ＣＲＴ３１に
接続されるビデオコントローラ２４と、キーボード３２
に接続されるキーコントローラ２５と、ＣＤ−ＲＯＭ３
４を駆動するＣＤ−ＲＯＭドライブ２７と、外部記憶装
置２８と、マウス３３に接続されるマウスコントローラ
２６と、ビデオコントローラ２４，キーコントローラ２
５，ＣＤ−ＲＯＭドライブ２７，外部記憶装置２８，マ
ウスコントローラ２６を、ＣＰＵ２０に接続するための
Ｉ／Ｏバス２３とから構成されている。

【００３１】外部記憶装置２８には、パチンコ店舗の駐
車場に入場した車両のナンバーと搭乗者の画像を記録し
た駐車場入場者データベース３６と、不正行為を行った
不審者の情報を記録した不審者データベース３７と、駐
車場に入場したが所定時間を経過しても店舗に入店しな
い車両のナンバーを記録した不正駐車データベース３８
と、不正監視システムを制御するためのプログラム３９
が格納されている。尚、本実施形態ではプログラム３９
は外部記憶装置２８に記憶され、処理の際に２１に読み
込んで使用されるが、ＣＤ−ＲＯＭ３４に記憶させて、
ＣＤ−ＲＯＭドライブ２７から読み込むように構成して
もよい。さらに、ネットワーク（図示せず）に接続し
て、ネットワーク上からプログラムをダウンロードして
実行するようにしてもよい。

【００３２】駐車場入場者データベース３６は、図３に
示すように、駐車場カメラ３が撮影した画像データから
パソコン１が抽出した車両ナンバー３６ａと、搭乗者画
像３６ｂと、駐車場に入場した時間３６ｃとを記録する
ものである。さらに、搭乗者が実際に店舗（パチンコホ
ール）に入った場合には、店舗の入口カメラで撮影さ
れ、撮影画像と搭乗者画像３６ｂとが照合されて、一致
した場合には、来店フラグ３６ｄが立てられる。

【００３３】不審者データベース３７は、図４に示すよ
うに、ホールコンシステム２において不正行為が検知さ
れた場合に、監視カメラ４により撮影された不審者顔画
像３７ｂを不正行為内容３７ｃとともに記録するもので
ある。遊技客が駐車場に入場し、駐車場入場者データベ
ース３６に情報が記録された後、搭乗者画像３６ｂと不
審者顔画像３７ｂを照合し、一致した場合には車両ナン
バー３６ａを不審者車両ナンバー３７ａとしてさらに記
録する。

【００３４】不正駐車データベース３８は、図５に示す
ように、駐車場入場者データベース３６から来店フラグ
３６ｄのない車両ナンバー３６ａを抽出し、その駐車場
入場時刻と現在時刻を比較し、所定時間以上経過したも
のをさらに抽出してデータベース化したものである。こ
こでは搭乗者画像３８ｂも対応させて記録しているが、
車両ナンバー３８ａのみ記録するように構成してもよ
い。ある程度の時間を過ぎても入店してこない搭乗者
は、店舗来店以外の目的で駐車場のみを利用していると
考えられるので、このデータベースを利用して、該当の
車両に警告したり、再度駐車場に入場して来た場合に従
業員を駐車場に配置して店舗以外に行きにくくするよう
にしたりするように利用できる。

【００３５】ホールコンシステム２は、従来からパチン
コホールに設置されている周知のコンピュータであり、
パチンコ機５を制御し、不正行為を検知して、パソコン
１に報知する。

【００３６】駐車場カメラ３は、ＣＣＤ（Charge Coupl
ed Device）からなり、駐車場入口ゲート付近に設置さ
れ、センサ（図示せず）等により自動車が設定距離に到
達した際に、ナンバープレート含む車両前面部と搭乗者
とを撮影したビデオ画像データをＩ／Ｏバス２３を介し
てパソコン１に出力する。駐車場カメラ３はパン・チル
ト制御及びズーム制御が可能であり、ズームアップによ
り高精細画像が得られる。

【００３７】監視カメラ４は、パチンコホール内に複数
台設置され、１台の監視カメラが複数台のパチンコ機５
を担当する。パチンコ機５に内蔵するように構成しても
よい。平常時は、パチンコ機５の前に座っている遊技客
を順に撮影し、一定時間で繰り返す。この平常時の画像
情報は、パチンコ機５の稼働状況の把握等、ホール管理
システムに使用される。撮影された遊技客の顔画像は、
所定時間保管され、その後廃棄される。さらに、不審者
データベース３７に保存されている不審者顔画像３７ｂ
と撮影された遊技客の顔画像を常時照合することによ
り、不正行為発生前に過去に不正行為をなした遊技客を
特定し、注目することにより、不正行為の発生を予防す
ることができる。又、遊技客が駐車場に入場し、駐車場
入場者データベース３６に情報が記録された後、不審者
データベース３７に保存されている不審者車両ナンバー
３７ａと車両ナンバー３６ａが一致した場合には、その
入場者を不審者として注目し、その入場者が使用するパ
チンコ台を集中的に監視するようにすることもできる。
ホールコンシステム２が不正行為を検知した場合には、
その情報に基づいて監視カメラ４の方向を決定し、ズー
ム機能を有する場合にはズームを調整して、イベント発
生場所に属する遊技客の顔画像を撮影する。

【００３８】次に、本実施形態の不正監視システムにお
いて実行される処理について図６乃至図１８のフローチ
ャートに基づいて説明する。フローチャートの各ステッ
プについては、以下「Ｓ」と略す。本実施形態の不正監
視システムにおいては、以下に説明するような、搭乗者
撮影とデータベース照会、パチンコホール内での不正検
知、不審者検索、入店者検知、不正駐車車両検出の複数
の処理が並行して行われる。

【００３９】まず、図６に示すのは、車両の駐車場入場
をトリガーとする搭乗者撮影とデータベース照会のルー
チンである。車両が駐車場に入ってきたことを検知する
とこのルーチンの処理が開始される。まず、車両前部を
ワイド撮影し（Ｓ１）、得られた画像に基づいて多角形
検出を行い、これによってナンバープレートを検出した
上で、車両のナンバーを認識する（Ｓ２）。ナンバープ
レート検出及びナンバー認識処理の詳細については後述
する。次に、ワイド撮影した画像から搭乗者の位置を検
出して、その方向へ撮影を制御し、ズームアップする
（Ｓ３）。そして、搭乗者を撮影する（Ｓ４）。以上に
より得られた車両ナンバー及び搭乗者画像を駐車場に入
場した時刻と対応づけて駐車場入場者データベース３６
に記録する（Ｓ５）。次に、得られた車両ナンバーを、
不審者データベース３７と不正駐車データベース３８に
記録されている車両ナンバーと照会し（Ｓ６）、一致が
あるかどうかを判断する（Ｓ７）。ここでは、車両ナン
バーの照会のみとしているが、搭乗者の画像を不審者デ
ータベース３７と不正駐車データベース３８に記録され
ている画像と照合するようにしてもよい。一致した場合
には（Ｓ７：ＹＥＳ）、不審者来場ということで警告を
発生するとともに、搭乗者の画像を表示して（Ｓ８）、
店舗の従業員が対応できるようにする。一致がなければ
（Ｓ７：ＮＯ）、処理を終了する。

【００４０】次に、図６のＳ２で行うナンバープレート
検出及びナンバー認識処理について、図７乃至図１４の
フローチャート及び図１９乃至図２４に基づいて説明す
る。まず、図７は、ナンバープレート検出びナンバー認
識処理の全体の流れを示したフローチャートである。

【００４１】まず、駐車場カメラ３で撮影した自動車前
部のカラー画像を取得する（Ｓ１１）。次に、得られた
カラー画像の輝度成分を抽出して白黒画像へ変換する
（Ｓ１２）。尚、白黒画像への変換方法としては、この
ように各画素の輝度成分を抽出する方法の他、ＲＧＢの
色成分から画素の輝度を算出するようにしてもよい。色
成分から輝度を算出するには、ＲＧＢの色成分それぞれ
の数値に一定割合を乗じたものを合計して求める。すな
わち、輝度＝Ｒ×ａ＋Ｇ×ｂ＋Ｂ×ｃとなる。ここで、
ａ、ｂ、ｃはそれぞれ０以上１以下の任意の数値であ
り、a+b+c=1となるものである。

【００４２】次に、生成された白黒画像における輪郭の
抽出を行う（Ｓ１３）。輪郭抽出処理の詳細については
後述する。そして、輪郭抽出処理により得られた輪郭画
像を走査して、各輪郭点上の頂点を検索する頂点抽出処
理を行う（Ｓ１４）。頂点抽出処理の詳細については後
述する。そして、頂点抽出処理において得られた頂点属
性平面を走査し、多角形の形状に応じた頂点属性条件を
満たす頂点を検索することにより、多角形を検出する
（Ｓ１５）。ナンバープレート検出においては、この多
角形検出処理がナンバープレート候補の検出となる。さ
らに、多角形検出処理の結果得られた多角形の特徴量を
抽出する（Ｓ１６）。そして、得られた特徴量がナンバ
ープレートの特徴量の範囲内であるかどうかを判断して
ナンバープレートを判定する処理を行い（Ｓ１７）、そ
のナンバープレートから一連番号を切り出して（Ｓ１
８）、切り出した番号の文字認識を行う（Ｓ１９）。

【００４３】図８は、図７のＳ１３でおこなう輪郭抽出
処理の詳細を示したフローチャートである。まず、白黒
画像の座標上左上角に相当する位置をＳ＝１として、検
索を開始する（Ｓ２１）。まず、検索位置が画像の端点
かどうかを判断する（Ｓ２２）。画像の端点、すなわち
画像の外枠に接する画素の場合は（Ｓ２２：ＹＥＳ）、
処理を行わず、元の白黒画像のままとする。画像の端点
でない画素の場合は（Ｓ２２：ＮＯ）、ソベルフィルタ
を掛けてソベル変換を行う（Ｓ２３）。

【００４４】ソベル変換は、対象画素とそれを中心とし
た３×３画素領域に対して３×３画素サイズのフィルタ
をかけることにより輪郭画像を得るものである。図２２
（ａ）に示す横方向フィルタ８１と図２２（ｂ）に示す
縦方向フィルタ８２とを、図２２（ｃ）に示す処理対象
画素８３を中心とするフィルタ対象領域８４に掛けるこ
とにより、以下の式が得られる。 K_horiz = -1・a₁₁-2・a₂₁-1・a₃₁+1・a₁₃+2・a₂₃+1・a₃₃ K_vert = -1・a₁₁-2・a₁₂-1・a₁₃+1・a₃₁+2・a₃₂+1・a₃₃ これらの数値の絶対値を加算して処理対象画素８３のソ
ベル変換後の値とする。 a₂₂ = |K_horiz|+|K_vert|

【００４５】ソベル変換が終了したら、ｓの値に１加算
して（Ｓ２４）、ｓの値が総画素数を超えたかどうかを
判断する（Ｓ２５）。ｓの値が総画素数を超えていなけ
れば（Ｓ２５：ＹＥＳ）、Ｓ２２に戻って次の画素の処
理を行う。ｓの値が総画素数を超えた場合には（Ｓ２
５：ＮＯ）、画像の上下左右端の画素を除く全画素につ
いてソベル変換が行われ、図１９に示すような輪郭が抽
出されたので、処理を終了する。

【００４６】図９は、図７のＳ１４で行う頂点抽出処理
の詳細を示したフローチャートである。まず、輪郭抽出
処理で得られた輪郭画像の座標上左上角に相当する位置
をＳ＝１として、検索を開始する（Ｓ３１）。そして、
検索している画素に輪郭点が存在するかどうかを判断す
る（Ｓ３２）。輪郭点が存在しない場合には（Ｓ３２：
ＮＯ）、その画素には頂点は存在しないので、ｓの値に
１加算して（Ｓ３８）、次の画素の処理を行う。輪郭点
が存在する場合には（Ｓ３２：ＹＥＳ）、検出対象とな
る多角形の頂点特性に基づいた辺検索方向に検索を行う
（Ｓ３３）。本実施形態では、ナンバープレートを検出
するので、検索対象の多角形は四角形であるから、図２
３に示すように、頂点検索対象輪郭点８５の上下左右４
方向に検索を行う。従って、辺の数ｔは１から４とな
る。検索は、まずｔ＝１である上方向９１に向かって１
画素ごとにその画素での輪郭点の有無を調べる。輪郭点
が存在する場合には、さらに上方向９１に隣接する画素
における輪郭点の有無を調べ、この処理を所定長に達す
るまで繰り返す。連続する輪郭点が所定長以上存在する
かどうかを判断し（Ｓ３４）、所定長に達する以前に輪
郭点が存在しない画素がある場合には（Ｓ３４：Ｎ
Ｏ）、検索中の方向において辺は不在とみなす。所定長
以上存在する場合には（Ｓ３４：ＹＥＳ）、その方向の
辺があることを頂点属性として頂点属性平面に記録する
（Ｓ３５）。本実施形態の場合、検索対象多角形はナン
バープレートであるから、四角形の頂点属性は、画像上
の輪郭点の有無と上下左右各方向への辺の有無を記録す
る。

【００４７】次に、ｔの値に１を加えて次の辺を検索す
る（Ｓ３６）。本実施形態のナンバープレート検出にお
いては、ｔ＝１が上方向９１、ｔ＝２が右方向９２、ｔ
＝３が下方向９３、ｔ＝４が左方向９４となる。そし
て、ｔの値が辺数を超えていないかどうかを判断する
（Ｓ３７）。ｔの値が辺数を超えていない場合には（Ｓ
３７：ＹＥＳ）、その値の辺についてＳ３４からＳ３７
を繰り返す。ｔの値が辺数を超えた場合には（Ｓ３７：
ＮＯ）、その画素についての辺検索を終了し、ｓの値に
１加算して（Ｓ３８）、ｓの値が総画素数を超えたかど
うかを判断する（Ｓ３９）。そして、ｓの値が総画素数
を超えていなければ（Ｓ３９：ＹＥＳ）、Ｓ３２に戻っ
て次の画素の処理を行う。ｓの値が総画素数を超えた場
合には（Ｓ３９：ＮＯ）、輪郭画像上のすべての画素に
対して上記の処理が行われたので処理を終了する。以上
の頂点抽出処理により、図２０に示すように、輪郭画像
に対応した座標を有する頂点属性平面に輪郭画像上のす
べての画素における頂点属性が記録される。

【００４８】図１０は、図７のＳ１５で行う多角形検出
処理の詳細を示したフローチャートである。頂点抽出処
理により頂点属性が記録された頂点属性平面の左上端の
画素をｐ＝１として、検索を開始する（Ｓ５１）。そし
て、検索している画素に頂点が存在するかどうかを判断
する（Ｓ５２）。頂点が存在しない場合には（Ｓ５２：
ＮＯ）、ｐの値に１加算して（Ｓ５８）、ｐの値が頂点
属性平面上の総画素数を超えたかどうかを判断する（Ｓ
５９）。ｐの値が頂点平面上の総画素数を超えていなけ
れば（Ｓ５９：ＹＥＳ）、Ｓ５２に戻って次の画素の処
理を行う。頂点が存在する場合には（Ｓ５２：ＹＥ
Ｓ）、その頂点を頂点数ｖ＝１として、検索を開始する
（Ｓ５３）。そして、検索中の基準点が頂点属性条件を
満たすかどうかを判断する（Ｓ５４）。

【００４９】頂点属性条件は、図２４に示すようなテン
プレートで表される。ナンバープレートのような四角形
の場合、左上の頂点が図２４（１）の（ａ）又は（ｂ）
のように、右下の頂点が図２４（２）の（ａ）又は
（ｂ）又は（ｃ）のように、右上の頂点が図２４（３）
の（ａ）又は（ｂ）のように、左下の頂点が図２４
（４）の（ａ）又は（ｂ）又は（ｃ）のようになる。
又、頂点検索は（１）から示す番号順に、すなわち左
上、右下、右上、左下の順に行われる。すなわち、ｖ＝
１が左上、ｖ＝２が右下、ｖ＝３が右上、ｖ＝４が左下
となる。

【００５０】辺が存在しないが輪郭は存在している場
合、すなわち「点」である場合は頂点属性条件を満たさ
ないので（Ｓ５４：ＮＯ）、検索中の基準点における検
索を中止し、ｐの値に１加算する（Ｓ５８）。又、検索
中の基準点が点以外の属性を有する場合でも頂点属性条
件を満たさない場合は（Ｓ５４：ＮＯ）、検索中の基準
点における検索を中止し、ｐの値に１加算して（Ｓ５
８）、ｐの値が頂点属性平面上の総画素数を超えたかど
うかを判断する（Ｓ５９）。ｐの値が頂点平面上の総画
素数を超えていなければ（Ｓ５９：ＹＥＳ）、Ｓ５２に
戻って次の画素の処理を行う。

【００５１】検索中の基準点が頂点属性条件を満たす場
合には（Ｓ５４：ＹＥＳ）、ｖの値に１加算して（Ｓ５
５）、ｖの値が対象多角形の頂点数を超えたかどうかを
判断し（Ｓ５６）、超えていない場合には（Ｓ５６：Ｙ
ＥＳ）、Ｓ５４に戻って次の頂点について頂点属性条件
を満たすかどうかを判断する処理を行う。超えた場合に
は（Ｓ５６：ＮＯ）、すべての頂点について頂点属性条
件を満たした組み合わせが得られたので、これに従って
多角形の各頂点の座標を記録する（Ｓ５７）。

【００５２】そして、ｐの値に１加算して（Ｓ５８）、
ｐの値が頂点属性平面上の総画素数を超えたかどうかを
判断する（Ｓ５９）。そして、ｐの値が頂点平面上の総
画素数を超えていなければ（Ｓ５９：ＹＥＳ）、Ｓ５２
に戻って次の画素の処理を行う。ｐの値が頂点平面上の
総画素数を超えた場合には（Ｓ５９：ＮＯ）、頂点平面
上のすべての画素に対して上記の処理が行われたので処
理を終了する。以上の処理により、対象となる多角形が
図２１に示すように出力される。

【００５３】図１１に示すのは、図７のＳ１６で行う多
角形特徴量抽出処理の詳細を示したフローチャートであ
る。ここでは、多角形検出処理の結果得られた多角形で
図１０に示す輪郭画像の一部を区切り、その内部画像の
特徴量の抽出を行う。本実施形態では、検索対象多角形
はナンバープレートであるから、縦１：横２の辺比率を
有する長方形を検出している。このような長方形で輪郭
画像の一部を区切り、その内部画像の特性分析を行っ
て、その長方形がナンバープレート特性を有するかどう
かを判定する。

【００５４】多角形検出処理では多角形が複数検出され
ている場合が多いので、その検出された多角形を順に検
索して処理していく。まず、候補多角形（ここでは長方
形）をｃ＝１として、検索を開始する（Ｓ７１）。そし
て、その長方形に対し、辺の長さｒの正方形のブロック
（ボックス）を作成し、ボックスカウンティング処理を
開始する（Ｓ７２）。辺の長さｒは、１乃至２０画素の
間の任意の長さで行い、処理はｒの最大値から開始し、
１ずつ減じた辺長で繰り返し行う。

【００５５】まず、辺の長さｒの正方形のブロック（ボ
ックス）を作成し、そのブロック内の画素値の合計を算
出する。そして、その合計値が所定の閾値を上回る場合
にはそのブロックを「画素あり」とし、閾値を超えない
場合には「画素なし」と記録して、「画素あり」のブロ
ックについて面積を算出する（Ｓ７３）。次いで、算出
された面積を記録し（Ｓ７４）、辺の長さｒの値を１減
じて（Ｓ７５）、ｒの値が１を上回るかどうかを判断す
る（Ｓ７６）。ｒの値が１を超えている場合には（Ｓ７
６：ＹＥＳ）、そのｒの辺長のブロックについて面積を
算出し、記録するステップを繰り返す。ｒの値が１にな
った場合には（Ｓ７６：ＮＯ）、その候補多角形（長方
形）について、すべての「画素あり」のブロックの面積
が算出されたので、算出された面積を加算してその長方
形内画像の近似面積を求め、これをその長方形の特徴量
とする（Ｓ７７）。

【００５６】尚、ブロックの辺長ｒは、面積近似値の変
移状態がわかり、かつ面積近似が荒すぎない程度のもの
であればよく、１から２０に限らず、対象画像のサイズ
によって適宜変化させることができる。

【００５７】ここで用いられるボックスカウンティング
法は、画像のフラクタル次元を近似算出するための方法
である。フラクタルとは、マンデルブロ(B.B.Mandelbro
t)による造語であり、微分不可能で、解析的な分析が難
しい図形を示す。フラクタル次元とはそのような図形が
空間上に占める度合いを示すもので、フラクタル次元を
算出することにより解析的な分析が難しい図形の分析が
可能となる。任意の図形を大きさｒのブロック（ボック
ス）で覆うために必要であるボックスの個数をＮr
（Ｆ）とする場合、ボックスカウンティング法によって
得られるフラクタル次元は以下のとおりに定義される。

【数１】式Ｅ１においてｒを連続的に変化させることはコンピュ
ータ上では不可能であるため、ｒを整数値で変化させる
ことによりフラクタル次元の近似値算出を行う。

【００５８】以上により候補多角形の１つについて特徴
量が抽出されるので、ｃの値に１を加えて（Ｓ７８）、
ｃの数が候補数を超えたかどうかを判断し（Ｓ７９）、
ｃが候補数に至るまで（Ｓ７９：ＹＥＳ）、すなわち候
補多角形の数だけ繰り返す。ｃが候補数を超えた場合に
は、すべての候補多角形についてボックスカウンティン
グ法により特徴量が抽出されたので、処理を終了する
（Ｓ７９：ＮＯ）。

【００５９】図１２に示すのは、図７のＳ１７で行うナ
ンバープレート判定処理の詳細を説明したフローチャー
トである。まず、多角形検出処理においてナンバープレ
ート候補として検出された長方形群を順に検索して処理
していく。まず、候補長方形をｂ＝１として、検索を開
始する（Ｓ９１）。次に、先に特徴量抽出処理で行った
ボックスカウンティングの各ブロックについて、処理辺
長ｒと、その近似面積Ａがナンバープレート特性の許容
範囲内であるか否かを調べる。まず、ボックスカウンテ
ィングの処理開始辺長をｒとして処理を開始する（Ｓ９
２）。次に、自然対数変換を行い、辺長ｒとその近似面
積について自然対数ｌｎＡを算出する（Ｓ９３）。ここ
で自然対数変換を行うのは、ｒとAの関係が非線形であ
るため、それぞれに自然対数変換を行うことにより、準
線形な関係を導き出すためである。そして、得られたｌ
ｎＡがあらかじめ設定してあるナンバープレート特性の
許容範囲に入っているかどうかを判断する（Ｓ９４）。
許容範囲に入っていれば（Ｓ９４：ＹＥＳ）、そのブロ
ックを含む長方形はナンバープレートである可能性があ
るので、ｒの値に１を加え（Ｓ９５）、ｒの数がボック
スカウンティングの処理終了辺長を超えていないかを判
断し（Ｓ９６）、超えていなければ（Ｓ９６：ＹＥ
Ｓ）、次の辺長についてｌｎＡを算出して（Ｓ９３）処
理終了辺長に至るまでＳ９３からＳ９７のステップを繰
り返す。ｒの数がボックスカウンティングの処理終了辺
長に達するまで（Ｓ９６：ＮＯ）、すべての処理辺長ｒ
についてｌｎＡがナンバープレート特性の許容範囲に入
っていれば、その候補長方形をナンバープレートと判定
し、座標を記録する（Ｓ９７）。以上で１つの候補長方
形についての処理が終了するので、ｂの値に１を加えて
（Ｓ９８）、ｂの数が候補数を超えたかどうかを判断し
（Ｓ９９）、ｂが候補数に至るまで（Ｓ９９：ＹＥ
Ｓ）、すなわち候補長方形の数だけ繰り返す。

【００６０】又、Ｓ９３で得られたｌｎＡがナンバープ
レート特性の許容範囲に入っていなければ（Ｓ９４：Ｎ
Ｏ）、そのブロックを含む長方形はナンバープレート以
外であるから、次の長方形の処理に移る。すなわち、ｂ
の値に１を加えて（Ｓ９８）、ｂの数が候補数を超えた
かどうかを判断し（Ｓ９９）、ｂが候補数に至るまで
（Ｓ９９：ＹＥＳ）、すなわち候補長方形の数だけ繰り
返す。

【００６１】以上の処理を行い、ｂの値が検出済長方形
数を超えた場合には（Ｓ９９：ＮＯ）、すべての候補長
方形について処理が行われ、ナンバープレートが発見さ
れているはずなので、処理を終了する。

【００６２】図１３に示すのは、図７のＳ１８で行う一
連番号抽出処理の詳細を説明したフローチャートであ
る。まず、ナンバープレート判定により、ナンバープレ
ートとして記録された座標の画像に対し、３ドット×３
ドットのソベル変換を行い、ナンバープレート背景とナ
ンバープレート記載文字列の輪郭部分（エッジ）を強調
してナンバープレート色の影響を排除する（Ｓ１０
１）。次に、４ドット×４ドットから１ドットへ画像を
圧縮し、撮影時の画像ノイズやナンバープレートの汚れ
等の微細ノイズ情報を除去する（Ｓ１０２）。そして、
ニューラルネットワークを応用したフィルタネットに圧
縮した画像を入力し、文字列領域を強調する（Ｓ１０
３）。

【００６３】このフィルタネットは、あらかじめ所望す
る文字列領域を強調するように学習させることができ、
ノイズを含んだ複数パターンが存在する画像から画像濃
度の高い画素が集中している領域のみ抽出することがで
きる。本実施形態では、最大４桁の数字で構成されるナ
ンバープレートの一連番号の各桁に１つのフィルタネッ
トが対応するように構成される。よって、本実施形態で
は、４個のフィルタネットを用意し、各のフィルタネッ
トは、対応する桁の文字画像のみを強調する性質を学習
により取得している。

【００６４】フィルタネットは、３層の階層型ニューラ
ルネットワークで構成され、学習にはバックプロパゲー
ション法を用いている。フィルタネットの学習は、学習
用データとして数十台分のナンバープレート領域多値圧
縮画像データを使用して行い、これに対して所望する文
字領域を含む長方形領域内を「ＦＦＨ（１６進数）」、
それ以外の領域を「００Ｈ（１６進数）」とする学習デ
ータと同一サイズの教師データを与える。フィルタネッ
トの出力値と教師データとの２乗誤差があらかじめ決め
られた適切な設定値以下になった場合、終了と判断す
る。

【００６５】次に、フィルタネットから出力された文字
列領域強調画像データに対し、１ドットから４ドット×
４ドットへの伸長処理を施した画像と、ナンバープレー
ト領域のデジタル多値画像データとの対応するドット同
士の論理積を演算し、文字列領域強調画像データを得る
（Ｓ１０４）。そして、得られた文字列領域強調画像デ
ータに対して二値化処理を行う（Ｓ１０５）。二値化の
方法としては、文字列領域強調画像データから得られる
濃度ヒストグラムを閾値で２つのクラスに分けたときに
クラス間の分散が最大となる値を閾値とする判別分析法
や、微少領域で平均画像濃度を求め、それを微少領域で
の二値化閾値として順次同様の手順で二値化閾値を決定
する動的閾値決定法等を用いることができる。

【００６６】次に、二値化された画像データ中の連続す
る黒点を同一ラベルとしてその画素数を求め、所定値
（例えば７０画素）以下ならば文字以外のノイズ領域と
して除去するラベリング処理を行う（Ｓ１０６）。この
所定値は、ナンバープレート中の記載文字列の中でもっ
とも黒点画素数が少ない文字は「１」であるから、これ
に対する最小画素数を考慮して決定すればよい。

【００６７】さらに、ラベリング処理を施した画像デー
タに対し、垂直及び水平方向の各ラインごとに投影した
ヒストグラムにより、文字領域の上下左右端を決定する
ヒストグラム法を用いて一連番号の各文字画像を抽出す
る（Ｓ１０７）。

【００６８】図１４に示すのは、図７のＳ１９で行う一
連番号認識処理の詳細を示すフローチャートである。一
連番号抽出処理により切り出された一連番号を一桁ずつ
ニューラルネットワークに入力する（Ｓ１２１）。この
ニューラルネットワークは、入力層、中間層、及び出力
層からなる。そして、ニューラルネットワークが入力さ
れた文字画像に対応する文字コードを出力する（Ｓ１２
２）。このようにして、縦２４，横１２のサイズの一連
番号一桁分の入力に対して０〜９の数字が認識結果とし
て出力される。

【００６９】次に、本実施形態の不正行為監視システム
の不正検知をトリガーとした照合のルーチンについて、
図１５のフローチャートに基づいて説明する。ホールコ
ンシステム２が不正行為を検知するとこのルーチンの処
理が開始される。不正行為は、例えば各パチンコ機５に
設けられた不正電波検知等により検知される。まず、不
正行為が検知されたパチンコ機５に対応する監視カメラ
４で遊技客を撮影する（Ｓ２０３）。この時点で撮影す
る必要は必ずしもなく、定期的に撮影してメモリーに記
録しておき、異常発生時点でメモリーに記憶されている
画像を読み出すように構成してもよい。パン・チルト及
びズームにより、監視カメラ４を遊技客の顔方向に向
け、顔が適切な大きさに撮影されるようにズーム調整し
て撮影するようにしてもよい。

【００７０】次いで、不正行為があったことを不正行為
監視システムの操作者に警告し、不正行為のあったパチ
ンコ機５の遊技台番号とＳ２０３で撮影した画像を表示
する（Ｓ２０４）。これにより、パチンコホールの従業
員は、不正行為の現場に急行して対処したり、表示され
た画像をもとに出入り口付近で不正行為をした遊技客を
足止めする等の対処ができる。画像を画面に表示すると
ともに印刷して携帯できるようにしてもよい。そして、
撮影した画像を不審者データベース３７に記録する（Ｓ
２０５）。さらに、駐車場入場者データベース３６の搭
乗者画像３６ｂと照合し（Ｓ２０６）、一致するものが
あるかどうか判定する（Ｓ２０７）。照合は、顔画像を
抽出し、その特徴量を比較することで行う。顔画像の特
徴量抽出は、撮影時点で行ってもよいし、照合時点で行
ってもよい。一致ありと判定された場合には（Ｓ２０
７：ＹＥＳ）、不審者画像と搭乗者画像の両方を表示し
て（Ｓ２０８）、不正行為監視システムの操作者に確認
させる（Ｓ２０９）。一致するデータが複数抽出された
場合には、操作者にその中から１つを選択させる（Ｓ２
０９）。そして、Ｓ２０５で記録した不審者画像に車両
ナンバーを対応づけて不審者データベース３７に記録す
る（Ｓ２１０）。一致なしと判定された場合には（Ｓ２
０７：ＮＯ）、処理を終了する。

【００７１】次に、パチンコホール内の不審者検索のル
ーチンについて、図１６のフローチャートに基づいて説
明する。本処理は、操作者により任意に、もしくは一定
時間間隔で自動的に起動させることができる。まず、監
視カメラ４で遊技客を撮影する（Ｓ３０１）。次いで、
不審者データベース３７に登録されている不審者画像３
７ｂとＳ３０１で撮影した画像を照合し（Ｓ３０２）、
一致するものがあるかどうか判定する（Ｓ３０３）。照
合は、顔画像を抽出し、その特徴量を比較することで行
う。顔画像の特徴量抽出は、撮影時点で行ってもよい
し、照合時点で行ってもよい。一致ありと判定された場
合には（Ｓ３０３：ＹＥＳ）、不審者遊技中ということ
で警告を発生するとともに、Ｓ３０１で撮影した画像を
表示し、その遊技客の使用しているパチンコ機５の遊技
台番号を表示して（Ｓ３０４）、店舗の従業員が対応で
きるようにする。一致がなければ（Ｓ３０３：ＮＯ）、
処理を終了する。

【００７２】次に、パチンコホールの入口で行われる入
店者チェックのルーチンについて、図１７のフローチャ
ートに基づいて説明する。入口に設けられたセンサーが
客の入場を検知すると、処理が開始される。まず、入り
口付近に備えられたカメラで入店者を撮影する（Ｓ４０
１）。ついで、駐車場入場者データベース３６に登録さ
れている搭乗者画像３６ｂとＳ４０１で撮影した画像を
照合し（Ｓ４０２）、一致するものがあるかどうか判定
する（Ｓ４０３）。照合は、顔画像を抽出し、その特徴
量を比較することで行う。顔画像の特徴量抽出は、撮影
時点で行ってもよいし、照合時点で行ってもよい。さら
に、図６のＳ４で行う撮影からここで行う撮影は時間差
があまりないので、照合に服の色やパターンを利用して
もよい。一致ありと判定された場合には（Ｓ４０３：Ｙ
ＥＳ）、駐車場入場者データベース３６の該当する車両
ナンバー３６ａに来店フラグ３６ｄを記録する（Ｓ４０
４）。一致がなければ（Ｓ４０３：ＮＯ）、処理を終了
する。尚、本実施形態では、来店のチェックを入口に設
置したカメラで撮影した画像により行うようにしたが、
遊技中に監視カメラ４で撮影される画像で確認するよう
に構成してもよい。

【００７３】次に、駐車場に入場しながら来店しない不
正駐車車両を検出するためのルーチンについて、図１８
のフローチャートに基づいて説明する。本処理は、操作
者により任意に、もしくは一定時間で自動的に起動させ
ることができる。まず、駐車場入場者データベース３６
から、来店フラグ３６ｄの立っていない車両ナンバーを
抽出する（Ｓ５０１）。次いで、抽出された車両ナンバ
ーに対応する駐車場入場時刻３６ｃと現在時刻を比較す
る（Ｓ５０２）。そして、あらかじめ設定した所定時間
（例えば１５分）を経過している車両ナンバーを表示す
るとともに不正駐車データベース３８に記録して（Ｓ５
０３）、処理を終了する。ここで記録された車両ナンバ
ーは、図６のＳ６で行われる照会の結果、次に同じ車で
駐車場に来るとＳ８で警告表示される。ここでは不正駐
車データベース３８には車両ナンバーのみを記録するよ
うにしているが、搭乗者画像も記録し、図６のＳ６の照
合を顔画像でも行うようにしてもよい。

【００７４】以上の処理を適宜繰り返し実行することに
より、過去に不正行為をなした遊技客を不審者としてデ
ータベースに登録し、入店時から注目して監視すること
により、再度不正行為を為すことを未然に防止すること
ができる。特に、駐車場にて車両ナンバー情報を取得
し、不審者データベースに情報として付加しておけば、
駐車場に入場したときに不審者を特定してパチンコホー
ルに警告し、監視させることが可能となる。又、駐車場
と店舗の両方で来店者をチェックすることから、来店し
ない不正駐車の防止にも活用できる。

【００７５】

【発明の効果】上記説明から明らかなように、請求項１
に記載の監視システムによれば、ナンバープレート認識
手段が、店舗の駐車場に入場した車両のナンバープレー
ト情報を認識し、搭乗者撮影手段が車両に乗った搭乗者
を撮影し、駐車場入場者情報記憶手段が、ナンバープレ
ート認識手段により識別されたナンバープレート情報と
搭乗者撮影手段により撮影された搭乗者の画像とを対応
付けて記憶し、入店者撮影手段が、店舗内に設置され、
店舗内の人物を撮影し、照合手段が、駐車場入場者情報
記憶手段に記憶された搭乗者の画像と入店者撮影手段に
よって撮影された画像とを照合することができるので、
店舗と駐車場を連動して監視し、不正行為を防止でき
る。

【００７６】請求項２に記載の監視システムによれば、
請求項１に記載の監視システムの効果に加え、遊技台監
視手段が、店舗内に設置された遊技台の遊技状態を監視
し、入店者撮影手段は、遊技台で遊技を行う人物を撮影
する遊技客撮影手段として作用するので、遊技場の不正
監視に有効である。

【００７７】請求項３に記載の監視システムによれば、
請求項２に記載の監視システムの効果に加え、不審者情
報記憶手段が、遊技台監視手段が遊技状態の異常を検出
したときに、遊技客撮影手段により撮影された画像を不
審者の画像として記憶するので、遊技状態の異常を発生
させた遊技客の顔の画像を不審者としてデータベース化
し、以後の不正行為の防止に使用することができる。

【００７８】請求項４に記載の監視システムによれば、
請求項３に記載の監視システムの効果に加え、不審者照
合手段が不審者情報記憶手段に記憶された不審者の画像
と、駐車場入場者情報記憶手段に記憶された搭乗者の画
像とを照合し、不審者情報記憶手段が、不審者照合手段
による照合の結果により抽出された搭乗者の画像につい
て、対応するナンバープレート情報を不審者のものとし
て記憶するので、不審者データベースに不審者の使用し
た車両のナンバープレート情報が登録され、以後、同じ
車で遊技場の駐車場に入場したときに不審者の入場を早
く検知し、監視する等して不正行為を未然に防止するこ
とができる。

【００７９】請求項５に記載の監視システムによれば、
請求項４に記載の監視システムの効果に加え、不審者照
合手段において、選択手段が、不審者の画像に類似する
搭乗者画像を複数抽出してその中から１つを選択し、不
審者情報記憶手段が、選択された搭乗者の画像に対応す
るナンバープレート情報を不審者のものとして記憶する
ので、複数抽出された候補の中から最適なものを操作者
が選択して不審者として記憶させることができる。

【００８０】請求項６に記載の監視システムによれば、
請求項４又は５に記載の監視システムの効果に加え、不
審者照合手段が、遊技客撮影手段により撮影された画像
と、不審者情報記憶手段に記憶された不審者の画像とを
照合するので、遊技中の顧客が以前不正行為を為したこ
とがあるかをチェックして、再び不正行為を行う前に注
目し、監視する等して不正行為を未然に防止することが
できる。

【００８１】請求項７に記載の監視システムによれば、
請求項４乃至６の何れかに記載の監視システムの効果に
加え、不審者報知手段が、不審者照合手段による照合で
一致する画像が特定された場合に、報知を行うので、報
知された従業員や監視カメラ等が不審者に注目して監視
を行い、不正行為を未然に防止することができる。

【００８２】請求項８に記載の監視システムによれば、
請求項４乃至７の何れかに記載の監視システムの効果に
加え、ナンバープレート情報照合手段が、ナンバープレ
ート認識手段が認識したナンバープレート情報が不審者
情報記憶手段に記憶されたナンバープレート情報の何れ
かに一致するか否かを照合し、不審者報知手段が、ナン
バープレート情報照合手段が一致するナンバープレート
情報を照合した場合に報知を行うので、不審者が駐車場
に入場した時点で注目して監視を行い、不正行為を未然
に防止することができる。

【００８３】請求項９に記載の監視システムによれば、
請求項１乃至８の何れかに記載の監視システムの効果に
加え、ナンバープレート認識手段において、車両画像撮
影手段が店舗の駐車場に入場した車両の画像を撮影し、
ナンバープレート抽出手段が車両画像撮影手段が撮影し
た車両の画像からナンバープレートの画像を抽出し、ナ
ンバー文字認識手段がナンバープレート抽出手段が抽出
したナンバープレートの画像からナンバーの文字を認識
するので、車両ナンバーを特定して、駐車場に入場した
時点から不審者に素早く注目し、不正行為を未然に防止
することができる。

【００８４】請求項１０に記載の監視システムによれ
ば、請求項４乃至９の何れかに記載の監視システムの効
果に加え、不審者照合手段において、搭乗者顔識別手段
が駐車場入場者情報記憶手段に記憶された搭乗者の画像
から顔の特徴を識別し、遊技客顔識別手段が遊技客画像
撮影手段により撮影された遊技客の画像から顔の特徴を
識別し、不審者顔識別手段が不審者情報記憶手段に記憶
された不審者の画像から顔の特徴を識別し、識別結果一
致判断手段が搭乗者顔識別手段の識別結果と不審者顔識
別手段の識別結果の一致、又は、遊技客顔識別手段の識
別結果と不審者顔識別手段の識別結果の一致を判断する
ので、人手を掛けずに不正行為を行う可能性のある不審
者を識別し、不正行為を未然に防止することができる。

【００８５】請求項１１に記載の監視システムによれ
ば、請求項１乃至１０の何れかに記載の監視システムの
効果に加え、未入店者抽出手段が照合手段の照合結果に
基づき入店していない搭乗者画像を抽出し、不正駐車検
出手段が抽出された搭乗者画像に対応するナンバープレ
ート情報を駐車場入場者情報記憶手段から抽出するの
で、入店せずに駐車場のみを不正使用している駐車車両
に警告等をすることができる。

【００８６】請求項１２に記載の監視システムによれ
ば、ナンバープレート認識手段が店舗の駐車場に入場し
た車両のナンバープレート情報を認識し、搭乗者撮影手
段が車両に乗った搭乗者を撮影し、駐車場入場者情報記
憶手段がナンバープレート認識手段により識別されたナ
ンバープレート情報と搭乗者撮影手段により撮影された
搭乗者の画像とを対応付けて記憶し、入店者撮影手段が
店舗内に設置され、店舗内の人物を撮影し、表示手段が
駐車場入場者情報記憶手段に記憶された搭乗者の画像と
入店者撮影手段によって撮影された画像とを表示するの
で、操作者が表示された画像を参照して不正行為の防止
に役立てることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】パチンコ店舗不正監視システムの基本構成を示
すシステム構成図である。

【図２】パソコンの概略構成を示すブロック図である。

【図３】運転者データベースのファイル構成を示す模式
図である。

【図４】不審者データベースのファイル構成を示す模式
図である。

【図５】不正駐車データベースのファイル構成を示す模
式図である。

【図６】搭乗者撮影とデータベース照会の処理の流れの
概略を示すフローチャートである。

【図７】ナンバープレート検出びナンバー認識処理の全
体の流れを示したフローチャートである。

【図８】輪郭抽出処理の詳細を示したフローチャートで
ある。

【図９】頂点抽出処理の詳細を示したフローチャートで
ある。

【図１０】多角形検出処理の詳細を示したフローチャー
トである。

【図１１】多角形特徴量抽出処理の詳細を示したフロー
チャートである。

【図１２】ナンバープレート判定処理の詳細を説明した
フローチャートである。

【図１３】一連番号抽出処理の詳細を説明したフローチ
ャートである。

【図１４】一連番号認識処理の詳細を示すフローチャー
トである。

【図１５】不正検知による不審者撮影とデータベース照
会の処理の流れの概略を示すフローチャートである。

【図１６】パチンコホール内の不審者検索処理の流れの
概略を示すフローチャートである。

【図１７】パチンコホールの入口で行われる入店者チェ
ックの処理の流れの概略を示すフローチャートである。

【図１８】不正駐車車両検出処理の流れの概略を示すフ
ローチャートである。

【図１９】輪郭抽出処理により出力された輪郭画像の例
である。

【図２０】頂点抽出処理により出力された画像の例であ
る。

【図２１】多角形検出処理により出力された画像の例で
ある。

【図２２】輪郭抽出処理におけるソベル変換で使用され
るフィルタを示した模式図である。

【図２３】頂点抽出処理において辺検索が行われる方向
を示した模式図である。

【図２４】頂点属性条件の例を示した模式図である。

【符号の説明】

１パソコン２ホールコンシステム３駐車場ビデオカメラ４ホール内ビデオカメラ５パチンコ機２０ＣＰＵ２１ＲＡＭ２２ＲＯＭ２７ＣＤ−ＲＯＭドライブ２８外部記憶装置３４ＣＤ−ＲＯＭ３６駐車場入場者データベース３７不審者データベース３８不正駐車データベース３９プログラム

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩテーマコート゛(参考）Ｇ０６Ｔ 7/60 ２００Ｇ０６Ｔ 7/60 ２００Ｄ (72)発明者山下祥宏名古屋市中川区尾頭橋四丁目13番７号株式会社ディー・ディー・エス内 (72)発明者中田和秀名古屋市中川区尾頭橋四丁目13番７号株式会社ディー・ディー・エス内 (72)発明者伊藤博志大阪府大阪市中央区安土町二丁目３番13号大阪国際ビルミノルタ株式会社内 (72)発明者杉江知彦大阪府大阪市中央区安土町二丁目３番13号大阪国際ビルミノルタ株式会社内 (72)発明者池野卓也大阪府大阪市中央区安土町二丁目３番13号大阪国際ビルミノルタ株式会社内Ｆターム(参考） 2C088 CA02 CA08 CA09 CA21 CA31 CA35 EA46 EA48 FA00 5B057 AA19 BA02 DA08 DA11 DA15 DA16 DB02 DB06 DB09 DC14 DC16 DC19 DC23 DC25 DC33 DC36 5B064 AA02 AA07 AB02 5L096 AA02 AA06 BA02 CA02 DA03 DA04 EA03 EA43 FA05 FA06 FA12 FA33 FA36 FA37 FA54 FA59 FA64 FA69 GA12 GA34 GA40 GA51 GA55 HA08 HA11 JA09 JA11 KA04

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】店舗の駐車場に入場した車両のナンバー
プレート情報を認識するナンバープレート認識手段と、当該車両に乗った搭乗者を撮影する搭乗者撮影手段と、前記ナンバープレート認識手段により識別されたナンバ
ープレート情報と、前記搭乗者撮影手段により撮影され
た搭乗者の画像とを対応付けて記憶する駐車場入場者情
報記憶手段と、前記店舗内に設置され、店舗内の人物を撮影する入店者
撮影手段と、前記駐車場入場者情報記憶手段に記憶された搭乗者の画
像と前記入店者撮影手段によって撮影された画像とを照
合する照合手段とを備えたことを特徴とする監視システ
ム。
【請求項２】前記店舗内に設置された遊技台の遊技状
態を監視する遊技台監視手段をさらに有し、前記入店者撮影手段は、前記遊技台で遊技を行う人物を
撮影する遊技客撮影手段であることを特徴とする請求項
１に記載の監視システム。
【請求項３】前記遊技台監視手段が遊技状態の異常を
検出したときに、前記遊技客撮影手段により撮影された
画像を不審者の画像として記憶する不審者情報記憶手段
を備えたことを特徴とする請求項２に記載の監視システ
ム。
【請求項４】前記照合手段は、前記不審者情報記憶手
段に記憶された不審者の画像と、前記駐車場入場者情報
記憶手段に記憶された搭乗者の画像とを照合するための
不審者照合手段であり、前記不審者情報記憶手段は、前記不審者照合手段による
照合の結果により抽出された前記搭乗者の画像につい
て、対応するナンバープレート情報を不審者のものとし
て記憶することを特徴とする請求項３に記載の監視シス
テム。
【請求項５】前記不審者照合手段は、不審者の画像に
類似する搭乗者画像を複数抽出し、その複数の搭乗者画
像のうちから１つを選択する選択手段を備え、前記不審者情報記憶手段は、選択された搭乗者の画像に
ついて、対応するナンバープレート情報を不審者のもの
として記憶することを特徴とする請求項４に記載の監視
システム。
【請求項６】前記不審者照合手段は、前記遊技客撮影
手段により撮影された画像と、前記不審者情報記憶手段
に記憶された不審者の画像とを照合することを特徴とす
る請求項４又は５に記載の監視システム。
【請求項７】前記不審者照合手段による照合で一致す
る画像が特定された場合に、報知を行う不審者報知手段
を備えたことを特徴とする請求項４乃至６の何れかに記
載の監視システム。
【請求項８】前記ナンバープレート認識手段が認識し
たナンバープレート情報が前記不審者情報記憶手段に記
憶されたナンバープレート情報の何れかに一致するか否
かを照合するナンバープレート情報照合手段を備え、前記不審者報知手段は、当該ナンバープレート情報照合
手段が、一致するナンバープレート情報を照合した場合
に報知を行うことを特徴とする請求項４乃至７の何れか
に記載の監視システム。
【請求項９】前記ナンバープレート認識手段は、店舗の駐車場に入場した車両の画像を撮影する車両画像
撮影手段と、当該車両画像撮影手段が撮影した車両の画像からナンバ
ープレートの画像を抽出するナンバープレート抽出手段
と、当該ナンバープレート抽出手段が抽出したナンバープレ
ートの画像からナンバーの文字を認識するナンバー文字
認識手段とを備えたことを特徴とする請求項１乃至８の
何れかに記載の監視システム。
【請求項１０】前記不審者照合手段は、前記駐車場入場者情報記憶手段に記憶された搭乗者の画
像から顔の特徴を識別する搭乗者顔識別手段と、前記遊技客撮影手段により撮影された遊技客の画像から
顔の特徴を識別する遊技客顔識別手段と、前記不審者情報記憶手段に記憶された不審者の画像から
顔の特徴を識別する不審者顔識別手段と、前記搭乗者顔識別手段の識別結果と前記不審者顔識別手
段の識別結果の一致、又は、前記遊技客顔識別手段の識
別結果と前記不審者顔識別手段の識別結果の一致を判断
する識別結果一致判断手段とを備えたことを特徴とする
請求項４乃至９の何れかに記載の監視システム。
【請求項１１】前記照合手段の照合結果に基づき、入
店していない搭乗者画像を抽出する未入店者抽出手段
と、抽出された搭乗者画像に対応するナンバープレート情報
を前記駐車場入場者情報記憶手段から抽出する不正駐車
検出手段とを備えたことを特徴とする請求項１乃至１０
の何れかに記載の監視システム。
【請求項１２】店舗の駐車場に入場した車両のナンバ
ープレート情報を認識するナンバープレート認識手段
と、当該車両に乗った搭乗者を撮影する搭乗者撮影手段と、前記ナンバープレート認識手段により識別されたナンバ
ープレート情報と、前記搭乗者撮影手段により撮影され
た搭乗者の画像とを対応付けて記憶する駐車場入場者情
報記憶手段と、前記店舗内に設置され、店舗内の人物を撮影する入店者
撮影手段と、前記駐車場入場者情報記憶手段に記憶された搭乗者の画
像と前記入店者撮影手段によって撮影された画像とを表
示する表示手段とを備えたことを特徴とする監視システ
ム。