JP2014002534A - 車種判別装置及び車種判別方法 - Google Patents

車種判別装置及び車種判別方法 Download PDF

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Abstract

【課題】カメラが撮影する画像により車種を判別できる車種判別装置及び車種判別方法を提供する。
【解決手段】車種判別装置は、取得部と、第1格納部と、第2格納部と、読取部と、第1の車種判定部と、第2の車種判定部と、を有する。第1格納部は、車両のナンバープレート情報と車両の車種とを含む車両登録情報を格納する。第2格納部は、車両の画像と車種を特定する情報とを対応づけた車両画像情報を格納する。読取部は、取得部により取得された撮影画像に含まれるナンバープレートの画像からナンバープレート情報を読み取る。第1の車種判定部は、第1格納部に格納されている車両登録情報のうちナンバープレート情報を含む車両登録情報に基づいて車種を判定する。第2の車種判定部は、撮影画像に含まれる車両の画像に類似する車両画像情報を第2格納部から検索し、撮影画像に含まれる車両の画像に類似する車両の画像の検索結果に基づいて車種を判定する。
【選択図】図11

Description

本発明の実施形態は、車種判別装置及び車種判別方法に関する。
有料道路の料金所などに設置されている車種判別装置は、赤外線センサ及び踏板など多数種類のセンサによって、通過車両の車軸数、車軸間距離、タイヤパターン、タイヤ間距離、タイヤ幅、車長及びナンバープレート情報などを読み取り、読み取った情報から通過車両の車種を決定する。しかしながら、赤外線センサ及び踏板など多数種類のセンサを備える車種判別装置は、大掛かりな設置工事が必要であり、コスト及び手間がかかる。
特開2007−149048号公報 特開平10−63987号公報
上記の課題を解決するために、容易に設置可能な車種判別装置及び車種判別方法を提供することを目的とする。
実施形態によれば、車種判別装置は、取得部と、第1格納部と、第2格納部と、読取部と、第1の車種判定部と、第2の車種判定部と、を有する。取得部は、車両を撮影した撮影画像を取得する。第1格納部は、車両のナンバープレート情報と車両の車種とを含む車両登録情報を格納する。第2格納部は、車両の画像と車両の車種を特定する情報とを対応づけた車両画像情報を格納する。読取部は、取得部により取得された撮影画像に含まれるナンバープレートの画像からナンバープレート情報を読み取る。第1の車種判定部は、第1格納部に格納されている車両登録情報のうち読取部により読み取ったナンバープレート情報を含む車両登録情報に基づいて撮影された車両の車種を判定する。第2の車種判定部は、取得部により取得された撮影画像に含まれる車両の画像に類似する車両の画像を含む車両画像情報を第2格納部から検索し、撮影画像に含まれる車両の画像に類似する車両の画像の検索結果に基づいて撮影された車両の車種を判定する。
図1は、本実施形態に係る車種判別装置を備えた料金収受システムの構成例を概略的に示すブロック図である。 図2は、本実施形態に係る車種判別装置の構成例を概略的に示すブロック図である。 図3は、本実施形態に係る車種判別装置に格納されている車両登録情報の例を示す図である。 図4は、本実施形態に係る車種判別装置に格納されている車両画像データベースの例を示す図である。 図5は、車両を正面から見たシルエット画像である。 図6は、車両を側面から見たシルエット画像である。 図7(a)は、タイヤパターンがダブルである対象車両を斜めから見たシルエット画像であり、図7(b)は、タイヤパターンがシングルである対象車両を斜めから見たシルエット画像である。 図8(a)は、被けん引車両をけん引している車両の斜面シルエット画像であり、図8(a)は、被けん引車両をけん引している車両の側面シルエット画像である。 図9(a)は、被けん引車両をけん引していない車両の斜面シルエット画像であり、図9(b)は、被けん引車両をけん引していない車両の側面シルエット画像である。 図10(a)乃至(d)は、車両画像データベースに格納される側面シルエット画像の例である。 図11は、本実施形態に係る車種判別装置の動作例を説明するためのフローチャートである。
以下、本実施形態について図面を参照して説明する。
本実施形態に係る車種判別装置は、車両の車種を判別する装置である。本実施形態に係る車種判別装置は、所定の撮影位置において車両を含む画像を撮影した画像データを取得し、取得した画像データから画像データに含まれる車両の車種を判別する装置である。車種は、高速道路などの有料道路において通行料金を決定するための基準となるものであり、車両の大きさあるいは形状などに基づいて区分される。たとえば、車種は、小型、普通、中型、大型、特大などに区分するようにしても良い。ただし、車種は、運用形態に応じて設定されるものであり、特定の規定に限定されるものではない。
本実施形態に係る車種判別装置は、たとえば、有料道路の料金収受システムなどで利用される。料金収受システムは、車種判別装置によって料金所を通過する車両の車種を判別し、車種に応じた通行料金を車両の運転者から徴収する。徴収の方法は、車両の運転者へ直接現金で請求又は、ETCシステム(Electronic Collection System)を介してクレジットカード会社へ請求する方法があるが、特定の方法に限定されるものではない。
図1は、本実施形態に係る車種判別装置12を備える料金収受システム10の構成例を概略的に示す図である。
料金収受システム10は、中央装置11、車種判別装置12(12a〜12n)、前方カメラ13(13a〜13n)、側方カメラ14(14a〜14n)、斜方カメラ15(15a〜15n)、および、ETCシステム16(16a〜16n)などを備える。車種判別装置12(12a〜12n)、前方カメラ13(13a〜13n)、側方カメラ14(14a〜14n)、斜方カメラ15(15a〜15n)、および、ETCシステム16(16a〜16n)は、車両に対する料金を収受するゲートとしての料金所に設置される。中央装置11は、各料金所に設置された各機器と通信可能な上位装置である。
中央装置11は、料金を収受するための複数のゲートとしての各料金所A〜Nの機器を統括して管理する装置である。中央装置11と料金所A〜Nの各機器とは、通信回線を介して接続されている。中央装置11は、各料金所A〜Nの各機器へデータを送信して各料金所A〜Nの各機器を制御したり、各料金所A〜Nの各機器から受信するデータの処理及び管理を行ったりする機能を有する。
たとえば、中央装置11は、各車種に対応する通行料金のデータを料金所A〜NのETCシステム16へ送信するようにしても良い。各車種に対応する通行料金のデータを受信すると、各料金所A〜NのETCシステム16は、受信したデータに基づいて各車種に対応する通行料金を設定する。また、中央装置11は、通行料金の判定基準となる各車種を判定するための情報を料金所A〜Nの車種判別装置12へ送信するようにしても良い。各車種を判定するための情報を受信すると、各料金所A〜Nの車種判別装置12は、受信したデータに基づいて車種を判別するための情報を設定する。
また、中央装置11は、料金所A〜Nの各機器から供給されるデータを受信する。たとえば、中央装置11は、各料金所A〜NのETCシステム16から通行車両に対する料金収受の明細情報を受信する。料金収受の明細情報を受信すると、中央装置11は、受信した明細情報をデータベースに蓄積して管理する。また、中央装置11は、各料金所A〜Nの車種判別装置12から各料金所A〜Nを通過した車両に関する情報として車種情報を受信するようにしても良い。これにより、中央装置11は、各料金所A〜Nを通過した車両数及び車種を把握することができる。
車種判別装置12(12a〜12n)は、自身が設置されている料金所を通過する車両の車種を判別する。車種判別装置12の詳細については、後述する。
図1に示す構成例において、車種判別装置12(12a〜12n)は、各料金所A〜Nに1台ずつ設置されている。ただし、車種判別装置12は、各料金所に1台である必要はなく、1つの料金所に複数の車種判別装置を設置しても良い。たとえば、各料金所における複数の通行車線(レーン)ごとに車種判別装置12を設置しても良い。
前方カメラ13(13a〜13n)、側方カメラ14(14a〜14n)、および、斜方カメラ15(15a〜15n)は、料金所A〜Nを通過する車両の画像を撮影するためのカメラである。各カメラ13、14および15は、たとえば、デジタルカメラにより構成される。前方カメラ13、側方カメラ14および斜方カメラ15は、各料金所に複数台設置しても良い。前方カメラ13(13a〜13n)は、料金所A〜Nを通過する車両の正面の画像を撮影する。側方カメラ14(14a〜14n)は、料金所A〜Nを通過する車両の側面の画像を撮影する。斜方カメラ15(15a〜15n)は、料金所A〜Nを通過する車両の斜め前方からの画像を撮影する。カメラ13、14、15は、料金所を通過する車両を、それぞれ正面、側面、斜めから撮影できるように、所定の高さ、俯角及び回転角などの撮影条件を満たすよう設置される。
すなわち、前方カメラ13(13a〜13n)は、料金所A〜Nを通過する車両を正面から撮影できるように設置する。たとえば、前方カメラ13は、料金所A〜Nの各レーンを走行する車両の走行方向における正面方向の位置(たとえば、レーンの上方)から走行方向に向けて設置される。側方カメラ14(14a〜14n)は、料金所A〜Nを通過する車両を側面から撮影できるように設置する。たとえば、側方カメラ14は、料金所A〜Nの各レーンを走行する車両の走行方向に対する側方の位置(たとえば、レーンの脇)から走行方向に直交する方向に向けて設置される。斜方カメラ15(15a〜15n)は、料金所A〜Nを通過する車両を斜め前方から撮影できる位置に設置される。たとえば、斜方カメラ15は、料金所A〜Nの各レーンを走行する車両に対する側方の位置(たとえば、レーン脇)から走行方向に対して斜め前方方向から走行車両に向けて設置される。
各カメラ13、14、15は、それぞれが対応する車種判別装置12と有線ケーブル又は無線ユニットを通じて接続される。各カメラ13、14、15は、たとえば、それぞれが所定のタイミングで料金所A〜Nを通過する車両を撮影し、撮影した画像を車種判別装置12へ送信する。たとえば、各カメラ13、14、15がデジタルカメラで構成される場合、各カメラ13、14、15は、撮影した画像をデジタルの画像データとして車種判別装置12へ送信する。
ETCシステム16は、料金所を通過する車両に備えられたETC端末と無線通信を行うことにより、車両の利用者から通行料金を徴収するシステムである。ETCシステム16は、通過しようとする車両の車種を特定し、通過する車両の車種に応じて通行料金を決定する。通過する車両の通行料金を決定すると、ETCシステム16は、車両に備えられたETC端末と無線通信することにより、通行車両の利用者から通行料金を徴収する。通行料金の徴収方法は、ETC端末に挿入されるクレジットカードによる決済などが可能である。
また、ETCシステム16は、通過しようとする車両の車種を当該車両のETC端末から取得する情報に基づいて特定しても良いし、車種判別装置12が判定する当該車両の車種に基づいて特定しても良い。後者の場合、ETCシステム16は、車種判別装置12による車種の判別結果を受けてから料金収受処理を行うものとなる。前者の場合、ETCシステム16は、車種判別装置12が車種を判別する処理と並行して料金収受処理を行うものとなる。このため、前者の場合、車種判別装置12は、ETCシステム16が特定した車両の車種が正しいか否かをチェックするための装置として機能する。
次に、車種判別装置12の構成について説明する。
車種判別装置12a〜12nは、それぞれ同様の構成で実現できる。このため、車種判別装置12a〜12nの構成については、前方カメラ13、側方カメラ14および斜方カメラ15が接続された車種判別装置12の構成例として説明するものとする。すなわち、車種判別装置12は、カメラ13から料金所を通過する車両の正面の撮影画像の画像データを取得し、カメラ14から料金所を通過する車両の側面の撮影画像の画像データを取得し、カメラ15から料金所を通過する車両を斜め前方から撮影した撮影画像の画像データを取得する。車種判別装置12は、取得した正面の撮影画像、側面の撮影画像および斜め前方からの撮影画像の画像データから料金所を通過する車両の車種を判別する。
車種判別装置12は、取得した撮影画像から、通過車両のナンバープレートを読み取る機能、読み取ったナンバープレート情報から車両登録情報を検索する機能、ナンバープレート情報により特定される車両登録情報に基づいて車種を判別する機能を有する。さらに、車種判別装置12は、カメラ13、14、15の撮影画像から車両の正面画像、側面画像、斜め前から見た画像(斜画像)を抽出する機能、撮影画像としての正面画像、側面画像及び斜画像を用いて画像データベースに登録されている車両画像を検索する機能、車両画像の検索結果に基づいて車種を判別する機能などを有する。
図2は、本実施形態に係る車種判別装置12の構成例を概略的に示すブロック図である。
車種判別装置12は、映像処理部21、演算処理部22、通信処理部23、データ蓄積部24、操作部25、および表示部26などを備える。
映像処理部21は、前方カメラ13、側方カメラ14および斜方カメラ15からそれぞれ撮影画像としての画像データを取り込み、取り込んだ画像データに所定の処理を施し、処理を施した画像データを演算処理部22へ送信する。映像処理部21は、たとえば、CPUなどのプロセッサが、RAMなどのワーキングメモリを使用して、ROMなどの不揮発性メモリに記憶したプログラムを実行することにより各種の処理機能を実現する処理ユニットである。また、映像処理部21は、画像処理用のLSIなどにより構成されるものであっても良い。
たとえば、映像処理部21は、前方カメラ13から取り込んだ撮影画像から車両のナンバープレート画像を抽出する。また、映像処理部21は、前方カメラ13の撮影画像から車両の正面画像、側方カメラ14の撮影画像から車両の側面画像、斜方カメラ15から撮影画像の車両の斜画像を抽出する機能、車両の正面画像、車両の側面画像および車両の斜画像を用いて画像データベースに対して画像検索するための画像(たとえば、シルエット画像)を生成する。なお、ナンバープレート画像の抽出方法、及び、画像検索用の画像(シルエット画像)の生成方法は、特定の方法に限定されるものではない。
演算処理部22は、映像処理部21から取得したナンバープレート画像からナンバープレート情報を読み取る機能、各シルエット画像から通過車両の特徴量を抽出する機能及びあらかじめデータ蓄積部24に格納されている車両画像及び通過車両の各シルエット画像を比較することで通過車両の車種を判別する機能などを有する。演算処理部22は、たとえば、CPUなどのプロセッサが、RAMなどのワーキングメモリを使用して、ROMなどの不揮発性メモリに記憶したプログラムを実行することにより各種の処理機能を実現する処理ユニットである。
通信処理部23は、中央装置11及びETCシステム16などと通信を行うためのインターフェイスである。通信処理部23は、中央装置11及びETCシステム16などと有線通信又は無線通信を行う。
データ蓄積部24は、データ格納用のメモリである。データ蓄積部24は、たとえば、HDD(Hard Disk Drive)又はSSD(Solid State Drive)などの大容量記録装置により構成される。データ蓄積部24は、車両登録情報データベース31、及び、車両画像データベース32などを格納する。車両登録情報データベース31は、中央装置11から配信される車両登録情報を格納したものである。車両登録情報データベース31、及び、車両画像データベース32は、中央装置11から配信されるデータに基づいて更新されるようにしても良い。
操作部25は、料金所の係員が情報を入力するための操作装置である。操作部25は、入力された情報を演算処理部22へ供給する。表示部26は、料金所の係員に対する案内などを表示する表示装置である。表示部26は、演算処理部22により供給される表示データを表示する機能を有する。操作部25及び表示部26は、料金所の係員用のユーザインターフェースであり、係員が常駐する場所に設置される。
なお、図2に示す構成例では、映像処理部21及び演算処理部22は、それぞれ個別のハードウェアであるとしたが、1つのプロセッサがそれぞれの機能を実現するためのプログラムを実行することにより各種機能を実現するものとしてもよい。
次に、車両登録情報データベース31について説明する。
図3は、データ蓄積部24に格納される車両登録情報データベース31の構成例を示す図である。
車両登録情報データベース31は、各車両の車両登録情報を格納する。車両登録情報は、たとえば、ナンバープレートを申請するのに必要な車両に関する情報を含み、発行されたナンバープレートの情報に対応づけた車両における各種の情報により構成される。たとえば、車両登録情報は、中央装置11に格納されており、中央装置11から各車種判別装置12へ配信されるようにしても良い。車両登録情報を受信した場合、車種判別装置12は、データ蓄積部24に設けた車両登録情報データベース31に受信した車両登録情報を格納(追記、又は更新)する。
図3に示す例では、車両登録情報は、ナンバープレート情報、車長、車高、車幅、タイヤ間距離、軸間距離、タイヤパターン、けん引パターン、車種、メーカ及び車名などを含む情報である。ナンバープレート情報は、車両に取り付けられているナンバープレートに記載されている情報である。車長は、車両の縦方向の長さである。車高は、車両の高さである。車幅は、車両の横方向の長さである。タイヤ間距離は、左右のタイヤ間の距離である。軸間距離は、前後のタイヤの軸間の距離である。タイヤパターンは、1つの車軸に取り付けられるタイヤの数である。けん引パターンは、けん引の構造を有する車両(或いはけん引車の登録がある車両)であるか否かを示す情報である。車種は、通行料金の基準となる車両の区分情報である。メーカは、車両を製造した会社名などを示す情報である。車名は、車両の登録上の型式などを示す情報である。
車両登録情報データベース31は、車種判別装置12が車両のナンバープレート情報から車種を判別するのに利用される。即ち、車種判別装置12は、前方カメラ13の撮影画像から抽出されたナンバープレート画像からナンバープレート情報を読み取る(認識する)と、読み取ったナンバープレート情報を含む車両登録情報を車両登録情報データベース31から検索する。車種判別装置12は、車両登録情報データベース31の検索結果に基づいて、読み取ったナンバープレート情報を含む車両登録情報から当該車両の車種を決定する。
次に、車両画像データベース32について説明する。
図4は、データ蓄積部24に格納される車両画像データベース32の構成例を示す図である。
車両画像データベース32は、車両の画像情報をデータベース化したものである。図4に示す例において、車両画像データベース32は、特定の種類(車名あるいは型式によって特定される種類)ごとに、車両の正面画像(或いは正面画像の特徴量)、側面画像(或いは側面画像の特徴量)、斜画像(或いは斜画像の特徴量)および車種を示す情報などを含む車両画像情報を格納する。車両画像データベース32に格納される車両画像情報は、中央装置11に格納されており、中央装置11から各車種判別装置12へ配信されるようにしても良い。車両画像情報を受信した場合、車種判別装置12は、データ蓄積部24における車両画像データベース32に受信した車両画像情報を格納(追記又は更新)する。
図4に示す例では、車両画像データベース32は、メーカ、車名、けん引パターン、正面画像(非けん引時の正面画像)、側面画像(非けん引時の側面画像)、斜画像(非けん引時の斜画像)、車種(非けん引時の車種)、けん引時の側面画像、けん引時の斜画像、及びけん引時の車種などの情報を含む。なお、けん引車両でない場合、けん引時の側面画像、けん引時の斜画像及びけん引時の車種などの情報は省略される。メーカ、車名及び車種などの情報は、車両登録情報に含まれるメーカ、車名及び車種などの情報と同一である。
正面画像(非けん引時の正面画像)は、非けん引時の車両を正面から撮影した撮影画像から得られる画像である。側面画像(非けん引時の側面画像)は、非けん引時の車両を側面から撮影した撮影画像から得られる画像である。斜画像(非けん引時の斜画像)は、非けん引時の車両を斜め前方から撮影した撮影画像から得られる画像である。
けん引パターンは、けん引車両であるか否かを示す情報である。けん引時の側面画像は、けん引時の車両を側面から撮影した撮影画像から得られる画像である。けん引時の斜画像は、けん引時の車両を斜め前方から撮影した撮影画像から得られる画像である。けん引時の車種は、けん引時の車種を示す情報である
正面画像、側面画像、斜画像、けん引時の側面画像およびけん引時の斜画像としては、実際の撮影画像から抽出した画像であっても良いし、撮影画像から抽出した画像を画像処理したものであっても良い。たとえば、シルエット画像により画像検索を行う形態であれば、正面画像、側面画像、斜画像、けん引時の側面画像およびけん引時の斜画像としては、それぞれの画像のシルエット画像を登録しておくようにして良い。
また、正面画像、側面画像、斜画像、けん引時の側面画像およびけん引時の斜画像としての情報は、撮影画像による画像検索が可能な情報であれば良い。このため、画像データベース32において、正面画像、側面画像、斜画像、けん引時の側面画像およびけん引時の斜画像としては、正面画像の特徴量、側面画像の特徴量、斜画像の特徴量、けん引時の側面画像の特徴量、および、けん引時の斜画像の特徴量を示す情報であって良い。
車両画像データベース32は、販売されている車両の種類(車名或いは型式)ごとに構築される。このため、車両画像データベース32に登録する車両画像情報は、車両のカタログなどから得られる情報(正面画像、側面画像および斜画像)により生成するようにしても良い。また、車両画像データベース32に登録する車両画像情報は、後述する後方処理によって、車両判別装置12が中央装置11にフィードバック情報(撮影画像(正面画像、側面画像及び斜画像)と係員が決定した車種を示す情報とに基づいて生成する車両画像情報を更新(追記)するようにしても良い。
車両画像データベース32は、車種判別装置12が車両のナンバープレート情報を読み取れなかった場合あるいはナンバープレート情報から車種を確定できなった場合など(つまり、第1の車種判別手段による車種判別処理で車種が判別できなかった場合)、当該車両の撮影画像による車種判別処理(第2の車種判別手段による車種判別処理)に利用される。第2の車種判別手段として、車種判別装置12は、料金所を通過する車両を正面、側面及び斜めから撮影した撮影画像から得られる正面画像、側面画像及び斜画像を用いて、車両画像データベース32に登録されている正面画像、側面画像及び斜画像を検索し、その検索結果に基づいて車両の車種を決定する機能を有する。
次に、車種判別装置12における車種判別処理について説明する。
まず、映像処理部21における処理について説明する。
映像処理部21は、前方カメラ13から車種判定の対象となる車両を正面から撮影した車両の正面画像を含む撮影画像データを取得し、側方カメラ14から車種判定の対象となる車両を側方から撮影した車両の側面画像を含む撮影画像データを取得し、斜方カメラ15から車種判定の対象となる車両を撮影した車両の斜画像を含む撮影画像データを取得する。
前方カメラ13が撮影した撮影画像データを取得すると、映像処理部21は、取得した画像データから車両のナンバープレートが写っている部分の画像(ナンバープレート画像)の領域を特定し、ナンバープレート画像を生成する。本実施形態において、ナンバープレート画像は、前方カメラ13が撮影する撮影画像データから生成するものとするが、斜方カメラ15が撮影する撮影画像データが生成するようにしても良い。また、撮影画像データからナンバープレート画像を生成する方法は、特定の方法に限定されるものではない。映像処理部21は、生成したナンバープレート画像を演算処理部22へ供給する。ただし、ナンバープレートの読取処理(ナンバープレート情報の認識処理)を映像処理部21で行う場合には、映像処理部21は、生成したナンバープレート画像からナンバープレート情報の認識処理を行い、その認識処理結果を演算処理へ供給するようにすれば良い。
また、映像処理部21は、撮影画像を用いた画像検索を行う場合、各カメラ13、14、15から取得する撮影画像データにおいて対象車両の画像領域を抽出する。たとえば、映像処理部21は、前方カメラ13から取得する撮影画像データにおいて車両の正面画像領域を抽出する。また、映像処理部21は、側方カメラ14から取得する撮影画像データにおいて車両の側面画像領域を抽出する。また、映像処理部21は、斜方カメラ15から取得する撮影画像データにおいて車両の斜画像領域を抽出する。
なお、各撮影画像データから車両の画像領域(車両領域)を抽出する方法は、特定の方法に限定されるものではない。また、各撮影画像データから車両領域を抽出すると、映像処理部21は、抽出した車両領域の画像を、車両画像データベース32の検索に適した画像データに変換する処理を行う。たとえば、映像処理部21は、撮影画像データから得る車両領域の画像から画像検索用の画像としてシルエット画像を生成する。
以下の説明では、実施の一例として、車両画像データベース32には、車両の各画像としてシルエット画像を登録し、映像処理部21は、各撮影画像データから画像検索用の画像としてシルエット画像を生成するものする。
次に、画像検索用の画像例としてのシルエット画像の例について説明する。
図5は、車両を正面から撮影した撮影画像データから生成されたシルエット画像(正面シルエット画像)の例を示す図である。図5に示すように、車両の正面画像から生成したシルエット画像からは、正面形状(車両を正面からみた輪郭の形状)だけでなく、車幅およびタイヤ間距離などの情報を特徴量として算出できる。このような正面のシルエット画像を映像処理部21が生成する場合、演算処理部22は、映像処理部21から供給される正面のシルエット画像に基づく画像検索として、正面形状、車幅およびタイヤ間距離などの特徴量が類似する正面画像を車両画像データベース32に登録されている正面画像から検索する。
図6は、車両を側面から撮影した撮影画像データから生成されたシルエット画像(側面シルエット画像)を示す図である。図6に示すように、車両の側面画像から生成したシルエット画像からは、側面形状(車両を側面からみた輪郭の形状)だけでなく、車長、車高および軸間距離などの情報を特徴量として算出できる。このような側面のシルエット画像を映像処理部21が生成する場合、演算処理部22は、映像処理部21が生成した側面のシルエット画像に基づく画像検索として、側面形状、車長、車高および軸間距離などの特徴量が類似する側面画像を車両画像データベース32に登録されている側面画像から検索する。
図7は、車両を斜め前方から撮影した撮影画像データから生成されたシルエット画像(斜面シルエット画像)を示す図である。図7(a)は、タイヤパターンがダブル(即ち、1つの車軸の片側に取り付けられた車輪が2つ)である車両を斜め前方から撮影した撮影画像データから生成されたシルエット画像の例である。図7(b)は、タイヤパターンがシングル(即ち、1つの車軸の片側に取り付けられた車輪が1つ)である車両を斜め前方から撮影した撮影画像データから生成されたシルエット画像である。
図7(a)及び図7(b)に示すように、車両の斜画像から生成したシルエット画像からは、斜形状(車両を斜め前方からみた輪郭の形状)だけでなく、タイヤパターンを検出できる。このような斜め方向のシルエット画像を映像処理部21が生成する場合、演算処理部22は、映像処理部21が生成した斜め方向のシルエット画像に基づく画像検索として斜形状などの特徴量が類似する斜画像を車両画像データベース32に登録されている斜画像から検索できるとともに、当該車両のタイヤパターンを判定できる。
次に、ナンバープレート読取処理(ナンバープレート情報の認識処理)について説明する。
映像処理部21は、ナンバープレート読取処理用の画像として、前方カメラ13の撮影画像データからナンバープレート画像を抽出し、抽出したナンバープレート画像を演算処理部22へ送信する。映像処理部21からナンバープレート画像を受信すると、演算処理部22は、受信したナンバープレート画像に対して文字認識処理を施すことによりナンバープレート情報を読み取る(認識する)。ナンバープレートには、たとえば、所定の運用ルーツに従って割り当てられた、数字および文字などが記載されており、ナンバープレート情報は、それらの数字および文字列からなる情報である。演算処理部22は、ナンバープレート画像からナンバープレート情報を読み取る方法として、文字認識処理(OCR処理)によりナンバープレートに記載されている数字および文字などを認識するものとする。ただし、ナンバープレート画像からナンバープレート情報を読み取る方法は、文字認識処理に限定されるものではなく、別の方法を適用するようにしても良い。
ナンバープレート画像からナンバープレート情報を読み取ると、演算処理部22は、データ蓄積部24の車両登録情報データベース31から読み取られたナンバープレート情報を含む車両登録情報を検索する。車両登録情報を検索すると、演算処理部22は、検索された車両登録情報に含まれるけん引情報により当該車両がけん引の可能性があるけん引車両であるか否かを判定する。
当該車両がけん引車両でないと判定した場合、演算処理部22は、ナンバープレート画像から読み取ったナンバープレート情報を含む登録車両情報に基づいて当該車両の車種を決定する。読取ったナンバープレート情報を含む車両登録情報により車種を取得すると、演算処理部22は、通信処理部23を通じて決定した車種情報を中央装置11或いはETCシステム16へ送信する。演算処理部22がナンバープレート情報により決定した車種情報を中央装置11或いはETCシステム16へ送信すると、車種判別装置12は、対象車両の車種判定処理を終了する。
また、当該車両がけん引車両であると判定した場合、演算処理部22は、当該車両が被けん引車両をけん引している状態であるか否かを判定する。この場合、演算処理部22は、当該車両の側面画像(側面のシルエット画像)、および、斜画像(斜め方向のシルエット画像)を用いた車両画像データベース32に対する画像検索によってけん引の有無、および、けん引時の車種を決定する。
図8は、車両画像データベース32にけん引情報として格納されている、被けん引車両をけん引しているときの車両のシルエット画像の例である。図8(a)は、被けん引車両をけん引している状態の車両を斜め前方から撮影した場合の斜め方向のシルエット画像(斜シルエット画像)である。図8(b)は、被けん引車両をけん引している状態の車両を側面から撮影した場合の側面シルエット画像の例である。
また、図9は、図8に示すけん引状態の車両が被けん引車両をけん引していないときのシルエット画像である。図9(a)は、被けん引車両をけん引していない状態の車両を斜め前方から撮影した斜シルエット画像である。図9(b)は、被けん引車両をけん引していない状態の車両を側面から撮影した側面シルエット画像である。
演算処理部22は、撮影画像から生成したシルエット画像が図8及び図9に示すようなけん引時のシルエット画像と非けん引時のシルエット画像の何れと類似しているかにより、当該車両がけん引時の状態か非けん引時の状態かを判定する。
ただし、被けん引の車両が予め決まっている場合、つまり、けん引時の車種が予め決まっている場合、被けん引車両をけん引している状態であるか否かを特定できれば車種を決定できる。このため、けん引時の車種が予め決まっている場合、演算処理部22は、画像検索で車種を決定しなくても、被けん引車両が連結されているか否かを検出するようにしても良い。この場合、演算処理部22は、被けん引車両が検出されれば当該車両の車種をけん引時の車種とし、被けん引車両が検出されなければ非けん引時の車種とすればよい。
次に、けん引の有無を判定するための画像検索処理の例について説明する。
すなわち、車両がけん引車両であると判定した場合、演算処理部22は、当該車両の撮影画像データにより被けん引車両をけん引している状態であるか否かを判定する。この場合、映像処理部21は、側方カメラ14が撮影した車両の側面画像から側面のシルエット画像を生成し、斜方カメラ15が撮影した車両の斜画像から斜め方向のシルエット画像を生成する。映像処理部21は、生成した側面のシルエット画像と斜め方向のシルエット画像とを演算処理部22へ供給する。
演算処理部22は、側面のシルエット画像と斜め方向のシルエット画像とを映像処理部21から取得し、読み取ったナンバープレート情報を含む車両登録情報から当該車両のメーカ及び車名などを特定する。車両のメーカ及び車名などを特定すると、演算処理部22は、データ蓄積部24の車両画像データベース32から当該車両のメーカ及び車名などに対応する車両画像情報を検索する。当該車両のメーカ及び車名などに対応する車両画像情報の車両画像データベースを特定すると、演算処理部22は、特定した車両画像情報におけるけん引時及び非けん引時の側面シルエット画像及び斜め方向のシルエット画像を取得する。
けん引時及び非けん引時の側面シルエット画像及び斜面シルエット画像を取得すると、演算処理部22は、撮影画像から生成した当該車両の側面シルエット画像にはけん引時の側面シルエット画像と非けん引時の側面シルエット画像との何れが類似しているかを判定する。また、演算処理部22は、撮影画像から生成した車両の斜め方向のシルエット画像に対しても、けん引時の斜め方向のシルエット画像と非けん引時の斜め方向のシルエット画像との何れか類似しているかを判定する。
類似性の判定方法(画像比較の方法)は、映像処理部21が生成したシルエット画像に対して、車両画像データベース32に登録されているけん引時の画像と非けん引時の画像とをパターンマッチングすることにより実現できる。ただし、類似性の判定方法は、けん引時か非けん引時かを特定できるものであれば良く、パターンマッチング以外の手法によってけん引の有無を判定するようにしても良い。
すなわち、側方カメラ14の撮影画像から生成した車両の側面シルエットと車両画像データベース32に登録されているけん引時の側面シルエットとが一致(又は、類似)し、斜方カメラ15の撮影画像から生成した車両の斜面シルエットとけん引時の斜面シルエットとが一致(又は、類似)していると判定した場合、演算処理部22は、当該車両が被けん引車両をけん引している状態であると判定する。
さらに、車両が被けん引車両をけん引している状態であると判定すると、演算処理部22は、車両画像データベース32に格納されている車両画像情報に基づいてけん引時の車種を決定する。けん引時の車種を決定すると、演算処理部22は、通信処理部23を通じて、決定した車種情報を中央装置11或いはETCシステム16へ送信し、当該車両に対する車種判定処理を終了する。
また、車両の側面シルエットと非けん引時の側面シルエットが一致(又は、類似)し、車両の斜面シルエットと非けん引時の斜面シルエットが一致(又は、類似)していると判定した場合、演算処理部22は、対象車両が被けん引車両をけん引していないと判定する。車両が被けん引車両をけん引していないと判定した場合、演算処理部22は、当該車両画像情報に含まれる情報により非けん引時の車種を決定する。非けん引時での車種を決定すると、演算処理部22は、通信処理部23を通じて、車種情報を中央装置11或いはETCシステム16へ送信し、当該車両に対する車種判定処理を終了する。
なお、車両が被けん引車両をけん引しているか否かを判定できない場合(たとえば、対象車両のシルエット画像がけん引時のシルエット画像とも非けん引時のシルエット画像とも一致(又は、類似)しない場合、あるいは、車両の側面シルエットがけん引時の側面シルエットと一致(又は、類似)するが、当該車両の斜面シルエットが非けん引時のシルエット画像と一致(又は、類似)する場合、あるいは、車両の側面シルエットが非けん引時の側面シルエットと一致(又は、類似)するが、当該車両の斜面シルエットがけん引時のシルエット画像と一致(又は、類似)する場合など)、演算処理部22は、通信処理部23を通じて、「車種不明」を示す情報を中央装置11あるいはETCシステム16へ送信し、後方処理による車種判別を実施する。後方処理は、係員が特定した車種を指定する処理である。
次に、車両画像データベース32の画像検索による車種判別処理について説明する。
ナンバープレート画像からのナンバープレート情報の読み取りに失敗した場合、又は、ナンバープレート情報から車両登録情報を検索できなかった場合、演算処理部22は、映像処理部21から受信した車両のシルエット画像による画像検索により当該車両の車種を判定する。
車両のシルエット画像による画像検索により車種を判定する場合、映像処理部21は、画像検索用の画像として、前方カメラ13の撮影画像データから生成した車両の正面シルエット画像、側方カメラ14の撮影画像データから生成した車両の側面シルエット画像、および、斜方カメラ15の撮影画像データから生成した車両の斜め方向のシルエット画像を生成し、演算処理部22へ送信する
演算処理部22は、映像処理部21から取得した各シルエット画像に類似する画像を、車両画像データベース32に蓄積されている正面画像、側面画像および斜画像とのパターンマッチング処理により検索する。たとえば、パターンマッチング処理は、各シルエット画像から算出する特徴量と車両画像データベース32に登録されている正面画像、側面画像および斜画像の特徴量とを比較するにより類似性を判定する。
たとえば、演算処理部22は、車両の正面シルエット画像(たとえば、図5に示すシルエット画像)から、正面形状、車幅及びタイヤ間距離などを特徴量として算出する。また、演算処理部22は、対象車両の側面シルエット(たとえば、図6のシルエット)から、側面形状、車長、車高及び車軸間距離などを特徴量として算出する。また、演算処理部22は、対象車両の斜面シルエットから、斜め方向の形状、および、タイヤパターンなどを特徴量として算出する。ただし、各シルエットから算出する特徴量は、上記の要素に限定されるものではなく、画像検索のための特徴量の算出方法、あるいは、パターンマッチング処理の手法なども、上述したものに限定されるものではない。
演算処理部22は、車両画像データベース32から車両の各シルエット画像と一致(類似)するシルエット画像を有する車両を検索する。つまり、演算処理部22は、車両の各シルエット画像と車両画像データベース32に格納されている各車両の画像とを比較し、一致(類似)する車両画像を特定する。
図10(a)乃至(d)は、車両画像データベース32に格納されている車両画像の例である。図10に示すような個々の車両の画像は、各車両の車両画像情報として車両画像データベース32に格納(登録)される。演算処理部22は、車両の各シルエット画像を車両画像データベース32に格納されている車両画像と順次比較することにより、撮影した車両の画像と一致する車両の画像を特定する。
車両の各シルエット画像と一致する車両画像を含む車両画像情報を特定すると、演算処理部22は、一致した車両画像を含む車両画像情報に基づいて当該車両の車種を決定する。車両の各シルエット画像と一致した車両画像を含む車両画像情報から車種を決定すると、演算処理部22は、通信処理部23を通じて、決定した車種情報を当該車両の車種として中央装置11或いはETCシステム16し、当該車両に対する車種判定処理を終了する。
なお、車両の各シルエット画像と一致する車両画像を含む車両画像情報にけん引情報が含まれている場合、演算処理部22は、上述した処理によってけん引の有無を判定し、けん引の有無に応じた車種を決定するようにすれば良い。
車両の各シルエット画像と一致する車両画像を特定できない場合、演算処理部22は、通信処理部23を通じて、「車種不明」を示す情報を中央装置11あるいはETCシステム16へ送信し、後方処理を実施する。後方処理は、料金所の係員が当該車両の車種を指定する情報を入力し、係員が入力した車種情報を中央装置11あるいはETCシステム16へ送信する処理である。
即ち、後方処理において、料金所の係員は、対象車両を目視し、対象車両の車種を決定する。当該車両の車種を決定すると、料金所の係員は、決定した車両の車種を示す情報を操作部25により入力する。操作部25により車両の車種が入力されると、演算処理部22は、料金所の係員が入力した車種情報とともに、当該車両の正面シルエット画像、側面シルエット画像及び斜面シルエット画像を中央装置11へ送信(フィードバック)する。
車種判別装置12が後方処理で特定された車種情報と各シルエット画像とを中央装置11へ送信すると、中央装置11は、車種判別装置12からフィートバックされた車種情報と当該車両の各シルエット画像とにより新たな車両画像情報を生成する。中央装置11は、車種判別装置12からフィートバックされた情報により新たな生成した車両画像情報を車両画像データベース32に追加する。新たな生成された車両画像情報は、中央装置11から車両画像データベース32の更新用のデータとして各車種判別装置へ配信される。これにより、車種判別装置12の車両画像データベース32は、随時、新たな車両画像情報により更新でき、識別性能を向上させることができる。この結果として、車種判別装置12では車種が判定できなくなった車両(改造車両など)を係員の目視により確認でき、確認結果を新たな車両画像情報として更新できる。
なお、車種判別装置12は、中央装置11を介さずに、入力された車種及び車両の各シルエット画像を含む車両画像情報を生成し、自身のデータ蓄積部24に格納されている車両画像データベース32を更新するようにしてもよい。
次に、車種判別装置12による車種判定処理の流れについて説明する。
図11は、車種判別装置12の動作例を説明するためのフローチャートである。
車種判別装置12において、映像処理部21は、前方カメラ13から料金所を通過する車両を正面から撮影した画像データを取得し、側方カメラ14から料金所を通過する車両を側面から撮影した画像データを取得し、斜方カメラ15から料金所を通過する車両を斜め前方から撮影した画像データを取得する(ステップS11)。
映像処理部21は、車両のナンバープレートが写っている撮影画像として、前方カメラ13から取得した画像データからナンバープレート画像を抽出(生成)する(ステップS12)。映像処理部21は、抽出したナンバープレート画像をナンバープレート情報の認識処理用の画像データとして演算処理部22へ送信する。なお、ナンバープレート画像の抽出は、演算処理部22により行っても良い。この場合、映像処理部21は、前方カメラ13から取得した撮影画像データを演算処理部22へ供給すればよい。
撮影した車両のナンバープレート画像を受信すると、演算処理部22は、当該車両のナンバープレート画像に写っている数字及び文字などのナンバープレート情報を読取処理(認識処理)する(ステップ13)。ナンバープレート情報の読取処理方法としては、たとえば、ナンバープレート画像に対するOCR処理などが適用できる。
当該車両のナンバープレート情報の読取(認識)に成功した場合(ステップ14、YES)、演算処理部22は、読み取ったナンバープレート情報に対応する車両登録情報をデータ蓄積部24内の車両登録情報データベース31から検索する(ステップS15)。ナンバープレート情報に対応する車両登録情報を検索すると、演算処理部22は、検索された車両登録情報(ナンバープレート情報を含む車両登録情報)に含まれるけん引情報に基づいて当該車両がけん引車両であるか否かを判定する(ステップ16)。
当該車両がけん引車両でないと判定した場合(ステップ16、NO)、演算処理部22は、検索された車両登録情報に含まれる車種情報により当該車両の車種を決定する。車種を決定すると、演算処理部22は、決定した車種情報を当該車両の車種として中央装置11或いはETCシステム16へ送信する(ステップ17)。演算処理部22が車種情報を中央装置11或いはETCシステム16へ送信すると、車種判別装置12aは、当該車両に対する車種の判別処理を終了する。
また、当該車両がけん引車両であると判定した場合(ステップ16、YES)、演算処理部22は、当該車両が被けん引車両をけん引している状態か否か(けん引の有無)を判定する(ステップ18〜S21)。即ち、映像処理部21は、側方カメラ14から取得した撮影画像データから当該車両の側面画像を抽出し、斜方カメラ15から取得した撮影画像データから当該車両の斜画像を抽出する(ステップS18)。映像処理部21は、抽出した側面画像と斜画像とを演算処理部22へ送信する。
また、シルエット画像により画像検索を行う場合、映像処理部21は、側面画像および斜画像から、側面シルエット画像及び斜め方向のシルエット画像を生成し(ステップS18)、生成した各シルエット画像を演算処理部22へ送信する。このような画像抽出処理およびシルエット画像の生成処理は、各カメラから撮影画像データを取得した際に実行するようにしても良いし、上記ステップS16で当該車両がけん引車両であると判定した際に実行するようにしても良い。ここでは、側面シルエット画像、および、斜め方向のシルエット画像により、けん引の有無を画像検索するものとする。
当該車両の側面シルエット画像および斜め方向のシルエット画像を取得すると、演算処理部22は、ナンバープレート情報により特定された車両の車両画像情報を車両画像データベース32から特定する。当該車両の車両画像情報を特定すると、演算処理部22は、当該車両の車両画像情報に含まれるけん引時の側面画像、けん引時の斜面画像、非けん引時側面画像、及び、非けん引時の斜面画像に基づいて、当該車両のけん引の有無を画像で判定する(ステップS19)。
たとえば、演算処理部22は、当該車両の側面シルエット画像がけん引時の側面画像に類似するか非けん引時の側面画像に類似するかを判定するともに、当該車両の斜め方向のシルエット画像がけん引時の斜画像に類似するか非けん引時の斜画像に類似するかを判定する。側面シルエット画像がけん引時の側面画像に類似し、かつ、斜め方向のシルエット画像がけん引時の斜画像に類似する場合、演算処理部22は、当該車両がけん引有りであると判定する。また、側面シルエット画像が非けん引時の側面画像に類似し、かつ、斜め方向のシルエット画像が非けん引時の斜画像に類似する場合、演算処理部22は、当該車両がけん引無しであると判定する。これら以外の場合、演算処理部22は、当該車両に対するけん引有無の判定が失敗したものと判定する。
演算処理部22は、当該車両がけん引有りであると判定した場合には当該車両がけん引時の車種であると決定し、当該車両がけん引無しであると判定した場合には当該車両がけん引無し時の車種であると決定する。車種が決定すると、演算処理部22は、決定した車種情報を当該車両の車種として中央装置11或いはETCシステム16へ送信し(ステップ17)、当該車両に対する車種の判別処理を終了する。
また、当該車両のナンバープレート情報の読み取りに失敗した場合(ステップ14、NO)、演算処理部22は、各カメラ13、14、15の撮影画像データに基づく車両画像データベース32の画像検索によって当該車両の車種を判定する処理を行う(ステップ21〜S23)。即ち、映像処理部21は、前方カメラ13から取得した撮影画像データから当該車両の正面画像を抽出し、側方カメラ14から取得した撮影画像データから当該車両の側面画像を抽出し、斜方カメラ15から取得した撮影画像データから当該車両の斜画像を抽出する(ステップS21)。映像処理部21は、抽出した正面画像、側面画像及び斜画像を画像検索に適した画像データに変換して演算処理部22へ送信する。
たとえば、シルエット画像により画像検索を行う場合、映像処理部21は、正面画像、側面画像および斜画像から、それぞれ正面シルエット画像、側面シルエット画像及び斜め方向のシルエット画像を生成し(ステップS21)、生成した各シルエット画像を演算処理部22へ送信する。このような画像抽出処理およびシルエット画像の生成処理は、各カメラから撮影画像データを取得した際に実行するようにしても良いし、上記ステップS14でナンバープレート情報の認識に失敗したと判定した際に実行するようにしても良い。ここでは、当該車両の各シルエット画像を用いて車両画像データベース32の画像検索を行うものとする。
当該車両の各シルエット画像を取得すると、演算処理部22は、当該車両の各シルエット画像に対して、一致(類似性が基準以上類似)する正面画像、側面画像及び斜画像を含む車両画像情報を車両画像データベース32から検索する(ステップS22)。当該車両の各シルエット画像に、一致する正面画像、側面画像及び斜画像を含む車両画像情報を検出した場合(画像検索が成功した場合)(ステップS23、YES)、演算処理部22は、当該車両画像情報が当該車両の情報であると判定し、当該車両画像情報に対応する車種を当該車両の車種として決定する。車種を決定すると、演算処理部22は、決定した車種情報を当該車両の車種として中央装置11或いはETCシステム16へ送信し(ステップ17)、当該車両に対する車種の判別処理を終了する。
また、当該車両の各シルエット画像に一致する正面画像、側面画像及び斜画像を含む車両画像情報が存在しないと判定した場合(画像検索が失敗した場合)(ステップS23、NO)、演算処理部22は、当該車両の車種が判定不能であると決定する。車種が判定不能であった場合、演算処理部22は、車種不明(判定不能)であった旨を料金所の係員に通知し(ステップS24)、係員による車種の判断結果を取得する後方処理を実施する(ステップS25)。
また、上記ステップS20において当該車両に対するけん引有無の画像判定が失敗し場合(ステップS20、NO)も、演算処理部22は、車種不明(判定不能)であった旨を料金所の係員に通知し(ステップS24)、係員による車種の判断結果を取得する後方処理を実施する(ステップS25)。
後方処理として、たとえば、演算処理部22は、表示部26に車種不明を表示し、操作装置による係員からの当該車両に対する車種情報の入力を受け付ける。係員が操作装置に当該車両の車種情報を入力した場合、演算処理部22は、操作装置に入力された当該車両の車種情報を取得する。演算処理部22は、後方処理により車種情報を取得すると、取得した車種情報と、当該車両の撮影画像データから抽出した正面画像、正面画像、側面画像及び斜画像とを後方処理によるフィードバック情報として中央装置11へ送信(フィードバック)する(ステップS26)。
車種情報と当該車両の正面画像、側面画像及び斜画像とをフィードバックされた中央装置11は、当該車両の正面画像、側面画像及び斜画像に車種情報を対応づけた新たな車両画像情報を生成し、車両画像データベース32に登録する。これにより、車両画像データベース32は、後方処理結果に応じて更新される。
以上のような態様によれば、車種判別装置は、赤外線センサ又は踏板などの設置にコストと手間のかかる多数種類のセンサを使用しなくとも、設置が容易なカメラを使用して、通行する車両の車種を判定することが可能となる。この結果として、安価で設置が容易な車種判別装置を提供できる。さらには、経年劣化の激しいセンサ等を使用しないため、、故障率の向上が期待できる。また、消費電力の大きいセンサ等を使用しないため、低消費電力での運用が可能となる。
また、複数方向のカメラで撮影した複数の画像によって車両及び車種の判別を行うため、車両登録時のデータと異なる不整備車両などを容易に検出でき、不整備車両に対する警告が可能となる。
なお、本実施形態においては、車種判別装置12は、主として、車両のシルエット画像を使用して、画像検索を行う形態について説明したが、カラー画像などの撮影画像データそのものを用いて画像検索を行うようにしても良い。カラー画像などを用いて画像検索を行えば、形状の特徴あるいは色などの特徴を高次元で保持することができ、車両の検索が高精度で実現できる。
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
10…料金収受システム、11…中央装置、12(12a〜12n)…車種判別装置、13(13a〜13n)…前方カメラ、14(14a〜14n)…側方カメラ、15(15a〜15n)…斜方カメラ、16(16a〜16n)…ETCシステム、A〜N…料金所、21…映像処理部、22…演算処理部、23…通信処理部、24…データ蓄積部、25…操作部、26…表示部、31…車両登録情報データベース(第1格納部)、32…車両画像データベース(第2格納部)。

Claims (9)

  1. 車両を撮影した撮影画像を取得する取得部と、
    車両のナンバープレート情報と車両の車種とを含む車両登録情報を格納する第1格納部と、
    車両の画像と車両の車種を特定する情報とを対応づけた車両画像情報を格納する第2格納部と、
    前記取得部により取得された前記撮影画像に含まれるナンバープレートの画像からナンバープレート情報を読み取る読取部と、
    前記第1格納部に格納されている前記車両登録情報のうち前記読取部により読み取ったナンバープレート情報を含む車両登録情報に基づいて前記撮影された車両の車種を判定する第1の車種判定部と、
    前記取得部により取得された前記撮影画像に含まれる車両の画像に類似する車両の画像を含む車両画像情報を前記第2格納部から検索し、前記撮影画像に含まれる車両の画像に類似する車両の画像の検索結果に基づいて前記撮影された車両の車種を判定する第2の車種判定部と、
    を備える車種判別装置。
  2. 前記第2の車種判定部は、前記第1の車種判定部により車種が確定しなかった場合に車種の判定を行う、
    前記請求項1に記載の車種判別装置。
  3. 前記車両登録情報には、けん引車両か否かを示す情報を含み、
    前記車両画像情報のうちけん引車両の車両画像情報には、けん引時の車両画像と非けん引時の車両画像とを含み、
    前記第2の車種判定部は、前記読取部が読み取ったナンバープレート情報の車両がけん引車両である場合、前記車両画像情報に含まれるけん引時の車両画像と非けん引時の車両画像とに基づいて前記撮影画像に含まれる車両の画像がけん引時の車両画像か非けん引時かを判定し、前記撮影画像に含まれる車両の画像がけん引時の車両画像である場合には当該車両がけん引時の車種であると判定し、前記撮影画像に含まれる車両の画像が非けん引時の車両画像である場合には当該車両の車種が非けん引時の車種であると判定する、
    前記請求項1又は2の何れか1項に記載の車種判別装置。
  4. 前記第2の車種判定部は、前記撮影画像に含まれる車両の画像とのパターンマッチングにより、前記撮影画像に含まれる車両の画像に類似する車両の画像を含む車両画像情報を検索する、
    前記請求項1乃至3の何れか1項に記載の車種判別装置。
  5. さらに、前記取得部により取得した前記撮影画像を車両のシルエット画像に変換する画像処理部を有し、
    前記第2の車種判定部は、前記撮影画像から生成した車両のシルエット画像に類似するシルエットの車両の画像を含む車両画像情報を前記第2格納部から検索する、
    前記請求項1乃至4の何れか1項に記載の車種判別装置。
  6. 前記取得部は、前記車両を複数の条件で撮影した複数種類の撮影画像を取得し、
    前記第2格納部は、前記複数の条件に対応する複数の車両画像と車種を特定する情報とを対応づけた車両画像情報を格納し、
    前記第2の車種判定部は、前記取得部により取得した前記複数種類の撮影画像に含まれる複数種類の車両画像に類似する複数種類の車両画像を含む車両画像情報を前記第2格納部から検索する、
    前記請求項1乃至5の何れか1項に記載の車種判別装置。
  7. 前記複数の条件で撮影した複数種類の撮影画像は、車両の正面から撮影した撮影画像と、車両の側面から撮影した撮影画像と、車両の斜め前方から撮影した撮影画像を含む、
    前記請求項6に記載の車種判別装置。
  8. さらに、前記第2の車種判定部が前記車種を判定できない場合、当該車両の車両を指定するための操作部と、
    前記操作部に入力された前記車両の車種と前記取得部が取得した前記撮影画像とに基づいて、前記第2格納部に格納する車両画像情報を更新する更新部と、を有する、
    前記請求項1乃至7の何れか1項に記載の車種判別装置。
  9. 車両を撮影した撮影画像を取得し、
    前記取得した前記撮影画像に含まれるナンバープレートの画像からナンバープレート情報を読み取り、
    車両のナンバープレート情報と車両の車種とを含む車両登録情報とから前記読み取ったナンバープレート情報を含む車両登録情報を検索し、
    前記検索された車両登録情報に基づいて前記撮影された車両の車種を判定し、
    前記車両登録情報に基づいて車種が判定できなかった場合、前記撮影画像に含まれる車両の画像に類似する車両の画像を含む車両画像情報を、車両の画像と車両の車種を特定する情報とを対応づけた車両画像情報から検索し、
    前記撮影画像に含まれる車両の画像に類似する車両の画像の検索結果に基づいて前記撮影された車両の車種を判定する、
    車種判別方法。
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