JP2012164228A - 車両認識装置、車両認識方法および車両認識プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】車両を認識する場合に用いるデータベースを信頼できる状態で構築する。
【解決手段】車両認識装置１００は、ナンバープレート認識部１４０ａおよび車両特徴認識部１４０ｂからナンバープレート情報および車両特徴情報１Ｂを取得し、データベース１３０に登録された特徴の信頼度を調整する。具体的には、車両認識装置１００は、データベース１３０の車両特徴情報１Ａと、車両特徴情報１Ｂとを比較し、一致する特徴の信頼度を上げ、一致しない特徴の信頼度を下げる。車両認識装置１００は、車両特徴情報１Ａにおいて、信頼度の低い特徴の内容を、車両特徴情報１Ｂの特徴の内容に更新する。
【選択図】図１

Description

本発明は、車両認識装置等に関する。

路上に設置したカメラで所定の監視範囲を撮影し、画像認識技術を用いて監視範囲を通過する車両を認識する車両認識システムが実用化されている。この車両認識システムは、例えば、駐車場の管理、渋滞情報等の道路情報提供システム、高速道路の自動料金収集システムに利用される。

車両を認識する方法には、車両のナンバープレートを利用するものがある。ナンバープレートは車両１台１台に固有のものであるため、ナンバープレートを正しく読み取れれば、車両を認識することができる。

しかし、ナンバープレートのみで車両を特定する方法には以下の問題がある。まず、ナンバープレートの一部に影がある場合や、ナンバープレートの一部が遮蔽物によって遮られている場合には、文字を読み取ることができず、車両を特定することができない。また、ナンバープレートの文字を類似文字に誤認識をした場合には、車両を正確に特定できない可能性がある。また、ナンバープレートを偽造した車両に対しては、ナンバープレートを利用した車両認識を行うことができない。

このため、ナンバープレートの情報だけでなく、車両の特徴を補助的に利用して車両を認識する技術が存在する。この技術では、車両の識別情報に対応づけて、ナンバープレートと車両の特徴とを予めデータベースに登録しておく。そして、この技術では、ナンバープレートの一部の文字が認識できない場合に、認識の対象となる車両の特徴と、データベースに登録した特徴とを基にして、車両の候補を絞り込む。

特開昭６２−０９０８００号公報 特開２０００−２２２６７３号公報 特開２００８−０３３４６２号公報

しかしながら、上述した従来技術では、ナンバープレートの情報と車体の特徴とを対応づけたデータベースを事前に用意しておくことが前提なる。しかし、一般車道での交通監視を考えた場合には、どのような車両が通過するのかを予測してデータベースを事前に用意しておくことは困難である。

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、車両を認識する場合に用いるデータベースを信頼できる状態で構築できる車両認識装置、車両認識方法および車両認識プログラムを提供することを目的とする。

本願の開示する車両認識装置は、一つの態様において、認識部、信頼度調整部、データベース管理部を有する。認識部は、撮影範囲の車両の画像を取得し、前記車両のナンバープレートと、前記車両の特徴とを認識する。信頼度調整部は、認識部が認識したナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第１の組み合わせと、データベースに登録されたナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第２の組み合わせとを比較する。信頼度調整部は、第１の組み合わせと第２の組み合わせとが一致する場合には、一致した第２の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に所定の値を加算する。信頼度調整部は、第１の組み合わせのナンバープレートと第２の組み合わせのナンバープレートが一致し、第１の組み合わせの車両の特徴と第２の組み合わせの車両の特徴とが一致しない場合には、該第２の組み合わせの特徴に対する信頼度から所定の値を減算する。データベース管理部は、データベースに登録された第２の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に基づいて、第２の組み合わせの車両の特徴を、第１の組み合わせの車両の特徴に更新する。

車両認識装置によれば、車両を認識する場合に用いるデータベースを信頼できる状態で構築するができる。

図１は、本実施例にかかる車両認識装置の構成を示す図である。 図２は、データベースのデータ構造の一例を示す図である。 図３は、ナンバープレート認識部が信頼度を算出する処理を説明するための図（１）である。 図４は、ナンバープレート認識部が信頼度を算出する処理を説明するための図（２）である。 図５は、車両特徴認識部が信頼度を算出する処理を説明するための図である。 図６は、信頼度調整部の処理の一例を示す図である。 図７は、登録部の処理の一例を示す図である。 図８は、不正車両判定部の処理の一例を示す図である。 図９は、車両特定部の処理の一例を示す図（１）である。 図１０は、車両特定部の処理の一例を示す図（２）である。 図１１は、車両特定部の処理の一例を示す図（３）である。 図１２は、全ての特徴を用いる車両特定部の処理を説明するための図である。 図１３は、車両認識装置の処理手順を示すフローチャートである。 図１４は、車両特定処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１５は、不正車両判定処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１６は、データベース更新処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１７は、車両認識プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

以下に、本願の開示する車両認識装置、車両認識方法および車両認識プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。

本実施例にかかる車両認識装置の構成について説明する。図１は、本実施例にかかる車両認識装置の構成を示す図である。図１に示すように、この車両認識装置１００は、画像取得部１１０、通信部１２０、データベース１３０、認識部１４０、管理部１４５、不正車両判定部１７０、車両特定部１８０を有する。また、車両認識装置１００は、カメラ１０に接続される。また、車両認識装置１００は、ネットワーク５０に接続する。

カメラ１０は、例えば、路上に設置され、撮影範囲の画像を撮影する。カメラ１０は、画像データを車両認識装置１００に出力する。

画像取得部１１０は、カメラ１０から画像データを取得し、画像データを認識部１４０に出力する処理部である。例えば、画像取得部１１０は、カメラ１０と車両認識装置１００とを接続するインターフェースに対応する。通信部１２０は、ネットワーク５０を介して、管理装置等とデータ通信を行う処理部である。通信部１２０は、例えば、通信カードなどに対応する。

データベース１３０は、ナンバープレートの情報と、このナンバープレートを有する車両の特徴とを対応づけて記憶する記憶装置である。データベース１３０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、またはハードディスク、光ディスクなどの記憶装置に対応する。

図２は、データベースのデータ構造の一例を示す図である。図２に示すように、このデータベース１３０は、車両ＩＤ（Identification）と、ナンバープレート情報と、車両特徴情報とを対応づけて記憶する。車両ＩＤは、車両を一意に識別する識別情報である。

ナンバープレート情報は、陸支、分類、用途、一連番号を有する。このうち、陸支は、陸運支局に対応するものである。分類は、ナンバープレートの陸支の横に書かれている数字に対応するものである。用途は、ナンバープレートの左下に記載されたひらがな１文字に対応するものである。一連番号は、ナンバープレートの下段に記載された数字列に対応するものである。

車両特徴情報は、複数種類の車両の特徴を含む。各特徴は、それぞれ信頼度が設定される。この信頼度が大きいほど、該当する特徴はより確からしいものとなる。車両の特徴は、車両の特徴を表すものであれば、どのような特徴でも良い。車両の特徴は、車両の色、車両の種類、車両の大きさ、ナンバープレートの取り付け位置等に対応する。

図２に示すように、車両ＩＤ「１」に対応するナンバープレート情報は、陸支「川崎」、分類「３００」、用途「は」、一連番号「４２４９」となる。また、車両ＩＤ「１」に対応する車両特徴情報は、項目「特徴Ａ」に対応する特徴が「Ａ１」、項目「特徴Ａ」に対応する信頼度が「１００」となる。また、車両ＩＤ「１」に対応する車両特徴情報は、項目「特徴Ｂ」に対応する特徴が「Ｂ１」、項目「特徴Ｂ」に対応する信頼度が「９０」となる。また、車両ＩＤ「１」に対応する車両特徴情報は、項目「特徴Ｃ」に対応する特徴が「Ｃ１」、項目「特徴Ｃ」に対応する信頼度が「４０」となる。また、車両ＩＤ「１」に対応する車両特徴情報は、項目「特徴Ｄ」に対応する特徴が「Ｄ１」、項目「特徴Ｄ」に対応する信頼度が「３０」となる。また、車両ＩＤ「１」に対応する車両特徴情報は、項目「特徴Ｅ」に対応する特徴が「Ｅ１」、項目「特徴Ｅ」に対応する信頼度が「６０」となる。また、車両ＩＤ「１」に対応する車両特徴情報は、項目「特徴Ｆ」に対応する特徴が「Ｆ１」、項目「特徴Ｆ」に対応する信頼度が「９０」となる。また、車両ＩＤ「１」に対応する車両特徴情報は、項目「特徴Ｇ」に対応する特徴が「Ｇ１」、項目「特徴Ｇ」に対応する信頼度が「１００」となる。

車両ＩＤ「２」、「３」においても、ナンバープレート情報および車両特徴情報が記憶されている。なお、車両ＩＤ「４」に対応する車両特徴情報の特徴および信頼度は「−」となっている。これは、車両ＩＤ「４」に対応する車両特徴情報が未登録であることを示す。

図１の説明に戻る。認識部１４０は、ナンバープレート認識部１４０ａおよび車両特徴認識部１４０ｂを有する。ナンバープレート認識部１４０ａは、画像取得部１１０から画像データを取得し、画像データを解析して、ナンバープレートの認識を行う。また、ナンバープレート認識部１４０ａは、ナンバープレートの認識結果に対する信頼度を算出する。

ナンバープレート認識部１４０ａが、ナンバープレートを認識する処理の一例について説明する。ナンバープレート認識部１４０ａは、陸運支局の文字列、ひらがな、数字列等の画像をテンプレートとして保持する。ナンバープレート認識部１４０ａは、画像データからナンバープレートの画像を切り出し、切り出した画像とテンプレートとのパターンマッチングを行い、ナンバープレートの陸支、分類、用途、一連番号をそれぞれ認識する。

ナンバープレート認識部１４０ａが、認識結果に対する信頼度を算出する処理の一例について説明する。ナンバープレート認識部１４０ａは、陸支、分類、用途、一連番号の認識結果に対する信頼度をそれぞれ算出する。図３および図４は、ナンバープレート認識部が信頼度を算出する処理を説明するための図である。ここでは、ナンバープレート認識部１４０ａが、陸支の認識結果に対する信頼度を算出する場合について説明する。

図３において、１ａは陸支「那須」のテンプレートであり、１ｂは「那須」と認識した画像データの領域に対応する。ナンバープレート認識部１４０ａは、テンプレート１ａと画像データの領域１ｂとの差分画像１ｃを生成する。例えば、ナンバープレート認識部１４０ａは、テンプレート１ａの各画素と領域１ｂの各画素の輝度の差で構成される差分画像１ｃを生成する。差分画像１ｃの平均輝度はテンプレート１ａと領域１ｂが一致している程小さい値をとる。そこで、ナンバープレート認識部１４０ａは、信頼度の最大値（例えば１００）から差分画像１ｃの平均輝度を引いた値を信頼度として算出する。図３に示す例では、差分画像１ｃは輝度が小さいものが多く含まれるため、差分画像１ｃの平均輝度は小さい値をとり、陸支の認識結果「那須」に対する信頼度は高くなる。

図４において、１ａは陸支「那須」のテンプレートであり、１ｄは「那須」と認識した画像データの領域に対応する。ナンバープレート認識部１４０ａは、テンプレート１ａと画像データの領域１ｄとの差分画像１ｅを生成する。例えば、ナンバープレート認識部１４０ａは、テンプレート１ａの各画素と領域１ｄの各画素の輝度の差で構成される差分画像１ｅを生成する。差分画像１ｅの平均輝度はテンプレート１ａと領域１ｄが一致している程小さい値をとる。そこで、ナンバープレート認識部１４０ａは、信頼度の最大値（例えば１００）から差分画像１ｅの平均輝度を引いた値を信頼度として算出する。図４に示す例では、差分画像１ｅは輝度が大きいものが多く含まれるため、差分画像１ｅの平均輝度は大きい値をとり、陸支の認識結果「那須」に対する信頼度は低くなる。

ナンバープレート認識部１４０ａは、分類、用途、一連番号に対する認識結果に対しても、那須の認識結果と同様にして、信頼度を算出する。

ナンバープレート認識部１４０ａは、ナンバープレートの認識結果と、認識結果に対応する信頼度とを対応づけたナンバープレート情報を、信頼度調整部１５０、登録部１６０、不正車両判定部１７０、車両特定部１８０に出力する。なお、ナンバープレート認識部１４０ａは、信頼度が所定の閾値以下となる認識結果を、「？」に設定しても良い。例えば、ナンバープレート認識部１４０ａは、所定の閾値を５０とする。

図１の説明に戻る。車両特徴認識部１４０ｂは、画像取得部１１０から画像データを取得し、画像データを解析して、車両の特徴を認識する。また、車両特徴認識部１４０ｂは、車両の特徴の認識結果に対する信頼度を算出する。

車両特徴認識部１４０ｂが車両の特徴を認識する処理の一例について説明する。車両の特徴は、車両の色、車両の種類、車両の大きさ、ナンバープレートの取り付け位置などに対応する。車両特徴認識部１４０ｂが、車両の特徴を認識する技術は、従来の画像認識技術を利用する。

例えば、車両特徴認識部１４０ｂは、画像データから車両の位置を特定し、車両の各画素からＲＧＢ（Red Green Blue）値を取得し、各ＲＧＢ値を平均することで、車両の色を認識する。また、車両特徴認識部１４０ｂは、車種毎に車両の形状をテンプレートとして保持しており、画像データの車両の形状と、テンプレートとのパターンマッチングを行うことで、車両の種類を認識する。また、車両特徴認識部１４０ｂは、画像に占める車両の割合と車両の大きさとを対応づけたテーブルを保持しており、このテーブルを利用して、車両の大きさを認識する。車両特徴認識部１４０ｂは、画像データから車両の位置とナンバープレートの位置とを特定し、車両の上端からナンバープレートの上端までの位置をナンバープレートの取り付け位置として認識する。

車両特徴認識部１４０ｂが車両の特徴の認識結果に対する信頼度を算出する処理の一例について説明する。図５は、車両特徴認識部が信頼度を算出する処理を説明するための図である。ここでは、車両の特徴が、特徴１、特徴２に判別できるものとする。例えば、車両の特徴を車体の色とし、特徴１は車両の色「赤」、特徴２は車両の色「青」とする。図５の横軸は、車両の色のうち、赤色成分と青色成分に着目した場合の、赤色成分の大きさを示す。図５の縦軸は、車両の色のうち、赤色成分と青色成分に着目した場合の、青色成分の大きさを示す。

車両特徴認識部１４０ｂは、車両特徴の正解が分かっているサンプルに基づいて、事前に境界を設定しておく。例えば、事前に赤と青の車のサンプルを集めて、図５に示すように、赤の車の車両の色の赤色成分の大きさと青色成分の大きさを黒丸でプロットし、青の車の車両の色の赤色成分の大きさと青色成分の大きさを白丸でプロットする。プロットした結果から、赤の車と青の車が上手く分離できるような境界線２ａを設定する。境界線２ａは人が手動で設定しても良く、また判別分析のような既存の多変量解析を使って設定しても良い。

車両特徴認識部１４０ｂは、車両の色の認識結果の信頼度を算出する場合には、認識対象の車両の色の赤色成分の大きさと青色成分の大きさによってプロットした点と、境界線２ａとの距離を信頼度とする。例えば、車両特徴認識部１４０ｂは、車両の色を「赤」と判定し、該車両の色の赤色成分の大きさと青色成分の大きさによってプロットした点を図５の２ｂとする。この場合には、車両特徴認識部１４０ｂは、点２ｂと境界線２ａとの距離を計算し、計算した値を車両の色「赤」に対する信頼度とする。

車両特徴認識部１４０ｂは、車両の特徴の認識結果と、認識結果に対応する信頼度とを対応づけた車両特徴情報を、信頼度調整部１５０、登録部１６０に出力する。なお、車両特徴認識部１４０ｂは、信頼度の大きさが０〜１００に含まれるように、信頼度の大きさを正規化しても良い。

管理部１４５は、データベース１３０の車両特徴情報の登録または更新を行う処理部である。管理部１４５は、信頼度調整部１５０と、登録部１６０を有する。信頼度調整部１５０は、データベース１３０の車両特徴情報の特徴毎の信頼度を調整する処理部である。

信頼度調整部１５０の処理を具体的に説明する。信頼度調整部１５０は、同一の画像データの車両から抽出されたナンバープレート情報および車両特徴情報を、ナンバープレート認識部１４０ａおよび車両特徴認識部１４０ｂから取得する。信頼度調整部１５０は、ナンバープレート情報の陸支、分類、用途、一連番号に対する信頼度が全て所定の閾値以上か否かを判定する。例えば、この所定の閾値を９０とする。信頼度調整部１５０は、信頼度の何れかが９０未満の場合には、次のナンバープレート情報を取得するまで待機し、上記処理を繰り返し実行する。

信頼度調整部１５０は、ナンバープレート情報の陸支、分類、用途、一連番号に対する信頼度が全て所定の閾値以上の場合には、ナンバープレート情報の陸支、分類、用途、一連番号に対応する、データベース１３０の車両特徴情報を特定する。ここでは、特定した車両特徴情報を、車両特徴情報１Ａとする。信頼度調整部１５０が、車両特徴認識部１４０ｂから取得する車両特徴情報を、車両特徴情報１Ｂとする。

信頼度調整部１５０は、車両特徴情報１Ａを特定した後に、車両特徴情報１Ａの各特徴と、車両特徴情報１Ｂの各特徴とを比較する。信頼度調整部１５０は、比較した結果、車両特徴情報１Ａの各特徴のうち、車両特徴情報１Ｂの特徴と一致する特徴の信頼度に所定の値を加算する。例えば、信頼度調整部１５０は、１を信頼度に加算する。これに対して、信頼度調整部１５０は、車両特徴情報１Ａの各特徴のうち、車両特徴情報１Ｂの特徴と一致しない特徴の信頼度から所定の値を減算する。例えば、信頼度調整部１５０は、１を信頼度から減算する。また、信頼度調整部１５０が信頼度に加算もしくは減算する値は、一定の値でなく、車両特徴情報１Ｂの信頼度に比例した値にしてもよい。

信頼度調整部１５０は、車両特徴情報１Ａの各特徴に対して、信頼度の加算または減算を行った後に、車両特徴情報１Ａに、信頼度が基準値未満の特徴が存在するか否かを判定する。例えば、基準値を１０とする。信頼度調整部１５０は、車両特徴情報１Ａの特徴に対する信頼度が全て１０以上の場合には、次のナンバープレート情報を取得するまで待機し、上記処理を繰り返し実行する。

信頼度調整部１５０は、車両特徴情報１Ａに信頼度が１０未満となる特徴が存在する場合には、該当する特徴の内容を、車両特徴情報１Ｂの特徴の内容に更新する。信頼度調整部１５０は、特徴の内容を更新した場合には、更新した特徴に対応する信頼度を初期値に設定する。例えば、信頼度調整部１５０は、初期値を１０に設定する。信頼度調整部１５０は、車両特徴情報１Ａを更新した後に、次のナンバープレート情報を取得するまで待機し、上記処理を繰り返し実行する。

上記の信頼度調整部１５０の処理を、図を用いて説明する。図６は、信頼度調整部の処理の一例を示す図である。信頼度調整部１５０は、ナンバープレート認識部１４０ａからナンバープレート情報１Ｃを取得する。ナンバープレート情報１Ｃの各信頼度は、全て９０以上である。信頼度調整部１５０は、ナンバープレート情報１Ｃと、データベース１３０とを比較すると、ナンバープレート情報１Ｃに対応するナンバープレート情報を含む、車両ＩＤ「４」のデータがヒットする。車両ＩＤ「４」のデータには、車両特徴情報１Ａが含まれる。

図６に示すように、信頼度調整部１５０は、データベース１３０の車両特徴情報１Ａと、車両特徴認識部１４０ｂから取得した車両特徴情報１Ｂとを比較する。比較した結果、特徴Ａ〜特徴Ｄが、車両特徴情報１Ａと車両特徴情報１Ｂとで不一致となる。これに対して、特徴Ｅ〜特徴Ｇが、車両特徴情報１Ａと車両特徴情報１Ｂとで一致する。

このため、信頼度調整部１５０は、図６の３ａに示すように、特徴Ｅ〜特徴Ｇの信頼度に車両特徴情報１Ｂの信頼度に比例した値を加算する。信頼度調整部１５０は、３ｂに示すように、特徴Ｂ〜特徴Ｄの信頼度から車両特徴情報１Ｂの信頼度に比例した値を減算する。なお、特徴Ａに対応する信頼度は、最低限の信頼度未満となるので、信頼度調整部１５０は、３ｃに示すように、特徴Ａの内容を、車両特徴情報１Ｂの内容となる特徴「Ａ４」に更新し、信頼度を初期値の「１０」に設定する。

登録部１６０は、ナンバープレート情報に対応する車両特徴情報がデータベース１３０に登録されていない場合に、ナンバープレート情報に対応する車両特徴情報をデータベース１３０に登録する処理部である。登録部１６０は、同一の画像データから抽出されたナンバープレート情報および車両特徴情報を、ナンバープレート認識部および車両特徴認識部１４０ｂから取得する。なお、登録部１６０は、ナンバープレート識別情報の陸支、分類、用途、一連番号に対する信頼度が全て所定の閾値以上の場合に、車両特徴情報をデータベース１３０に登録する。

図７は、登録部の処理の一例を示す図である。登録部１６０は、ナンバープレート認識部１４０ａからナンバープレート情報１Ｃを取得する。ナンバープレート情報１Ｃの各信頼度は、全て９０以上である。登録部１６０は、ナンバープレート情報１Ｃと、データベース１３０とを比較すると、ナンバープレート情報１Ｃに対応するナンバープレート情報を含む、車両ＩＤ「４」のデータがヒットする。車両ＩＤ「４」に対応する車両特徴情報はブランクである。このため、登録部１６０は、車両特徴情報１Ｂを、車両ＩＤ「４」に対応する車両特徴情報として登録する。このとき、車両ＩＤ「４」に対応する車両特徴情報の信頼度には、例えば初期値の「１０」を設定する。

図１の説明に戻る。不正車両判定部１７０は、画像データに含まれる車両が不正な車両か否かを判定する処理部である。不正車両判定部１７０は、不正な車両のＩＤを、管理装置に通知する。管理装置は、ネットワーク５０に接続され、車両を管理する管理センターに設置される。不正車両判定部１７０は、車両特徴判定部の一例である。

以下において、不正車両判定部１７０の処理を具体的に説明する。不正車両判定部１７０は、同一の画像データの車両から抽出されたナンバープレート情報および車両特徴情報を、ナンバープレート認識部１４０ａおよび車両特徴認識部１４０ｂから取得する。不正車両判定部１７０は、ナンバープレート情報の陸支、分類、用途、一連番号に対する信頼度が全て所定の閾値以上か否かを判定する。例えば、この所定の閾値を９０とする。不正車両判定部１７０は、信頼度の何れかが９０未満の場合には、次のナンバープレート情報を取得するまで待機し、上記処理を繰り返し実行する。

不正車両判定部１７０は、ナンバープレート情報の陸支、分類、用途、一連番号に対する信頼度が全て所定の閾値以上の場合には、ナンバープレート情報の陸支、分類、用途、一連番号に対応する、データベース１３０の車両特徴情報を特定する。ここでは、特定した車両特徴情報を、車両特徴情報１Ａとする。不正車両判定部１７０は、車両特徴認識部１４０ｂから取得する車両特徴情報を、車両特徴情報１Ｂとする。

不正車両判定部１７０は、車両特徴情報１Ａを特定した後に、車両特徴情報１Ａの各特徴と、車両特徴情報１Ｂの各特徴とを比較する。ただし、不正車両判定部１７０は、信頼度が所定の閾値以上となる特徴同士を比較する。例えば、所定の閾値を９０とする。不正車両判定部１７０は、比較した特徴のうち、異なる特徴の数を計数する。

不正車両判定部１７０は、異なる特徴の数が所定の数以上の場合には、車両特徴情報１Ａに対応する車両、または、車両特徴情報１Ｂに対応する車両が不正な車両であると判定する。そして、不正車両判定部１７０は、車両特徴情報１Ａに対応する車両ＩＤを管理装置に通知する。

上記の不正車両判定部１７０の処理を、図を用いて説明する。図８は、不正車両判定部の処理の一例を示す図である。不正車両判定部１７０は、ナンバープレート認識部１４０ａからナンバープレート情報１Ｃを取得する。ナンバープレート情報１Ｃの各信頼度は、全て９０以上である。不正車両判定部１７０は、ナンバープレート情報１Ｃと、データベース１３０とを比較すると、ナンバープレート情報１Ｃに対応するナンバープレート情報を含む、車両ＩＤ「３」のデータがヒットする。車両ＩＤ「３」のデータには、車両特徴情報１Ａが含まれる。

図８に示すように、車両特徴情報１Ａのうち、信頼度が９０以上となる特徴は、特徴Ｃ〜特徴Ｇとなる。車両特徴情報１Ｂのうち、信頼度が９０以上となる特徴は、特徴Ｃ、Ｄ、特徴Ｆ、特徴Ｇとなる。このため、不正車両判定部１７０は、車両特徴情報１Ａの特徴Ｃ、特徴Ｄ、特徴Ｆ、特徴Ｇと、車両特徴情報１Ｂの特徴Ｃ、特徴Ｄ、特徴Ｆ、特徴Ｇとを比較する。比較した結果、異なる特徴は、特徴Ｃ、特徴Ｄ、特徴Ｆとなる。不正車両判定部１７０は、異なる特徴の数を計数すると、異なる特徴の数は３となる。例えば、不正車両判定部１７０は、異なる特徴の数が２以上の場合に、不正車両と判定する。この場合には、不正車両判定部１７０は、車両ＩＤ「３」を、管理装置に通知する。

図１の説明に戻る。車両特定部１８０は、ナンバープレート情報の信頼度が低い場合に、ナンバープレート情報と車両の特徴とを基にして、車両ＩＤを特定する処理部である。車両特定部１８０は、車両識別判定部の一例である。ここで、ナンバープレート情報の信頼度が低いとは、ナンバープレート情報の陸支、分類、用途、一連番号の信頼度のうち、何れかの信頼度が所定の信頼度未満となったことを示す。例えば、所定の信頼度を９０とする。なお、ナンバープレート情報の陸支、分類、用途、一連番号の信頼度が全て所定の信頼度以上の場合には、車両特定部１８０は、車両の特定を行わない。これは、ナンバープレート情報から、車両を一意に特定できるためである。

ナンバープレート情報の信頼度が低い場合の、車両特定部１８０の処理について説明する。車両特定部１８０は、同一の画像データの車両から抽出されたナンバープレート情報および車両特徴情報を、ナンバープレート認識部１４０ａおよび車両特徴認識部１４０ｂから取得する。信頼度調整部１５０は、ナンバープレート情報の陸支、分類、用途、一連番号に対する信頼度が全て所定の閾値以上か否かを判定する。例えば、この所定の閾値を９０とする。信頼度調整部１５０は、信頼度の全てが９０以上の場合には、次のナンバープレート情報を取得するまで待機し、上記処理を繰り返し実行する。

車両特定部１８０は、信頼度の何れかが９０未満の場合には、信頼度が９０以上のものをキーとして、ナンバープレート情報に対応する、データベース１３０の車両特徴情報を特定する。例えば、ナンバープレート情報の陸支、分類、用途、一連番号のうち、陸支、分類、一連番号の信頼度が９０以上であるとする。この場合には、車両特定部１８０は、ナンバープレート情報の陸支、分類、一連番号をキーとして、データベース１３０の車両特徴情報を特定する。ここでは、特定した車両特徴情報を車両特徴情報１Ｄとする。車両特徴情報１Ｄには、車両ＩＤが異なる複数の車両特徴情報が含まれる場合がある。車両特定部１８０が、車両特徴認識部１４０ｂから取得する車両特徴情報を、車両特徴情報１Ｂとする。

車両特定部１８０は、車両特徴情報１Ｄの各特徴と、車両特徴情報１Ｂの各特徴とを比較する。ただし、車両特定部１８０は、信頼度が所定の閾値以上となる特徴同士を比較する。例えば、所定の閾値を９０とする。車両特定部１８０は、比較した特徴のうち、一致する特徴の数を計数する。車両特定部１８０は、車両特徴情報１Ｄに含まれる車両特徴情報のうち、一致する特徴の数が最も多く、かつ、一致する特徴の数が所定の数以上の場合に、車両特徴情報の車両ＩＤを判定する。例えば、所定の数を２とする。車両特定部１８０は、特定した車両ＩＤの情報を管理装置に通知する。

なお、車両特定部１８０は、該当する車両特徴情報が複数存在する場合には、エラーを出力する。また、車両特定部１８０は、一致する特徴の数が、所定の数以上となる車両特徴情報が存在しない場合にも、エラーを出力する。

上記の車両特定部１８０の処理を、図を用いて説明する。図９〜図１１は、車両特定部の処理の一例を示す図である。車両特定部１８０は、ナンバープレート認識部１４０ａからナンバープレート情報１Ｃを取得する。図９に示すように、ナンバープレート情報１Ｃの陸支、分類、一連番号の信頼度が９０以上である。ナンバープレート情報１Ｃの用途の信頼度が９０未満である。この場合には、車両特定部１８０は、ナンバープレート情報１Ｃの陸支「川崎」、分類「３００」、一連番号「４２４９」の組を有するデータベース１３０の車両特徴情報ＩＤを特定する。図９の下段に示すように、陸支「川崎」、分類「３００」、一連番号「４２４９」の組を有するナンバープレート情報は、車両ＩＤ「１、２」のナンバープレート情報に対応する。

車両特定部１８０は、車両特徴情報１Ｂの信頼度を参照し、信頼度が９０以上となる特徴を特定する。図１０の１段目に示すように、車両特徴情報１Ｂのうち、信頼度が９０以上となる特徴は、特徴Ａ、特徴Ｃ、特徴Ｄ、特徴Ｆ、特徴Ｇとなる。

車両特定部１８０は、車両特徴情報１Ｄの信頼度を参照し、信頼度が９０以上となる特徴を特定する。図１０の２段目に示すように、車両ＩＤ「１」に対応する車両特徴情報１Ｄのうち、信頼度が９０以上となる特徴は、特徴Ａ、特徴Ｂ、特徴Ｆ、特徴Ｇとなる。図１０の２段目に示すように、車両ＩＤ「２」に対応する車両特徴情報１Ｄのうち、信頼度が９０以上となる特徴は、特徴Ａ、特徴Ｂ、特徴Ｃ、特徴Ｆとなる。

車両特定部１８０は、信頼度が９０以上となる車両特徴情報１Ｂ、１Ｄの特徴同士を比較する。このため、図１０の３段目に示すように、車両ＩＤ「１」の車両特徴情報１Ｄは、特徴Ａ、特徴Ｆ、特徴Ｇに関して、車両特徴情報１Ｂと比較する。また、車両ＩＤ「２」の車両特徴情報１Ｄは、特徴Ａ、特徴Ｃ、特徴Ｆに関して、車両特徴情報１Ｂと比較する。

図１１の説明に移行する。車両特定部１８０は、車両特徴情報１Ｂの特徴Ａ、特徴Ｆ、特徴Ｇと、車両ＩＤ「１」の車両特徴情報１Ｄの特徴Ａ、特徴Ｆ、特徴Ｇとを比較する。比較した結果、特徴Ａ、特徴Ｆ、特徴Ｇがそれぞれ一致する。このため、車両特定部１８０は、車両ＩＤ「１」の車両特徴情報１Ｄの一致数を「３」とする。

また、車両特徴部１８０は、車両特徴情報１Ｂの特徴Ａ、特徴Ｃ、特徴Ｆと、車両ＩＤ「２」の車両特徴情報１Ｄの特徴Ａ、特徴Ｃ、特徴Ｆとを比較する。比較した結果、特徴Ｃが一致する。このため、車両特定部１８０は、車両ＩＤ「２」の車両特徴情報１Ｄの一致数を「１」とする。

図１１に示したように、車両ＩＤ「１」の車両特徴情報１Ｄの一致数を「３」であり、車両ＩＤ「２」の車両特徴情報１Ｄの一致数を「１」である。一致数が最大となる車両特徴情報１Ｄは、車両ＩＤ「１」の車両特徴情報であり、一致数が所定の数２以上である。このため、車両特徴部１８０は、車両ＩＤ「１」を管理装置に通知する。

上記のように、車両特定部１８０は、信頼度が所定の信頼度以上となる特徴に絞って、一致数を特定した。このように、信頼度によって比較する特徴を絞り込むことは有用である。信頼度によらず、全ての特徴を比較すると、車両ＩＤを絞り込めない場合がある。

図１２は、全ての特徴を用いる車両特定部の処理を説明するための図である。図１２に示すように、車両特定部１８０は、車両特徴情報１Ｂの特徴Ａ〜特徴Ｇと、車両ＩＤ「１」の車両特徴情報１Ｄの特徴Ａ〜特徴Ｇとを比較すると、特徴Ａ、特徴Ｆ、特徴Ｇが一致する。一方、車両特定部１８０は、車両特徴情報１Ｂの特徴Ａ〜特徴Ｇと、車両ＩＤ「２」の車両特徴情報１Ｄの特徴Ａ〜特徴Ｇとを比較すると、特徴Ｂ、特徴Ｃ、特徴Ｄが一致する。車両ＩＤ「１、２」に対応する一致数は、両方とも「３」となるため、車両特定部１８０は、車両ＩＤを絞り込むことができない。

認識部１４０、管理部１４５、不正車両判定部１７０、車両特定部１８０は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）や、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積装置に対応する。また、各処理部１４０〜１８０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路に対応する。

次に、本実施例にかかる車両認識装置１００の処理手順について説明する。図１３は、車両認識装置の処理手順を示すフローチャートである。図１３の処理は、例えば、車両認識装置１００が、カメラ１０から画像データを取得したことを契機にして実行される。図１３に示すように、車両認識装置１００は、画像データを取得し（ステップＳ１０１）、画像データに含まれるナンバープレートを認識する（ステップＳ１０２）。また、車両認識装置１００は、画像データに含まれる車両の特徴を認識する（ステップＳ１０３）。

車両認識装置１００は、ナンバープレート情報の信頼度が高いか否かを判定する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４において、車両認識装置１００は、ナンバープレート情報の陸支、分類、用途、一連番号の信頼度が全て所定の信頼度以上の場合に、ナンバープレート情報の信頼度が高いと判定する。

車両認識装置１００は、ナンバープレート情報の信頼度が高くないと判定した場合には（ステップＳ１０４，Ｎｏ）、車両特定処理を実行し（ステップＳ１０５）、処理を終了する。一方、車両認識装置１００は、ナンバープレート情報の信頼度が高いと判定した場合には（ステップＳ１０４，Ｙｅｓ）、不正車両判定処理を行う（ステップＳ１０６）。例えば、車両認識装置１００は、ナンバープレート情報の信頼度が所定の閾値を超える場合に、信頼度が高いと判定してもよい。

車両認識装置１００は、不正車両と判定した場合には（ステップＳ１０７，Ｙｅｓ）、処理を終了する。一方、車両認識装置１００は、不正車両と判定していない場合には（ステップＳ１０７，Ｎｏ）、データベース更新処理を行い（ステップＳ１０８）、処理を終了する。

次に、図１３のステップＳ１０５に示した車両特定処理について説明する。図１４は、車両特定処理の処理手順を示すフローチャートである。図１４に示すように、車両特定部１８０は、ナンバープレート情報に基づいて、データベース１３０から車両特徴情報１Ｄを抽出する（ステップＳ２０１）。

車両特定部１８０は、車両特徴情報１Ｂの信頼度が高い特徴を選択する（ステップＳ２０２）。車両特定部１８０は、車両特徴情報１Ｄの信頼度が高い特徴を選択する（ステップＳ２０３）。車両特定部１８０は、選択した特徴同士を比較し、一致する特徴の数をカウントする（ステップＳ２０４）。

車両特定部１８０は、一致する数が最大となるものに対する車両ＩＤが単一か否かを判定する（ステップＳ２０５）。車両特定部１８０は、車両ＩＤが単一の場合には（ステップＳ２０５，Ｙｅｓ）、車両ＩＤを出力し（ステップＳ２０６）、処理を終了する。一方、車両特定部１８０は、車両ＩＤが複数の場合には（ステップＳ２０５，Ｎｏ）、エラーを出力し（ステップＳ２０７）、処理を終了する。

次に、図１３のステップＳ１０６に示した不正車両判定処理について説明する。図１５は、不正車両判定処理の処理手順を示すフローチャートである。図１５に示すように、不正車両判定部１７０は、ナンバープレート情報に対応する車両特徴情報１Ａをデータベース１３０から抽出する（ステップＳ３０１）。

不正車両判定部１７０は、車両特徴情報１Ｂの信頼度が高い特徴を選択する（ステップＳ３０２）。不正車両判定部１７０は、データベース１３０から抽出した車両特徴情報１Ａのうち、信頼度の高い特徴を選択する（ステップＳ３０３）。

不正車両判定部１７０は、選択した特徴同士を比較し、一致するか否かを判定する（ステップＳ３０４）。不正車両判定部１７０は、特徴が一致する場合には（ステップＳ３０５，Ｙｅｓ）、不正車両でないと判定し（ステップＳ３０６）、処理を終了する。一方、不正車両判定部１７０は、特徴が一致しない場合には（ステップＳ３０５，Ｎｏ）、不正車両と判定し、判定結果を管理装置に通知し（ステップＳ３０７）、処理を終了する。

次に、図１３のステップＳ１０８に示したデータベース更新処理について説明する。図１６は、データベース更新処理の処理手順を示すフローチャートである。図１６に示すように、管理部１４５は、ナンバープレート情報に対応する車両特徴情報が登録済みか否かを判定する（ステップＳ４０１）。

管理部１４５は、ナンバープレート情報に対応する車両特徴情報が登録されていない場合には（ステップＳ４０１，Ｎｏ）、車両特徴情報を登録し（ステップＳ４０２）、処理を終了する。

管理部１４５は、ナンバープレート情報に対応する車両特徴情報が登録されている場合には（ステップＳ４０１，Ｙｅｓ）、車両特徴情報がデータベース１３０と同じか否かを判定する（ステップＳ４０３）。管理部１４５は、車両特徴情報がデータベース１３０と同じ場合には（ステップＳ４０３，Ｙｅｓ）、一致した車両特徴情報の特徴の信頼度を上げ（ステップＳ４０４）、処理を終了する。

一方、管理部１４５は、車両特徴情報がデータベース１３０と異なる場合には（ステップＳ４０３，Ｎｏ）、一致しない車両特徴情報の特徴の信頼度を下げる（ステップＳ４０５）。管理部１４５は、車両特徴情報の信頼度が基準値以下の特徴が存在するか否かを判定する（ステップＳ４０６）。例えば、基準値を１０とする。

管理部１４５は、車両特徴情報の信頼度が基準値以下の特徴が存在しない場合には（ステップＳ４０６，Ｎｏ）、処理を終了する。一方、管理部１４５は、車両特徴情報の信頼度が基準値以下の特徴が存在する場合には（ステップＳ４０６，Ｙｅｓ）、基準値未満の特徴を更新し（ステップＳ４０７）、処理を終了する。

次に、本実施例にかかる車両認識装置１００の効果について説明する。車両認識装置１００は、ナンバープレート認識部１４０ａおよび車両特徴認識部１４０ｂからナンバープレート情報および車両特徴情報１Ｂを取得し、データベース１３０に登録された特徴の信頼度を調整する。具体的には、車両認識装置１００は、データベース１３０の車両特徴情報１Ａと、車両特徴情報１Ｂとを比較し、一致する特徴の信頼度を上げ、一致しない特徴の信頼度を下げる。車両認識装置１００は、車両特徴情報１Ａにおいて、信頼度の低い特徴の内容を、車両特徴情報１Ｂの特徴の内容に更新する。車両認識装置１００は、上記の処理を、画像データを取得するたびに実行する。これにより、同一のナンバープレートを有する車両から抽出される同一の特徴は、信頼度が高くなり、滅多に抽出されない特徴は、信頼度が低くなる。従って、車両の特徴としてより確からしい特徴は、データベース１３０に残り、車両の特徴として確かではない特徴は、データベース１３０には残らない。このため、車両認識装置１００によれば、車両を認識する場合に用いるデータベースを信頼できる状態で構築するができる。

また、車両認識装置１００は、画像データから認識したナンバープレート情報および車両特徴情報の組と、データベース１３０とを比較し、車両特徴情報の特徴が一致するか否かを判定する。このため、車両認識装置１００によれば、データベース１３０の特徴と異なる不正な車両を判定することができる。

また、車両認識装置１００は、ナンバープレートの信頼度が閾値未満の場合に、画像データから抽出した車両の特徴と、データベース１３０とを基にして、車両識別情報を判定する。このため、影や遮蔽物などの影響で、ナンバープレートを正確に認識できなくても、車両を特定することができる。

また、車両認識装置１００は、データベース１３０に含まれる車両特徴情報の特徴毎に信頼度を加算または減算し、信頼度が所定の閾値以上となる特徴を利用して、車両識別情報を判定する。このため、車両をより正確に判定することができる。

また、車両認識装置１００は、ナンバープレート情報と車両特徴情報とを取得し、データベース１３０のナンバープレート情報に対応する車両特徴情報が存在しない場合には、取得した車両特徴情報を登録する。このため、データベース１３０の車両特徴情報を順次補っていくことができる。

なお、車両認識装置１００の構成は、図１のものに限られない。例えば、データベース１３０、管理部１４５、不正車両判定部１７０、車両特定部１８０を管理センタのサーバにもたせても良い。各地域に分散配置される車両認識装置１００およびカメラ１０が認識した車両のナンバーや特徴をサーバに通知し、サーバが車両の検知や特定を行ってもよい。

ところで、上述の実施例で説明した車両認識装置１００等の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。

ここで、図１７を用いて、上記の実施例で説明した車両認識装置１００による処理と同様の機能を実現する車両認識プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１７は、車両認識プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

図１７に示すように、車両認識装置１００として機能するコンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２０２と、モニタ２０３を有する。また、車両認識装置１００は、記憶媒体からプログラム等を読取る媒体読み取り装置２０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うネットワークインターフェース装置２０５とを有する。また、コンピュータ２００は、カメラ２０６、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０７と、ハードディスク装置２０８を有する。そして、各装置２０１〜２０８は、バス２０９に接続される。

ハードディスク装置２０８には、上述した車両認識装置１００の機能と同様の機能を発揮する認識プログラム２０８ａ、管理プログラム２０８ｂ、判定プログラム２０８ｃが記憶されている。また、ハードディスク装置２０８は、車両データ２０８ｄを記憶する。この車両データ２０８ｄは、データベース１３０に記憶されるデータに対応する。

ＣＰＵ２０１が、プログラム２０８ａ〜２０８ｃをハードディスク装置２０８から読み出してＲＡＭ２０７に展開する。認識プログラム２０８ａは、認識プロセス２０７ａとして機能する。管理プログラム２０８ｂは、管理プロセス２０７ｂとして機能する。判定プログラム２０８ｃは、判定プロセス２０７ｃとして機能する。

認識プロセス２０７ａは、図１の認識部１４０に対応する。管理プロセス２０７ｂは、図１の管理部１４５に対応する。判定プロセス２０７ｃは、図１の不正車両判定部１７０、車両特定部１８０に対応する。ＣＰＵ２０１は、各プロセス２０７ａ、２０７ｂを実行して、車両データ２０８ｂの情報を登録、更新し、判定プロセス２０７ｃを実行することで、不正車両の判定、車両の特定をおこなう。

なお、各プログラム２０８ａ〜２０８ｃについては、必ずしも最初からハードディスク装置２０８に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）撮影範囲の車両の画像を取得し、前記車両のナンバープレートと、前記車両の特徴とを認識する認識部と、
前記認識部が認識したナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第１の組み合わせと、データベースに登録されたナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第２の組み合わせとを比較し、
第１の組み合わせと第２の組み合わせとが一致する場合には、一致した第２の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に所定の値を加算し、
第１の組み合わせのナンバープレートと第２の組み合わせのナンバープレートが一致し、第１の組み合わせの車両の特徴と第２の組み合わせの車両の特徴とが一致しない場合には、該第２の組み合わせの特徴に対する信頼度から所定の値を減算する信頼度調整部と、
前記データベースに登録された第２の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に基づいて、前記第２の組み合わせの車両の特徴を、前記第１の組み合わせの車両の特徴に更新するデータベース管理部と
を有することを特徴とする車両認識装置。

（付記２）前記認識部は、認識したナンバープレートの信頼度を更に算出し、信頼度が閾値以上のナンバープレートと一致するナンバープレートを有する第２の組み合わせを前記データベースから抽出し、抽出した第２の組み合わせの車両の特徴と、前記認識部（１４０）が認識した車両の特徴とが一致するか否かを判定し、判定結果を出力する車両特徴判定部を更に有することを特徴とする付記１に記載の車両認識装置。

（付記３）前記認識部は、認識したナンバープレートの信頼度を更に算出し、ナンバープレート情報の信頼度が高いときのみデータベースの登録または更新をすることを特徴とする付記１に記載の車両認識装置。

（付記４）前記データベースは、前記第２の組み合わせに車両識別情報を対応づけて記憶し、
前記ナンバープレートの信頼度が閾値未満の場合に、前記第１の組み合わせと前記第２の組み合わせとを基にして、車両識別情報を判定する車両識別判定部を更に有することを特徴とする付記１、２または３に記載の車両認識装置。

（付記５）前記第１の組み合わせに含まれる車両の特徴は、複数の車両の特徴を有し、前記第２の組み合わせに含まれる車両の特徴は、複数の車両の特徴を有し、前記認識部は、前記第１の組み合わせに含まれる車両の特徴毎の信頼度を更に算出し、前記信頼度調整部は、前記第２の組み合わせに含まれる車両の特徴毎に信頼度を加算または減算し、前記車両識別判定部は、前記第１の組み合わせに含まれる信頼度が閾値以上となる車両の特徴と、前記第２の組み合わせに含まれる信頼度が閾値以上となる車両の特徴とを基にして、車両識別情報を判定することを特徴とする付記４に記載の車両認識装置。

（付記６）前記データベース管理部は、前記第１の組み合わせのナンバープレートと一致するナンバープレートを有する第２の組み合わせが前記データベースに存在しない場合には、前記第１の組み合わせに含まれるナンバープレートと車両の特徴とを対応づけて前記データベースに登録することを特徴とする付記１〜５のいずれか一つに記載の車両認識装置。

（付記７）コンピュータが実行する車両認識方法であって、
撮影範囲の車両の画像を取得し、前記車両のナンバープレートと、前記車両の特徴とを認識し、
前記ナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第１の組み合わせと、データベースに登録されたナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第２の組み合わせとを比較し、
第１の組み合わせと第２の組み合わせとが一致する場合には、一致した第２の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に所定の値を加算し、
第１の組み合わせのナンバープレートと第２の組み合わせのナンバープレートが一致し、第１の組み合わせの車両の特徴と第２の組み合わせの車両の特徴とが一致しない場合には、該第２の組み合わせの特徴に対する信頼度から所定の値を減算し、
前記データベースに登録された第２の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に基づいて、前記第２の組み合わせの車両の特徴を、前記第１の組み合わせの車両の特徴に更新することを特徴とする車両認識方法。

（付記８）前記コンピュータは更に、認識したナンバープレートの信頼度を更に算出し、信頼度が閾値以上のナンバープレートを有する第２の組み合わせを前記データベースから抽出し、抽出した第２の組み合わせの車両の特徴と、認識した車両の特徴とが一致するか否かを判定し、判定結果を出力することを特徴とする付記７に記載の車両認識方法。

（付記９）認識したナンバープレートの信頼度を更に算出し、ナンバープレート情報の信頼度が高いときのみデータベースの登録または更新をすることを特徴とする付記７に記載の車両認識方法。

（付記１０）前記コンピュータは更に、前記データベースは、前記第２の組み合わせに車両識別情報を対応づけて記憶し、
前記ナンバープレートの信頼度が閾値未満の場合に、前記第１の組み合わせと前記第２の組み合わせとを基にして、車両識別情報を判定することを特徴とする付記７、８または９に記載の車両認識方法。

（付記１１）前記第１の組み合わせに含まれる車両の特徴は、複数の車両の特徴を有し、前記第２の組み合わせに含まれる車両の特徴は、複数の車両の特徴を有し、前記コンピュータは、前記第１の組み合わせに含まれる車両の特徴毎の信頼度を更に算出し、前記第２の組み合わせに含まれる車両の特徴毎に信頼度を加算または減算し、前記第１の組み合わせに含まれる信頼度が閾値以上となる車両の特徴と、前記第２の組み合わせに含まれる信頼度が閾値以上となる車両の特徴とを基にして、車両識別情報を判定することを特徴とする付記１０に記載の車両認識方法。

（付記１２）前記コンピュータは、前記第１の組み合わせのナンバープレートと一致するナンバープレートを有する第２の組み合わせが前記データベースに存在しない場合には、前記第１の組み合わせに含まれるナンバープレートと車両の特徴とを対応づけて前記データベースに登録することを特徴とする付記７〜１１のいずれか一つに記載の車両認識方法。

（付記１３）コンピュータに、
撮影範囲の車両の画像を取得し、前記車両のナンバープレートと、前記車両の特徴とを認識し、
前記ナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第１の組み合わせと、データベースに登録されたナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第２の組み合わせとを比較し、
第１の組み合わせと第２の組み合わせとが一致する場合には、一致した第２の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に所定の値を加算し、
第１の組み合わせのナンバープレートと第２の組み合わせのナンバープレートが一致し、第１の組み合わせの車両の特徴と第２の組み合わせの車両の特徴とが一致しない場合には、該第２の組み合わせの特徴に対する信頼度から所定の値を減算し、
前記データベースに登録された第２の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に基づいて、前記第２の組み合わせの車両の特徴を、前記第１の組み合わせの車両の特徴に更新する処理を実行させる車両認識プログラム。

（付記１４）認識したナンバープレートの信頼度を更に算出し、信頼度が閾値以上のナンバープレートを有する第２の組み合わせを前記データベースから抽出し、抽出した第２の組み合わせの車両の特徴と、認識した車両の特徴とが一致するか否かを判定し、判定結果を出力することを更にコンピュータに実行させることを特徴とする付記１３に記載の車両認識プログラム。

（付記１５）認識したナンバープレートの信頼度を更に算出し、ナンバープレート情報の信頼度が高いときのみデータベースの登録または更新をすることを特徴とする付記１３に記載の車両認識プログラム。

（付記１６）前記データベースは、前記第２の組み合わせに車両識別情報を対応づけて記憶し、
前記ナンバープレートの信頼度が閾値未満の場合に、前記第１の組み合わせと前記第２の組み合わせとを基にして、車両識別情報を判定する処理を更にコンピュータに実行させることを特徴とする付記１３、１４または１５に記載の車両認識プログラム。

（付記１７）前記第１の組み合わせに含まれる車両の特徴は、複数の車両の特徴を有し、前記第２の組み合わせに含まれる車両の特徴は、複数の車両の特徴を有し、前記コンピュータに、前記第１の組み合わせに含まれる車両の特徴毎の信頼度を更に算出し、前記第２の組み合わせに含まれる車両の特徴毎に信頼度を加算または減算し、前記第１の組み合わせに含まれる信頼度が閾値以上となる車両の特徴と、前記第２の組み合わせに含まれる信頼度が閾値以上となる車両の特徴とを基にして、車両識別情報を判定する処理を実行させることを特徴とする付記１６に記載の車両認識プログラム。

（付記１８）前記第１の組み合わせのナンバープレートと一致するナンバープレートを有する第２の組み合わせが前記データベースに存在しない場合には、前記第１の組み合わせに含まれるナンバープレートと車両の特徴とを対応づけて前記データベースに登録することを更にコンピュータに実行させることを特徴とする付記１３〜１７のいずれか一つに記載の車両認識プログラム。

１００ 車両認識装置
１１０ 画像取得部
１２０ 通信部
１３０ データベース
１４０ 認識部
１４５ 管理部
１７０ 不正車両判定部
１８０ 車両特定部

Claims (8)

1. 撮影範囲の車両の画像を取得し、前記車両のナンバープレートと、前記車両の特徴とを認識する認識部と、
   前記認識部が認識したナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第１の組み合わせと、データベースに登録されたナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第２の組み合わせとを比較し、
   第１の組み合わせと第２の組み合わせとが一致する場合には、一致した第２の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に所定の値を加算し、
   第１の組み合わせのナンバープレートと第２の組み合わせのナンバープレートが一致し、第１の組み合わせの車両の特徴と第２の組み合わせの車両の特徴とが一致しない場合には、該第２の組み合わせの特徴に対する信頼度から所定の値を減算する信頼度調整部と、
   前記データベースに登録された第２の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に基づいて、前記第２の組み合わせの車両の特徴を、前記第１の組み合わせの車両の特徴に更新するデータベース管理部と
   を有することを特徴とする車両認識装置。
2. 前記認識部は、認識したナンバープレートの信頼度を更に算出し、
   信頼度が閾値以上のナンバープレートと一致するナンバープレートを有する第２の組み合わせを前記データベースから抽出し、抽出した第２の組み合わせの車両の特徴と、前記認識部が認識した車両の特徴とが一致するか否かを判定し、判定結果を出力する車両特徴判定部を更に有することを特徴とする請求項１に記載の車両認識装置。
3. 前記認識部は、認識したナンバープレートの信頼度を更に算出し、ナンバープレート情報の信頼度が高いときのみデータベースの登録または更新をすることを特徴とする請求項１に記載の車両認識装置。
4. 前記データベースは、前記第２の組み合わせに車両識別情報を対応づけて記憶し、
   前記ナンバープレートの信頼度が閾値未満の場合に、前記第１の組み合わせと前記第２の組み合わせとを基にして、車両識別情報を判定する車両識別判定部を更に有することを特徴とする請求項１、２または３に記載の車両認識装置。
5. 前記第１の組み合わせに含まれる車両の特徴は、複数の車両の特徴を有し、前記第２の組み合わせに含まれる車両の特徴は、複数の車両の特徴を有し、前記認識部は、前記第１の組み合わせに含まれる車両の特徴毎の信頼度を更に算出し、前記信頼度調整部は、前記第２の組み合わせに含まれる車両の特徴毎に信頼度を加算または減算し、前記車両識別判定部は、前記第１の組み合わせに含まれる信頼度が閾値以上となる車両の特徴と、前記第２の組み合わせに含まれる信頼度が閾値以上となる車両の特徴とを基にして、車両識別情報を判定することを特徴とする請求項４に記載の車両認識装置。
6. 前記データベース管理部は、前記第１の組み合わせのナンバープレートと一致するナンバープレートを有する第２の組み合わせが前記データベースに存在しない場合には、前記第１の組み合わせに含まれるナンバープレートと車両の特徴とを対応づけて前記データベースに登録することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の車両認識装置。
7. コンピュータが実行する車両認識方法であって、
   撮影範囲の車両の画像を取得し、前記車両のナンバープレートと、前記車両の特徴とを認識し、
   前記ナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第１の組み合わせと、データベースに登録されたナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第２の組み合わせとを比較し、
   第１の組み合わせと第２の組み合わせとが一致する場合には、一致した第２の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に所定の値を加算し、
   第１の組み合わせのナンバープレートと第２の組み合わせのナンバープレートが一致し、第１の組み合わせの車両の特徴と第２の組み合わせの車両の特徴とが一致しない場合には、該第２の組み合わせの特徴に対する信頼度から所定の値を減算し、
   前記データベースに登録された第２の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に基づいて、前記第２の組み合わせの車両の特徴を、前記第１の組み合わせの車両の特徴に更新することを特徴とする車両認識方法。
8. コンピュータに、
   撮影範囲の車両の画像を取得し、前記車両のナンバープレートと、前記車両の特徴とを認識し、
   前記ナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第１の組み合わせと、データベースに登録されたナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第２の組み合わせとを比較し、
   第１の組み合わせと第２の組み合わせとが一致する場合には、一致した第２の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に所定の値を加算し、
   第１の組み合わせのナンバープレートと第２の組み合わせのナンバープレートが一致し、第１の組み合わせの車両の特徴と第２の組み合わせの車両の特徴とが一致しない場合には、該第２の組み合わせの特徴に対する信頼度から所定の値を減算し、
   前記データベースに登録された第２の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に基づいて、前記第２の組み合わせの車両の特徴を、前記第１の組み合わせの車両の特徴に更新する処理を実行させる車両認識プログラム。

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