JP2018147456A - クラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システム - Google Patents

Abstract

【課題】地理的エリアの設定操作を効果的に省き、認識の成功率及び速度を高め、ローカルデバイスのハードウェアコストを削減可能なクラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システムを提供する。【解決手段】本発明に係るクラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システムは、車両が近づくと検出した場合にナンバープレート画像を撮像し位置情報を取得し、ナンバープレート画像及び位置情報を認識情報に変調して外部へ送信するエリアナンバープレート読取モジュールと、認識情報を受信して復調することで認識画像及びインデックス情報を生成し、インデックス情報に基づいて複数の認識論理から少なくとも１つを選択し、選択した認識論理により認識画像に対してナンバープレートの認識処理を実行してナンバープレート情報を生成するクラウドナンバープレート認識モジュールと、を含む。【選択図】図１

Description

本発明は、ナンバープレート認識システムに関し、特にクラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システムに関する。

従来のナンバープレート認識システムは、車両のナンバープレート画像を認識して、ナンバープレートの文字集合を取得することができる。しかしながら、異なる地理的エリア（例えば、異なる国または行政区分）のナンバープレート識別記号（例えば、ナンバープレートの種類、言語または数値並び）が異なるため、１つの認識論理は単一の地理的エリアのナンバープレートしか適用しない。このため、従来のナンバープレート認識システムは、全ての地理的エリアのナンバープレートに汎用することができない。

また、従来のナンバープレート認識システムでは、設置位置を変更した後、使用者が変更された位置の地理的エリアを手動で選択しなければならない。こうすることで、従来のナンバープレート認識システムは、選択された地理的エリアに対応する認識論理をロードし、ロードされた認識論理によりナンバープレートを認識する。その結果、ナンバープレート認識システムは変更後の位置に適用することができる。

上記のように、従来のナンバープレート認識システムでは、設置位置を変更する度に、ナンバープレートを正確に認識するために、現在の地理的エリアに対応する認識論理を使用者によって手動で選択しなければならず、設置の複雑度が増えてしまう。

また、従来のナンバープレート認識システムでは、ローカルデバイス（例えば、カメラ）によりナンバープレート画像に対してナンバープレートの認識処理を実行するため、ローカルデバイスの演算リソースに対する要求が増加し、ローカルデバイスのハードウェアコストを増やしてしまう。

したがって、本発明の目的は、車両の所在地に基づいて適切な認識論理を自動的に選択してクラウドによるナンバープレート認識を実行可能なクラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システムを提供することである。

上述した目的を達成するために、本発明に係るクラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システムは、エリアナンバープレート読取モジュールと、クラウドナンバープレート認識モジュールとを含む。前記エリアナンバープレート読取モジュールは、車両センサと、前記車両センサと電気的に接続される撮像モジュールと、全地球測位モジュールと、前記撮像モジュール及び前記全地球測位モジュールと電気的に接続されるエリア制御モジュールと、前記エリア制御モジュールと電気的に接続されるエリア伝送モジュールと、を含む。前記車両センサは、車両が近づくか否かを検出する。前記撮像モジュールは、前記車両が近づく場合にナンバープレート画像を撮像する。前記全地球測位モジュールは、位置情報を取得する。前記エリア制御モジュールは、前記ナンバープレート画像及び前記位置情報を認識情報に変調する。前記エリア伝送モジュールは、ネットワークを介して前記認識情報を外部へ送信する。前記クラウドナンバープレート認識モジュールは、ネットワークを介して前記認識情報を受信し、前記認識情報を復調して認識画像及びインデックス情報を生成し、前記インデックス情報に基づいて複数の認識論理から少なくとも１つを選択するとともに、選択した前記認識論理により前記認識画像に対してナンバープレートの認識処理を実行してナンバープレート情報を生成する。

本発明によれば、地理的エリアの設定操作を効果的に省き、認識の成功率及び速度を高め、ローカルデバイスのハードウェアコストを削減することができる。

本発明の一実施形態に係る、クラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システムの構成を示す図である。 本発明の他の実施形態に係る、クラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システムの構成を示す図である。 本発明の一実施形態に係るクラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識方法の流れを示す図である。 本発明の一実施形態の複数の認識論理をツリー状に示す図である。 本発明の台湾のナンバープレート１を示す図である。 本発明の台湾のナンバープレート２を示す図である。 本発明の台湾のナンバープレート３を示す図である。 本発明の日本のナンバープレート１を示す図である。 本発明の日本のナンバープレート２を示す図である。 本発明のアメリカのナンバープレート１を示す図である。 本発明のアメリカのナンバープレート２を示す図である。 本発明のカナダのナンバープレート１を示す図である。 本発明のカナダのナンバープレート２を示す図である。

以下に、本発明の好適な実施形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る、クラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システムの構成を示す図である。図１に示すように、本発明に係る、クラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システム１は、車両の所在地に基づき、対応する認識論理を自動的に選択してナンバープレートの認識処理を実行することができる。

詳細には、クラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システム１は、エリアナンバープレート読取モジュール１０と、クラウドナンバープレート認識モジュール１２とを含む。エリアナンバープレート読取モジュール１０は、インターネット（ｉｎｔｅｒｎｅｔ）１４を介して、クラウドナンバープレート認識モジュール１２に接続して通信を行う。

エリアナンバープレート読取モジュール１０は、車両センサ１０２と、車両センサ１０２と電気的に接続される撮像モジュール１０４と、全地球測位モジュール１０６と、エリア伝送モジュール１０８と、撮像モジュール１０４、全地球測位モジュール１０６及びエリア伝送モジュール１０８と電気的に接続されるエリア制御モジュール１００とを含む。

車両センサ１０２は、車両が近づくか否かを検出するためのものである。詳細には、車両センサ１０２は、車両が近づくと検出した場合、１組の検出信号を生成して撮像モジュール１０４に送信することで、撮像モジュール１０４を起動させる。

車両センサ１０２は、超音波センサ、重量センサ、赤外線センサ（例えば、ＰＩＲセンサ）または他の車両センサであってもよいが、これらに限定されない。例えば、車両センサ１０２は超音波センサの場合、サウンドプロジェクターにより超音波ビームを継続的に送信し、オーディオレシーバーによりエコー（または透過波）を受信するとともに、エコー（または透過波）のエネルギー強度に基づいて車両を検出したか否かを判断する（例えば、エネルギー強度が閾値よりも大きい場合、車両を検出したと判断して検出信号を生成する）。

また、例えば、車両センサ１０２は重量センサの場合、１つ以上の圧力検出モジュール（例えば、感圧抵抗）を含んでもよい。この場合、各圧力検出モジュールは、車道に埋設され、車両に踏まれると１組の圧力信号を生成する。車両センサ１０２は、生成された圧力信号に基づいて車両を検出したか否かを判断する（例えば、圧力信号の強度が重さの閾値よりも大きい場合、または圧力信号の組数が数の閾値よりも多い場合、車両を検出したと判断して検出信号を生成する）。

また、例えば、車両センサ１０２は赤外線センサの場合、送信装置により赤外線（例えば、レーザビーム）を発信し、受信装置により反射光を受光するとともに、反射光のエネルギー強度に基づいて車両を検出したか否かを判断する（例えば、エネルギー強度が閾値よりも大きい場合、車両を検出したと判断して検出信号を生成する）。

撮像モジュール１０４は、可視画像を撮影するためのものである。詳細には、撮像モジュール１０４は、車両センサ１０２から検出信号を受信すると、検出された車両を撮像してナンバープレート画像を撮像するとともに、撮像されたナンバープレート画像をエリア制御モジュール１００に伝送する。

全地球測位モジュール１０６（例えば、ＧＰＳロケータ、ＢＤＳ（ＢｅｉＤｏｕ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）ロケータまたはガリレオ（Ｇａｌｉｌｅｏ）ロケータ）は、複数の衛星から複数の衛星信号を受信し、１組の絶対位置情報（例えば、経緯度座標）を算出することができる。

エリア伝送モジュール１０８（例えば、ＬＴＥネットワークモジュール、イーサネットモジュールまたはＷｉ−Ｆｉネットワークモジュール）は、インターネット１４に接続され、インターネット１４を介してクラウドナンバープレート認識モジュール１２に接続される。

エリア制御モジュール１００（例えば、マイクロコントローラまたはプロセッサ）は、エリアナンバープレート読取モジュール１０を制御する。詳細には、エリア制御モジュール１００は、撮像モジュール１０４により取得したナンバープレート画像と、全地球測位モジュール１０６により取得した位置情報とを変調して１組の認識情報を生成するとともに、エリア伝送モジュー１０８により認識情報をクラウドナンバープレート認識モジュール１２に送信する。

一実施形態では、エリア制御モジュール１００は、電源ＯＮされる度に、全地球測位モジュール１０６から１組の位置情報を取得して記憶し、後続の処理において記憶されている同じ位置情報及び最新に撮像したナンバープレート画像に基づいて認識情報を生成する。これにより、エリアナンバープレート読取モジュール１０は、全地球測位モジュール１０６を継続的に動作させることなく、起動時に全地球測位モジュール１０６を一時的に動作させて位置情報を取得するだけで消費電力を効果的に低下させることができる。

一実施形態では、エリア制御モジュール１００は、ナンバープレート画像を撮像するように撮像モジュール１０４を制御する場合のみ、位置情報を取得するように全地球測位モジュール１０６を制御する。こうすることで、エリアナンバープレート読取モジュール１０は継続的に移動しても（例えば、地理的エリアを超えた場合）、取得された位置情報がナンバープレート画像の撮像時の実位置と一致する。その結果、位置情報と実位置との不一致によるナンバープレートの認識処理の失敗を回避することができる。

クラウドナンバープレート認識モジュール１２は、クラウドによるナンバープレートの認識サービスを提供する。詳細には、クラウドナンバープレート認識モジュール１２には、複数の地理的エリアにそれぞれ対応する複数の認識論理が予め記憶されている。各認識論理は、対応する地理的エリアのナンバープレート画像を認識可能に設定される複数の認識規則を含む。なお、複数の認識規則は、対応する地理的エリアのナンバープレート識別記号を表すためのナンバープレートエリア表記規則、文字列並びまたはナンバープレート色並びであるか、または対応する地理的エリアのナンバープレート識別記号を表すための文字集合、文字並びまたは文字数である。

クラウドナンバープレート認識モジュール１２は、インターネット１４を介して認識情報を受信した後、認識情報を復調して認識画像及びインデックス情報を生成する。インデックス情報は、エリアナンバープレート読取モジュール１０がナンバープレート画像を撮像する時に位置する地理的エリアを表してもよい。一実施形態では、認識画像がナンバープレート画像に相当し、インデックス情報が位置情報に相当する。

次に、クラウドナンバープレート認識モジュール１２は、インデックス情報に基づいてエリアナンバープレート読取モジュール１０の位置する地理的エリアを決定するとともに、決定された地理的エリアに応じて、予め記憶されている複数の認識論理から少なくとも１つを自動的に選択する。

最後に、クラウドナンバープレート認識モジュール１２は、選択された認識論理をロードするとともに、ロードされた認識論理により認識画像に対してナンバープレートの認識処理を実行することで、対応するナンバープレート情報を生成する。一実施形態では、１つの地理的エリアは、１つの認識論理のみに対応する（すなわち、地理的エリアには、１種類のナンバープレートの形式のみがある）。また、他の実施形態では、１つの地理的エリアは、複数の認識論理のみに対応してもよい（すなわち、地理的エリアには、複数種類のナンバープレートの形式がある）が、これに限定されない。

本発明は、実際の車両位置に基づき、対応する認識論理を動的に選択してナンバープレートの認識処理を実行することで、地理的エリアの設定操作を効果的に省くことができるほか、認識の成功率及び速度を高めることもできる。また、本発明は、クラウド演算によりローカルデバイスの計算資源に対する要求を減らすことができ、その結果、ローカルデバイスのハードウェアコストを削減することができる。

一実施形態では、ナンバープレート情報は、ナンバープレートの文字集合を含む。クラウドナンバープレート認識モジュール１２は、選択された認識論理（ここでの認識論理は、特定の言語（例えば、中国語、英語、日本語またはフランス語）の文字を含む複数の認識規則である）に応じて、認識画像に対して光学文字認識（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ＯＣＲ）処理を実行することで、複数の文字（すなわち、ナンバープレートの文字集合）を認識、取得する。また、クラウドナンバープレート認識モジュール１２は、選択された認識論理に応じて、認識された複数の文字を分類（例えば、複数の文字をナンバープレートの発行地、ナンバープレートまたはカスタマイズした内容などに分類）する。

一実施形態では、クラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システム１は、異なるエリアに設置される複数のエリアナンバープレート読取モジュール１０を含む。なお、少なくとも１つのエリアナンバープレート読取モジュール１０は、クラウドナンバープレート認識モジュール１２と異なる領域に設置される。こうすることで、本発明では、１つのクラウドナンバープレート認識モジュール１２を設置するだけで、異なるエリアの複数のエリアナンバープレート読取モジュール１０がクラウドによるナンバープレート認識のサービスを即時に行うことができ、設置コストを効果的に削減することができる。

なお、エリアナンバープレート読取モジュール１０は、ナンバープレート画像及び位置情報を変調して認識情報を生成することができる。クラウドナンバープレート認識モジュール１２は、認識情報を復調して認識画像及びインデックス情報を生成することができる。上記変調処理及び復調処理は、キャリア信号処理ではなく、情報に対する処理である。

一実施形態では、上記変調処理は、データ形式変換処理、データ内容分析処理、データ圧縮処理、データ符号化処理または他のデータ処理であってもよい。上記復調処理は、データ形式変換処理、データ内容分析処理、データ展開処理、データ復号化処理または他のデータ処理であってもよい。

一実施形態では、上記変調処理及び復調処理は、可逆的なデータ処理または歪みのないデータ処理であってもよい。詳細には、変調処理前のナンバープレート画像は、復調処理後の認識画像に対応し（例えば、内容が完全に同じであるか、または表示される内容が実質的に同じである）、変調処理前の位置情報は、復調処理後のインデックス情報に対応する（例えば、内容が完全に同じであるか、または表示される内容が実質的に同じである）。例えば、変調処理は、伝送に有利（例えば、データ量を小さくしたり、ネットワークの伝送規格を満たしたりする）な認識情報を生成するためのカプセル化（ｅｎｃａｐｓｕｌａｔｉｏｎ）処理、圧縮処理またはロスレス符号化処理であってもよい。また、復調処理は、認識可能な認識画像及び分析可能なインデックス情報に認識情報を復元するための非カプセル化（ｄｅｃａｐｓｕｌａｔｉｏｎ）処理、展開処理またはロスレス復号化処理であってもよい。こうすることで、本発明は、伝送効率を効果的に高め、クラウドナンバープレート認識モジュールによる歪みのない情報の受信を確保することができる。

一実施形態では、変調処理及び復調処理は、不可逆的なデータ処理または歪みデータ処理である。詳細には、変調処理前のナンバープレート画像は、復調処理後の認識画像と実質的に異なり、変調処理前の位置情報は、復調処理後のインデックス情報と実質的に異なる。

例えば、変調処理または復調処理は、ナンバープレートの認識処理に有利な認識画像を生成するための、ナンバープレート画像に対して実行する関心領域（Ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ，ＲＯＩ）の切り出し処理、ハーフトーン画像処理、輝度／色調の調整処理、歪み圧縮／展開処理などの画像処理である。また、変調処理または復調処理は、対応する地理的エリアの分析に有利なインデックス情報を生成するための、位置情報に対して実行するデータ分析処理（例えば、経緯度座標に対応する地理的エリアを分析する処理）、変換処理（例えば、経緯度座標を対応する国コード、地理的エリアコード、国名または地理的エリア名に変換する処理）、歪み圧縮／展開処理などのデータ処理である。こうすることで、本発明は認識の成功率及び速度を効果的に高めることができる。

なお、ナンバープレート認識技術では、使用する認識論理が多ければ多いほど、認識に必要な時間が長くなる。このため、全ての地理的エリア（例えば、全ての国）の大量の認識論理を同時に用いてナンバープレートの認識処理を実行することと比べて、本発明は実際のエリアナンバープレート読取モジュール１０の位置に基づき、対応する認識論理を動的に選択してナンバープレートの認識処理を実行することで、認識時間を減らして認識速度を高めることができる。

図２は、本発明の他の実施形態に係る、クラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システムの構成を示す図である。図３は、本発明の一実施形態に係るクラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識方法の流れを示す図である。図２に示すクラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システム２、エリアナンバープレート読取モジュール２０、エリア制御モジュール２００、車両センサ２０２、撮像モジュール２０４、全地球測位モジュール２０６、エリア伝送モジュール２０８、クラウドナンバープレート認識モジュール２２及びインターネット２４は、図１に示すクラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システム１、エリアナンバープレート読取モジュール１０、エリア制御モジュール１００、車両センサ１０２、撮像モジュール１０４、全地球測位モジュール１０６、エリア伝送モジュール１０８、クラウドナンバープレート認識モジュール１２及びインターネット１４と同一または類似するため、詳細の説明を省略する。以下、図２に示す実施形態と図１に示す実施形態との相違点のみについて説明する。

図２に示すように、本実施形態では、エリアナンバープレート読取モジュール２０は、エリア制御モジュール２００に接続されるリクエストモジュール２１０をさらに含む。リクエストモジュール２１０は、ヒューマン・インターフェース（未図示）を介して、ユーザからの照会操作を受けて対応する照会リクエストを生成する。エリア制御モジュール２００は、照会リクエストをリクエスト情報に変調処理するとともに、エリア伝送モジュール２０８によりリクエスト情報をクラウドナンバープレート認識モジュール２２に送信する。

クラウドナンバープレート認識モジュール２２は、論理選択モジュール２２０、複数のエリア論理モジュール２２２、ナンバープレート認識モジュール２２４、クラウド伝送モジュール２２６及び応答モジュール２２８を含む。

各エリア論理モジュール２２２は、異なる地理的エリアにそれぞれ対応し、対応する地理的エリアのナンバープレート形式の認識論理をそれぞれ記憶する。論理選択モジュール２２０は、全てのエリア論理モジュール２２２及びナンバープレート認識モジュール２２４に接続される。ナンバープレート認識モジュール２２４は、クラウド伝送モジュール２２６に接続される。クラウド伝送モジュール２２６は、インターネット２４を介してエリアナンバープレート読取モジュール２０と通信する。応答モジュール２２８は、ナンバープレート認識モジュール２２４及び複数の外部のリクエストデータベース２６に接続される。

本発明は、図２に示すクラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システムに用いられるクラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識方法をさらに提供する。図３に示すように、クラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識方法は以下のステップを含む。

エリアナンバープレート読取モジュール２０のエリア制御モジュール２００は、全地球測位モジュール２０６を介して現在の位置情報を取得し、リクエストモジュール２１０により照会リクエストを受け取る。また、エリア制御モジュール２００は、車両センサ２０２により車両が近づくと検出した場合、ナンバープレート画像を撮像するように撮像モジュール２０４を制御する（ステップＳ１００）。

エリア制御モジュール２００は、取得した位置情報及びナンバープレート画像を変調処理して認識情報を生成するとともに、照会リクエストを変調処理してリクエスト情報を生成する（ステップＳ１０２）。

エリア制御モジュール２００は、エリア伝送モジュール２０８により認識情報及びリクエスト情報をクラウドナンバープレート認識モジュール２２に送信する（ステップＳ１０４）。

次に、クラウドナンバープレート認識モジュール２２は、受信した情報を復調処理する（ステップＳ１０６）。詳細には、ナンバープレート認識モジュール２２４は、クラウド伝送モジュール２２６により認識情報及びリクエスト情報を受信するとともに、認識情報を認識画像及びインデックス情報に復調する。さらに、ナンバープレート認識モジュール２２４は、リクエスト情報を応答モジュール２２８に伝送して、応答モジュール２２８によりリクエスト情報を照会条件に復調する。

論理選択モジュール２２０は、インデックス情報に対応する地理的エリアを認識し、認識した地理的エリアに応じて複数のエリア論理モジュール２２２から少なくとも１つを選択し、選択したエリア論理モジュール２２２から認識論理をロードする（ステップＳ１０８）。

ナンバープレート認識モジュール２２４は、ロードした認識論理により認識画像に対してナンバープレートの認識処理を実行してナンバープレート情報を生成する（ステップＳ１１０）。

応答モジュール２２８は、照会条件に応じて複数のリクエストデータベース２６から少なくとも１つを選択し、ナンバープレート情報及び照会条件に応じて少なくとも１つの照会コマンドを生成するとともに、生成した照会コマンドを、選択されたリクエストデータベース２６に送信する（ステップＳ１１２）。

リクエストデータベース２６は、受信した照会コマンドに応じて照会処理を実行し、対応する照会結果を取得する（ステップＳ１１４）とともに、照会結果をクラウドナンバープレート認識モジュール２２に返送する（ステップＳ１１６）。

最後に、クラウドナンバープレート認識モジュール２２は、受信した照会結果に基づいて１つの返送結果を生成するとともに、クラウド伝送モジュール２２６を介してエリアナンバープレート読取モジュール２０に返送する（ステップＳ１１８）。

これにより、本発明は、ナンバープレートを認識した後、ユーザによって手動で照会することなく、このナンバープレートに関連する情報を自動的かつ効果的に照会することができる。

一実施形態では、各リクエストデータベース２６は、車籍データベース、政策規制・刑事案件データベース、環境規制データベース、または種類の異なる個人データを記憶する他のデータベースであってもよい。

リクエストデータベース２６は車籍データベースの場合、異なる複数のナンバープレート情報にそれぞれ対応する複数の車両所有者情報（車両所有者の身分認識コード、例えば、身分証明書番号または社会保障番号を含む）、複数の車両認識コード（例えば、車体番号またはエンジン番号）、複数の車番認識コード（例えば、車体の色または型番）、複数の車両の製造年月日または他の車籍データを含んでもよい。さらに、全ての（種類が同一または異なる）車籍データは、ナンバープレート情報で関連付けられる。言い換えれば、いずれかのナンバープレート情報を入力した場合には、このナンバープレート情報に関連する車籍データを全て照会することができる。

リクエストデータベース２６は政策規制・刑事案件データベースの場合、少なくとも１つの紛失したナンバープレートの情報、少なくとも１つの刑事事件関与ナンバープレートの情報、少なくとも１つの手配車両の所有者情報または他の事件関与データを含んでもよい。さらに、全ての（種類が同一または異なる）事件関与データは、ナンバープレート情報または車両所有者情報で関連付けられる。言い換えれば、いずれかのナンバープレート情報または車両所有者を入力した場合には、このナンバープレート情報または車両所有者情報に関連する事件関与データを全て照会することができる。

リクエストデータベース２６は環境規制データベースの場合、異なる複数のナンバープレート情報にそれぞれ対応する複数の車両の耐用年数情報、複数の車検時期情報または他の車両状況情報を含んでもよい。さらに、全ての（種類が同一または異なる）車両状況情報は、ナンバープレート情報または車両所有者情報で関連付けられる。言い換えれば、いずれかのナンバープレート情報または車両所有者情報を入力した場合には、このナンバープレート情報または車両所有者情報に関連する事件関与データを全て照会することができる。

例えば、図３に示すステップＳ１００において受信した照会条件が「照会車両の耐用年数情報」の場合には、ステップＳ１１２〜Ｓ１１６において、クラウドナンバープレート認識モジュール２２が車両の耐用年数情報の照会コマンドを生成し、ナンバープレート情報及び車両の耐用年数情報の照会コマンドを環境規制データベースに送信する。次に、環境規制データベースは、受信したナンバープレート情報に関連する車両の耐用年数情報を全て照会し、クラウドナンバープレート認識モジュール２２に返送する。

他の実施形態では、環境規制データベースにおいて全ての車両状況データが車両所有者情報のみで関連付けられる場合、まず、クラウドナンバープレート認識モジュール２２は、ナンバープレート情報を車籍データベースに送信し、このナンバープレート情報に関連する車両所有者情報を照会する。次に、クラウドナンバープレート認識モジュール２２は、照会された車両所有者情報及び車両の耐用年数情報の照会コマンドを環境規制データベースに送信し、この車両所有者情報に関連する車両の耐用年数情報を照会する。

これにより、本発明は、複数のリクエストデータベース２６を介して次々と照会するため、リクエストデータベース２６がナンバープレート情報で関連付けられていない場合でも、関連情報を自動的に取得するとともに、関連情報でリクエストデータベース２６に対して再照会することができる。この結果、ユーザによる手動照会操作を省略し、照会の失敗を回避することができる。

一実施形態では、ナンバープレート認識モジュール２２４は、図３に示すステップＳ１１０において認識が失敗した場合（すなわち、現在ロードされた認識論理により受信した認識画像を認識することができない場合）、論理選択モジュール２２０は、インデックス情報に対応する地理的エリア（第１地理的エリア）と地理的に近い他の地理的エリア（第２地理的エリア）を認識し、第２地理的エリアに対応する他のエリア論理モジュール２２２から他の認識論理（第２認識論理）をロードする。次に、ナンバープレート認識モジュール２２４は、再ロードされた第２認識論理により認識画像に対してナンバープレートの認識処理を再度実行する。また、ナンバープレート認識モジュール２２４による認識が再度失敗した場合、論理選択モジュール２２０は、第２地理的エリアと地理的に近い他の地理的エリア（第３地理的エリア）を再認識するようになる。

なお、従来のナンバープレート認識システムにより他の地理的エリアからの車両のナンバープレート画像を撮像した場合には、現在使用する認識論理によりこの地理的エリアのナンバープレート形式を認識することができず、認識が失敗することになる。

本発明は、認識が失敗した場合に他の地理的エリアの認識論理を自動的にロードしてナンバープレートの認識処理を再実行することで、認識の成功率を効果的に高めることができる。さらに、車両の移動に地域性がある（すなわち、通常、車両が隣り合う複数の地理的エリアの間に移動する）ため、本発明は、地理的に近い地理的エリアの認識論理によりナンバープレートの認識処理を実行することで、ナンバープレート認識処理の再実行の成功率を効果的に高めることができ、認識の失敗による再認識動作の繰り返し確率を低減し、認識時間を減らすことができる。

図４は、本発明の一実施形態の複数の認識論理をツリー状に示す図である。図４を参照しながら、本発明により如何に現在の地理的エリアに地理的に近い他の地理的エリアを迅速に認識するかを説明する。

図４に示すように、本発明では、複数の認識論理に対応する地理的エリアを葉ノード（ｌｅａｆ ｎｏｄｅ、例えば、図４に示すカリフォルニア州ノード４３０、ニューヨーク州ノード４３２、ペンシルベニア州ノード４３４、ケベック州ノード４３６、オンタリオ州ノード４３８及びマニトバ州ノード４４０）として地理的関係で分類し、図４に示すツリー構造を構築して地理的関係を迅速に認識する。

詳細には、根ノード（ｒｏｏｔ ｎｏｄｅ）４００は、複数の州ノード（図４には、北アメリカノード４１０及びヨーロッパノード４１２のみが示される）に分類される。各州に含まれる国に基づき、各州ノードは、複数の国ノード（図４には、北アメリカノード４１０の下位にあるアメリカノード４２０、カナダノード４２２及びメキシコノード４２４のみが示される）に分類される。各国に含まれる行政区分に基づき、各国ノードは、複数の行政区分ノード（図４には、アメリカノード４２０の下位にあるカリフォルニア州ノード４３０、ニューヨーク州ノード４３２及びペンシルベニア州ノード４３４、カナダノード４２２の下位にあるケベック州ノード４３６、オンタリオ州ノード４３８及びマニトバ州ノード４４０のみが示される）をさらに含む。

複数の葉ノードが互いに地理的に近い場合（例えば、対応する２つの地理的エリアが地理的に隣り合う場合）、本発明は、この２つの葉ノードの間に地理的に近い連結を構築する（図４には、破線で示される）。これにより、ナンバープレート認識モジュール２２４による認識が失敗した場合、本発明は、上記地理的に近い連結により、現在ロードされた認識論理に対応する地理的エリアと地理的に近い他の地理的エリアを迅速に認識し、この地理的エリアの認識論理を迅速にロードすることができる。

例えば、ニューヨーク州、ペンシルベニア州、ケベック州及びオンタリオ州の４つの領域が地理的に隣り合うため、ニューヨーク州ノード４３２、ペンシルベニア州ノード４３４、ケベック州ノード４３６及びオンタリオ州ノード４３８の間は、上述したように、地理的に近い連結に設定される。クラウドナンバープレート認識モジュール２２がニューヨーク州ノード４３２の認識論理をロードして認識に失敗した場合、上記地理的に近い連結に応じて、ペンシルベニア州ノード４３４、ケベック州ノード４３６またはオンタリオ州ノード４３８の認識論理を選択、ロードすることで、ナンバープレートの認識処理を再実行する。

図５Ａ〜図５Ｃは、本発明の台湾のナンバープレート１、ナンバープレート２及びナンバープレート３をそれぞれ示す図である。図６Ａ、図６Ｂは、本発明の日本のナンバープレート１及びナンバープレート２を示す図である。図７Ａ、図７Ｂは、本発明のアメリカのナンバープレート１及びナンバープレート２を示す図である。図８Ａ、図８Ｂは、本発明のカナダのナンバープレート１及びナンバープレート２を示す図である。図５Ａ〜図８Ｂを参照しながら、本発明の一実施形態により如何に異なる認識論理により異なる地理的エリア（ここでは、各国を単一の地理的エリアとして例示する）のナンバープレートを認識するかを説明する。

本実施形態では、各地理的エリアの認識論理の主な相違点は、認識可能な文字の種類が異なる点である。

台湾に対応する認識論理により、図５Ａ〜図５Ｃに示す台湾のナンバープレートの漢字、英文字及び数値文字を認識可能である。クラウドナンバープレート認識モジュール２２は、台湾の認識論理をロードした後、英文字及び数値文字以外、図５Ａに示すナンバープレート画像におけるナンバープレート発行地を表す漢字集合５０、図５Ｂに示すナンバープレート画像における車両種類を表す漢字５２、及び図５Ｃに示すナンバープレート画像におけるナンバープレート種類を表す漢字５４を正確に認識することができる。

日本に対応する認識論理により、図６Ａ〜図６Ｂに示す日本のナンバープレートの漢字、かな文字及び数値文字を認識可能である。クラウドナンバープレート認識モジュール２２は、日本の認識論理をロードした後、数値文字以外、図６Ａに示すナンバープレート画像におけるナンバープレート発行地を表す漢字集合６０、図６Ａに示すナンバープレート画像における車両用途またはナンバープレートの取得順を表すかな文字６２、図６Ｂに示すナンバープレート画像における異なるナンバープレート発行地を表す漢字集合６４、及び図６Ｂに示すナンバープレート画像における車両用途またはナンバープレートの取得順を表すかな文字６６を正確に認識することができる。

アメリカに対応する認識論理により、図７Ａ〜図７Ｂに示すアメリカのナンバープレートの英文字及び数値文字を認識可能である。クラウドナンバープレート認識モジュール２２は、アメリカの認識論理をロードした後、図７Ａに示すナンバープレート画像におけるナンバープレートの番号とナンバープレート発行地を表す英文字集合７０、及び図７Ｂに示すナンバープレート画像におけるナンバープレートの番号と異なるナンバープレート発行地を表す英文字集合７２を正確に認識することができる。

カナダに対応する認識論理により、図８Ａ〜図８Ｂに示すカナダのフランス文字、英文字及び数値文字を認識可能である。クラウドナンバープレート認識モジュール２２は、カナダの認識論理をロードした後、英文字及び数値文字（例えば、図８Ａに示す、ナンバープレート発行地を表す英文字集合８０）を正確に認識することができるほか、図８Ｂに示すナンバープレート画像におけるナンバープレート発行地を表すフランス文字集合８２を正確に認識することができる。

これにより、本発明は、異なる地理的エリアの認識論理をロードすることで、クロスエリアのナンバープレートの認識を効果的に実現することができる。

本発明の好適な実施形態を前述の通り開示したが、これらは決して本発明を限定するものではない。当業者であれば本発明の概念又は技術的思想を含む各種の変動や交換は、本発明の保護を求める範囲内に属するものである。

１ クラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システム
１０ エリアナンバープレート読取モジュール
１００ エリア制御モジュール
１０２ 車両センサ
１０４ 撮像モジュール
１０６ 全地球測位モジュール
１０８ エリア伝送モジュール
１２ クラウドナンバープレート認識モジュール
１４ インターネット
２ クラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システム
２０ エリアナンバープレート読取モジュール
２００ エリア制御モジュール
２０２ 車両センサ
２０４ 撮像モジュール
２０６ 全地球測位モジュール
２０８ エリア伝送モジュール
２１０ リクエストモジュール
２２ クラウドナンバープレート認識モジュール
２２０ 論理選択モジュール
２２２ エリア論理モジュール
２２４ ナンバープレート認識モジュール
２２６ クラウド伝送モジュール
２２８ 応答モジュール
２４ インターネット
２６ リクエストデータベース
４００〜４４０ ノード
５０ 漢字集合
５２、５４ 漢字
６０、６４ 漢字集合
６２、６６ かな文字
７０、７２、８０ 英文字集合
８２ フランス文字集合

Claims (12)

1. クラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システムであって、
   エリアナンバープレート読取モジュールと、クラウドナンバープレート認識モジュールとを含み、
   前記エリアナンバープレート読取モジュールは、
   車両が近づくか否かを検出する車両センサと、
   前記車両センサと電気的に接続され、前記車両が近づく場合にナンバープレート画像を撮像する撮像モジュールと、
   位置情報を取得する全地球測位モジュールと、
   前記撮像モジュール及び前記全地球測位モジュールと電気的に接続され、前記ナンバープレート画像及び前記位置情報を認識情報に変調するエリア制御モジュールと、
   前記エリア制御モジュールと電気的に接続され、ネットワークを介して前記認識情報を外部へ送信するエリア伝送モジュールと、を含み、
   前記クラウドナンバープレート認識モジュールは、ネットワークを介して前記認識情報を受信し、前記認識情報を復調して認識画像及びインデックス情報を生成し、前記インデックス情報に基づいて複数の認識論理から少なくとも１つを選択するとともに、選択した前記認識論理により前記認識画像に対してナンバープレートの認識処理を実行してナンバープレート情報を生成することを特徴とするクラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システム。
2. 前記クラウドナンバープレート認識モジュールは、
   複数の地理的エリアにそれぞれ対応し、複数の前記認識論理を記憶する複数のエリア論理モジュールと、
   複数の前記エリア論理モジュールに接続され、前記インデックス情報に対応する前記地理的エリアを認識するとともに、前記地理的エリアに対応する前記エリア論理モジュールから前記認識論理をロードする論理選択モジュールと、
   前記論理選択モジュールに接続され、ロードされた前記認識論理により前記認識画像に対してナンバープレートの認識処理を実行してナンバープレート情報を生成するナンバープレート認識モジュールと、を含むことを特徴とする請求項１に記載のクラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システム。
3. 前記クラウドナンバープレート認識モジュールは、
   前記ナンバープレート認識モジュールに接続され、ネットワークを介して前記ナンバープレート情報を前記エリア伝送モジュールに返送するクラウド伝送モジュールを含むことを特徴とする請求項２に記載のクラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システム。
4. 前記論理選択モジュールは、前記ナンバープレート認識モジュールによる認識が失敗した場合、前記インデックス情報に対応する前記地理的エリアと地理的に近い他の地理的エリアを認識するとともに、前記他の地理的エリアに対応する他のエリア論理モジュールから他の認識論理をロードし、
   前記ナンバープレート認識モジュールは、ロードされた前記他の認識論理により前記認識画像に対してナンバープレートの認識処理を再実行して前記ナンバープレート情報を生成することを特徴とする請求項２に記載のクラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システム。
5. 複数の前記認識論理は、異なる複数の文字集合、複数の文字並びまたは複数の文字数を認識するようにそれぞれ設定されることを特徴とする請求項１に記載のクラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システム。
6. 複数の前記認識論理は、複数の地理的エリアの複数のナンバープレートエリア表記規則、複数の文字列並びまたは複数のナンバープレート色並びを認識するようにそれぞれ設定されることを特徴とする請求項１に記載のクラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システム。
7. 前記エリアナンバープレート読取モジュールは、
   前記エリア制御モジュールに接続され、照会リクエストを受け取るリクエストモジュールをさらに含み、
   前記エリア制御モジュールは、前記照会リクエストをリクエスト情報に変調するとともに、前記エリア伝送モジュールにより前記リクエスト情報を前記クラウドナンバープレート認識モジュールに伝送することを特徴とする請求項１に記載のクラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システム。
8. 前記クラウドナンバープレート認識モジュールは、複数のリクエストデータベースに接続される応答モジュールを含み、
   前記応答モジュールは、前記リクエスト情報を復調して照会条件を生成するとともに、前記照会条件に基づいて複数の前記リクエストデータベースから少なくとも１つを選択し、前記ナンバープレート情報に基づいて選択した前記リクエストデータベースを照会することで照会結果を取得し、
   前記クラウドナンバープレート認識モジュールは、前記照会結果に応じて、返送結果を生成して前記エリアナンバープレート読取モジュールに返送することを特徴とする請求項７に記載のクラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システム。
9. 複数の前記リクエストデータベースは、車籍データベースと、政策規制・刑事案件データベースと、環境規制データベースとを含むことを特徴とする請求項８に記載のクラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システム。
10. 前記車籍データベースは、異なる複数の前記ナンバープレート情報にそれぞれ対応する複数の車両所有者の身分認識コード、複数の車番認識コード及び複数の車両の製造年月日を含むことを特徴とする請求項９に記載のクラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システム。
11. 前記政策規制・刑事案件データベースは、紛失したナンバープレートの情報、刑事事件関与ナンバープレートの情報または手配車両所有者の情報を含むことを特徴とする請求項９に記載のクラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システム。
12. 前記環境規制データベースは、車両の耐用年数情報または車検時期情報を含むことを特徴とする請求項９に記載のクラウドによるクロスエリアのナンバープレート認識システム。