JP4092643B2 - Vehicle traffic route prediction system - Google Patents

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JP4092643B2 JP2003118557A JP2003118557A JP4092643B2 JP 4092643 B2 JP4092643 B2 JP 4092643B2 JP 2003118557 A JP2003118557 A JP 2003118557A JP 2003118557 A JP2003118557 A JP 2003118557A JP 4092643 B2 JP4092643 B2 JP 4092643B2
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【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両の通行経路に沿って配置した複数の認識装置を伝送路を介して接続したセンタ装置を有し、目的車両の通行経路と次の認識装置位置の通過時刻とを予測する車両通行経路予測システムに関する。
【0002】
【従来の技術】
車両に取付けられたナンバープレートを撮像した画像情報を処理し、ナンバープレート画像について文字認識を行うことにより、車両ナンバーを識別する手段が実用化され、このような手段を有する認識装置を道路に沿って配置した車両ナンバー自動検知システムが知られている。例えば、図14に示すように、複数の認識装置001,002,003,・・・を道路に沿って所定間隔で配置し、センタ装置と伝送路を介して接続する。
【0003】
認識装置とセンタ装置とは、例えば、図15に示す概略構成を有するもので、100はセンタ装置、101は認識装置、102はナンバープレートを撮像する赤外線カメラ等のカメラ、103は車両検知処理部、104は通過速度測定部、105はナンバープレート文字識別部、106は手配車両データベース、107は検知通知受信部、108は画面表示部、109は手配車両データベース、110はオペレータを示す。
【0004】
認識装置101は、図14に示すように、道路に沿って所定の間隔で配置し、センタ装置100との間を専用線や公衆網等の伝送路を介して接続するもので、カメラ102により撮像した画像情報を車両検知処理部103に転送し、車両を撮像した画像情報であることを検知すると、その画像情報を通過速度測定部104に転送する。通過速度測定部104は、例えば、フレーム毎の車両画像の動きから、車両の通過速度を測定するものである。
【0005】
又センタ装置100のオペレータ110の操作で入力した手配車両データを手配車両データベース109に一旦格納し、各認識装置に伝送路を介して手配車両データを送出する。認識装置101に於いては、その手配車両データを手配車両データベース106に格納する。
【0006】
又認識装置101のナンバープレート文字識別部105は、車両検知処理部103から転送された画像情報からナンバープレート部分を切り出し、文字認識処理によりナンバープレート部分の文字を認識するもので、この認識処理により車両ナンバーを識別し、手配車両データベース106に格納した手配車両ナンバーと照合する。照合一致の場合、通過速度測定部104に於いて測定した速度情報と共に照合一致した車両ナンバーをセンタ装置100へ通知する。
【0007】
センタ装置100は、検知通知受信部107により、伝送路を介した認識装置101からの情報を受信し、この認識装置101の位置情報を基に、手配車両の通過位置を画面表示部108に表示する。オペレータ110は、この画面表示部108の表示内容により、手配車両の現在の通過位置を認識し、次の通過地点を経験に基づいて予測する。
【0008】
図16は従来のセンタ装置と認識装置との処理フローチャートを示し、センタ装置100は、オペレータ110の操作により手配車両データベース109に手配車両登録を行い、各認識装置Nに対して車両データを配信する。認識装置Nは、手配車両データベース106に手配車両登録を行う。
【0009】
認識装置Nに於いて通過車両のナンバーを自動認識して、手配車両データと照合し、照合一致(ヒット)すると、それをセンタ装置100に通知する。センタ装置100に於いては、画面表示部108に表示し、その表示内容をオペレータ110が認識すると、次に通過しそうな場所をオペレータ110が予測する。
【0010】
又ナンバープレートの撮像情報から車両ナンバーを自動認識し、且つ撮像したナンバープレートの画像を表示して、自動認識結果と画像表示されたナンバープレートの文字とにより、オペレータの介在の下、車両ナンバーの認識精度を向上する手段が知られている(例えば、特許文献1参照)。又データ送受信機能を有する車載装置を利用し、目的の車両ナンバーを自動ナンバー認識手段により検出した時、その車両の車載装置にIDを送信して登録し、その車両の車載装置から送信するIDを用いて追跡するシステムも知られている(例えば、特許文献2参照)。
【0011】
又車載カメラにより他の車両のナンバープレートを撮像して車両ナンバーを自動認識し、データベースに登録された車両ナンバーと照合し、その結果を表示装置に表示し、又速度データと共に記録して、不審車両の追跡等を行う車両ナンバー認識システムが知られている(例えば、特許文献3参照)。又正規の車両ナンバーを無線で送信できる車載装置を利用し、ナンバープレートの撮像画像を用いて、車両ナンバーの自動認識手段により認識した車両ナンバーと、車載装置から送信した車両ナンバーとを照合し、照合一致の場合は正常であり、照合不一致の場合は、ナンバープレートの付け替え等の不審車と判定するシステムが知られている(例えば、特許文献4参照)。
【0012】
【特許文献1】
特開平9−282590号公報
【特許文献2】
特開平10−188192号公報
【特許文献3】
特開平11−296785号公報
【特許文献4】
特開2003−058980号公報
【0013】
【発明が解決しようとする課題】
車両ナンバーの自動認識手段を有する認識装置を道路に沿って複数配置した従来のシステムに於いては、センタ装置から目的車両ナンバーを各認識装置に通知することにより、目的の車両の通過を検出することができるが、その目的の車両の次の通過地点の予測は、オペレータの経験則に基づく判断によって行われていた。従って、オペレータの経験不足による誤判断が生じる問題があった。特に、複数車両について検出する場合には、オペレータの負担が大きく、且つ、道路が分岐していることも併せて、次の通過地点の予測は困難であった。
【0014】
又データ送受信機能を有する車載装置は、総ての車両が搭載しているものではないから、通行経路を予測すべき目的車両に対するIDの付与して、そのIDを送信させること、或いは、車両ナンバーの送信を行わせることはできない場合が殆どである。従って、このような手段を利用して、通常の構成の目的車両の経路予測を行うこと不可能に近いものである。
【0015】
本発明は、比較的簡単な機能の追加により、オペレータの負担を軽減して、目的車両の通行経路予測を行うことを目的とする。
【0016】
【課題を解決するための手段】
本発明の車両通行経路予測システムは、図1を参照して説明すると、車両通行経路に沿って配置された複数の認識装置20と伝送路を介して接続したセンタ装置10を有し、目的車両の通行経路を予測する車両通行経路予測システムに於いて、認識装置20は、通過車両のナンバープレートの撮像画像を文字認識処理して車両ナンバーを認識するナンバープレート文字識別部24等のナンバー認識手段と、通過車両の通過速度を測定する通過速度測定部23等の速度測定手段と、センタ装置10から通知された目的車両の車両ナンバーとナンバー認識手段により認識した車両ナンバーとを照合する照合処理部25等の照合手段と、照合一致の車両ナンバーとこの車両の通過速度の情報と認識装置の識別情報とをセンタ装置10に通知する送受信処理部27等の通知手段とを含む構成を有し、センタ装置10は、認識装置毎に、当該認識装置と隣接する認識装置との対応関係の情報と該対応する認識装置間の距離情報とを格納した認識装置データベース11と、認識装置からの照合一致の車両ナンバーと、車両の通過速度と、認識装置の識別情報の情報とを受信する送受信処理部15等の受信手段と、この受信手段により受信した認識装置の識別情報に基づいて、前記認識装置データベースから該識別情報の認識装置に隣接する認識装置を次回通過予測認識装置として抽出すると共に、該受信手段により受信した前記認識装置からの目的車両の通過速度の情報と前記認識装置データベースに格納された認識装置間の距離情報とに基づいて抽出された次回通過予測認識装置を通過する通過予測時刻を予測する予測処理部14等の予測手段と、この予測手段により予測した結果を表示する表示部13等の表示手段とを含む構成を有するものである。
【0017】
又センタ装置10は、認識装置とこの認識装置に隣接する認識装置との間の距離を含む情報を格納した認識装置データベース11と、認識装置からの目的車両の通過時刻と通過速度との情報を基に、次に目的車両が通過する認識装置及び通過時刻とを予測する予測処理部14等の予測手段と、この予測手段により予測した結果を表示する表示部13等の表示手段とを含む構成を有するものである。
【0018】
又センタ装置10は、認識装置とこの認識装置に隣接する認識装置との間の距離を含む情報を格納した認識装置データベース11と、認識装置からの目的車両の通過時刻と通過速度との情報を基に、次に目的車両が通過する認識装置及び通過時刻とを予測し、この通過予測時刻と実際の通過時刻との差に対応した通過時刻補正値を求め、この通過時刻補正値により補正した通過予測時刻を求める予測処理部14等の予測手段とを含む構成を有するものである。
【0019】
又センタ装置10の予測処理部14等の予測処理手段は、目的車両の現在通過認識装置と、予測経路に沿った認識装置とを、表示部13等の表示手段に強調表示し、且つ通過予測時刻を表示する機能を有するものである。又センタ装置10の予測処理部14等の予測処理手段は、複数の目的車両の現在通過認識装置と、各目的車両対応の通行予測経路の認識装置と、通過予測時刻とを、それぞれ表示手段に表示する機能を有するものである。
【0020】
【発明の実施の形態】
図1は本発明の実施の形態の説明図であり、10はセンタ装置、20は図示を省略した道路に沿って配置した認識装置、30はオペレータ、11は認識装置データベース、12は手配車両データベース、13は表示手段としての表示部、14は予測手段としての予測処理部、15は受信手段としての機能を含む送受信処理部、21は車両を撮像する赤外線カメラ等のカメラ、22は車両検知処理部、23は速度測定手段としての通過速度測定部、24はナンバープレート文字識別部、25は照合処理部、26は手配車両データベース、27は通知手段の機能を含む送受信処理部を示す。以下、盗難車両,犯罪者搭乗車両,現金等の重要物搭載車両等を手配車両又は目的車両として説明する。
【0021】
認識処理部20は、従来の構成と殆ど同一であるが、ナンバープレート文字識別部24に於いて識別した車両ナンバーと、手配車両データベース26に格納した車両ナンバーとを照合する手段として照合処理部25を備えた構成を示している。又センタ装置10は、従来の構成に、認識装置データベース11と経路予測機能を有する構成としての予測処理部14を設けた構成に相当するものである。この予測処理部14の機能は、各部を制御する為のコンピュータの演算処理機能によって実現することもできる。
【0022】
又センタ装置10の認識装置データベース11は、道路に沿って配置された複数の認識装置の配置関係の情報を格納したものである。予測処理部14は、この認識装置データベース11を参照して、認識装置20からの受信情報を基に、手配車両の通過地点の認識装置を識別し、認識装置間の距離と通過速度とにより、次の通過地点の予測を行い、その予測結果を表示部13に表示する処理を行うものである。
【0023】
認識装置20に於いては、赤外線カメラ等のカメラ21により通過車両を撮像し、その撮像画像情報を車両検知処理部22に入力し、撮像画像の中に車両が含まれていることを検知すると、その画像情報を通過速度測定部23とナンバープレート文字識別部24とに転送する。通過速度測定部23は、複数フレームについての車両画像の動きから通過速度を求め、又ナンバープレート文字識別部24は、車両画像からナンバープレート部分を切り出して、文字認識処理により車両ナンバーを識別する。
【0024】
照合処理部25は、ナンバープレート文字識別部24に於いて車両ナンバーを識別すると、手配車両データベース26から手配車両ナンバーを読出して照合する。照合一致すると、送受信処理部27に通知し、照合一致した車両ナンバーと通過速度測定部23による通過速度情報とを、送受信処理部27から、センタ装置10に送信する。この場合、カメラ21による撮像画像情報を含めてセンタ装置10へ送信する構成とすることもできる。又センタ装置10は、送受信処理部15により受信し、予測処理部14に転送する。
【0025】
又センタ装置10のオペレータ30は、手配車両ナンバーを含む手配車両データを手配車両データベース12に入力するもので、送受信処理部15は、各認識装置20に手配車両データを送信する。各認識装置20は、送受信処理部27により受信処理し、手配車両データベース26に手配車両データを格納する。
【0026】
センタ装置10の認識装置データベース11は、図2に示すように、システム内の全認識装置001,002,・・・対応のIDと、詳細データベースポインタとを含む一覧情報を含み、又詳細データベースポインタに対応して、例えば、図14に示す認識装置の配置関係の場合、図3に示すように、認識装置IDと、設置位置コードと、次ノード数(道路に沿って配置された隣接認識装置数)と、隣接認識装置のIDと距離とを含む内容の情報を格納する。
【0027】
例えば、認識装置001に於いて手配車両の車両ナンバーを検出した場合、その認識装置001からの通知に従ってセンタ装置10の予測処理部14は、認識装置データベース11を参照し、図3に示す認識装置の配置関係から、隣接認識装置は、002,005で、それぞれ10kmの距離であることが判る。そして、認識装置001からの通過速度情報を基に、次の認識装置002,005の通過予測時刻を求めることができる。
【0028】
従って、予測処理部14による予測結果を表示部13に表示すると、例えば、図4に示すものとなる。即ち、手配車両が認識装置001を通過した時の認識装置001のIDと、通過速度の情報とを基に、認識装置データベース11を参照する。それにより、手配車両が現在通過した認識装置001の次は、これに隣接した認識装置002又は認識装置005であり、又認識装置002の次は、認識装置003又は認識装置004であることが判る。又認識装置005の次は、認識装置006であることが判る。従って、現在通過位置の認識装置001と、次回通過予測位置の認識装置002,005と、次次回通過予測位置の認識装置003,004,006について識別し易いように拡大表示や色別表示等によって表示部13に表示することができる。更には、認識装置間の距離と通過速度とにより、次回通過予測時刻を求めて表示することもできる。
【0029】
図5はセンタ装置と認識装置との処理フローチャートを示し、センタ装置10の手配車両データベース12に、手配車両データを登録すると、各認識装置20へ車両データとして配信する。認識装置20では手配車両データベース26に登録する。そして、ナンバープレート文字識別部24に於いて識別した車両ナンバーが、手配車両データベース26に登録された車両ナンバーと照合処理部25に於いて照合一致すると、手配車両にヒットしたとしてセンタ装置10に対してヒット通知を送信する。
【0030】
センタ装置10に於いては、手配車両が通過した認識装置に対して、次に通過する認識装置を予測し、その通過予測認識装置を表示色や拡大等による強調表示を行う。従って、センタ装置10のオペレータ30は、表示部13の表示画面を観察するだけで、手配車両の通行経路予測が可能となる。
【0031】
図6はセンタ装置の処理フローチャートを示し、センタ装置10は、認識装置からのヒット通知により、認識装置データベース11の認識装置一覧データ、例えば、図2に示す認識装置一覧データを検索して、現在通過認識装置情報を取得する。即ち、認識装置IDと、詳細データベースポインタとを取得する。そして、詳細データベースポインタにより、詳細データベースをオープンする。
【0032】
この詳細データベースは、例えば、図3に示すように、認識装置ID対応に、次の認識装置の情報を含むものである。そこで、次の認識装置IDを取り出して、認識装置間の距離と、手配車両の通過速度とにより、通過予測時刻を求め、次回認識装置データとして登録し、この処理を次ノード数分繰り返す。なお、手配車両の進行方向の次ノード数分とする。
【0033】
次に、次回通過予測認識装置IDを基に、隣接する次次回通過予測認識装置を求め、認識装置間の距離と、通過速度とにより、通過予測時刻を求め、次次回認識装置データを登録する。この処理を次ノード数分繰り返す。このような処理により、分岐道路についても、通過予測認識装置を求めて、画面上に表示することができる。
【0034】
図7は通過予測時刻を含む表示画面の一例を示すもので、認識装置001に於いて時刻10:00に手配車両を検出すると、センタ装置10の予測処理部14は、認識装置001の情報と、通過速度の情報とを基に、認識装置データベース11を検索し、次回通過予測認識装置002,005と、通過速度と距離とにより、次回通過予測時刻の10:10とを求める。なお、この場合、認識装置間の距離は、それぞれ10km、通過速度は60km/hとする。
【0035】
又次次回通過予測も行うものであり、認識装置002に対しては、認識装置003,004、認識装置005に対しては、認識装置006が、次次回通過予測認識装置となり、図3に示す詳細データから、それぞれの距離を取り出して、通過速度で除算することにより、認識装置003の通過予測時刻は10:15、認識装置004の通過予測時刻は10:18、認識装置006の通過予測時刻は10:15となる場合を示す。又次次次回通過予測も行うことができる。そして、現在と通過予測順序に従って強調表示することにより、図7に示す表示内容となる。
【0036】
又図7に於いて、認識装置001を時刻14:00に手配車両が通過速度50km/hで通過した場合は、次回通過予測認識装置と通過時刻及び次次回通過予測認識装置と通過時刻とは、図8に示すものとなる。即ち、認識装置001,002間及び認識装置001,005間の距離は、それぞれ10kmであり、従って、通過時間は12分間であるから通過予測時刻は、14:12となる。
【0037】
前述のように、手配車両が、認識装置001を通過し、次に、認識装置005を通過したことを検出すると、次回通過予測認識装置006を通過する時刻と、次次回通過予測認識装置007,008を求めて、図9に示す表示内容とすることができる。この場合に於いて、認識装置005の通過予測時刻は14:12であったが、実際の通過時刻が14:18であり、認識装置001,005間の道路が混雑した状態であることが判る。又その時の通過速度が33km/hであると、次の認識装置006の通過予測時刻は14、27となる。そして、手配車両が認識装置005を通過すると、認識装置002方向への予測を解除し、手配車両が既に通過した認識装置001と共に認識装置002方向の強調表示を中止する。
【0038】
手配車両が複数の場合、例えば、図10に示すように、認識装置003と認識装置005とに於いてそれぞれ矢印方向に通過する手配車両を検出すると、現在通過位置の認識装置003の次回通過予測認識装置は002,003であり、又現在通過位置の認識装置005の次回通過予測認識装置は007,008となる。このように、複数の車両についての通行経路予測を行う場合、センタ装置10の手配車両データベース12に登録した複数の手配車両データに、それぞれID等を付与し、予測処理部14は、その手配車両データベース12に登録したIDを利用し、認識装置20から通知された手配車両のIDと照合することにより、複数手配車両対応に色別等で、それぞれの通過位置と通過予測位置とを表示することができる。従って、複雑な道路の場合の複数車両に対する通行経路予測も容易となる。
【0039】
又図9に示すように、通過予測時刻に対して実際の通過時刻が大きく相違する場合は、次回通過予測時刻を補正することによって、精度の高い予測を行うことができる。次回通過予測時刻は、
次回通過予測時刻=(現在通過時刻)+(認識装置間距離)/(通過速度)
により求めることができる。そこで、通過時刻補正値を、
通過時刻補正値=(通過予測時間)/(実際の通過時間)
とし、
次回通過予測時刻=(現在通過時刻)+(認識装置間距離)/〔(通過速度)×(通過時刻補正値)〕
として、次回通過予測認識装置を通過する時刻を予測する。
【0040】
図12及び図13は、図3に示す認識装置データベースの詳細データに、通過時刻補正値を付加し、その通過時刻補正値を前述のように求めて更新する場合を示し、通常は、通過時刻補正値の初期値は1とする。そして、道路渋滞等による速度の低下に対応して、小さい値に更新する。例えば、認識装置002,003間と、認識装置002,004間との通過時刻補正値を、1から0.7に更新した場合を示している。又反対に手配車両の速度がどんどん上がる場合は、1より大きい値に更新することになる。
【0041】
例えば、図13の(A)に示すように、手配車両が認識装置Aを12:00に通過し、次回通過予測認識装置Bの通過予測時刻12:10と、次次回通過予測認識装置Cの通過予測時刻12:20とを、認識装置データベース11を参照して、認識装置間距離と通過速度とを基に、予測処理部14に於いて求めた場合に、この手配車両が、次回通過予測認識装置Bを通過した時刻が、図13の(B)に示すように、12:15であったとすると、通過時刻補正値=(通過予測時間)/(実際の通過時間)=10/15=0.67となる。
【0042】
この通過時刻補正値を用いて、次の認識装置Cの通過予測時刻を予測する。即ち、認識装置Bから認識装置Cまでに要する時間が最初は10分であったが、通過時間補正値を基に、15分の時間を要すると予測し、認識装置Cの通過予測時刻を12:30分とする。それによって、予測精度を高くして、図13の(C)に示すように、手配車両に遭遇するように準備することができる。
【0043】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明は、通行経路予測を行う必要のある目的車両の車両ナンバーを含む車両データを、オペレータが入力してセンタ装置から各認識装置に伝送路を介して通知し、各認識装置に於いては、検出識別した車両ナンバーと、通知された目的車両ナンバーとを照合処理部25等の照合手段により照合し、照合一致の場合にセンタ装置に通知し、センタ装置は、認識装置データベース11を参照して、目的車両の現在の通過位置と通行経路予測結果とを表示部13等の表示手段に表示するから、オペレータの負担を増加することなく、表示内容により、目的車両の通行予測経路を容易に識別することができる利点がある。又複数の目的車両に対する通行予測も可能であり、各種の目的車両に対するそれぞれの通行経路予測も容易である利点がある。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施の形態の説明図である。
【図2】認識装置データベースの説明図である。
【図3】認識装置データベースの詳細データの説明図である。
【図4】表示画面の説明図である。
【図5】センタ装置と認識装置との処理フローチャートである。
【図6】センタ装置の処理フローチャートである。
【図7】通過予測時刻を含む表示画面の説明図である。
【図8】表示画面の説明図である。
【図9】表示画面の説明図である。
【図10】表示画面の説明図である。
【図11】通過時刻補正値を含む認識装置データベースの詳細データの説明図である。
【図12】通過時刻補正値を含む認識装置データベースの詳細データの説明図である。
【図13】通行経路予測の説明図である。
【図14】従来の認識装置とセンタ装置との配置説明図である。
【図15】従来の認識装置とセンタ装置との概略構成説明図である。
【図16】従来のセンタ装置と認識装置との処理フローチャートである。
【符号の説明】
10 センタ装置
11 認識装置データベース
12 手配車両データベース
13 表示部
14 予測処理部
15 送受信処理部
20 認識装置
21 カメラ
22 車両検知装置
23 通過速度測定部
24 ナンバープレート文字識別部
25 照合処理部
26 手配車両データベース
27 送受信処理部
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention has a center device in which a plurality of recognition devices arranged along a traffic route of a vehicle are connected via a transmission path, and predicts a traffic route of a target vehicle and a passing time of a next recognition device position The present invention relates to a traffic route prediction system.
[0002]
[Prior art]
A means for identifying a vehicle number by processing image information obtained by imaging a license plate attached to a vehicle and performing character recognition on the license plate image is put into practical use. A recognition device having such means is installed along a road. There is known a vehicle number automatic detection system arranged in the manner described above. For example, as shown in FIG. 14, a plurality of recognition devices 001, 002, 003,... Are arranged at predetermined intervals along the road and connected to the center device via a transmission line.
[0003]
The recognition device and the center device have, for example, the schematic configuration shown in FIG. 15, where 100 is a center device, 101 is a recognition device, 102 is a camera such as an infrared camera that images a license plate, and 103 is a vehicle detection processing unit. , 104 is a passing speed measuring unit, 105 is a license plate character identifying unit, 106 is an arranged vehicle database, 107 is a detection notification receiving unit, 108 is a screen display unit, 109 is an arranged vehicle database, and 110 is an operator.
[0004]
As shown in FIG. 14, the recognition device 101 is arranged at a predetermined interval along the road, and is connected to the center device 100 via a transmission line such as a dedicated line or a public network. The captured image information is transferred to the vehicle detection processing unit 103, and when it is detected that the image information is an image of the vehicle, the image information is transferred to the passing speed measurement unit 104. The passing speed measuring unit 104 measures the passing speed of the vehicle from the movement of the vehicle image for each frame, for example.
[0005]
The arranged vehicle data input by the operation of the operator 110 of the center apparatus 100 is temporarily stored in the arranged vehicle database 109, and the arranged vehicle data is sent to each recognition device via the transmission path. The recognition apparatus 101 stores the arranged vehicle data in the arranged vehicle database 106.
[0006]
The license plate character identification unit 105 of the recognition apparatus 101 cuts out the license plate portion from the image information transferred from the vehicle detection processing unit 103, and recognizes the characters in the license plate portion by the character recognition processing. The vehicle number is identified and collated with the arranged vehicle number stored in the arranged vehicle database 106. In the case of matching, the center device 100 is notified of the vehicle number that has been matched with the speed information measured by the passing speed measuring unit 104.
[0007]
The center device 100 receives information from the recognition device 101 via the transmission path by the detection notification receiving unit 107, and displays the passing position of the arranged vehicle on the screen display unit 108 based on the position information of the recognition device 101. To do. The operator 110 recognizes the current passing position of the arrangement vehicle based on the display content of the screen display unit 108, and predicts the next passing point based on experience.
[0008]
FIG. 16 shows a processing flowchart of a conventional center device and recognition device. The center device 100 registers a vehicle arrangement in the vehicle arrangement database 109 by the operation of the operator 110 and distributes vehicle data to each recognition device N. . The recognizing device N performs arrangement vehicle registration in the arrangement vehicle database 106.
[0009]
In the recognition device N, the number of the passing vehicle is automatically recognized, collated with the arranged vehicle data, and when the collation coincides (hits), it is notified to the center device 100. In the center apparatus 100, when the operator 110 recognizes the display content displayed on the screen display unit 108, the operator 110 predicts a place that is likely to pass next.
[0010]
In addition, the vehicle number is automatically recognized from the image information of the license plate, and the image of the imaged license plate is displayed, and the vehicle number of the vehicle number is obtained under the operator's intervention by the automatic recognition result and the characters of the displayed license plate. Means for improving the recognition accuracy are known (see, for example, Patent Document 1). In addition, when an in-vehicle device having a data transmission / reception function is used and the target vehicle number is detected by the automatic number recognition means, an ID is transmitted to the in-vehicle device of the vehicle for registration, and the ID transmitted from the in-vehicle device of the vehicle is registered. A system that uses and tracks is also known (see, for example, Patent Document 2).
[0011]
In addition, the vehicle number is automatically recognized by imaging the license plate of another vehicle with the in-vehicle camera, the vehicle number registered in the database is collated, the result is displayed on the display device, and recorded with the speed data. A vehicle number recognition system for tracking a vehicle or the like is known (for example, see Patent Document 3). In addition, using a vehicle-mounted device that can transmit a regular vehicle number wirelessly, using a captured image of the license plate, the vehicle number recognized by the vehicle number automatic recognition means is compared with the vehicle number transmitted from the vehicle-mounted device, A system is known that is normal in the case of collation matching, and is determined to be a suspicious vehicle such as number plate replacement in the case of mismatching of collation (see, for example, Patent Document 4).
[0012]
[Patent Document 1]
JP-A-9-282590 [Patent Document 2]
Japanese Patent Laid-Open No. 10-188192 [Patent Document 3]
Japanese Patent Laid-Open No. 11-296785 [Patent Document 4]
Japanese Patent Laid-Open No. 2003-058980
[Problems to be solved by the invention]
In a conventional system in which a plurality of recognition devices having automatic vehicle number recognition means are arranged along the road, the target vehicle number is notified from the center device to each recognition device, thereby detecting the passage of the target vehicle. However, the prediction of the next passing point of the target vehicle has been made based on the judgment based on the rule of thumb of the operator. Therefore, there has been a problem that erroneous judgment occurs due to lack of operator experience. In particular, when detecting a plurality of vehicles, it is difficult to predict the next passing point due to the heavy burden on the operator and the fact that the road is branched.
[0014]
In-vehicle devices having a data transmission / reception function are not installed on all vehicles, so that an ID is assigned to a target vehicle whose traffic route is to be predicted and the ID is transmitted, or a vehicle number In most cases, it cannot be transmitted. Therefore, it is almost impossible to predict the route of the target vehicle having a normal configuration using such means.
[0015]
It is an object of the present invention to reduce a burden on an operator by adding a relatively simple function and to predict a traffic route of a target vehicle.
[0016]
[Means for Solving the Problems]
The vehicle traffic route prediction system of the present invention will be described with reference to FIG. 1. The vehicle traffic route prediction system includes a center device 10 connected via a transmission path to a plurality of recognition devices 20 arranged along the vehicle traffic route. In the vehicle traffic route prediction system for predicting the traffic route of the vehicle, the recognition device 20 performs number recognition processing such as a license plate character identification unit 24 that recognizes the vehicle number by character recognition processing of the captured image of the license plate of the passing vehicle. And a speed measuring means such as a passing speed measuring section 23 for measuring the passing speed of the passing vehicle, and a matching processing section for matching the vehicle number of the target vehicle notified from the center device 10 with the vehicle number recognized by the number recognizing means. and collating means such 25, transmission and reception to notify the vehicle number of the collation coincidence between the identification information of the information recognition device passing speed of the vehicle to the center device 10 Has a structure comprising a notification unit such as processing unit 27, the center apparatus 10, for each recognition unit, and distance information between the corresponding relationship between the information and the corresponding recognition apparatus and recognition apparatus adjacent to the recognition device , A receiving unit such as a transmission / reception processing unit 15 that receives information on the vehicle number of the matching match from the recognition device, the passing speed of the vehicle, and identification information of the recognition device, and the receiving unit Based on the identification information of the recognition device received by the step, the recognition device adjacent to the recognition device of the identification information is extracted from the recognition device database as the next pass prediction recognition device, and from the recognition device received by the receiving means. The traffic passing through the next pass prediction recognition device extracted based on the information on the passing speed of the target vehicle and the distance information between the recognition devices stored in the recognition device database. Prediction means, such as a prediction processing unit 14 predicts the predicted time, and has a configuration including a display unit such as a display unit 13 for displaying the result predicted by the predicting means.
[0017]
The center device 10 also stores a recognition device database 11 storing information including the distance between the recognition device and the recognition device adjacent to the recognition device, and information on the passing time and passing speed of the target vehicle from the recognition device. A configuration including a prediction unit such as a prediction processing unit 14 that predicts a recognition device and a passage time that the target vehicle will pass next, and a display unit such as a display unit 13 that displays a result predicted by the prediction unit. It is what has.
[0018]
The center device 10 also stores a recognition device database 11 storing information including the distance between the recognition device and the recognition device adjacent to the recognition device, and information on the passing time and passing speed of the target vehicle from the recognition device. Based on this, the recognition device and the passing time through which the target vehicle passes next are predicted, a passing time correction value corresponding to the difference between the predicted passing time and the actual passing time is obtained, and corrected by this passing time correction value. And a prediction unit such as a prediction processing unit 14 for obtaining a predicted passage time.
[0019]
Further, the prediction processing means such as the prediction processing unit 14 of the center apparatus 10 highlights the current passage recognition device of the target vehicle and the recognition device along the predicted route on the display means such as the display unit 13 and predicts the passage. It has a function to display time. Further, the prediction processing means such as the prediction processing unit 14 of the center apparatus 10 includes a current passage recognition device for a plurality of target vehicles, a traffic prediction route recognition device corresponding to each target vehicle, and a predicted passage time as display means. It has a display function.
[0020]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
FIG. 1 is an explanatory diagram of an embodiment of the present invention. 10 is a center device, 20 is a recognition device arranged along a road (not shown), 30 is an operator, 11 is a recognition device database, and 12 is an arrangement vehicle database. , 13 is a display unit as a display unit, 14 is a prediction processing unit as a prediction unit, 15 is a transmission / reception processing unit including a function as a reception unit, 21 is a camera such as an infrared camera for imaging a vehicle, and 22 is a vehicle detection process. , 23 is a passing speed measuring section as speed measuring means, 24 is a license plate character identifying section, 25 is a collation processing section, 26 is a arranged vehicle database, and 27 is a transmission / reception processing section including the function of a notification means. Hereinafter, stolen vehicles, criminals boarding vehicles, vehicles equipped with important items such as cash, etc. will be described as arrangement vehicles or target vehicles.
[0021]
The recognition processing unit 20 is almost the same as the conventional configuration, but the verification processing unit 25 serves as a unit for verifying the vehicle number identified by the license plate character identification unit 24 and the vehicle number stored in the arranged vehicle database 26. The structure provided with is shown. Further, the center device 10 corresponds to a configuration in which a prediction processing unit 14 as a configuration having a recognition device database 11 and a route prediction function is provided in the conventional configuration. The function of the prediction processing unit 14 can also be realized by an arithmetic processing function of a computer for controlling each unit.
[0022]
The recognition device database 11 of the center device 10 stores information on the arrangement relation of a plurality of recognition devices arranged along the road. The prediction processing unit 14 refers to the recognition device database 11 and identifies the recognition device of the passing point of the arranged vehicle on the basis of the reception information from the recognition device 20, and by the distance between the recognition devices and the passing speed, The next passing point is predicted, and the prediction result is displayed on the display unit 13.
[0023]
In the recognition device 20, when a passing vehicle is imaged by a camera 21 such as an infrared camera, the captured image information is input to the vehicle detection processing unit 22, and it is detected that the vehicle is included in the captured image. The image information is transferred to the passage speed measuring unit 23 and the license plate character identifying unit 24. The passing speed measuring unit 23 obtains the passing speed from the movement of the vehicle image for a plurality of frames, and the license plate character identifying unit 24 cuts out the number plate portion from the vehicle image and identifies the vehicle number by character recognition processing.
[0024]
When the license plate character identification unit 24 identifies the vehicle number, the collation processing unit 25 reads the collated vehicle number from the arranged vehicle database 26 and collates it. When the matching is confirmed, the transmission / reception processing unit 27 is notified, and the matching vehicle number and the passing speed information by the passing speed measuring unit 23 are transmitted from the transmitting / receiving processing unit 27 to the center device 10. In this case, a configuration in which image information captured by the camera 21 is included and transmitted to the center device 10 may be employed. Further, the center device 10 is received by the transmission / reception processing unit 15 and transferred to the prediction processing unit 14.
[0025]
The operator 30 of the center device 10 inputs the arranged vehicle data including the arranged vehicle number to the arranged vehicle database 12, and the transmission / reception processing unit 15 transmits the arranged vehicle data to each recognition device 20. Each recognition device 20 performs reception processing by the transmission / reception processing unit 27 and stores the arranged vehicle data in the arranged vehicle database 26.
[0026]
As shown in FIG. 2, the recognition device database 11 of the center device 10 includes list information including IDs corresponding to all the recognition devices 001, 002,... In the system, and a detailed database pointer. For example, in the case of the arrangement relationship of the recognition devices shown in FIG. 14, as shown in FIG. 3, the recognition device ID, the installation position code, and the number of next nodes (adjacent recognition devices arranged along the road Number), information of contents including the ID and distance of the adjacent recognition device.
[0027]
For example, when the recognition apparatus 001 detects the vehicle number of the arranged vehicle, the prediction processing unit 14 of the center apparatus 10 refers to the recognition apparatus database 11 according to the notification from the recognition apparatus 001, and recognizes the recognition apparatus shown in FIG. From the arrangement relationship, it can be seen that the adjacent recognition devices are 002 and 005, each having a distance of 10 km. Then, based on the passing speed information from the recognition device 001, the predicted passage time of the next recognition device 002, 005 can be obtained.
[0028]
Therefore, when the prediction result by the prediction processing unit 14 is displayed on the display unit 13, for example, the result is shown in FIG. That is, the recognition device database 11 is referred to based on the ID of the recognition device 001 when the arrangement vehicle passes the recognition device 001 and the information on the passing speed. Accordingly, it is understood that the next to the recognition device 001 through which the arrangement vehicle has passed is the recognition device 002 or the recognition device 005 adjacent thereto, and the next to the recognition device 002 is the recognition device 003 or the recognition device 004. . Further, it is understood that the next to the recognition device 005 is the recognition device 006. Therefore, the current pass position recognition device 001, the next pass predicted position recognition device 002, 005, and the next pass predicted position recognition device 003, 004, 006 are displayed in an enlarged display, a display by color, or the like so that they can be easily identified. It can be displayed on the display unit 13. Furthermore, the predicted next passage time can be obtained and displayed based on the distance between the recognition devices and the passage speed.
[0029]
FIG. 5 shows a process flowchart of the center device and the recognition device. When the arranged vehicle data is registered in the arranged vehicle database 12 of the center device 10, it is distributed as vehicle data to each recognition device 20. The recognition device 20 registers the arrangement in the arranged vehicle database 26. When the vehicle number identified in the license plate character identifying unit 24 matches the vehicle number registered in the arranged vehicle database 26 in the matching processing unit 25, the center device 10 is determined to have hit the arranged vehicle. To send a hit notification.
[0030]
In the center device 10, the recognition device that passes next is predicted with respect to the recognition device that the arranged vehicle has passed, and the passage prediction recognition device is highlighted by display color or enlargement. Therefore, the operator 30 of the center apparatus 10 can predict the route of the arranged vehicle only by observing the display screen of the display unit 13.
[0031]
FIG. 6 shows a processing flowchart of the center device. The center device 10 searches the recognition device list data in the recognition device database 11, for example, the recognition device list data shown in FIG. Passage recognition device information is acquired. That is, the recognition device ID and the detailed database pointer are acquired. Then, the detailed database is opened by the detailed database pointer.
[0032]
For example, as shown in FIG. 3, this detailed database includes information of the next recognition device corresponding to the recognition device ID. Therefore, the next recognition device ID is taken out, the predicted passing time is obtained from the distance between the recognition devices and the passing speed of the arranged vehicle, is registered as the next recognition device data, and this process is repeated for the next number of nodes. In addition, it is the number of next nodes in the traveling direction of the arranged vehicle.
[0033]
Next, based on the next pass prediction recognition device ID, the next next pass prediction recognition device is obtained, the pass prediction time is obtained from the distance between the recognition devices and the pass speed, and the next next recognition device data is registered. . This process is repeated for the next number of nodes. By such processing, it is possible to obtain a passage prediction recognition device for a branch road and display it on the screen.
[0034]
FIG. 7 shows an example of a display screen including a predicted passage time. When the recognition vehicle is detected at the time 10:00 in the recognition device 001, the prediction processing unit 14 of the center device 10 displays information on the recognition device 001 and Based on the information on the passing speed, the recognition device database 11 is searched to obtain the next predicted passing time 10:10 based on the next passing prediction recognition device 002 and 005 and the passing speed and the distance. In this case, the distance between the recognition devices is 10 km and the passing speed is 60 km / h.
[0035]
The next pass prediction is also performed. For the recognition device 002, the recognition devices 003 and 004 and for the recognition device 005, the recognition device 006 becomes the next pass prediction recognition device, which is shown in FIG. By extracting each distance from the detailed data and dividing by the passing speed, the predicted passing time of the recognition device 003 is 10:15, the predicted passing time of the recognition device 004 is 10:18, and the predicted passing time of the recognition device 006. Indicates the case of 10:15. It is also possible to predict the next pass. Then, the display contents shown in FIG. 7 are obtained by highlighting according to the current and passing prediction order.
[0036]
In FIG. 7, when the arranged vehicle passes the recognition device 001 at the time 14:00 at the passing speed of 50 km / h, the next passing prediction recognition device and the passing time and the next passing prediction recognition device and the passing time are as follows. As shown in FIG. That is, the distance between the recognition devices 001, 002 and the recognition devices 001, 005 is 10 km, respectively. Therefore, since the passage time is 12 minutes, the predicted passage time is 14:12.
[0037]
As described above, when it is detected that the arrangement vehicle passes the recognition device 001 and then passes the recognition device 005, the time when the arrangement vehicle passes the next passage prediction recognition device 006, the next passage prediction recognition device 007, 008 can be obtained to obtain the display contents shown in FIG. In this case, the estimated passing time of the recognition device 005 is 14:12, but the actual passing time is 14:18, and it can be seen that the road between the recognition devices 001 and 005 is congested. . Also, if the passing speed at that time is 33 km / h, the predicted passing time of the next recognition device 006 is 14 and 27. Then, when the arranged vehicle passes the recognition device 005, the prediction in the direction of the recognition device 002 is canceled, and the highlighted display in the direction of the recognition device 002 is stopped together with the recognition device 001 in which the arranged vehicle has already passed.
[0038]
In the case where there are a plurality of arranged vehicles, for example, as shown in FIG. 10, if an arranged vehicle passing in the direction of the arrow is detected in each of the recognition device 003 and the recognition device 005, the next passage prediction of the recognition device 003 for the current passing position is performed. The recognition device is 002, 003, and the next pass prediction recognition device of the current passage position recognition device 005 is 007,008. As described above, when the traffic route prediction for a plurality of vehicles is performed, an ID or the like is assigned to each of the plurality of arranged vehicle data registered in the arranged vehicle database 12 of the center apparatus 10, and the prediction processing unit 14 By using the ID registered in the database 12 and collating with the ID of the arranged vehicle notified from the recognition device 20, the respective passing positions and predicted passing positions are displayed for each of the arranged vehicles by color or the like. Can do. Therefore, it is easy to predict a traffic route for a plurality of vehicles in the case of a complicated road.
[0039]
As shown in FIG. 9, when the actual passage time is significantly different from the predicted passage time, it is possible to perform prediction with high accuracy by correcting the next passage prediction time. Next predicted pass time is
Next predicted pass time = (current pass time) + (recognition device distance) / (passing speed)
It can ask for. Therefore, the passage time correction value is
Passing time correction value = (predicted passing time) / (actual passing time)
age,
Next predicted passage time = (current passage time) + (distance between recognition devices) / [(passing speed) x (passing time correction value)]
As a result, the time of passing the next pass prediction recognition device is predicted.
[0040]
12 and 13 show a case where the passage time correction value is added to the detailed data of the recognition device database shown in FIG. 3, and the passage time correction value is obtained and updated as described above. The initial value of the correction value is 1. Then, the value is updated to a smaller value in response to a decrease in speed due to traffic congestion or the like. For example, the case where the passage time correction value between the recognition devices 002 and 003 and between the recognition devices 002 and 004 is updated from 1 to 0.7 is shown. On the other hand, when the speed of the arranged vehicle increases, the value is updated to a value larger than 1.
[0041]
For example, as shown in FIG. 13A, the arrangement vehicle passes the recognition device A at 12:00, the next predicted pass time of the prediction recognition device B is 12:10, and the next pass prediction recognition device C When the predicted processing time 12:20 is obtained by the prediction processing unit 14 with reference to the recognition device database 11 on the basis of the distance between the recognition devices and the passage speed, the arrangement vehicle predicts the next passage prediction. As shown in FIG. 13B, if the time of passing through the recognition device B is 12:15, the passage time correction value = (predicted passage time) / (actual passage time) = 10/15 = 0.67.
[0042]
The predicted passage time of the next recognition apparatus C is predicted using this passage time correction value. That is, the time required from the recognition apparatus B to the recognition apparatus C was initially 10 minutes, but based on the passage time correction value, it is predicted that 15 minutes will be required, and the recognition passage time of the recognition apparatus C is set to 12 : 30 minutes. As a result, the prediction accuracy can be increased and preparation can be made to encounter the arranged vehicle as shown in FIG.
[0043]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, an operator inputs vehicle data including a vehicle number of a target vehicle that needs to be predicted for a traffic route, and notifies each recognition device to each recognition device via a transmission path. In the recognizing device, the detected vehicle number and the notified target vehicle number are collated by the collating means such as the collation processing unit 25, and when the collation coincides, the center device is notified. Since the current passing position of the target vehicle and the predicted route are displayed on the display means such as the display unit 13 with reference to the apparatus database 11, the display contents of the target vehicle can be determined without increasing the burden on the operator. There is an advantage that the traffic prediction route can be easily identified. In addition, traffic prediction for a plurality of target vehicles is possible, and there is an advantage that it is easy to predict the respective traffic routes for various target vehicles.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is an explanatory diagram of an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is an explanatory diagram of a recognition device database.
FIG. 3 is an explanatory diagram of detailed data in a recognition device database.
FIG. 4 is an explanatory diagram of a display screen.
FIG. 5 is a processing flowchart of a center device and a recognition device.
FIG. 6 is a processing flowchart of the center device.
FIG. 7 is an explanatory diagram of a display screen including predicted passage time.
FIG. 8 is an explanatory diagram of a display screen.
FIG. 9 is an explanatory diagram of a display screen.
FIG. 10 is an explanatory diagram of a display screen.
FIG. 11 is an explanatory diagram of detailed data of a recognition apparatus database including a passage time correction value.
FIG. 12 is an explanatory diagram of detailed data of a recognition apparatus database including a passage time correction value.
FIG. 13 is an explanatory diagram of a traffic route prediction.
FIG. 14 is an explanatory view of the arrangement of a conventional recognition device and a center device.
FIG. 15 is an explanatory diagram of a schematic configuration of a conventional recognition device and a center device.
FIG. 16 is a processing flowchart of a conventional center device and recognition device.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Center apparatus 11 Recognition apparatus database 12 Arrangement vehicle database 13 Display part 14 Prediction process part 15 Transmission / reception processing part 20 Recognition apparatus 21 Camera 22 Vehicle detection apparatus 23 Passing speed measurement part 24 Number plate character identification part 25 Collation process part 26 Arrangement vehicle database 27 Transmission / reception processor

Claims (5)

車両通行経路に沿って配置された複数の認識装置と伝送路を介して接続したセンタ装置を有し、目的車両の通行経路を予測する車両通行経路予測システムに於いて、
前記認識装置は、
通過車両のナンバープレートの撮像画像を文字認識処理して車両ナンバーを認識するナンバー認識手段と、
前記通過車両の通過速度を測定する速度測定手段と、
前記センタ装置から通知された目的車両の車両ナンバーと前記ナンバー認識手段により認識した車両ナンバーとを照合する照合手段と、
照合一致の車両ナンバーと該車両の通過速度の情報と認識装置の識別情報とを前記センタ装置に通知する通知手段とを含む構成を有し、
前記センタ装置は、
前記認識装置毎に、当該認識装置と隣接する認識装置との対応関係の情報と該対応する認識装置間の距離情報とを格納した認識装置データベースと、
前記認識装置からの前記照合一致の車両ナンバーと該車両の通過速度と前記認識装置の識別情報の情報とを受信する受信手段と、
該受信手段により受信した前記認識装置の識別情報に基づいて、前記認識装置データベースから該識別情報の認識装置に隣接する認識装置を次回通過予測認識装置として抽出すると共に、該受信手段により受信した前記認識装置からの目的車両の通過速度の情報と前記認識装置データベースに格納された認識装置間の距離情報とに基づいて前記抽出された次回通過予測認識装置を通過する通過予測時刻を予測する予測手段と、
該予測手段により予測した結果を表示する表示手段とを含む構成を有する
ことを特徴とする車両通行経路予測システム。
In a vehicle traffic route prediction system that has a center device connected via a transmission path with a plurality of recognition devices arranged along a vehicle traffic route, and predicts a traffic route of a target vehicle.
The recognition device is
Number recognition means for recognizing a vehicle number by performing character recognition processing on a captured image of a license plate of a passing vehicle;
Speed measuring means for measuring the passing speed of the passing vehicle;
Collation means for collating the vehicle number of the target vehicle notified from the center device with the vehicle number recognized by the number recognition means;
A configuration including notification means for notifying the center device of the vehicle number of the matching match, the information on the passing speed of the vehicle, and the identification information of the recognition device ;
The center device is
For each recognition device, a recognition device database that stores information on the correspondence between the recognition device and the adjacent recognition device and distance information between the corresponding recognition devices ;
Receiving means for receiving the vehicle number of the matching match from the recognition device, the passing speed of the vehicle, and information of the identification information of the recognition device ;
Based on the identification information of the recognition device received by the reception means, the recognition device adjacent to the recognition device of the identification information is extracted as the next pass prediction recognition device from the recognition device database, and the reception device has received the recognition device. Prediction means for predicting a predicted passing time that passes through the extracted next-pass prediction recognition device based on information on the passing speed of the target vehicle from the recognition device and distance information between the recognition devices stored in the recognition device database. When,
A vehicle passage route prediction system comprising: a display unit that displays a result predicted by the prediction unit.
前記センタ装置の予測手段は、前記認識装置データベースに格納された隣接する認識装置との対応関係の情報に基づいて、次回通過予測認識装置の更に次に通過する次々回通過予測認識装置を予測すると共に、前記受信手段により受信した前記認識装置からの目的車両の通過速度の情報と、前記認識装置データベースに格納された認識装置間の距離情報とに基づいて、次々回通過予測認識装置を通過する通過予測時刻を予測することを特徴とする請求項1記載の車両通行経路予測システム。 The predicting means of the center device predicts a next-pass prediction recognition device that passes next to the next-pass prediction recognition device based on information on a correspondence relationship with an adjacent recognition device stored in the recognition device database. Based on the information on the passing speed of the target vehicle from the recognition device received by the receiving means and the distance information between the recognition devices stored in the recognition device database, the next pass prediction recognition device passes through the recognition device. The vehicle traffic route prediction system according to claim 1, wherein the time is predicted . 前記センタ装置の予測手段は、前記次回通過予測認識装置を通過する通過予測時刻と前記次回予測認識装置から受信した目的車両の実際の通過時刻との差に対応した通過時刻補正値を求め、該通過時刻補正値により前記次々回通過予測認識装置を通過する通過予測時刻を補正することを特徴とする請求項記載の車両通行経路予測システム。 The predicting means of the center device obtains a passing time correction value corresponding to the difference between the predicted passing time passing through the next passing prediction recognition device and the actual passing time of the target vehicle received from the next prediction recognition device , vehicle traffic path prediction system according to claim 2, wherein the correcting the predicted passing time passing through the after next predicted passing recognition apparatus by the passage time correction value. 前記センタ装置は、前記目的車両の現在通過認識装置と、予測経路に沿った認識装置とを前記表示手段に強調表示し、且つ通過予測時刻を表示する機能を有することを特徴とする請求項1又2又は3記載の車両通行経路予測システム。2. The center device has a function of highlighting a current passage recognition device of the target vehicle and a recognition device along a predicted route on the display means and displaying a predicted passage time. The vehicle traffic route prediction system according to 2 or 3. 前記センタ装置は、複数の前記目的車両の現在通過認識装置と、各目的車両対応の通行予測経路の認識装置と、通過予測時刻とを、前記表示手段に表示する機能を有することを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項記載の車両通行経路予測システム。The center device has a function of displaying a current passage recognition device for a plurality of the target vehicles, a recognition device for a predicted traffic route corresponding to each target vehicle, and a predicted passage time on the display means. The vehicle traffic route prediction system according to any one of claims 1 to 4.
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