JP3710663B2 - 車番認識装置 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は道路を走行する自動車の車両番号(車番)を画像認識によって読取り認識する車番認識装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
近年、車輌の車番認識の際、車番板の画像をカメラに取り込み画像処理により車番を認識する技術が採用されるようになってきている。車輌が屋内にある場合にはあまり問題にならないが、車輌が屋外の道路を走行するときには、太陽光等の影響により車輌番号を付加した車番板の明るさが大きく変動するために、カメラ画像に取り込んだとき、車番部分の画像の輝度(以後、濃度と呼称する)を一定(目標値)にするようカメラのアイリスを制御する必要がある。
【0003】
車番板に付与した番号を認識処理するのであるから、車番板の明るさを計測し、アイリス制御することが理想である。しかし、車輌の不通過時にアイリス制御の制御情報が得られないという問題があり、従来は、車番板の明るさ(照度)を使用したアイリス制御は行われていないのが実状である。
【0004】
従来、路面に描画したラインの読み取りを行う際に、道路面の明るさによりアイリス制御を行うことは、例えば、特開平9―319879号公報に記載されている。また、カメラで撮影する対象物の輝度によってアイリスを制御することは特開平7―250318号公報に記載されている。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
車輌の車番板に描画した車番を確実に認識するには、車番板の画像濃度が一定になるようなアイリス制御が必要である。車番板の明るさ(照度)をアイリス制御に使えないのは、車輌が通過しない時間帯に制御情報が得られなく制御を継続できないためである。道路面等の明るさを使用してアイリス制御する方法は考えられるが、道路面と車番板の明るさには、長期的には一定の関係になく、環境条件の変化により車番認識に支障をきたすことになる。例えば、夕方等に道路面の鏡面反射に近い強い反射光をカメラに取り込みこれでアイリス制御を行うと、入力画像中の車番表面部が暗くなり車番認識できなくなる。車番板の明るさによりアイリス制御を行うべきところを路面で代用したために発生する。車番の明るさによるアイリス制御を行い、車輌の不通過時にも継続して安定なアイリス制御を行えることが強く要望されている。
【0006】
本発明は上記点に対処して成されたもので、その目的とするところは車輌の不通過時にも継続して安定なアイリス制御を行い車番の認識を正確に行える車番認識装置を提供することにある。
【0007】
【課題を解決する手段】
本発明の特徴とするところは、アイリス制御を行う設定時間だけ車輌が通過しないときには設定時間における道路面濃度の変化量から車番板濃度を推定し、検出した車番板濃度と推定車番板濃度に基づきカメラのアイリスを制御するようにしたことにある。
【0008】
本発明はアイリス制御を行う設定時間における道路面濃度(照度)の変化量から車番板濃度(照度)を推定し、推定車番板濃度に基づきカメラのアイリスを制御するようにしている。車輌の不通過時間が実用的な時間内であれば、路面照度の変化割合と車輌の車番板照度の変化割合は比例するので、路面照度の変化量から推定する推定車番板照度によりアイリス制御を十分な精度で安定に行うことができる。
【0009】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施例を図面により説明する。図1に本発明の全体構成図を示す。
【0010】
図1において、道路4にはカメラ1が固定配置されており、常時路面4Aの画像を取込み路面の一部と通過中の車輌5の画像を取込むことができるようになっている。カメラ1は架台35上に設置されている。カメラ1で撮影した映像は、画像処理装置2に取り込まれる。
【0011】
画像処理装置2は、カメラ画像を常時監視処理を行い、車輌5がカメラ視野に現れたら、車番板部分のみを抽出して車番を読み取る。画像処理装置2はこのような動作を繰り返し実行する。の車番計測は昼夜行う必要があり、太陽光のない夜間には、通常照明を点灯する。
【0012】
屋外での画像取込であり、昼間でも天候によっては照度が変化し、特に朝夕等は一定の割合で照度が連続的に変化する。照度の変化に対しては、アイリス制御装置3によりカメラ1のアイリスを制御し、映像(画像)の輝度(カメラ1の受光量)が常に一定になるようにする。
【0013】
図2に画像処理装置部2の一例詳細構成図を示す。
【0014】
画像処理装置部2は、中央処理装置(CPU)6,主メモリ7,バス33、画像専用プロセッサ8,画像メモリ9、A/D変換器10およびプロセス入出力部11から構成されている。
【0015】
カメラ1からの映像は、A/D変換器10によりアナログ信号からディジタル信号に変換されて、ディジタル画像として画像メモリ9に格納される。画像専用プロセッサー8は、カメラ画像を画像メモリ9より取込み(カメラ1から直接取込む場合もある)画像処理を行う。CPU6は処理プログラムを順次実行する。例えば,CPU6は画像専用プロセッサ8に対して実行命令を出したりする機能を持っている。
【0016】
画像専用プロセッサ8の結果は,CPU6を介して主メモリ7に格納される。プロセス入出力部11はアイリス制御装置3に対して信号を出力するのに使用する。
【0017】
図3にCPU6のソフトウエアの機能ブロック図を示す。
【0018】
CPU6のソフトウエアは主メモリ7に記憶され、実行時にはCPU6に転送される。ソフトウエア機能は、画像入力部(手段)13,アイリス制御部14,車輌有無検知部15,車番板検知部16,車番認識部19,車輌不通過時の車番板濃度推定部17、車番板以外の対象物である路面濃度検知部18、不通過時間計測部34および車番板濃度目標値テーブル30から構成されている。
【0019】
本発明では、レンズの絞りの程度を表現するためにアイリスレベルという数値列を定義して用いている。例えば、アイリスレベルとは、レンズの絞りの程度を16段階に分けてレベル数字で表現する。レンズの絞りを全開にしたときにレベル0とし、レンズの絞りを全閉にしたときレベル16とする。その間を16等分(例えばレンズの開部面積の比率等による)する。このようにして、絞りの程度を0〜16段階のレベル値で表現する。
【0020】
アイリスレベルをiとすると、対象物の照度Lと入力画像の濃度Gの間には、式1、式2のような関係式Fi, Fi-1を定義できる。
【0021】
【数1】
G=Fi(L) 、(i=0〜16) …(式1)
【0022】
【数2】
L=Fi-1(G) 、(i=0〜16) …(式2)
式1は、照度(カメラ入力値)Lから画像濃度Gの関係を示す式であり、また、式2は、画像濃度Gと照度(カメラ入力値)Lの関係を示す式である。
【0023】
通常の実用範囲では、画像濃度Gと照度(カメラ入力値)Lは近似的に比例するので式3が成立する。
【0024】
【数3】
L=K・G …(式3)
K:比例定数
本発明では、車番板の照度Lが環境条件で変化したときに、画像に取り込んだ時の該車番板の輝度すなわち濃度Gが、車番板の目標値濃度Gtに一定に保たれるようにアイリスレベルiを制御するのである。すなわち、次式を満たすアイリスレベルjになるようにアイリスを常に制御することである。
【0025】
【数4】
Gj=Fj(L) ≦ Gt < Gj+1=Fj+1(L) …(式4)
または、
【0026】
【数5】
Gj―1=Fj―1(L)< Gt ≦Gj=Fj(L) …(式5)
但し、
Gj:アイリスレベルjのとき入力した画像中の車番板の濃度
j:アイリスレベル
L :車番板の照度
ここで、照度Lは対象物の明るさであり、画像処理装置2では直接計測できないが,画像として取り込んだ画像濃度Gkとして観測される。このような制御を常時行うことにより、画像中の車番の濃度は、目標値Gt付近に保持されるので、画像処理による車番の検知は確実に行われる。
【0027】
次に動作を説明する。
【0028】
(1)通常時のアイリス制御の説明
車輌5が通常の間隔で走行している通常時の処理を説明する。
【0029】
カメラ1で撮影された映像は画像メモリ9に格納され、CPU6には画像入力部13によって取り込まれる。車輌通過時の画像の場合は、車輌有無検知部15により画像中に車輌を検知すると、車番板濃度検知部16により車番板の有無を判定し、車番板を検知したら車番板濃度を求める。
【0030】
車番板濃度検知部16で求めた車番板濃度はアイリス制御部14と車番認識部19に与えられる。アイリス制御部14は目標値テーブル30の目標値Gtと車番板濃度検出値の比較を行い、その偏差をアイリス制御装置3に与える。アイリス制御装置3は車番板濃度が目標値Gtとなるようにカメラ1のアイリスを制御する。
【0031】
一方、車番認識部19は良く知られている画像処理技術により車番の認識処理を行う。このように車番板が画像中に検知された時は、アイリス制御処理と車番認識処理を行うのである。
【0032】
アイリス制御部14は,アイリスレベルがkであるとすると、車番板濃度は画像濃度Gkとなる。このようにして得られた画像濃度Gkが目標値Gtにあるか判定する。具体的には、上述の式4または式5に示す範囲にあるかどうかを判定する。画像濃度Gkが目標値Gtの範囲内にあるときにはアイリスの更新は行わず,範囲外のときにアイリスの更新を行う。詳細処理については後述する図9にて説明する。
【0033】
一方、車輌有無検知部15が画像中に車輌5を検知しないときは、再び画像メモリ9から画像を取り込み上述の処理を繰り返し実行する。通常は車輌5が検知されて車番板の濃度が得られたときにアイリス制御処理と車番認識処理が行われる。
【0034】
(2)車輌不通過時の処理の説明
車輌5の不通過時間が連続して5分ないし30分継続すると、太陽の照度等が変化する。5分以内の短い期間であれば、急変することは考えられないが、5分〜30分程度車輌の通過がない時に周囲の明るさが急変することがある。このようなときに、車番板の照度Xだけでのアイリス制御は行えなくなる。
【0035】
まず、本発明の理解を容易にするため車輌不通過が発生しアイリス制御ができない時の問題点と、その問題点を解決するための本発明について説明する。
【0036】
図4(a)は、横軸に時刻、縦軸に照度をとり、車番板照度Lvと道路面照度Ldの関係を示す特性図である。太陽光等により車輌5の車番板照度は、図4(a)の特性Lvのように時間と共に変化する。なお、車輌板照度Lvは車輌通過時のみ得られる点列情報であるが、カメラ視野内に固定されているものとして連続して表している。車輌板照度Lvは太陽光等の光源の位置や環境変化によりこのように変化をする。
【0037】
路面照度Ldは常にカメラ1により撮影される道路4の特定領域4Aの照度である。この特定領域4Aはカメラ1の設置位置によって適宜選択される。特定領域4Aの路面照度Ldは図示のように変化する。
【0038】
図4(a)から明らかなように、車番板照度Lvと路面照度Ldは、短期的には同じような傾向で照度が変化し、長期的には同じ比率で変化するものではなく太陽高さ等の影響の受け方に差があり差が累積される。長期的にみると違った傾向を示している。
【0039】
本発明は、この2つの対象物の照度はこのような傾向を示し、そして、車輌5の不通過の現象は図4(a)に示すように時々発生しており長時間でなく5分から30分程度の短時間だけ不通過状態になっている。
【0040】
図4では時刻t0で不通過を発生し時刻t1で通過を再開している。また、時刻t2で再び不通過となり、時刻t3で再び通過開始する。更に、時刻tn-1で不通過となり時刻tnで再度通過状態となる。このような繰り返しが、一般の路上での、車輌不通過現象の発生のパターンである。
【0041】
本発明は、このような車輌不通過現象パターンの特徴を利用している。図4(b)に示すように車番板照度Lvと路面照度Ldは式6のようになる。
【0042】
【数6】
ξ0=Lv(t0)/Ld(t0)
ξ3=Lv(t3)/Ld(t3)
ξn-1=Lv(tn-1)/Ld(tn-1) …(式6)
ε:ある時刻における車番板と道路面の照度の比率
Lv(t0):時刻t0における車番板照度(カメラ入力値)
Lv(t3):時刻t3における車番板照度(カメラ入力値)
Lv(tn−1):時刻tn−1における車番板照度(カメラ入力値)
Ld(t0):時刻t0における路面照度(カメラ入力値)
Ld(t3):時刻t3における路面照度(カメラ入力値)
Ld(tn−1):時刻tn−1における路面照度(カメラ入力値)
式6に示す照度比率εは時間間隔がある程度以上になると、一般に式7のようになる。
【0043】
【数7】
ξ0≠ξ3≠ξn-1 …(式7)
式7は、車番板と道路面の反射率の関係が時刻により異なることを示している。
【0044】
このことを図5を用いて説明する。図5は太陽の位置22の時と位置22aの時について示している。
【0045】
太陽22の位置では,道路面21(T)に立てた法線24に対して、太陽光の入射角α1とカメラ1への入射角α2が等しくなっている。従って,道路面21の反射はカメラ1に最大の明るさで入力されることが理解できる。一方、車番板20の点Pのカメラ1から見た明るさは,QP方向の光りがやや多く入力されるであろうと思われるが、太陽光のように強くはない。
【0046】
このように、太陽22の位置により2点の明るさの差は大変違ったものになるのである。
【0047】
一方,太陽位置22aの時には,路面Tはカメラ1と太陽の位置関係は特定の位置にはなく、路面の明るさはそれほど強く輝かなくなる。
【0048】
太陽22aの時刻をt0とし、太陽22の時刻をtn-1とし、
ξ0=Lv(t0)/Ld(t0)
ξn-1=Lv(tn-1)/Ld(tn-1)
とすると照度比率は式8のようになる。
【0049】
【数8】
ξ0≠ξn-1 …(式8)
図5は,極端な例を示しているが,昼間は太陽の高度が刻々と変化するので、程度の違いはあるけれども,似たような状況になる。
【0050】
このようなことから、車番板表面20と道路面21の照度について以下のことがいえる。
【0051】
短時間的には路面21と車番板20の照度変化は比例するが、長時間的には路面21と車番板20の照度変化は比例しない。
【0052】
車番板20の照度(入力信号)は変化するので、画像認識を確実に行うためには、車番板20の画像における濃度をアイリスを制御して一定範囲におさえることが必須である。
【0053】
さて、本発明は車輌不通過時においても車番板の画像濃度を一定(目標値)にするようなアイリス制御を行うことである。車輌が通過しないので、実際の車番板の照度情報は得られないが、環境変化により車輌がもし通過していたら車番板の画像濃度はどの程度に変化したかを推定計算し、その推定値が目標値Gtになるようにアイリスを制御するのである。
【0054】
本発明では、車輌不通過時に車番板の画像濃度を推定計算するために、路面の画像濃度変化を使用して車輌不通過時の照度環境変化情報として使用する。この環境変化情報を使用して車番板の画像濃度の変化を計算する。
【0055】
車輌の通過しない期間が30分以内とか実用的な時間範囲内であれば、アイリスの制御に使える程度の車番板の画像濃度変化を推定可能である。車番板以外の照度情報としては、カメラに撮影される道路面の画像濃度値を使用する。このようにすることにより、車輌の不通過時間があってもアイリス制御は行われる。
【0056】
このような車番板以外の情報によるアイリス制御を長時間続けていると誤差が蓄積されて車番を正常に認識できなくなる虞があるが、通常、車輌は30分以内の頻度で通過するので、次に通過した時に車番板を検知してその車番板情報により正常なアイリスレベルに戻せることになる。
【0057】
図3において車輌不通過状態を生じたときの処理を説明する。
【0058】
画像入力手段13により取込み、車輌有無検知手段15により車輌が有りとなった場合は、車番板検知手段16で車番板を検知すると車番認識部19において車番認識を行い、また、アイリス制御部14でアイリス制御を行う。この際、時刻t0の車番板濃度Gv(t0)を記憶する。更に、車番板以外の路面の画像の濃度Gd(t0)を計測し記憶する。
【0059】
車番を正常に読み取った時に計測し記憶したデータを下記とする(時刻をt0とする)。
【0060】
Gv(t0): 車番板の画像上の濃度値(時刻t0における)
Gd(t0): 道路面の画像上の濃度値(時刻t0における)
車輌通過の際は、このような処理を同時に行うのである。
【0061】
カメラ1で撮影した同一シーン中で、時刻t0,t0+Δt間(Δtは実用程度に短い時間)における二点の対象物の照度変化に関しては経験的に次式が成立する。
【0062】
【数9】
更に、対象物の照度と画像上の濃度は、近似的に比例関係にあるので(式3による)、アイリス制御の有無にかかわらず次式が成立する。
【0063】
【数10】
Gv(t0):時刻t0における車番板の画像上の濃度
Gv(t0+Δt):時刻t0+Δtにおける車番板の画像上の濃度
Gd(t0):時刻t0における路面の画像上の濃度
Gd(t0+Δt):時刻t0+Δtにおける路面の画像上の濃度
さて、時刻t=t0において車輌通過後に不通過が発生したとする。車輌不通過時には、不通過時間計測部34により連続して不通過となった時間Δtをカウントする。車輌不通過時間Δtが設定時間(一定時間)になっても車番板を検知しない場合には、車番板濃度推定部17により時刻t0+Δtに車輌が通過したと仮定した場合に車番板を計測したときに推定される車番板の画像濃度Gv(t0+Δt)を計算する。
【0064】
まず、時刻t0+Δtにおける車番板以外の路面4Aの画像濃度Gd(t0+Δt)を路面濃度検知部18により検知する。車番板濃度推定部17は車番板の画像濃度Gv(t0+Δt)を式9を変形した次式により推定計算する。
【0065】
【数11】
この計算値Gv(t0+Δt)が,目標値Gtの範囲に入るようにアイリス制御手段14により通常のアイリス制御と同じように制御を行うのである。車輌不通過時の車番板の濃度による制御であるが、その濃度値は実測値ではなく、上述の計算値であることが本発明の特徴である。
【0066】
このように、計算値Gv(t0+Δt)によるアイリス制御を繰り返している間は、計算値の誤差によるアイリス制御はレンズの絞り状態を最適値から多少はずれたものになる。しかし、画像処理は、多少のアイリスの誤差があっても車番認識を行える。そして、次の車輌の通過が必ずあるので車輌不通過状態が終わり、通常の車番板の情報によるアイリス制御に戻るのである。車番板の画像上の実測濃度によるアイリス制御によりカメラレンズの絞りは、最適条件に戻ることになる。
【0067】
次に図6〜図9に示すフロー図により本発明の動作を説明する。
【0068】
なお、図6〜図9はCPU6の計算手順どおりに処理アルゴリグムを表わしており、図3に示す機能ブロック図と必ずしも対応していない。これは、画像処理に特有な処理速度を最優先にプログラムを製作してあり、機能単位に処理が分割されていないためである。
【0069】
図6は全体の処理フローを示している。
【0070】
図6において、前段処理(ボックスA)では、立ち上げ時の初期設定等を行う。オンライン車番読み取り処理(ボックスB)では、カメラ画像を取込み車輌の通過を監視しながら通過時、車番を読み取る、と同時に、車番板画像上の濃度や路面の画像上の濃度のデータを記録する。
【0071】
図7は図6の立ち上げ時の初期設定処理をフローで示す。
【0072】
図7の処理は路上にカメラ1を設置した状態で行う。
【0073】
まず、車番の目標濃度値Gtをセットする(ボックスA−100)。目標濃度値Gtは経験値である。車輌の通過検知を待って(ボックスA−200)、検知すると車番板を抽出する。車番の濃度を計測し(ボックスA−300)、車番目標濃度値Gtになるまで繰り返しアイリス制御を行う(ボックスA−500、ボックスA−600)。
【0074】
図8は、オンラインでの車番認識処理(ボックスB)である。画像を取込み(ボックスB―100)(画像入力部13の処理)、車輌抽出処理を行い、車輌が抽出される(ボックスB―200)(車輌有無検知部15の処理)と、車番板の抽出処理(ボックスB―300)(車番板濃度検知部16)を行う。
【0075】
次に、車番認識(ボックスB―400)(車番認識部19)を行う。正常に車番が認識された場合には、車番板の濃度、特定点(例えば道路表面の一点)の濃度を記憶する(ボックスB―500)(車番板濃度検知部16)。さらに、車番板の濃度によりアイリス制御を行う(ボックスB―600)(アイリス制御部14)。
【0076】
車輌抽出しない場合には、車輌不通過時間をカウントし(不通過時間計測部34)、状態の継続時間をみて設定時間以上不通過が継続する場合(ボックスB―700)には、定期的に車番板の濃度を推定して(ボックスB―800)、アイリス制御を実施する(ボックスB―600)(アイリス制御部14)。この場合には、車番板の濃度は、推定計算値を使用する。
【0077】
図9はアイリス制御部14のアイリス制御処理(ボックスB―600)の詳細フロー図である。
【0078】
車番板の計測濃度と目標値を比較する(ボックスB500−10)。範囲内の場合には何ら処理を行わず、目標値より大きいときにはアイリスレベルを上げる(ボックスB500−30)。また、目標値より小さいときにはアイリスレベルを下げる(ボックスB500−20)。このように、車番板の濃度は、車輌が通過しなくても推定値を使えるので、全く問題なくアイリスの制御を継続でき認識率が低下することはない。
【0079】
本発明は以上のようにしてアイリス制御して車番認識するのであるが、アイリス制御を行う設定時間における道路面濃度(照度)の変化量から車番板濃度(照度)を推定し、推定車番板濃度に基づきカメラのアイリスを制御しているので、車輌の不通過時間が実用的な時間内であれば、路面照度の変化割合と車輌の車番板照度の変化割合は比例するので、路面照度の変化量から推定する推定車番板照度によりアイリス制御を十分な精度で安定に行うことができる。
【0080】
【発明の効果】
本発明はアイリス制御を行う設定時間における道路面濃度(照度)の変化量から車番板濃度(照度)を推定し、推定車番板濃度に基づきカメラのアイリスを制御するようにしている。車輌の不通過時間が実用的な時間内であれば、路面照度の変化割合と車輌の車番板照度の変化割合は比例するので、路面照度の変化量から推定する推定車番板照度によりアイリス制御を十分な精度で安定に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の一実施例を示す全体構成図である。
【図2】本発明による画像処理装置の一例を示す詳細構成図である。
【図3】本発明による中央処理装置の一例を示す詳細構成図である。
【図4】車輌不通過時における車番板の照度変化の説明図である。
【図5】路面照度と車番板照度の説明図である。
【図6】本発明の動作を説明するためのフロー図である。
【図7】本発明の動作を説明するためのフロー図である。
【図8】本発明の動作を説明するためのフロー図である。
【図9】本発明の動作を説明するためのフロー図である。
【符号の簡単な説明】
1…映像入力装置(カメラ)、2…画像処理部、3…アイリス制御装置、4…路面、5…計測対象物(車両等)、6…CPU、7…主メモリ、8…画像専用プロセッサ、9…画像メモリ、10…AD変換器、11…プロセス入出力部、13…画像入力部、14…アイリス制御部、15…車輌有無検知部、16…車番板濃度検知部、17…車番板濃度推定部、18…路面濃度検知部、19…車番認識部、20…車番板、21…道路面、33…バス、34…不通過時間計測部、35…カメラ架台。
Claims (5)
- 道路を走行する車輌と道路面を撮影するカメラと、前記カメラで撮影したカメラ映像を入力して画像処理により前記車輌の車番を認識する車番認識手段と、前記カメラ映像を入力して前記車輌の有無を検出する車輌有無検知手段と、前記カメラ映像を入力して前記車輌の車番板の画像濃度を検出する車番板濃度検知手段と、前記カメラ映像を入力して前記道路面の画像濃度を検出する路面濃度検知手段と、前記車輌有無検知手段により車輌不通過時間が設定時間になっても前記車輌が検出されない場合に、車輌検出時に前記車番板濃度検出手段で検出された車番板画像濃度と前記路面濃度検知手段で検出された前記道路面の画像濃度に基づいて、車輌不通過時の前記設定時間における道路面画像濃度の変化量から前記車輌が通過したとしたときの前記車番板の画像濃度を推定する車番板濃度推定手段と、前記車番板濃度推定手段で推定した推定車番板画像濃度となるように前記カメラのアイリスを制御するアイリス制御手段とを具備することを特徴とする車番認識装置。
- 路面の特定領域と通過中の車輌を撮影するためのカメラと、前記カメラで撮影したカメラ映像を入力して前記車輌の車番板の車番認識処理を行う画像処理装置と、前記画像処理装置からの制御信号により前記カメラのアイリスを制御するアイリス制御装置とを備え、前記画像処理装置は、前記カメラで撮影した車輌映像を入力して画像処理により前記車輌の車番を認識する車番認識手段と、前記カメラ映像に車輌が撮影されているかを検出する車輌有無検知手段と、前記車輌の車番板の画像濃度を検出する車番板濃度検知手段と、前記道路面の画像濃度を検出する路面濃度検知手段と、前記車輌有無検知手段が設定時間経過しても前記車輌を検出しないときに、車輌検出時に前記車番濃度検出手段で検出された車番板画像濃度と前記路面濃度検知手段で検出された前記道路面画像濃度に基づいて、前記設定時間経過時の前記道路面画像濃度の変化量から前記車輌が通過したとしたときの車番板の画像濃度を推定する車番板濃度推定手段とを具備し、前記車番板濃度推定手段で推定した推定車番板画像濃度となるように前記アイリス制御装置を制御することを特徴とする車番認識装置。
- 前記車輌有無検知手段が前記車輌を検出したときは前記車輌検出時に前記車番濃度検出手段で検出された車番板画像濃度と目標値との比較を行い、偏差により前記アイリス制御装置を制御するとともに前記車番認識部により前記車輌の車番認識を行うことを特徴とする請求項1又は2に記載の車番認識装置。
- 前記車輌の不通過時間が実用的な時間内であれば、前記車輌が通過したとしたときの車番板の画像濃度を前記道路面の画像濃度の変化量から推定することを特徴とする請求項1又は2に記載の車番認識装置。
- 道路を走行する車輌と道路面を撮影する固定配置されたカメラと、前記カメラのアイリスを制御するアイリス制御装置と、前記カメラで撮影した映像をディジタル信号に変換するA/D変換器と、前記ディジタル信号に変換された映像を記憶する画像メモリと、前記画像メモリに記憶されている映像を入力して画像処理を行う画像プロセッサと、中央処理装置とを備え、前期中央処理装置は、前記画像プロセッサで画像処理された画像から前記車輌の車番を認識する車番認識処理と、前記車輌の有無を検出する車輌有無検知処理と、前記車輌の車番板の濃度を検出する車番板濃度検知処理と、前記道路面の路面濃度を検出する路面濃度検知処理と、前記車輌有無検知処理により設定時間経過しても前記車輌を検出しないときに、前記車輌検出時の前記車番濃度検出処理及び路面濃度検知処理で検出された車番板画像濃度及び前記道路面の画像濃度に基づいて前記設定時間経過時の道路面画像濃度の変化量から前記車輌が通過したとしたときの車番板の画像濃度を推定する車番板濃度推定処理と、前記車番板濃度推定処理で推定した推定車番板画像濃度となるように前記アイリス制御装置に制御信号を出力する処理を実行することを特徴とする車番認識装置。
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