JP2016130931A - 交通違反管理システムおよび交通違反管理方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】簡素な構成により、交通違反の取締りに関する情報を検出・管理することが可能な交通違反管理システムおよび交通違反管理方法を提供する。
【解決手段】交通違反管理システム100は、画像取得手段11、違反特定手段12、人物特定手段13、記憶手段15を備えている。画像取得手段11は、単一のカメラ10から連続的に撮像された複数の画像を取得する。違反特定手段12は、画像取得手段11から受信した複数の画像を用いて特定の交通違反を立証するために必要な条件を満たす画像を抽出する。人物特定手段13は、画像取得手段11から受信した複数の画像を用いて違反特定手段12において特定された交通違反に関連する人物を立証するために必要な条件を満たす画像を抽出する。交通違反管理システム100では、交通違反を立証するために必要な情報(違反内容、違反特定用画像、人物特定用画像等)が記憶手段15内に関連付けされて保存される。
【選択図】図2
【解決手段】交通違反管理システム100は、画像取得手段11、違反特定手段12、人物特定手段13、記憶手段15を備えている。画像取得手段11は、単一のカメラ10から連続的に撮像された複数の画像を取得する。違反特定手段12は、画像取得手段11から受信した複数の画像を用いて特定の交通違反を立証するために必要な条件を満たす画像を抽出する。人物特定手段13は、画像取得手段11から受信した複数の画像を用いて違反特定手段12において特定された交通違反に関連する人物を立証するために必要な条件を満たす画像を抽出する。交通違反管理システム100では、交通違反を立証するために必要な情報(違反内容、違反特定用画像、人物特定用画像等)が記憶手段15内に関連付けされて保存される。
【選択図】図2
Description
本発明は、カメラ等の撮像手段で撮像された画像を用いて交通違反に関する情報の管理を行う交通違反管理システムおよび交通違反管理方法に関する。
従来、カメラ等の撮像装置で撮像した車両の撮像画像を用いて、その車両、運転者等を判別する車両認識装置が提案されている。このような車両認識装置は、交通違反の取り締まりや、事故対応、犯罪捜査(犯罪に使用された車両の発見)等への利用が有効と考えられている。
例えば、特許文献1には、高性能な撮像部を設けることなく、車両の移動に関する規制に違反して走行した車両の詳細な画像を取得することが可能な違反車両検出装置について開示されている。
また、特許文献2には、交差点に設置された撮影装置を用いて、交差点を通過する車両を監視して違反車両を特定することが可能な交差点通過車両監視システムについて開示されている。
例えば、特許文献1には、高性能な撮像部を設けることなく、車両の移動に関する規制に違反して走行した車両の詳細な画像を取得することが可能な違反車両検出装置について開示されている。
また、特許文献2には、交差点に設置された撮影装置を用いて、交差点を通過する車両を監視して違反車両を特定することが可能な交差点通過車両監視システムについて開示されている。
しかしながら、上記従来の構成では、以下に示すような問題点を有している。
すなわち、上記特許文献1に開示された違反車両検出装置では、車両の移動に関する規制情報を取得し、所定の期間内に禁止領域を進行する違反車両を検出する。しかし、違反車両の検出のために、広角カメラおよびPTZカメラの2つのカメラを用いて違反車両を検出するために必要な画像を取得している。このため、システム構成が複雑化してしまう。
また、特許文献2に開示された交差点通過車両監視システムでは、交差点を通過する車両を撮影する撮影装置と、車両の前面を撮像する撮像装置とを交差点に設置し、得られた画像を画像処理して車両を検知・追跡して違反車両を識別する。しかし、この構成でも、複数の撮影装置、撮像装置が必要となることから、システム構成が複雑化してしまう。
すなわち、上記特許文献1に開示された違反車両検出装置では、車両の移動に関する規制情報を取得し、所定の期間内に禁止領域を進行する違反車両を検出する。しかし、違反車両の検出のために、広角カメラおよびPTZカメラの2つのカメラを用いて違反車両を検出するために必要な画像を取得している。このため、システム構成が複雑化してしまう。
また、特許文献2に開示された交差点通過車両監視システムでは、交差点を通過する車両を撮影する撮影装置と、車両の前面を撮像する撮像装置とを交差点に設置し、得られた画像を画像処理して車両を検知・追跡して違反車両を識別する。しかし、この構成でも、複数の撮影装置、撮像装置が必要となることから、システム構成が複雑化してしまう。
さらに、現状では、交通違反であるか否かの最終的な判断は、警察官等が1件ずつ確認しながら行うことになる。上記公報に開示されたシステムでは、交通違反ごとに取締りに必要な情報(違反内容、違反車両、違反者等)が全て揃った状態で保存されているか否か不明である。よって、警察官が1件ずつ交通違反の有無を確認する作業を、できるだけ時間を変えずに効率よく実施できるとは言い難い。
本発明の課題は、簡素な構成により、交通違反の取締りに関する情報を検出・管理することが可能な交通違反管理システムおよび交通違反管理方法を提供することにある。
第1の発明に係る交通違反管理システムは、画像取得手段と、違反特定手段と、人物特定手段と、記憶手段と、を備えている。画像取得手段は、道路を連続的に撮像する単一の撮像手段によって得られた画像から車両が写った画像を取得する。違反特定手段は、画像取得手段で取得された画像を用いて、交通違反を行った違反車両を検出するために適した違反特定用画像を抽出し、違反特定用画像を用いて違反内容を特定する。人物特定手段は、画像取得手段で取得された画像から違反車両の運転者、所有者および同乗者のうちの少なくとも1つを特定するために適した人物特定用画像を抽出し、人物特定用画像を用いて違反車両の運転者、所有者および同乗者のうちの少なくとも1つを特定する。記憶手段は、違反特定用画像と、特定された違反内容と、人物特定用画像と、特定された違反車両の運転者、所有者および同乗者のうちの少なくとも1つとを、同一の違反に関する情報として関連付けて保存する。
ここでは、道路を連続的に撮像するカメラ等の単一の撮像手段によって得られた画像を用いて、違反内容、違反車両、違反車両の運転者、所有者等を特定する交通違反管理システムにおいて、以下のような特徴を備えている。
すなわち、本交通違反管理システムでは、複数の画像の中から抽出された最適な違反特定用画像および人物特定用画像と、違反特定用画像に基づいて検出された違反内容、違反車両、人物特定用画像に基づいて検出された運転者等の情報を、関連付けて保存している。
ここで、本交通違反管理システムにおいて検出される交通違反としては、例えば、信号無視、速度超過、通行禁止違反、通行区分違反、追い越し禁止違反、指定場所一時不停止、放置駐車違反、通行帯違反、路線バス等優先通行帯違反、車間距離不保持、無灯火、携帯電話使用等、画像を用いて検出可能な各種違反が含まれる。なお、交通違反については、各国の法律等で規定された違反内容に合わせて、適宜、設定を変更することで検出が可能である。
すなわち、本交通違反管理システムでは、複数の画像の中から抽出された最適な違反特定用画像および人物特定用画像と、違反特定用画像に基づいて検出された違反内容、違反車両、人物特定用画像に基づいて検出された運転者等の情報を、関連付けて保存している。
ここで、本交通違反管理システムにおいて検出される交通違反としては、例えば、信号無視、速度超過、通行禁止違反、通行区分違反、追い越し禁止違反、指定場所一時不停止、放置駐車違反、通行帯違反、路線バス等優先通行帯違反、車間距離不保持、無灯火、携帯電話使用等、画像を用いて検出可能な各種違反が含まれる。なお、交通違反については、各国の法律等で規定された違反内容に合わせて、適宜、設定を変更することで検出が可能である。
また、本交通違反管理システムにおいて用いられる画像は、例えば、交通違反が発生しやすい交差点や直進道路に設置されたカメラ等の撮像手段によって取得された画像が用いられる。また、連続的に撮像された複数の画像の中から違反内容、違反車両、違反した運転者等の検出に適した画像を抽出する際には、例えば、画像に含まれる対象(物、人)や画像の鮮明さ等に基づいて、最適なものが抽出される。そして、抽出される最適な画像としては、交通違反の内容等に応じて、1枚であってもよいし、複数であってもよい。
これにより、本システムには、違反内容や違反車両等が特定され易い画像が自動的に抽出された状態で違反内容等の情報と関連付けされて保存されている。このため、例えば、本システムを使用する警察等において、警察官は、交通違反として認定するか否かを容易に判断することができる。
これにより、本システムには、違反内容や違反車両等が特定され易い画像が自動的に抽出された状態で違反内容等の情報と関連付けされて保存されている。このため、例えば、本システムを使用する警察等において、警察官は、交通違反として認定するか否かを容易に判断することができる。
また、関連付けされた交通違反に関する画像や情報は、表示装置の表示画面中に同時、あるいは複数のページにわたって表示することができる。このため、交通違反には無関係の大量の画像を確認することなく、違反に関係する画像だけを抽出して確認することができるため、交通違反として認定するか否かの判断を効率よく実施することができる。
この結果、交通違反を検出するためのセンサ等を組み合わせて用いることなく、単一の撮像手段を用いた簡素な構成により、交通違反の取締りに関する情報を検出・管理することができる。
第2の発明に係る交通違反管理システムは、第1の発明に係る交通違反管理システムであって、関連付けされた違反特定用画像、違反内容、人物特定用画像、違反車両の運転者、所有者および同乗者に関する情報を表示する表示手段を、さらに備えている。
この結果、交通違反を検出するためのセンサ等を組み合わせて用いることなく、単一の撮像手段を用いた簡素な構成により、交通違反の取締りに関する情報を検出・管理することができる。
第2の発明に係る交通違反管理システムは、第1の発明に係る交通違反管理システムであって、関連付けされた違反特定用画像、違反内容、人物特定用画像、違反車両の運転者、所有者および同乗者に関する情報を表示する表示手段を、さらに備えている。
ここでは、本交通違反管理システムとして、上述した違反特定用画像、違反内容、人物特定用画像、運転者等に関する情報を表示するための表示手段を備えている。
ここで、本交通違反管理システムに含まれる表示手段としては、単体の液晶ディスプレイやプラズマディスプレイ、有機ELディスプレイ、PC(Personal Computer)の表示画面等が考えられる。
これにより、互いに関連付けされた画像や情報を、1つあるいは複数の表示画面にまとめて表示することができる。よって、交通違反の判定を行う警察官等は、表示手段の表示画面を確認して、効率よく交通違反の取締りを実施することができる。
第3の発明に係る交通違反管理システムは、第2の発明に係る交通違反管理システムであって、表示手段には、記憶手段に記憶されている同一の違反に関する情報が、同一の違反ごとに表示される。
ここで、本交通違反管理システムに含まれる表示手段としては、単体の液晶ディスプレイやプラズマディスプレイ、有機ELディスプレイ、PC(Personal Computer)の表示画面等が考えられる。
これにより、互いに関連付けされた画像や情報を、1つあるいは複数の表示画面にまとめて表示することができる。よって、交通違反の判定を行う警察官等は、表示手段の表示画面を確認して、効率よく交通違反の取締りを実施することができる。
第3の発明に係る交通違反管理システムは、第2の発明に係る交通違反管理システムであって、表示手段には、記憶手段に記憶されている同一の違反に関する情報が、同一の違反ごとに表示される。
ここでは、上記表示手段に表示される違反内容を整理して、同一の違反ごとに表示されるように表示制御される。
これにより、例えば、速度超過に関する違反だけを抽出して取締りを行う場合には、表示手段に速度超過に関する違反の可能性が高い画像等を表示させることができる。
この結果、交通違反の取締りの効率をさらに向上させることができる。
第4の発明に係る交通違反管理システムは、第1から第3の発明のいずれか1つに係る交通違反管理システムであって、道路を連続的に撮像する撮像手段を、さらに備えている。
ここでは、本交通違反管理システムとして、上述した違反特定用画像、人物特定用画像を取得するための撮像手段を備えている。
これにより、例えば、速度超過に関する違反だけを抽出して取締りを行う場合には、表示手段に速度超過に関する違反の可能性が高い画像等を表示させることができる。
この結果、交通違反の取締りの効率をさらに向上させることができる。
第4の発明に係る交通違反管理システムは、第1から第3の発明のいずれか1つに係る交通違反管理システムであって、道路を連続的に撮像する撮像手段を、さらに備えている。
ここでは、本交通違反管理システムとして、上述した違反特定用画像、人物特定用画像を取得するための撮像手段を備えている。
これにより、カメラ等の撮像手段を含む交通違反管理システムを構成することで、効率よく交通違反の取締りを実施することができる。
第5の発明に係る交通違反管理システムは、第1から第4の発明のいずれか1つに係る交通違反管理システムであって、違反車両の運転者、所有者および同乗者のうちの少なくとも1人に対して、違反金を請求するための違反金請求書類を作成する書類作成手段を、さらに備えている。違反金請求書類に関する情報は、同一の違反に関する情報として関連付けて記憶手段に保存される。
ここでは、上述した交通違反管理システムにおいて検出された交通違反の当事者(運転者、車両の所有者、同乗者等)に対して請求される違反金請求書類を作成するための書類作成手段をさらに備えている。そして、作成された書類の電子データ等は、上記違反内容、違反特定用画像等とともに、関連付けされた状態で保存される。
第5の発明に係る交通違反管理システムは、第1から第4の発明のいずれか1つに係る交通違反管理システムであって、違反車両の運転者、所有者および同乗者のうちの少なくとも1人に対して、違反金を請求するための違反金請求書類を作成する書類作成手段を、さらに備えている。違反金請求書類に関する情報は、同一の違反に関する情報として関連付けて記憶手段に保存される。
ここでは、上述した交通違反管理システムにおいて検出された交通違反の当事者(運転者、車両の所有者、同乗者等)に対して請求される違反金請求書類を作成するための書類作成手段をさらに備えている。そして、作成された書類の電子データ等は、上記違反内容、違反特定用画像等とともに、関連付けされた状態で保存される。
これにより、警察官等が交通違反として判定した違反内容に対応する対象者(運転者、所有者等)に対して、違反金の請求処理を効率よく実施することができる。
第6の発明に係る交通違反管理システムは、第1から第5の発明のいずれか1つに係る交通違反管理システムであって、画像取得手段は、交差点、あるいは特定の直進道路を含む画像を撮像手段から取得する。
ここでは、違反特定用画像および人物特定用画像として抽出される画像として、交通違反が発生しやすい交差点や直進道路を含む画像を用いる。
すなわち、カメラ等の撮像手段を、交差点や直進道路に設置して画像を取得する。
これにより、交通違反が発生しやすい道路を監視して、交通違反である可能性が高い情報を関連付けて保存することで、効率よく交通違反の取締りを実施することができる。
第6の発明に係る交通違反管理システムは、第1から第5の発明のいずれか1つに係る交通違反管理システムであって、画像取得手段は、交差点、あるいは特定の直進道路を含む画像を撮像手段から取得する。
ここでは、違反特定用画像および人物特定用画像として抽出される画像として、交通違反が発生しやすい交差点や直進道路を含む画像を用いる。
すなわち、カメラ等の撮像手段を、交差点や直進道路に設置して画像を取得する。
これにより、交通違反が発生しやすい道路を監視して、交通違反である可能性が高い情報を関連付けて保存することで、効率よく交通違反の取締りを実施することができる。
第7の発明に係る交通違反管理システムは、第1から第6の発明のいずれか1つに係る交通違反管理システムであって、違反特定手段は、画像に映り込んだ対象物、対象者、内容、鮮明さに基づいて、違反の検出に適した違反特定用画像を抽出する。
ここでは、画像に映り込んだ対象物、対象者、内容、画像の鮮明さに基づいて、複数の画像の中から違反を特定するために最適な違反特定用画像を抽出する。
なお、抽出される違反特定用画像としては、交通違反の取締りを行う際に必要な違反内容等の各種情報を特定する上で十分であれば、1枚の画像であってもよいし、複数の画像であってもよい。
これにより、交通違反を立証できる可能性の高い画像を違反特定用画像として抽出することで、違反の判定を行う警察官等は、交通違反であるか否かの判定を容易に実施することができる。よって、効率よく交通違反の取締りを実施することができる。
ここでは、画像に映り込んだ対象物、対象者、内容、画像の鮮明さに基づいて、複数の画像の中から違反を特定するために最適な違反特定用画像を抽出する。
なお、抽出される違反特定用画像としては、交通違反の取締りを行う際に必要な違反内容等の各種情報を特定する上で十分であれば、1枚の画像であってもよいし、複数の画像であってもよい。
これにより、交通違反を立証できる可能性の高い画像を違反特定用画像として抽出することで、違反の判定を行う警察官等は、交通違反であるか否かの判定を容易に実施することができる。よって、効率よく交通違反の取締りを実施することができる。
第8の発明に係る交通違反管理システムは、第1から第7の発明のいずれか1つに係る交通違反管理システムであって、人物特定手段は、画像に映り込んだ対象物、対象者、内容、鮮明さに基づいて、違反車両の運転者、所有者および同乗者のうちの少なくとも1つの検出に適した人物特定用画像を抽出する。
ここでは、画像に映り込んだ対象物、対象者、内容、画像の鮮明さに基づいて、複数の画像の中から違反車両の運転者、所有者、同乗者を特定するために最適な人物特定用画像を抽出する。
なお、抽出される人物特定用画像としては、交通違反に関連する人物(法人を含む)に関する情報を特定する上で十分であれば、1枚の画像であってもよいし、複数の画像であってもよい。
ここでは、画像に映り込んだ対象物、対象者、内容、画像の鮮明さに基づいて、複数の画像の中から違反車両の運転者、所有者、同乗者を特定するために最適な人物特定用画像を抽出する。
なお、抽出される人物特定用画像としては、交通違反に関連する人物(法人を含む)に関する情報を特定する上で十分であれば、1枚の画像であってもよいし、複数の画像であってもよい。
これにより、交通違反に関連する人物を立証できる可能性の高い画像を人物特定用画像として抽出することで、違反の判定を行う警察官等は、交通違反の違反金の請求先等を容易に把握することができる。よって、効率よく交通違反の取締りを実施することができる。
第9の発明に係る交通違反管理システムは、第1から第8の発明のいずれか1つに係る交通違反管理システムであって、違反特定手段は、速度超過、信号無視、通行禁止違反、通行区分違反、追い越し禁止違反、指定場所一時不停止のうち少なくとも1つを特定する。
ここでは、本交通違反管理システムにおいて特定される交通違反として、速度超過、信号無視、通行禁止違反、通行区分違反、追い越し禁止違反、指定場所一時不停止を挙げている。
第9の発明に係る交通違反管理システムは、第1から第8の発明のいずれか1つに係る交通違反管理システムであって、違反特定手段は、速度超過、信号無視、通行禁止違反、通行区分違反、追い越し禁止違反、指定場所一時不停止のうち少なくとも1つを特定する。
ここでは、本交通違反管理システムにおいて特定される交通違反として、速度超過、信号無視、通行禁止違反、通行区分違反、追い越し禁止違反、指定場所一時不停止を挙げている。
例えば、速度超過については、複数の連続した画像における車両の位置と画像の毎秒当たりのコマ数等の情報に基づいて車両の速度を測定し、予め記録されたその道路の制限速度情報と比較することで違反の有無を判定する。また、信号無視については、信号機が赤色に点灯している状態での車両の通行を画像から検出することで、違反の有無を検出する。その他の交通違反についても、その道路に関する規制情報を参照しつつ、1枚あるいは複数の画像から判定可能な違反内容を特定することで、交通違反の発生の有無を検出する。
これにより、画像を用いて判定が可能な交通違反のほとんどを検出して、取締りの効率を向上させることができる。
第10の発明に係る交通違反管理方法は、画像取得ステップと、違反特定ステップと、人物特定ステップと、記憶ステップと、を備えている。画像取得ステップは、道路を連続的に撮像する単一の撮像手段によって得られた画像から車両が写った画像を取得する。違反特定ステップは、画像取得ステップで取得された画像を用いて、交通違反を行った違反車両を検出するために適した違反特定用画像を抽出し、違反特定用画像を用いて違反内容を特定する。人物特定ステップは、画像取得ステップで取得された画像から違反車両の運転者、所有者および同乗者のうちの少なくとも1つを特定するために適した人物特定用画像を抽出し、人物特定用画像を用いて違反車両の運転者、所有者および同乗者のうちの少なくとも1つを特定する。記憶ステップは、違反特定用画像、特定された違反内容、人物特定用画像、特定された違反車両の運転者、所有者および同乗者のうちの少なくとも1つを、同一の違反に関する情報として関連付けて保存する。
これにより、画像を用いて判定が可能な交通違反のほとんどを検出して、取締りの効率を向上させることができる。
第10の発明に係る交通違反管理方法は、画像取得ステップと、違反特定ステップと、人物特定ステップと、記憶ステップと、を備えている。画像取得ステップは、道路を連続的に撮像する単一の撮像手段によって得られた画像から車両が写った画像を取得する。違反特定ステップは、画像取得ステップで取得された画像を用いて、交通違反を行った違反車両を検出するために適した違反特定用画像を抽出し、違反特定用画像を用いて違反内容を特定する。人物特定ステップは、画像取得ステップで取得された画像から違反車両の運転者、所有者および同乗者のうちの少なくとも1つを特定するために適した人物特定用画像を抽出し、人物特定用画像を用いて違反車両の運転者、所有者および同乗者のうちの少なくとも1つを特定する。記憶ステップは、違反特定用画像、特定された違反内容、人物特定用画像、特定された違反車両の運転者、所有者および同乗者のうちの少なくとも1つを、同一の違反に関する情報として関連付けて保存する。
ここでは、道路を連続的に撮像するカメラ等の単一の撮像手段によって得られた画像を用いて、違反内容、違反車両、違反車両の運転者、所有有者等を特定する交通違反管方法において、以下のような特徴を備えている。
すなわち、本交通違反管理方法では、複数の画像の中から抽出された最適な違反特定用画像および人物特定用画像と、違反特定用画像に基づいて検出された違反内容、違反車両、人物特定用画像に基づいて検出された運転者等の情報を、関連付けて保存している。
ここで、本交通違反管理方法において検出される交通違反としては、例えば、信号無視、速度超過、通行禁止違反、通行区分違反、追い越し禁止違反、指定場所一時不停止、放置駐車違反、通行帯違反、路線バス等優先通行帯違反、車間距離不保持、無灯火、携帯電話使用等、画像を用いて検出可能な各種違反が含まれる。なお、交通違反については、各国の法律等で規定された違反内容に合わせて、適宜、設定を変更することで検出が可能である。
すなわち、本交通違反管理方法では、複数の画像の中から抽出された最適な違反特定用画像および人物特定用画像と、違反特定用画像に基づいて検出された違反内容、違反車両、人物特定用画像に基づいて検出された運転者等の情報を、関連付けて保存している。
ここで、本交通違反管理方法において検出される交通違反としては、例えば、信号無視、速度超過、通行禁止違反、通行区分違反、追い越し禁止違反、指定場所一時不停止、放置駐車違反、通行帯違反、路線バス等優先通行帯違反、車間距離不保持、無灯火、携帯電話使用等、画像を用いて検出可能な各種違反が含まれる。なお、交通違反については、各国の法律等で規定された違反内容に合わせて、適宜、設定を変更することで検出が可能である。
また、本交通違反管理方法において用いられる画像は、例えば、交通違反が発生しやすい交差点や直進道路に設置されたカメラ等の撮像手段によって取得された画像が用いられる。また、連続的に撮像された複数の画像の中から違反内容、違反車両、違反した運転者等の検出に適した画像を抽出する際には、例えば、画像に含まれる対象(物、人)や画像の鮮明さ等に基づいて、最適なものが抽出される。そして、抽出される最適な画像としては、交通違反の内容等に応じて、1枚であってもよいし、複数であってもよい。
これにより、本システムには、違反内容や違反車両等が特定されやすい画像が自動的に抽出された状態で違反内容等の情報と関連付けされて保存されている。このため、例えば、本方法を使用する警察等において、警察官は、交通違反として認定するか否かを容易に判断することができる。
これにより、本システムには、違反内容や違反車両等が特定されやすい画像が自動的に抽出された状態で違反内容等の情報と関連付けされて保存されている。このため、例えば、本方法を使用する警察等において、警察官は、交通違反として認定するか否かを容易に判断することができる。
また、関連付けされた交通違反に関する画像や情報は、表示装置の表示画面中に同時、あるいは複数のページにわたって表示することができる。このため、交通違反には無関係の大量の画像を確認することなく、違反に関係する画像だけを抽出して確認することができるため、交通違反として認定するか否かの判断を効率よく実施することができる。
この結果、交通違反を検出するためのセンサ等を組み合わせて用いることなく、単一の撮像手段を用いた簡素な構成により、交通違反の取締りに関する情報を検出・管理することができる。
この結果、交通違反を検出するためのセンサ等を組み合わせて用いることなく、単一の撮像手段を用いた簡素な構成により、交通違反の取締りに関する情報を検出・管理することができる。
本発明に係る交通違反管理システムおよび交通違反管理方法によれば、簡素な構成により、交通違反の取締りに関する情報を検出・管理することができる。
本発明の一実施形態に係る交通違反管理システム100について、図1(a)〜図8を用いて説明すれば以下の通りである。
<1、交通違反管理システム100の概要>
本実施形態に係る交通違反管理システム100は、交差点や直進道路等に設置された単一のカメラ(撮像手段)10によって連続的に撮像された画像を用いて、交通違反の発生、違反内容、運転者(人物)等を検出する。このため、交通違反管理システム100は、例えば、交通違反の取り締まりを行う警察署等に設置される。
警察署では、本システム100において交通違反の発生と検出したケースについて、警察官等が、後述する手順に従って抽出された画像を確認しながら交通違反として取り締まりの対象とするか否かの判定を行う。つまり、本交通違反管理システム100は、警察官等が効率よく交通違反の取締りを実施できるようにサポートするためのシステムとして活用される。実際に使用される際には、本システム100と接続されたPC等を用いて、警察官等がマウスやキーボードを用いて、1件ずつPCの表示画面を確認しながら、取り締まりが行われる。
<1、交通違反管理システム100の概要>
本実施形態に係る交通違反管理システム100は、交差点や直進道路等に設置された単一のカメラ(撮像手段)10によって連続的に撮像された画像を用いて、交通違反の発生、違反内容、運転者(人物)等を検出する。このため、交通違反管理システム100は、例えば、交通違反の取り締まりを行う警察署等に設置される。
警察署では、本システム100において交通違反の発生と検出したケースについて、警察官等が、後述する手順に従って抽出された画像を確認しながら交通違反として取り締まりの対象とするか否かの判定を行う。つまり、本交通違反管理システム100は、警察官等が効率よく交通違反の取締りを実施できるようにサポートするためのシステムとして活用される。実際に使用される際には、本システム100と接続されたPC等を用いて、警察官等がマウスやキーボードを用いて、1件ずつPCの表示画面を確認しながら、取り締まりが行われる。
また、交通違反管理システム100に対して画像を供給するカメラ10は、図1(a)に示すように、交差点における所定の位置に設置されている。
カメラ10は、設置された道路およびその道路を走行する車両を含む画像を連続的に撮像する。そして、カメラ10は、後述する交通違反管理システム100の画像取得手段11に対して、撮像した画像を送信する。なお、カメラ10は、例えば、毎秒15コマで画素数5Mの画像を連続的に撮像する。
カメラ10は、例えば、単一のカメラ10によって連続的に取得された画像を用いて交通違反および人物を特定するために、交差点内を移動する車両正面および運転者の撮影が可能な位置に設置される。設置位置としては、例えば、図1(a)および図1(b)に示すように、カメラ10専用に設けられた支柱(逆U字型、L字型)102等に設置されてもよいし、信号機や街灯、歩道橋、標識等、既存の設備に取り付けられてもよい。
カメラ10は、設置された道路およびその道路を走行する車両を含む画像を連続的に撮像する。そして、カメラ10は、後述する交通違反管理システム100の画像取得手段11に対して、撮像した画像を送信する。なお、カメラ10は、例えば、毎秒15コマで画素数5Mの画像を連続的に撮像する。
カメラ10は、例えば、単一のカメラ10によって連続的に取得された画像を用いて交通違反および人物を特定するために、交差点内を移動する車両正面および運転者の撮影が可能な位置に設置される。設置位置としては、例えば、図1(a)および図1(b)に示すように、カメラ10専用に設けられた支柱(逆U字型、L字型)102等に設置されてもよいし、信号機や街灯、歩道橋、標識等、既存の設備に取り付けられてもよい。
本実施形態では、カメラ10は、図1(a)および図1(b)に示すように、交差点の3車線の1レーンに1台ずつ設置されている。このため、各カメラ10は、各レーンを走行する車両やレーンをまたいで走行する車両等を正面から撮像する。さらに、各カメラ10は、図1(b)に示すように、各レーンの中央線に沿った位置に配置されている。
なお、カメラ10を用いて撮像される画像は、交差点を通過する車両の正面の画像に限らず、背面や側面の画像であってもよい。また、1台のカメラ10を用いて複数のレーンを走行する車両を撮影してもよい。
<2、本交通違反管理システム100の構成>
本実施形態の交通違反管理システム100は、図1(a)に示すように、交差点を連続的に撮影した画像や映像を用いて画像処理等によって交通違反を検出し、違反者(または車両の保有者等)を特定する。つまり、交通違反管理システム100は、交通違反の取り締まりに必要となる立証条件を満たした画像を自動的に抽出して表示することで、警察官等による交通違反の取締り効率を向上させるシステムである。
なお、カメラ10を用いて撮像される画像は、交差点を通過する車両の正面の画像に限らず、背面や側面の画像であってもよい。また、1台のカメラ10を用いて複数のレーンを走行する車両を撮影してもよい。
<2、本交通違反管理システム100の構成>
本実施形態の交通違反管理システム100は、図1(a)に示すように、交差点を連続的に撮影した画像や映像を用いて画像処理等によって交通違反を検出し、違反者(または車両の保有者等)を特定する。つまり、交通違反管理システム100は、交通違反の取り締まりに必要となる立証条件を満たした画像を自動的に抽出して表示することで、警察官等による交通違反の取締り効率を向上させるシステムである。
そして、交通違反管理システム100は、図2に示すように、画像取得手段11と、違反特定手段12と、人物特定手段13と、違反金請求書類作成手段14と、記憶手段15と、表示制御手段16と、表示手段17と、を備えている。
画像取得手段11は、カメラ10によって連続的に撮像された複数の画像を取得する。そして、画像取得手段11は、これらの複数の画像の全てを、内部の記憶部11a(図2参照)に仮保存した後、必要に応じて違反特定手段12および人物特定手段13に対して送信する。
なお、画像取得手段11から違反特定手段12および人物特定手段13に対して大量の画像が送信されるため、違反特定手段12および人物特定手段13における処理負担が大きくなることが予想される。このため、画像取得手段11と、違反特定手段12および人物特定手段13との間に、例えば、車両が含まれる画像だけを抽出して、違反特定手段12および人物特定手段13へ送信する手段を設けてもよい。
画像取得手段11は、カメラ10によって連続的に撮像された複数の画像を取得する。そして、画像取得手段11は、これらの複数の画像の全てを、内部の記憶部11a(図2参照)に仮保存した後、必要に応じて違反特定手段12および人物特定手段13に対して送信する。
なお、画像取得手段11から違反特定手段12および人物特定手段13に対して大量の画像が送信されるため、違反特定手段12および人物特定手段13における処理負担が大きくなることが予想される。このため、画像取得手段11と、違反特定手段12および人物特定手段13との間に、例えば、車両が含まれる画像だけを抽出して、違反特定手段12および人物特定手段13へ送信する手段を設けてもよい。
これにより、違反特定手段12および人物特定手段13において、違反および人物の特定を行う際に、予め取捨選択された画像だけを対象に処理を行うことができるため、処理負担を軽減することができる。
違反特定手段12は、画像取得手段11内の記憶部11a(図2参照)に仮保存された複数の画像から必要に応じて取り出された複数の画像を用いて、特定の交通違反を立証するために必要な条件を満たす画像を抽出する。具体的には、違反特定手段12は、違反車両が含まれる複数の画像の中から違反車両(車種、車両番号等)を特定可能な画像を抽出する。特定可能な画像の抽出時には、画像の写り具合、内容、鮮明さ等の交通違反の立証に必要な条件に基づいて、最適な1枚、あるいは複数枚の画像が抽出される。
ここで、本実施形態において、特定の交通違反とは、画像を用いて立証が可能な交通違反であって、例えば、信号無視、速度超過、通行禁止違反、通行区分違反、追い越し禁止違反、指定場所一時不停止、放置駐車違反、通行帯違反等が含まれる。
違反特定手段12は、画像取得手段11内の記憶部11a(図2参照)に仮保存された複数の画像から必要に応じて取り出された複数の画像を用いて、特定の交通違反を立証するために必要な条件を満たす画像を抽出する。具体的には、違反特定手段12は、違反車両が含まれる複数の画像の中から違反車両(車種、車両番号等)を特定可能な画像を抽出する。特定可能な画像の抽出時には、画像の写り具合、内容、鮮明さ等の交通違反の立証に必要な条件に基づいて、最適な1枚、あるいは複数枚の画像が抽出される。
ここで、本実施形態において、特定の交通違反とは、画像を用いて立証が可能な交通違反であって、例えば、信号無視、速度超過、通行禁止違反、通行区分違反、追い越し禁止違反、指定場所一時不停止、放置駐車違反、通行帯違反等が含まれる。
信号無視違反の場合には、違反特定手段12は、予め記憶された信号機の切り替わり情報や、取得された画像の画像処理によって検出された赤信号の表示等に基づいて、赤信号時に走行している車両を検出する。
より具体的には、例えば、1つの画像において、対向車線が赤信号であるときに、対象車両が交差点内を走行している画像を用いて、信号無視の違反車両を検出することができる。
また、速度超過違反の場合には、違反特定手段12は、まず、対象車両が画像に写っているコマ数とカメラ10の毎秒当たりの画像取得枚数(コマ数)とに基づいて、対象車両の走行速度を測定する。そして、違反特定手段12は、カメラ10が設置された道路ごとに設定された制限速度情報を参照して、対象車両が制限速度以上で走行していることが立証できる場合には、速度超過の交通違反として検出する。
より具体的には、例えば、1つの画像において、対向車線が赤信号であるときに、対象車両が交差点内を走行している画像を用いて、信号無視の違反車両を検出することができる。
また、速度超過違反の場合には、違反特定手段12は、まず、対象車両が画像に写っているコマ数とカメラ10の毎秒当たりの画像取得枚数(コマ数)とに基づいて、対象車両の走行速度を測定する。そして、違反特定手段12は、カメラ10が設置された道路ごとに設定された制限速度情報を参照して、対象車両が制限速度以上で走行していることが立証できる場合には、速度超過の交通違反として検出する。
より具体的には、カメラ10によって連続的に撮像された画像において、対象車両が画像に映り込んできたコマと消えたコマとの間のコマ数をカウントすることで、その対象車両のおおよその走行速度を測定することができる。
例えば、1秒間に15コマ撮像するカメラ10を用いた場合において、対象車両が画像に映り込んでから消えるまでのコマ数が10コマであって、その間の走行距離が約10mであった場合には、対象車両は毎秒約15m走行している。これを時速で計算すると、時速約54kmと計算される。
よって、この道路の制限速度を参照して、時速30kmであった場合には、速度超過は約24kmとなる。この結果、この対象車両は違反車両として判定される。
ここで、速度超過違反の超過速度の検出精度を高めるために、各画像における距離の計算の目印となる物体(例えば、交差点の停止線、信号機等)を設定しておくことが好ましい。
例えば、1秒間に15コマ撮像するカメラ10を用いた場合において、対象車両が画像に映り込んでから消えるまでのコマ数が10コマであって、その間の走行距離が約10mであった場合には、対象車両は毎秒約15m走行している。これを時速で計算すると、時速約54kmと計算される。
よって、この道路の制限速度を参照して、時速30kmであった場合には、速度超過は約24kmとなる。この結果、この対象車両は違反車両として判定される。
ここで、速度超過違反の超過速度の検出精度を高めるために、各画像における距離の計算の目印となる物体(例えば、交差点の停止線、信号機等)を設定しておくことが好ましい。
なお、違反特定手段12が、所望の交通違反を特定する際の詳細な処理内容については、図3を用いて後段にて詳述する。
人物特定手段13は、画像取得手段11内の記憶部11a(図2参照)に仮保存された複数の画像から必要に応じて取り出された複数の画像を用いて、違反特定手段12において特定された交通違反に関連する人物を立証するために必要な条件を満たす画像を抽出する。
具体的には、人物特定手段13は、違反車両の運転者等の人物を特定可能な画像を抽出する。特定可能な画像の抽出時には、違反特定手段12と同様に、画像の写り具合、内容、鮮明さ等に基づいて、最適な1枚、あるいは複数の画像が抽出される。
ここで、本実施形態において、交通違反に関連する人物とは、違反車両の運転者、同乗者、所有者、違反車両の運転者の雇用主(企業等)等が含まれる。
人物特定手段13は、画像取得手段11内の記憶部11a(図2参照)に仮保存された複数の画像から必要に応じて取り出された複数の画像を用いて、違反特定手段12において特定された交通違反に関連する人物を立証するために必要な条件を満たす画像を抽出する。
具体的には、人物特定手段13は、違反車両の運転者等の人物を特定可能な画像を抽出する。特定可能な画像の抽出時には、違反特定手段12と同様に、画像の写り具合、内容、鮮明さ等に基づいて、最適な1枚、あるいは複数の画像が抽出される。
ここで、本実施形態において、交通違反に関連する人物とは、違反車両の運転者、同乗者、所有者、違反車両の運転者の雇用主(企業等)等が含まれる。
なお、人物特定手段13が交通違反に関連する人物を特定する際の詳細な処理内容については、図4を用いて後段にて詳述する。
違反金請求書類作成手段14は、違反特定手段12において特定された交通違反の内容、および人物特定手段13において特定された人物情報(運転者、車両の所有者等)に基づいて、交通違反の違反金(反則金)の請求書を作成する。
より具体的には、違反金請求書類作成手段14は、検出された交通違反の内容に基づいて、予め記憶された違反金に関する情報を参照して、違反金の金額を設定する。そして、違反金請求書類作成手段14は、検出された人物情報に基づいて、請求書の送付先となる住所等を検出する。
記憶手段15は、違反特定手段12および人物特定手段13から受信した交通違反情報および画像を整理して、1つの交通違反に対して、違反車両の情報、その画像、運転者等の情報、その画像、後述する違反金請求情報等を、関連付けて保存する。
違反金請求書類作成手段14は、違反特定手段12において特定された交通違反の内容、および人物特定手段13において特定された人物情報(運転者、車両の所有者等)に基づいて、交通違反の違反金(反則金)の請求書を作成する。
より具体的には、違反金請求書類作成手段14は、検出された交通違反の内容に基づいて、予め記憶された違反金に関する情報を参照して、違反金の金額を設定する。そして、違反金請求書類作成手段14は、検出された人物情報に基づいて、請求書の送付先となる住所等を検出する。
記憶手段15は、違反特定手段12および人物特定手段13から受信した交通違反情報および画像を整理して、1つの交通違反に対して、違反車両の情報、その画像、運転者等の情報、その画像、後述する違反金請求情報等を、関連付けて保存する。
また、記憶手段15は、交通違反の種類(信号無視、速度超過、遮断踏切立ち入り違反、携帯電話使用等)ごとに分類し、それぞれ種類の交通違反がまとめて表示されるように各種情報を保存している(図7(a)参照)。
なお、記憶手段15には、違反特定手段12および人物特定手段13において、交通違反の立証に必要な画像だけが送信される。このため、記憶手段15には、交通違反とは関係のない画像、交通違反の立証には適さない不鮮明な画像、違反車両、人物を特定できない画像等は保存されない。
表示制御手段16は、記憶手段15に保存された交通違反に関する情報とこれに関連付けされた1枚あるいは複数の画像とを効果的に表示するように、表示手段17を制御する。
なお、記憶手段15には、違反特定手段12および人物特定手段13において、交通違反の立証に必要な画像だけが送信される。このため、記憶手段15には、交通違反とは関係のない画像、交通違反の立証には適さない不鮮明な画像、違反車両、人物を特定できない画像等は保存されない。
表示制御手段16は、記憶手段15に保存された交通違反に関する情報とこれに関連付けされた1枚あるいは複数の画像とを効果的に表示するように、表示手段17を制御する。
表示手段17は、例えば、液晶ディスプレイ等の表示装置であって、記憶手段15に保存されている交通違反に関連する情報をまとめて、あるいは複数の画面に分割して表示する。なお、表示手段17の表示画面における表示態様については、図5から図7(c)を用いて、後段にて詳述する。
<2−1、違反特定手段12の構成>
違反特定手段12の詳細な構成について、図3を用いて説明すれば以下の通りである。
違反特定手段12は、図3に示すように、DB(データベース)21と、判定手段22と、を有している。
DB21は、交通違反を立証するための条件(立証に使える画像の条件を含む)に関する情報を保存している。
<2−1、違反特定手段12の構成>
違反特定手段12の詳細な構成について、図3を用いて説明すれば以下の通りである。
違反特定手段12は、図3に示すように、DB(データベース)21と、判定手段22と、を有している。
DB21は、交通違反を立証するための条件(立証に使える画像の条件を含む)に関する情報を保存している。
ここで、交通違反を立証するための条件とは、例えば、信号無視の場合には、カメラ10が設置された交差点等における信号機の切り替わりに関する情報等が含まれる。また、速度超過違反の場合には、カメラ10が設置された道路における制限速度に関する情報や、カメラ10の撮像速度等の情報が含まれる。
また、立証に使える画像の条件とは、証拠となる画像内容が、各交通違反に対して満たさなければならない条件を意味している。例えば、1枚の画像中に、特定可能な違反車両と運転者とが含まれていなければならないといった条件、あるいは複数の画像を組み合わせた場合に、各画像に特定可能な違反車両と人物とが立証可能な状態で含まれていなければならないといった条件等である。なお、この画像に関する条件は、各国において規定された法律等に基づいて設定されていればよく、国ごと、自治体ごとに異なっていてもよい。
また、立証に使える画像の条件とは、証拠となる画像内容が、各交通違反に対して満たさなければならない条件を意味している。例えば、1枚の画像中に、特定可能な違反車両と運転者とが含まれていなければならないといった条件、あるいは複数の画像を組み合わせた場合に、各画像に特定可能な違反車両と人物とが立証可能な状態で含まれていなければならないといった条件等である。なお、この画像に関する条件は、各国において規定された法律等に基づいて設定されていればよく、国ごと、自治体ごとに異なっていてもよい。
判定手段22は、DB21に記憶された立証条件と、画像取得手段11内の記憶部11a(図2参照)に仮保存された複数の画像から必要に応じて取り出された画像とを照合して、画像に含まれる対象車両が交通違反を犯したか否か、交通違反である場合にはその違反内容(違反の名称等)を特定する。そして、交通違反として立証可能であると判定された場合には、交通違反としての立証に適した違反特定用画像P1(図5等参照)の抽出を行う。
なお、画像を用いた交通違反の検出としては、例えば、500万画素の画像中に、機能ごとに処理領域を設定してもよい。例えば、信号機を含む領域を赤信号検知処理領域として設定し、交差点の停止線付近から信号機の下までの領域を車両検知・追跡処理領域として設定し、停止線付近の領域を車両番号検出処理領域として設定する。
なお、画像を用いた交通違反の検出としては、例えば、500万画素の画像中に、機能ごとに処理領域を設定してもよい。例えば、信号機を含む領域を赤信号検知処理領域として設定し、交差点の停止線付近から信号機の下までの領域を車両検知・追跡処理領域として設定し、停止線付近の領域を車両番号検出処理領域として設定する。
赤信号検知処理領域では、画像処理によって赤信号に変わったタイミングを検出することで、赤信号無視の違反車両を検出する際のトリガとなる。
車両検知・追跡処理領域では、対象車両の車線変更・車線またぎ、赤信号無視、違法右左折・Uターン、逆走、違法駐車等を検出する。さらに、この領域では、各種交通情報(例えば、交通量、占有率、車間距離等)を収集することも可能である。
車両番号検出処理領域では、画像中の近い位置であることから、画像処理によって、対象車両の後面から車両番号を検出する。
そして、判定手段22は、違反特定用画像P1と、違反内容に関する情報とを、記憶手段15に対して出力する。
なお、違反特定手段12から記憶手段15への出力は、人物特定手段13において人物の特定が可能と判定された後で行われることが好ましい。これにより、人物特定手段13において特定不可とされた場合に、無駄なデータが記憶手段15へ出力されて保存されることを防止することができる。
<2−2、人物特定手段13の構成>
人物特定手段13の詳細な構成について、図4を用いて説明すれば以下の通りである。
車両検知・追跡処理領域では、対象車両の車線変更・車線またぎ、赤信号無視、違法右左折・Uターン、逆走、違法駐車等を検出する。さらに、この領域では、各種交通情報(例えば、交通量、占有率、車間距離等)を収集することも可能である。
車両番号検出処理領域では、画像中の近い位置であることから、画像処理によって、対象車両の後面から車両番号を検出する。
そして、判定手段22は、違反特定用画像P1と、違反内容に関する情報とを、記憶手段15に対して出力する。
なお、違反特定手段12から記憶手段15への出力は、人物特定手段13において人物の特定が可能と判定された後で行われることが好ましい。これにより、人物特定手段13において特定不可とされた場合に、無駄なデータが記憶手段15へ出力されて保存されることを防止することができる。
<2−2、人物特定手段13の構成>
人物特定手段13の詳細な構成について、図4を用いて説明すれば以下の通りである。
人物特定手段13は、図4に示すように、DB(データベース)23と、判定手段24と、を有している。
DB23は、交通違反を犯した違反車両に関連する人物(運転者、所有者、使用者(企業等))を立証するための条件(立証に使える画像の条件を含む)に関する情報を保存している。
ここで、違反車両に関連する人物を立証するための条件とは、例えば、画像に含まれる運転者、同乗者等の顔が免許証に登録された顔写真と一致することが考えられる。この場合、DB23には、免許証情報等の情報も記憶されている。その他にも、画像から検出された車両番号と、車両購入時等に予め登録された情報(車検証等)とが照合されて、違反車両の所有者等が特定できること、等も考えられる。この場合、DB23には、車両番号とその車両の保有者等の情報も記憶されていればよい。
DB23は、交通違反を犯した違反車両に関連する人物(運転者、所有者、使用者(企業等))を立証するための条件(立証に使える画像の条件を含む)に関する情報を保存している。
ここで、違反車両に関連する人物を立証するための条件とは、例えば、画像に含まれる運転者、同乗者等の顔が免許証に登録された顔写真と一致することが考えられる。この場合、DB23には、免許証情報等の情報も記憶されている。その他にも、画像から検出された車両番号と、車両購入時等に予め登録された情報(車検証等)とが照合されて、違反車両の所有者等が特定できること、等も考えられる。この場合、DB23には、車両番号とその車両の保有者等の情報も記憶されていればよい。
なお、この条件は、各国や各自治体において規定された法律等に基づいて設定されていればよい。つまり、運転者に対して取締りを行う国であれば、運転者を特定する条件が設定されていればよいし、車両の保有者に対して取締りを行う国であれば、保有者を特定する条件が設定されていればよい。
また、人物の特定に使える画像の条件とは、例えば、画像中の運転者の顔が鮮明で免許証の顔写真と十分に照合できることが考えられる。その他にも、画像中の違反車両の車両番号が鮮明で十分に読み取り可能であることが考えられる。なお、この画像に関する条件は、各国において規定された法律等に基づいて設定されていればよく、画像の鮮明さや画像の数等は各国や各自治体ごとに異なっていてもよい。
判定手段24は、DB23に記憶された人物を特定するための情報と、画像取得手段11内の記憶部11a(図2参照)に仮保存された複数の画像から必要に応じて取り出された画像とを照合して、画像に含まれる違反車両の運転者、所有者等の氏名を特定する。そして、人物の特定も可能であると判定された場合には、交通違反としての立証に最も適した人物特定用画像P2,P3(図5等参照)の抽出を行う。
また、人物の特定に使える画像の条件とは、例えば、画像中の運転者の顔が鮮明で免許証の顔写真と十分に照合できることが考えられる。その他にも、画像中の違反車両の車両番号が鮮明で十分に読み取り可能であることが考えられる。なお、この画像に関する条件は、各国において規定された法律等に基づいて設定されていればよく、画像の鮮明さや画像の数等は各国や各自治体ごとに異なっていてもよい。
判定手段24は、DB23に記憶された人物を特定するための情報と、画像取得手段11内の記憶部11a(図2参照)に仮保存された複数の画像から必要に応じて取り出された画像とを照合して、画像に含まれる違反車両の運転者、所有者等の氏名を特定する。そして、人物の特定も可能であると判定された場合には、交通違反としての立証に最も適した人物特定用画像P2,P3(図5等参照)の抽出を行う。
そして、判定手段24は、人物特定用画像P2等と、人物を特定する情報(氏名、会社名等)とを、記憶手段15に対して出力する。
なお、人物特定手段13から記憶手段15への出力は、違反特定手段12において交通違反が立証可能と判定された後で行われることが好ましい。あるいは、人物特定手段13における処理が無駄にならないようにするために、違反特定手段12において交通違反が立証可能と判定された後で、人物特定手段13における処理を開始してもよい。
<2−3、記憶手段15に保存される情報>
ここで、交通違反の取締りの対象としては、交通違反の内容と対象人物とをともに立証可能な場合のみ、取締りの対象となる。よって、違反特定手段21において違反内容を特定できた場合でも、人物特定手段13において、違反車両の運転者や所有者を特定できなかった場合には、違反特定手段12から出力された違反特定用画像P1(図5等参照)等は、記憶手段15から消去される。
なお、人物特定手段13から記憶手段15への出力は、違反特定手段12において交通違反が立証可能と判定された後で行われることが好ましい。あるいは、人物特定手段13における処理が無駄にならないようにするために、違反特定手段12において交通違反が立証可能と判定された後で、人物特定手段13における処理を開始してもよい。
<2−3、記憶手段15に保存される情報>
ここで、交通違反の取締りの対象としては、交通違反の内容と対象人物とをともに立証可能な場合のみ、取締りの対象となる。よって、違反特定手段21において違反内容を特定できた場合でも、人物特定手段13において、違反車両の運転者や所有者を特定できなかった場合には、違反特定手段12から出力された違反特定用画像P1(図5等参照)等は、記憶手段15から消去される。
なお、この場合には、違反特定手段12から出力された画像データ等を記憶手段15から削除する以外にも、違反特定用画像P1等が違反特定手段12から出力されないようにしてもよい。つまり、違反特定手段12および人物特定手段13の双方において違反内容および人物を特定できた場合に限り、違反特定手段12および人物特定手段13から記憶手段15に対して画像データ等を出力すればよい。
これにより、交通違反の取締りの立証に使用できる情報および画像だけを抽出して、必要最小限のデータが記憶手段15に保存される。このため、記憶手段15の容量が必要以上に増大してしまうことを回避することができるとともに、警察署等において警察官が立証に使えない無駄な画像等を見ることを回避することができる。
また、警察署等において、警察官が交通違反の取締りを行う際に、本システムにより抽出された違反内容や画像等を用いた立証に疑義が生じた場合には、交通違反として判定されることなく、その違反に関連付けされた画像や情報等は特定の保存場所へ移動される。あるいは、立証できないものとして、それらの画像や情報等は、警察官等の操作によって記憶手段15から削除されてもよい。
<3、表示手段17における表示態様>
本実施形態の交通違反管理システム100では、上述のように、違反特定手段12および人物特定手段13において、交通違反の内容、違反車両、運転者等の人物の特定が可能と判定された場合に、立証に必要な画像および各種情報が記憶手段15に保存される。
これにより、交通違反の取締りの立証に使用できる情報および画像だけを抽出して、必要最小限のデータが記憶手段15に保存される。このため、記憶手段15の容量が必要以上に増大してしまうことを回避することができるとともに、警察署等において警察官が立証に使えない無駄な画像等を見ることを回避することができる。
また、警察署等において、警察官が交通違反の取締りを行う際に、本システムにより抽出された違反内容や画像等を用いた立証に疑義が生じた場合には、交通違反として判定されることなく、その違反に関連付けされた画像や情報等は特定の保存場所へ移動される。あるいは、立証できないものとして、それらの画像や情報等は、警察官等の操作によって記憶手段15から削除されてもよい。
<3、表示手段17における表示態様>
本実施形態の交通違反管理システム100では、上述のように、違反特定手段12および人物特定手段13において、交通違反の内容、違反車両、運転者等の人物の特定が可能と判定された場合に、立証に必要な画像および各種情報が記憶手段15に保存される。
そして、記憶手段15に保存された違反特定用画像P1、人物特定用画像P2,P3、およびその交通違反に関する各種情報は、交通違反の取締りを行う警察官等が効率的に取り締まりを実施できるように、表示制御手段16によって表示制御される。
具体的には、液晶ディスプレイ等の表示手段17には、図5〜図7(c)に示すように、交通違反に関する各種情報および画像P1〜P3が表示される。
<3−1、単一の表示画面を用いた違反内容等の表示>
図5は、1つの表示画面において、1つの交通違反に関する情報を1つの画面内に全て表示する際の表示画面S1を示している。
表示画面S1は、図5に示すように、違反内容表示領域31、特定用画像表示領域32、および人物情報表示領域33という3つの表示領域を有している。
具体的には、液晶ディスプレイ等の表示手段17には、図5〜図7(c)に示すように、交通違反に関する各種情報および画像P1〜P3が表示される。
<3−1、単一の表示画面を用いた違反内容等の表示>
図5は、1つの表示画面において、1つの交通違反に関する情報を1つの画面内に全て表示する際の表示画面S1を示している。
表示画面S1は、図5に示すように、違反内容表示領域31、特定用画像表示領域32、および人物情報表示領域33という3つの表示領域を有している。
違反内容表示領域31には、違反内容(例えば、赤信号無視)、違反場所、画像の撮影日時が表示されている。本実施形態では、図5に示すように、3枚の画像を用いて違反を立証しているため、それぞれの画像が撮影された年月日秒まで記載される。
特定用画像表示領域32には、違反内容表示領域31に表示された違反内容および人物を立証するための画像が表示される。本実施形態では、図5に示すように、1枚の違反特定用画像P1、2枚の人物特定用画像P2,P3が表示されている。
違反特定用画像P1は、対向車線の信号が赤信号である状態で、交差点内を対象車両が走行している状態を示している。通常、対向車線の信号と対象車両の走行している車線の信号とは、同期して同じ表示になっている。このため、この画像は違反特定用画像P1として、違反の立証が可能と判定され抽出される。
特定用画像表示領域32には、違反内容表示領域31に表示された違反内容および人物を立証するための画像が表示される。本実施形態では、図5に示すように、1枚の違反特定用画像P1、2枚の人物特定用画像P2,P3が表示されている。
違反特定用画像P1は、対向車線の信号が赤信号である状態で、交差点内を対象車両が走行している状態を示している。通常、対向車線の信号と対象車両の走行している車線の信号とは、同期して同じ表示になっている。このため、この画像は違反特定用画像P1として、違反の立証が可能と判定され抽出される。
人物特定用画像P2は、違反特定用画像P1において信号無視と判定された違反車両の前面の画像のうち、画像処理によって車両番号部分を拡大して表示している。この画像によって、違反車両の車両番号を特定することで、予め登録されている車検情報等を参照し、違反車両の所有者の氏名、あるいは使用者(企業)の名称等を特定することができる。
人物特定用画像P3は、違反特定用画像P1において信号無視と判定された違反車両の前面の画像のうち、画像処理によって運転席付近を拡大して表示している。この画像によって、違反車両の運転者、同乗者の顔を特定することで、予め登録されている免許証の顔写真情報等を参照し、違反車両の運転者、同乗者の氏名を特定することができる。
人物情報表示領域33には、特定用画像表示領域32に表示された人物特定用画像P2,P3を用いて特定された人物(運転者、所有者、使用者等)に関する情報を表示する。例えば、表示される運転者情報としては、運転者の氏名、住所、免許証番号、違反の履歴、減点数等のデータが含まれる。
人物特定用画像P3は、違反特定用画像P1において信号無視と判定された違反車両の前面の画像のうち、画像処理によって運転席付近を拡大して表示している。この画像によって、違反車両の運転者、同乗者の顔を特定することで、予め登録されている免許証の顔写真情報等を参照し、違反車両の運転者、同乗者の氏名を特定することができる。
人物情報表示領域33には、特定用画像表示領域32に表示された人物特定用画像P2,P3を用いて特定された人物(運転者、所有者、使用者等)に関する情報を表示する。例えば、表示される運転者情報としては、運転者の氏名、住所、免許証番号、違反の履歴、減点数等のデータが含まれる。
本実施形態の交通違反管理システム100では、以上のように、1つの交通違反を立証するために必要な情報(違反内容、特定用画像、その他の情報等)が記憶手段15内に関連付けされた状態で保存されている。このため、これらの関連付けされた情報を、表示手段17にまとめて表示することができる。
これにより、本システム100を用いて交通違反の取締りを行う警察官は、図5に示す表示画面S1を確認することで、交通違反として取締りの対象とするか否かを容易に判定することができる。よって、警察官は、必要最小限の情報と画像を確認するだけで済むため、交通違反の取締り効率を従来よりも向上させることができる。
<3−2、複数の表示画面を用いた違反内容の表示>
次に、図6(a)および図6(b)は、複数の表示画面にわたって、1つの交通違反に関する情報を表示する際の表示画面S2,S3を示している。
これにより、本システム100を用いて交通違反の取締りを行う警察官は、図5に示す表示画面S1を確認することで、交通違反として取締りの対象とするか否かを容易に判定することができる。よって、警察官は、必要最小限の情報と画像を確認するだけで済むため、交通違反の取締り効率を従来よりも向上させることができる。
<3−2、複数の表示画面を用いた違反内容の表示>
次に、図6(a)および図6(b)は、複数の表示画面にわたって、1つの交通違反に関する情報を表示する際の表示画面S2,S3を示している。
表示画面S2は、図6(a)に示すように、違反内容表示領域31、特定用画像表示領域32、および画像情報表示領域34という3つの表示領域を有している。
違反内容表示領域31には、違反内容(例えば、速度超過)、違反場所が表示されている。
特定用画像表示領域32には、違反内容表示領域31に表示された違反内容を立証するための画像が表示される。本実施形態では、図6(a)に示すように、2枚の違反特定用画像P1を用いて速度超過の違反を立証しており、そのうちの1枚が表示画面S2内に表示される。そして、図6(a)に示す三角形の切替ボタン35をクリックすることで、2枚目の違反特定用画像P1や人物特定用画像P2等が表示される。
画像情報表示領域34には、表示画面S2に表示された画像の撮影日時として、年月日秒が記載されている。そして、速度超過の違反の場合、測定された車速および制限速度からの超過速度が記載されている。
違反内容表示領域31には、違反内容(例えば、速度超過)、違反場所が表示されている。
特定用画像表示領域32には、違反内容表示領域31に表示された違反内容を立証するための画像が表示される。本実施形態では、図6(a)に示すように、2枚の違反特定用画像P1を用いて速度超過の違反を立証しており、そのうちの1枚が表示画面S2内に表示される。そして、図6(a)に示す三角形の切替ボタン35をクリックすることで、2枚目の違反特定用画像P1や人物特定用画像P2等が表示される。
画像情報表示領域34には、表示画面S2に表示された画像の撮影日時として、年月日秒が記載されている。そして、速度超過の違反の場合、測定された車速および制限速度からの超過速度が記載されている。
表示画面S3は、2枚目の違反特定用画像P1の表示状態から、さらに「次へ」の切替ボタン35をクリックすると表示される。表示画面S3は、図6(b)に示すように、違反内容表示領域31、特定用画像表示領域32、および画像情報表示領域34という3つの表示領域を有している。
違反内容表示領域31には、表示画面S2と同様に、違反内容(例えば、速度超過)、違反場所が表示されている。
特定用画像表示領域32には、違反内容表示領域31に表示された違反に関連する人物を立証するための人物特定用画像P2が表示される。本実施形態では、図6(b)に示すように、1枚の人物特定用画像P2を用いて速度超過の違反を犯した運転者等が立証されている。そして、図6(b)に示す三角形の切替ボタン35(前へ、次へ)をクリックすることで、前画面(表示画面S2)か、次画面かが表示される。
違反内容表示領域31には、表示画面S2と同様に、違反内容(例えば、速度超過)、違反場所が表示されている。
特定用画像表示領域32には、違反内容表示領域31に表示された違反に関連する人物を立証するための人物特定用画像P2が表示される。本実施形態では、図6(b)に示すように、1枚の人物特定用画像P2を用いて速度超過の違反を犯した運転者等が立証されている。そして、図6(b)に示す三角形の切替ボタン35(前へ、次へ)をクリックすることで、前画面(表示画面S2)か、次画面かが表示される。
次画面に表示される表示内容としては、この違反に関連する情報として、残りの違反特定用画像や、違反車両の運転者、あるいは所有者に対する違反金の請求書類のデータ等が考えられる。なお、画像を表示する順番は、適宜変更することが可能である。
この違反金の請求書類のデータは、上述した違反金請求書類作成手段14によって作成され、請求金額(反則金)、請求先の住所等が含まれる。
本実施形態の交通違反管理システム100では、以上のように、1つの交通違反を立証するために必要な情報(違反内容、特定用画像、その他の情報等)が記憶手段15内に関連付けされた状態で保存されている。このため、これらの関連付けされた情報を、表示手段17の複数の表示画面にまとめて表示することができる。
これにより、本システム100を用いて交通違反の取締りを行う警察官は、図6(a)および図6(b)に示す表示画面S2,S3等を確認することで、交通違反として取締りの対象とするか否かを容易に判定することができる。よって、警察官は、2〜3つの表示画面を確認して必要最小限の情報と画像を確認するだけで済むため、交通違反の取締り効率を従来よりも向上させることができる。
<3−3、交通違反の種類ごとの分類表示>
次に、図7(a)は、本システム100によって検出された複数種類の交通違反をその種類ごとに分類して各件数を表示している。そして、図7(b)は、図7(a)に表示された複数種類の交通違反のうち速度超過が選択(クリック)された場合に表示される速度超過に関する違反情報の一覧を示している。そして、図7(c)は、図7(b)に表示された速度超過に関する違反情報の一覧のうち、1の違反の詳細資料を選択(クリック)した場合に表示されるその違反の詳細な内容を示している。
この違反金の請求書類のデータは、上述した違反金請求書類作成手段14によって作成され、請求金額(反則金)、請求先の住所等が含まれる。
本実施形態の交通違反管理システム100では、以上のように、1つの交通違反を立証するために必要な情報(違反内容、特定用画像、その他の情報等)が記憶手段15内に関連付けされた状態で保存されている。このため、これらの関連付けされた情報を、表示手段17の複数の表示画面にまとめて表示することができる。
これにより、本システム100を用いて交通違反の取締りを行う警察官は、図6(a)および図6(b)に示す表示画面S2,S3等を確認することで、交通違反として取締りの対象とするか否かを容易に判定することができる。よって、警察官は、2〜3つの表示画面を確認して必要最小限の情報と画像を確認するだけで済むため、交通違反の取締り効率を従来よりも向上させることができる。
<3−3、交通違反の種類ごとの分類表示>
次に、図7(a)は、本システム100によって検出された複数種類の交通違反をその種類ごとに分類して各件数を表示している。そして、図7(b)は、図7(a)に表示された複数種類の交通違反のうち速度超過が選択(クリック)された場合に表示される速度超過に関する違反情報の一覧を示している。そして、図7(c)は、図7(b)に表示された速度超過に関する違反情報の一覧のうち、1の違反の詳細資料を選択(クリック)した場合に表示されるその違反の詳細な内容を示している。
すなわち、警察署において本システム100を使用する警察官等は、取締りを開始する際に、例えば、図7(a)の画面Aが表示されたPCの液晶表示画面等を見ながら、まず、交通違反の種類についてマウス等を用いて選択する。
次に、速度超過に関する違反の取締りを実施する場合には、警察官等が、図7(a)の画面Aにおいて、マウス等を用いて速度超過を選択することで、図7(b)に示すように、速度超過に関する違反情報の一覧が画面Bに表示される。
次に、警察官等が、図7(b)の画面Bにおいて、マウス等を用いて1の違反を選択することで、図7(c)に示すように、その速度超過違反に関する違反内容、特定用画像等の情報が画面Cに表示される。なお、図7(c)に示す画面Cは、上述した図5に示す表示画面S1と同一である。
次に、速度超過に関する違反の取締りを実施する場合には、警察官等が、図7(a)の画面Aにおいて、マウス等を用いて速度超過を選択することで、図7(b)に示すように、速度超過に関する違反情報の一覧が画面Bに表示される。
次に、警察官等が、図7(b)の画面Bにおいて、マウス等を用いて1の違反を選択することで、図7(c)に示すように、その速度超過違反に関する違反内容、特定用画像等の情報が画面Cに表示される。なお、図7(c)に示す画面Cは、上述した図5に示す表示画面S1と同一である。
本実施形態の交通違反管理システム100では、上述したように、1つの交通違反に関する違反内容、特定用画像等が関連付けされて保存されていることに加えて、交通違反の種類ごとに分類された状態で保存されている。
これにより、速度超過の取締りを行う警察官等は、表示画面を見ながら、種類ごとに分類された複数の交通違反の中から速度超過を選択し、速度超過に限定された違反内容が表示された画面を確認することで、違反として判定するか否かを決定することができる。
よって、特定の種類の交通違反を集中的に取り締まる場合でも、特定の種類の交通違反に関する情報だけを表示して効率よく取締りを実施することができる。
<4、交通違反管理システム100の処理の流れ>
本実施形態の交通違反管理システム100において交通違反を検出する際の具体的な処理の流れについて、図8のフローチャートを用いて説明すれば以下の通りである。
これにより、速度超過の取締りを行う警察官等は、表示画面を見ながら、種類ごとに分類された複数の交通違反の中から速度超過を選択し、速度超過に限定された違反内容が表示された画面を確認することで、違反として判定するか否かを決定することができる。
よって、特定の種類の交通違反を集中的に取り締まる場合でも、特定の種類の交通違反に関する情報だけを表示して効率よく取締りを実施することができる。
<4、交通違反管理システム100の処理の流れ>
本実施形態の交通違反管理システム100において交通違反を検出する際の具体的な処理の流れについて、図8のフローチャートを用いて説明すれば以下の通りである。
本実施形態の交通違反管理システム100では、図8に示すフローチャートに従って、交通違反管理方法を実施する。
具体的には、まず、ステップS11において、画像取得手段11が、カメラ10において連続して撮像された複数の画像を、カメラ10から取得し、内部の記憶部11a(図2参照)へ仮保存する。
次に、ステップS12において、対象車両の色、大きさ、形状等から同じ車両ごとに画像を収集する。
次に、ステップS13において、ステップS12において収集された対象車両が交通違反を犯しているか否かを判定し、違反と判定された場合には、違反の立証に最適な違反特定用画像を抽出する。このとき、最適な違反特定用画像の抽出は、1枚であってもよいし、複数であってもよい。
具体的には、まず、ステップS11において、画像取得手段11が、カメラ10において連続して撮像された複数の画像を、カメラ10から取得し、内部の記憶部11a(図2参照)へ仮保存する。
次に、ステップS12において、対象車両の色、大きさ、形状等から同じ車両ごとに画像を収集する。
次に、ステップS13において、ステップS12において収集された対象車両が交通違反を犯しているか否かを判定し、違反と判定された場合には、違反の立証に最適な違反特定用画像を抽出する。このとき、最適な違反特定用画像の抽出は、1枚であってもよいし、複数であってもよい。
次に、ステップS14において、ステップS13において抽出された対象車両が含まれる違反特定用画像に基づいて、その違反内容の立証が可能であるか否かを判定する。ここで、違反内容の立証が不可と判定された場合には、ステップS11へ戻って、別の車両についての判定を開始する。一方、可能と判定された場合には、ステップS15へ進む。
なお、ここで特定される違反内容とは、上述したように、例えば、信号無視、速度超過、遮断踏切立入り、携帯電話使用等、画像を用いて立証が可能な交通違反である。
そして、これらの違反内容の立証は、違反特定用画像に含まれる違反車両の位置、違反特定用画像から測定される違反車両の走行速度等を、予め登録された信号機の切替に関する時間情報(日・時・分・秒)、制限速度情報、撮影場所等を参照して実施される。
また、ステップS11に戻った場合は、画像取得手段11内の記憶部11a(図2参照)に仮保存された複数の画像の中から、再度、必要と思われる複数の画像を取り出して以降の処理を行う。
なお、ここで特定される違反内容とは、上述したように、例えば、信号無視、速度超過、遮断踏切立入り、携帯電話使用等、画像を用いて立証が可能な交通違反である。
そして、これらの違反内容の立証は、違反特定用画像に含まれる違反車両の位置、違反特定用画像から測定される違反車両の走行速度等を、予め登録された信号機の切替に関する時間情報(日・時・分・秒)、制限速度情報、撮影場所等を参照して実施される。
また、ステップS11に戻った場合は、画像取得手段11内の記憶部11a(図2参照)に仮保存された複数の画像の中から、再度、必要と思われる複数の画像を取り出して以降の処理を行う。
次に、ステップS15において、この違反に関連する人物(運転者、所有者、使用者(企業等)、同乗者等)を立証するために最適な人物特定用画像を抽出する。このとき、最適な人物特定用画像の抽出は、1枚であってもよいし、複数であってもよい。
次に、ステップS16において、ステップS15において抽出された人物特定用画像に基づいて、その人物の特定が可能であるか否かを判定する。ここで、人物の特定が不可と判定された場合には、ステップS11へ戻って、別の車両についての判定を開始する。一方、可能と判定された場合には、ステップS17へ進む。
なお、ここで特定される人物とは、上述したように、人物特定用画像に含まれる情報に基づいて、違反車両の運転者、所有者、使用者(企業等)、同乗者等である。
そして、これらの人物の立証は、人物特定用画像に含まれる運転者の顔、違反車両の車両番号、違反車両に表示された企業名、等を、免許証の写真情報や車検証に登録された情報等を参照して実施される。
次に、ステップS16において、ステップS15において抽出された人物特定用画像に基づいて、その人物の特定が可能であるか否かを判定する。ここで、人物の特定が不可と判定された場合には、ステップS11へ戻って、別の車両についての判定を開始する。一方、可能と判定された場合には、ステップS17へ進む。
なお、ここで特定される人物とは、上述したように、人物特定用画像に含まれる情報に基づいて、違反車両の運転者、所有者、使用者(企業等)、同乗者等である。
そして、これらの人物の立証は、人物特定用画像に含まれる運転者の顔、違反車両の車両番号、違反車両に表示された企業名、等を、免許証の写真情報や車検証に登録された情報等を参照して実施される。
次に、ステップS17において、ステップS16の判定結果を踏まえて、交通違反の立証が可能と判定され、違反の立証に必要な情報(違反内容、特定用画像等)が関連付けされた状態で、記憶手段15へ保存される。
本実施形態の交通違反管理方法では、以上のように、カメラ10において連続的に撮像された複数の画像の中から、交通違反の取締りを立証可能な画像(違反特定用画像、人物特定用画像)を抽出し、これらの画像を用いて立証可能と判定された違反内容、画像情報を関連付けして保存する。
これにより、警察署等において、交通違反を立証可能な画像を必要な枚数だけまとめて保存、管理、表示することができるため、警察官等の交通違反の取締りを行う人に対して、交通違反であるか否かを容易に確認できる状態で表示することができる。
本実施形態の交通違反管理方法では、以上のように、カメラ10において連続的に撮像された複数の画像の中から、交通違反の取締りを立証可能な画像(違反特定用画像、人物特定用画像)を抽出し、これらの画像を用いて立証可能と判定された違反内容、画像情報を関連付けして保存する。
これにより、警察署等において、交通違反を立証可能な画像を必要な枚数だけまとめて保存、管理、表示することができるため、警察官等の交通違反の取締りを行う人に対して、交通違反であるか否かを容易に確認できる状態で表示することができる。
よって、連続的に撮像された大量の画像の中から、交通違反の立証に使えそうな画像だけを抽出して確認することができるため、違反の立証とは無関係の画像を確認する手間が省ける。この結果、交通違反の取締りの効率を従来よりも大幅に向上させることができる。
また、例えば、単一のカメラ10によって取得された画像情報だけに基づいて、交通違反の取締りを実施することができるため、システムとして、走行車両の状態を検出する他のセンサ(車速を検出する赤外線センサ等)とカメラとを連動させる必要がない。
よって、簡素な構成により、交通違反の検出が可能なシステムを構築することができるとともに、安価にシステムを構築できる可能性がある。
さらに、本実施形態のように、交通違反として認定された違反車両が含まれる複数の特定用画像を、立証できるような形でまとめて保存しておくことで、必要な場合にすぐに表示することができるため、取締り効率(違反の確認効率)を向上させることができる。
また、例えば、単一のカメラ10によって取得された画像情報だけに基づいて、交通違反の取締りを実施することができるため、システムとして、走行車両の状態を検出する他のセンサ(車速を検出する赤外線センサ等)とカメラとを連動させる必要がない。
よって、簡素な構成により、交通違反の検出が可能なシステムを構築することができるとともに、安価にシステムを構築できる可能性がある。
さらに、本実施形態のように、交通違反として認定された違反車両が含まれる複数の特定用画像を、立証できるような形でまとめて保存しておくことで、必要な場合にすぐに表示することができるため、取締り効率(違反の確認効率)を向上させることができる。
[他の実施形態]
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
(A)
交通違反管理システム100は、例えば、図12に示すような構成により実施されてもよい。
交通違反管理システム100は、インターネットやLAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)等のネットワークNによって外部の交通違反取締装置(カメラ10)に接続される。また、交通違反管理システム100は、記憶装置160に接続される。
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
(A)
交通違反管理システム100は、例えば、図12に示すような構成により実施されてもよい。
交通違反管理システム100は、インターネットやLAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)等のネットワークNによって外部の交通違反取締装置(カメラ10)に接続される。また、交通違反管理システム100は、記憶装置160に接続される。
交通違反管理システム100は、コンピュータ端末により構成され、CPU(Central Processing Unit)110、RAM(Random Access Memory)120、出力部130、通信部140、入力部150等を備えている。
CPU110は、各種の演算処理等を実行するとともに、RAM120に読み込まれて展開される所定の制御プログラムを実行する。この制御プログラムにより、交通違反管理システム100の各手段(違反特定手段12a、人物特定手段12b、立証確率判定手段12c、重要度判定手段12d、違反金決定手段12e、違反金請求書類作成手段12f、表示制御手段16等)の機能が実行される。
RAM120は、SRAM(Static RAM)またはDRAM(Dynamic RAM)等のメモリ素子によって構成され、CPU110の処理過程で発生したデータ等の記憶を行う。
CPU110は、各種の演算処理等を実行するとともに、RAM120に読み込まれて展開される所定の制御プログラムを実行する。この制御プログラムにより、交通違反管理システム100の各手段(違反特定手段12a、人物特定手段12b、立証確率判定手段12c、重要度判定手段12d、違反金決定手段12e、違反金請求書類作成手段12f、表示制御手段16等)の機能が実行される。
RAM120は、SRAM(Static RAM)またはDRAM(Dynamic RAM)等のメモリ素子によって構成され、CPU110の処理過程で発生したデータ等の記憶を行う。
出力部130は、画像および音声等のアナログ信号またはデジタル信号を伝送するケーブルなどを接続する接続端子を有している。そして、出力部130は、これらのケーブルを介して、上述した表示手段17に接続されている。出力部130は、表示制御手段16の指令に応じて記憶装置160から読み出された各種の情報を画像信号に変換し、ケーブルを介して表示手段17へ出力する。
通信部140は、通信ケーブルを接続するための接続端子あるいは無線通信インターフェースを有し、ネットワークNに接続される。通信部140は、ネットワークNに接続された交通違反取締装置(カメラ10)との間でデータの送受信を行う。
入力部150は、(マウス、キーボード、画面上で操作するタッチパネル等)により構成される。入力部150は、ユーザの操作による情報の入力およびメニューの選択等を受け付けて、受け付けた操作内容をCPU110へ通知する。
通信部140は、通信ケーブルを接続するための接続端子あるいは無線通信インターフェースを有し、ネットワークNに接続される。通信部140は、ネットワークNに接続された交通違反取締装置(カメラ10)との間でデータの送受信を行う。
入力部150は、(マウス、キーボード、画面上で操作するタッチパネル等)により構成される。入力部150は、ユーザの操作による情報の入力およびメニューの選択等を受け付けて、受け付けた操作内容をCPU110へ通知する。
記憶装置160は、半導体メモリ、磁気記録媒体、光記録媒体等によって構成される。なお、上述の記憶手段15は、この記憶装置160に含まれるものであってもよいし、別途接続された大容量記憶装置であってもよい。また、記憶装置160はネットワークを介して交通違反管理システム100に接続されていてもよい。
(B)
上記実施形態では、図1(a)に示すように、本交通違反管理システム100に対して供給される画像を取得するカメラ10を、3車線道路上に設置された専用支柱102に対して、各レーンごとに設置した例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、図9(a)に示すように、片側一車線の道路上をまたぐように設置された逆U字状の専用支柱102に対して、それぞれの車線に対して1台ずつカメラ10を設置してもよい。
(B)
上記実施形態では、図1(a)に示すように、本交通違反管理システム100に対して供給される画像を取得するカメラ10を、3車線道路上に設置された専用支柱102に対して、各レーンごとに設置した例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、図9(a)に示すように、片側一車線の道路上をまたぐように設置された逆U字状の専用支柱102に対して、それぞれの車線に対して1台ずつカメラ10を設置してもよい。
この場合には、1台のカメラ10で正面から違反車両を撮像できるように、撮像方向が設定されていればよい。
また、図9(b)に示すように、専用支柱102を設けることなく、信号機101の支柱101aに対して、カメラ10を設置してもよい。
この場合でも、信号の正面に向かって走行してくる車両を、1台のカメラ10で正面から撮像できるように、信号機101の横付近に設置されていればよい。
さらに、カメラ10を設置する支柱としては、図9(a)等に示す逆U字型形状の専用支柱102に限らず、図10に示すように、L字型形状の支柱202であってもよい。
なお、カメラの設置位置としては、このように支柱に対して設置されていてもよいし、歩道橋等の既存の設備に対して設置されてもよい。
また、図9(b)に示すように、専用支柱102を設けることなく、信号機101の支柱101aに対して、カメラ10を設置してもよい。
この場合でも、信号の正面に向かって走行してくる車両を、1台のカメラ10で正面から撮像できるように、信号機101の横付近に設置されていればよい。
さらに、カメラ10を設置する支柱としては、図9(a)等に示す逆U字型形状の専用支柱102に限らず、図10に示すように、L字型形状の支柱202であってもよい。
なお、カメラの設置位置としては、このように支柱に対して設置されていてもよいし、歩道橋等の既存の設備に対して設置されてもよい。
また、いたずらや盗難、破損等の対策が施されていれば、車が走行する道路脇の地面にカメラが設置されていてもよい。
(C)
上記実施形態では、カメラ10によって走行車両の正面から撮像された画像を用いて、交通違反の内容、違反車両、運転者等の人物の特定を行う例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、図10に示すように、走行車両の後部を撮像する方向にカメラを設置して取得された画像を用いて、交通違反の内容、違反車両、違反車両の所有者を特定してもよい。
この場合には、違反車両の運転者は画像から特定できないため、違反車両の車両番号等から所有者を特定すればよい。
(C)
上記実施形態では、カメラ10によって走行車両の正面から撮像された画像を用いて、交通違反の内容、違反車両、運転者等の人物の特定を行う例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、図10に示すように、走行車両の後部を撮像する方向にカメラを設置して取得された画像を用いて、交通違反の内容、違反車両、違反車両の所有者を特定してもよい。
この場合には、違反車両の運転者は画像から特定できないため、違反車両の車両番号等から所有者を特定すればよい。
また、図10に示すように、走行車両の後部を撮像する方向にカメラを設置した場合には、信号機101の正面と違反車両とが1枚の画像中に含まれるように撮像することができる。この場合には、この1枚の画像から、信号無視の違反車両とその所有者とを特定することができる可能性がある。
よって、運転者の特定が交通違反として認定するための必須条件でない場合には、図10に示すように、走行車両の後部を撮像する方向にカメラを設置してもよい。
(D)
上記実施形態では、本システム100において、図1(a)に示すように、交差点に設置されたカメラ10によって連続的に撮像された複数の画像を用いて交通違反の内容およびこれに関連する人物を検出する例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
よって、運転者の特定が交通違反として認定するための必須条件でない場合には、図10に示すように、走行車両の後部を撮像する方向にカメラを設置してもよい。
(D)
上記実施形態では、本システム100において、図1(a)に示すように、交差点に設置されたカメラ10によって連続的に撮像された複数の画像を用いて交通違反の内容およびこれに関連する人物を検出する例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、カメラの設置場所としては、交差点に限らず、速度超過違反が発生しやすい見通しのよい直進道路等、その他の交通違反が発生しやすい道路にカメラを設置してもよい。
この場合には、道路の環境ごとに発生しやすい交通違反の内容が異なってくるため、本システムにおいて検出される交通違反を絞って検出処理を実施してもよい。
(E)
上記実施形態では、交通違反管理システム100について、液晶ディスプレイ等の表示手段17を含む構成を例として挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、液晶ディスプレイ等の表示手段を含まないシステムとして、本発明の交通違反管理システムを構成してもよい。
この場合には、道路の環境ごとに発生しやすい交通違反の内容が異なってくるため、本システムにおいて検出される交通違反を絞って検出処理を実施してもよい。
(E)
上記実施形態では、交通違反管理システム100について、液晶ディスプレイ等の表示手段17を含む構成を例として挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、液晶ディスプレイ等の表示手段を含まないシステムとして、本発明の交通違反管理システムを構成してもよい。
この場合には、外部装置として、液晶ディスプレイ等の表示手段を用いることで、簡素な構成により効率よく交通違反の取締りを実施することができるという、上記と同様の効果を得ることができる。
(F)
上記実施形態では、外部機器としてのカメラ10から送信される複数の画像を用いて、警察署等において交通違反の検出・管理を行う交通違反管理システム100を例として挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、カメラ等の撮像手段を含むシステムとして、本発明の交通違反システムを構成してもよい。
この場合、撮像手段が設置されている道路等の場所に画像取得手段を一緒に設置し、その他の記憶手段等の装置を警察署等に設置してもよい。そして、画像取得手段から警察署等に設置されている装置に対して無線等で情報を送信するようにしてもよい。
(F)
上記実施形態では、外部機器としてのカメラ10から送信される複数の画像を用いて、警察署等において交通違反の検出・管理を行う交通違反管理システム100を例として挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、カメラ等の撮像手段を含むシステムとして、本発明の交通違反システムを構成してもよい。
この場合、撮像手段が設置されている道路等の場所に画像取得手段を一緒に設置し、その他の記憶手段等の装置を警察署等に設置してもよい。そして、画像取得手段から警察署等に設置されている装置に対して無線等で情報を送信するようにしてもよい。
(G)
上記実施形態では、図1(a)および図1(b)に示すように、1車線に対して1つのカメラ10を設置して、違反内容等を特定するための画像を取得する例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、複数の車線に対して1台のカメラを設置して、違反内容等を特定するための画像を取得してもよい。
この場合には、複数の車線をカバーする視野範囲および解像度を持つカメラを設置することで、複数車線を走行する対象車両の中から違反車両を効果的に検出することができる。よって、システムの構成をより簡素化することができる。
さらに、カメラの撮影方向は、道路の走行方向に沿った方向に限定されるものではない。
上記実施形態では、図1(a)および図1(b)に示すように、1車線に対して1つのカメラ10を設置して、違反内容等を特定するための画像を取得する例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、複数の車線に対して1台のカメラを設置して、違反内容等を特定するための画像を取得してもよい。
この場合には、複数の車線をカバーする視野範囲および解像度を持つカメラを設置することで、複数車線を走行する対象車両の中から違反車両を効果的に検出することができる。よって、システムの構成をより簡素化することができる。
さらに、カメラの撮影方向は、道路の走行方向に沿った方向に限定されるものではない。
例えば、図11(a)に示すように、交差点の曲がり角の部分に設けられた支柱202にカメラ10を設置して交差点全体を撮影し、その画像を用いて、交通違反の内容、違反車両、違反車両の運転者や所有者等を特定してもよい。
あるいは、図11(b)に示すように、交差点の曲がり角の部分に設けられた信号機101の支柱101aにカメラ10を設置して交差点全体を撮影し、その画像を用いて、交通違反の内容、違反車両、違反車両の運転者や所有者等を特定してもよい。
この場合には、カメラが交差点の全体を撮影できるため、右左折の禁止違反を犯した違反車両とその運転者等とを特定することができる可能性がある。
(H)
上記実施形態では、本システムにおいて検出・管理される交通違反の例として、速度超過、信号無視を例として挙げて詳細に説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
あるいは、図11(b)に示すように、交差点の曲がり角の部分に設けられた信号機101の支柱101aにカメラ10を設置して交差点全体を撮影し、その画像を用いて、交通違反の内容、違反車両、違反車両の運転者や所有者等を特定してもよい。
この場合には、カメラが交差点の全体を撮影できるため、右左折の禁止違反を犯した違反車両とその運転者等とを特定することができる可能性がある。
(H)
上記実施形態では、本システムにおいて検出・管理される交通違反の例として、速度超過、信号無視を例として挙げて詳細に説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、本システムにおいて検出・管理可能な交通違反としては、通行禁止・Uターン禁止違反、通行区分違反、逆走、追い越し禁止違反、指定場所一時不停止、放置駐車違反、通行帯違反、路線バス等優先通行帯違反、車間距離不保持、無灯火、携帯電話使用等も含まれる。
つまり、本システムにおいては、上記例示した交通違反以外にも、カメラ等で撮像された画像を用いて検出可能であって、各国で定められた法律等で規定された各種交通違反の検出・管理が可能である。
つまり、本システムにおいては、上記例示した交通違反以外にも、カメラ等で撮像された画像を用いて検出可能であって、各国で定められた法律等で規定された各種交通違反の検出・管理が可能である。
本発明の交通違反管理システムおよび方法は、簡素な構成により、交通違反の取締りに関する情報を検出・管理することができるという効果を奏することから、各国の交通ルールに合わせて判定基準等を設定することで、各国の交通違反管理システムとして広く活用が期待される。
10 カメラ(撮像手段)
11 画像取得手段
11a 記憶部
12 違反特定手段
13 人物特定手段
14 違反金請求書類作成手段
15 記憶手段
16 表示制御手段
17 表示手段
21 DB(データベース)
22 判定手段
23 DB(データベース)
24 判定手段
31 違反内容表示領域
32 特定用画像表示領域
33 人物情報表示領域
34 画像情報表示領域
35 切替ボタン
100 交通違反管理システム
101 信号機
101a 支柱
102 専用支柱
110 CPU(Central Processing Unit)
120 RAM(Random Access Memory)
130 出力部
140 通信部
150 入力部
160 記憶装置
S1〜S3 表示画面
P1 違反特定用画像
P2,P3 人物特定用画像
11 画像取得手段
11a 記憶部
12 違反特定手段
13 人物特定手段
14 違反金請求書類作成手段
15 記憶手段
16 表示制御手段
17 表示手段
21 DB(データベース)
22 判定手段
23 DB(データベース)
24 判定手段
31 違反内容表示領域
32 特定用画像表示領域
33 人物情報表示領域
34 画像情報表示領域
35 切替ボタン
100 交通違反管理システム
101 信号機
101a 支柱
102 専用支柱
110 CPU(Central Processing Unit)
120 RAM(Random Access Memory)
130 出力部
140 通信部
150 入力部
160 記憶装置
S1〜S3 表示画面
P1 違反特定用画像
P2,P3 人物特定用画像
Claims (10)
- 道路を連続的に撮像する単一の撮像手段によって得られた画像から車両が写った画像を取得する画像取得手段と、
前記画像取得手段で取得された画像を用いて、交通違反を行った違反車両を検出するために適した違反特定用画像を抽出し、前記違反特定用画像を用いて違反内容を特定する違反特定手段と、
前記画像取得手段で取得された画像から前記違反車両の運転者、所有者および同乗者のうちの少なくとも1つを特定するために適した人物特定用画像を抽出し、前記人物特定用画像を用いて前記違反車両の運転者、保有者および同乗者のうちの少なくとも1つを特定する人物特定手段と、
前記違反特定用画像と、特定された前記違反内容と、前記人物特定用画像と、特定された前記違反車両の運転者、保有者および同乗者のうちの少なくとも1つとを、同一の違反に関する情報として関連付けて保存する記憶手段と、
を備えた交通違反管理システム。 - 関連付けされた前記違反特定用画像、前記違反内容、前記人物特定用画像、前記違反車両の運転者、保有者および同乗者に関する情報を表示する表示手段を、さらに備えている、
請求項1に記載の交通違反管理システム。 - 前記表示手段には、前記記憶手段に記憶されている同一の違反に関する情報が、同一の違反ごとに表示される、
請求項2に記載の交通違反管理システム。 - 道路を連続的に撮像する撮像手段を、さらに備えている、
請求項1から3のいずれかに記載の交通違反管理システム。 - 前記違反車両の運転者、保有者および同乗者のうちの少なくとも1人に対して、違反金を請求するための違反金請求書類を作成する書類作成手段を、さらに備えており、
前記違反金請求書類に関する情報は、同一の違反に関する情報として関連付けて前記記憶手段に保存される、
請求項1から4のいずれか1項に記載の交通違反管理システム。 - 前記画像取得手段は、交差点、あるいは特定の直進道路を含む画像を前記撮像手段から取得する、
請求項1から5のいずれか1項に記載の交通違反管理システム。 - 前記違反特定手段は、前記画像に映り込んだ対象物、対象者、内容、鮮明さに基づいて、違反の検出に適した前記違反特定用画像を抽出する、
請求項1から6のいずれか1項に記載の交通違反管理システム。 - 前記人物特定手段は、前記画像に映り込んだ対象物、対象者、内容、鮮明さに基づいて、前記違反車両の運転者、保有者および同乗者のうちの少なくとも1つの検出に適した前記人物特定用画像を抽出する、
請求項1から7のいずれか1項に記載の交通違反管理システム。 - 前記違反特定手段は、速度超過、信号無視、通行禁止違反、通行区分違反、追い越し禁止違反、指定場所一時不停止のうち少なくとも1つを特定する、
請求項1から8のいずれか1項に記載の交通違反管理システム。 - 道路を連続的に撮像する単一の撮像手段によって得られた画像から車両が写った画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像取得ステップで取得された画像を用いて、交通違反を行った違反車両を検出するために適した違反特定用画像を抽出し、前記違反特定用画像を用いて違反内容を特定する違反特定ステップと、
前記画像取得ステップで取得された画像から前記違反車両の運転者、所有者および同乗者のうちの少なくとも1つを特定するために適した人物特定用画像を抽出し、前記人物特定用画像を用いて前記違反車両の運転者、保有者および同乗者のうちの少なくとも1つを特定する人物特定ステップと、
前記違反特定用画像、特定された前記違反内容、前記人物特定用画像、特定された前記違反車両の運転者、保有者および同乗者のうちの少なくとも1つを、同一の違反に関する情報として関連付けて保存する記憶ステップと、
を備えた交通違反管理方法。
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JP2015004746A JP2016130931A (ja) | 2015-01-14 | 2015-01-14 | 交通違反管理システムおよび交通違反管理方法 |
PCT/JP2015/080345 WO2016113973A1 (ja) | 2015-01-14 | 2015-10-28 | 交通違反管理システムおよび交通違反管理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015004746A JP2016130931A (ja) | 2015-01-14 | 2015-01-14 | 交通違反管理システムおよび交通違反管理方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
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JP2016130931A true JP2016130931A (ja) | 2016-07-21 |
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Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015004746A Pending JP2016130931A (ja) | 2015-01-14 | 2015-01-14 | 交通違反管理システムおよび交通違反管理方法 |
Country Status (2)
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KR101694155B1 (ko) * | 2016-11-11 | 2017-01-09 | 렉스젠(주) | 주행 차량 분석 장치 및 그 방법 |
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CN110929676A (zh) * | 2019-12-04 | 2020-03-27 | 浙江工业大学 | 一种基于深度学习的违章掉头实时检测方法 |
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- 2015-01-14 JP JP2015004746A patent/JP2016130931A/ja active Pending
- 2015-10-28 WO PCT/JP2015/080345 patent/WO2016113973A1/ja active Application Filing
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JP2020149517A (ja) * | 2019-03-15 | 2020-09-17 | オムロン株式会社 | 走行車両情報収集システム、走行車両情報収集方法 |
KR102618451B1 (ko) * | 2023-06-15 | 2023-12-27 | 렉스젠(주) | 단속 기준 정보 표출 검증이 가능한 교통 시스템 및검증 정보 제공 방법 |
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Publication number | Publication date |
---|---|
WO2016113973A1 (ja) | 2016-07-21 |
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