JP2017514189A - 車両の識別 - Google Patents

Abstract

所定の周波数帯域の上に干渉信号を発信している車載送信機（１０７）を識別する方法である。この方法は、通過車両（１０５）からの干渉信号の発信を識別するために第１の場所（Ｓ１０１）で所定の周波数帯域を監視することを含む。この方法は、干渉信号が検出された場合に、通過車両の識別子を決定することを可能にするために、通過車両の第１の画像（Ｓ１０２）をキャプチャすることをさらに含む。

Description

本発明は移動中の車両から送信されている干渉信号を検出するための方法およびシステムに関する。本発明の具体的適用例として、盗難防止追跡装置の動作を妨害するように意図された妨害装置を備えると疑われる車両の検出および識別がある。

全地球測位システム（ＧＰＳ）、Ｇａｌｉｌｅｏ、ＧＬＯＮＡＳＳ、ＣＯＭＰＡＳＳ、ＢｅｉＤｏｕなどの全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）は、タイミング信号をブロードキャストしている衛星のコンスタレーションを使用して、位置および速度の情報の計算を可能にする。タイミング信号はＧＮＳＳ受信機によって受信され、相互に関連付けられて、各衛星から受信されたタイミング信号の伝搬時間が決定される。次に衛星の場所に関する情報と伝搬時間が組み合わされて、受信機の位置および速度の計算が可能になる。

タイミング信号は、そのような信号の弱い性質から、スペクトル拡散技術を使用してブロードキャストされる。タイミング信号は、例えばＬ１帯域（１５５９−１５９１ＭＨｚ）、Ｌ２帯域（１２１５−１２３７ＭＨｚ）、およびＬ５帯域（１１６４−１１９２ＭＨｚ）などの所定の周波数帯域上で衛星からブロードキャストされる。

車両の動きおよび場所を遠隔から監視できるように、盗難防止追跡装置などの追跡装置が車両に取り付けられていることが多い。このことは、盗まれた車両を見つけるため、または、車両が交通法規に従って運転されているか確認するなどの他の目的のために役立つ可能性がある。

追跡装置は様々な方法で動作する。いくつかの盗難防止追跡装置は、ビーコン受信機によって検出可能なビーコン信号を送信する。そのようなシステムでは、ビーコン信号を検出するために、ビーコン受信機は車両の十分近くにあることが必要である。そのようなシステムの有効範囲は数キロメートルしかないことがあり、また、車両の絶対的な場所および向きを遠隔から監視することができない。

より精巧な他の追跡システムには、セルラーネットワークトランシーバに結合されたＧＮＳＳ受信機が含まれる。ＧＮＳＳ受信機は場所データを生成し、そのデータは、セルラーネットワークトランシーバによってセルラーネットワークを介して定期的に、車両を追跡している関係者に送信される。そのデータは、場所の座標を含むＳＭＳ（ショートメッセージサービス）テキストメッセージとされてもよい。この仕組みには追跡者の近傍で操作される専用のビーコン受信機が必要なく、セルラーネットワークのサービスエリアがあればどこでも追跡者の絶対的な位置を監視することができる。

このタイプの追跡システムの動作を妨害する１つの方法は、ＧＮＳＳ受信機の近傍で干渉信号を送信することである。ＧＮＳＳ周波数帯域（すなわち、衛星からタイミング信号が送信される周波数帯）にわたり、またはその帯域内で干渉信号が送信されて、ＧＮＳＳ受信機で受信される衛星信号の信号対雑音比（ＳＮＲ）が低下する。これにより、ＧＮＳＳ受信機が正確な場所データを生成する能力が損なわれるか、全く生成することができなくなり、よって、システムが車両の場所を追跡することができなくなる。多くの管轄区域では違法であるが、そのような干渉信号を発するように構成された装置（「妨害装置」）は比較的安価で、容易に入手できる。窃盗犯が車両を盗み、それと同時に、遠隔から車両を追跡されないように車両内に妨害装置を設置することもある。

そのような妨害装置の動作は追跡装置の動作を妨害するだけでなく、他の車両の航法衛星システムなどの、他の近傍のＧＮＳＳ受信機の動作に干渉することがある。

妨害装置は、前述したとおりのビーコン信号が送信される周波数などの他の周波数上、および、セルラーネットワークの送信に干渉することのある周波数上で干渉信号をブロードキャストするように構成されることもある。

したがって、妨害装置の動作、具体的には車両窃盗犯に関連し得る妨害装置の動作を検出することが望まれる。

本発明の第１の態様によれば、所定の周波数帯域の上に干渉信号を発信している車載送信機を識別する方法が提供される。この方法は、通過車両からの干渉信号の発信を識別するために第１の場所で所定の周波数帯域を監視するステップを含む。この方法は、干渉信号が検出された場合、通過車両の識別子を決定することが可能になるように、通過車両の第１の画像をキャプチャするステップをさらに含む。

ある車両内で動作中の妨害装置、特に追跡装置の動作を妨害する可能性のある周波数範囲内に干渉信号を発信している妨害装置の存在は、その車が盗まれたものであることを示すことがある。本発明のこの態様によれば、例えば道路の上のガントリなどの、車両が通過する領域の近傍で干渉信号を発信している送信機（例えば、妨害装置）の存在を検出する方法が提供される。さらに、干渉している可能性のある信号を検出した場合には、この方法は画像キャプチャのステップをさらに含み、それによって、妨害装置を搭載した車両を含み得る画像をキャプチャする。好都合なことに、この方法は十分に確立されたインフラストラクチャ（例えば、ガントリに設置された交通監視カメラ）を使用して実装することができ、それによって、妨害装置を搭載していると疑われる車両の識別子を決定することが可能になる。

任意選択として、この方法は通過車両の特徴を認識するために第１の画像に画像認識処理を行うステップをさらに含む。

任意選択として、認識される特徴は識別子プレートである。

任意選択として、この方法は、認識された識別子プレートに基づいて通過車両の識別子を決定するために、識別子プレート詳細に関連する車両詳細を含む車両識別子データベースを検索するステップをさらに含む。

キャプチャされた画像から車両の識別子プレート（例えば、ライセンスプレート／ナンバープレート）を認識するためのシステムは十分に確立されており、既存の交通監視インフラストラクチャ（例えば、交通監視カメラシステム）に組み込まれている。これらのシステムは、妨害装置を搭載すると疑われる車両の識別子を検出するように容易に構成されることができ、警察官などの第３者に情報を引き渡すための便利なインタフェースとなる。

任意選択として、この方法は、画像がキャプチャされた時刻に関連する時刻データおよび／または第１の場所に関連する場所データをキャプチャするステップをさらに含む。

任意選択として、この方法は、認識された識別子プレート詳細ならびに時刻および／または場所データを含む車両追跡メッセージを作成するステップと、車両追跡メッセージを第３者に送信するステップとをさらに含む。

時刻データおよび場所データなどの追加情報をキャプチャすることによって、妨害装置を搭載した車両の取り押さえを試みている第３者に特定の時刻における車両の向きなどのさらなる有用な情報を渡すことが可能になる。

任意選択として、第１の場所で周波数帯域を監視するステップは、複数の指向性アンテナで周波数帯域を監視し、そのとき指向性アンテナが所定方向に向けられている、監視するステップと、どの指向性アンテナが干渉信号を検出したかに基づいて第１の画像内の車両の位置を推定するステップとを含む。

指向性アンテナとは、特定の方向からの送信機からの発信を検出するように構成されたアンテナである。いくつかの例では、例えば複数の車線がある道路にカメラが向けられている場合または、複数の車両によって占められている可能性のある領域の画像をカメラがキャプチャする場合などに、キャプチャされた画像に含まれることのある複数の車両を区別するために、指向性アンテナを使用して、画像がキャプチャされたときの、ある車両の位置を推定することができる。画像認識処理中にこれを使用して、キャプチャされた画像の中で妨害装置を搭載した車両を含む可能性が最も高い領域を識別することができる。

任意選択として、各所定方向が道路の１つの車線に対応する。

任意選択として、複数のさらなる場所で所定の周波数が監視される。この方法は、さらなる場所のうち干渉信号が検出された場所のそれぞれで、さらなる画像をキャプチャするステップと、干渉信号を発信している通過車両を識別するために、さらなる画像の少なくともいくつかと第１の画像とに共通する車両を識別することによって第１の画像およびさらなる画像を解析するステップとをさらに含む。

いくつかの例では、複数の画像をキャプチャする仕組みが提供される（例えば、道路のある区間に沿った複数のガントリに設置されたカメラなど）。動作中の妨害装置を搭載した車両が道路のそのような区間に沿って走行していると、複数の画像がキャプチャされる。これらの画像を互いに関連付けて、方向および平均速度などの車両に関するさらなる情報を推定することができる。これにより、車両の取り押さえを試みている第３者にさらなる有用な情報を提供し得る。

任意選択として、この方法は、第１の画像およびさらなる画像がキャプチャされた時刻に関連する時刻データをキャプチャするステップと、第１の画像およびさらなる画像がキャプチャされた第１の場所およびさらなる場所に関連する場所データをキャプチャするステップとをさらに含む。

任意選択として、この方法は、時刻データおよび場所データに基づいて通過車両の方向および／または速度を推定するステップをさらに含む。

いくつかの例では、第１の場所で周波数帯域を監視するステップは、第１の位相と第２の位相の間の位相差の変化に対応する位相変化データを収集するステップであって、第１の位相が第１の位置で受信された干渉信号の位相であり、第２の位相が第２の位置で受信された干渉信号の位相である監視するステップと、位相変化データから画像内の通過車両の位置を推定するステップとを含む。

空間的に離散した、ある数の受信機と相対する送信機の場所を推定するための従来技法が知られている。これらの技法には、異なる受信機で受信された信号間の差（例えば、到着遅延時間の差、または信号の周波数の差）を比較し、比較結果から、受信機に相対する送信機の場所および／または速度に関する情報を導出することが含まれる。しかし、そのような従来技法は概して自動車の追跡に使用するためには適さない。その理由は、関連する速度および距離によって生じる信号内の差は正確な情報を生成するために十分な大きさではないこと、および概して３個以上の受信機が必要なことである。

しかし、この例によれば、一般的な自動車の移動中に生じる比較的遅い速度および短い距離においてであっても、２つの受信機で受信された１つの干渉信号の間の位相差における変化が車両の軌道（すなわち、車両が地面に沿って進んだ経路）に関する有用な情報を提供することが認識されている。車両が２つの受信機を通過するときの車両の軌道に関する情報を使用して、キャプチャされた画像の中の車両の位置を正確に決定することができる。

いくつかの例では、画像の中で通過車両の位置を推定するステップは、位相変化データを位相変化モデルに適合させるステップであって、前記位相変化モデルがパラメータのセットを使用する第１と第２の位相間の位相差の変化のモデルであり、前記パラメータが車両の速度および軌道を含む、適合させるステップと、モデルのパラメータを決定するステップと、モデルのパラメータから通過車両の推定軌道および推定速度を生成するステップと、キャプチャされた画像内の通過車両の位置を決定するために通過車両の推定軌道および推定速度を使用するステップとを含む。

任意選択として、所定の周波数帯域は、その中でＧＮＳＳ信号が送信される周波数帯域である。

任意選択として、第１の場所は、道路の上に配置されたガントリである。

本発明の第２の態様によれば、所定の周波数帯域の上に干渉信号を発信している車載送信機を識別するためのシステムが提供される。このシステムは、第１の場所に設置され、所定の周波数帯域を監視して通過車両からの干渉信号の発信を識別するように構成された検出ユニットと、カメラとを備える。検出ユニットが干渉信号を検出した場合、通過車両の第１の画像をカメラにキャプチャさせるトリガ信号を送信し、それによって通過車両の識別子の決定を可能にするように検出ユニットが構成される。

任意選択として、このシステムは、通過車両の特徴を認識するために第１の画像に画像認識処理を行うように構成された画像プロセッサをさらに備える。

任意選択として、認識される特徴は識別子プレートである。

任意選択として、このシステムは、画像がキャプチャされた時刻に関連する時刻データをキャプチャし、かつ／または第１の場所に関連する場所データをキャプチャするように構成されたカメラ制御ユニットをさらに備える。

任意選択として、画像プロセッサは、カメラ制御ユニットによって生成された時刻データおよび場所データを受信し、認識された通過車両の識別子プレート詳細ならびに時刻および／または場所データを含む車両追跡メッセージを作成するように構成され、画像プロセッサは車両追跡メッセージを第３者に送信するよう動作可能である。

任意選択として、検出ユニットが複数の指向性アンテナを備え、各指向性アンテナは所定方向に向けられており、検出ユニットは、どの指向性アンテナが干渉信号を検出したかを示すメッセージを画像プロセッサに伝えるように構成され、画像プロセッサは、どの指向性アンテナが干渉信号を検出したかに基づいて車両の位置を識別するように構成される。

任意選択として、各所定方向は道路の１つの車線に対応する。

任意選択として、システムは複数のさらなる場所に検出ユニットおよびカメラをさらに備え、検出ユニットおよびカメラは、さらなる場所のうち干渉信号が検出された場所のそれぞれで、さらなる画像をキャプチャするように構成され、前記画像プロセッサは、干渉信号を発信している通過車両を識別するために、さらなる画像の少なくともいくつかと第１の画像とに共通する車両を識別することによって第１の画像およびさらなる画像を解析するように構成される。

任意選択として、システムは、さらなる場所のそれぞれに、それぞれのカメラ制御ユニットをさらに備え、各カメラ制御ユニットは、さらなる画像のそれぞれがキャプチャされた時刻に関連する時刻データをキャプチャし、さらなる画像のそれぞれがキャプチャされたさらなる場所のそれぞれに関連する場所データをキャプチャするように構成される。

任意選択として、検出ユニットは第１の受信機に接続される第１の位置のアンテナおよび第２の受信機に接続される第２の位置のアンテナならびに位相差解析ユニットを備え、前記位相差解析ユニットは第１の位相と第２の位相の間の位相差の変化に対応するデータを収集するように構成され、第１の位相は第１の受信機によって受信された干渉信号の位相であり、第２の位相が第２の受信機によって受信された干渉信号の位相であり、画像プロセッサは、位相差解析ユニットの出力から画像内の通過車両の位置を推定するように構成される。

任意選択として、位相差解析ユニットが、位相変化データを位相変化モデルに適合させるステップであって、前記位相変化モデルがパラメータのセットを使用する第１と第２の位相間の位相差の変化のモデルであり、前記パラメータが車両の速度および軌道を含む、適合させるステップと、モデルのパラメータを決定するステップと、モデルのパラメータから通過車両の推定軌道および推定速度を生成するステップと、通過車両の推定軌道および推定速度に対応するデータを画像プロセッサ送信し、それにより、画像プロセッサが画像内の通過車両の位置を推定することを可能にするステップとを行うように構成される。

任意選択として、所定の周波数帯域は、その中でＧＮＳＳ信号が送信される周波数帯域である。

任意選択として、第１の場所は、道路の上に配置されたガントリである。

本発明の第３の態様によれば、コンピュータにロードされると本発明の第１の態様による方法を行うコンピュータ可読命令を含むコンピュータプログラムが提供される。

本発明の第４の態様によれば、本発明の第３の態様によるコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品が提供される。

本発明のさらなる様々な態様および特徴が特許請求の範囲に定められる。

次に、本発明の実施形態について添付図面を参照しながら単なる例として説明する。図面において、同様の部分は対応する参照番号で示される。

本発明の一例によって構成された車両識別システムの概略図である。 図１に示されるシステムの構成要素をさらに詳細に示す概略図である。 図２に示されるシステムに対応するが複数の指向性アンテナを含むように構成されたシステムの概略図である。 本発明の別の例によって構成された車両識別システムの概略図である。 図４に示されるシステムで生じ得ると考えられる典型的なＴＤＯＡ（Ｔｉｍｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ Ａｒｒｉｖａｌ：到着時間差）値のシミュレーションを示すグラフである。 ある車線の２つの受信機の間を通過する車両のシミュレーション曲線を示すグラフである。 別の車線の２つの受信機の間を通過する車両のシミュレーション曲線を示すグラフである。 さらに別の車線の２つの受信機の間を通過する車両のシミュレーション曲線を示すグラフである。 図４に示されるシステムの構成要素をさらに詳細に示す概略図である。 パラメータ推定アルゴリズムの例を示すフローチャートである。 本発明の例によってガントリ上に設置されたカメラから撮影された画像を示す概略図である。 本発明の例による方法のフローチャートである。

図１は、本発明の一例によって構成された車両識別システムの概略図である。このシステムは、干渉信号を発信している妨害装置を搭載している可能性のあるある車両を識別するように構成される。

ガントリ１０１が道路１０２の上に設置されている。多くの自動車専用道路で一般的であるように、道路１０２には複数の車線がある。図１に示される例では、道路１０２は、それぞれ１、２、３と記された３本の車線を含む。道路１０２では交通の流れは単一方向であり、通常は、反対方向に交通が流れる隣接道路（図示せず）によって補完される。

ガントリにはカメラ１０３および検出ユニット１０４が備わる。カメラ１０３はガントリ１０１の下を通過する車両の画像をキャプチャするように構成される。検出ユニット１０４は、所定の周波数帯域内での（すなわち、その帯域の上か、またはその帯域にわたる）信号の発信を検出するように構成される。検出ユニットは所定の周波数帯域内で発信された信号を検出すると制御ユニット２０４にトリガ信号を送信するように構成され、制御ユニットは、ガントリ１０４の下の道路の画像をキャプチャするようにカメラ１０３を制御する。

通常、カメラ１０３は、車両がガントリから走り去るときに車両の画像を撮影する方向に設置される。制御ユニット２０４およびカメラは、ガントリ１０１の先の道路１０２の特定の領域の画像が撮影されるように較正される。通常、道路１０２のこの領域は、標準的な速度範囲で走行中の車両が、検出ユニット１０４によって干渉信号が検出された後の所定の時刻にその中に存在すると期待される領域である。

図１は、道路１０２に沿ってガントリ１０１に向かって走行中の車両１０５を示す。車両１０５はＧＮＳＳベースの追跡装置１０６を備え、この装置は前述したようにＧＮＳＳ受信機およびセルラーネットワークトランシーバを含む。車両１０５は、ＧＮＳＳ衛星信号がブロードキャストされる周波数帯域（「ＧＮＳＳ周波数帯域」）にわたって干渉信号を発信するように構成された妨害装置１０７もまた含む。前述したように、妨害装置１０７による干渉信号の発信は、追跡装置１０６が正確な場所データを生成できなくなるように行われる。窃盗犯が車両１０５を盗み、その車両が遠隔から追跡されることを防ぐために車両１０５に妨害装置１０７を持ち込んでいることもある。

検出ユニット１０４は、ＧＮＳＳ周波数帯域内で発信される信号を検出するように構成される。車両１０５が接近すると、検出ユニット１０４は妨害装置１０７からの干渉信号の発信を検出し、制御ユニット２０４を介してカメラ１０３にトリガ信号を送信する。カメラ１０３は次に、ガントリ１０１の下の道路１０２の画像をキャプチャする。画像には車両１０５が含まれることになる。下記に詳しく説明するように、キャプチャされた画像を処理して車両１０５を識別することができる。

図２は、図１に示されるシステムの構成要素をさらに詳細に示す概略図である。検出ユニット１０４は、発信されたＧＮＳＳ周波数帯域の信号を受信するように調節された受信機２０１およびプロセッサ２０２を含む。プロセッサ２０２は、受信機２０１の出力を解析して、干渉信号が検出されていることを出力が示すか決定するように構成される。プロセッサ２０２はインタフェース２０３を介してカメラ制御ユニット２０４に接続されている。カメラ制御ユニット２０４はカメラ１０３に接続されている。干渉信号が検出されているとプロセッサ２０２が決定すると、トリガ信号がインタフェース２０３を介してカメラ制御ユニット２０４に送信される。カメラ制御ユニット２０４は次に、画像をキャプチャするようにカメラ１０３を制御する。次に画像データがカメラ１０３からカメラ制御ユニット２０４およびインタフェース２０３を介して画像データベース２０５に送信される。通常、画像データベース２０５はガントリ１０１とは別の場所にあり、したがって、画像データは適切な通信リンク２０７を介して送信される。

前述したように、プロセッサ２０２は受信機２０１の出力を解析して、干渉信号が検出されていることを出力が示すか決定するように構成される。これは、任意の適切な処理技法を使用して行うことができる。

例えば、第１の処理技法では、スペクトル解析（例えば、窓関数を用いたＦＦＴ）の方法が繰り返し適用され、パワースペクトルの連続的なシーケンスが得られる。結果の連続したパワースペクトルを（平均またはその他の平滑化フィルタリングを使用して）処理することによって、周波数帯域にわたって標準の（バックグラウンドの）パワーレベルが推定される。新しいパワースペクトルが生成されるたびに、帯域にわたる各周波数におけるレベルが、推定バックグラウンドレベルと比較される。そのレベルが１つまたは複数の周波数においてバックグラウンドレベルを十分に超え、かつ干渉信号の存在が示唆される場合には、プロセッサはトリガ信号を生成する。

第２の処理技法では、上の段落で説明したものと同様の処理が、異なるサブバンドに順次連続的に、すなわち「スキャニング」技法で適用される。この技法では受信されて処理される「瞬間帯域幅」が減少するので、受信機の設計および／またはプロセッサの設計が簡素化および／または低価格化される。しかし、このことは各瞬間においてスペクトルの一部のみが監視されることを意味する。これらの例の両方で使用されるスキャニング技法は、電子的監視の分野ではよく知られている。

図２に戻ると、通常、カメラ制御ユニット２０４は画像データベース２０５に送信される画像データに、時刻データおよびガントリの場所データを追加する。時刻データは画像がキャプチャされた時刻を示し、ガントリの場所データはガントリ１０１の場所を示す。他の例では、ガントリ１０１の場所が既に知られている場合には、場所は、単にガントリを識別するガントリ識別データを提供することによって導くことができる。

画像データベース２０５は画像プロセッサ２０６に接続され、このプロセッサは通信リンク２０７を介して受信された画像データに画像処理を行うように構成される。いくつかの例では、画像プロセッサ２０６によって行われる画像処理は車両認識処理を含み、この処理は画像にキャプチャされた車両のいくつかの態様（すなわち特徴）に基づいて、画像データから車両を識別しようと試みる。

ほとんどの管轄区域では、それによって車両を一意に識別することができる様々な文字記号（例えば数字および文字）を記載した識別子プレート（一般に「ナンバープレート」、「登録プレート」、「タグ」、「ライセンスプレート」などと称される）を車両に取り付けることが要求される。識別子プレートは通常、車両の製造元、型式、製造年、および車両の所有者の識別子と住所などのさらなる情報に関連付けられている。

いくつかの例では、画像プロセッサ２０６は識別子プレート認識処理を行うように構成され、この処理は画像にキャプチャされた車両の識別子プレートに表示された数字および文字を認識することによって車両の識別子を決定しようと試みる。この処理を行うための技法は当技術分野でよく知られている。

画像プロセッサ２０６は、識別子プレート認識処理を行い、画像内の車両の識別子プレートを認識した（例えば、識別子プレート上に示された文字列を決定した）後に、識別子プレートの文字に対応する情報（認識された識別子プレート詳細）を、例えば警察官などの第３者に送信するように構成されることができる。この情報はまた、前述した時刻データおよびガントリの場所データも含むことができる。このようにして、妨害装置を搭載した車両の識別子および特定の時刻における場所を決定することが可能である。また、画像がキャプチャされた時点の走行方向を、ガントリの下を走行するトラフィックの走行方向に基づいて決定することも可能である。一例として、プロセッサ２０６から第３者に渡される情報（車両追跡メッセージ）は、下記の形式であってもよい：
識別子プレートＸＹＺ１２３装着の車両、撮影時刻１３００時、撮影地点Ａ、自動車専用道路Ｂ、北向きに走行中。

この情報を受信すると、識別子プレート詳細に関連する車両詳細を含む車両識別子データベースを検索して、認識された識別子プレートおよび所有者の住所氏名などのさらなる詳細に基づいて通過車両の識別子を決定することができる。

知られているように、多くの自動車専用道路網には道路の長さに沿って間隔を置いて分布された複数のガントリが含まれる。これらのガントリの一部または全部に図１に示されるガントリの構成が繰り返されるなら、妨害装置を搭載すると疑われる車両の速度および方向を推定することが可能である。現代の通信インタフェースおよび画像処理技法を使用すれば、図２に示される構成によって、この推定をリアルタイムに、またはほぼリアルタイムに行うことができる。これによって、より容易にそのような車両を取り押さえることができる。

連続画像の比較
図１に示されるように、ほとんどの自動車専用道路網は、双方向に複数の車線を有する道路を含む。混雑時間帯には、特定の時刻に複数の車両がガントリの下を通過することになる。画像に複数の車両が含まれるときには、妨害装置を搭載する車両を正確に識別することは困難な場合がある。

しかし、図１および２に示されるように、妨害装置を搭載し、干渉信号を発信している車両が複数のガントリを備えた自動車専用道路網を走行していれば、画像は車両の走行方向に連続したるガントリでキャプチャされる。したがって、いくつかの例では、画像プロセッサ２０６は複数の隣接するガントリからキャプチャされた画像を比較して、各画像に共通する車両を識別するように構成される。これは、画像プロセッサ２０６が各画像内の各車両に識別子プレート認識処理を行ってから、各画像に共通する識別子プレートを識別することによって実現することができる。連続的にキャプチャされたいくつかの画像の中で１つの車両が共通しているなら、この車両個体が妨害装置を搭載した車両である可能性が非常に高い。また、妨害装置を搭載すると疑われる車両の画像を含むと決定されたすべての画像に関連する時刻データおよび場所データの解析に基づいて、例えば問題の車両の平均速度および方向などの追加情報も同様に導くことができる。

指向性アンテナ
一例において、任意のある時点にガントリの下を通過する複数の車両間をさらに区別するために、指向性アンテナを使用することができる。各ガントリに、道路の特定の車線を走行中の車両からの干渉信号を検出するように構成された指向性アンテナが取り付けられてもよい。複数車線の自動車専用道路などの高速道路では、道路は通常、ガントリ上のアンテナの位置に対して比較的長く、直線的である。よって、指向性アンテナは、道路の１つの特定の車線内の車両から発信される干渉信号を検出するように容易に構成されることができる。

図３は、図２に示されるシステムに対応するが複数の指向性アンテナを含むように構成されたシステムの概略図であり、各指向性アンテナは３つの車線のうち１つに対応する。

修正された検出ユニット３０２は、３つの受信機３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃを含む。各受信機３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃは、道路の特定の車線に沿って走行する車両から発信される信号を検出するように構成された１つの指向線アンテナに結合されている。前の例と同様に、各受信機３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃはＧＮＳＳ周波数帯域で発信される信号を受信するように調節されている。プロセッサ２０２は各受信機３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃの出力を受信し、受信機３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃがＧＮＳＳ周波数帯域内で発信される干渉信号をいつ検出したか決定するように構成される。これは、例えば前述した第１または第２の処理技法に従う任意の適切な技法を使用して行われる。プロセッサユニット２０２が、指向性アンテナのうち１つが干渉信号を検出したと決定すると、プロセッサ２０２は前述したように、インタフェース２０３を介してカメラ制御ユニット２０４にトリガ信号を送信する。ただし、プロセッサ２０２は、どの指向性アンテナが干渉信号を検出したかに関する指示をトリガ信号に含めるようにも構成される。カメラ制御ユニット２０４は前述したようにカメラ１０３を制御して画像をキャプチャさせるが、画像データが画像データベース２０５に送信されるときに、干渉信号を検出した指向性アンテナがどの車線に焦点を合わせるように構成されていたかを示す追加情報が含められる。次に画像プロセッサ２０６は、特定の車線内の車両について画像を解析することができる。この処理について、図９を参照しながらさらに説明する。

さらに別の例では、各車線に向けられたカメラがガントリに取り付けられてもよい。このようにして、特定の車線に向けられた指向性アンテナが干渉信号を検出すると、その車線をカバーするカメラに制御ユニットを介してトリガ信号が送信され、画像がキャプチャされ、対応する画像データが画像データベース２０５に送信される。

位相測定の技法
図４は、本発明の別の例によって構成された車両識別システムの概略図である。

図１を参照して説明されたシステムと同じく、このシステムはカメラ１０３を有するガントリ１０１を含む。このシステムはさらに、第１のアンテナと受信機４０１および第２のアンテナと受信機４０２を備える検出ユニット配列を含む。第１および第２のアンテナ４０１、４０２はガントリ１０１の両側に、例えば第１のアンテナ４０１をガントリの左側に向け、第２のアンテナをガントリの右側に向けて配置される。第１および第２の受信機４０１、４０２は制御ユニット４０３を介してカメラ１０３に接続されている。

第１および第２の受信機４０１、４０２は、干渉信号の発信を検出するように構成され、それに応答して、制御ユニット４０３は、ガントリ１０１の下を通過する車両の画像をキャプチャするようにカメラ１０３を制御するように構成される。しかし、それに加えて、下記にさらに詳細に説明するように、第１および第２の受信機４０１、４０２によって検出される発信された信号は、ガントリ１０１の下を通過する、画像のキャプチャをトリガした車両の位置を推定するために処理される。これは、第１の検出ユニット４０１で受信された干渉信号の位相と第２の検出ユニット４０２で受信された干渉信号の位相との間の差の変化に基づいて行われる。下記にさらに詳細に説明するように、画像プロセッサ２０６は位相差解析ユニットの出力から画像内の車両の位置を推定するように構成される。

電子的監視では、空間的に離散した複数の受信機での受信信号の比較に基づく送信機の位置特定技法がよく知られている。しかし、下記に説明するように、それらの技法は概して、図１および４に示されるような比較的低い速度および短い距離を伴う適用例での使用には適さない。

例えばある技法では、対象の信号が様々な受信機に到着するために要した時間（すなわち遅延時間）が計算される。第１の受信機への対象の信号の到着と１つまたは複数の他の受信機への対象の信号の到着の間の遅延時間が、継続的に推定される。この測定値は到着時間差（ＴＤＯＡ）として知られる。

ある特定の時点で、ＴＤＯＡ値は受信機の位置に相対する送信機の位置によって異なる。受信機の相対位置が知られているなら、異なる受信機の間のＴＤＯＡを使用して、受信機に相対する送信機の位置を推定することができる。

概して、ただ２つの受信機でのＴＤＯＡ測定値を使用して曖昧ではない送信機の位置測定を行うことは不可能である。その理由は、通常、ある双曲線沿いの任意の複数地点にある送信機位置からは、同一のＴＤＯＡ測定値が得られるからである。したがって、ＴＤＯＡを使用する実用の位置決めシステムでは、３つ以上の受信機を使用する必要がある。さらに、ＴＤＯＡ技法によって得られる位置決めの精度は低すぎて、この適用例では有用でない。

別の技法の例では、対象の信号と別の受信機で受信される信号の間の周波数オフセットが計算される。この測定値は到着周波数差（ＦＤＯＡ）として知られる。

ある特定の時点で、ＦＤＯＡは送信機と受信機との間の距離の変化率によって異なる。したがって、この技法は送信機と受信機の間の相対的な動きに依存し、概して、航空機などの移動するプラットフォーム上に受信機がある適用例に制限される。その理由は、航空機自体の動きが知られているからである。概して、この技法は静止した受信機と移動する送信機を使用する適用例には使用されない。その理由は、通常、送信機の動きが知られていないからである。

概して、ＦＤＯＡベースの位置決め技法は、航空機などの飛行輸送機関に関する適用例に使用される。理解されるように、そのような適用例での送信機と受信機の間の相対速度は、図１および４に示されるシステムで見られると考えられるものより、はるかに大きい。

その結果、ガントリ１０１の下を通過する車載送信機から発信される干渉信号について、検出ユニット４０１、４０２の間のＴＤＯＡおよびＦＤＯＡは非常に小さくなる。概して、それらは小さすぎて、送信機の位置および動きに関する有効な情報は計算できない。

このことは、図５に示されている。

図５は、図４に示されるシステムで生じ得ると考えられる典型的なＴＤＯＡ値のシミュレーションを示すグラフである。

このグラフは第１および第２の検出ユニット４０１、４０２の間のＴＤＯＡを示し、ここでは、検出ユニットがガントリ１０１上で１０ｍ離れており、第１および第２の検出ユニット４０１、４０２が、ガントリの下を通過して道路沿いに走行中している車両内の妨害装置の送信機よりも垂直方向に５ｍ高いと仮定される。このシミュレーションはさらに、車両が地表上にあり、２０ｍ／ｓ（約４０ｍｐｈ）で走行していると仮定する。このシミュレーションは、車両が車線１内にあると仮定する。

このグラフは、ＴＯＤＡ（すなわち、第１の検出ユニット４０１への干渉信号の到着時刻と第２の検出ユニット４０２への干渉信号の到着時刻との差）が、最大約６ｎｓの範囲で変化することを示す。

この小さなＴＤＯＡ変動（６ｎｓ）は、従来の時間差測定の方法が現実的でないことを示す。従来の方法は普通、干渉信号が通常は変調されているという事実を利用する。対象の信号（すなわちＧＮＳＳ信号）の変調帯域幅は、１ｋＨｚと４０ＭＨｚの間のどこかにあり、最も有利な帯域幅である４０ＭＨｚにおいても、この方法で測定できる時間差の精度は約１０ｎｓから２０ｎｓでしかない。帯域幅が小さくなると、それに比例して、この精度はさらに悪化する。

したがって従来的に、複数の異なる受信機への干渉信号の到着の差を決定することに基づく技法は、前述した干渉検出システムでの使用には採用されない。

しかし、ＴＤＯＡ技法（小さすぎて有用ではない値が得られる）およびＦＤＯＡ技法（送信機の動きの知識が必要になる）とは異なり、本発明のいくつかの例によれば、第１の検出ユニットで受信される干渉信号の位相と第２の検出ユニットで受信される干渉信号の位相の間の差を比較することによって、図４に示されるシステムで発生する低い速度および短い距離の場合であっても、干渉する送信機の位置に関する有用な情報が得られることが認識されている。

このことが、図６ａ、６ｂ、および６ｃに示されている。

図６ａ、６ｂ、および６ｃは、図４に示されるシステムで発生し得ると考えられる、車両がガントリの下に向かって移動するときの、第１の検出ユニットで受信される干渉信号の位相と第２の検出ユニットで受信される干渉信号の位相の間の差の変化（これ以降、「位相差変化」と称する）のシミュレーションのグラフを示す。これらのシミュレーションは位相変化モデルに基づき、このモデルは、所定のパラメータのセットを使用した、２つの検出ユニットで受信される信号の間の位相差の変化のモデルである。

パラメータには、車両の速度および軌道、ならびに、医師の相互間の位置および車両が走行している道路に対する位置に関連する間隔情報が含まれる。このシミュレーションは、これらのパラメータおよび、電磁放射の伝播に関する知られている情報を使用して生成される。

図６ａ、６ｂ、および６ｃに示されるシミュレーションは、２つの検出ユニットに向かい、それらの下を通り、次にそれらから離れ去る、固定速度で移動する送信機に基づいており、２つの検出ユニットは互いに離れた固定位置で、かつ道路の上方の固定位置にある。

図６ａは、車線１内でガントリ１０１の下を通過する送信機のシミュレーションである第１の曲線を示し、図６ｂは車線２内でガントリ１０１の下を通過する送信機のシミュレーションである第２の曲線を示し、図６ｃは車線３内でガントリ１０１の下を通過する送信機のシミュレーションである第２の曲線を示す。

使用される他のパラメータ、すなわち、ガントリ上の検出ユニットの間隔、道路の上方の検出ユニットの垂直方向の高さ、および送信機を搭載した車両の速度は、各シミュレーションで同じである。

図６ａ、６ｂ、および６ｃのグラフから暗示されるように、送信機がガントリに近づき、通過し、離れるときに干渉信号のＴＤＯＡが変化する様子は、車両がガントリの下でたどる軌道（例えば、車線１、車線２、または車線３）に応じている。このＴＤＯＡの変動は、第１の検出ユニットで検出される干渉信号の位相と第２の検出ユニットで検出される干渉信号の位相の差について変化する値に現れる。

位相差の変化は（図６ａ、６ｂ、および６ｃのシミュレーションに明白に示されるように）送信機を搭載した車両がどの軌道を走行しているかの特性であるので、位相差の変化のデータを収集して解析することは、車両がガントリの下を通過するときの位置を推定し、それによって、キャプチャされたガントリの下を通過する車両の画像から干渉送信機を搭載した車両を正確に識別することを簡単にする有利な手段であることが認識されている。さらに、いくつかの例では、車両の走行の方向および速度などの追加情報を位相差の変化から導くこともできる。

下記に説明するように、非線形最適化プロセスを使用して、収集された位相差変化データをシミュレーションされた位相差データ（図６ａ、６ｂ、および６ｃに示されるグラフによって例証される）に適合させることができる。このプロセスは、シミュレーションパラメータ（車両の軌道を含む）のどの値が実測データに最も良く適合するか決定し、したがって、車両の位置の推定を可能にする。

さらに、車両が通った軌道が、それに伴う短い距離（数１０メートルの移動）の間で著しく直線性を欠く場合は、その曲率を記述するために、さらに別のパラメータが含まれることもできる。

図７は、図４に示されるシステムの構成要素をさらに詳細に示す概略図であり、車両の画像がキャプチャされたときの車両の位置に関する情報を計算するために使用される位相差変化の例を示す。

図７に示されるシステムの構成要素は、修正された検出ユニット配列７０１を除き、図２に示されるものと対応する。この配列７０１は、干渉信号の発信を検出するだけでなく、ガントリの下を通過するときに干渉信号を発信する送信機を搭載した車両の位置を推定するようにも構成される。

検出ユニット配列７０１は、それぞれプロセッサ７０４に接続された第１および第２のアンテナと受信機４０１、４０２を備える。プロセッサ７０４は受信機４０１、４０２の出力を解析して、干渉信号が検出されていることを出力が示すか決定するように構成される。これは、図２を参照しながら前述した様式と同様に行われることができる。

検出ユニット配列７０１は、位相差解析ユニット７０５をさらに備える。位相差解析ユニット７０５は、受信機４０１、４０２を監視して、車両がガントリの下を通過するときに第１のアンテナ４０１から受信された干渉信号の位相と第２のアンテナ４０２で受信された干渉信号の位相の間の差を決定する（すなわち、位相差変化データを収集する）ように構成されたプロセッサである。理解されるように、位相差変化データは通常、所定の期間中に収集された複数の位相差の値を含む。

位相差解析ユニット７０５にはあらかじめ、位相変化モデルデータがロードされており、このデータによって、複数の異なるパラメータ（例えば、車両の軌道および速度）について位相差変化データ（図６ａ、６ｂ、および６ｃに示されるものなど）を計算することが可能になる。位相変化モデルは、第１および第２の検出ユニットが互いに対して静止しており、道路の上方（したがって、送信機の上方）の空間で固定の位置を占めるという事実などの、現実世界の様々なパラメータを考慮する。その他の、例えば車両が地表高度で走行しているという仮定も、合理的に行われることができる。

位相差解析ユニット７０５は、シミュレーションされた位相差データのセットを非線形最適化技法を行って識別し、これは実測位相差データに最も良く適合する位相差データとなる。シミュレーションされた位相差データのセットのパラメータ（例えば車両の速度および軌道）が次に推定されて出力され、車両の位置を推定するために使用される。

検出イベント（すなわち、干渉信号が検出されたこと）に続いて、位相差検出ユニットは、収集された位相差変化データにパラメータ推定アルゴリズムを行うように構成される。そのようなアルゴリズムの一例が図８に示されている。

ステップｓ８０１で、例えば離散グリッド探索に基づく技法を使用して粗いパラメータマッチが行われる。ここでは、あらかじめロードされている位相変化モデルから生成された推定位相差変化データを実測位相差変化データと比較する。次に、車両の動きのモデル化されたパラメータ（例えば車両の軌道および速度）の粗い推定が生成される。

ステップｓ８０２で最適化プロセスが使用され、ここで、より実測位相変化データに近い推定位相差変化データが得られる推定パラメータを得ることを目的として、パラメータの粗い推定が改良される。

ステップｓ８０３で、実測位相差変化データとｓ８０２で生成された推定位相差変化データの間の誤差の２乗の合計が計算される。ｓ８０４で、その誤差の２乗の合計がテストされて、閾値レベルより高いか低いか判定される。閾値レベルより低くない場合は、アルゴリズムはステップｓ８０２に戻り、推定されたパラメータは再び改良される。

ステップＳ８０４でテストされた誤差の２乗が必須閾値より低くなると、例えば車両の速度および軌道を示すパラメータが出力される。理解されるように、カメラのタイミング情報は知られており（すなわち、画像がキャプチャされた時刻）、次に、この情報を推定パラメータに相関付けて、キャプチャされた画像の中の車両の位置を計算することができる。

位相差解析ユニットは次に、妨害装置を搭載する車両があると推定される車線を識別する車両位置メッセージを認識出力するように構成される。

受信機４０１、４０２の組み合わせが干渉信号を検出し、カメラ制御ユニット２０４にトリガ信号を送信すると、前述したように画像がキャプチャされる。カメラ制御ユニット２０４は、キャプチャされた画像を位相差解析ユニット７０５から出力された車両位置メッセージと関連付けて、通信リンクを介してこれを画像データベース２０５および画像プロセッサ２０６に送信するように構成される。画像プロセッサ２０６は、車両位置メッセージに対応する位置にある車両のみに画像処理を行うように構成されることができる。

画像処理
図９は、本発明の例によってガントリ上に設置されたカメラから撮影された画像９０１を示す概略図である。図９は、自動車がガントリの下を走行してガントリから離れる場面を示し、太い破線９０２は画像９０１にキャプチャされる領域を示す。画像９０１は、カメラによってキャプチャされ画像プロセッサによって処理される画像の典型である。

画像キャプチャのタイミングならびにカメラの方向および焦点は通常、検出ユニットが前述したように干渉信号を検出すると、標準的な速度範囲内で走行している車両が画像９０１にキャプチャされた領域に出現するように（例えばカメラ制御ユニットによって）較正される。

図９から分かるように、３台の車両が画像９０１内にキャプチャされている。

指向性アンテナが使用される例では、画像９０１がキャプチャされたときに、画像キャプチャをトリガした車両が第１、第２、および第３のどの車線に位置していたか決定することが可能である。例えば、ガントリ上の、第１の車線（車線１）沿いの方向に向けられた指向性アンテナが干渉信号を検出した場合、このことは画像９０１の左側の車両９０３が干渉信号を発信する妨害装置を搭載していることを示す。

第１および第２の受信機で受信された信号の位相差が監視される例でもまた、画像９０１がキャプチャされたときに、画像キャプチャをトリガした車両が第１、第２、および第３のどの車線に位置していたか決定することが可能である。例えば、図６ｂに示される位相差は、画像９０１の中央（すなわち車線２）にある車両９０４が干渉信号を発信する妨害装置を搭載していることを示唆する。位相差法は、車両の速度および正確な位置に関する、より精密な情報を提供することができるので、より確実に画像内の車両を識別できることにも留意されたい。

図９から理解されるように、妨害装置を搭載すると疑われる車両の位置が決定された後は、これを画像プロセッサ２０６が使用して、画像の対応する部分の中の識別子プレートを識別することができる。

例えば、画像の左側の車両９０３が妨害装置を搭載すると疑われる場合、画像プロセッサ２０６は、細い破線９０６によって識別される領域９０５内で識別子プレートの認識を試みるように画像処理解析を制限してもよい。

図１０は、本発明の一例による方法のフローチャートである。第１のステップＳ１０１で、通過車両からの干渉信号の発信を識別するために、所定の周波数帯域が第１の場所で監視される。干渉信号が検出されると、第２のステップＳ１０２で、方法は通過車両の第１の画像をキャプチャすることをさらに含む。

前述した本発明の複数の例には、様々な修正を行うことができる。

前述の複数の例では、主としてＧＮＳＳ追跡装置の動作に干渉することを意図している干渉信号（すなわち、ＧＮＳＳ周波数帯域で送信される干渉信号）に関して、妨害装置を搭載した車両を識別するための技法について説明してきた。しかし、その他の例では、干渉信号は、セルラーネットワーク信号の受信および／または送信に干渉する信号であるか、より一般的には、追跡装置に使用される任意の信号の受信または送信への干渉を伴う信号であることも可能である。そのような例では、検出ユニットはそれに従って、周波数スペクトル内の要求された任意の部分での信号の発信を検出するように構成されることができる。

さらに、前述の複数の例は、道路に沿って走行している自動車ならびに道路に相対してガントリ上に設置されたカメラおよび検出ユニットに関して説明されてきた。カメラおよび／または検出ユニットが、その他の任意の適切な街路備品上に、または、例えば警察官によって操作される車両もしくは人間の操作者によって操作される携帯型ユニットなどのモバイルユニット内に、例えばスタンドアロン装着などの任意の適切な構成で、任意の適切な構造に装備されることができることを理解されたい。

さらに、図２、３および７に示されるシステム図は、本質的には論理的な指定を示し、例えばその中に示された検出ユニット内のプロセッサ、カメラ制御ユニット、インタフェース、画像データベースおよび画像プロセッサなどの構成要素の機能は任意の適切な方法で実装されることができ、例えば単一のプロセッサ内に実装されてもよいし、または相互接続された複数のプロセッサにわたって分散されてもよいことを理解されたい。

さらに、本発明による技法は、必ずしも自動車を伴う適用例に限定されず、船、航空機などの他の乗り物を含むことができることを理解されたい。

さらに、いくつかの例では、本発明は、１つまたは複数のプロセッサ上で実行されたときに図１０に示されるステップを、例えば１つまたは複数のプロセッサに行わせることなどの本発明に関連する機能を実行するコンピュータ可読命令を含む、ソフトウェア（すなわち１つまたは複数のコンピュータプログラム）として実現される。

Claims (31)

1. 所定の周波数帯域の上に干渉信号を発信している車載送信機を識別する方法であって、
   通過車両からの干渉信号の発信を識別するために第１の場所で所定の周波数帯域を監視するステップを含み、
   干渉信号が検出された場合に、通過車両の識別子を決定することを可能にするために、通過車両の第１の画像をキャプチャするステップをさらに含む、
   方法。
2. 通過車両の特徴を認識するために第１の画像に画像認識処理を行うステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 認識される特徴が識別子プレートである、請求項２に記載の方法。
4. 画像がキャプチャされた時刻に関連する時刻データをキャプチャするステップ、および／または
   第１の場所に関連する場所データをキャプチャするステップとをさらに含む、
   請求項４に記載の方法。
5. 認識された通過車両の識別子プレート詳細ならびに時刻および／または場所データを含む車両追跡メッセージを作成するステップと、
   車両追跡メッセージを第３者に送信するステップとをさらに含む、
   請求項４に記載の方法。
6. 認識された識別子プレートに基づいて通過車両の識別子を決定するために、識別子プレート詳細に関連する車両詳細を含む車両識別子データベースを検索するステップをさらに含む、
   請求項３から５のいずれか一項に記載の方法。
7. 第１の場所で周波数帯域を監視するステップが、
   複数の指向性アンテナで周波数帯域を監視するステップであって、各指向性アンテナが所定方向に向けられている、監視するステップと、
   どの指向性アンテナが干渉信号を検出したかに基づいて第１の画像内の車両の位置を推定するステップとを含む、
   請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
8. 各所定方向が道路の１つの車線に対応する、請求項７に記載の方法。
9. 複数のさらなる場所で所定の周波数が監視され、
   さらなる場所のうち干渉信号が検出された場所のそれぞれで、さらなる画像をキャプチャするステップと、
   干渉信号を発信している通過車両を識別するために、さらなる画像の少なくともいくつかと第１の画像とに共通する車両を識別することによって第１の画像およびさらなる画像を解析するステップとをさらに含む、
   請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
10. 第１の画像およびさらなる画像がキャプチャされた時刻に関連する時刻データをキャプチャするステップと、
    第１の画像およびさらなる画像がキャプチャされた第１の場所およびさらなる場所に関連する場所データをキャプチャするステップとをさらに含む、
    請求項７に記載の方法。
11. 時刻データおよび場所データに基づいて通過車両の方向および／または速度を推定するステップをさらに含む、
    請求項１０に記載の方法。
12. 第１の場所で周波数帯域を監視するステップが、
    第１の位相と第２の位相の間の位相差の変化に対応する位相変化データを収集するステップであって、第１の位相が第１の位置で受信された干渉信号の位相であり、第２の位相が第２の位置で受信された干渉信号の位相である、監視するステップと、
    位相変化データから画像内の通過車両の位置を推定するステップとを含む、
    請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
13. 画像内の通過車両の位置を推定するステップが、
    位相変化データを位相変化モデルに適合させるステップであって、前記位相変化モデルがパラメータのセットを使用する第１と第２の位相間の位相差の変化のモデルであり、前記パラメータが車両の速度および軌道を含む、適合させるステップと、
    モデルのパラメータを決定するステップと、
    モデルのパラメータから通過車両の推定軌道および推定速度を生成するステップと、
    キャプチャされた画像内の通過車両の位置を決定するために通過車両の推定軌道および推定速度を使用するステップとを含む、
    請求項１２に記載の方法。
14. 所定の周波数帯域が、その中でＧＮＳＳ信号が送信される周波数帯域である、請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法。
15. 第１の場所が、道路の上に配置されたガントリである、請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法。
16. 所定の周波数帯域の上に干渉信号を発信している車載送信機を識別するためのシステムであって、
    第１の場所に設置され、所定の周波数帯域を監視して通過車両からの干渉信号の発信を識別するように構成された検出ユニットと、
    カメラとを備え、
    検出ユニットが干渉信号を検出した場合に、通過車両の第１の画像をカメラにキャプチャさせるトリガ信号を送信し、それによって通過車両の識別子の決定を可能にするように検出ユニットが構成される、
    システム。
17. 通過車両の特徴を認識するために第１の画像に画像認識処理を行うように構成された画像プロセッサをさらに備える、請求項１６に記載のシステム。
18. 認識される特徴が識別子プレートである、請求項１７に記載のシステム。
19. 画像がキャプチャされた時刻に関連する時刻データをキャプチャし、かつ／または第１の場所に関連する場所データをキャプチャするように構成されたカメラ制御ユニットをさらに備える、請求項１８に記載のシステム。
20. カメラ制御ユニットによって生成された時刻データおよび場所データを受信し、認識された通過車両の識別子プレート詳細ならびに時刻および／または場所データを含む車両追跡メッセージを作成するように画像プロセッサが構成され、画像プロセッサが車両追跡メッセージを第３者に送信するよう動作可能である、請求項１９に記載のシステム。
21. 検出ユニットが複数の指向性アンテナを備え、各指向性アンテナが所定方向に向けられており、検出ユニットが、どの指向性アンテナが干渉信号を検出したかを示すメッセージを画像プロセッサに伝えるように構成され、画像プロセッサが、どの指向性アンテナが干渉信号を検出したかに基づいて車両の位置を識別するように構成される、請求項１６から２０のいずれか一項に記載のシステム。
22. 各所定方向が道路の１つの車線に対応する、請求項１６から２１のいずれか一項に記載のシステム。
23. 複数のさらなる場所に検出ユニットおよびカメラを備え、検出ユニットおよびカメラが、
    さらなる場所のうち干渉信号が検出された場所のそれぞれで、さらなる画像をキャプチャするように構成され、前記画像プロセッサが、
    干渉信号を発信している通過車両を識別するために、さらなる画像の少なくともいくつかと第１の画像とに共通する車両を識別することによって第１の画像およびさらなる画像を解析するように構成される、請求項１６から２１のいずれか一項に記載のシステム。
24. さらなる場所のそれぞれに、それぞれのカメラ制御ユニットをさらに備え、各カメラ制御ユニットが、
    さらなる画像のそれぞれがキャプチャされた時刻に関連する時刻データをキャプチャし、
    さらなる画像のそれぞれがキャプチャされたさらなる場所のそれぞれに関連する場所データをキャプチャするように構成される、請求項２３に記載のシステム。
25. 検出ユニットが第１の位置の第１のアンテナおよび第２の位置の第２のアンテナならびに位相差解析ユニットを備え、前記位相差解析ユニットが第１の位相と第２の位相の間の位相差の変化に対応するデータを収集するように構成され、第１の位相が第１のアンテナによって受信された干渉信号の位相であり、第２の位相が第２のアンテナによって受信された干渉信号の位相であり、
    画像プロセッサが、位相差解析ユニットの出力から画像内の通過車両の位置を推定するように構成される、
    請求項１６から２１のいずれか一項に記載のシステム。
26. 位相差解析ユニットが、
    位相変化データを位相変化モデルに適合させるステップであって、前記位相変化モデルがパラメータのセットを使用する第１と第２の位相間の位相差の変化のモデルであり、前記パラメータが車両の速度および軌道を含む、適合させるステップと、
    モデルのパラメータを決定するステップと、
    モデルのパラメータから通過車両の推定軌道および推定速度を生成するステップと、
    通過車両の推定軌道および推定速度に対応するデータを画像プロセッサに送信し、それにより、画像プロセッサが画像内の通過車両の位置を推定することを可能にするステップとを行うように構成される、請求項２５に記載のシステム。
27. 所定の周波数帯域が、その中でＧＮＳＳ信号が送信される周波数帯域である、請求項１６から２６のいずれか一項に記載のシステム。
28. 第１の場所が、道路の上に配置されたガントリである、請求項１６から２７のいずれか一項に記載のシステム。
29. コンピュータにロードされると請求項１から１５のいずれか一項に記載の方法を行うコンピュータ可読命令を含む、コンピュータプログラム。
30. 請求項２９に記載のコンピュータプログラムを含む、コンピュータプログラム製品。
31. 実質的に、図面を参照しながら上述したとおりの、方法またはシステム。

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