JP3004501B2 - 車種判別装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は有料道路の料金所システ
ム等に使用する車種判別装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】多区間有料道路では、車種別、利用区間
別の料金体系を採用しており、そのために、有料道路の
入口ゲートでは、進入して来た車両の車種を判別して進
入時刻、日付、インタチェンジ番号等と共に通行券に記
録して発行し、利用者に渡し、出口ゲートではこの通行
券を受取り、その記録情報を元に車種と利用区間に対応
した通行料金を計算して料金を徴収する。出口での料金
計算に当たっては、通行券の記録情報とは別に、不正を
防止するために、別途、車種判別して通行券の記録情報
と照合する。このように、多区間有料道路では、車種別
料金体系を採用しているために、進入車両の車種判別が
重要である。

【０００３】ところで従来、車両の判別は、図７に示す
ように、車両の高さを光学的に検知する車高感知機３１
を入口ゲートの進入路路側に配置し、また、進入路路面
には車輪の踏圧により動作してタイヤ幅、トレッド、車
軸数や車両の移動方向等を検知する踏板装置３０等を敷
設してこれらの検出情報を利用して行っており、車両の
デザインやタイヤ幅の多様化に対応できるようにするた
めに、最近では、さらにＩＴＶカメラ（工業用テレビカ
メラ）などの撮像装置３２により進入車両を撮像し、こ
の撮像して得た画像を料金所ブース内のテレビモニタに
表示してこの画像からナンバープレートを読み取り、車
種判別に利用したり、画像情報中のナンバープレート画
像からパターン認識等によりナンバープレートの記載情
報を認識してこれを車種判別に利用して上記車高感知機
３１や踏板装置３０の検知情報と合わせて総合的に判定
することにより精度を上げるようにしている。

【０００４】すなわち、道路公団の車種区分では、普通
車、大型車、特大車等がある。そして、これらは車幅、
車軸数、タイヤ幅（シングルタイヤ／ダブルタイヤ）、
車高等の情報で識別できたが、低床式の普通トラックや
ライトバンなどのように、後輪に小さいタイヤをダブル
で装着したり（タイヤ幅から大型車と認識される）、あ
るいは、ボートを搭載したトレーラやキャンピングカー
を普通車で牽引したりする（車軸数が３軸以上の特大車
と認識される）等、通行車両の多様化に伴って車種判別
に誤判別が発生し易くなり、これを防止するために、車
種情報を包含するナンバープレートを画像情報として得
て参照することで、より精度の高い車種判別ができるよ
うにしてある。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】このように、従来の技
術では、通行車両の車種判別を行うにあたり、踏板装置
による車軸数の検知や車高感知機による車両の高さ検知
等を行い、これにより得られた情報をもとにして判定し
ていた。

【０００６】ところが車両の多様化に伴って車両によっ
ては、外形寸法上車種判別が困難なものがあり、誤判別
となっていた。そこで、これを補うべく、通行車両の映
像をとらえて、そのナンバープレート情報により車種判
別を行うようにすることも行われるようになったが、ナ
ンバープレート読み取りによる方法においても、ナンバ
ープレートの泥、あるいは、曲げによって正しい読み取
りができないことが多いのも現状である。

【０００７】従って、車種の多様化にも十分対応でき
て、精度の良い車種判別を可能にする技術の開発が嘱望
されている。そこで本発明の目的とするところは、車種
の多様化にも十分対応できて、精度の良い車種判別を可
能にする車種判別装置を提供することにある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明は次のように構成する。すなわち、進入して
来る車両の到来を検知する検知手段と、進入して来る車
両の側面形状を逐次撮像する撮像手段と、この撮像手段
により得られた画像を時間差を以て少なくとも２画面分
収集する画像収集手段と、この収集された画像間の差分
を得ると共に、この差分の画像から輪郭抽出する第１の
機能、およびこの輪郭の情報からその車両の面積および
輪郭等の車両特徴情報を求め、求めた車両特徴情報と予
め用意した各種車両の車両特徴情報を用いて、車種判別
する第２の機能とを有する処理手段とを具備して構成す
る。

【０００９】

【作用】本発明では、車両が特定位置に進入して来ると
進入検知手段により検知し、この時点から時間差を以て
少なくとも２枚の画像を取り込む。この画像は進入して
来る車両の側面形状を含む車両像を逐次撮像する撮像手
段により得たものであり、処理手段はこれらの取り込ん
だ画像間の差分を求め、この差分の画像から輪郭抽出す
ると共に、この輪郭の情報からその車両の面積および輪
郭の特徴等の車両特徴情報を求め、求めた車両特徴情報
と予め用意した各種車両の車両特徴情報とに基づいて車
種判別をする。

【００１０】車両の輪郭抽出は時間差を持つ例えば２枚
の画像間での差分像を得、これを２次微分して行う。バ
ックグラウンドは変化しないが、車両は進行するのでこ
の処理により車両の抽出を行うことができる。また同時
にこの２次微分処理は差分画像１画面に対して画素をマ
トリックス状に分割し、このマトリックス状に分割され
た分割画面のうち、差分画像のある分割画面についての
み、処理を進めることで高速処理を可能にする。抽出さ
れた車両輪郭を元に、輪郭の特徴、面積等の車両の特徴
情報を求め、これを予め用意した各種車両の特徴情報を
参照してニューロネットワークの学習機能により車種判
別を行うようにする。

【００１１】本発明では、ナンバープレート等を読み取
るのではなく、車両の全体を見ることにより、車両の判
別を人間の判定に近い状態で判別するようにした。そし
て、車両全体像を用いた各種の車両形状を学習したニュ
ーロネットワーク機能により、判別を行う結果、正確な
車種判別を可能としている。

【００１２】

【実施例】以下、本発明の実施例について、図面を参照
して説明する。図１は本発明による車種判別装置の構成
を示すブロック図であり、１は画像入力部、２は画像処
理部、３は中央処理部、４は伝送部、５はモニタ部、６
は追跡制御部、７は進入検出部、８は駆動部である。

【００１３】これらのうち、画像入力部１は進入車両の
画像データを取り込む装置であり、料金所ブースの進入
路に進入する車両の映像をとらえて画像信号化して出力
するる図示しない撮像装置（ＩＴＶカメラなど）からの
画像信号をディジタル化して画面単位で取り込むことが
できる装置である。

【００１４】駆動部８は車両の進入が検出された時点
と、その後に追跡制御部部７から与えられる制御出力に
従って、画像入力部１からの画像取り込みの動作タイミ
ングを制御するための装置であり、撮像装置から取り込
む画像が、その画像中における車両像を差分法により抽
出するに丁度よい程度にずれがあるようなタイミングで
２画像分得る制御を行う。すなわち、車両の進行速度に
対応して車両像の位置が僅かに異なる２枚の画像を得る
ことのできるタイミングで画像入力部１の画像取り込み
の動作を行わせるためのものである。

【００１５】上述の図示しない撮像装置は、側面から見
た車両像を得るために進入検知機位置に到達した車両の
全体像をとらえることができるような撮影視野を得るこ
とができる状態に、適宜なる設置位置において固定して
設けてあり、車両を斜め前方から側面形状を把握できる
ような角度でとらえることができるようにしてある。

【００１６】進入検出部７は車両が料金所ブースの進入
路に進入してきたことを検知して中央処理部３に知らせ
る装置であり、料金所ブース近傍手前に設けられた図示
しない進入検知機により車両を検知すると当該進入検知
部７は中央処理部３にスタート信号を与えるように動作
するものである。

【００１７】また、中央処理部３はシステム全体の制御
の中枢を担うもので、例えば、マイクロプロセッサ（Ｃ
ＰＵ）などを用いて構成されていてスタート信号を受け
ることにより、画像取込み制御コマンドを発生して画像
処理部２に与え、画像処理部３からのデータを伝送部４
に送り出したり、伝送部４からのデータを取り込んだり
と云った機能を有する。

【００１８】画像処理部２は、画像取込み制御コマンド
を受けると、画像入力部１を制御することにより、進入
車両の画像を取込み、これをもとに車両の輪郭情報を得
ると云った機能を有する。実際には、画像処理部２は画
像をある時間間隔ｔで２画面取込み、取込んだ原画像は
画像処理部２の内蔵するメモリ上に原画用とワーク用に
２画面づつ記憶すると共に、時間差のある当該取込んだ
２画面分の画像の差分を抽出して差分画像を得、この得
られた差分画像についてその２次徴分（ラプラシアン）
を取ることで車両の抽出輪郭を得ると云った処理を行
う。

【００１９】また、画像処理部２は車両の進入検知があ
って後の２枚の取り込み画像間に差分がないときはさら
に当該２枚目の画像を取り込んでからｔ時間経過後の時
点で、ふたたび画像入力部１から画像を読み込み、これ
を差分画像抽出の処理に利用する。

【００２０】伝送部４はデータや指令等を授受するため
のものであり、伝送路を介して外部のホストシステムや
料金所システム等に接続され、当該ホストシステムや料
金所システム等と中央処理部３との間でデータや指令等
を授受することができるようになっている。

【００２１】モニタ部５は画像を表示するためのもので
あり、画像処理部２から得られる画像を表示するための
もので、画像処理部２に取り込まれた原画像と画像処理
部２において処理された処理画像等をモニタするための
ものである。

【００２２】追跡制御部６は画像処理部３で求められた
車両の動ベクトルに基づいて、車両の追跡方向と量を求
め、それに対応した制御出力を駆動部８に出力するもの
であり、駆動部８はこの制御出力によって撮像装置の向
きを調整する。車両の車種判別が終わると中央処理部３
の制御によって追跡制御部６に対して初期位置復帰の指
令が与えられ、駆動部８を初期位置に戻すように制御す
る。

【００２３】前記画像処理部２は図６のような構成とな
っている。すなわち、画像処理部２は入力画像演算部１
２、クロックジェネレータ部１３、ビデオ出力部１４、
メモリ部１５、分割エリア用メモリ部１６〜１９、分割
画像演算処理部２０〜２３、画像演算処理部２４、共通
記憶部２５、画像処理部制御演算部２６よりなる。

【００２４】これらのうち、メモリ部１５は入力画像を
記憶させるためのものであって、複数画像分の容量を有
している。メモリ部１５は演算用ワークエリアとしても
使用される。また、入力画像演算部１２は、撮像装置よ
り画像入力部１に取り込まれた画像を、時間ｔをおいて
２枚分、ビデオレートで取込んでメモリ部１５の原画用
領域および処理画像用の領域にそれぞれ記憶させる共
に、このメモリ部１５の処理画像用の領域に記憶させ
た、当該時間ｔをおいた２枚分のデジタル画像を読み出
して差分演算等の処理を行うことにより、輪郭抽出のた
めの差分画像の抽出を行い、メモリ部１５の処理画像用
の領域に記憶させると云った機能を有する他、差分演算
画像を４分割してそれを一つずつ、別々の分割エリア用
メモリ部１６〜１９に記憶させると云った機能を有す
る。

【００２５】クロックジェネレータ部１３は、システム
を動作させるためのクロック信号やビデオ用クロックを
発生させるための発振器であり、ビデオ出力部１４は、
モニタ部５に対する表示画面のビデオ信号を発生する装
置であって、モニタ用ビデオ信号を出力するビデオ出力
回路とデジタルをアナログに変換するＤ／Ａ変換回路を
備えたビデオ出力生成のための装置である。

【００２６】また、画像演算処理部２４は、メモリ部１
５の処理画像を所要のサイズに分割して各マス目内での
画素の総和を取り、その総和を閾値と比較して閾値レベ
ルより低いものは“０”とし、総和が“０”でないマス
目のみを有効として、この有効とされたマス目の画像デ
ータについてのみ、後の処理を行う機能を有する。当該
後の処理は、車両抽出であり、車両の輪郭情報（車両各
部接線ベクトル）や、車両の輪郭内の面積、全体の重心
およびモーメントなどを求める処理である。

【００２７】共通記憶部２５は各分割画像演算処理部２
０〜２３及び画像処理部制御演算部２６よりアクセス可
能な共通記憶部であって、車両の外形データである車両
各部での接線ベクトル、面積、全体の重心及びモーメン
トなどの車両特徴情報を学習させたデータや、車両特徴
情報についての許容誤差範囲を規定する誤差データを種
々の種別の車両について用意して予め記憶させてある。

【００２８】分割画像演算処理部２０〜２３は分割エリ
ア用メモリ部１６〜１９に対応して設けられており、そ
れぞれ対応する分割エリア用メモリ部１６〜１９に記憶
された分割画像データについて所要サイズのマトリック
スに分割し、車両特徴情報を求めると共に、共通記憶部
２５に設定されたデータを基に有効なマトリックス分割
エリア内の画像データのみニューラルネットワークによ
り、車両特徴情報から車種判定処理を行う。

【００２９】また、画像演算処理部２４は入力画像より
追跡用データを主に計算するものであり、画像処理部制
御演算部２６は各分割画像演算処理部２０〜２３の制御
を司ると共に、画像処理部全体の制御を司るものであ
る。

【００３０】なお、１０は画像入力部１からのデジタル
画像データ信号であり、１１はモニタ部５へ出力するア
ナログビデオ信号である。つぎに上記構成の本装置の作
用を説明する。図１に示すように、車両が料金所ブース
の進入路に進入すると、当該料金所ブース近傍手前に設
けられた進入検知機により検知され、当該進入検知機よ
り進入検知部７に検知信号が入力される。すると進入検
知部７は中央処理部３にスタート信号を与え、これによ
り中央処理部３は画像処理部２に対して画像取込み制御
コマンドを与える。

【００３１】画像処理部２は画像取込み制御コマンドを
受けると、画像入力部１を制御することにより進入車両
の画像を取込む。画像の取込み方法は、図２の画像取込
みフローに示す通りである。この流れを図３の取込み処
理概念図に画像の流れとして示す。

【００３２】画像処理部２における画像の取込み手順を
説明すると、図２に示すように、まず、画像取込み制御
コマンドを受けることにより動作を開始し、画像入力部
１に取り込まれる画像をある時間間隔ｔで２画面取込
む。すなわち、動作開始時点を時刻Ｔとすると、当該時
刻Ｔの時点の画像Ｓ１を１画面分、取り込み（Ｓｔ
１）、つぎにｔ時間待ってつぎの１画面分の画像Ｓ２を
取り込む（Ｓｔ２，Ｓｔ３）。これにより時刻Ｔの時点
の画像Ｓ１を１画面分と、それより時間ｔだけ後の時点
である時刻Ｔ＋ｔの時点の画像Ｓ２をそれぞれ画像処理
部２内のメモリに記憶する。画像Ｓ１および画像Ｓ２は
原画像用、およびワーク用にそれぞれ確保されるので、
取込んだ原画像は、メモリ上に原画用とワーク用に２画
面づつ記憶される。

【００３３】原画用とワーク用にそれぞれ取込まれた２
画面（画像Ｓ１と画像Ｓ２）をもとに、画像処理部２は
これら画像Ｓ１と画像Ｓ２の差分抽出を行い、差分画像
を得る（Ｓｔ４）。この得られた差分画像をＳ３とす
る。

【００３４】そして、さらに画像処理部２はこのように
して得られた差分画像Ｓ３についてその２次微分（ラプ
ラシアン）を取ることで車両の輪郭像を抽出する（Ｓｔ
５）。この２次微分による輪郭像を抽出はつぎのような
原理に基づく。

【００３５】今、取込んだ画像をＷ（ｘ，ｙ）とする
と、Ｗ（ｘ，ｙ）＝Ｓ（ｘ−ａｔ，ｙ−ｂｔ）＋Ｇ
（ｘ，ｙ）と表現できる。但し、Ｓ（ｘ−ａｔ，ｙ−ｂ
ｔ）は車両を表わす関数であり、Ｇ（ｘ，ｙ）はバック
グランドの関数とする。

【００３６】ここで、領域ｆ（ｘ−ａｔ，ｙ−ｂｔ）に
のみ、車両を表わす関数であるＳ（ｘ−ａｔ，ｙ−ｂ
ｔ）が存在するものとすると i) ｆ（ｘ−ａｔ，ｙ−ｂｔ）＜０のとき Ｗ（ｘ，ｙ）＝Ｓ（ｘ−ａｔ，ｙ−ｂｔ） ……（１） ii) ｆ（ｘ−ａｔ，ｙ−ｂｔ）＞０のとき Ｗ（ｘ，ｙ）＝Ｇ（ｘ，ｙ） ……（２） ｔ＝ｔ0 ，ｔ＝ｔ1 のとき、式（１）はそれぞれ Ｗ0 （ｘ，ｙ）＝Ｓ（ｘ−ａｔ0 ，ｙ−ｂｔ0 ） （ｆ（ｘ−ａｔ0 ，ｙ−ｂｔ0 ）＜０） Ｗ1 （ｘ，ｙ）＝Ｓ（ｘ−ａｔ1 ，ｙ−ｂｔ1 ） （ｆ（ｘ−ａｔ1 ，ｙ−ｂｔ1 ）＜０） となる。

【００３７】また、式（２）については、ｆ（ｘ−ａｔ
0 ，ｙ−ｂｔ0 ）＞０かつｆ（ｘ−ａｔ1 ，ｙ−ｂｔ1
）＞０の領域に於いて、画像はＷ0 （ｘ，ｙ）＝Ｗ1
（ｘ，ｙ）＝Ｇ（ｘ，ｙ）となり、この場合はバックグ
ランドのみである。

【００３８】上述の差分画像Ｓ３をΔＷとおくと、これ
により i) ｆ（ｘ−ａｔ0 ，ｙ−ｂｔ0 ）＜０かつｆ（ｘ
−ａｔ1 ，ｙ−ｂｔ1）＜０

【００３９】

【数１】

【００４０】ii） ｆ（ｘ−ａｔ0 ，ｙ−ｂｔ0 ）＞０
かつｆ（ｘ−ａｔ1 ，ｙ−ｂｔ1 ）＞０ ΔＷ＝Ｇ（ｘ，ｙ）−Ｇ（ｘ，ｙ）＝０ iii) ｆ（ｘ−ａｔ0 ，ｙ−ｂｔ0 ）＜０かつｆ（ｘ−
ａｔ1 ，ｙ−ｂｔ1 ）＜０ ΔＷ＝Ｓ（ｘ−ａｔ1 ，ｙ−ｂｔ1 ）−Ｇ（ｘ，ｙ） iV） ｆ（ｘ−ａｔ1 ，ｙ−ｂｔ1 ）＜０かつｆ（ｘ−
ａｔ0 ，ｙ−ｂｔ0 ）＜０ ΔＷ＝Ｇ（ｘ，ｙ）−Ｓ（ｘ−ａｔ0 ，ｙ−ｂｔ0 ） と表わせる。そして、時刻ｔ1 と時刻ｔ0 の時間差Δｔ
（＝ｔ1 −ｔ0 ）を小さく取ることで近似的に

【００４１】

【数２】 とし、車両の画像データとする。これによって時間差の
ある２枚の取り込み画像中の僅かなずれのある画素を以
て車両部分の画像データとすることができる（時間差の
ある２枚の取り込み画像中の差のない部分はバックグラ
ウンドである）。このようにして得た差分画像Ｓ３に対
して、その後、フィルタリング処理とラプラシアン操作
を施すことで車両の輪郭の抽出が行える。但し、輪郭デ
ータは、ｆ（ｘ−ａΔｔ，ｙ−ｂΔｔ）であるが、時間
差Δｔは極小さいから、ほぼｆ（ｘ，ｙ）と同等である
と考えて良い。

【００４２】以上のように、進入して来る車両に対して
撮像して得た時間差の僅かな２枚の画像を利用して両者
の差分をとることにより、位置のずれのないバックグラ
ウンド像成分を除去して、車両部分の像を抽出し、これ
をフィルタリングして差分による車両像の余分な線を平
滑化し、これをラプラシアン操作を施してエッジ強調す
ることで車両の輪郭像を抽出すると云ったことを行う。
車両の輪郭像は車種判別に利用するため、側面をとらえ
ることが必要であるが、傾向を掴めれば十分であるか
ら、カメラアングルは車両を斜め前方よりとらえるよう
にセットしておく。

【００４３】また、本システムでは上述したような画像
処理の高速化を図るため、処理対象画像の画面をマトリ
ックス状に分割して分割像として扱うようにする。その
ために、例えば、図４に示すように、分割された１画面
を所定画素数単位でマトリックス分割し、図２の画像取
込みフローに示す差分データの段階で、分割されたマト
リックスの各マス目内での画素の総和を取り、その総和
を閾値と比較して閾値レベルより低いものは“０”と
し、総和が“０”でないマス目のみを有効として、この
有効とされたマス目の画像データについてのみ、後の処
理を行うようにする。

【００４４】具体的には、撮像装置より画像入力部１に
取り込まれた画像を、図６の入力画像演算部１２は時間
ｔをおいて２枚分をビデオレートで取込んでメモリ部１
５の原画用領域および処理画像用の領域にそれぞれ記憶
させる。これによって、時間ｔをおいた２枚分のデジタ
ル画像が、メモリ部１５に記憶される。また、この処理
画像用の領域に記憶されている時間ｔをおいた２枚分の
デジタル画像、すなわち、２画面の画像データは、読み
出されて入力画像演算部１２により差分演算等の処理が
なされることによって、輪郭抽出のための差分画像の抽
出が成される。この画像は処理画像用の領域に処理画像
として記憶される。その後、画像演算処理部２４は、メ
モリ部１５の処理画像を例えば３６×３６のエリアに分
割し、前述の処理を行い、車両抽出を行う。

【００４５】また、画像演算処理部２４では、前述の処
理による車両画像をＭとして時刻ｔ0 とそれより後の時
刻ｔ1 のものをそれぞれＭ0 ，Ｍ1 としたとすると、車
両画像Ｍ0 の車両輪郭中心をＰ0 ベクトルとし、また、
車両画像Ｍ1 の車両輪郭中心をＰ1 ベクトルとして車両
の進行方向の動ベクトルを求める。

【００４６】画像演算処理部２４はこの求めた動ベクト
ルを画像処理部制御部２６へ送り、画像処理部制御部２
６はこの動ベクトルを図１の中央処理部３に送る。図１
の中央処理部３は、受け取ったデータより補正を行い、
追跡制御部６にデータを与える。

【００４７】追跡制御部６は受け取ったデータにより、
駆動部８を制御し、車両を追跡する。駆動部８により車
両の動きに合せて、図１の画像入力部１は動作し、複数
枚の車両画像を取込むことになる。

【００４８】車種判別はつぎのようにして行う。本実施
例における図６の入力画像演算部１２が車両抽出時の差
分演算画像を４分割して図６の分割エリア用メモリ部１
６〜１９に記憶させる。分割エリア用メモリ部１６〜１
９に記憶された４分割の分割画像データは、分割画像演
算処理部２０〜２３により各々処理される。

【００４９】各部での処理はつぎのようになる。図６に
おける画像演算処理部２４により車両輪郭有効分割エリ
アの画像データが分割エリア対応に設けられた分割エリ
ア用メモリ部１６〜１９に１対１で記憶されるが、当該
メモリ部１６〜１９に１対１で対応する各分割画像演算
部２０〜２３が並列動作により、共通記憶部２５に設定
されたデータを用いて車両特徴に基づいてより車種判別
を行う。

【００５０】すなわち、図６の各分割画像演算部２０〜
２３はそれぞれ対応する分割エリア用メモリ部１６〜１
９に記憶された分割画像データをｍ×ｎのマトリックス
分割し、前述の共通記憶部２５に設定されたデータを基
に有効なマトリックス分割エリア内の画像データのみ演
算を行う。

【００５１】各分割画像演算部２０〜２３でそれぞれ有
効となったマトリックス分割エリアがｍ0 ×ｎ0 ，ｍ1
×ｎ1 ，ｍ2 ×ｎ2 ，ｍ3 ×ｎ3 であったとすると、こ
れらの有効エリアは、共通記憶部２５にパラメータとし
て記憶される。図５の入力層としてｍd ×ｎd を設定し
た場合、

【００５２】

【数３】 とすると、ｍd ＝ｍs ，ｎd ＝ｎs となるように有効エ
リアを画像処理部制御演算部２６が決定し、ｍ0 ′，ｍ
1 ′，ｍ2 ′，ｍ3 ′，ｎ0 ′，ｎ1 ′，ｎ2 ′，ｎ3
′として各分割画像演算部２０〜２３に通知を行う。
各分割画像演算部２０〜２３は図５の入力層として有効
エリアのマス目を取りバックプロパッゲーション型のニ
ューラルネットワークを組み処理を行う。

【００５３】各部で処理された結果は、図６の共通記憶
部２５に記憶され、画像処理部制御演算部２６がそれを
基に処理を行う。処理内容は、図５のニューラルネット
構成図に示すように入力層をａ、中間層をｘ、出力層を
ｚとすると、 ｚi ＝ｆ（Σｓi ｘi ），ｘi ＝ｆ（Σωijａj ） で表現され、ｗij，ｓi は中間層、出力層での結合係数
として処理を行う。損失関数をｇとして、 ｇ（ａ，θ）＝｜ｚ−ｙ（ａ）｜² ／２ と表現し、このときｙ（ａ）は、出力信号を表わすもの
とする。

【００５４】

【数４】 ｒi ＝（ｚｉ−ｙｉ）ｆ′（ｓ・ｘ） とおき、ｒi を学習信号、ｓi をｓi −Ｃｒi ｘi とし
て、また、

【００５５】

【数５】 とおき、ｔi を学習信号、ωijをωij−ｃｔi ａj とし
てそれぞれ計算を行う。ただし、最初に与える誤差は予
めテーブルとして共通記憶部２５にデータ・セットして
ある。このテーブルデータはＲＯＭ化して共通記憶部２
５にセットしておくが、ＲＡＭにセットする方式であっ
ても良い。

【００５６】また、図６の共通記憶部２５にはこの他に
テーブルデータとして、各車両の面積、車両各部の輪郭
等の特徴情報を学習させたデータを用意してある。

【００５７】そして、このようなデータテーブルと、前
述したニューラルネットワークによる演算による結果の
データにより、画像処理部制御部２６が車種を判定し、
さらに画像処理部制御部２６は図１の中央処理部３に対
してこの車種判定結果等のデータを送り、中央処理部３
はこの車種判定結果等の情報を伝送部４に送って当該伝
送部４に繋がる料金所システム等に車種判別情報を与え
る。

【００５８】このように、本システムは進入して来る車
両の到来を検知する検知手段と、進入して来る車両の側
面形状を含む車両像を逐次撮像する撮像手段と、この撮
像手段により得られた画像を時間差を以て少なくとも２
画面分収集する画像収集手段と、この収集された画像間
の差分を得ると共に、この差分の画像から輪郭抽出第１
の機能、およびこの輪郭の情報からその車両の面積およ
び輪郭等の車両特徴情報を求め、求めた車両特徴情報と
予め用意した各種車両の車両特徴情報とを利用して車両
判別する第２の機能とを有する処理手段とを具備して構
成した。

【００５９】そして、本システムでは車両が特定位置に
進入して来ると進入検知手段により検知し、この時点か
ら時間差を以て少なくとも２枚の画像を取り込む。この
画像は進入して来る車両の側面形状を含む車両像を逐次
撮像する撮像手段により得たものであり、処理手段はこ
れらの取り込んだ画像間の差分を求め、この差分の画像
から輪郭抽出すると共に、この輪郭の情報からその車両
の面積および輪郭等の車両特徴情報を求め、求めた車両
特徴情報と予め用意した各種車両の車両特徴情報を用い
て車種判別するようにした。

【００６０】車両の輪郭抽出は時間差を持つ例えば２枚
の画像間での差分像を得、これを２次微分して行う。バ
ックグラウンドは変化しないが、車両は進行するのでこ
の処理により車両の抽出を行うことができる。また同時
にこの２次微分処理は差分画像１画面に対して画素をマ
トリックス状に分割し、このマトリックス状に分割され
た分割画面のうち、差分画像のある分割画面についての
み、処理を進めることで高速処理を可能にする。抽出さ
れた車両輪郭を元に、輪郭の特徴、面積等の車両の特徴
情報を求め、これを予め用意した各種車両の特徴情報を
参照してニューロネットワークの学習機能により車種判
別を行うようにする。

【００６１】このようにすることで本発明では、ナンバ
ープレート等を読み取るのではなく、車両の全体を見る
ことによって、車両の判別を人間の判定に近い状態で判
別することができるようになり、特に車両全体像を用い
た各種の車両形状を学習したニューロネットワーク機能
により、判別を行う結果、正確な車種判別を可能とし
た。

【００６２】なお、本発明は、以上述べた実施例に限定
するものではなく、その要旨を変更しない範囲内で適宜
変形して実施し得るものであり、各種製品の判別用に使
用する判別方法として適用できる。

【００６３】

【発明の効果】以上詳述したように、本発明によれば、
従来、車両判別が困難であった車両に対しても、車両の
画像データにより外形の特徴抽出を行い、バックプロパ
ゲーションのニューラルネットワークの学習機能により
車両の判別を人間の判別と同様にして自動的に行えるよ
うになり、車両の多様化によっても精度の良い車種判別
を可能にすると云った効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例を説明するための図であって、
本発明の要部構成を示すブロック図。

【図２】本発明の実施例を説明するための図であって、
本発明装置の作用を説明するための画像取込みフロー
図。

【図３】本発明の実施例を説明するための図であって、
本発明装置における取込み処理を説明するための概念
図。

【図４】本発明の実施例を説明するための図であって、
本発明装置における作用を説明するためのマトリックス
分割画像図。

【図５】本発明の実施例を説明するための図であって、
本発明装置において使用されるニューラルネットワーク
構成図。

【図６】本発明の実施例を説明するための図であって、
本発明装置における画像処理部の構成例を示すブロック
図。

【図７】従来の車種判別システムを説明するための概念
図。

【符号の説明】

１…画像入力部 ２…画像処理部 ３…中央処理部 ４…伝送部 ５…モニタ部 ６…追跡制御部 ７…進入検出部 ８…駆動部 １０…デジタル画像データ信号 １１…モニタ部５へ出力するアナログビデオ信号 １２…デジタル画像データを画素毎に演算を行う入力画
像演算部 １２…入力画像演算部 １３…クロックジェネレータ部 １４…ビデオ出力部 １５…メモリ部 １６〜１９…分割エリア用メモリ部 ２０〜２３…分割画像演算処理部 ２４…画像演算処理部 ２５…共通記憶部 ２６…画像処理部制御演算部 ２７…中央処理部との制御ライン ３０…踏板装置 ３１…車高感知装置 ３２…撮像装置（ナンバプレートを読み取るためのＩＴ
Ｖカメラ装置）

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06T 1/00 G06T 7/00 G08G 1/015 G08G 1/04

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】進入して来る車両の到来を検知する検知手
   段と、 進入して来る車両の側面形状を逐次撮像する撮像手段
   と、 この撮像手段により得られた画像を時間差を以て少なく
   とも２画面分収集する画像収集手段と、 この収集された画像間の差分を得ると共に、この差分の
   画像から輪郭抽出する第１の機能、およびこの輪郭の情
   報からその車両の面積および輪郭等の車両特徴情報を求
   め、求めた車両特徴情報と予め用意した各種車両の車両
   特徴情報を用いて、車種判別する第２の機能とを有する
   処理手段と、 を具備してなる車両判別装置。
2. 【請求項２】上記処理手段における車両特徴情報に基づ
   く車両判別をニューラルネットワークで行うようにして
   学習機能を持たせたことを特徴とする請求項１記載の車
   両判別装置。