JP2004280713A - 車番認識装置 - Google Patents
車番認識装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2004280713A JP2004280713A JP2003074390A JP2003074390A JP2004280713A JP 2004280713 A JP2004280713 A JP 2004280713A JP 2003074390 A JP2003074390 A JP 2003074390A JP 2003074390 A JP2003074390 A JP 2003074390A JP 2004280713 A JP2004280713 A JP 2004280713A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- serial number
- image
- plate
- license plate
- character
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Character Input (AREA)
Abstract
【解決手段】3mm/画素程度の比較的低い分解能で撮影した画像から処理15〜処理17で一連番号を切り出した後、処理30で、その番号の位置座標から撮影している視野サイズを算出し、処理32で、そのサイズが2mm/画素程度の比較的高い分解能になるようにプレート領域の入力画像を拡大処理し、処理33で、その画像から一連番号を再度切り出し、この後、処理18〜処理21で、切り出した番号の座標から各種コード(陸運支局コード、車種コード、用途コード)の位置を決定し、文字認識して車番を認識する。
【効果】プレート部分を切り出し、その画像を所定のサイズに拡大処理することで、全ての文字の領域座標を正確に決定でき、結果的に3mm/画素程度の分解能まで視野幅を広げることができる。このため、低価格のカメラで道路を広く監視することが可能となる。
【選択図】 図1
Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、道路などに適用されるテレビジョンカメラを用いた監視システムに係り、特に、自動車のナンバープレートを撮影して文字を読み取る車番認識装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
近年、道路交通状況の把握や統計的な管理などのため、テレビカメラ(テレビジョンカメラ)を用いて自動車の車番を認識するシステムが普及しているが、このシステムは、道路上にテレビカメラを設置し、通過する車両のナンバープレートを撮影し、文字認識により番号などを自動認識するものである。
【0003】
従って、このシステムの場合、テレビカメラによる画像の読取りに或る程度、高い分解能が必要で、このため通常のNTSC方式のテレビカメラを使用したのでは、視野の幅が1000mm程度しか確保できない。
【0004】
従って、道路幅全体を監視するためには、専用の高精細テレビカメラを用いるのが一般的であるが、この場合にはテレビカメラが高価になり、画像処理のための信号入力系が特殊仕様になる上、処理対象となる画素数が膨大になるため、極めて高速の画像処理プロセッサを要してしまう。
【0005】
ここで、従来技術でも、1台のテレビカメラを用いて車番を認識する装置が提案されている(例えば特許文献1参照。)。
【0006】
そこで、以下、この従来技術について説明する。ここで、まず、図7は、を示したもので、この例では、テレビカメラ40と、これから出力されるアナログ映像信号をディジタル信号に変換するA/D変換器41、ディジタル映像信号を記録するための画像メモリ4732、画像処理プロセッサ43、種々の演算を実行し各種のハードウエアを制御するCPU44を備えている。
【0007】
ここで、テレビカメラ40は一般的なNTSC方式のもので、これに対応して画像メモリ42は通常のテレビカメラの映像や処理過程での映像などが格納可能なものであり、この場合、画素数512×512程度の記憶容量をもつメモリが複数個設けてある。
【0008】
また、画像処理プロセッサ43は、画像の局所最大値フィルタ処理と局所最小値フィルタ処理、画素毎の差分処理、平滑化処理、微分処理、2値化処理、2値化画像の膨張処理、ラベリング処理、ヒストグラム処理など一般的な画像処理に必要な機能を果たすものである。
【0009】
そして、この従来技術では、車番認識処理を、まず画像からプレートを切り出し、次いで最大4桁の一連番号を切り出し、これに続いて、各種コード領域(地名の陸運支局コード、車種コード、用途コードなどの領域)を切り出した後、各文字を認識するという一連の流れにより実行するようになっていて、このときの各種コード領域の算出は、一連番号の大きさと、それらの位置から得るようにしている。
【0010】
そこで、このときの一連の流れによる処理について、図8により簡単に説明すると、この処理は、入力された画像からプレートを領域を抽出するプレート抽出部1とプレート内の一連番号を抽出する一連番号抽出部2、抽出された一連番号の座標から陸運支局コード、車種コード、用途コードの各座標位置を算出する各コード領域座標算出部3、各コードを認識する文字認識処理部4の各部により実行される。
【0011】
そして、この結果、文字認識処理部4では、各コード領域毎にどのような文字が存在しているかが予め判るため、文字認識部5と陸運支局コード(地名)認識部6、それに用途コード(ひらがな)認識部7に分かれている。
【0012】
そこで、次に、この従来技術によるプレート認識処理について説明するのであるが、ここで、まず、自動車のナンバープレートについて説明すると、図9は日本(日本国)におけるナンバープレートの形状を示したもので、これは、最大4桁の一連番号11と地名の陸運支局コード12、車種コード13、それに用途コード14で構成されている。
【0013】
このとき、日本のプレートには、図9の(a)、(b)に示すように、中型と大型の2種があり、中型の一連番号11のサイズは40×80mm、大型の一連番号のサイズは60×120mmと定められているが、陸運支局コード12と車種コード13、それに用途コード14は、大型、中型共に高さが40mmサイズで、従って、一連番号の高さはその他コードの2倍以上の大きさになっている。
【0014】
そして、ナンバープレート認識手順は、図8に示したように、プレート切り出し、一連番号抽出、各コード領域座標算出、各コード領域の文字認識の手順となる。そこで、以下、このナンバープレート認識手順について、図10の処理フローにより順次説明する。
【0015】
このとき、予め撮影視野サイズ(又は分解能)についてはパラメータとして与えてあり、且つ、プレートサイズ、文字サイズなどに対するしきい値(以下、閾値と記す)についても予め記憶してあるものとする。
【0016】
(1) 画像入力(図示せず)
テレビカメラ40で撮像した画像を画像メモリ32に取り込む。ここではテレビカメラ40としてNTSC方式のカメラを使用した場合を想定し、横512画素、縦240画素で画像を取り込むものとして説明する。
【0017】
(2) プレート切り出し(図10の処理15)
取り込んだ画像の何処にプレートがあるかは、このときの自動車の走行位置、プレートの取付け位置によって変動する。そこで、入力画像からプレートの位置を認識する必要がある。このための方式には色々あるが、ここではエッジの強い領域を抽出し、それを整形処理してプレートを検出する方式を採用している。
【0018】
このため、抽出に使用する閾値には、プレート幅の最小と最大、高さの最小と最大などあるが、詳しい説明は省略する。
【0019】
(3) 一連番号の抽出(図10の処理16)
プレート領域について一連番号を2値画像として抽出する。このときの2値化方式にも色々あるが、ここでは詳細な説明は省略する。そして、2値画像から指定範囲(予め設定してある視野サイズ、或いは分解能で決まる一連番号のサイズの範囲)の大きさの物体を抽出し、その中で一列に並んだ物体だけを一連番号候補として抽出する。
【0020】
この一連番号の抽出時に、各文字の領域座標(X始点、X終点、Y始点、Y終点)を求め、その値から各文字の中心X、Y座標、文字高さ、幅などを求めておく。
【0021】
(4) プレートサイズの判定(図10の処理17)
各コードの位置座標は、図9に示したように、大型プレートと中型プレートで異なる。そこで抽出した一連番号の座標位置からの相対距離も異なるので、プレートサイズを判定する必要がある。
【0022】
このときの具体的な処理は、一連番号の文字の平均高さを用い、文字の高さが所定値(予め設定した視野サイズで決まる閾値)以上の場合は、大型プレートであると判断する処理となる。
【0023】
(5) X方向とY方向の分解能算出(図10の処理18)
画像取り込み時の位置やプレートの下向き角度の変化によって一連番号の大きさ(画素数)が異なるので、抽出した一連番号の画素数から縦、横の分解能を算出する必要がある。
【0024】
このとき、中型プレートの場合は文字幅が40mmであるので、X方向分解能は40mm/文字幅(画素数)となる。他方、垂直方向の分解能は、中型プレートの場合、文字の高さは80mmであるので、Y方向分解能は80mm/文字高さ(画素数)となる。
【0025】
また、大型の場合は、同様に幅60mm、高さ120mmの値を使ってX、Y方向の分解能を算出する。なお、水平方向の分解能は、上記のように文字幅でなく、4桁文字の場合は1文字目と4文字目の間隔、3桁文字の場合は、3桁の間隔から分解能を算出する方が誤差は少ない。
【0026】
1桁の場合は文字の幅で算出するが、このとき数字「1」は幅が違うので、ドットとの間隔から算出するか、文字高さから推定するなどの工夫が必要であり、従って誤差が少なくないが、やむを得ない。
【0027】
(6) 各コード領域の座標算出(図10の処理19)
各コードの位置座標は、図9で説明したように大型プレートと中型プレートで異なるため、前記の処理18で算出したX方向、Y方向の分解能を用いて各コード領域の座標を算出する。例えば車種コード領域は、一連番号の15mm上から40mmの高さの範囲なので、15mmと55mmをY方向分解能(mm/画素)で除算することにより画素位置を算出する。
【0028】
また、一連番号の左から1桁目の中心座標から用途コードの中心座標までの距離は、中型プレートの場合、55mm離れで40mm幅なので、用途コードの水平範囲は、35mm〜75mmの範囲の画素位置から求める。
【0029】
また、大型プレートの場合は、87.5mm離れの40mm幅なので、67.5〜107.5mmの範囲に相当する画素位置から求める。
【0030】
このような処理を、図11に示すように、全てのコード領域について実行し、陸運支局コード22と車種コード23、それに用途コード24の座標をそれぞれ算出する。なお、誤差、位置ずれ、プレート曲がりなどを考慮し、各コード領域の座標としては、実際の寸法よりも広めの領域に設定する。
【0031】
(7) 文字領域抽出(図10の処理20)
このときのコード領域は、上記したように、誤差などを考慮して、やや広めの領域になっている。このため、文字認識すべき実際の領域を、濃度の投影分布を用いて決定する。
【0032】
この処理は、図4に示すように、入力画像に対してコード領域座標25を設定し、その範囲の垂直方向(x軸投影分布)と水平方向(y軸投影分布)に、それぞれ濃度の累積投影分布を求め、この頻度が所定の閾値を越えた座標を各方向毎に求め、認識する範囲の文字領域26の座標を求めるのである。
【0033】
(8) 文字認識(図10の処理21)
ここでは、上記したようにして求めた各コードの文字領域を、例えばニューラルネットワークを用いて認識する。このとき、ナンバープレートの文字は、一般の文字認識に比べカテゴリが少ない。従って、比較的低い分解能でも認識可能であり、例えば、用途コード14はひらがなで、且つ40mm×40mmの大きさであるから、10×10画素程度でも認識することができる。
【0034】
このようにして、領域が決定できれば、4mm/画素程度でも認識でき、1台のテレビカメラ40で車番認識することができる。なお、このときの文字認識方式には、他にも色々な方式が有るが、ここでは割愛する。
【0035】
【特許文献1】
特開平6−215293号公報
【0036】
【発明が解決しようとする課題】
一般的に車番認識装置における文字認識は、2mm/画素の分解能が必要とされている。従って、これからすれば、ひらがなの場合、40mm×40mmなので、少なくとも20×20画素程度が必要なことになる。
【0037】
但し、文字領域を切り出した後の文字認識そのものについては、3〜4mm/画素程度、つまり、ひらがなの場合、40mm×40mmなので10×10〜13×13画素程度でも問題ないことが経験的に知られている。
【0038】
しかしながら、このような3〜4mm/画素程度の低い分解能では、文字領域を切り出すのが難しく、結果的に文字認識ができなくなってしまう。
【0039】
このため、2mm/画素の分解能で撮影した場合、例えば1000×500画素程度の高精細カメラを使用した場合でも、水平2mの視野サイズが精一杯であり、NTSC方式のカメラでは、640×240画素程度なので、たかだか水平1m程度しか視野を確保できない。
【0040】
しかも実際の道路幅は、少なくとも3m程度はあるので、1mの監視範囲では見逃しが多く、従って、従来技術では、やはり複数のNTSCカメラを設置するか、高価な高精細カメラを用いる必要があった。
【0041】
ここで上記した文字の切り出しは、一連番号の座標、サイズから算出した各コード領域までの相対位置を計算して決定している。そこで、例えば一連番号の上方向に14.8画素〜20.4画素のところに有ると計算された場合でも、画像のデータは整数値しか扱わないため、結果的には14〜20画素の範囲になってしまい、分解能が荒くなればなるほど領域がずれる可能性が大になる。
【0042】
また、各コードの詳細領域を濃度の投影分布で求める場合でも、投影分布の始点、終点座標決定のための閾値を実数に設定することが望ましいが、しかし、整数値しか扱えないため誤差が生じ、従って、従来技術では、結果的に領域座標にずれが生じて誤認識となっていた。
【0043】
本発明は、上記した従来技術の問題点に鑑みてなされたもので、その目的は、1台のテレビカメラで広い範囲の認識が可能な車番認識装置を提供することにある。
【0044】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明は、ナンバープレートでは一連番号のサイズが、地名(陸運支局コード)や車種コード、用途コードなど他のコードのサイズとは異なることに着目してなされたもので、このため、3〜4mm/画素程度の分解能で撮影した映像から、比較的大きい文字サイズの一連番号を切り出し、そのときの分解能(或いは視野サイズ)を算出し、所定分解能(或いは視野サイズ)よりも大きい場合(プレートが所定サイズより小さい場合)は、ナンバープレートの領域全体を所定サイズ(例えば2mm/画素の分解能)に拡大処理し、その画像を用いて車種コード、陸運支局コード、用途コードの領域を切り出し、認識するようにしたものである。
【0045】
上記したように、2mm/画素の分解能であれば、通常のプレートはほぼ100%の認識が得られるので、このような手法により、安価なテレビカメラにより広い視野が監視でき、車番を認識することができるようになる。
【0046】
例えばNTSC方式のカメラの場合、従来は1m程度の視野しか監視できなかったが、本発明によれば、例えば1.5m程度の視野も監視でき、高精細カメラの場合なら、車線幅全体(3m程度)を監視することが可能となり、安価な構成で走行する車両の見逃しを大幅に低減することができる。
【0047】
【発明の実施の形態】
以下、本発明による車番認識装置について、図示の実施の形態により詳細に説明すると、ここで、図1が本発明の一実施形態によるナンバープレート認識手順で、その他、この手順の実行のためのハードウエア構成は、図7で説明した従来技術と同じである。
【0048】
また、この本発明の一実施形態でも、その車番認識処理は、図8で説明した従来技術と同じで、入力された画像からプレートを領域を抽出するプレート抽出部1とプレート内の一連番号を抽出する一連番号抽出部2、抽出された一連番号の座標から陸運支局コード、車種コード、用途コードの各座標位置を算出する各コード領域座標算出部3、各コードを認識する文字認識処理部4の各部により実行されるようになっている。
【0049】
従って、この実施形態では、図1から明らかなように、図10で説明した従来技術におけるナンバープレート認識手順において、視野が広い場合は、以下の処理が追加されるようになっている。
【0050】
上記したように、ナンバープレートでは、一連番号の文字サイズが、陸運支局コードや車種コードに比べて大きく、このため、視野を多少広げても文字の潰れなどは発生しにくい。
【0051】
そこで、本発明では、一連番号を切り出した後で現状の分解能を算出し、その分解能が所定の値(例えば2mm/画素)になるように、プレート全体の領域を拡大処理し、再度その画像について一連番号切り出し、各種コード領域の領域設定を実行するようにした。
【0052】
このようにすることで、あたかも2mm/画素の分解能で撮影した映像と同等の分解能で撮影した映像と同じような領域決定が可能になり、低い分解能でも認識することができ、1台のテレビカメラで済ませるようになるのである。
【0053】
以下、図1のフローチャートにより、本発明の実施形態について詳細に説明する。なお、この図1において、図10と同じ番号の処理については、従来技術と同じ処理なので、説明は省略し、処理17と処理18の間に付加されている処理30〜処理34についてだけ説明する。
【0054】
▲1▼ 視野サイズの算出(図1の処理30)
図10で説明した従来技術と同じく、処理15から処理17までが終了して、広い視野で抽出した一連番号の各文字の中心X座標を求め、この間隔から水平方向(x方向)の視野サイズを算出する。このときの視野サイズは、予め設定してある視野サイズのパラメータとは微妙に異なる。これは、プレートの取り込み位置が遠いほど計算上の視野が大きく、近い位置で取り込むと、視野幅は小さくなるためである。
【0055】
このため、切り出した一連番号の座標を用いて視野サイズを計算するのであるが、ここで、プレートサイズによって文字間隔が異なるので、プレート種別が中型の場合は、一連番号の1桁目と4桁目の距離が、図9(a)に示されているように195mmなので、画像メモリの画素数を512画素、抽出した一連番号の1桁目と4桁目の画素数をP1−4とすると、このときの視野サイズSM は、次の式1により算出される。
【0056】
視野サイズSM =512×(195/P1−4)…… ……(式1)
【0057】
また、大型プレートの場合と判断した場合は、1桁目と4桁目の距離が、図9(b)に示されているように272.5mmであるので、このときの視野サイズSL は、次の式2で算出される。
【0058】
視野サイズSL =512×(272.5/P1−4)…………(式2)
【0059】
なお、ここでは、一例として、幅の基準を1桁目と4桁目の位置で求めるようにしたが、基準の幅については他の方式でもよく、何れの例でも本発明の主旨から外れることはない。
【0060】
また、ここでは、視野サイズを算出しているが、分解能に画像メモリの水平画素数を乗じた値が視野サイズになるので、分解能を算出しても同様に処理できる(同意である)。
【0061】
そこで、中型のナンバープレートの場合の分解能AM を式3に示し、大型の場合の分解能AL を式4に示す。
【0062】
中型の分解能AM =195/P1−4…… ……(式3)
大型の分解能AL =272.5/P1−4…… ……(式4)
【0063】
(B) 視野サイズの判定(図1の処理31)
この処理では、視野サイズが所定値以上か否かを判定する。このときテレビカメラ40がNTSC方式の場合は、例えば1.2m以上か否かを判定する。そして、視野サイズが所定値以下の場合は、ここから処理18に移行し、従って、このときは従来技術の場合と同じ処理入力なる。
【0064】
なお、視野サイズではなく、分解能で判定した場合は、分解能が2mm/画素より大きいか否かを判定すればよい。
【0065】
(C) プレート領域の拡大処理(図1の処理32)
処理31で求めた視野サイズが所定値以上の場合は、プレートが小さく写っているため、プレート領域について拡大処理を実行する。このとき、処理の高速化のため、図2に示すように、プレート領域35の入力画像だけを切り出して所定の分解能のサイズに拡大する。
【0066】
例えば、2mm/画素に統一する場合なら、標準の視野サイズは512画素×2mm/画素=1024mmとなるので、一連番号から算出した視野サイズを1024で除算しただけ拡大処理するのである。
【0067】
このとき厳密に言えば、X方向とY方向では拡大倍率を変える必要があるが、ここではX方向の倍率と同じだけY方向も拡大している。
【0068】
ここで、画像の拡大処理には、最近傍補間による方法や、4点線形補間(バイリニア法)、16点補間(バイキュービック法)などの方法があるが、処理の高速性と画質から勘案すると、4点線形補間で十分な結果が得られる。
【0069】
なお、このときは一連番号が抽出されているので、拡大領域は一連番号から定まるプレート領域サイズを算出し、この領域だけを拡大することで高速化することが可能である。
【0070】
(D) 拡大画像からの一連番号再抽出(図1の処理33)
次に、拡大した画像から再度、一連番号を抽出する。そして、この抽出した画像から、従来技術と同様にして一連番号の座標を算出する。このとき、各コード領域の座標は、この一連番号の座標から相対位置を決めている。従って、この一連番号の座標は、できるだけ正確に算出する必要がある。
【0071】
ここで、再度一連番号を切り出している理由は、文字が小さく写っているときの2値画像よりも大きく写っているときの2値画像の方が、文字サイズや位置が正しく求まるからである。
【0072】
(E) プレートサイズの判定(図1の処理34)
ここでは、一連番号の文字の平均高さを用い、文字の高さが所定値以上の場合は、大型プレートであると判断する。このときの判定に使用する閾値は、最初のプレートサイズ判定(図1、つまり図10の処理17)のときとは異なり、拡大したときの分解能に応じた文字サイズを算出しておき、その閾値を用いることになる。
【0073】
ここで、図1の処理33では、2mm/画素に統一しているので、視野幅が1024mmになり、この視野幅で撮影したときの文字サイズ、すなわち、最初の視野サイズが1500mmとすると、中型、大型の一連番号の高さは平均100mmであるので、そのサイズに相当する閾値を設定しておく。
【0074】
そして、拡大後の視野サイズが1000mmとすると、閾値として、3/2程度、大きくなった値を用いてプレートサイズを判定することになる。
【0075】
なお、このプレートサイズ判定は、視野が広いときの判定結果(処理17)をそのまま流用しても、判定が誤る虞れは少ないが、念のため、ここで判定し直しているのである。
【0076】
以上の処理を経たら、従来技術と同じく、分解能算出処理18、各コード領域抽出処理19、文字抽出処理20、文字認識処理21を実行して、車番認識することになる。
【0077】
このように、本発明の実施形態では、広い撮影視野の映像から一連番号を切り出し、一連番号の座標から視野サイズ(或いは分解能)を算出し、この視野サイズによってプレート領域を所定の分解能に相当するように拡大処理し、その画像から再度一連番号を抽出し、一連番号の座標から再び分解能を計算し、各コード領域の位置を一連番号からの相対距離により求め、文字認識している。
【0078】
この結果、上記実施形態によれば、各コードの文字が小さくても文字領域の位置決めが正しく実行でき、その結果、文字抽出、文字認識が正しく実行でき、誤認識を防止することができる。
【0079】
そして、このような処理により、上記実施形態では、高価な高精テレビカメラを用いずに、一般的なNTSC方式の安価なテレビカメラでも視野幅を大きくすることができ、道路を走行する車両のナンバーを見逃してしまう確率を大幅に低下させることができる。
【0080】
なお、視野サイズがあまりにも大きい場合は、一連番号がつぶれてしまうので抽出ができなくなり、結果的に全ての文字認識が困難になってしまう。従って、視野サイズは、一連番号が正しく切り出せる分解能(3mm/画素程度)が保持できる範囲で設定する必要がある。
【0081】
ところで、以上の実施形態による処理は、一連番号の文字ピッチから視野サイズや分解能を算出し、これを所定の値となるように拡大処理している。しかし、固定カメラの場合は、視野サイズが固定されることが多い。
【0082】
従って、本発明でも、固定したテレビカメラを用いた場合は、一連番号を抽出して視野サイズを算出する代わりに、予め所定の分解能になるようにプレート領域を固定の倍率で拡大処理し、その画像から一連番号抽出処理以降の処理を行うようにして実施しても良い。
【0083】
図3は、このようにした場合の本発明の一実施形態を示すフローチャートであるが、ここでも、図1と図10のフローチャートと同じ番号は、同じ処理であるので説明は省略する。
【0084】
処理15でプレートを切り出すと、プレート領域が図2の35で示すようにして求まる。そこで、いま、視野サイズが例えば3000mmで、画素数が1000画素であるとすると、この場合は3mm/画素なので、プレート領域35を2mm/画素に拡大する(図3の処理36)。
【0085】
このように、常にプレート領域を固定の倍率で拡大するようにしても、図1で説明した実施形態と同様な効果を得ることができる。
【0086】
但し、ここでプレートの候補が多い場合は、各領域ごとに拡大処理が発生するため、処理時間が多くなってしまう。そごで、種々の視野サイズに対応する必要がある場合は、図1の実施形態のように、視野サイズ(或いは分解能)を計算し、その値に基づいて拡大するのが望ましい。
【0087】
ところで、上記実施形態における処理で、認識可能となる視野が広くなると、画面の右下と左上ではプレートサイズや文字サイズが大きく異なってくる。特に道路脇から斜めに車線を撮影するような場合は差が更に大きくなる。
【0088】
上記実施形態におけるプレート検出処理には、プレートの最小最大高さと最小最大幅が閾値として設定してあり、また、一連番号抽出処理のためにも、最小文字高さと最大文字高さなどを設定し、その範囲に入っている物体を切り出すようにしている。
【0089】
このとき視野がそれほど広くない場合は、上記最小、最大の閾値を1種定義しておけばよいが、視野が広くなってくると1種の閾値では対応できなくなる。
【0090】
また、プレートサイズ判定(中型、大型判定)処理も、文字の高さの閾値を1種の値にして判定しているが、テレビカメラの視野が大きくなると、これも1種の閾値では対応できなくなって、例えば画面右下が20画素以上の一連番号の高さを大型プレート、未満を中型とし、左上は15画素以上を大型にするなどの対応が必要になる。
【0091】
このナンバープレート認識処理では、プレート検出、一連番号抽出、プレートサイズの判定を誤ると、その後の全ての処理が誤動作するため、これらに対する閾値の設定は極めて重要な事項となる。
【0092】
ここで、図4は、道路脇にテレビカメラ40を設置し、道路41を側方から斜めに撮影する場合の座標系で、この場合、テレビカメラ40を原点にして、左方向をX座標、奥行き方向をY座標としたとき、テレビカメラ40から点P(X、Y)までの距離Lは、次の式5で定まる。
【0093】
距離L=√(X2+Y2)…… ……(式5)
【0094】
一方、“コンピュータビジョン(技術評論と将来展望)”:松山隆司ほか、新技術コミュニケーションズ発行の「第3章カメラキャリブレーション」に記載のように、世界座標(ワールド座標)と画像座標(画像メモリの座標)の関係は一意に定めることが可能である。
【0095】
すなわち、図5に示すように、画像メモリの座標系x、yと、ワールド座標X、Yは、X(x、y)、Y(x、y)の関数として定義できる(予め画像メモリの座標とワールド座標を複数個の組で与えることが必要)。
【0096】
そこで、以下、プレート検出の閾値、一連番号抽出の閾値値、プレートサイズ判定の閾値のそれぞれの算出手法について説明する。
【0097】
▲1▼ プレート検出用閾値の算出
視野が広くなっても一連番号の切り出しを正確に実行できるようにするためには、各画像上の位置座標に対して、ナンバープレートの最小最大高さ、最小最大幅などを算出し、これを記憶しておけばよい。
【0098】
そこで、まず、画像上の座標(x、y)からワールド座標P(X、Y)を求めてみる。この場合、テレビカメラからの距離Lは上記の式5で算出できるので、図6に示すように、カメラ40の取り付け高さをH、カメラ40の縦視野角度をφ、大型プレートの高さをh、プレートの取り付け高さをh0とすると、距離L1の位置にある座標までのカメラの角度θ1は、次の式6で算出でき、プレート高さhの場合のプレートの上端までの角度θ2は、次の式7で算出できる。
【0099】
角度θ1=tan−1((H−h0)/L1)…… ……(式6)
角度θ2=tan−1((H−h0)/L2)…… ……(式7)
【0100】
このようにして角度θ1、θ2が算出できたら、プレートの最大高さの閾値に用いる画素数PNは、次の式8で算出することができる。ここでPy は、画像メモリの縦方向の画素数である。
【0101】
画素数PN=(θ1、θ2)/(φ/Py)…………(式8)
【0102】
また、最小高さの閾値は、中型プレート高さhを式6に代入することにより、同じく式8で求めることができる。但し、この最小高さの閾値は、実際にはプレートの取り付け角度が変化し、多少大きさが変動するので、想定される取り付け角度分、閾値を広めに設定する。
【0103】
ところで、以上は、画素毎に閾値を算出するようにした場合の方式であるが、この場合、画像メモリのサイズ分、閾値を記憶するのは、実際にはメモリ容量の制限により困難な場合もある。
【0104】
そこで、この場合は、各画素位置の閾値を算出した後、画像メモリをn×m分割し、その範囲の平均値をブロック毎に求め、これを閾値として記憶するようにすればよい。
【0105】
このように、少なくともプレート検出の閾値は、画像上のどこに撮影されているか分からないため、各位置の閾値を予め計算し、記憶しておく必要がある。
【0106】
また、プレートの候補を抽出したときに求まる画像メモリの座標系x、yの中心座標を用い、その都度、閾値を算出し、候補物体が所定の閾値の範囲か否かを判定することも可能である。
【0107】
▲2▼ 一連番号抽出用閾値の算出
一連番号抽出処理は、既にプレート切り出し処理によって、プレートのどこの位置が撮影されているか分かっているので、抽出したプレートの座標位置を用いて、一連番号の抽出閾値をその都度算出すればよい。
【0108】
そこで、いまねナンバープレートを切り出したときに得られる画像上のプレート中心x座標及び下端座標(x、y)からワールド座標P(X、Y)を求めると、カメラからの距離Lが上記の式5で算出できる。
【0109】
そして、この距離Lが算出できれば、前述と同じように、テレビカメラ40の取り付け高さH、その縦視野角度φ、大型プレートの一連番号の高さh、プレートの取り付け高さh0(車両によって変化するので経験的な数値を代入)とすると、距離L1の位置にあるプレート下端座標までのカメラの角度θ1は、上記の式6で算出できる。
【0110】
一方、高さhの文字の場合の一連番号の上端までの角度θ2は、次の式9により算出できる。
【0111】
角度θ2=tan−1((H−h0−h)/L1)…………(式9)
【0112】
このようにして、角度θ1、θ2が算出されたら、一連番号の最大高さの閾値に用いる画素数は、上記の式8により算出することができる。同様に中型プレートの文字高さを用いて最小閾値を算出する。このとき、実際にはプレートの取り付け角度が変化し、多少大きさが変動するので、これもプレート検出用閾値のときと同様、想定される取り付け角度分、閾値を広めに設定する。
【0113】
なお、図1(又は図3、図10)の処理16による一連番号抽出は、上記の手法で判定し、図1の処理33による拡大画像からの一連番号抽出は、元の閾値を画像拡大のスケール分補正するだけでよい。
【0114】
▲3▼ プレートサイズ判定用閾値の算出
ここでプレートサイズは大型、中型プレートの一連番号の高さの平均値が閾値となる。そこで、一連番号を切り出したときに得られる画像上の下端座標(x、y)からワールド座標P(X、Y)を求めると、カメラからの距離Lは式5で算出できる。
【0115】
そして、この距離Lが算出できれば、前述と同じように、テレビカメラ40の取り付け高さH、カメラ40の縦視野角度φ、大型プレートと中型プレートの一連番号の高さの平均をh(中型と大型の平均高さなら100mm)、プレートの取り付け高さh0として、距離L1の位置にある一連番号の下端座標までのカメラの角度θ1は上記の式6で算出でき、また、高さhの文字の場合の一連番号の上端までの角度θ2は上記の式7、又は上記の式9で算出できる。
【0116】
ここで、上記式7の場合、一連番号の上端の画像メモリ座標(x2、y2)からワールド座標X2、Y2を算出し、これから距離L2を求めることになる。
【0117】
このようにして、角度θ1、θ2が算出できると、プレート判定の閾値に用いる画素数は上記の式8で算出することができる。
【0118】
ところで、これらの処理は、一連番号それぞれで実行するのが望ましいが、処理時間の短縮のために、一連番号全体の平均x、y座標を用いて判定閾値を算出するようにしても構わない。何故なら、一連番号の右端と、左端の閾値はさほど変わらないからである。
【0119】
このときの画像メモリとワールド座標の対応関係を表わす式には、他にもいくつか考えられるが、何れにしても一連番号の座標から中型、大型プレートの判定閾値を求める方式は全て含まれる。
【0120】
なお、ここでも、図1の処理17によるプレートサイズ判定は上記の手法で判定し、図1の処理34による拡大画像から一連番号を切り出した後のプレート判定には、元の閾値を画像拡大のスケール分補正することでよい。
【0121】
以上のように、本発明の実施形態によれば、画像座標とワールド座標との関係から画面上の各種閾値を算出することで、プレート検出、一連番号抽出、プレートサイズ判定を視野が広くなっても正確に実行でき、結果的にプレートの文字認識精度を向上することができる。
【0122】
従って、上記実施形態によれば、従来2mm/画素程度の分解能で撮影して車番認識し、認識率を確保していたが、プレート部分を切り出し、その画像を所定のサイズに拡大処理することで、3mm/画素程度の分解能まで視野幅を広げることができ、結果的に低価格のテレビカメラで道路を広く監視することが可能になる。
【0123】
また、視野が広がった分、画面のどの部分で撮影されたかにより、プレートサイズ、一連番号のサイズが異なるが、上記実施形態では、プレートや、一連番号の画像メモリ座標から、プレート検出、一連番号抽出、プレートサイズ判定に用いる閾値を自動的に算出することで、各種切り出しを正確に実行でき、視野が広くなった場合でもプレートの文字認識精度を向上することができる。
【0124】
【発明の効果】
本発明によれば、1台のテレビカメラを用いただけで、広い範囲に渡って確実に車番の認識が可能な車番認識装置を容易に提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明に係る車番認識装置の一実施形態により実行される車番認識処理を説明するための流れ図である。
【図2】入力画像から切り出すプレート領域の説明図である。
【図3】本発明に係る車番認識装置の他の一実施形態により実行される車番認識処理を説明するための流れ図である。
【図4】テレビカメラと道路の位置関係を示す説明図である。
【図5】画像メモリの座標系とワールド座標系の関係を示す説明図である。
【図6】テレビカメラと車両の位置関係を横から見たときの説明図である。
【図7】車番認識装置のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。
【図8】一連の流れによる車番認識処理の説明図である。
【図9】日本の自動車におけるナンバープレートの説明図である。
【図10】従来技術の車番認識装置により実行される車番認識処理を説明するための流れ図である。
【図11】ナンバープレートに各種コード領域を設定する処理の説明図である。
【図12】各種コード領域の濃度分布から文字の領域を決定する処理の説明図である。
【符号の説明】
30 視野サイズ算出処理
32 プレート領域拡大処理
33 一連番号抽出処理
34 プレートサイズ判定処理
Claims (8)
- テレビカメラで撮像した画像を処理し、ナンバープレートの一連番号と該一連番号以外のコードの文字を認識する車番認識装置において、
前記一連番号以外のコードの文字認識に使用する画像の分解能を、前記ナンバープレートの一連番号の文字認識に使用する画像の分解能よりも高くしたことを特徴とする車番認識装置。 - テレビカメラで撮像した画像を処理し、ナンバープレートの文字を認識する車番認識装置において、
前記画像からナンバープレート領域を切り出すプレート切り出し手段と、
前記切り出したナンバープレート領域から一連番号を抽出する第1の一連番号抽出手段と、
前記画像からプレート近傍の画像を所定のサイズの拡大画像にする画像拡大手段と、
前記拡大画像から一連番号を抽出する一連番号抽出手段と、
拡大画像から抽出した一連番号の位置座標から当該一連番号以外の文字領域座標を算出する領域算出手段とを設け、
これら一連番号の位置座標と当該一連番号以外の文字領域座標に基づいて、ナンバープレートの一連番号を含めた各文字を認識するように構成したことを特徴とする車番認識装置。 - テレビカメラで撮像した画像を処理し、ナンバープレートの文字を認識する車番認識システムにおいて、
前記画像からナンバープレート領域を抽出するプレート抽出手段と、
抽出したナンバープレート領域からナンバープレートの一連番号を抽出する一連番号抽出手段と、
前記抽出した一連番号からプレートサイズを判定するプレートサイズ判定手段と、
前記抽出した一連番号から視野サイズを算出する視野サイズ算出手段と、
前記算出した視野サイズが所定値以上の場合に、プレート近傍の画像を所定のサイズの拡大画像にする画像拡大手段と、
前記拡大画像から前記一連番号抽出手段により抽出した一連番号から一連番号以外の文字領域座標を算出する領域算出手段とを設け、
これら一連番号の位置座標と当該一連番号以外の文字領域座標に基づいて、ナンバープレートの一連番号を含めた各文字を認識するように構成したことを特徴とする車番認識装置。 - テレビカメラで撮像した画像を処理し、ナンバープレートの文字を認識する車番認識システムにおいて、
前記画像からナンバープレート領域を抽出するプレート抽出手段と、
前記抽出したナンバープレート領域からナンバープレートの一連番号を抽出する一連番号抽出手段と、
前記抽出した一連番号からプレートサイズを判定するプレートサイズ判定手段と、
前記抽出した一連番号から水平の画素分解能(寸法/画素)を算出する分解能算出手段と、
前記算出した分解能が所定値以上の場合に、プレート近傍の画像を所定の分解能の拡大画像にする画像拡大手段と、
前記拡大画像から前記一連番号抽出手段により一連番号を抽出し、抽出した一連番号から一連番号以外の文字領域座標を算出する領域算出手段と、
一連番号を含めた各文字を認識する文字認識手段とを有することを特徴とする車番認識装置。 - テレビカメラで撮像した画像を処理し、ナンバープレートの文字を認識する車番認識システムにおいて、
前記画像からナンバープレート領域を抽出するプレート抽出手段と、
前記抽出したプレート領域を所定の倍率の拡大画像にする画像拡大手段と、
拡大画像からナンバープレートの一連番号を抽出する一連番号抽出手段と、
抽出した一連番号から該一連番号以外の文字領域座標を算出する領域算出手段と、
一連番号を含めた各文字を認識する文字認識手段とを有することを特徴とする車番認識装置。 - 請求項2に記載の発明から請求項5に記載の発明の何れかにおいて、
前記プレート抽出手段で用いられるしきい値を、予め各画像位置に対応する前記テレビカメラからの距離に基づいて自動的に算出する手段が設けられていることを特徴とする車番認識装置。 - 請求項3又は請求項4に記載の発明において、
前記一連番号抽出手段で用いられるしきい値と前記プレートサイズ判定手段で用いられるしきい値を、それぞれ前記プレート抽出手段で抽出したプレートの画像座標に対応する前記テレビカメラからの距離に基づいて自動的に算出する手段が設けられていることを特徴とする車番認識装置。 - 請求項3又は請求項4に記載の発明において、
前記プレートサイズ判定手段で用いられるしきい値を、前記一連番号抽出手段で抽出した一連番号の画像座標に対応する前記テレビカメラからの距離に基づいて自動的に算出する手段が設けられていることを特徴とする車番認識装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2003074390A JP4224328B2 (ja) | 2003-03-18 | 2003-03-18 | 車番認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2003074390A JP4224328B2 (ja) | 2003-03-18 | 2003-03-18 | 車番認識装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2004280713A true JP2004280713A (ja) | 2004-10-07 |
JP4224328B2 JP4224328B2 (ja) | 2009-02-12 |
Family
ID=33290055
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2003074390A Expired - Fee Related JP4224328B2 (ja) | 2003-03-18 | 2003-03-18 | 車番認識装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4224328B2 (ja) |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006309770A (ja) * | 2005-04-28 | 2006-11-09 | Fuji Xerox Co Ltd | スライド画像判定デバイスおよびスライド画像判定プログラム |
WO2009150783A1 (ja) * | 2008-06-11 | 2009-12-17 | パナソニック株式会社 | パターン認識装置、パターン認識方法、画像処理装置及び画像処理方法 |
JP2009301179A (ja) * | 2008-06-11 | 2009-12-24 | Panasonic Corp | パターン認識装置及びパターン認識方法、プログラム及び記録媒体 |
JP2010020622A (ja) * | 2008-07-11 | 2010-01-28 | Panasonic Corp | 画像処理装置及び画像処理方法 |
JP2011086082A (ja) * | 2009-10-15 | 2011-04-28 | Hitachi Ltd | 車番認識装置及びその調整方法 |
CN102637362A (zh) * | 2012-04-01 | 2012-08-15 | 长安大学 | 一种基于视频的隧道车型识别方法 |
JP2014164528A (ja) * | 2013-02-25 | 2014-09-08 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 文字認識装置、文字認識方法及びプログラム |
CN112801093A (zh) * | 2021-01-11 | 2021-05-14 | 爱泊车美好科技有限公司 | 一种车牌信息的校准方法及装置 |
CN117291208A (zh) * | 2023-11-24 | 2023-12-26 | 四川数盾科技有限公司 | 一种二维码提取方法及系统 |
-
2003
- 2003-03-18 JP JP2003074390A patent/JP4224328B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006309770A (ja) * | 2005-04-28 | 2006-11-09 | Fuji Xerox Co Ltd | スライド画像判定デバイスおよびスライド画像判定プログラム |
US8620094B2 (en) | 2008-06-11 | 2013-12-31 | Panasonic Corporation | Pattern recognition apparatus, pattern recogntion method, image processing apparatus, and image processing method |
WO2009150783A1 (ja) * | 2008-06-11 | 2009-12-17 | パナソニック株式会社 | パターン認識装置、パターン認識方法、画像処理装置及び画像処理方法 |
JP2009301179A (ja) * | 2008-06-11 | 2009-12-24 | Panasonic Corp | パターン認識装置及びパターン認識方法、プログラム及び記録媒体 |
CN101689328A (zh) * | 2008-06-11 | 2010-03-31 | 松下电器产业株式会社 | 图案识别设备、图案识别方法、图像处理设备、以及图像处理方法 |
US8509571B2 (en) | 2008-06-11 | 2013-08-13 | Panasonic Corporation | Pattern recognition apparatus, pattern recognition method, image processing apparatus, and image processing method |
JP2010020622A (ja) * | 2008-07-11 | 2010-01-28 | Panasonic Corp | 画像処理装置及び画像処理方法 |
JP2011086082A (ja) * | 2009-10-15 | 2011-04-28 | Hitachi Ltd | 車番認識装置及びその調整方法 |
CN102637362A (zh) * | 2012-04-01 | 2012-08-15 | 长安大学 | 一种基于视频的隧道车型识别方法 |
JP2014164528A (ja) * | 2013-02-25 | 2014-09-08 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 文字認識装置、文字認識方法及びプログラム |
CN112801093A (zh) * | 2021-01-11 | 2021-05-14 | 爱泊车美好科技有限公司 | 一种车牌信息的校准方法及装置 |
CN117291208A (zh) * | 2023-11-24 | 2023-12-26 | 四川数盾科技有限公司 | 一种二维码提取方法及系统 |
CN117291208B (zh) * | 2023-11-24 | 2024-01-23 | 四川数盾科技有限公司 | 一种二维码提取方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP4224328B2 (ja) | 2009-02-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US8184859B2 (en) | Road marking recognition apparatus and method | |
US8611662B2 (en) | Text detection using multi-layer connected components with histograms | |
JP6226368B2 (ja) | 車両監視装置、および車両監視方法 | |
CN111382704A (zh) | 基于深度学习的车辆压线违章判断方法、装置及存储介质 | |
CN111652230B (zh) | 车牌识别方法、电子设备及存储介质 | |
CN106951896B (zh) | 一种车牌图像倾斜校正方法 | |
CN105303153A (zh) | 一种车辆车牌识别方法及装置 | |
JP4224328B2 (ja) | 車番認識装置 | |
CN111626225B (zh) | 一种工位车辆的车牌识别方法、装置、设备及存储介质 | |
JPH09311905A (ja) | 行検出方法および文字認識装置 | |
CN110135382B (zh) | 一种人体检测方法和装置 | |
CN102262782A (zh) | 一种利用cfa重采样插值定位拼接的数字图像取证方法 | |
Pan et al. | An efficient method for skew correction of license plate | |
CN110059695B (zh) | 一种基于垂直投影的字符分割方法及终端 | |
JP2006155126A (ja) | 車両番号認識装置 | |
JP3244850B2 (ja) | ナンバープレート読み取り装置 | |
CN111242051A (zh) | 一种车辆识别优化方法、装置及存储介质 | |
KR100295360B1 (ko) | 쉐이딩알고리즘을이용한영상처리방법 | |
CN114724119A (zh) | 车道线提取方法、检测设备及存储介质 | |
KR102156488B1 (ko) | 차량 번호판의 검출 방법 | |
CN109886120B (zh) | 一种斑马线检测方法及系统 | |
JP2005250786A (ja) | 画像認識方法 | |
JP4244692B2 (ja) | 文字認識装置及び文字認識プログラム | |
JP2015056065A (ja) | ナンバープレート傾斜角度算出装置、コンピュータプログラム及びナンバープレート傾斜角度算出方法 | |
JP4383797B2 (ja) | 傾き検出方法、傾き検出装置およびプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20050415 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20080403 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20080408 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20080530 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20080722 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20080919 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20081111 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20081121 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 4224328 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111128 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111128 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121128 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121128 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131128 Year of fee payment: 5 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313117 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |