JP2017049884A - 違反者検出装置およびこれを備えた違反者検出システム - Google Patents

Abstract

【課題】交通違反を常習的に繰り返す違反者を検出することが可能な違反者検出装置およびこれを備えた違反者検出システムを提供する。
【解決手段】違反者検出装置１０は、交通違反を犯した歩行者あるいは自転車の運転者を含む違反者のうち、常習的に交通違反を繰り返す違反常習者を検出する。違反者検出装置１０は、違反検出部１２、画像取得部１１、常習者検出部１４を備えている。違反検出部１２は、歩行者や自転車の運転者の交通違反を検出する。画像取得部１１は、違反検出部１２において検出される交通違反の違反者を撮影した画像を取得する。常習者検出部１４は、画像取得部１１において取得され、異なる日時に撮影された複数の画像の中から、複数の画像において同一人物が違反者として写っていた場合に、当該違反者を違反常習者として検出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、例えば、信号無視等の交通違反を常習的に繰り返す違反者を検出する違反者検出装置およびこれを備えた違反者検出システムに関する。

近年、信号機が設置された横断歩道のある道路において、歩行者や自転車が赤信号を無視して横断することで、交通事故の発生リスクが高まるとともに、車両の走行が妨げられることによる交通渋滞の要因となっている。
例えば、特許文献１には、このような赤信号を無視して道路を横断する歩行者等を抑止するために、赤信号表示時に横断歩道内に進入した違反者を検知して、信号機に設置されたディスプレイに当該違反者の画像を表示する装置について開示されている。

しかしながら、上記従来の装置では、赤信号を無視して横断歩道内に進入した違反者による違反を抑止することを目的とするものであって、違反者の検出については考慮されていない。
特に、信号無視等の交通違反者は、常習的に繰り返し行う者もいるため、交通事故や交通渋滞等の発生を抑制するためには、これらの常習違反者への対策が重要である。

特開２００３−３４６２８０号公報

本発明の課題は、交通違反を常習的に繰り返す違反者を検出することが可能な違反者検出装置およびこれを備えた違反者検出システムを提供することにある。

第１の発明に係る違反者検出装置は、交通違反を犯した歩行者あるいは自転車の運転者を含む違反者のうち、常習的に交通違反を繰り返す違反常習者を検出するための違反者検出装置であって、違反検出部と、画像取得部と、記憶部と、常習者検出部と、を備えている。違反検出部は、歩行者や自転車の運転者の交通違反を検出する。画像取得部は、違反検出部において検出される交通違反の違反者を撮影した画像を取得する。常習者検出部は、画像取得部において取得、異なる日時に撮影された複数の画像の中から、複数の画像において同一人物が違反者として写っていた場合に、当該違反者を違反常習者として検出する。

ここでは、例えば、信号機が設置された横断歩道のある道路において、赤信号を無視して道路を横断しようとする歩行者や自転車等の交通違反を検出する。さらに、過去に撮影された画像を用いて、その交通違反を常習的に繰り返す違反常習者を検出する。
ここで、違反検出部における交通違反の検出は、例えば、カメラ等によって撮影された画像情報を用いて行われてもよいし、歩行者や自転車等の横断歩道への進入を検知するセンサ等の検知結果を用いて行われてもよい。また、画像取得部において取得される画像は、例えば、信号機が設置された横断歩道のある道路に取り付けられたカメラ等の撮像装置から供給される。そして、違反常習者の検出は、画像取得部において取得された異なる日時に撮影された画像中に、同一人物と認定される違反者がいることを検出することにより行われる。

なお、違反者が同一人物であるか否かの認定は、例えば、画像中の違反者の顔、服装、体型等に基づいて行われる。
すなわち、本違反者検出装置では、信号無視等の交通違反が検出された際に、その違反者を撮影した画像と、記憶部に保存された過去の交通違反が検出された際に撮影された画像とを比較する。そして、違反者検出装置は、過去の画像に含まれる違反者の中に同一人物と思われる違反者が含まれる場合には、当該違反者を違反常習者として検出する。

これにより、信号無視等の交通違反を繰り返している違反者を違反常習者として検出することで、その違反者の個人情報等が不明であっても、警察官等による交通違反の取締りの対象とすることができる。
この結果、信号無視等の交通違反が検出される現場で警察官等が取締りを実施する際に、警察官等は、その違反者を違反常習者として検挙することができる。

第２の発明に係る違反者検出装置は、第１の発明に係る違反者検出装置であって、常習者検出部は、画像に含まれる違反者の顔、性別、身長、体格、推定年齢、乗っている自転車の種類、特徴的な服装、所持品の情報のうち、少なくとも１つを用いて複数の画像を比較し、違反常習者を検出する。
ここでは、例えば、画像中の違反者の顔、性別、身長、体格、推定年齢や、乗っている自転車の種類、服装、所持品等に基づいて、信号無視等の交通違反を犯した違反者が過去にも交通違反を犯した違反常習者であるか否かを検出する。

これにより、例えば、横断歩道付近に設置されたカメラ等によって撮影された画像を用いて、違反常習者を検出することができる。
第３の発明に係る違反者検出装置は、第１または第２の発明に係る違反者検出装置であって、常習者検出部において検出された違反常習者の画像と、検出された画像に基づく当該違反常習者の交通違反の回数、違反日時に関する情報とを関連付けて保存する記憶部を、さらに備えている。

ここでは、違反常習者が検出された場合には、その違反常習者の画像を、交通違反の回数、違反日時（違反の曜日、時間帯等）の情報と関連付けて記憶部に保存する。
これにより、記憶部において違反常習者の画像が交通違反の情報と関連付けた状態で保存されているため、その違反常習者が交通違反を犯す頻度や、例えば、何曜日の何時頃に信号無視等の交通違反をしているか等、違反常習者の傾向を把握することができる。

第４の発明に係る違反者検出装置は、第１から第３の発明のいずれか１つに係る違反者検出装置であって、常習者検出部において検出された違反常習者の画像のうち、少なくとも１つの画像を表示する表示部を制御する表示制御部、さらに備えている。
ここでは、常習者検出部における検出結果、つまり、違反常習者に関する画像情報等を液晶ディスプレイ等の表示部に表示させる。

これにより、歩行者や自転車による交通違反の取締りを実施する際に、警察署等に設置された液晶ディスプレイ等の表示部に、取締りの対象となる違反常習者に関する画像情報を表示することができる。
この結果、警察官等は、違反常習者の顔、服装等の特徴を把握した上で、取締りを行うことができる。

第５の発明に係る違反者検出装置は、第４の発明のいずれか１つに係る違反者検出装置であって、表示制御部は、違反常習者の画像とともに、常習者検出部において検出された画像に基づく当該違反常習者の違反回数、違反の多い曜日、時間帯を含む情報を、表示部に表示させる。
ここでは、検出された違反常習者について、違反回数、違反の多い曜日、時間帯等を含む情報を表示部に表示させる。

これにより、交通違反の取締りを行う警察官等は、その違反常習者が信号無視等の交通違反を犯す頻度が高い曜日や時間帯に、交通違反が検出された現場で取締りを行うことができる。
第６の発明に係る違反者検出装置は、第１から第５の発明のいずれか１つに係る違反者検出装置であって、違反検出部は、画像取得部において取得された画像、および画像に含まれる信号機の制御情報の少なくとも１つを用いて信号無視の交通違反の有無を検出する。

ここでは、赤信号無視等の交通違反を検出するために、画像取得部において取得された画像の情報、および画像に含まれる信号機の制御情報の少なくとも１つを用いている。
これにより、例えば、赤信号の横断歩道を渡る歩行者等が含まれる画像や、信号機の制御情報とこの制御情報によって赤信号だった時間に撮影され横断歩道を渡る歩行者等が含まれる画像とを組み合わせて、信号無視等の交通違反を検出することができる。

第７の発明に係る違反者検出装置は、第６の発明に係る違反者検出装置であって、画像取得部は、違反者と信号機とを含む画像を取得する。
ここでは、カメラ等の撮像装置によって撮影された画像として、違反者と信号機とが含まれる画像を用いて、上述した違反常習者の検出を行う。
これにより、交通違反の検出および立証と、違反常習者の検出とを同じ画像を用いて行うことができる。

第８の発明に係る違反者検出装置は、第３の発明に係る違反者検出装置であって、記憶部に保存され、同時期に撮影された複数の画像の中から、常習者検出部における違反常習者の検出に使用される最適な画像を抽出する画像抽出部を、さらに備えている。
ここでは、画像取得部において取得され同時期に撮影された複数の画像の中から、所定の条件に基づいて、違反常習者の検出に用いられる最適な画像を抽出する。

ここで、画像抽出部における最適な画像の抽出条件としては、例えば、違反者の顔の向きがカメラに正対している、違反者の顔の鮮明さ、画像の明るさ等が含まれる。
これにより、違反常習者の検出に必要な条件を満たす最適な画像を用いて、効果的に違反常習者の取締りを実施することができる。
第９の発明に係る違反者検出装置は、第８の発明に係る違反者検出装置であって、常習者検出部における違反者の検出に使用される画像に含まれる違反者の顔の向きを検出する顔向き検出部を、さらに備えている。

ここでは、違反常習者の検出に最適な画像を抽出するために、画像取得部において取得された画像に含まれる違反者の顔の向きを検出する。
ここで、違反常習者の検出に最適な顔の向きとしては、例えば、カメラ等の撮像装置に対して違反者の顔が正対している状態等が考えられる。つまり、記憶部に保存されている違反者の顔が分かりやすい状態で撮影された画像が抽出されるように、顔向き検出部において画像中の違反者の顔の向きが検出される。

これにより、すでに記憶部に保存されている画像中の違反者の顔と比較しやすい顔の向きで撮影された画像を抽出して、効率よく違反者を検出することができる。
第１０の発明に係る違反者検出装置は、第８または第９の発明に係る違反者検出装置であって、画像抽出部は、記憶部に保存された複数の画像の中から、違反者が横断歩道を渡る直前の信号機を確認した際の画像を抽出する。

ここでは、違反者の検出に最適な画像として、画像取得部において取得された画像に含まれる違反者が横断歩道を渡る直前に信号機の色を確認した際の画像を抽出する。
ここで、赤信号を無視して道路を横断する歩行者や自転車の運転者は、横断する前に信号機の色を確認し、青信号側の道路の車の通行状況を確認してから道路を横断すると考えられる。

これにより、信号機の色を確認する際に歩行者等が顔を上げた状態で撮影された画像を用いることで、違反常習者の検出をより効果的に実施することができる。
第１１の発明に係る違反者検出装置は、第３の発明に係る違反者検出装置であって、記憶部は、違反者が信号無視して横断歩道を渡る際の画像、違反者が信号機の色を確認した際の画像を、関連付けて保存する。

ここでは、赤信号無視の違反を犯した状況を示す画像と、違反者が信号機の色を確認する際に顔を上げた状態を撮影した画像とを関連付けて、記憶部において保存する。
これにより、赤信号無視の違反を立証するための画像と、違反常習者の検出用の画像とを関連付けて保存することで、違反常習者の取締りを効率よく実施することができる。
第１２の発明に係る違反者検出装置は、第１から第１１の発明のいずれか１つに係る違反者検出装置であって、常習者検出部は、同一の場所を撮影した複数の画像の中から、違反常習者を検出する。

ここでは、同じ場所で撮影された複数の画像を用いて、違反常習者を検出する。
これにより、同じ場所で何度も繰り返し交通違反を繰り返す悪質な違反常習者を検出して、効果的な取締りを実施することができる。
第１３の発明に係る違反者検出システムは、第１から第１２の発明のいずれか１つに係る違反者検出装置と、横断歩道を含む道路付近に設置され、画像取得部において取得される画像を撮影する撮像装置と、を備えている。

ここでは、上述した違反者検出装置と、違反者検出装置に対して違反者を含む画像を供給する撮像装置とを用いて違反者検出システムを構成している。
なお、撮像装置は、例えば、違反者の顔が確認しやすい画像が得られるように、横断歩道に設置された信号機の近傍に設置されていることが好ましい。
これにより、例えば、信号機が設置された横断歩道のある交差点等に設置されたカメラ（撮像装置）によって通行する歩行者や自転車の撮影を行い、その画像を用いて違反常習者の検出を行うことができる。

この結果、例えば、警察署等において、本システムによって検出された違反常習者の情報に基づいて、交通違反が発生する現場において交通違反の取締りを実施することができる。
第１４の発明に係る違反者検出システムは、第１３の発明に係る違反者検出システムであって、撮像装置は、横断歩道を通行する歩行者あるいは自転車を撮影する。

ここでは、違反者検出装置に対して違反者を含む画像を供給するカメラ等の撮像装置によって、赤信号無視等の交通違反が発生しやすい横断歩道を通行する歩行者や自転車を撮影する。
これにより、カメラ等の撮像装置によって、赤信号を無視して横断歩道を横断する違反者を効率よく撮影することができる。

第１５の発明に係る違反者検出システムは、第１３または第１４の発明に係る違反者検出システムであって、撮像装置は、横断歩道を含む道路に設置された歩行者用信号機の近傍に設置されている。
ここでは、違反者検出装置に対して違反者を含む画像を供給するカメラ等の撮像装置を、赤信号無視の違反が発生しやすい横断歩道を含む道路に設置された歩行者用信号機の近傍に設置している。

これにより、赤信号を無視して道路を横断する直前に信号機の色を確認するために信号機を見上げた違反者の顔を、カメラ等の撮像装置によって撮影することができる。
この結果、過去に撮影された違反者の顔と比較しやすい画像を取得して、違反常習者を効率よく検出することができる。
第１６の発明に係る違反者検出システムは、第４または第５の発明に係る違反者検出装置と、常習者検出部における検出結果を表示する表示装置と、を備えている。

ここでは、違反者検出装置の常習者検出部において検出された違反常習者に関する情報を表示する表示部を含む違反者検出システムを構成している。
ここで、違反常習者に関する情報を表示する表示部としては、例えば、液晶ディスプレイやＰＣ（Personal Computer）のモニタ等を使用することができる。
これにより、警察署等において、信号無視等の交通違反を繰り返している違反常習者に関する情報を表示することで、その違反者の個人情報等が不明であっても、違反現場において、警察官等による交通違反の取締りを効果的に実施することができる。

本発明に係る違反者検出装置によれば、赤信号無視等の交通違反を常習的に繰り返す違反者を検出することができる。

本発明の一実施形態に係る違反者検出装置を含む違反者検出システムの構成を示すブロック図。 図１の違反者検出システムに含まれる信号機上に設置されたカメラと、赤信号無視して横断歩道を渡る歩行者とを示す図。 図１の違反者検出システムに含まれる信号機上に設置されたカメラと、赤信号無視して横断歩道を渡る自転車とを示す図。 図１の違反者検出装置に含まれる違反検出部の構成を示すブロック図。 図１の違反者検出装置に含まれる画像抽出部の構成を示すブロック図。 図１の違反者検出装置に含まれる違反常習者検出部における処理内容を示すブロック図。 図１の違反者検出装置に含まれる記憶部内に形成される各憶領域を示すブロック図。 図１の違反者検出システムに含まれる表示部に表示される違反常習者に関する違反情報等の表示画面を示す図。 図１の違反者検出システムに含まれる表示部に表示される同一の違反者に関する違反情報等の表示画面を示す図。 図１の違反者検出システムに含まれる表示部に表示される複数の違反常習者ごとの違反情報を表示する表示画面を示す図。 図８〜図１０の表示画面に表示される違反常習者の顔確認用の画像を示す図。 図１の違反者検出システムにおける違反者検出処理の流れを示すフローチャート。 本発明の他の実施形態に係る違反者検出装置を含む違反者検出システムの構成を示すブロック図。 図１３の違反者検出装置に含まれる違反検出部の構成を示すブロック図。 （ａ）〜（ｃ）は、本発明のさらに他の実施形態に係る違反者検出システムにおける信号機に取り付けられたカメラの設置例を示す図。

本発明の一実施形態に係る違反者検出装置１０およびこれを備えた違反者検出システム１について、図１〜図１２を用いて説明すれば以下の通りである。
＜１、違反者検出システム１の構成＞
本実施形態に係る違反者検出システム１は、交差点や直線道路等に設置されたカメラ（撮像装置）２０によって撮影された画像を用いて、歩行者や自転車等による信号無視等の交通違反の発生と、その交通違反を常習的に行っている違反常習者を検出する。このため、本違反者検出システム１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、本違反者検出システム１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、交通違反の違反常習者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、本違反者検出システム１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、本違反者検出システム１と接続されたタブレット端末やＰＣ（Personal Computer）等を用いて、警察官等が、表示画面を確認しながら、取り締まりが行われる。

これにより、警察官等は、違反者の名前や住所等が分からない場合でも、違反常習者として検出された人物の外見的な特徴や違反の多い曜日や時間帯等を認識しておく、もしくは現場で表示画面を確認することができる。そして、カメラ２０が設置された横断歩道Ｚ等の現場において、現行犯で違反常習者の取締りを実施することができる。
具体的には、本実施形態の違反者検出システム１は、図１に示すように、違反者検出装置１０と、カメラ（撮像装置）２０と、表示部２１と、を備えている。

本実施形態の違反者検出装置１０は、カメラ２０によって撮影された画像と、過去の違反者の画像情報とを参照して、赤信号無視等の交通違反を犯した歩行者あるいは自転車の運転者等のうち、常習的に交通違反を犯す違反常習者を検出する。
なお、違反者検出装置１０の詳細な構成については、後段にて詳述する。
また、本実施形態では、上段に赤信号４０ａ、下段に青信号４０ｂの表示が配列された歩行者用の信号機４０を用いて説明する。そして、以下の説明において画像中に含まれる信号機４０は、全て赤信号４０ａ側が点灯している状態を示しているものとする。

（カメラ２０）
違反者検出装置１０に対して画像を供給するカメラ２０は、図２に示すように、歩行者用の信号機４０の近傍（ここでは、信号機４０の上部）に取り付けられており、赤信号４０ａを無視して横断歩道Ｚを渡る歩行者Ａ１を正面から撮影する。このとき、カメラ２０は、赤信号４０ａを無視して横断歩道Ｚを横断する歩行者Ａ１とともに、歩行者Ａ１の横あるいは背後にある信号機４０（赤信号４０ａが点灯）を含む画像が撮影されるように設置されている。

これにより、違反を犯した歩行者Ａ１とともに赤信号４０ａ点灯時の信号機４０を含む画像Ｐ１（図９等参照）を取得することができる。よって、この画像Ｐ１を、赤信号無視の交通違反の立証用、および違反常習者の検出用の画像として用いることができる。
また、カメラ２０は、歩行者Ａ１以外に、図３に示すように、赤信号４０ａを無視して横断歩道Ｚを渡る自転車Ｂの運転者Ａ２についても正面から撮影する。

さらに、カメラ２０は、横断歩道Ｚおよびその横断歩道Ｚを横断する歩行者Ａ１や自転車Ｂの運転者Ａ２を含む画像を連続的に撮像する。そして、カメラ２０は、後述する違反者検出システム１の画像取得部１１に対して、撮像した画像を送信する。
なお、カメラ２０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２０によって撮影される画像は、連続的に撮影された静止画であってもよいし、動画であってもよい。また、カメラ２０による撮影は、常時、連続的に行われてもよいし、交通違反を検出してから所定時間の間だけ、行われてもよい。さらに、交通違反の有無に関わらずに撮影領域での人の存在を検知している間だけ、カメラ２０による撮影が行われてもよい。

本実施形態では、カメラ２０は、図２および図３に示すように、横断歩道Ｚを挟み込むように対向配置されている。このため、各カメラ２０は、横断歩道Ｚを横断する歩行者Ａ１や自転車Ｂの運転者Ａ２等を正面から撮影することができる。
ここで、図２および図３に示すように、カメラ２０が信号機４０の上部へ取り付けられているため、カメラ２０は、歩行者Ａ１や自転車Ｂの運転者Ａ２等の目線よりも高い位置に設置される。

これにより、カメラ２０は、横断歩道Ｚを渡る歩行者Ａ１等の顔をやや上方正面から撮影することができるため、違反常習者の検出を行う際に使用される画像として、違反者の顔の特徴を認識しやすい最適な画像を得ることができる。
ここで、赤信号４０ａを無視して横断歩道Ｚを横断する歩行者Ａ１等は、信号無視する直前に、信号機４０の色を確認すると推測される。そして、本実施形態では、カメラ２０が信号機４０に取り付けられている。

これにより、信号無視しようとする歩行者Ａ１等の違反者が信号機４０を見た際にカメラ２０によって撮影された画像は、違反者がカメラ２０の方向を見た状態（違反者の顔がカメラ２０に正対した状態）となる。
よって、違反者の顔が常にカメラ２０に正対した状態で撮影されるため、過去の違反者の画像と比較しやすい画像を得ることができる。

この結果、横断歩道Ｚを渡る歩行者Ａ１等を普通に撮影した画像を用いる場合と比較して、違反常習者の検出精度をさらに向上させることができる。
（表示部２１）
本実施形態の違反者検出システム１に含まれる表示部２１は、例えば、液晶ディスプレイ等の表示装置である。表示部２１には、歩行者や自転車による信号無視等の交通違反の違反常習者を確認する際に、検出された交通違反の内容（種類）や各種画像等を表示する。

そして、表示部２１は、後述する違反者検出装置１０の表示制御部１６によって、画像取得部１１において取得された交通違反および違反常習者に関する情報と、これに関連付けされた１枚あるいは複数の画像とを関連付けて表示するように制御される。
なお、表示部２１の表示画面における表示態様については、後段にて詳述する。
＜２、違反者検出装置１０の構成＞
本実施形態の違反者検出装置１０は、図２および図３に示すように、カメラ２０によって撮影された画像を取得して、赤信号４０ａを無視して横断歩道Ｚを横断する交通違反を検出する。さらに、違反者検出装置１０は、常習的に違反を繰り返す違反常習者（歩行者Ａ１や自転車Ｂの運転者Ａ２）を検出する。つまり、違反者検出装置１０は、赤信号無視等の交通違反を検出するとともに、その違反常習者の現場での取締りに使用される。

具体的には、違反者検出装置１０は、図１に示すように、画像取得部１１と、違反検出部１２と、画像抽出部１３と、違反常習者検出部１４と、記憶部１５と、表示制御部１６と、を備えている。
画像取得部１１は、カメラ２０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、画像取得部１１は、これらの複数の画像を、違反検出部１２および画像抽出部１３へと送信する。

違反検出部１２は、画像取得部１１から受信した複数の画像を用いて、信号無視等の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選択する。具体的には、違反検出部１２は、複数の画像の中から、赤信号４０ａを無視して横断歩道Ｚを渡る歩行者Ａ１等と信号機４０とを含む画像を選択する。この画像の選択時には、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、赤信号無視の交通違反を検出する場合には、違反検出部１２は、信号機４０の切り替わり情報（信号制御信号）や、画像から検出された赤信号４０ａの表示等に基づいて、赤信号４０ａが点灯していたか否かを判定することができる。そして、違反検出部１２は、赤信号４０ａの点灯時に横断歩道Ｚを横断する違反者を検出する。
より具体的には、例えば、１つの画像において、画像中の信号機４０が赤信号４０ａであるときに、歩行者Ａ１や自転車Ｂの運転者Ａ２が横断歩道Ｚ内に進入している画像を用いて、信号無視の交通違反を検出することができる（図８等参照）。

なお、違反検出部１２における交通違反を検出する処理内容については、図４を用いて後段にて詳述する。
画像抽出部１３は、画像取得部１１から受信した画像情報の中から、違反検出部１２において検出された信号無視等の交通違反の違反常習者を検出するために最適な画像を抽出する。ここで、画像抽出部１３において抽出される最適な画像の条件としては、例えば、正面から違反者の顔を撮影した画像等が含まれる。

このため、画像抽出部１３は、図１に示すように、顔向き検出部１３ａを有している。
顔向き検出部１３ａは、画像取得部１１から受信した複数の画像に含まれる歩行者Ａ１や自転車Ｂの運転者Ａ２等の顔の向きを検出する。
これにより、画像抽出部１３は、顔向き検出部１３ａにおいて、歩行者Ａ１等の顔の向きが、カメラ２０が設置された信号機４０に対して正対した状態の画像を抽出することができる。

なお、画像抽出部１３における最適画像の抽出処理については、図５を用いて後段にて詳述する。
違反常習者検出部１４は、画像抽出部１３において抽出された最適な画像を受信して、その違反者の画像を、記憶部１５に保存された過去の違反者の画像と比較する。そして、異なる日時に撮影された画像の中で、同一人物が違反者として写っていた場合には、その人物を交通違反を繰り返している違反常習者として検出する。

具体的には、違反常習者検出部１４は、画像抽出部１３から受信した違反者を含む最適な画像と、記憶部１５にすでに保存されている過去に交通違反を犯した違反者の画像とを比較する。そして、その画像に含まれる違反者同士が同一人物であるか否かを判定する。なお、この判定作業は、複数の画像に対して行われる。
ここで、同一人物であるか否かの判定は、違反者の顔の特徴や、体型、推定年齢、性別、服装、所持品、乗っている自転車の種類、色等に応じて、行われる。

なお、違反常習者検出部１４における違反常習者の検出処理については、図６を用いて後段にて詳述する。
記憶部１５は、違反検出部１２において検出された信号無視等の交通違反の内容、画像抽出部１３において抽出された違反立証用の最適画像、違反常習者検出部１４において検出された違反常習者情報、違反者検出用の画像等を互いに関連付けて保存する。

なお、記憶部１５には、違反検出部１２および画像抽出部１３から、交通違反の立証およびその違反常習者の検出に必要な画像だけが送信される。このため、記憶部１５には、信号無視等の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、違反常習者の検出に使用されない画像等は保存されない。
表示制御部１６は、記憶部１５に保存された違反常習者による交通違反に関する情報、その違反常習者の情報、およびこれに関連付けされた１枚あるいは複数の画像を効果的に表示するように、表示部２１を制御する。
＜２−１、違反検出部１２における処理＞
違反検出部１２の詳細な処理内容について、図４を用いて説明すれば以下の通りである。

違反検出部１２は、図４に示すように、ＤＢ（データベース）１２ａと、判定手段１２ｂと、を有している。
ＤＢ１２ａは、図４に示すように、信号無視等の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、信号無視等の交通違反を立証するための条件とは、カメラ２０が設置された横断歩道Ｚのある道路における信号機４０を含む画像情報、信号機４０の切り替わりに関する情報（信号制御信号等）等が含まれる。

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、検出される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、赤信号４０ａと違反者である歩行者Ａ１等が含まれている等の条件が考えられる。あるいは、複数の画像を組み合わせて立証する場合には、１枚目の画像中に、赤信号４０ａを無視して横断歩道Ｚ内に進入した歩行者Ａ１を含んでおり、２枚目の画像中に、その歩行者Ａ１を正面から撮影した際の顔の部分が含まれる等の条件等がある。

なお、この違反検出に必要な画像の条件としては、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１２ｂは、図４に示すように、ＤＢ１２ａに保存された立証条件を踏まえて、画像取得部１１において取得された複数の画像の中から取り出された画像を照合して、画像に含まれる歩行者Ａ１等が信号無視の交通違反を犯したか否かを検出する。そして、信号無視の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の画像Ｐ１（図８等参照）を抽出して、記憶部１５へ送信する。

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、横断歩道Ｚの停止線付近から横断歩道Ｚ内への領域を違反者検知処理領域として設定する。
赤信号検知処理領域では、例えば、画像処理によって、信号機４０が赤信号に変わったタイミングを検出することで、赤信号無視の歩行者Ａ１や自転車Ｂを検出する際のトリガとなる。

違反者検知処理領域では、信号無視して横断歩道Ｚを横断する歩行者Ａ１や自転車Ｂの運転者Ａ２等を検出する。さらに、この領域では、各種違反情報（例えば、違反者の数等）を収集することも可能である。
そして、判定手段１２ｂは、図４に示すように、交通違反の有無と、違反検出情報（違反特定用の画像Ｐ１、違反内容に関する情報等）とを、記憶部１５に対して出力する。さらに、判定手段１２ｂは、交通違反を検出した場合には、違反検出情報を、画像抽出部１３へ出力する。
＜２−２、画像抽出部１３における処理＞
画像抽出部１３の詳細な処理内容について、図５を用いて説明すれば以下の通りである。

画像抽出部１３は、画像取得部１１から受信した画像情報の中から、違反検出部１２において検出された信号無視等の交通違反の違反常習者を検出するために最適な画像を抽出する。具体的には、画像抽出部１３は、最適な画像を抽出するために、図５に示すように、顔向き検出部１３ａを有している。
顔向き検出部１３ａは、信号無視等の交通違反の違反者の人物の特徴（顔等）を特定するための最適な画像を抽出するために、画像中に含まれる違反者（歩行者Ａ１や自転車Ｂの運転者Ａ２等）の顔の向きを検出する。

より詳細には、顔向き検出部１３ａは、信号無視等の交通違反が検出された画像に含まれる違反者の顔の向きを検出し、違反者の顔が正面から撮影された画像を抽出する。
このため、画像抽出部１３では、信号無視を犯した歩行者Ａ１等が下や横を向いて歩いている状態の画像等、違反常習者の検出に使用できない画像を排除して、違反常習者の検出に最適な画像だけを抽出する。

そして、画像抽出部１３は、抽出された最適な画像情報を、違反常習者検出部１４および記憶部１５に対して出力する。
これにより、違反常習者検出部１４では、例えば、違反者の顔を正面から撮影した画像等、過去の違反者の画像と同じ向きで撮影された画像を用いて、違反常習者の検出を行うことができる。

また、記憶部１５では、違反常習者の検出に最適な画像情報として、違反検出部１２において検出された違反内容と関連付けて保存することができる。
なお、画像抽出部１３において抽出される最適な画像情報としては、違反者の顔を正面から撮影した画像に限らず、横顔や服装等が分かりやすい他の画像等、違反者の特徴を表す画像であってもよい。
＜２−３、違反常習者検出部１４における処理＞
違反常習者検出部１４は、カメラ２０によって異なる日時に撮影された画像を用いて、以下のようにして、違反常習者を検出する。

すなわち、違反常習者検出部１４は、図６に示すように、画像抽出部１３において抽出された違反者の特徴（顔等）を示す最適な画像情報を受信して、これを記憶部１５に保存された過去の違反者の画像情報と比較する。
具体的には、今回、検出された違反者の画像情報と、記憶部１５に保存されている過去（異なる日時）に検出された違反者の画像情報とを比較して、同一の違反者を撮影した過去の画像を検出する。

ここで、同一の違反者であるか否かは、違反者を撮影した画像に含まれる顔、体型、性別、服装、所持品等、人物の特徴を示す部分を参考にして判定される。特に、違反者の顔については、画像処理等によってその特徴を図形化または数値化する等することにより、今回取得された画像中の違反者の顔と、過去の違反者の顔とを効率よく比較することができる。

また、違反常習者検出部１４では、過去の違反者の中に同一人物がいると検出された場合には、その人物が所定回数以上の違反を繰り返しているか否かを判定する。
ここで、所定回数以上の違反を繰り返していると判定された場合には、この人物を違反常習者として判定し、違反常習者の情報を記憶部１５へ送る。
記憶部１５へ送られた違反常習者の情報は、将来の違反常習者の検出に用いることができるように、最適な画像情報として保存される。また、違反常習者検出部１４において、違反常習者ではないと判定された違反者の最適な画像情報等についても、将来の違反常習者の検出に用いることができるように、最適な画像情報として保存される。

なお、違反常習者であるか否かの判定に用いられる所定回数としては、例えば、５回以上であってもよいし、過去に一度でも違反をしている人物を違反常習者とするために２回以上としてもよい。つまり、警察署等における信号無視等の交通違反の取締りの際に、交通違反の発生状況等に応じて、所定回数の数字は任意に設定が可能である。
＜２−４、記憶部１５に保存される情報＞
本実施形態の違反者検出装置１０では、上述したように、画像取得部１１において取得された違反検出部１２において検出された交通違反の情報、違反常習者検出部１４において検出された違反常習者に関する情報等が、それぞれ記憶部１５に保存される。

記憶部１５は、データの書き込み、消去が可能なフラッシュメモリ等の記憶手段であって、図７に示すように、画像情報記憶領域１５ａ、違反検出情報記憶領域１５ｂ、違反常習者情報記憶領域１５ｃを有している。
画像情報記憶領域１５ａは、上述した画像取得部１１において取得された画像情報、違反検出部１２において検出された交通違反に関連する画像情報、画像抽出部１３において抽出された違反者の特徴を示す最適な画像情報等を保存する。

より詳細には、画像情報記憶領域１５ａは、
・画像取得部１１において取得された信号機と違反者を含む画像情報
・画像取得部１１において取得された違反者の顔を含む画像情報
・違反検出部１２において使用された交通違反を立証するための画像情報
・画像抽出部１３において抽出された違反者の特徴を示す最適な画像情報
・違反常習者検出部１４において検出された違反常習者の画像情報
等の画像情報を保存する。

違反検出情報記憶領域１５ｂは、違反検出部１２において検出された信号無視等の交通違反の内容（違反内容、違反場所、違反日時等）に関する情報を保存する。
違反常習者情報記憶領域１５ｃは、違反常習者として判定された違反者の特徴等を保存する。
より詳細には、違反常習者情報記憶領域１５ｃは、
・違反常習者の違反内容、違反回数、違反日時（違反の多い曜日や時間帯）等
・違反常習者の特徴（顔、性別、体格、推定年齢等）
・違反常習者の所有物等の特徴（服装、所持品、自転車の種類、色等）
の各種情報を保存する。
＜３、表示部２１における表示態様＞
本実施形態の違反者検出システム１では、上述のように、違反検出部１２において検出された信号無視等の交通違反について、その違反者の特徴を示す画像を抽出する。そして、本違反者検出システム１では、交通違反の立証および違反常習者の検出に必要な画像および各種情報を記憶部１５に保存する。さらに、本違反者検出システム１では、警察署等に設置された液晶ディスプレイや警察官が所持するタブレット端末等の表示部２１に、記憶部１５に保存された各種情報を表示させる。

つまり、違反者検出システム１では、記憶部１５に保存された違反特定用の画像Ｐ１、違反者の顔確認用の拡大画像Ｐ２等、その交通違反および違反常習者に関する各種情報が表示されるように、表示制御部１６が表示部２１の表示を制御する。
これにより、信号無視等の交通違反の取締りを行う警察官等は、表示部２１に表示された内容を確認して、効率的に取締りを実施することができる。

具体的には、表示部２１には、図８〜図１０に示すように、信号無視等の交通違反に関する違反内容、および違反常習者に関する各種情報および画像Ｐ１〜Ｐ１０が表示される。
＜３−１、表示部２１における違反常習者の表示例１＞
図８は、違反常習者として検出された違反者の情報を、表示部２１の表示画面Ｓ１中に表示した状態を示している。

表示画面Ｓ１は、図８に示すように、１回の違反内容を示す画面であって、違反常習者切替領域５１、違反内容表示領域５２、および違反画像表示領域５３という３つの表示領域を有している。
違反常習者切替領域５１には、２つの切替部５１ａ，５１ｂが表示されている。切替部５１ａ，５１ｂは、タブレット端末でタッチ等の操作がされると、他の違反常習者を表示する画面に切り替えられる。

違反内容表示領域５２には、検出された違反常習者の番号、違反内容（例えば、赤信号無視）、違反場所、その違反常習者の違反検出回数、表示画像の撮影日時が表示されている。本実施形態では、図８に示すように、２枚の画像を用いて交通違反の立証および違反常習者の検出をしている。
なお、違反内容表示領域５２に表示される違反常習者は、氏名等の個人情報ではなく、番号として表示される。この理由は、本違反者検出システム１では、違反常習者の個人情報を特定することを目的とするのではなく、違反常習者を検出して、その情報を交通違反の取締りを実施する警察官等に提供することを目的とするものだからである。よって、本違反者検出システムでは、取得された画像を用いて、顔認証等によって個人情報を参照して違反常習者個人を特定する必要はない。

違反画像表示領域５３には、違反内容表示領域５２に表示された違反内容および違反常習者を検出するための画像が表示される。本実施形態では、図８に示すように、１枚の違反検出用の画像Ｐ１と、１枚の顔確認用の画像Ｐ２とが表示されている。
違反検出用の画像Ｐ１は、赤信号の信号機４０と横断歩道Ｚ内に進入した歩行者Ａ１とが含まれるように撮影された画像を示している。

このような違反常習者を正面から撮影した画像Ｐ１は、カメラ２０が横断歩道Ｚに設置された信号機４０あるいはその近傍に取り付けられていることで、容易に取得することができる。
これにより、赤信号の信号機４０と横断歩道Ｚ内の歩行者Ａ１とを含む１枚の画像Ｐ１によって、赤信号無視の交通違反を立証することができる。

違反者の顔確認用の画像Ｐ２は、違反検出用の画像Ｐ１において信号無視と判定された違反者の顔の部分を表示している。この画像Ｐ２は、違反検出用の画像Ｐ１の顔部分を拡大したものを用いてもよいし、別の画像を拡大したものを用いてもよいし、当初から顔部分を拡大して撮影した画像を用いてもよい。この画像Ｐ２によって、違反者の顔を拡大して確認することができる。このため、予め記憶部１５に保存されている過去の違反者の画像情報に含まれる顔と照合しやすい画像を得ることができる。

この結果、違反者の特徴を比較して、過去の違反者の中に、同一人物が含まれているか否かを、より効果的に判定して、違反常習者の有無を検出することができる。
また、違反画像表示領域５３には、２枚の画像情報の左右に、画像切替部５３ａ，５３ｂが設けられている。
これらの画像切替部５３ａ，５３ｂは、タブレット端末でタッチ等の操作がされると、現在の表示画面Ｓ１に表示されている画像Ｐ１，Ｐ２以外の画像へ表示を切り替えられる。

本実施形態の違反者検出システム１では、以上のように、信号無視の交通違反の違反常習者を取り締まるために必要な情報（違反内容、違反検出用の画像、違反常習者検出用の画像、その他の情報等）を、表示部２１の表示画面Ｓ１に表示する。
これにより、本違反者検出システム１を用いて信号無視等の交通違反の取締りを行う警察官は、図８に示す表示画面Ｓ１を確認して、違反常習者による交通違反の取締りを実施することができる。

よって、警察官等は、交通違反を常習的に繰り返す違反常習者の傾向（曜日や時間帯等）を認識した状態で取締りを実施することができる。このため、従来よりも、違反常習者に対する取締り効率を向上させることができる。
＜３−２、表示部２１における違反常習者の表示例２＞
次に、図９は、１つの表示画面Ｓ２において、１人の違反常習者に関する情報を表示する際の表示を示している。

表示画面Ｓ２は、上述した表示画面Ｓ１と同様に、図９に示すように、違反常習者切替領域５１、違反内容表示領域５２、および違反画像表示領域５３という３つの表示領域を有している。
なお、表示画面Ｓ２は、違反画像表示領域５３において、異なる日時に撮影された同一の違反者の画像Ｐ３〜Ｐ６を表示している点で、上述した図８の表示画面Ｓ１とは異なっている。ただし、違反画像表示領域５３以外の表示内容は、表示画面Ｓ１と同様であるため、ここでは詳しい説明を省略する。

違反画像表示領域５３では、異なる日時に撮影された違反常習者の画像情報が表示されている。
具体的には、違反画像表示領域５３は、撮影日時Ａ、Ｂ，Ｃ，Ｄという４つの日時に撮影された、同一人物として検出された違反者の画像Ｐ３〜Ｐ６をそれぞれ表示している。
この表示画面Ｓ２では、警察官等が、同一人物として判定された違反常習者の画像を見て、違反常習者の顔や体型、性別、服装等の特徴を認識することができる。さらに、警察官等は、表示画面Ｓ２を見て、同一人物として検出された違反常習者の画像のうち、似ているけども異なる人物が表示されている場合には、その画像を指定して排除することができる。

なお、ここで排除された他の違反者の画像は、異なる違反常習者番号が付され、再度、記憶部１５において保存される。
＜３−３、表示部２１における違反常習者の表示例３＞
図１０は、表示部２１の表示画面Ｓ３において表示される信号無視の交通違反について、複数の違反常習者に関する各種情報の表示画面を示している。

具体的には、図１０では、同じ違反場所で検出されている複数の違反常習者を並べて表示する例を示している。表示画面Ｓ３は、上述した表示画面Ｓ１，Ｓ２と同様に、図１０に示すように、違反内容表示領域５２、および違反画像表示領域５３という２つの表示領域に加えて、違反地点切替領域５５およびページ切替領域５４を有している。
なお、違反内容表示領域５２における表示内容については、上述した表示画面Ｓ１，Ｓ２と同様であるため、ここでは詳しい説明を省略する。

違反地点切替領域５５には、２つの切替部５５ａ，５５ｂが表示されている。切替部５５ａ，５５ｂは、タブレット端末でタッチ等の操作がされると、他地点で検出されている違反常習者を表示する画面に切り替えられる。
表示画面Ｓ３の違反画像表示領域５３には、赤信号無視の交通違反の違反者のうち、違反常習者として検出された４人の違反常習者の画像Ｐ７〜Ｐ１０とが表示されている。

すなわち、表示画面Ｓ３の違反画像表示領域５３には、異なる違反常習者番号が付された違反常習者の画像Ｐ７〜Ｐ１０が表示されている。
そして、違反内容表示領域５２には、それぞれの違反常習者に付された番号、違反検出回数、撮影日時等に関する情報が表示されている。
これにより、信号無視等の交通違反の取締りを行う警察官等は、表示画面Ｓ３を見て、ある地点（例えば、横断歩道）における複数の違反常習者の情報を効率的に確認することができる。

なお、この表示画面Ｓ３において、画像中の人物の顔の特徴や体型、服装等を見て、同一人物と思われる違反常習者が表示されていた場合には、画像情報、違反情報をまとめて１つの違反常習者として再登録することもできる。この場合、違反常習者の番号は、古い番号の方へ統一され、新しい番号については抹消処理されるとともに、違反検出回数はそれぞれの番号に対応する回数を加算して再表示されればよい。

ページ切替領域５４は、前のページへ表示を切り替えるページ切替ボタン５４ａと、次ページへ表示を切り替えるページ切替ボタン５４ｂとが表示されている。
これらのページ切替ボタン５４ａ，５４ｂを、タブレット端末の表示画面上でタッチ等すると、その表示画面の前・後の表示画面に切り替えられる。
本実施形態の違反者検出装置１０では、違反常習者の検出に際して、過去に撮影され記憶部１５に保存されている違反者の顔を含む画像情報を用いている。この顔を含む画像情報は、通常、顔の正面から撮影されたものである。

そして、今回、画像取得部１１において取得された画像情報についても、同様に、違反者の顔を正面から撮影した画像を用いることがより好ましい。
これにより、違反常習者の検出の際に、異なる日時に撮影された複数の画像の中から、違反者の顔を正面から撮影された画像を用いて同一人物であるか否かを判定することができる。

なお、上述した通り、違反者の顔を正面から撮影した画像に加えて、横顔や全身を含む画像等を組み合わせて、違反常習者の検出を行ってもよい。また、同一人物であるか否かの判定ができるのであれば、顔の正面でなく、斜め方向から撮影された画像であってもよい。
ここで、上述した表示画面Ｓ１〜Ｓ３の違反画像表示領域５３に表示される顔確認用の違反者の画像Ｐ２〜Ｐ１０は、以下のように形成される。

すなわち、顔確認用の違反者の画像Ｐ２〜Ｐ１０は、図１１に示すように、赤信号の横断歩道Ｚを渡る直前に信号機４０を見た歩行者Ａ１とその側方の信号機４０とを含む画像Ｐ１１から、画像Ｐ１１中の違反者の顔の部分を拡大して形成される。
ここで、赤信号を無視して横断歩道を渡ろうとする歩行者Ａ１や自転車Ｂの運転者Ａ２等は、横断歩道を渡る直前に、信号機４０の色を確認すると推測される。

このとき、信号機４０の色を確認した歩行者Ａ１等は、対向配置された信号機４０に取り付けられたカメラ２０に対して顔を上げて正対した状態となる。
これにより、カメラ２０は、この瞬間の画像を撮影することで、赤信号を無視して横断歩道Ｚに進入した歩行者Ａ１等の顔の部分を正面から撮影することができる。よって、違反常習者を検出するための画像、つまり顔確認用として違反者の顔部分を拡大した画像Ｐ２〜Ｐ１０として、違反者の顔がカメラ２０に正対した状態の画像を得ることができる。

そして、これらの画像Ｐ２〜Ｐ１０は、違反特定用の画像Ｐ１や違反常習者特定用の画像Ｐ１１と関連付けされた状態で、違反情報として記憶部１５に保存される。
＜４、本違反者検出システム１における処理フロー＞
本実施形態の違反者検出システム１および違反者検出装置１０では、上述のように、違反検出部１２において検出された信号無視等の交通違反について、その違反者に関する情報を過去の違反者の情報を比較して、違反常習者を検出する。

ここでは、違反常習者の検出の流れについて、図１２を用いて説明すれば以下の通りである。
すなわち、本違反者検出システム１では、まず、ステップＳ１１において、画像取得部１１が、信号機が設置された横断歩道を含む画像を取得する。
なお、ここで取得される画像は、連続的に撮影された画像であってもよいし、動画であってもよい。

次に、ステップＳ１２において、違反検出部１２が、取得された画像において、信号無視等の交通違反の発生およびその違反者の検出がされたか否かを検出する。ここで、交通違反およびその違反者を検出した場合には、ステップＳ１３へ進む。一方、未検出の場合には、ステップＳ１１へ戻る。
次に、ステップＳ１３において、画像抽出部１３が、違反特定用およびその違反者の顔を確認するための最適画像を抽出する。

画像抽出部１３において抽出される最適な画像は、顔向き検出部１３ａにおいて検出された画像中における違反者の顔の向き、画像の鮮明さ等に応じて抽出される。
次に、ステップＳ１４において、違反常習者検出部１４が、ステップＳ１３において抽出された顔確認用の最適画像と、すでに記憶部１５に保存されている過去の違反者の最適画像とを照合する。

次に、ステップＳ１５において、違反常習者検出部１４が、過去（異なる日時）に撮影された違反者の画像の中に、同一の違反者の画像が含まれるか否かを判定する。
ここで、同一の違反者の画像有りと判定された場合には、ステップＳ１６へ進む。一方、同一の違反者の画像無しと判定された場合には、ステップＳ１９へと進む。
次に、ステップＳ１６において、同一の違反者有りと判定された後、その違反者の顔確認用の画像と過去の違反者の画像とを関連付けて違反日時とともに保存するとともに、違反回数を更新する。

次に、ステップＳ１７において、ステップＳ１６において更新された違反回数が、所定の回数を超えているか否かを判定する。ここで、所定回数以上であると判定された場合には、ステップＳ１８へ進む。一方、所定回数未満と判定された場合には、ステップＳ１１へ戻る。
次に、ステップＳ１８において、ステップＳ１７で違反常習者として判定された違反者が、所定回数以上の違反者であると判定されると、この違反者に違反常習者としての違反常習者番号が付与される。そして、違反常習者番号は、違反常習者の情報（違反の多い曜日や日時等）を各種画像情報等と関連付けて記憶部１５に保存される。

一方、ステップＳ１５において同一の違反者が存在しないと判定された場合には、ステップＳ１９において、初回の違反者として、新たに違反者番号が付される。この違反者番号は、違反内容（信号無視等）、違反日時等を画像情報とともに関連付けされて保存される。
本実施形態の違反者検出システム１および違反者検出装置１０では、以上のように、交通違反を検出した際に、その交通違反の違反者の画像と、過去の違反者の画像とを比較して、同一人物による違反であるか否かを判定する。ここで、同一人物による違反であると判定された場合には、違反常習者として登録し、違反検出用の画像情報、違反者の特徴を示す画像情報とともにその違反内容、違反回数を記憶部１５に保存する。

これにより、信号無視の交通違反の取締りを実施する警察官等は、カメラ２０が設置された特定の道路における違反常習者の特徴（顔、体型、性別、服装、所持品、乗っている自転車の形状等）を認識することができる。また、違反常習者の違反の傾向（曜日、日時等）を理解することで、違反常習者の取締りを効果的に実施することができる。
つまり、特定の違反常習者（例えば、違反検出回数３０回以上）を現場で取り締まるために、警察官等は、事前に違反常習者の情報を表示部２１の表示画面において確認する、もしくは手元に違反常習者の情報を表示しておく。そして、違反常習者の特徴（顔等）を把握した上で、その違反常習者が頻繁に交通違反を犯す曜日、時間帯にその現場で待機しておくことができる。この結果、警察官等は、違反常習者と思われる人物がその道路に現れて信号無視の交通違反を犯した際に、現行犯で取り締まることが可能となる。

よって、違反常習者として登録された歩行者Ａ１や自転車Ｂの運転者Ａ２を効率的に取り締まることで、交通事故や交通渋滞等の原因となる交通違反の発生を減少させることができる。
特に、交通違反を繰り返す違反常習者を、違反検出回数が多い人物から優先的に取り締まることもできるため、交通違反を繰り返す人ののべ人数を効率よく減少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）
上記実施形態では、カメラ２０によって撮影された違反者（歩行者Ａ１等）と信号機４０とを含む画像を用いて、交通違反の検出および違反常習者の検出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、交通違反の検出に関しては、図１３に示すように、違反検出部１２において、信号制御信号とセンサ２２の検知結果とを受信して、赤信号無視等の交通違反を検出する違反者検出システム１０１であってもよい。
違反者検出システム１０１では、違反検出部１１２において、図１４に示すように、信号機４０を制御する信号制御装置３０からの信号制御信号とともに、横断歩道内の歩行者等の進入を検知するセンサ２２の検知結果を受信すればよい。

これにより、信号制御信号によって確認できる赤信号の時間帯に歩行者や自転車等が横断歩道に進入したことを、センサ２２において検知することで、ＤＢ１１２ａに保存された立証条件を参照し、判定手段１１２ｂにおいて赤信号無視を検出することができる。
なお、違反検出の手段としては、図１に示す画像情報に基づく違反検出と、図１３に示すセンサ検知結果および信号制御信号の組合せとを併用してもよい。

つまり、システム構成として、画像情報を取得するカメラ（撮像装置）、センサ、信号制御装置からの信号制御信号を組み合わせることで、検出される交通違反の種類等に応じて最適な組合せを選択してもよい。
これにより、例えば、画像情報だけでは交通違反の立証が難しい場合には、信号制御信号と、信号制御信号によって赤信号の時間帯に撮影された画像情報とを組み合わせることで、交通違反を検出することができる。

（Ｂ）
上記実施形態では、リアルタイムでカメラ２０によって撮影された画像に含まれる信号無視の違反者の画像を、過去に撮影された違反者の画像と比較して、同一人物による違反ありと判定した場合に、その違反者を違反常習者として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、記憶部に保存された日時の異なる違反検出結果に含まれる複数の画像を参照して、異なる日時に発生した信号無視等の交通違反の違反者の画像を比較し、同一人物による違反ありと判定した場合に、その違反者を違反常習者として検出してもよい。
つまり、リアルタイムで検出された交通違反を犯した違反者を、すでに保存された違反者の画像情報と比較して同一人物を検出するのではなく、すでに保存された複数の違反者の中から同一人物を探して、違反常習者を検出してもよい。

（Ｃ）
上記実施形態では、違反常習者の検出精度を向上させるために、画像中の違反者の顔の向きを検出する顔向き検出部１３ａを設け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、画像中の違反者の顔の向きではなく、実際の違反者の顔の向きをリアルタイムで検出するセンサ等を、顔向き検出部として用いてもよい。

この場合には、赤信号無視の違反者を検出すると、違反者の顔の向きをリアルタイムで検出し、顔の向きがカメラに向かって正対した際に撮影できるように、検出結果をカメラに送信すればよい。
これにより、カメラにおいて画像を用いる違反常習者の検出に最適な画像を撮影し、違反者検出装置側において最適な画像を取得することができる。

（Ｄ）
上記実施形態では、違反常習者を検出する際に、所定回数以上の違反検出回数があることを条件として設定してい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、今回、検出された違反者について、過去の違反者の中に同一人物が検出された場合には、その時点で、違反常習者として検出してもよい。
ただし、検出回数が多い順に取締りを行うことで、効率よく交通違反を減少させることができるという効果が得られるという面では、所定回数以上の違反常習者を２〜３回の違反常習者と分けて情報を保存することがより望ましい。

（Ｅ）
上記実施形態では、図２および図３に示すように、カメラ２０が信号機４０の上部に設置されてい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、図１５（ａ）に示すように、正面視において四角形のカメラ１２０を、信号機４０の下部に設置してもよい。また、図１５（ｂ）および図１５（ｃ）に示すように、同様の形状のカメラ１２０を、信号機４０の上部あるいは側面に設置してもよい。

（Ｆ）
上記実施形態では、１つの撮影範囲に１つのカメラ２０を設置して歩行者等の撮影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、１つの撮影範囲（１つの横断歩道）に対して、カメラを複数設置してもよい。
この場合には、各カメラで違反者の顔の部分を拡大して撮影する等が可能となり、違反者の特定精度を向上させることができる。

（Ｇ）
上記実施形態では、カメラ２０が信号機４０に対して取り付けられ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、カメラ等の撮像装置は、信号機とは別の支柱等に設置されていてもよい。
ただし、信号無視の違反者等は、横断歩道を渡る前に、信号機の色を確認することが予想される。このため、違反者が信号機の色を確認した瞬間の画像を撮影すると、必然的にカメラに違反者の顔が正対した状態となることを考慮すれば、カメラ等の撮像装置は、信号機の近傍に設置されていることがより好ましい。

（Ｈ）
上記実施形態では、信号無視の違反者の顔を正面から撮影した画像を用いて、違反常習者の検出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、顔を正面から撮影した画像だけでなく、他の角度から撮影した画像を、正面から撮影した画像と組み合わせて、違反常習者を検出してもよい。
この場合には、正面以外の方向から撮影された画像によって認識可能な違反者の特徴的な顔の一部、服装、所持品等を認識することができるため、違反常習者の検出精度をより高めることができる。

（Ｉ）
上記実施形態では、歩行者用の信号機４０が設置された横断歩道Ｚを横断する歩行者Ａ１や自転車Ｂの運転者Ａ２等の信号無視の違反常習者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、信号機や横断歩道のない横断禁止の道路等を横断する歩行者や自転車等による横断禁止違反を検出して、その違反常習者を検出してもよい。
この場合には、横断者が多い地点にカメラ等を設置して違反者を撮影することで、上記実施形態と同様に、違反常習者を検出することができる。

（Ｊ）
上記実施形態では、歩行者Ａ１や自転車Ｂの運転者Ａ２等による信号無視の交通違反を検出して、その違反常習者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、自転車の二人乗りや走行帯違反、並進通行違反、一時停止違反等、他の交通違反を検出して、違反常習者を検出してもよい。また、赤外線カメラ等を使用して夜間での自転車の無灯火を検出して違反常習者を検出してもよい。
つまり、国や地域によって規定された交通ルールに沿って、他の種類の交通違反の検出および違反常習者の検出にも、本発明の適用は可能である。

本発明の違反者検出装置は、赤信号無視等の交通違反を常習的に繰り返す違反者を検出することができるという効果を奏することから、主要道路等に設置される交通管理システム等に対して広く適用可能である。

１ 違反者検出システム
１０ 違反者検出装置
１１ 画像取得部
１２ 違反検出部
１２ａ ＤＢ（データベース）
１２ｂ 判定手段
１３ 画像抽出部
１３ａ 顔向き検出部
１４ 違反常習者検出部（常習者検出部）
１５ 記憶部
１５ａ 画像情報記憶領域
１５ｂ 違反検出情報記憶領域
１５ｃ 違反常習者情報記憶領域
１６ 表示制御部
２０ カメラ（撮像装置）
２１ 表示部
２２ センサ
３０ 信号制御装置
４０ 信号機
４０ａ 赤信号
４０ｂ 青信号
５１ 違反常習者切替領域
５１ａ，５１ｂ 切替部
５２ 違反内容表示領域
５３ 違反画像表示領域
５３ａ，５３ｂ 画像切替部
５４ ページ切替領域
５４ａ，５４ｂ ページ切替ボタン
５５ 違反地点切替領域
５５ａ，５５ｂ 切替部
１０１ 違反者検出システム
１１２ 違反検出部
１１２ａ ＤＢ（データベース）
１１２ｂ 判定手段
１２０ カメラ（撮像装置）
Ａ１ 歩行者（違反者）
Ａ２ 自転車の運転者（違反者）
Ｂ 自転車
Ｐ１〜Ｐ１０ 画像
Ｓ１〜Ｓ３ 表示画面
Ｚ 横断歩道

Claims (16)

1. 交通違反を犯した歩行者あるいは自転車の運転者を含む違反者のうち、常習的に前記交通違反を繰り返す違反常習者を検出するための違反者検出装置であって、
   歩行者や自転車の運転者の交通違反を検出する違反検出部と、
   前記違反検出部において検出された前記交通違反の違反者を撮影した画像を取得する画像取得部と、
   前記画像取得部において取得され、異なる日時に撮影された複数の画像の中から、複数の画像において同一人物が違反者として写っていた場合に、当該違反者を違反常習者として検出する常習者検出部と、
   を備えている違反者検出装置。
2. 前記常習者検出部は、前記画像に含まれる前記違反者の顔、性別、身長、体格、推定年齢、乗っている自転車の種類、特徴的な服装、所持品の情報のうち、少なくとも１つを用いて複数の画像を比較し、前記違反常習者を検出する、
   請求項１に記載の違反者検出装置。
3. 前記常習者検出部において検出された前記違反常習者の画像と、検出された前記画像に基づく当該違反常習者の交通違反の回数、違反日時に関する情報とを関連付けて保存する記憶部を、さらに備えている、
   請求項１または２に記載の違反者検出装置。
4. 前記常習者検出部において検出された前記違反常習者の画像のうち、少なくとも１つの画像を表示する表示部を制御する表示制御部、さらに備えている、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の違反者検出装置。
5. 前記表示制御部は、前記違反常習者の画像とともに、前記常習者検出部において検出された画像に基づく当該違反常習者の違反回数、違反の多い曜日、時間帯を含む情報を、前記表示部に表示させる、
   請求項４に記載の違反者検出装置。
6. 前記違反検出部は、前記画像取得部において取得された画像、および前記画像に含まれる信号機の制御情報の少なくとも１つを用いて信号無視の交通違反の有無を検出する、
   請求項１から５のいずれか１項に記載の違反者検出装置。
7. 前記画像取得部は、前記違反者と信号機とを含む画像を取得する、
   請求項６に記載の違反者検出装置。
8. 前記記憶部に保存され、同時期に撮影された複数の画像の中から、前記常習者検出部における前記違反常習者の検出に使用される最適な画像を抽出する画像抽出部を、さらに備えている、
   請求項３に記載の違反者検出装置。
9. 前記常習者検出部における前記違反者の検出に使用される画像に含まれる前記違反者の顔の向きを検出する顔向き検出部を、さらに備えている、
   請求項８に記載の違反者検出装置。
10. 前記画像抽出部は、前記記憶部に保存された複数の画像の中から、前記違反者が横断歩道を渡る直前の信号機を確認した際の画像を抽出する、
    請求項８または９に記載の違反者検出装置。
11. 前記記憶部は、前記違反者が信号無視して横断歩道を渡る際の画像、前記違反者が信号機の色を確認した際の画像を、関連付けて保存する、
    請求項３に記載の違反者検出装置。
12. 前記常習者検出部は、同一の場所を撮影した複数の画像の中から、前記違反常習者を検出する、
    請求項１から１１のいずれか１項に記載の違反者検出装置。
13. 請求項１から１２のいずれか１項に記載の違反者検出装置と、
    横断歩道を含む道路付近に設置され、前記画像取得部において取得される画像を撮影する撮像装置と、
    を備えている違反者検出システム。
14. 前記撮像装置は、横断歩道を通行する歩行者あるいは自転車を撮影する、
    請求項１３に記載の違反者検出システム。
15. 前記撮像装置は、前記横断歩道を含む道路に設置された歩行者用信号機の近傍に設置されている、
    請求項１３または１４に記載の違反者検出システム。
16. 請求項４または５に記載の違反者検出装置と、
    前記常習者検出部における検出結果を表示する表示装置と、
    を備えている違反者検出システム。

Images