JP2008146154A - 車種判別装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】正確な位置が求めやすいナンバープレートとフロントガラスを車種判別に用いる場合、ナンバープレートは車体中央から左右にずれていることもあり、そのまま判別に用いると判別精度が落ちる。
【解決手段】画像入力手段の入力画像からナンバープレート検出手段がナンバープレートを検出しその座標情報を、フロントガラス検出手段がフロントガラスを検出してその座標情報を出力し、ナンバープレート位置判定手段で検出されたナンバープレートの位置が車体中央から左右にずれているか判定して、ずれ量を推定し、形状照合手段が検出されたナンバープレートの座標情報を推定ずれ量で補正し、該補正座標と、検出されたフロントガラスの座標を用いて、ナンバープレートとフロントガラスの位置関係を示す座標情報が車種ごとに格納された形状辞書と照合し、照合結果から車種決定手段が車種を決定する。
【選択図】図1
【解決手段】画像入力手段の入力画像からナンバープレート検出手段がナンバープレートを検出しその座標情報を、フロントガラス検出手段がフロントガラスを検出してその座標情報を出力し、ナンバープレート位置判定手段で検出されたナンバープレートの位置が車体中央から左右にずれているか判定して、ずれ量を推定し、形状照合手段が検出されたナンバープレートの座標情報を推定ずれ量で補正し、該補正座標と、検出されたフロントガラスの座標を用いて、ナンバープレートとフロントガラスの位置関係を示す座標情報が車種ごとに格納された形状辞書と照合し、照合結果から車種決定手段が車種を決定する。
【選択図】図1
Description
この発明は、入力された車輌の画像から車輌の種別を判別する車種判別装置に関するものである。
車両前面の画像から車体形状をとらえて車種を判定するものとしては、例えば、特開平11−213284号公報に示されるものがある。この技術では、画像から、フロントガラスやヘッドライト、ナンバープレート等を車両の構成要素として検出し、それぞれの種類を決定した後、構成要素の形状や位置関係が格納された車両辞書と照合して車種を判別する。
また、他の従来技術としては、特開平11−86185号公報に示されるものがある。この技術では、sobelフィルタをかけてエッジ検出し、エッジ情報からフロント領域(左右をヘッドライトに挟まれた車体前面領域)とフロントガラス領域を求めて、フロント領域とフロントガラス領域との位置関係からボンネット有無を判別し、車種を判別する。
従来の車種判別装置では、正確な位置の検出が難しいヘッドライトやフロント領域の位置情報を用いているため、検出位置ずれが発生しやすく、ボンネットの突き出しが短いケースなど、微妙な差が判別できないという課題があった。前記特許文献1で対象としているナンバープレートとフロントガラスについては正確な位置を求めやすいが、ナンバープレートは必ず車体中央に設置されているとは限らず、左又は右にずれている場合もあるので、そのまま判別に用いることは難しい。
この発明は、前記のような課題を解決するためになされたものであり、検出位置ずれが少ないナンバープレートとフロントガラスの位置関係から車種を安定して判別すると共に、ナンバープレートの設置位置が車体中央から左右にずれている場合でも、正しく車種を判別できる車種判別装置を得ることを目的としている。
この発明に係る車種判別装置は、
画像を入力する画像入力手段と、入力画像からナンバープレートを検出してその座標情報を出力するナンバープレート検出手段と、入力画像からフロントガラスを検出してその座標情報を出力するフロントガラス検出手段と、前記ナンバープレート検出手段の検出したナンバープレートの位置が車体中央から左右にずれているか判定し、そのずれ量を推定するナンバープレート位置判定手段と、ナンバープレートとフロントガラスの位置関係を示す座標情報を車種ごとに格納した形状辞書と、前記ナンバープレート検出手段の出力したナンバープレートの座標情報を前記ナンバープレート位置判定手段の推定したずれ量で補正し当該補正座標と前記フロントガラス検出手段が検出したフロントガラスの座標を用いて前記形状辞書と照合を行う形状照合手段と、形状照合手段の出力から車種を決定する車種決定手段とを備えた。
画像を入力する画像入力手段と、入力画像からナンバープレートを検出してその座標情報を出力するナンバープレート検出手段と、入力画像からフロントガラスを検出してその座標情報を出力するフロントガラス検出手段と、前記ナンバープレート検出手段の検出したナンバープレートの位置が車体中央から左右にずれているか判定し、そのずれ量を推定するナンバープレート位置判定手段と、ナンバープレートとフロントガラスの位置関係を示す座標情報を車種ごとに格納した形状辞書と、前記ナンバープレート検出手段の出力したナンバープレートの座標情報を前記ナンバープレート位置判定手段の推定したずれ量で補正し当該補正座標と前記フロントガラス検出手段が検出したフロントガラスの座標を用いて前記形状辞書と照合を行う形状照合手段と、形状照合手段の出力から車種を決定する車種決定手段とを備えた。
この発明に係る車種判別装置によれば、正確な位置が求めやすいナンバープレートとフロントガラスを用いて車種判別をおこなっているので、高精度に車種を判別することができ、特に、ナンバープレートが車両中央に設置されていない場合でも、ナンバープレート位置判定手段が車体中央から左右にずれているずれ量を推定して補正し、この補正座標と検出されたフロントガラスの座標を用いて車種を判別するので正しく判別できる。
実施の形態1.
以下、この発明の実施の形態1を図について説明する。図1はこの発明の実施の形態1を示す概略構成図である。図において、1は画像を入力する画像入力手段、2は入力画像からナンバープレートを検出するナンバープレート検出手段、3は入力画像からフロントガラスを検出するフロントガラス検出手段、4はナンバープレートの位置が車体中央から左右にずれているか判定し、そのずれ量を推定するナンバープレート位置判定手段、5はナンバープレートとフロントガラスの位置関係を示す座標情報を車種ごとに格納した形状辞書、6はナンバープレート検出手段2の出力したナンバープレートの座標情報をナンバープレート位置判定手段4の推定したずれ量で補正し当該補正座標を用いて形状辞書5と照合を行う形状照合手段、7は形状照合手段6の出力から車種を決定する車種決定手段である。
以下、この発明の実施の形態1を図について説明する。図1はこの発明の実施の形態1を示す概略構成図である。図において、1は画像を入力する画像入力手段、2は入力画像からナンバープレートを検出するナンバープレート検出手段、3は入力画像からフロントガラスを検出するフロントガラス検出手段、4はナンバープレートの位置が車体中央から左右にずれているか判定し、そのずれ量を推定するナンバープレート位置判定手段、5はナンバープレートとフロントガラスの位置関係を示す座標情報を車種ごとに格納した形状辞書、6はナンバープレート検出手段2の出力したナンバープレートの座標情報をナンバープレート位置判定手段4の推定したずれ量で補正し当該補正座標を用いて形状辞書5と照合を行う形状照合手段、7は形状照合手段6の出力から車種を決定する車種決定手段である。
次に動作を図により説明する。図2がこの発明の処理フロー図である。ここでは、図3から図13までを用いて動作を説明する。図3は入力画像の例であり、8が入力画像、9がナンバープレートである。図4はフロントガラス検出手段3の処理対象領域を示す図であり、10がフロントガラス検出対象領域である。図5はフロントガラス検出対象領域10内のエッジを示す例である。図6はフロントガラスの検出結果を示す図であり、11から14までがフロントガラスを囲む境界線、15から18までがフロントガラスの四隅の位置である。
図7はナンバープレート位置判定手段4の処理対象領域を示す図であり、19が対象領域である。図8はヘッドライト検出結果の例を示す図であり、20と21が検出したヘッドライト領域、22が水平方向における車体中央の推定位置を示す。図9は比較する部分領域を示す図であり、23が左側の部分領域、24が右側の部分領域、25が車体中央の推定位置を示す。図10は形状照合手段6によるナンバープレートの座標情報の補正を説明するための図であり、26が補正前のナンバープレート中心位置、27が補正後のナンバープレート中心位置である。図11は形状照合手段6が形状辞書5と照合を行う際の座標系を説明するための図である。図12と図13は形状辞書5内の車種の座標情報を説明する図であり、28から31まではボンネットのある車両のフロントガラスの四隅の位置、32から35まではボンネットのない車両のフロントガラスの四隅の位置である。
まず、画像入力手段1が画像を入力し(ステップS1)、ナンバープレート検出手段2が入力画像中のナンバープレートを検出する(ステップS2)。ここで、画像の入力は例えばカメラを用いて行い、ナンバープレートの検出は、例えば、三菱電機技報 Vol.62 No.2 pp.9−12 「ナンバープレート認識技術」の4章「ナンバープレート抽出と下段文字切出し」に記載の方法を用いる。この結果、図3の入力画像からはナンバープレート9が検出され、その位置座標が得られる。なお、座標系は、特に断らない限り入力画像の左下を原点とし、垂直方向をY軸、水平方向をX軸で表現する。
次に、フロントガラス検出手段3がフロントガラスを検出する(ステップS3)。このステップでは、まず、ステップS2で検出したナンバープレート9の位置を基準として処理対象領域を設定する。この処理対象領域は、車種の違いによらずフロントガラスの存在し得る範囲であり、図4を例にとると、フロントガラス検出手段3は、ナンバープレート9の座標に、別途設定されているパラメータを加算し、本領域の四隅の座標を計算して、処理対象領域10とする。
次にフロントガラス検出手段3は、処理対象領域10に対して、特許文献2に記載のsobelフィルタを用いる方法で水平・垂直のエッジを抽出する。このエッジ画像の例が図5である。さらに、このエッジ画像から所定値以上の長さを持つ線分を抽出して、その組み合わせの中からフロントガラスの境界を構成する四辺を求める。この四辺を求める方法としては、例えば、四辺形を構成する水平線分2本と垂直線分2本の全組み合わせについて、水平成分2本がほぼ平行で、かつ当該四辺形の幅・高さ・幅と高さの比率があらかじめ定めた値に最も近いものを求め、これをフロントガラスの境界四辺とする。最後にフロントガラス検出手段3は、フロントガラスの境界四辺の交点を求め、フロントガラスの四隅の点とする。図6の例では、図5のエッジ画像の中から抽出した所定値以上の長さを持つ線分から、フロントガラスの境界を構成する四辺11〜14を選び、四隅の点として点15〜18を求めている。
ステップS3の後、ナンバープレート位置判定手段4が車両中央位置を推定(ステップS4)する。このステップでは、まず、ステップS3と同様に、ステップS2で検出したナンバープレート9の位置を基準として処理対象領域を設定する。この処理対象領域は、車種の違いによらずフロント領域(左右をヘッドライトに挟まれた車体前面領域)の存在し得る範囲であり、図7の例では、ナンバープレート位置判定手段4が、ナンバープレート9の座標に、別途設定されているパラメータを加算し、本領域の四隅の座標を計算し、処理対象領域19とする。
次にナンバープレート位置判定手段4は、処理対象領域19の画像から、車両中央の水平方向位置を求める。この車両中央位置の求め方としては、本実施の形態では、あらかじめ保持しておいたヘッドライト画像と処理対象領域19内の部分領域とで、画像情報教育振興協会発行「ディジタル画像処理」pp.202−204記載のテンプレートマッチングを行い、得られた類似度が最大かつ所定値以上となる処理対象領域19内の部分領域をヘッドライト領域とする。ヘッドライトは左右2個あるので、ヘッドライト画像も左側用と右側用を持ち、それぞれテンプレートマッチングを行って、左側のヘッドライト領域と右側のヘッドライト領域を決定する。その後、左側と右側のヘッドライト領域の位置から、車両中央のX座標を求める。図8の場合は、処理対象領域19から左側のヘッドライト領域20と右側のヘッドライト領域21を求め、それぞれの中心のX座標から車両中央の水平方向位置22に対応したX座標を計算する。例えば、ヘッドライト領域20の中心のX座標をX1、ヘッドライト領域21の中心のX座標をX2とすると、車両中央の水平方向位置22のX座標X3は下記の式で求める。
X3=(C1×X1+C2×X2)÷(C1+C2) … 式1
ただし、C1とC2は定数
ただし、C1とC2は定数
式1において、C1とC2を同じ値にすると平均を求めることになり、ヘッドライト領域20とヘッドライト領域21のちょうど真ん中の位置が得られるが、斜め方向から見ている場合、実際の車両中央は両ヘッドライトの真ん中よりもやや左右にずれた位置となる。C1とC2をこのずれを吸収するための定数であり、斜め角度(カメラが見る方向と道路の延びる方向のなす角)に応じて適切な値を設定しておけば、誤差の少ない車両中央位置が得られる。例えば、図8の車両中央位置はやや右側にずれているので、C2をC1よりも若干大きい値にしておけばよい。
なお、車両中央位置は他の方法で求めても良く、例えば、図9に示すように、処理対象領域19内に左右に連続した二つの部分領域を設定し、左側の部分領域を左右反転させたパターンと右側の部分領域とでテンプレートマッチングを行い、得られた類似度が最大かつ所定値以上となる位置を求めて、部分領域の境界の水平位置を車両中央位置としても良い。車両は一般に左右対称であるため、車体左半分を左右反転させたパターンは右半分に類似し、テンプレートマッチングの類似度として高い値が期待できる。図9の場合では、領域23を左側の部分領域、領域24を右側の部分領域とした時に高い類似度が得られ、その境界位置25が車両中央位置となる。
その後、ナンバープレート位置判定手段4は、ナンバープレート位置の左右ずれ有無を判定する(ステップS5)。例えば、ステップS2でナンバープレート検出手段2が検出したナンバープレートの中心のX座標と、ステップS4でナンバープレート位置判定手段4が推定した車両中央位置のX座標を比較し、その差があらかじめ定めた閾値以上であれば左右ずれあり、閾値未満なら左右ずれなしと判定する。
ナンバープレート位置判定手段4は、最後に、ナンバープレート位置の左右ずれ量を推定する(ステップS6)。例えば、ステップS5において左右ずれなしと判定していたら、ずれ量として0を出力し、左右ずれありと判定していた場合は、ステップS2でナンバープレート検出手段2が検出したナンバープレートの中心のX座標と、ステップS4でナンバープレート位置判定手段4が推定した車両中央位置のX座標との差を求め、これをずれ量として出力する。一般に、ナンバープレートやフロントガラスに比べて、車両の中央位置を高い精度で求めることは難しく、誤差が発生しやすい。このため、閾値未満の小さいずれ量は0とし、画像から求めたナンバープレート位置をそのまま用いることで、この誤差にできるだけ影響されないようにする。
形状照合手段6では、まず、ナンバープレートの位置の補正を行う(ステップS7)。この補正はX座標について行い、ステップS2でナンバープレート検出手段2が検出したナンバープレートの中心のX座標に、ステップS6でナンバープレート位置判定手段4が推定した左右ずれ量を加え、これを補正後のX座標とする。Y座標については、ナンバープレート検出手段2が検出したナンバープレートの中心のY座標をそのまま用いる。図10の例では、ナンバープレート検出手段2が検出したナンバープレートの中心位置26に対して補正を行った結果、補正後のナンバープレート中心27の座標が得られる。
次に、形状照合手段6は、フロントガラス位置と補正後のナンバープレート位置について、形状辞書5との照合を行う(ステップS8)。ここで、形状辞書には、車両中央にナンバープレートが設置されている場合の、ナンバープレートの中心位置を基準としたフロントガラスの四隅の相対座標が車種ごとに格納されているものとする。形状照合手段6は、フロントガラス検出手段3が検出したフロントガラスの四隅15〜18の座標を、補正後のナンバープレートの中心位置27を原点とした座標系(図11)に合わせて変換し、この変換した座標値を用いて照合を行う。例えば、変換後のフロントガラスの四隅15〜18の座標を(X1、Y1)、(X2、Y2)、(X3、Y3)、(X4、Y4)とし、形状辞書5に格納されている車種J(J=1,2,…,n ただしnは形状辞書5で定義されている車種数)のフロントガラス四隅の相対座標を(XJ1、YJ1)、(XJ2、YJ2)、(XJ3、YJ3)、(XJ4、YJ4)とすると、下記の式2でそれぞれの車種に対する相違度を算出する。
最後に、車種決定手段7が車種を決定する(ステップS9)。ここでは、ステップS8で得た相違度の中で最小の値に対応する車種に決定する。例えば、形状辞書5の中に、図12に示すボンネットのある車両のフロントガラスの位置情報と、図13に示すボンネットのない車両のフロントガラスの位置情報が格納されている場合、図10の入力画像8については、補正前のナンバープレートの中心位置座標26を原点とすると図13の車種の方の位置関係が近く、相違度が小さくなるが、ナンバープレート位置の補正を行うことで、図12の車種との相違度の方が小さくなり、正しくボンネットのある車両と判別できる。
この実施の形態では、以上の工程を経ることで、高精度に車種を判別することができ、特に、ナンバープレートが車両中央に設置されていない場合でも、正しく判別できる。なお、この実施の形態では、ナンバープレート検出手段2の検出方法として文献記載の方法を用いたが、これは他の方法を使っても良い。また、フロントガラス検出手段3の検出方法として、所定以上の長さを持つ水平・垂直エッジ線分を求め、これを組み合わせた四辺形の幅・高さ・幅と高さの比率を評価基準とする方法で説明したが、これは他の方法を使っても良く、エッジ画像を使わない方法でも良い。また、ナンバープレート位置判定手段が車両中央位置を推定する方法として、テンプレートマッチングを用いる例を二つ示したが、これ以外の方法を用いても良い。また、形状辞書5の格納情報を、フロントガラスの四隅の相対座標とする例で説明したが、四辺の中点位置など、他の位置を格納し、これを照合するようにしても良い。また、形状辞書5にボンネットのない車両とある車両の二つの車種の情報が格納されている例を説明したが、これはもっと多くの車種の情報を格納しても良く、ボンネット有無だけでなく、小型と大型など他の基準で車種を分けても良い。
実施の形態2.
以下、この発明の実施の形態2を図について説明する。概略構成図は図1である。
次に動作を図により説明する。本実施の形態の処理フローは実施の形態1と同様に図2であるが、同図のステップS8の動作が異なり、図14が本実施の形態におけるステップS8の詳細動作の処理フローである。なお、本実施の形態では、形状辞書5の中に、ナンバープレート位置の左右ずれが起こりえるか否かを示すフラグを備えている例で説明する。
以下、この発明の実施の形態2を図について説明する。概略構成図は図1である。
次に動作を図により説明する。本実施の形態の処理フローは実施の形態1と同様に図2であるが、同図のステップS8の動作が異なり、図14が本実施の形態におけるステップS8の詳細動作の処理フローである。なお、本実施の形態では、形状辞書5の中に、ナンバープレート位置の左右ずれが起こりえるか否かを示すフラグを備えている例で説明する。
まず、実施の形態1と同様の手順で、ステップS1〜S7の動作を行う。すなわち、画像入力手段1が画像を入力し(ステップS1)、ナンバープレート検出手段2が入力画像中のナンバープレートを検出して(ステップS2)、フロントガラス検出手段3がフロントガラスを検出する(ステップS3)。続いて、ナンバープレート位置判定手段4が車両中央位置を推定し(ステップS4)、ナンバープレート位置の左右ずれ有無を判定して(ステップS5)、ナンバープレート位置の左右ずれ量を推定する(ステップS6)。さらに、形状照合手段6はナンバープレートの位置を補正する(ステップS7)。
その後、形状照合手段6は形状辞書5との照合を行う(ステップS8)。本ステップの詳細動作について図14の処理フローで説明する。まず、照合対象とする車種の番号を示す変数Jを1に初期化する(ステップT1)。そして、ステップS6で推定した左右ずれ量が0か否かをチェックし(ステップT2)、左右ずれ量が0でなければ、さらに車種Jでナンバープレート位置の左右ずれが起こりえるか否かを示すフラグを参照して(ステップT3)、車種Jで左右ずれが起こりえない場合は照合を行わない。例えば、大型車両ではナンバープレートの設置位置が左右にずれているものはほとんどないため、これを左右ずれが起こりえない車種としてフラグ設定しておけば、左右ずれ量が0でない車両との照合は行われない。
一方、ステップT2のチェックで左右ずれ量が0であった場合と、左右ずれ量が0でなく、かつステップT3において車種Jのナンバープレート位置の左右ずれが起こりえると判定した場合は、実施の形態1におけるステップS8と同様の手順で照合を行う(ステップT4)。その後、Jに1を加え(ステップT5)、Jが形状辞書5内の車種数Nを越えたら処理を終了し、超えなければ再度ステップT2に戻って処理を継続する(ステップT6)。
最後に車種決定手段7は、実施の形態1と同様の手順で車種を決定する(ステップS9)。
最後に車種決定手段7は、実施の形態1と同様の手順で車種を決定する(ステップS9)。
この実施の形態では、以上の工程を経ることで、ナンバープレート位置の左右ずれ有無の情報を利用して照合対象の車種を限定することが可能となり、誤判別が低減すると同時に処理速度も向上する。
実施の形態3.
以下、この発明の実施の形態3を図について説明する。概略構成図は図1である。
次に動作を図により説明する。本実施の形態の処理フローは実施の形態1と同様に図2であるが、同図のステップS8の動作が異なり、図15が本実施の形態におけるステップS8の詳細動作の処理フローである。なお、本実施の形態では、形状辞書5の中に、ナンバープレート位置の左右ずれが起こりえるか否かを示すフラグを備えている例を説明する。
以下、この発明の実施の形態3を図について説明する。概略構成図は図1である。
次に動作を図により説明する。本実施の形態の処理フローは実施の形態1と同様に図2であるが、同図のステップS8の動作が異なり、図15が本実施の形態におけるステップS8の詳細動作の処理フローである。なお、本実施の形態では、形状辞書5の中に、ナンバープレート位置の左右ずれが起こりえるか否かを示すフラグを備えている例を説明する。
まず、実施の形態1と同様の手順で、ステップS1〜S7の動作を行う。すなわち、画像入力手段1が画像を入力し(ステップS1)、ナンバープレート検出手段2が入力画像中のナンバープレートを検出して(ステップS2)、フロントガラス検出手段3がフロントガラスを検出する(ステップS3)。続いて、ナンバープレート位置判定手段4が車両中央位置を推定し(ステップS4)、ナンバープレート位置の左右ずれ有無を判定して(ステップS5)、ナンバープレート位置の左右ずれ量を推定する(ステップS6)。さらに、形状照合手段6はナンバープレートの位置を補正する(ステップS7)。
その後、形状照合手段6は形状辞書5との照合を行う(ステップS8)。本ステップの詳細動作について図15の処理フローで説明する。まず、照合対象とする車種の番号を示す変数Jを1に初期化する(ステップU1)。そして、車種Jでナンバープレート位置の左右ずれが起こりえるか否かを示すフラグを参照して(ステップU2)、車種Jで左右ずれが起こりえない場合は補正前のナンバープレート位置を用いて車種Jとの照合を行い(ステップU3)、起こりえる場合は補正後のナンバープレート位置を用いて車種Jとの照合を行う(ステップU4)。その後、カウンタJに1を加え(ステップU5)、Jが形状辞書5内の車種数Nを越えたら処理を終了し、超えなければ再度ステップU2に戻って処理を継続する(ステップU6)。
最後に車種決定手段7は、実施の形態1と同様の手順で車種を決定する(ステップS9)。
最後に車種決定手段7は、実施の形態1と同様の手順で車種を決定する(ステップS9)。
この実施の形態では、以上の工程を経ることで、ナンバープレート位置の左右ずれが起こりえるか否か示す車種ごとのフラグ情報を利用して、照合に適用するナンバープレート位置を選択することができ、推定したずれ量が誤っている場合でも、その影響を抑えることできる。
実施の形態4.
以下、この発明の実施の形態4を図について説明する。概略構成図は図16であり、図16において、36は車両の3次元形状情報を車種ごとに3次元モデルとして格納する3次元モデル格納手段、37は画像入力手段1の設置情報、例えば画像入力手段1がカメラの場合、カメラの設置高さや、道路の延びる方向への角度などと前記3次元モデルから形状辞書5内の座標情報を生成する形状辞書生成手段である。
その他の構成は図1に示す実施の形態1と同様であるので、説明を省略する。
以下、この発明の実施の形態4を図について説明する。概略構成図は図16であり、図16において、36は車両の3次元形状情報を車種ごとに3次元モデルとして格納する3次元モデル格納手段、37は画像入力手段1の設置情報、例えば画像入力手段1がカメラの場合、カメラの設置高さや、道路の延びる方向への角度などと前記3次元モデルから形状辞書5内の座標情報を生成する形状辞書生成手段である。
その他の構成は図1に示す実施の形態1と同様であるので、説明を省略する。
次に動作を図により説明する。本実施の形態では、車種判別装置の動作には車種判別モードと形状辞書生成モードの二種類がある例を説明する。
ここで、車種判別モード時の動作は実施の形態1と同一であり、説明を省略する。
形状辞書生成モード時の処理フローは図17である。形状辞書生成モードは、斜め角度などのカメラの設置条件が変わり、それに伴って画像中の車両の見え方が変わった場合に、その変化に対応した形状辞書5を作る動作である。ここでは、図18を用いて動作を説明する。図18は3次元モデル格納手段36の格納情報を説明する例である。
ここで、車種判別モード時の動作は実施の形態1と同一であり、説明を省略する。
形状辞書生成モード時の処理フローは図17である。形状辞書生成モードは、斜め角度などのカメラの設置条件が変わり、それに伴って画像中の車両の見え方が変わった場合に、その変化に対応した形状辞書5を作る動作である。ここでは、図18を用いて動作を説明する。図18は3次元モデル格納手段36の格納情報を説明する例である。
形状辞書生成モードでは、まず形状辞書生成手段37が画像入力手段1の設置パラメータを入力する(ステップV1)。例えば、本実施の形態では画像入力手段1としてカメラを用いているとすると、このパラメータは、カメラの設置高さや視野角・俯角、画像中の道路の延びる方向の角度など、画像中の車両の見え方に関わるものであり、オペレータ等が実態に合わせて設定した値を入力する。
次に形状辞書生成手段37は、3次元モデル格納手段36に格納されている各車種の3次元の形状情報を、ステップV1で入力したパラメータを用い、2次元平面に投影する(ステップV2)。投影方法としては、例えば、画像情報教育振興協会発行「コンピュータグラフィックス」pp.32−38記載の透視変換を用いる。3次元モデル格納手段36には、図18に示すような、ナンバープレートとフロントガラスの3次元的な位置関係(各方向での距離)が車種ごとに格納されており、この3次元モデルを透視変換で2次元平面に投影することで、ステップV1で入力した設置パラメータでカメラを設置した場合の、ナンバープレートとフロントガラスの画像中の位置関係(座標情報)が計算できる。
最後に形状辞書生成手段37は、ステップV2で求めたナンバープレートとフロントガラスの座標に対し、座標系の変換を行い(ステップV3)、変換後のフロントガラス四隅の座標を形状辞書5に格納する。この座標系変換は、実施の形態1におけるステップS8で説明した処理と同じであり、フロントガラスの四隅の座標をナンバープレートの中心位置を原点とした座標系に変換するものである。
この実施の形態では、以上の工程を経ることで、画像入力手段1の設置方法が変更され、画像中の車両の見え方が変化した場合でも、その変化に対応した形状辞書を簡単に作成できる。
実施の形態5.
以下、この発明の実施の形態5を図について説明する。概略構成図は図19であり、この図において、38は車両の進行方向を推定する車両進行方向推定手段である。
その他の構成は図16に示す実施の形態4と同様であるので、説明を省略する。
以下、この発明の実施の形態5を図について説明する。概略構成図は図19であり、この図において、38は車両の進行方向を推定する車両進行方向推定手段である。
その他の構成は図16に示す実施の形態4と同様であるので、説明を省略する。
次に動作を図により説明する。本実施の形態の処理フローは図20である。ここでは、図21を用いて動作を説明する。図21は画像中におけるナンバープレート位置の時間的な変化を示す例であり、39〜41がナンバープレートの検出位置、42がナンバープレートの移動方向を示す角度である。
まず、実施の形態1と同様の手順で、ステップW1〜W7の動作を行う。すなわち、画像入力手段1が画像を入力し(ステップW1)、ナンバープレート検出手段2が入力画像中のナンバープレートを検出して(ステップW2)、フロントガラス検出手段3がフロントガラスを検出する(ステップW3)。続いて、ナンバープレート位置判定手段4が車両中央位置を推定し(ステップW4)、ナンバープレート位置の左右ずれ有無を判定して(ステップW5)、ナンバープレート位置の左右ずれ量を推定する(ステップW6)。さらに、形状照合手段6がナンバープレートの位置を補正する(ステップW7)。
その後、車両進行方向推定手段38は、ナンバープレート検出手段2の過去の出力とステップW2での出力を参照し、車両の進行方向を推定する(ステップW8)。本ステップでは、まず、画像内におけるナンバープレートの移動方向を求める。図21の例では、ステップW2におけるナンバープレートの検出位置39と、前回のナンバープレート検出手段2の検出位置40と、前々回のナンバープレート検出手段2の検出位置41の中心を結ぶ直線を求め、この直線と画面の垂直方向との成す角度42をナンバープレートの移動方向とする。そして、ナンバープレートの移動方向から車両の進行方向を求める。例えば、ナンバープレートの移動方向の角度と車両の進行方向の角度を対応付けた表をあらかじめ保持しておき、この表を参照することで、車両の進行方向の角度を求める。
次に、形状辞書生成手段37が、別途保持している画像入力手段1の設置パラメータと、ステップW8で車両進行方向推定手段38が求めた車両の進行方向の角度を用い、3次元モデル格納手段36に格納されている各車種の3次元の形状情報から形状辞書5を生成する(ステップW9)。本ステップの処理内容は、道路の角度の代わりに車両の進行方向の角度を用いることを除き、実施の形態4と同じである。
そして、実施の形態1と同様の手順で、形状照合手段6が形状辞書5との照合を行い(ステップW10)、車種決定手段7が車種を決定する(ステップW11)。
この実施の形態では、以上の工程を経ることで、車両が道路を斜めに走行している場合でも、その走行方向に応じた形状辞書を自動生成でき、精度良く車種を判別できる。
なお、実施の形態1〜5では、形状照合手段6の照合結果から車種を判別しているが、ナンバープレート検出手段2が検出したナンバープレートの大きさの情報も加味して、車種を判別するようにしても良い。車両のナンバープレートには普通車用の中型プレートと大型車用の大型プレートがあり、大きさが異なるので、ナンバープレートの大きさも車種を判別する情報になり得る。さらには、検出したナンバープレートの文字を読み取る手段を別途設け、読み取った文字情報も加味して、車種を判別するようにしても良い。ナンバープレート上には車種を示す数字が表示されており、これも車種を判別する有効な情報となる。
この発明は高精度に車種を判別することができ、有料道路の料金所システムや、捜査支援システム等に利用可能である。
1;画像入力手段、2;ナンバープレート検出手段、3;フロントガラス検出手段、4;ナンバープレート位置判定手段、5;形状辞書、6;形状照合手段、7;車種決定手段、36;3次元モデル格納手段、37;形状辞書生成手段、38;車両進行方向推定手段。
Claims (5)
- 画像を入力する画像入力手段と、入力画像からナンバープレートを検出してその座標情報を出力するナンバープレート検出手段と、入力画像からフロントガラスを検出してその座標情報を出力するフロントガラス検出手段と、前記ナンバープレート検出手段の検出したナンバープレートの位置が車体中央から左右にずれているか判定し、そのずれ量を推定するナンバープレート位置判定手段と、ナンバープレートとフロントガラスの位置関係を示す座標情報を車種ごとに格納した形状辞書と、前記ナンバープレート検出手段の出力したナンバープレートの座標情報を前記ナンバープレート位置判定手段の推定したずれ量で補正し当該補正座標と前記フロントガラス検出手段が検出したフロントガラスの座標を用いて前記形状辞書と照合を行い照合結果を出力する形状照合手段と、形状照合手段の出力から車種を決定する車種決定手段とを備えた車種判別装置。
- 前記形状辞書にはナンバープレート位置の左右ずれが起こり得るか否かを示すフラグを車種ごとに備え、前記形状照合手段は当該フラグと前記ナンバープレート位置判定手段の判定結果とを比較して照合対象を選択する構成にされたことを特徴とする請求項1の車種判別装置。
- 前記形状辞書にはナンバープレート位置の左右ずれが起こり得るか否かを示すフラグを車種ごとに備え、前記形状照合手段はナンバープレート位置の左右ずれが起こりえない車種に対しては補正前の前記ナンバープレート検出手段の出力した座標を用い、左右ずれが起こ得る車種に対しては前記補正座標を用いて照合を行う構成にされたことを特徴とする請求項1の車種判別装置。
- 車両の3次元の形状情報を車種ごとに3次元モデルとして格納する3次元モデル格納手段と、前記画像入力手段が設置される状態に係わる設置情報と前記3次元モデルから前記形状辞書内の座標情報を生成する形状辞書生成手段をさらに備えたことを特徴とする請求項1の車種判別装置。
- 前記ナンバープレート検出手段の出力するナンバープレート位置の時間的な変化から車両の進行方向を推定する車両進行方向推定手段をさらに備え、前記形状辞書生成手段は車両の進行方向の情報を付加して前記形状辞書内の座標情報を生成する構成にされたことを特徴とする請求項4の車種判別装置。
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