JP2006235921A - 車番認識装置、および車番認識装置の電動レンズの調整方法 - Google Patents

Abstract

【課題】カメラのレンズを最適な位置に自動調整する車番認識装置を提供する。
【解決手段】車のナンバープレートを認識する車番認識装置において、レンズ２のレンズ位置を設定するレンズ制御部９と、カメラ１から受付けた画像データから車両を検知し、検知した車両のナンバープレートを認識する共に、所定台数のナンバープレートを認識した際に文字認識率を算出するプレート認識部５と、レンズ２のレンズ位置が最適な位置にあるか否かを判定し、レンズ位置が最適な位置にないと判定した場合、レンズ制御部９を介して、レンズ２のレンズ位置を最適なレンズ位置に設定するレンズ情報解析部８と、を有する。レンズ情報解析部８は、算出した文字認識率が過去の文字認識率に比べて所定値以下の場合、レンズ位置が最適な位置にないと判定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、道路等に設置したテレビカメラを用いて車のナンバープレートを認識する車番認識装置の技術に関する。

道路などにテレビカメラを設置し、テレビカメラが撮像した画像を用いて車のナンバープレートを自動認識する車番認識装置が普及している。この車番認識装置は、カメラのレンズを適正なピントに調整し、あるいはズームレンズの場合は、最適な倍率に調整して利用されている。テレビカメラのレンズ調整を行う際、道路を車線規制しておけば、停止している車両を撮像対象にできるため、簡単にレンズ調整を行うことができる。しかしながら、調整費用の低減等の理由により、車線規制することなくレンズ調整が行われることが多い。

そして、車線規制を行わないでレンズを調整する場合、道路上を走行している車両が撮像対象となるため、ピント調整に時間と手間が必要になる。具体的には、走行している車両を撮影対象にしてレンズ調整を行う場合、車両通過の瞬間の映像を静止画として補足し、その静止画を人が目視してピントが合っているかどうかを確認しながらレンズ調整を行う。

従来から、走行している車を撮像し、自動的にフォーカス調整を行う車番認識装置が知られている（例えば特許文献１）。特許文献１によれば、装置が自動的にフォーカス調整を行うため、人が行うフォーカス調整と比べて手間を軽減することができる。具体的には、特許文献１では、車両検知センサを用いて車両の前面部の画像を取り込み、その画像を用いてナンバープレートの文字のサイズの膨れ具合をチェックし、フォーカスを制御している。特許文献１では、車両検知センサにより、画像の取り込み位置が一定になるため文字の膨れ具合によりフォーカスをある程度制御することが可能となる。

特開平１０−１０５８７３号公報

しかしながら、上記特許文献１の技術は、以下の問題を有する。具体的には、特許文献１では、車両を１台撮像する毎にカメラのレンズのフォーカスを制御している。そのため、何らかの原因により文字の膨れ具合を示すデータが異常になった場合、フォーカスが全く違う位置に設定されるという問題が生じる。

また、近年の車番認識装置では、車両検知センサを利用しないで、画像認識技術により自動的に車両の前面を検知し、その画像からナンバープレートの文字を認識するタイプのものが主流になってきている。これは、車両検知センサを利用しないことで、システム全体のコストを削減できるからである。また、車両検知センサでは、複数車線を有する道路での車両の検知が難しいからである。

車両検知センサを利用しない車番認識装置は、画像処理技術により自動的に車両の前面部を検知し、その画像からナンバープレートの文字を認識する。そして、画像処理の性能上、テレビカメラの数コマ分取り込み位置がばらつく。例えば、画面の上部にナンバープレートが撮影されていたり、画面の下部にナンバープレートが撮影されていたりする。すなわち、画像処理技術により車両の前面を検知する場合、毎回取り込む画像の位置が変化する。そのため、特許文献１に記載の技術のように取り込んだ画像の文字の膨れ具合でフォーカスを制御すると、次の画像のフォーカスが合わないことがある。例えば、画面の上部でナンバープレートを取り込んだ画像でフォーカス調整し、次の車両を画面の下部で捕らえた場合、次の車両のフォーカスが合わない可能性が大きい。

さらに、通行する車両には、ナンバープレートを傾けて（前方向に倒している）取り付けているものがある。特許文献１の技術により、ナンバープレートを傾けて（前方向に倒している）取り付けている車両の画像を取り込んだ場合、特に文字高さが小さくなり、正確に文字サイズの膨れ具合を判定することができない。このような場合、特許文献１では、フォーカス位置が全く違う位置に設定される可能性がある。

本発明は、上記事情を鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、テレビカメラが撮像した画像を用いて車のナンバープレートを自動認識する車番認識装置において、カメラのレンズ位置を最適な位置に自動調整することにある。

上記課題を解決するため、本発明の一態様は、車両を撮像するテレビカメラからの画像データを受付け、当該受付けた画像データを処理し、車のナンバープレートを認識する車番認識装置に適用される。ここで、前記テレビカメラには、外部からの制御信号を受付けてレンズ位置を設定する電動レンズが設けられている。

そして、前記車番認識装置は、前記電動レンズに制御信号を送信し、当該電動レンズのレンズ位置を設定するレンズ制御手段と、前記テレビカメラから受付けた前記画像データを用いて車両を検知し、当該検知した車両のナンバープレートを認識する認識手段と、前記認識手段が所定台数のナンバープレートを認識した際、当該所定台数のナンバープレートを認識する間に検知した車両の台数と、当該所定台数とを用いて文字認識率を算出する手段と、前記算出した文字認識率を履歴として記憶する手段と、前記電動レンズのレンズ位置が最適な位置にあるか否かを判定する手段と、前記レンズ位置が最適な位置にないと判定した場合、前記レンズ制御手段を介して、前記電動レンズのレンズ位置を最適なレンズ位置に設定する手段と、を有し、前記判定する手段は、前記所定台数のナンバープレートを認識した際に算出された文字認識率と、前記記憶している文字認識率の履歴とを比較し、前記算出した文字認識率が前記履歴の値と比べて所定値以下の場合、前記レンズ位置が最適な位置にないと判定する。

本発明によれば、車番認識装置が所定台数のナンバープレートを認識した際、所定台数のナンバープレートの認識処理により求まる認識結果と過去の認識履歴とを比較し、認識結果と認識履歴とが所定以上異なる場合、カメラのレンズを最適な状態に自動的に調整するようにしている。そのため、本実施形態によれば、車番認識装置において、ナンバープレートの認識処理を行いながら、カメラのレンズを最適な位置に自動的に調整することができる。

以下、本発明の一実施形態が適用された車番認識システムについて図面を用いて説明する。

図１は、本発明の一実施形態の車番認識システムの機能ブロック図である。

図示するように、車番認識システムは、テレビカメラ１およびレンズ２を有する撮像部１００と、画像処理装置３とを有する。また、画像処理装置３には外部機器１２が接続されている。なお、レンズ２には、外部からの制御信号を受付けて、レンズ位置を設定する電動レンズが用いられる。

画像処理装置３は、画像入力部４、プレート認識部５、フォーカス解析部６、ズーム解析部７、異常監視部１３を有するレンズ情報解析部８、レンズ制御部９、レンズ調整スケジュール管理部１０、および通信部１１を有する。

画像入力部４は、テレビカメラ１が撮像した画像を受付けて、受付けた画像をプレート認識部５に出力する。プレート認識部５は、画像入力部４が出力した画像を受付け、受付けた画像を画像処理してナンバープレートを自動的に認識する。プレート認識部５は、認識したナンバープレートの情報をフォーカス解析部６およびズーム解析部７に出力する。

フォーカス解析部６は、プレート認識部５からのナンバープレートを示す情報を用いて、認識したナンバープレートの文字のピントのボケ状態を解析し、解析結果をレンズ情報解析部８に出力する。ズーム解析部７は、プレート認識部５からのナンバープレートを示す情報を用いて、プレートや文字の大きさからズーム倍率を解析し、解析結果をレンズ情報解析部８に出力する。

レンズ情報解析部８は、フォーカス解析部６が出力した解析結果、またはズーム解析部７が出力した解析結果を用いて最適なレンズの設定値を求める。また、レンズ情報解析部８に設けられた異常監視部１３は、レンズ２のレンズ位置（ズーム位置およびフォーカス位置）が正常であるか否かを監視する。そして、レンズ位置が正常ではないと判断した場合、レンズ情報解析部８は、最適なレンズの設定値を求める処理を行う。

レンズ制御部９は、レンズ情報解析部８が求めたレンズの設定値を用いてレンズ２を制御する。具体的には、レンズ制御部９は、上記のレンズの設定値を用いて、制御信号を生成し、その制御信号をレンズ２に送信する。レンズ２は、レンズ制御部９からの制御信号にしたがいレンズ位置を設定する。

レンズ調整スケジュール管理部１０は、どのタイミングによりレンズを調整するかを定める。具体的には、レンズ調整スケジュール管理部１０は、レンズ調整のタイミングを示すデータを保持している。レンズ調整スケジュール管理部１０は、保持しているデータにより定められたタイミングにしたがい、フォーカス解析部６、ズーム解析部７、およびレンズ情報解析部８にレンズ調整のための処理を行わせる。

通信部１１は、外部機器１２との間でデータの送受信を行う。通信部１１は、例えば、認識したナンバープレートを示す情報を外部機器１２に送信する。なお、通信部１１が行うデータの送受信は、有線であっても無線であってもかまわない。

続いて、本実施形態の画像処理装置３のハードウェア構成について、図１７を用いて説明する。図１７は、本発明の実施形態の画像処理装置３のハードウェア構成を例示した図である。

図示するように、画像処理装置３は、画像処理回路２００、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１、メモリ２０２、Ｉ/Ｏ回路２０３、Ａ/Ｄ変換回路２０４、およびネットワークインターフェース（ネットワークＩ／Ｆ）２０５を有する。

Ｉ/Ｏ回路２０３は、画像処理装置３と撮像部１００との間で行うデータの入出力処理を制御する。Ａ/Ｄ変換回路２０４は、テレビカメラ１からのアナログの画像データをＩ/Ｏ回路２０３を介して受付け、当該受付けたアナログの画像データをデジタルの画像データに変換する。ネットワークＩ／Ｆ２０５は、外部機器１２との間で行うデータ通信を制御する。画像処理回路２００は、Ａ/Ｄ変換回路２０４が変換したデジタルの画像データを受付け、そのデジタルの画像データに対する画像処理を行う。メモリ２０２は、画像処理装置３が行う処理を実現するためのプログラムや画像処理対象のデジタル画像データ等を記憶する。ＣＰＵ２０１は、メモリに記憶されているプログラムを実行することにより、所定の演算処理や画像処理装置の動作を制御する。

具体的には、上述した画像入力部４の機能は、Ｉ/Ｏ回路２０３およびＡ/Ｄ変換回路２０４により実現される。プレート認識部５の機能は、画像処理回路２００およびＣＰＵ２０１が実行するプログラム（プレート認識プログラム）により実現される。また、フォーカス解析部６、ズーム解析部７、レンズ情報解析部８、レンズ調整スケジュール管理部１０の機能は、ＣＰＵ２０１が実行する各プログラム（フォーカス解析プログラム、ズーム解析プログラム、レンズ情報解析プログラム、レンズ調整スケジュール管理プログラム）により実現される。レンズ制御部９の機能は、Ｉ/Ｏ回路２０３およびＣＰＵ２０１が実行するプログラム（レンズ制御プログラム）により実現される。通信部１１の機能は、ネットワークＩ／Ｆ２０５およびＣＰＵ２０１が実行するプログラム（通信プログラム）により実現される。

ここで、本実施形態の画像認識装置３の各部の機能を具体的に説明する前に、認識処理対象のナンバープレートの構成および車両の撮影状態を、図２〜４を用いて説明する。

図２は、車のナンバープレートを例示した図であり、（ａ）図に中型プレートを示し、（ｂ）図に大型プレートを示している。

図示するように、中型プレートおよび大型プレートのいずれも、一連番号２０と、陸運支局コード２１と、車種コード２２と、用途コード２３とで構成されている。一連番号２０の間隔、一連番号２０、陸運支局コード２１、車種コード２２、および用途コード２３を構成する各々の文字の寸法は一意に定められている。また、事業用の車のナンバープレートには、緑背景のものが用いられ、自家用車のナンバープレートには、白背景のプレートが用いられるように定められている（軽自動車は別途定まる）。そして、従来技術の画像認識処理により、図示するナンバープレートの全ての文字を自動的に読み取ることができる。

図３は、本実施形態の車番認識システムが撮像する車両の撮影状態を説明する図である。カメラ１は、道路３１の上あるいは、路側に設置されており、車両３２を俯瞰撮影している。車両検知センサを別途用いる方式の車番認識システムでは、センサにより常に同じ距離Ｌの場所の画像を取り込むことができる。しかしながら、本実施形態では、センサを利用しないで、画像認識の技術により車両検知を行う。そのため、カメラ１から車両３２が撮影された場所までの距離Ｌ、および、その場所の視野幅Ｗｄは、微妙に変化する。

図４は、カメラ１により撮影された画像を例示した図である。カメラ１と車両３２のナンバープレート３３までの距離Ｌとにより、視野幅（視野サイズＷｄ）が定まる。ここで、撮像された画像の中におけるナンバープレートの画像底辺部３４からの位置（プレート位置）をＹＰとする。このプレート位置ＹＰは、画像の取り込みタイミング及びプレートの取り付け高さによって変化する。車両検知センサにより画像を取り込む場合、基本的にはほぼ同じ位置にプレートが撮影される（この場合、プレートが取り付けられている高さの変化分だけＹＰが変化する）。
なお、車両検知センサにより画像を取り込むシステムにカメラ１およびレンズ２を利用する場合、フォーカスをあらかじめ距離Ｌに合わせるように調整して出荷することも考えられる。しかし、厳密にはカメラ１を設置する位置の高さ、カメラの設置方向がカメラを設置する際に変化する。そのため、現場でフォーカス、ズームを調整する作業が発生する。そして、この場合、車両が通過しているためにフォーカスを正確にあわせることが困難となる。また、昼間にカメラのフォーカスを合わせても、夜間にフォーカスが多少ずれてしまう。
そのため、本実施形態では、後述するが、ナンバープレートを認識しながらレンズのフォーカス位置およびズーム位置を自動調整することで、レンズ調整の手間を削減し、かつナンバープレートの認識率の向上を図るようにしている。
なお、車番認識システムに一般のオートフォーカス機能を有するレンズを利用することも考えられる。オートフォーカス機能は、画面全体あるいは指定領域のエッジが最も大きくなるようにフォーカスを調整する。しかしながら、オートフォーカス機能により、ナンバープレートを認識しようとした場合、以下の問題が生じる。具体的には、ナンバープレートを認識する場合、最初に路面の画像にフォーカスが合っている状態において、瞬時に車両が通過する。そのために、オートフォーカス機能では、ナンバープレートの位置にフォーカスを合わせる動きが間に合わず、認識性能を向上することができない。そのため、本実施形態では、ナンバープレート認識に特化したフォーカス調整を行うようにしている。

このような前提条件の元、図１に戻り、画像処理装置３の各部の動作を具体的に説明する。
プレート認識部５は、カメラ１からの画像データを画像入力部４を介して受付け、その画像データに画像処理を行い、車両の前面部を検知する。プレート認識部５は、検知した車両の前面部のナンバープレートの画像を検出し、検出したナンバープレートの画像の中から少なくとも一連番号２０（図２参照）を認識する。また、プレート認識部５は、受付けた画像を用いてナンバープレートの画面での位置（プレート位置ＹＰ）、および一連番号２０の位置（座標）を求める。さらに、プレート認識部５は、文字認識率（一連番号を認識できた台数/検知した車両の台数）を算出する。なお、プレート認識部５による、一連番号２０、陸運支局コード２１、車種コード、および用途コード２３の認識処理は、従来技術（例えば、「特開平６−２１５９２４３号」に記載の構成）により実現される。

そして、プレート認識部５は、求めたプレート位置ＹＰ、一連番号２０の位置、文字認識率、一連番号の位置、および対象画像を含むデータをフォーカス解析部６に送る。また、プレート認識部５は、求めたプレート位置ＹＰ、検出したナンバープレートの画像をズーム解析部７に出力する。

フォーカス解析部６は、一連番号のエッジのボケ具合を評価する。具体的には、フォーカス解析部６は、プレート認識部５から受付けたデータを用いて、一連番号のエッジのボケ状態を定量化した評価値を算出する。そして、フォーカス解析部６は、その算出した評価値をレンズ情報解析部８に送信する。

ズーム解析部７は、プレート認識５か送信した対象画像を用いてナンバープレートの一連番号のピッチを求め、そのピッチから視野サイズを算出する。ズーム解析部７は、算出した視野サイズと、受信したプレート位置ＹＰをレンズ情報解析部８に送信する。

そして、レンズ情報解析部８は、フォーカス解析部６から受信した評価値を利用して、最適なフォーカス位置を求めて、レンズ制御部９を介して、レンズ２を求めたフォーカス位置に設定する。また、レンズ情報解析部８は、ズーム解析部７から受信した視野サイズおよびプレート位置ＹＰを利用して、最適なズーム位置を求めて、レンズ制御部９を介して、レンズ２を求めたズーム位置に設定する。

続いて、本実施形態のフォーカス制御の処理を説明する。

まず、プレート認識部５は、カメラ１からの画像を用いてナンバープレートを検出し、その検出したナンバープレートの一連番号２０を切り出す。プレート認識部５は、切り出した一連番号２０の各文字毎の矩形領域を求める。プレート認識部５は、求めた矩形領域の「座標」と「対象画像」とをフォーカス解析部６に送信する。フォーカス解析部６は、送信された矩形領域の「座標」と「対象画像」とを用いて一連番号のボケ具合を評価する。
具体的には、フォーカス解析部６は、プレート認識部５が送信した矩形領域の「座標」および「対象画像」を受信する。フォーカス解析部６は、受信した「座標」および「対象画像」を用いて、図５に示すように、一連番号２０の一文字分の領域４０の断面Ａ―Ａ'面の濃度投影分布４１を求める。そして、フォーカス解析部６は、求めた濃度分布４１を微分処理することにより、文字の輪郭波形４２ａを求める。この輪郭波形４２ａに対し、しきい値ｔｈより大きな山の幅（d(1),d(２),d(3)〜d(ｎ)）を求め、その平均値を算出することにより文字のボケ状態を定量化する。

図６は、矩形領域の「対象画像」のフォーカスが合っている状態を例示した図である。矩形領域の「対象画像」のフォーカスが合っている場合、輪郭波形４２ｂがシャープなものとなる。そのため、フォーカスが合っている場合の「対象画像」から求めた文字の輪郭波形４２ｂの幅（d(1),d(２),d(3)〜d(ｎ)）は、フォーカスが合っていない場合の「対象画像」から求めた文字の輪郭波形４２ａが持つ幅（d(1),d(２),d(3)〜d(ｎ)）に比べて小さい値になる。

なお、図５では処理領域４０をＡ―Ａ'ラインで切断したＡ―Ａ'断面の波形を示しているが、例えば、領域４０の内でＮライン分の断面の輪郭波形４２をそれぞれ求めるようにしてもよい（Ｎは、１，２，３、…ｎの整数）。この場合も、プレート認識部５は、それぞれの輪郭波形４２に対し、しきい値ｔｈより大きな山の幅（d(1),d(２),d(3)〜d(ｎ)）を求め、その値を平均化する。
１台の車両の画像を処理すると、一連番号は４桁あるので４文字分（文字数はプレート認識部５の画像認識処理で既知）のエッジ情報が求まる。フォーカス解析部６は、４文字分のエッジ情報を平均化する。なお、求めた幅ｄ（ｉ）の平均値とは、「1,2,3・・5,6」とフォーカスがずれると大きくなる値である。フォーカス解析部６は、求めた幅ｄ（ｉ）の平均値を正規化し、正規化により求められた値をエッジシャープ度Ｅとする。フォーカス解析部６は、例えば、以下に示す（式１）を用いて、上記の求めた幅ｄ（ｉ）の平均値を「０〜１」に正規化する。なお、（式１）により求めた値「Ｅ」が０以下となった場合、「Ｅ」の値を０とする。また、（式１）に示したβとは、予め設定された定数であり、ピントが大きくずれている場合のエッジの幅（ｄ（ｉ））を示す数値を用いる（例えば、βを１０程度の数値にする）。
Ｅ＝（β−エッジ幅ｄ（ｉ）の平均値）/β…（式１）
上記（式１）により求めたエッジシャープ度Ｅは、ピントが合っている場合に１に近づき、ピントが合っていないと０に近づく。フォーカス解析部６は、この評価値であるエッジシャープ度Ｅをレンズ情報解析部８に送る。なお、フォーカス解析部６は、エッジシャープ度Ｅをレンズ情報解析部８に送信する際、プレート認識部５から受付けたプレート位置ＹＰも共にレンズ情報解析部８に送る。
レンズ情報解析部８は、プレート認識部５が出力した複数台のエッジシャープ度Ｅおよびナンバープレートのプレート位置ＹＰを用いて画面中央に対応するエッジシャープ度（以下において、画面中央に対応するエッジシャープ度を「Ｅｃ」という）を算出する。このように、画面中央に対応するエッジシャープ度Ｅｃを算出するのは、車両を撮影するタイミングによって取り込み位置が変化し、それに伴いエッジ幅も変化することを考慮したためである。

具体的には、レンズ情報解析部８は、フォーカス解析部６が出力した複数台のプレート位置ＹＰおよびエッジシャープ度Ｅを受信する。レンズ情報解析部８は、受信したデータを用いて「プレート位置ＹＰ」を「ｘ」座標、「エッジシャープ度Ｅ」を「ｙ」座標にとった関係式（直線回帰y=ax+b、あるいは２次曲線回帰y=ax2+bx+c）を求める。例えば、レンズ情報解析部８は、図７に例示する直線回帰（y=ax+b）７０を求める。そして、レンズ情報解析部８は、求めた直線回帰（y=ax+b）７０を用いて、「プレート位置ＹＰ」が画面中央になる「エッジシャープ度Ｅｃ」を算出する。上述した複数台とは、１０台程度である（通常１〜３分程度で収集できる）。なお、ナンバープレートを認識できた台数が少ないと直線回帰では求めることができなくなる。その場合、サンプルデータの単純平均値を画面中央に対するエッジシャープ度Ｅｃとしても良い。
本実施形態の車番認識システムは、レンズ２のフォーカス位置を移動させながら、フォーカス位置毎に画面中央のエッジシャープ度Ｅｃを算出する。すなわち、画面中央のエッジシャープ度Ｅｃは、レンズ２をあるフォーカス位置に設定した際に求まる。

ここでレンズ２のフォーカス位置を１０段階の異なる位置（０〜９の位置）に移動できる場合を例に説明する。フォーカス位置が０から９の異なる位置にまで移動する場合、フォーカス位置０の場合での文字認識率とエッジシャープ度Ｅｃとを求め、次のフォーカス位置で同様の処理を行う。この動作を０〜９のフォーカス位置で繰り返す。レンズ情報解析部８は、フォーカス位置毎にそのフォーカス位置で求めたエッジシャープ度Ｅｃを対応付けて記憶する。

また、レンズ情報解析部８は、フォーカス位置毎にそのフォーカス位置における一連番号の文字認識率を対応付けて記憶する。そして、フォーカスが合っている場所は少なくとも文字認識率が所定のしきい値以上（例えば９０％）であるので、その範囲のなかで最もエッジシャープ度が高いフォーカス位置を特定する。レンズ情報解析部８は、レンズ制御部９を介して、レンズ２のフォーカス位置を特定したフォーカス位置に設定する。

ここで、レンズ情報解析部８のフォーカス位置を決定する処理を図８を用いて説明する。図８は、レンズ情報解析部８が行うフォーカス位置の選択処理を説明するための図である。

さて、レンズ情報解析部８は、「フォーカス位置毎にエッジシャープ度Ｅを対応付けたデータ」と、「フォーカス位置毎に文字認識率を対応付けたデータ」とを保持する。そして、レンズ情報解析部８は、「フォーカス位置毎に文字認識率を対応付けたデータ」を用いて、文字認識率がしきい値以上のフォーカス位置を特定する。図示する例では、Ｆ（３）〜Ｆ（６）の４つのフォーカス位置が特定される。次に、レンズ情報解析部８は、「フォーカス位置毎にエッジシャープ度Ｅを対応付けたデータ」を用いて、特定した４つのフォーカス位置８０の中から最も高い値のエッジシャープ度Ｅｃに対応付けられているフォーカス位置を特定する。レンズ情報解析部８は、特定したフォーカス位置を最適なフォーカス位置と判断する。図示する例では、Ｆ（５）のフォーカス位置が最適なフォーカス位置として選択される。

なお、文字認識率が所定値以下の場合は、エッジシャープ度Ｅｃを求める必要はない。したがって、レンズ情報解析部８は、認識率が所定値以下の場合においては、エッジシャープ度Ｅｃを算出しないようにしてもよい。このようにすれば、次のフォーカス位置に早めに移動させることもできる。なお、エッジシャープ度Ｅは、文字の大きさによって変化するので、大型、中型プレートの種別を判断し、中型だけのプレートのエッジ情報を用いるようにすれば、精度向上につながる。
なお、本実施形態では、図５に示すようにピントのボケ状態（フォーカスの合い状態）をナンバープレートの一連番号の垂直方向のエッジのシャープ度Ｅで評価しているが、特にこれに限定するものではない。例えば、上記の垂直方向のエッジに代えて、水平方向のエッジを用いるようにしてもよい。また、文字認識にはパターンマッチングや、ニューラルネットワークを用いることが多いが、文字認識の際に求まるマッチング度や確信度を用いてピントが合っているかを評価することもできる。
ここで、文字認識の際に求まる確信度を用いる場合の例を、図９を用いて説明する。図９は、ナンバープレートの陸運支局コードの画像を切り出した場合の文字認識の確信度を説明するための図である。なお、文字認識の確信度とは、プレート認識部５が文字認識処理を行う際に出力する「０〜１」の認識の精度を示すデータであり、フォーカスが合っている場合に「１」に近づく。また、確信度は、フォーカスが合っていない場合に「０」に近づく。そして、図９では、（ａ）図に「対象画像」のフォーカスが合っている状態を示し、（ｂ）図に「対象画像」のフォーカスが合っていない状態を示している。

例えば、図９（ａ）に示すように「対象画像」のフォーカスが合っている場合は、確信度が「0.95」と高い値を示す。また、図９（ｂ）に示すように、「対象画像」のフォーカスが合っていない場合（ピントがボケている場合）は、「0.75」のようにフォーカスが合っている場合に比べて低い値の確信度を示す。この確信度を図８に示したエッジシャープ度Ｅに置き換えることにより、上述と同様に、最適なフォーカスの位置を選択することが可能になる。

また、ナンバープレートの文字は、品質（汚れ、曲がりなど）が変化するとともに地名が色々変化する。このため、確信度をそのままフォーカスの評価値には利用できない。そこで、例えば、茨城県水戸市にカメラを設置している場合、通行する車両は、「水戸」ナンバーが多いため、「水戸」と出力したときの確信度を用いて平均することで安定的にフォーカスの評価値として利用することができる。また、フォーカスの評価値として確信度を利用する場合、陸運支局コードの代わりに一連番号の特定文字、例えば数字の５と認識したときの確信度だけを平均化するようにしてもよい。また、前述のナンバープレートの一連番号、陸運支局コード、車種コード、および用途コードの中の少なくとも二つの確信度の乗算値をフォーカスの評価値としてもよい。例えば、前述の陸運支局コードの確信度と一連番号の確信度の乗算値を用いるようにしてもよい（０〜１の値に正規化してあれば図８に適用可能）。さらに、全ての文字の確信度を総和して平均して、その平均した値をフォーカスの評価値としてもよい。

なお、確信度の算出にナンバープレートの用途コードを利用することも可能であるが、用途コードの利用は、以下の理由により好ましくない。具体的には、用途コードは、通過する車ごとにほとんど異なった文字となるため、所定文字のデータを累積するまでに時間が掛かりすぎ、調整時間が増大すると考えられるためである。

続いて、レンズ２のフォーカス位置の調整処理のフローを説明する。

図１０は、本実施形態が行うレンズ２のフォーカス位置を調整する処理のフローを説明するための図である。

まず、画像処理装置３の各部が保持する統計処理に用いるテーブルなどを初期化する（Ｓ５０）。また、レンズ情報解析部８は、レンズ制御部９を介してレンズ２のフォーカス位置を初期値「cn=0」に設定する（Ｓ５１）。

その状態で、プレート認識部５は、カメラ１からの画像データを画像入力部４を介して受付ける。プレート認識部５は、受付けた画像から車両を検知し、検知した車両のナンバープレートを認識する。また、プレート認識部５は、検知した車両のナンバープレートのプレート位置ＹＰを算出する（Ｓ５２〜５３）。なお、プレート認識部５は、Ｓ５２において、フォーカス位置毎に検知した車両の台数と、ナンバープレートの認識に成功した回数とをカウントし、その値をフォーカス位置に対応付けて保持する。

続いて、フォーカス解析部６は、プレート認識部５から認識した車両のナンバープレートの画像と、算出したプレート位置ＹＰとを取得する。フォーカス解析部６は、取得した車両のナンバープレートの画像を用いて、上述した手順にしたがい、一連番号のエッジシャープ度Ｅを求める（Ｓ５４）。また、フォーカス解析部６は、取得したプレート位置ＹＰ、および求めたエッジシャープ度Ｅをレンズ情報解析部８に送信する。

その後、レンズ情報解析部８は、フォーカス解析部６が出力したプレート位置ＹＰとエッジシャープ度Ｅとを受信した場合、所定台数（例えば１０台）の車の一連番号の認識処理が行われたか否かを確認し、確認できた場合にＳ５６に進む。一方、レンズ情報解析部８が、所定台数分の一連番号の認識処理ができていないと判定した場合（つまり所定台数分のナンバープレートを認識していない場合）、Ｓ５２の処理に戻る（Ｓ５５）。

なお、所定台数の車両に対する認識処理が行われたか否かの確認は、例えば、プレート認識部５が保持するナンバープレートの認識に成功した回数を取得することで確認するようにしてもよい。

Ｓ５６では、レンズ情報解析部８は、プレート認識部５に文字認識率を算出させ、プレート認識部５が算出した文字認識率をフォーカス解析部６を介して取得する。ここで、プレート認識部５が算出する文字認識率について、図２（ａ）のナンバープレートを認識した場合を例にして説明する。

プレート認識部５は、カメラ１から受信した画像の状態により、車両を検知できた場合であっても、ナンバープレートの一連番号２０の文字認識を失敗する場合がある。ナンバープレートの一連番号２０の文字認識を失敗する場合とは、検知した車両の画像データから認識した一連番号２０の中に認識できない文字が含まれている場合をいう。例えば、図２の例では、「？３４？」のように、認識結果の中に認識できない文字を示すデータが含まれている場合をいう（「？」は認識できない文字を示す）。一方、一連番号２０の文字認識に成功する場合とは、画像処理により検知した車両の画像からナンバープレートの一連番号２０（図２の例では「２３４５」）を全て認識できた場合をいう。

プレート認識部５は、レンズ情報解析部８からの要求にしたがい、保持している検知した車両の台数と、ナンバープレートの一連番号２０の認識に成功した回数とを用いて文字認識率を算出する。例えば、プレート認識部５は、下記（式２）にように、「一連番号２０の文字の認識に成功した回数」を「検出した車両の台数」で除算することにより、フォーカス位置毎の文字認識率Ｒ（ｃｎ）を求める。プレート認識部５は、フォーカス解析部６を介して、求めた文字認識率をレンズ情報解析部８に出力する。
Ｒ（ｃｎ）＝一連番号の認識に成功した回数÷検出した車両の台数…（式２）
図１０に戻り説明を続ける。レンズ情報解析部８は、プレート認識部５からの認識率を取得した場合、フォーカス位置に対応付けて当該取得した文字認識率を記憶し、Ｓ５７の処理に進む。

Ｓ５７では、レンズ情報解析部８により、上述の図７で説明した手順に従い、画面中央でのエッジシャープ度Ｅｃを求めて、フォーカス位置に対応付けて当該求めたエッジシャープドＥｃを記憶し、Ｓ５８の処理に進む。なお、レンズ情報解析部８は、Ｓ５６で取得した文字認識率が所定のしきい値（後述するＳ６１で用いるしきい値）以下の場合、エッジシャープドＥｃを求めないで、Ｓ５８に進むようにしてもよい。

Ｓ５８では、レンズ情報解析部８により、フォーカス移動が全て終了したかを確認し、終了していない場合は、レンズ制御部９を介してフォーカス位置を移動し、Ｓ５２の処理に戻る（Ｓ５９〜６０）。一方、レンズ情報解析部８により、フォーカスの全ての移動が終了した場合、Ｓ６１に進む。

Ｓ６１では、レンズ情報解析部８により、記憶している「フォーカス位置毎に文字認識率を対応付けたデータ」を用いて、所定のしきい値以上の文字認識率に対応付けられているフォーカス位置を選択する。また、レンズ情報解析部８により、記憶している「フォーカス位置毎にエッジシャープ度Ｅｃを対応付けたデータ」を用いて、上記選択したフォーカス位置の中から最もエッジシャープ度Ｅｃが大きなフォーカス位置を特定する（Ｓ６１）。

その後、レンズ情報解析部８は、レンズ制御部９を介して特定したフォーカス位置になるようにレンズ２のフォーカス位置を移動し（Ｓ６２）、処理を終了する。なお、エッジシャープ度Ｅｃに代えて文字認識の確信度を用いる場合は、Ｓ５４において、あらかじめ決められた文字（地名や数字）の確信度を記憶して、Ｓ５７で確信度の平均を求める。

このように、本実施形態では、フォーカス位置毎に所定台数の車両のナンバープレートを認識し、フォーカス位置毎に認識した複数台のナンバープレートを利用して、フォーカスが合っているか否かを判定する評価値（例えば、エッジシャープ度Ｅｃ）を求めるようにしている。そのため、本実施形態では、特殊な状態のナンバープレート（例えば、ナンバープレートを傾けて取り付けている車両等）を認識することで、フォーカスが合わないことを示す評価値が求められた場合であっても、その影響を軽減できる。すなわち、本実施形態では、何らかの原因により、１台の車両から認識した評価値が異常な場合であっても、フォーカスが全く違う位置に設定される可能性を軽減することができる。

次に、本実施形態が行うレンズ２のズームに対する自動調整について説明する。

ズーム解析部７は、プレート認識部５の処理結果から一連番号のピッチを求め、そのサイズによって視野サイズＷｄを算出する。図２（ａ）に示すように、中型プレートの一連番号の左から１桁目と４桁目のサイズ２５は、１９５ｍｍである。また、図２（ｂ）に示すように、大型プレートの左から１桁目と４桁目のサイズ２６は、２７２．５ｍｍである。プレート認識の際、認識したナンバープレートが大型プレートおよび中型プレートのいずれであるかの判定を行う。そして、ズーム解析部７は、中型の場合に下記（式３）を用いて視野サイズＷｄを求める。また、ズーム解析部７は、大型の場合に下記（式４）を用いて視野サイズＷｄを求める。
視野サイズ＝画面の水平画素数×（１９５／ＸＳＩＺＥ）…（式３）
視野サイズ＝画面の水平画素数×（２７２．５／ＸＳＩＺＥ）…（式４）
ここで、（式３）および（式４）における画面の水平画素数は画面全体の画素数でありＮＴＳＣ準拠のカメラであれば６４０画素程度である。ＸＳＩＺＥは、一連番号を抽出したときに文字ごとの領域座標が求まり、その領域の内、左から１桁目と４桁目の中心間隔に相当する画素数である。大型、中型の判定は、文字の高さにより行う。具体的には、中型のナンバープレート一連番号２０の文字の高さは、「８０ｍｍ」であり、大型のナンバープレートの一連番号２０の文字の高さは、「１２０ｍｍ」である。大型と中型とで文字の高さが「１．５倍」違うので、この高さを求めれば容易に判定可能である。なお、一連番号２０が３桁の場合や２桁の場合、或いは１桁の場合、ドットパターンとの間隔で同様な計算を実行すればよい。ズーム解析部７は、このようにして求めた視野サイズＷｄおよびプレート認識部５から受付けたプレート位置ＹＰをレンズ情報解析部８へ送る。
なお、視野サイズＷｄは、取り込み位置によって変化する。そのため、レンズ情報解析部８において、図１１のようにプレート位置ＹＰと合わせて視野サイズＷｄを記憶しておいて、複数台の処理結果から画面中心の視野サイズＷｄを推定する。
図１２は、求めた視野サイズＷｄとプレート位置ＹＰとの関係を複数台分プロットした図である。

レンズ情報解析部８は、受信したデータを用いて「プレート位置ＹＰ」を「ｘ」座標、「視野サイズＷｄ」を「ｙ」座標にとった関係式（回帰直線y=ax+b）を求める。そして、求めた回帰直線「y=ax+b」の「x」座標に画面中心の座標「ＹＣ」を代入すると画面中心の視野サイズを求めることができる。なお、レンズ情報解析部８は、画面中央に対応する最適視野サイズをあらかじめ保持していることとする。レンズ情報解析部８は、保持している最適視野サイズと、上記求めた画面中心の視野サイズとの差「d_w」からズームの移動量を求め、ズームを最適な位置へ移動する。

例えば、「d_w」が「50mm」違えばズームを何段移動するかをあらかじめ決めておけば、「d_w」が求まればレンズ２のズーム位置を最適な位置に移動することができる。なお、視野サイズの計算では、路面からプレートまでの高さが変化すると視野サイズも変化してしまう。特に大型プレートは取り付け高さが大きく変動するため、大型プレートの視野サイズは統計に含めないことで、精度を向上させることができる。また、上記では、視野サイズでズーム倍率を調整しているが、以下の（式５）、（式６）のように分解能に置き換えることは同等である。
分解能＝（１９５／ＸＳＩＺＥ）…（式５）
分解能＝（２７２．５／ＸＳＩＺＥ）…（式６）
続いて、レンズ２のズーム調整処理のフローを説明する。

図１３は、本実施形態が行うレンズ２のズーム調整処理のフローを説明するための図である。

まず、画像処理装置３の各部が保持する統計処理に用いるテーブルなどを初期化する（Ｓ７０）。続いて、プレート認識部５がプレート認識処理を行う（Ｓ７１）。具体的には、プレート認識部５は、カメラ１からの画像データを受付け、受付けた画像データから車両を検知し、検知した車両のナンバープレートを認識する。また、プレート認識部５は、ナンバープレートのプーレート位置ＹＰを求める（Ｓ７２）。プレート認識部５は、認識したナンバープレートの画像データおよびプレート位置ＹＰをズーム解析部７に出力する。

ズーム解析部７は、上述した手順にしたがい、視野サイズＷｄを算出し、算出した視野サイズＷｄおよびプレート認識部５から受付けたプレート位置ＹＰをレンズ情報解析部８に出力する（Ｓ７３）。レンズ情報解析部８は、ズーム解析部７が出力する視野サイズＷｄおよびプレート位置ＹＰを受信した場合、所定台数分の視野サイズを取得できたか否かを判定する（Ｓ７４）。

レンズ情報解析部８は、所定台数分の視野サイズを取得できた場合にＳ７５の処理に進む。一方、レンズ情報解析部８が所定台数分の視野サイズを取得できない場合、Ｓ７１の処理に戻る。

Ｓ７５では、レンズ情報解析部８により、視野サイズＷｄとプレート位置ＹＰとの関係から画面中央の視野サイズ「Ｗｄ」を推定する（Ｓ７５）。レンズ情報解析部８は、推定した視野サイズ「Ｗｄ」と予め保持している最適視野サイズとの差からズーム移動量「d_w」を求め、レンズ制御部９を介して、レンズ２のズーム位置を求めたズーム移動量「d_w」だけ移動させる（Ｓ７６〜７７）。

なお、図１３の処理フローは、ズーム倍率がナンバープレートを認識できる範囲内でずれている場合のズーム調整処理を示しているが、ズームが極端にずれるとナンバープレートの認識が全くできなくなり、制御ができなくなる（視野サイズＷｄが求まらないため）。したがって、本実施形態では、ナンバープレートの認識ができなかった場合、上述したフォーカス調整処理と同様、ズーム倍率（レンズのズーム位置）を変えながら視野サイズを評価し、最適なズーム位置を探索する処理を行う。以下、ナンバープレートの認識ができなかった場合に行うレンズ２のズーム調整処理のフローを説明する。

図１４は、本実施形態がプレートの認識ができなかった場合に行うレンズ２のズーム調整処理のフローを説明するための図である。

まず、上述したＳ７０と同様、画像処理装置３の各部が保持する統計処理に用いるテーブルなどを初期化する（Ｓ８０）。続いて、レンズ情報解析部８は、レンズ制御部９を介してレンズ２のズーム位置を初期値「cn=0」に設定する（Ｓ８１）。

その状態で、プレート認識部５は、カメラ１からの画像データを画像入力部４を介して受付ける。プレート認識部５は、受付けた画像データから車両を検知し、検知した車両のナンバープレートを認識する（Ｓ８２）。プレート認識部５は、検知した車両のナンバープレートのプレート位置ＹＰを抽出する（Ｓ８３）。プレート認識部５は、認識したナンバープレートの画像データおよびプレート位置ＹＰをズーム解析部７に出力する。

続いて、ズーム解析部７は、上述したＳ７３と同様の処理を行い、視野サイズＷｄを算出し、算出した視野サイズＷｄおよびプレート認識部５から受付けたプレート位置ＹＰをレンズ情報解析部８に出力する（Ｓ８４）。

レンズ情報解析部８は、上記Ｓ７４〜７５と同様の処理を行い、所定台数分の視野サイズＷｄおよびプレート位置Ｙｐを用いて、画面中央に対応する視野サイズＷｄを推定する（Ｓ８５〜８６）。レンズ情報解析部８は、ズーム位置に対応付けて推定した視野サイズＷｄを記憶しておく。

続いて、レンズ情報解析部８は、プレート認識部５に文字認識率Ｒ（ｃｎ）を算出させ（Ｓ８７）、プレート認識部５から算出させた文字認識率Ｒ（ｃｎ）を取得する。ズームが全く合っていない場合は、文字認識率Ｒ（ｃｎ）が０になるか、車両検知処理も正常に動作しない。そのため、レンズ情報解析部８は、取得した文字認識率Ｒ（ｃｎ）が０の場合、処理を終了する。また、Ｓ８５において、所定時間経過しても車両の認識処理が終了しない場合、レンズ情報解析部８は、文字認識率Ｒ（ｃｎ）を０にして強制終了する。ズームの移動が全てのケース終了した場合、最適なズーム位置を特定し（Ｓ９１）、ズームを移動させる。具体的には、レンズ情報解析部８は、記憶しているズーム位置毎の推定した視野サイズＷｄの中から予め定められている視野サイズに最も近い値を持つ視野サイズＷｄが求められたズーム位置を特定する。そして、レンズ情報解析部８は、レンズ制御部９を介して、レンズ２のズーム位置を特定したズーム位置に移動する。

このような処理により、ズームが極端に移動している場合でも正常な位置に戻すことが可能となる。なお、ズーム位置を変化させてもフォーカスの状態は基本的には変化しない。
なお、ナンバープレートの文字認識処理には文字サイズの許容値が設けられているので、その範囲に入る文字サイズの認識ができる。このため、多少のズームのずれは許容できるが、ズームが大きくずれると、例えば画面の下側で撮影した場合だけ認識できるといったケースがある。この場合、図１５のように収集した視野サイズのデータが特定個所に集中し画面の中央の視野サイズを推定することができなくなる。このため、あらかじめ最適視野サイズを画面中央だけでなく直線として記憶しておき、求めたサンプルデータが偏っている場合は、そのサンプルデータの平均視野サイズ「wd_av」とプレート位置Ｙｐの中心座標「YP_av」を求め、中心点と最適視野直線の関係から視野サイズのずれ量「ｄ_ｗ」を求めズームを移動する。このようにすることで、認識結果が一部分だけ求まった場合でも最適なズーム倍率に設定することが可能となる。

ところで、上記のフォーカス調整およびズーム調整を行っている間は、ナンバープレートを認識できない位置にもレンズ位置を移動させるため、認識台数が低下する。したがって、レンズ２の調整頻度を少なくすることが望ましい。

本実施形態では、レンズ調整スケジュール管理部１０にレンズ調整を行うタイミングを判定するためのデータを保持させておく。そして、レンズ調整スケジュール管理部１０は、保持している上記のデータを用いて、レンズ調整の時期を特定し、フォーカス解析部６（或いはズーム解析部７）と、レンズ情報解析部８とにレンズ調整を指示する。レンズ２を調整するタイミングについては、特に限定しないが、例えば、以下（１）〜（５）で示すように定めてもよい。

例えば、車番認識装置は、（１）レンズ調整をカメラ１の設置日の夜に行う。この場合、レンズ調整スケジュール管理部１０にタイマーを設けておいて、タイマーにレンズ調整を行う日時を設定しておく。レンズ調整スケジュール管理部１０は、設定された日時になった場合、フォーカス解析部６、ズーム解析部７、およびレンズ情報解析部８にレンズ調整の指示を行う。なお、タイマーに設定する時間は、例えば、１９時〜２０時頃にするとよい。設定する時間を深夜にすると、通行する車両の台数が少なくなり、レンズ調整に必要なデータを取得できないことがあるためである。

また、例えば、車番認識装置は、（２）１週間に一度の割合でレンズ２を調整する。この場合も、上記（１）と同様、レンズ調整スケジュール管理部１０にタイマーを設け、定期的に行うレンズ調整の日時を設定しておく（例えば、日曜日の１９時等）。レンズ調整スケジュール管理部１０は、設定された日時になった場合、フォーカス解析部６、ズーム解析部７、およびレンズ情報解析部８にレンズ調整の指示を行う。

例えば、車番認識装置は、（３）ナンバープレートの文字認識率が過去の文字認識率の履歴に比べて低下している場合に、レンズ調整を行うようにしてもよい。この場合、例えば、レンズ調整スケジュール管理部１０は、プレート認識部５が算出した文字認識率（所定台数分のナンバープレートの一連番号を認識した場合の文字認識率）を取得し、その取得した文字認識率を履歴として保持していく。そして、レンズ調整スケジュール管理部１０は、プレート認識部５から文字認識率を取得した場合、保持している過去の文字認識率の履歴（例えば平均値）と、取得した文字認識率とを比較する。レンズ調整スケジュール管理部１０は、取得した文字認識率が過去の文字認識率の履歴と比べて所定値以上低い場合に、フォーカス解析部６、ズーム解析部７、およびレンズ情報解析部８にレンズ調整の指示を行う。なお、文字認識率が低下している場合には、その原因がレンズ２のフォーカスなのかズームなのかが判断できない。そのため、本実施形態では、文字認識率が低下している場合、フォーカスおよびズームの両者を調整する。

また、車番認識装置は、（４）監視対象の車両の通過速度が過去の車両の通過速度と比べて大きく変動している場合、レンズ調整の指示を行うようにしてもよい。具体的には、プレート認識部５に車両の通過速度を算出する機能を設けておく。そして、レンズ調整スケジュール管理部１０は、プレート認識部５から車両の通過速度を取得し、その取得した通過速度を履歴として保持する。レンズ調整スケジュール管理部１０は、所定回数分の通過速度を取得した場合にその平均値を算出し、算出した平均値が履歴として保持している過去の通過速度の平均と比べて所定値以上変動している場合、レンズ調整の指示を行う。なお、車両の通過速度は、従来技術（例えば、特開平８−８３３９３号公報）により求めることができる。車両の通過速度は、移動画素で算出するため、ズームがずれると速度が変化する。

また、車番認識装置は、（５）常にフォーカス、ズームの状態を監視し、最適状態から所定範囲はずれた場合にレンズ調整を行うようにしてもよい（常にフォーカス、ズームの状態を監視する例は、図１６で詳細に説明する）。

なお、レンズ調整スケジュール管理部１０が保持するタイミングを判定するためのデータ（例えば、レンズ調整を行う日時や文字認識率が低下したか否かを判定する所定値等）は、外部機器１２から通信部１１を介して変更することができる。

続いて、上述した（５）の常にフォーカスの状態およびズームの状態を監視する場合の監視処理について、図１６を用いて説明する。

図１６は、本実施形態のレンズ調整処理のフローを説明するための図である。なお、レンズ調整スケジュール管理部１０には、ズーム調整を行うか否かを判定するためのズーム調整フラグ（フラグは、「ＯＮ」および「ＯＦＦ」のいずれかに設定可能）が設けられている。また、レンズ調整スケジュール管理部１０には、フォーカス調整を行うか否かを判定するためのフォーカス調整フラグ（フラグは、「ＯＮ」および「ＯＦＦ」のいずれかに設定可能）が設けられている。

最初に、レンズ調整スケジュール管理部１０は、ズーム調整フラグを参照し、ズーム調整フラグが「ＯＮ」に設定されている場合、Ｓ１０１の処理に進み、「ＯＦＦ」に設定されている場合にＳ１０２の処理に進む。

Ｓ１０１では、レンズ調整スケジュール管理部１０は、ズーム解析部７およびレンズ情報解析部８にレンズ２のズーム調整の指示を行う。そして、ズーム解析部７およびレンズ情報解析部８は、上述した図１３或いは図１４の処理手順でズーム調整を行う。レンズ情報解析部８は、ズーム調整が完了した場合、その旨示すデータをレンズ調整スケジュール管理部１０に送信する。レンズ調整スケジュール管理部１０は、ズーム調整が完了した旨を示すデータを受信した場合、ズーム調整フラグを「ＯＦＦ」に設定し、Ｓ１００の処理に戻る。

続いて、Ｓ１００において、ズーム調整フラグが「ＯＦＦ」の場合に進むＳ1１０２の処理を説明する。

Ｓ１０２では、レンズ調整スケジュール管理部１０は、フォーカス調整フラグを参照し、フォーカス調整フラグが「ＯＮ」に設定されている場合、Ｓ１０３の処理に進み、「ＯＦＦ」に設定されている場合にＳ１０４の処理に進む。

Ｓ１０３では、レンズ調整スケジュール管理部１０は、フォーカス解析部６およびレンズ情報解析部８にレンズ２のフォーカス調整の指示を行う。そして、フォーカス解析部６およびレンズ情報解析部８は、上述した図１０の手順でレンズ２のフォーカス調整を行う。レンズ情報解析部８は、フォーカス調整が完了した場合、その旨示すデータをレンズ調整スケジュール管理部１０に送信する。レンズ調整スケジュール管理部１０は、フォーカス調整が完了した旨を示すデータを受信した場合、フォーカス調整フラグを「ＯＦＦ」に設定し、Ｓ１００の処理に戻る。

続いて、Ｓ１０２において、フォーカス調整フラグが「ＯＦＦ」の場合に進むＳ１０４以降の処理を説明する。

Ｓ１０４では、プレート認識部５が通常のナンバープレート認識処理を行う。具体的には、プレート認識部５は、上述した図１０のＳ５２およびＳ５３と同様の処理を行う。

Ｓ１０５では、ズーム解析部７は、ズーム評価値を算出し、算出したズーム評価値をレンズ情報解析部８に出力する。ズーム評価値については、特に限定しないが、例えば、図１４のＳ８４で説明した視野サイズを用いることができる。この場合、ズーム解析部７は、Ｓ８４と同様、プレート認識部５からナンバープレートの画像およびプレート位置ＹＰを取得し、取得した画像から視野サイズＷｄを算出する。ズーム解析部７は、算出した視野サイズＷｄと取得したプレート位置ＹＰとを対応付けてレンズ情報解析部８に出力する。

続いて、Ｓ１０６では、フォーカス解析部６がフォーカス評価値を算出して、算出した評価値をレンズ情報解析部８に出力する。フォーカス評価値については、特に限定しないが、例えば、図１０のＳ５４で説明した一連番号のエッジシャープ度Ｅを用いることができる。この場合、フォーカス解析部５は、Ｓ５４と同様の手順でエッジシャープ度Ｅを算出し、算出したエッジシャープ度Ｅと、プレート位置ＹＰとを対応付けてレンズ情報解析部８に出力する。

レンズ情報解析部８は、所定台数分のズーム評価値（ここでは、視野サイズＷｄ）およびフォーカス評価値（ここでは、エッジシャープ度Ｅ）を受信した場合、Ｓ１０８の処理に進み、所定台数分のズーム評価値およびフォーカス評価値を受信しない場合、Ｓ１００の処理に戻る。

Ｓ１０８では、レンズ情報解析部８の異常監視部８が、受信した所定台数分のズーム評価値Ｗｄを用いて、ズーム調整が必要であるか否かを判定する。具体的には、異常監視部８は、最適視野サイズを示すデータを予め保持している。異常監視部８は、所定台数分のそれぞれのズーム評価値と保持している最適視野サイズとの差「d_w」を求め、その差「d_w」が所定値以上であればＳ１０９の処理に進み、その差「d_w」が所定値より小さければＳ１１０の処理に進む。なお、異常監視部８は、所定台数分の評価値（視野サイズ）とプレート位置ＹＰとを用いて、上述した図１２のように、画面中心の視野サイズＷｄを求めるようにしてもよい。異常監視部８は、その求めた視野サイズＷｄと最適視野サイズとを比較して、ズーム調整を行うか否かを判定する。

Ｓ１０９では、異常監視部８は、レンズ調整スケジュール管理部１０が保持するレンズ調整フラグを「ＯＮ」に設定してＳ１１１の処理に進む。

続いて、Ｓ１０８において、ズーム調整が不要であると判定された場合に進むＳ１１０の処理を説明する。Ｓ１１０では、レンズ情報解析部８の異常監視部８が、受信した所定台数分のフォーカス評価値（エッジシャープ度Ｅ）を用いて、フォーカス調整が必要であるか否かを判定する。

具体的には、異常監視部８は、フォーカス評価値を判定するための「しきい値」を有している。しきい値については、具体的に限定しないが、エッジシャープ度Ｅが「０〜１」の間の値の場合、例えば、「０．５」とする。異常監視部８は、受信した所定台数分のフォーカス評価値（エッジシャープ度）およびプレート位置ＹＰを用いて、画面中央の「エッジシャープ度Ｅｃ」を求める。異常監視部８は、「エッジシャープ度Ｅｃ」が「しきい値」より低い場合にフォーカス調整を行う必要があると判定をする。そして、異常監視部８は、フォーカス調整を行う必要があると判定をした場合にＳ１１１に進み、フォーカス調整を行わないと判定された場合にＳ１００の処理に戻る。

Ｓ１１１では、異常監視部８は、レンズ調整スケジュール管理部１０が保持するフォーカス調整フラグを「ＯＮ」に設定してＳ１００の処理に戻る。

このように、本実施形態によれば、ナンバープレートの文字を認識しながら、文字のボケ具合を評価し最適なフォーカス位置に調整するようにしている。そのため、本実施形態によれば、設置時の調整時間が大幅に低下するとともに、最もピントが合った状態で運用できるため認識精度の向上が達成できる。また、本実施形態では、認識したナンバープレートの文字の間隔から視野サイズを算出し、そのサイズが予め保持している初期値（最適視野サイズ）に比べ変化した場合は最適なズーム倍率に調整するようにしている。そのため、本実施形態では、最もズームが合った状態で運用できるため認識精度を向上させることができる。

なお、本発明は、以上で説明した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内において種々の変形が可能である。例えば、上述した実施形態では、文字認識率を求める際に、ナンバープレートの一連番号を利用するようにしたが、特にこれに限定するものではない。例えば、ナンバープレートの全ての文字を利用するようにしてもよいし、一連番号以外の文字を利用するようにしてもよい。

本発明の実施形態の車番認識システムの機能ブロック図である。 日本のナンバープレートを例示した図である。 本実施形態の車番認識システムが撮像する車両の撮影状態を説明する図である。 カメラ１により撮影された画像を例示した図である。 ナンバープレートの文字のボケ状態を定量化する方法を説明するための図である。 ナバープレートの文字のフォーカスが合っている状態を例示した図である。 複数台の車両の画像を処理して得られたエッジシャープ度から画面中央のエッジシャープ度を求める手順を説明するための図である。 本実施形態の車番認識システムが行うフォーカス位置の選択処理を説明するための図である。 ナンバープレートの陸運支局コードの画像を切り出した場合の文字認識の確信度を説明するための図である。 本実施形態の車番認識システムが行うフォーカス位置を調整する処理のフローを説明するための図である。 視野サイズを説明するための図である。 複数台の車両の画像を処理して得られた視野サイズｗｄとプレート位置ＹＰとの関係をプロットした図である。 本実施形態の車番認識システムが行うレンズのズーム調整処理のフローを説明するための図である。 本実施形態の車番認識システムがナンバープレートの認識ができなかった場合に行うレンズのズーム調整処理のフローを説明するための図である。 視野サイズが一部分にだけしか集まらない場合に行う画面中央の視野サイズを推定する処理を説明するための図である。 本実施形態の車番認識システムが行うレンズ調整処理のフローを説明するための図である。 本発明の実施形態の画像処理装置のハードウェア構成を例示した図である。

符号の説明

１…カメラ、２…レンズ、３…画像処理装置、４…画像入力部、５…プレート認識部、６…フォーカス解析部、７…ズーム解析部、８…レンズ情報解析部、９…レンズ制御部、１０…レンズ調整スケジュール管理部、１１…通信部、１２…外部機器、１３…異常監視部、１００…撮像部、２００…画像処理回路２０１…ＣＰＵ、２０２…メモリ、２０３…Ｉ/Ｏ回路、２０４…Ａ/Ｄ変換回路、２０５…ネットワークインターフェース

Claims (13)

1. 車両を撮像するテレビカメラからの画像データを受付け、当該受付けた画像データを処理し、車のナンバープレートを認識する車番認識装置において、
   前記テレビカメラには、外部からの制御信号を受付けてレンズ位置を設定する電動レンズが設けられていて、
   前記電動レンズに制御信号を送信し、当該電動レンズのレンズ位置を設定するレンズ制御手段と、
   前記テレビカメラから受付けた前記画像データを用いて車両を検知し、当該検知した車両のナンバープレートを認識する認識手段と、
   前記認識手段が所定台数のナンバープレートを認識した際、当該所定台数のナンバープレートを認識する間に検知した車両の台数と、当該所定台数とを用いて文字認識率を算出する手段と、
   前記算出した文字認識率を履歴として記憶する手段と、
   前記電動レンズのレンズ位置が最適な位置にあるか否かを判定する手段と、
   前記レンズ位置が最適な位置にないと判定した場合、前記レンズ制御手段を介して、前記電動レンズのレンズ位置を最適なレンズ位置に設定する手段と、を有し、
   前記判定する手段は、
   前記所定台数のナンバープレートを認識した際に算出された文字認識率と、前記記憶している文字認識率の履歴とを比較し、前記算出した文字認識率が前記履歴の値と比べて所定値以下の場合、前記レンズ位置が最適な位置にないと判定すること
   を特徴とする車番認識装置。
2. 車両を撮像するテレビカメラからの画像データを受付け、当該受付けた画像データを処理し、車のナンバープレートを認識する車番認識装置において、
   前記テレビカメラには、外部からの制御信号を受付けてレンズ位置を設定する電動レンズが設けられていて、
   前記電動レンズに制御信号を送信し、当該電動レンズのレンズ位置を設定するレンズ制御手段と、
   前記テレビカメラから受付けた前記画像データを用いて車両を検知し、当該検知した車両のナンバープレートを認識する認識手段と、
   前記検知した車両の通過速度を算出する手段と、
   前記算出した通過速度を速度履歴として記憶する手段と、
   前記電動レンズのレンズ位置が正常な位置にあるか否かを判定する手段と、
   前記レンズ位置が正常な位置にないと判定した場合、前記レンズ制御手段を介して、前記電動レンズのレンズ位置を最適なレンズ位置に設定する手段と、を有し、
   前記判定する手段は、
   前記算出した通過速度と、前記速度履歴として記憶している通過速度の平均値とを比較し、前記算出した通過速度が前記平均値と比べて所定値以上の差がある場合、前記レンズ位置が最適な位置にないと判定すること
   を特徴とする車番認識装置。
3. 請求項１または２に記載の車番認識装置であって、
   前記レンズ位置は、前記電動レンズのズーム位置或いはフォーカス位置であること
   を特徴とする車番認識装置。
4. 車両を撮像するテレビカメラからの画像データを受付け、当該受付けた画像データを処理し、車のナンバープレートを認識する車番認識装置において、
   前記テレビカメラには、外部からの制御信号を受付けてフォーカス位置を設定する電動レンズが設けられていて、
   前記テレビカメラから受付けた画像データの中からナンバープレートの画像を検出し、当該検出したナンバープレートの画像を用いて車のナンバープレートを認識すると共に、ナンバープレートの画面上での位置（プレート位置）を求めるプレート認識手段と、
   前記検出したナンバープレートのピントのボケ状態を定量化した評価値を求める評価手段と、
   前記電動レンズに制御信号を送信し、前記電動レンズのフォーカス位置を予め定められた複数のフォーカス位置に順次移動させ、前記プレート認識手段および前記評価手段を制御し、当該移動させたフォーカス位置毎に複数台分の車両の前記プレート位置および前記評価値を求め、当該求めたプレート位置および評価値を用いてフォーカス位置毎の代表評価値を算出し、当該算出した代表評価値の中から、ピントが最も合っている値の代表評価値が求められたフォーカス位置を特定し、前記電動レンズのフォーカス位置を前記特定したフォーカス位置に設定する手段と、を有すること
   を特徴とする車番認識装置。
5. 請求項４に記載の車番認識装置において、
   前記評価手段は、
   前記プレート認識手段が検出したナンバープレートの画像を用いて、当該ナンバープレートの一連番号を切り出し、当該切り出した一連番号の文字領域ごとに文字輪郭のボケ状態を定量化し、当該定量化された値の平均値を当該ナンバープレートの評価値とすること
   を特徴とする車番認識装置。
6. 請求項４に記載の車番認識装置において、
   前記プレート認識手段は、前記ナンバープレートの文字を認識した際、認識精度を表す値である確信度を算出し、
   前記評価手段は、
   前記プレート認識手段が算出したナンバープレートの一連番号、陸運支局コード、車種コード、および用途コードの少なくとも一つの確信度を利用して、前記ナンバープレートの評価値を算出すること
   を特徴とする車番認識装置。
7. 請求項４に記載の車番認識装置であって、
   前記プレート認識手段は、前記ナンバープレートの文字を認識した際、認識精度を表す値である確信度を算出し、
   前記評価部は、
   前記プレート認識手段が算出したナンバープレートの一連番号、陸運支局コード、車種コード、および用途コードの中の少なくとも二つの確信度の乗算値を利用して前記ナンバープレートの評価値を算出すること
   を特徴とする車番認識装置。
8. 請求項４に記載の車番認識装置であって、
   前記プレート認識手段は、前記ナンバープレートの文字を認識した際、認識精度を表す値である確信度を算出し、
   前記評価部は、
   前記プレート認識手段が出力する確信度の中から、あらかじめ定めた陸運支局コードの認識結果の確信度を利用して前記ナンバープレートの評価値を算出すること
   を特徴とする車番認識装置。
9. 請求項４に記載の車番認識装置であって、
   前記評価手段は、
   前記プレート認識手段が認識したナンバープレートの中から中型プレートのデータを利用して、評価値を算出すること
   を特徴とする車番認識装置。
10. 車両を撮像するテレビカメラからの画像データを受付け、当該受付けた画像データを処理し、車のナンバープレートを認識する車番認識装置において、
    前記テレビカメラには、外部からの制御信号を受付けてズーム位置を設定する電動レンズが設けられていて、
    前記テレビカメラから受付けた画像データの中からナンバープレートの画像を検出し、当該検出したナンバープレートの画像を用いて車のナンバープレートを認識すると共に、ナンバープレートの画面上での位置（プレート位置）を求めるプレート認識手段と、
    前記検出したナンバープレートの画像を用いて、当該ナンバープレートの文字の間隔から画面の視野サイズを算出する視野サイズ算出手段と、
    前記電動レンズに制御信号を送信し、前記電動レンズのズーム位置を所定の位置に設定し、前記プレート認識手段および前記視野サイズ手段を制御して複数台分の車両のナンバープレートの前記画面位置および前記視野サイズを求め、当該求めた複数の画面位置および視野サイズを用いて代表視野サイズを算出し、あらかじめ設定している視野サイズと代表視野サイズとの差から最適なズーム位置を求め、前記電動レンズのズーム位置を前記求めたズーム位置に設定する手段と、を有すること
    を特徴とする車番認識装置。
11. 車両を撮像するテレビカメラからの画像データを受付け、当該受付けた画像データを処理し、車のナンバープレートを認識する車番認識装置において、
    前記テレビカメラには、外部からの制御信号を受付けてズーム位置を設定する電動レンズが設けられていて、
    前記テレビカメラから受付けた画像データの中からナンバープレートの画像を検出し、当該検出したナンバープレートの画像を用いて車のナンバープレートを認識すると共に、ナンバープレートの画面上での位置（プレート位置）を求めるプレート認識手段と、
    前記検出したナンバープレートの画像を用いて、当該ナンバープレートの文字間隔から画面の視野サイズを算出する視野サイズ算出手段と、
    前記電動レンズに制御信号を送信し、前記電動レンズのズーム位置を予め定められた複数のズーム位置に順次移動させ、当該移動させたズーム位置毎に前記プレート認識手段および前記視野サイズ算出手段を制御し、複数台分の車両の前記プレート位置および前記視野サイズを求め、当該求めたプレート位置および視野サイズを用いてズーム位置毎の代表視野サイズを算出し、当該算出した代表視野サイズの中から予め定められている視野サイズに最も近い値を持つ代表視野サイズが求められたズーム位置を特定し、前記電動レンズのズーム位置を前記特定したズーム位置に設定する手段と、を有すること
    を特徴とする車番認識装置。
12. 請求項１０または１１に記載の車番認識装置であって、
    前記視野サイズ算出手段は、
    前記プレート認識手段が認識したナンバープレートの中から中型のナンバープレートのデータを利用して視野サイズを算出すること
    を特徴とする車番認識装置。
13. 電動レンズが設けられているテレビカメラを有し、当該テレビカメラが撮像した画像データを処理し、車のナンバープレートを認識する車番認識装置の電動レンズの調整方法であって、
    前記車番認識装置には記憶装置が設けられていて、
    前記車番認識装置は、
    前記テレビカメラから受付けた前記画像データから車両を検知し、当該検知した車両のナンバープレートを認識するステップと、
    前記ナンバープレートを所定台数分認識した場合、当該所定台数のナンバープレートを認識する間に検知した車両の台数と、当該所定台数とを用いて文字認識率を算出するステップと、
    前記算出した文字認識率を履歴として前記記憶装置に格納するステップと、
    前記電動レンズのレンズ位置が最適な位置にあるか否かを判定するステップと、
    前記レンズ位置が最適な位置にないと判定した場合、前記電動レンズのレンズ位置を最適なレンズ位置に設定するステップと、を実行し、
    前記判定するステップは、
    前記所定台数のナンバープレートを認識した際に算出された文字認識率と、前記記憶装置に格納されている文字認識率の履歴とを比較し、前記算出した文字認識率が前記履歴の値と比べて所定値以下の場合、前記レンズ位置が正常な位置にないと判定すること
    を特徴とする電動レンズの調整方法。

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