JP4987826B2 - ナンバプレート認識方法およびナンバプレート認識装置 - Google Patents
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図1は、本発明に係るナンバプレート認識装置の構成を模式的に示すものである。このナンバプレート認識装置は、道路を走行する車両11から少なくともナンバプレート12(図1では図示せず)を含む画像を撮像する画像取得手段としてのカメラ13、および、カメラ13から得られる画像を処理することによりナンバプレート12上の文字を認識する画像処理部14を有して構成される。
第1の実施の形態は、たとえば、図3に示すように、ナンバプレート12の上端にのみ影15がかかっていて、陸運支局名部の全体または一部分が覆われている場合の認識処理である。
なお、入力画像から、一連番号部分を抽出する処理については、たとえば、4桁の文字スコアおよび間隔を事後確率を考慮して抽出する方法等が知られている。
陸運支局名等の着目領域内に影が存在する場合においては、その着目領域内において新たな閾値を設定して再び2値化処理を行ない、文字候補連結画素ラベル(文字候補ラベル)が単数の閾値で取得できる場合は、そのまま文字認識処理へと進み、複数の閾値でないと取得できない場合は、その処理により得られた複数の文字候補連結画素ラベルを候補とし、これら複数の文字候補連結画素ラベルを統合する。
第2の実施の形態は、たとえば、図5に示すように、ナンバプレート12上の一連番号部分の情報のみ取得でき、陸運支局名部等の車種に関する情報の全体が影16,17で覆われていて不明である場合の認識処理である。
次に、ステップS2で抽出された一連番号部分の座標と、あらかじめ車種情報が格納されている車種テンプレートデータベースに基づき、たとえば、ナンバプレートの大板、中板、小板(つまり車種)ごとに、ナンバプレートの陸運支局名、用途コード、分類番号等を示す文字が存在する領域を推定し、座標推定値を取得する(ステップS13)。
次に、ステップS18における大板、中板、小板(車種)ごとの認識処理の結果を統合し(ステップS19)、その統合結果から適正な処理結果と思われる車種を判定して車種情報を出力し(ステップS20)、処理を終了する。
第3の実施の形態は、たとえば、図7に示すように、ナンバプレート12上の文字部の一部または文字部全体が縦方向の影または遮蔽物18,19,20で覆われている場合であり、特に車体周辺の影に隠れるというよりは、別の要因でナンバプレート12の一部を覆ってしまう場合の認識処理である。
次に、ステップS22で抽出された一連番号部分の座標および車種情報に基づき、ナンバプレートの陸運支局名、用途コード、分類番号等を示す文字が存在する領域を推定し、座標推定値を取得する(ステップS23)。
具体的には、たとえば、ナンバプレート12の背景の輝度分布を抽出し、輝度勾配等を測定することで影の方向と位置を検出する。
次に、ステップS28で統合された文字候補連結画素ラベルに対し文字認識処理を行ない、その後、陸運支局名等の単語認識処理を行なう(ステップS29)。次に、ステップS29における認識処理の結果を統合し(ステップS30)、処理を終了する。
Claims (4)
- 車両から少なくともナンバプレートを含む画像を取得する第1のステップと、
この第1のステップにより取得された画像を所定の閾値で2値化し、この2値化された画像から文字部分の座標を抽出する第2のステップと、
この第2のステップにより抽出された文字部分の座標と、あらかじめ車種情報が格納されている車種テンプレートに基づき、前記ナンバプレート上の陸運支局名、用途コード、分類番号等を示す文字が存在する領域を車種ごとに推定する第3のステップと、
この第3のステップにより推定された車種ごとの文字存在領域内に影が存在するか否かを検出する第4のステップと、
この第4のステップにより車種ごとの文字存在領域内に影が存在すると検出された場合、前記第2のステップで用いた閾値とは異なる閾値を車種ごとに決定する第5のステップと、
前記第3のステップにより推定された車種ごとの文字存在領域内において、それぞれ前記第5のステップにより決定された車種ごとの閾値で2値化することにより文字候補ラベルを抽出する第6のステップと、
この第6のステップにより抽出された車種ごとの文字候補ラベルに対しそれぞれ文字認識処理を行なう第7のステップと、
この第7のステップにより行なわれた車種ごとの文字認識処理の結果を統合する第8のステップと、
を具備したことを特徴とするナンバプレート認識方法。 - 車両から少なくともナンバプレートを含む画像を取得する第1のステップと、
この第1のステップにより取得された画像を所定の閾値で2値化し、この2値化された画像から文字部分の座標を抽出する第2のステップと、
この第2のステップにより抽出された文字部分の座標および車種情報に基づき、前記ナンバプレート上の陸運支局名、用途コード、分類番号等を示す文字が存在する領域を推定する第3のステップと、
この第3のステップにより推定された文字存在領域内に影が存在するか否かを検出する第4のステップと、
この第4のステップにより文字存在領域内に影が存在すると検出された場合、その影の方向を検出する第5のステップと、
前記第3のステップにより推定された文字存在領域内の前記第5のステップにより検出された影の方向において、前記第2のステップで用いた閾値とは異なる閾値を決定し、この決定された閾値で2値化することにより文字候補ラベルを抽出するする第6のステップと、
この第6のステップにより複数の文字候補ラベルが抽出された場合、当該複数の文字候補ラベルを統合する第7のステップと、
この第7のステップにより統合された文字候補ラベルに対し文字認識処理を行なう第8のステップと、
を具備したことを特徴とするナンバプレート認識方法。 - 車両から少なくともナンバプレートを含む画像を取得する画像取得手段と、
この画像取得手段により取得された画像を所定の閾値で2値化し、この2値化された画像から文字部分の座標を抽出する文字部分抽出手段と、
この文字部分抽出手段により抽出された文字部分の座標と、あらかじめ車種情報が格納されている車種テンプレートに基づき、前記ナンバプレート上の陸運支局名、用途コード、分類番号等を示す文字が存在する領域を車種ごとに推定する文字存在領域推定手段と、
この文字存在領域推定手段により推定された車種ごとの文字存在領域内に影が存在するか否かを検出する影検出手段と、
この影検出手段により車種ごとの文字存在領域内に影が存在すると検出された場合、前記文字部分抽出手段で用いた閾値とは異なる閾値を車種ごとに決定する閾値決定手段と、
前記文字存在領域推定手段により推定された車種ごとの文字存在領域内において、それぞれ前記閾値決定手段により決定された車種ごとの閾値で2値化することにより文字候補ラベルを抽出する文字候補ラベル抽出手段と、
この文字候補ラベル抽出手段により抽出された車種ごとの文字候補ラベルに対しそれぞれ文字認識処理を行なう文字認識手段と、
この文字認識手段により行なわれた車種ごとの文字認識処理の結果を統合する統合手段と、
を具備したことを特徴とするナンバプレート認識装置。 - 車両から少なくともナンバプレートを含む画像を取得する画像取得手段と、
この画像取得手段により取得された画像を所定の閾値で2値化し、この2値化された画像から文字部分の座標を抽出する文字部分抽出手段と、
この文字部分抽出手段により抽出された文字部分の座標および車種情報に基づき、前記ナンバプレート上の陸運支局名、用途コード、分類番号等を示す文字が存在する領域を推定する文字存在領域推定手段と、
この文字存在領域推定手段により推定された文字存在領域内に影が存在するか否かを検出する影検出手段と、
この影検出手段により文字存在領域内に影が存在すると検出された場合、その影の方向を検出する影方向検出手段と、
前記文字存在領域推定手段により推定された文字存在領域内の前記影方向検出手段により検出された影の方向において、前記文字部分抽出手段で用いた閾値とは異なる閾値を決定し、この決定された閾値で2値化することにより文字候補ラベルを抽出するする文字候補ラベル抽出手段と、
この文字候補ラベル抽出手段により複数の文字候補ラベルが抽出された場合、当該複数の文字候補ラベルを統合する文字候補ラベル統合手段と、
この文字候補ラベル統合手段手段により統合された文字候補ラベルに対し文字認識処理を行なう文字認識手段と、
を具備したことを特徴とするナンバプレート認識装置。
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