JP6709950B2 - ナンバープレート認識装置及びナンバープレート認識システム並びにナンバープレート認識方法 - Google Patents

ナンバープレート認識装置及びナンバープレート認識システム並びにナンバープレート認識方法 Download PDF

Info

Publication number
JP6709950B2
JP6709950B2 JP2016017385A JP2016017385A JP6709950B2 JP 6709950 B2 JP6709950 B2 JP 6709950B2 JP 2016017385 A JP2016017385 A JP 2016017385A JP 2016017385 A JP2016017385 A JP 2016017385A JP 6709950 B2 JP6709950 B2 JP 6709950B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
license plate
plate recognition
character string
image
characters
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2016017385A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2017138674A (ja
Inventor
郁雄 渕上
郁雄 渕上
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Original Assignee
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd filed Critical Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority to JP2016017385A priority Critical patent/JP6709950B2/ja
Priority to PCT/JP2016/003183 priority patent/WO2017010058A1/ja
Priority to US15/742,375 priority patent/US10853680B2/en
Publication of JP2017138674A publication Critical patent/JP2017138674A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6709950B2 publication Critical patent/JP6709950B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Character Discrimination (AREA)

Description

本開示は、撮影された車両等のナンバープレート画像における文字列を認識するナンバープレート認識装置及びナンバープレート認識システム並びにナンバープレート認識方法に関する。
従来、セキュリティ環境の充実や、顧客管理などを目的として、道路や施設の出入口などに設置されたカメラで撮影された車両の画像からナンバープレートを読み取るための技術が普及している。例えば、幹線道路等に設置される自動車ナンバー自動読取装置では、所定方向に車道を走行する車両のナンバープレートを読み取ることが可能である。
一方、上記自動車ナンバー自動読取装置のように車両のナンバープレートの読み取りに特化した装置であっても、悪天候やカメラのレンズの汚れなどの撮影状況の変化により、明瞭な撮像画像が得られない場合がある。また、店舗や街頭などに設置された監視カメラでは、カメラの解像度や、撮影条件(撮像画像中のナンバープレートのサイズや、撮影角度等)によっては、必ずしもナンバープレートの認識に適した撮像画像が得られない場合がある。
そこで、そのようなナンバープレートの認識に適さない撮像画像であっても、ナンバープレート画像における文字列の誤認識(読取ミス)を防止するための技術が開発されている。例えば、ナンバープレート画像における文字と、照合用の文字パターンとの相関値を算出し、その相関値が一定値以上となる場合にのみ文字を認識するようにした技術が知られている(特許文献1参照)。
また、カメラにより撮影した撮像パターンを、予め記憶された複数の辞書パターンと比較し、辞書パターンごとに類似度を算出し、予め記憶されている辞書パターンごとの出現頻度に基づきその類似度を補正した補正類似度を算出し、その補整類似度が最も高い辞書パターンを決定する技術が知られている(特許文献2参照)。
特開昭64−74700号公報 特開平10−63786号公報
ところで、例えば、日本国内で車両のナンバープレートとして用いられる自動車登録番号標には、第4桁のアラビア数字および中点「・」(3桁以下の数となる場合に空白になる上位の桁を埋める記号)から構成される一連指定番号が表示されている。上記特許文献1、2に記載された従来技術により、そのような一連指定番号を撮像画像から認識する場合、予め準備された4桁の番号から構成される複数の照合用のパターンとの類似度を算出し、その類似度が最大の値をとる照合用のパターンを一連指定番号として推定することになる。
しかしながら、本願発明者らは、鋭意検討した結果、ナンバープレートに表示された上述の一連指定番号のような文字列(複数桁の数字や一連の文字など)を認識する場合には、その文字列全体と照合用のパターンとの類似度を評価するだけでは、文字列を構成する個々の数字や文字と照合用のパターンに含まれる個々の数字や文字との間の類似性が適切に反映されないという問題があり、そのような個々の数字や文字に注目することにより、ナンバープレートに表示された文字列の誤認識を効果的に低減可能であることを見出した。
本開示は、このような従来技術の課題を鑑みて案出されたものであり、撮影された車両等のナンバープレート画像における文字列の誤認識を低減可能なナンバープレート認識装置及びナンバープレート認識システム並びにナンバープレート認識方法を提供することを主目的とする。
本開示のナンバープレート認識装置は、撮影されたナンバープレート画像における文字列を認識する処理を実行するプロセッサを備えたナンバープレート認識装置であって、前記文字列は、前記ナンバープレート画像中の位置または文字間の相対位置に応じて1からx(ただし、xは2以上の整数)までの配置順位が設定された複数の文字から構成され、前記プロセッサは、前記ナンバープレート画像中の前記文字列と、予め準備された複数の基準画像との類似度をそれぞれ算出し、前記文字列において評価対象となる配置順位にある1またはy(ただし、yはxよりも小さい2以上の整数)個の文字に対応する前記複数の基準画像にそれぞれ含まれる参照用文字について、当該参照用文字が同一となる前記基準画像ごとに前記類似度の和を含む評価値を算出し、前記評価値に基づき、前記ナンバープレート画像における文字列を構成し得る少なくとも1つの文字の候補を決定することを特徴とする。
本開示によれば、撮影された車両等のナンバープレート画像における文字列の誤認識を低減することが可能となる。
第1実施形態に係るナンバープレート認識システムの概略を示す構成図 図1に示したナンバープレート認識装置のハードウェア構成を示すブロック図 図1に示したナンバープレート認識装置の機能ブロック図 図2中の類似度演算部による演算結果の一例を示す図 図2中の類似評価部による相関値の上位候補の抽出例を示す図 図2中の類似評価部による各桁の評価値算出結果の一例を示す図 図2中の類似評価部による候補番号の抽出方法の変形例を示す説明図 図1に示したナンバープレート認識装置の処理の流れを示すフロー図 図8中のステップST108の詳細を示すフロー図 第2実施形態に係るナンバープレート認識装置の類似度演算部による演算結果の一例(上位2桁)を示す図 第2実施形態に係るナンバープレート認識装置の類似度演算部による演算結果の一例(下位2桁)を示す図 第2実施形態に係るナンバープレート認識装置の類似評価部による各桁の評価値算出結果の一例を示す図
上記課題を解決するためになされた第1の発明は、撮影されたナンバープレート画像における文字列を認識する処理を実行するプロセッサを備えたナンバープレート認識装置であって、前記文字列は、前記ナンバープレート画像中の位置または文字間の相対位置に応じて1からx(ただし、xは2以上の整数)までの配置順位が設定された複数の文字から構成され、前記プロセッサは、前記ナンバープレート画像中の前記文字列と、予め準備された複数の基準画像との類似度をそれぞれ算出し、前記文字列において評価対象となる配置順位にある1またはy(ただし、yはxよりも小さい2以上の整数)個の文字に対応する前記複数の基準画像にそれぞれ含まれる参照用文字について、当該参照用文字が同一となる前記基準画像ごとに前記類似度の和を含む評価値を算出し、前記評価値に基づき、前記ナンバープレート画像における文字列を構成し得る少なくとも1つの文字の候補を決定することを特徴とする。
この第1の発明に係るナンバープレート認識装置によれば、ナンバープレート画像中の文字列において評価対象となる配置順位にある1またはy個の文字に対応する複数の基準画像にそれぞれ含まれる参照用文字について、当該参照用文字が同一となる基準画像ごとに類似度の和を含む評価値を算出し、その評価値に基づきナンバープレート画像における文字列を構成し得る少なくとも1つの文字の候補を決定するため、撮影された車両等のナンバープレート画像における文字列の誤認識を低減可能となる。
また、第2の発明では、上記第1の発明において、前記プロセッサは、複数の前記類似度のうちより大きいものから所定の閾値以内の数までの類似度のみを用いて前記評価値を算出することを特徴とする。
この第2の発明に係るナンバープレート認識装置によれば、評価値の算出において、類似度が比較的低い基準画像を排除することにより、より適切な評価値を取得することが可能となる。
また、第3の発明では、上記第1または第2の発明において、前記y個の文字は、互いに連続する前記配置順位にあることを特徴とする。
この第3の発明に係るナンバープレート認識装置によれば、隣接配置された複数の参照用文字が同一となる基準画像ごとに類似度の和を含む評価値を算出することにより、評価値の算出処理が容易となる。
また、第4の発明では、上記第1から第3の発明いずれかにおいて、前記参照用文字は、1個の文字からなることを特徴とする。
この第4の発明に係るナンバープレート認識装置によれば、文字列に含まれる1個の文字に注目することにより、個々の文字の類似性が適切に評価され、より適切な評価値を取得することが可能となる。
また、第5の発明では、上記第1の発明において、前記プロセッサは、全ての前記配置順位に関し、前記参照用文字が同一となる前記基準画像ごとに前記類似度の和を含む評価値を算出することを特徴とする。
この第5の発明に係るナンバープレート認識装置によれば、全ての配置順位に関して評価値が算出されるため、ナンバープレート画像における文字列を構成し得る全ての文字の候補を適切に決定することが可能となる。
また、第6の発明では、上記第1から第5の発明いずれかにおいて、前記類似度は、前記ナンバープレート画像中の前記文字列と、前記基準画像との相関係数であることを特徴とする。
この第6の発明に係るナンバープレート認識装置によれば、類似度として相関係数を用いることにより、簡易な処理により適切な評価値を取得することが可能となる。
また、第7の発明は、上記第1から第6の発明いずれかにおいて、前記プロセッサは、前記類似度に基づき、前記ナンバープレート画像中の前記文字列の候補を決定し、前記少なくとも1つの文字の候補および前記文字列の候補を表示する表示装置を更に備えたことを特徴とする。
この第7の発明に係るナンバープレート認識装置によれば、ユーザは、評価値に基づく少なくとも1つの文字の候補および類似度に基づく文字列の候補を参照して、ナンバープレート画像における文字列を容易に推定することが可能となる。
また、第8の発明は、第1から第7の発明いずれかに係るナンバープレート認識装置と、前記ナンバープレート画像を撮影する撮像装置とを備えたことを特徴とする。
この第8の発明に係るナンバープレート認識システムによれば、撮影された車両等のナンバープレート画像における文字列の誤認識を低減可能となる。
また、第9の発明は、撮影された車両のナンバープレート画像における文字列を認識する処理を実行するナンバープレート認識装置によるナンバープレート認識方法であって、前記文字列は、前記ナンバープレート画像中の位置または文字間の相対位置に応じて1からx(ただし、xは2以上の整数)までの配置順位が設定された複数の文字から構成され、前記ナンバープレート画像中の前記文字列と、予め準備された基準画像との類似度を算出し、前記文字列において評価対象となる配置順位にある1またはy(ただし、yはxよりも小さい2以上の整数)個の文字に対応する前記複数の基準画像にそれぞれ含まれる参照用文字について、当該参照用文字が同一となる前記基準画像ごとに前記類似度の和を含む評価値を算出し、前記評価値に基づき、前記ナンバープレート画像における文字列を構成し得る少なくとも1つの文字の候補を決定することを特徴とする。
この第9の発明に係るナンバープレート認識方法によれば、撮影された車両等のナンバープレート画像における文字列の誤認識を低減可能となる。
以下、本開示の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
(第1実施形態)
図1は、本開示の第1実施形態に係るナンバープレート認識システム1の概略を示す構成図であり、図2は、図1に示したナンバープレート認識装置3のハードウェア構成を示すブロック図である。
ナンバープレート認識システム1は、車両等のナンバープレートを撮影して得られたナンバープレート画像における文字列を認識するためのシステムである。ナンバープレート認識システム1は、ナンバープレートを含む車両等を撮像する撮像装置2と、この撮像装置2によって取得されたナンバープレート画像における文字列の認識処理を実行するナンバープレート認識装置3と、ナンバープレート認識装置3の処理に関わる各種データを記憶する外部記憶装置4と、撮像装置2により撮像されたナンバープレート画像や、ナンバープレート認識装置3の処理結果等を表示する表示装置5とを備える。
ここでは、ナンバープレートとして、日本国内で使用される自動車登録番号標を例として説明する。自動車登録番号標には、ナンバープレート認識装置3による認識処理の対象となる文字列として一連指定番号が表示されている。この一連指定番号は、主として上位2桁および下位2桁の間にハイフン「-」が挿入された4桁のアラビア数字から構成される。また、一連指定番号が3桁以下の数となる場合には、その上位の桁に「0」(または空白)の代わりに中点「・」が表示される(ここでは、中点「・」は数字として扱う。)。
なお、ナンバープレート認識システム1で認識されるナンバープレート画像における文字列は、文字(特に、数字)から構成されることが好ましいが、厳密に文字(数字を含む)に限定されるものではなく、記号や簡易な図形を含むものであってもよい。また、そのような文字列の文字数は、4個(ここでは、4桁)に限定されるものではなく、少なくとも複数であればよい。さらに、そのような文字列における文字は、複数桁の数字のように一列に配置されるものに限定されるものではなく、少なくとも文字群を構成し、ナンバープレート画像中の位置または文字間の相対位置に応じて実質的に配置順位を設定可能なものであればよい。
撮像装置2は、CCD等のイメージセンサを備えた公知のデジタルスチルカメラや、デジタルビデオカメラから構成され、ナンバープレートを備えた車両等を撮像することにより、ナンバープレート画像を取得する。ナンバープレート画像は、主要な被写体としてナンバープレートを含む撮像画像であるが、通常はナンバープレート以外の車体や、周辺の物体等が含まれる。撮像装置2としては、例えば、道路や施設の出入口などに設置された監視カメラや、車両等に搭載される車載カメラなどを用いることができる。撮像装置2で撮像されたナンバープレート画像は、ナンバープレート認識装置3に順次送られることにより、表示装置5に表示されるとともに、外部記憶装置4に記憶される。また、ナンバープレート画像は、ナンバープレート認識装置3に直接送られずに撮像装置2内のメモリに一旦記憶される構成であってもよい。
ナンバープレート認識装置3は、公知のハードウェアを備えたPC(Personal Computer)である。図2に示すように、ナンバープレート認識装置3では、所定の制御プログラムに基づきナンバープレート画像における文字列を認識する処理を統括的に実行するプロセッサ21、このプロセッサ21のワークエリア等として機能する揮発性メモリであるRAM(Random Access Memory)22、プロセッサ21が実行する制御プログラムやデータを格納する不揮発性メモリであるROM(Read Only Memory)23が、それぞれ入出力バス25に接続されている。また、ナンバープレート認識装置3には、周辺機器として、キーボード及びマウス等の入力デバイスである入力装置24、液晶等のモニタからなる表示装置5、ならびにHDD(Hard Disk Drive)やフラッシュメモリ等のストレージである外部記憶装置4などが接続されている。なお、後述する図3の機能ブロック図において、ナンバープレート認識装置3の各部の機能は、主としてプロセッサ21が制御プログラムを実行することによって実現可能である。
ナンバープレート認識装置3と、撮像装置2、外部記憶装置4、及び表示装置5との接続形態は特に限定されるものではなく、例えば、公知の通信ケーブルによって直接接続してもよいし、LAN(Local Area Network)などの有線もしくは無線通信を介したネットワーク接続の形態でもよい。また、ナンバープレート認識装置3は、PCに限らず、同様の機能を有するサーバや、デジタルカメラ等として実現することもできる。
外部記憶装置4には、撮像装置2で撮像されたナンバープレート画像とともに、認識対象となるナンバープレートの文字列を構成し得る個々の文字(以下、「参照用文字」という。)の画像データが記憶されている。本実施形態では、基準画像には、参照用文字の画像データとして、一連指定番号を構成する全てのアラビア数字(ここでは、「1」−「9」)および中点「・」の画像データが含まれる。
図3は、図1に示したナンバープレート認識装置3の機能ブロック図であり、図4は、図2中の類似度演算部36による演算結果の一例を示す図であり、図5および図6は、それぞれ図2中の類似評価部37による相関値の上位候補の抽出例を示す図および各桁の評価値算出結果の一例を示す図であり、図7は類似評価部37による候補番号の抽出方法の変形例を示す説明図である。図7では、各桁に関し、縦軸に評価値、横軸に数字がそれぞれ示されている。
図3に示すナンバープレート認識装置3において、基準画像生成部31は、外部記憶装置4に記憶された参照用文字の画像を取得し、それら参照用文字の画像を適宜組み合わせることにより、認識対象となるナンバープレートに表示され得る全ての文字列の基準画像を順次生成する。図3では、基準画像として第4桁の文字列「5775」(より厳密には、上位2桁および下位2桁の間のハイフン「-」が挿入されている。以下同様。)が生成された場合を示しているが、実際には、一連指定番号(認識対象の文字列)を構成する「・・・1」〜「9999」までの9999通りの基準画像が順次生成される。
また、射影変換行列取得部32は、外部記憶装置4に記憶された評価対象のナンバープレート画像を取得し、その画像におけるナンバープレートのコーナー部(四隅)を検出することにより、それら4点の座標から平面射影変換行列を算出する。射影変換処理部33は、その平面射影変換行列を用いて、基準画像生成部31で生成された基準画像を順次射影変換する。これにより、撮像画像のナンバープレートと同様に変形した基準画像(以下、「変換画像」という。)が得られる。画像劣化処理部34は、変換画像のダウンサンプリングや、ぼかし処理等の公知の画像処理による模擬的な劣化処理を実行することにより、変換画像を劣化させた画像(以下、「劣化画像」という。)を順次生成する。
類似度演算部36は、外部記憶装置4に記憶された評価対象のナンバープレート画像を取得し、その画像中の文字列について、各劣化画像との類似度を順次算出する。本実施形態では、画像間の類似性の高さを示す類似度として、以下のような画像相関係数(以下、「相関値」という。)を用いる。
Figure 0006709950
類似度演算部36による類似度の演算処理結果として、図4に示すように、「・・・1」〜「9999」までの一連指定番号の各々に対する相関値が求められる。それらの相関値は、表示装置5に表示されるとともに、外部記憶装置4に記憶される。
類似評価部37は、図4に示した一連指定番号の各々に対する相関値に基づき、図5に示すように、相関値の大きさの順序が閾値(ここでは、上位80個)以内となる一連指定番号を抽出する。図5では、相関値が最大となる一連指定番号「5575」から相関値の大きさが80番目となる一連指定番号「5025」までが抽出された例が示されている。なお、類似評価部37は、上述のように所定数(ここでは、80個)の一連指定番号を抽出する代わりに、相関値の大きさが所定の閾値以上の値となる一連指定番号を抽出する構成であってもよい。
また、類似評価部37は、抽出した一連指定番号において評価対象となる各桁(配置順位)の数字について、当該数字(ここでは、1つの数字)が同一となる基準画像における一連指定番号の類似度の和を求める。さらに、類似評価部37は、その類似度の和を一連指定番号の抽出数で除した値を評価値として求める。より詳細には、類似評価部37は、各桁(ここでは、第1桁−第4桁)に関し、各数字(「1」−「9」及び「・」を含む10個の数字)についてそれぞれ一連指定番号の類似度(すなわち、第4桁の数字の類似度)の和を求め、その和を80で除した値を評価値とする。
例えば、類似評価部37は、一連指定番号における第4桁(図5中の符号40で示す)の数字「5」についての評価値を求める場合には、一連指定番号「5575」の相関値0.3993、一連指定番号「5725」の相関値0.3575、一連指定番号「5715」の相関値0.3537、一連指定番号「5375」の相関値0.3534、・・・・、一連指定番号「5175」の相関値0.3007、一連指定番号「5777」の相関値0.3009、及び一連指定番号「5025」の相関値0.2985の和を80で除した値を評価値とする。
このようにして類似評価部37は、図6に示すように、第1桁−第4桁の各数字「0」−「9」、「・」に対する評価値をそれぞれ求めることができる。また、類似評価部37は、図6中の各桁の評価値に関して最大値をとる数字を、ナンバープレート画像における文字列を構成し得る文字の候補(第1候補)として抽出(決定)する。図6の例では、第4桁では数字「5」が最大の評価値となり、第3桁では数字「7」が最大の評価値となり、第2桁では数字「7」が最大の評価値となり、第1桁では数字「5」が最大の評価値となる。これにより、類似評価部37は、ナンバープレート画像中の文字列の第1の候補番号として一連指定番号「5775」を決定し、それを表示装置5に出力するとともに、外部記憶装置4に記憶する。
なお、本実施形態では、第1の候補番号のみを求める例を示したが、類似評価部37は、例えば、第1の候補番号の評価値と他の評価値との差を考慮して、第2の候補番号以下の複数の候補番号を決定することができる。類似評価部37は、各桁における各数字の評価値に基づき、一連指定番号「5775」の各桁の評価値との差が最も小さい1つの数字を第2の候補番号を構成する数字として決定することができる。より詳細には、図7の例では、第4桁における最も高い評価値(0.135)を有する「5」と2番目に高い評価値(0.055)を有する「9」との評価値の差(0.080)が、他の桁における同様の評価値の差(例えば、第3桁における「7」と「3」の評価値の差(0.085)、第2桁における「7」と「2」の評価値の差(0.088)、第1桁における「5」と「3」の評価値の差(0.239))よりも小さい。そこで、類似評価部37は、その第4桁の「9」を一連指定番号「5775」において対応する第4桁の「5」と入れ替えた「9775」を第2の候補番号とすることができる。類似評価部37は、上記と同様の方法により、第3の候補番号以下の更なる候補番号(図7の例では、「5375」、「5725」等)を抽出してもよい。また、本実施形態では、類似評価部37は、4桁の数字の全ての候補を決定したが、その一部のみを決定する構成としてもよい。
また、本実施形態では、各桁(すなわち、1つの桁)についての評価値を算出する構成としたが、少なくとも認識対象となる文字列を構成する文字数よりも小さい数(例えば、2つの桁)に対して評価値を算出する構成とすることができる。
図8は、図1に示したナンバープレート認識装置3の処理の流れを示すフロー図である。 ナンバープレート認識装置3による文字列の認識処理では、まず、一連指定番号nが1(n=1)に設定され(ST101)、その一連指定番号に対応する参照用文字から構成される基準画像(すなわち、「・・・1」等)が生成される(ST102)。
その後、ステップST102で生成された基準画像が射影変換されることにより、変換画像が生成され(ST103)、続いて、ステップST103で生成された変換画像に劣化処理が施されることにより、劣化画像が生成される(ST104)。さらに、ステップST104で生成された劣化画像と、認識対象のナンバープレート画像中の文字列との類似度(ここでは、相関値)が算出される(ST105)。
そこで、一連指定番号nが9999以下(n≦9999)であるか(すなわち、類似度を算出すべき基準画像が残されているか)否かが判定され(ST106)、類似度を算出すべき基準画像が残されている場合(Yes)には、nに1を加算(n=n+1)し(ST107)、再びステップST102に戻って上述と同様の処理を実行する。最終的に一連指定番号nが9999を越えると(ST106:No)、ステップST105において各一連指定番号に対して算出された類似度に基づき、後に詳述する類似評価処理が実行され(ST108)、これにより文字列の認識処理が終了する。
図9は、図8中のステップST108の詳細を示すフロー図である。このステップST108における類似評価処理では、まず、図9中のステップST105で算出された類似度に関し、より大きいもの(最大値)から所定の閾値以内の数までの類似度を有する文字列(ここでは、一連指定番号)からなる上位候補が抽出される(ST201)。そこで、文字列における文字の配置順位dが1(d=1)に設定され(ST202)、また、文字番号sが1(s=1)に設定される(ST203)。
ここで、ステップST202に関する文字の配置順位dは、ナンバープレート画像における文字の配置に応じて設定されるものであり、ここでは、一連指定番号の桁(第1桁から第4桁のいずれか)に相当する。認識対象である文字列に数字以外の文字等が含まれる場合でも、ナンバープレート画像における文字の位置またはそれら文字間の相対位置に応じて配置順位が定められる。例えば、ナンバープレート画像において文字列が左右方向に1列に表示されている場合、最も右側に位置する文字の配置番号を1とし、左方に向けて2、3、・・・・x(ただし、xは整数)と配置番号を設定することができる。
また、ステップST203に関する文字番号sは、所定の文字の配置順位に位置する文字の種類であり、ここでは、各桁の数字に相当する。認識対象とする文字列に数字以外の文字等が含まれる場合には、例えば、公知の文字コードに基づき、文字番号sを設定することができる。
そこで、ステップST202で設定された文字の配置順位において、ステップST203で設定された文字番号と一致する文字を含む全ての文字列(ST201で抽出されたもの)の類似度を加算する(ST204)。その加算結果は、外部記憶装置4に順次記憶される。
その後、文字番号sがNs(全文字数)以下であるか(すなわち、所定の配置順位における全ての文字の各々に関し、類似度の加算が終了していない文字が残されているか)否かが判定され(ST206)、類似度の加算が終了していない文字が残されている場合(Yes)には、sに1を加算(s=s+1)し(ST207)、次の文字番号に関して再びステップST204を実行する。最終的に文字番号sがNsを越えると(ST206:No)、配置順位dが4以下(d≦4)であるか(すなわち、配置順位dがその最大値以下であるか)否かが判定される(ST208)。
そこで、d≦4を満たす場合(ST208:Yes)には、dに1を加算(d=n+1)し(ST209)、再びステップST203に戻って次の桁(配置順位)に関して上述と同様の処理を実行する。最終的に配置順位dが4を越えると(ST208:No)、ステップST204で算出された類似度の和の各々について正規化処理が実行され(ST210)、これにより類似評価処理が終了する。ステップST210の正規化処理としては、例えば、ステップST204で算出された類似度の和の各々を、ステップST201で抽出された上位候補の数で除する演算を実行することができる。
このような類似評価処理により、図6に示したような評価値が算出され、それらは、表示装置5に出力されるとともに、外部記憶装置4に記憶される。さらに、ナンバープレート認識装置3は、上述のように、それら評価値に基づきナンバープレート画像における文字列を構成し得る少なくとも1つの文字の候補を決定することができ、それを表示装置5に出力するとともに、外部記憶装置4に記憶する。なお、ナンバープレート認識装置3は、そのような評価値に基づく文字の候補とともに、図5に示したような類似度に基づくナンバープレート画像中の文字列の上位候補を表示装置5に出力することができる。
(第2実施形態)
本開示の第2実施形態に係るナンバープレート認識システム1は、上述の図1−図3に示した第1実施形態に係るナンバープレート認識システム1と同様の構成を有している。ただし、上述の第1実施形態では、類似度演算部36が、文字列(一連指定番号)全体の類似度を算出するのに対し、第2実施形態では、類似度演算部36は、文字列の一部(ただし、少なくとも複数の文字からなる)について類似度を算出する。なお、第2実施形態に関し、以下で特に言及しない事項については、上述の第1実施形態と同様とする。
図10および図11は、それぞれ本開示の第2実施形態に係るナンバープレート認識装置3の類似度演算部36による演算結果の一例(上位2桁および下位2桁)を示す図であり、図12は、ナンバープレート認識装置の類似評価部37による各桁の評価値算出結果の一例を示す図である。
第2実施形態では、類似度演算部36は、それぞれ図10および図11に示すように、一連指定番号の上位2桁(「・・」−「99」まで)および下位2桁(「・1」−「99」および「00」−「09」まで)の各々の数についてそれぞれ相関値を算出する。
その後、類似評価部37は、図10に示した相関値に基づき、相関値の大きさの順序が閾値以内となる一連指定番号(上位2桁)を抽出し、さらに、一連指定番号(上位2桁)において評価対象となる各桁の数字について、同一の数字を含む一連指定番号(上位2桁)についての類似度の和を求め、その和を一連指定番号の抽出数で除した値を評価値として算出する。このようにして類似評価部37は、図12に示すように、上位2桁の各数字についての評価値を取得することができる。なお、詳細な説明は省略するが、同様に、類似評価部37は、図12に示した相関値に基づき、下位2桁の各数字の評価値を求めることができる。
以上、本開示を特定の実施形態に基づいて説明したが、これらの実施形態はあくまでも例示であって、本開示はこれらの実施形態によって限定されるものではない。例えば、ナンバープレート認識システムによる認識対象は、車両のナンバープレートに限らず、他の機器や装置等に付設されたナンバープレートであってもよい。なお、上記ナンバープレート認識装置及びナンバープレート認識システム並びにナンバープレート認識方法は、必ずしも全てが必須ではなく、少なくとも本開示の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜取捨選択することが可能である。
本開示に係るナンバープレート認識装置及びナンバープレート認識システム並びにナンバープレート認識方法は、撮影された車両等のナンバープレート画像における文字列の誤認識を低減可能とし、撮影された車両等のナンバープレート画像における文字列を認識するナンバープレート認識装置及びナンバープレート認識システム並びにナンバープレート認識方法などとして有用である。
1 ナンバープレート認識システム
2 撮像装置
3 ナンバープレート認識装置
4 外部記憶装置
5 表示装置
21 プロセッサ
24 入力装置
25 入出力バス
31 基準画像生成部
32 射影変換行列取得部
33 射影変換処理部
34 画像劣化処理部
36 類似度演算部
37 類似評価部

Claims (9)

  1. 撮影されたナンバープレート画像における文字列を認識する処理を実行するプロセッサを備えたナンバープレート認識装置であって、
    前記文字列は、前記ナンバープレート画像中の位置または文字間の相対位置に応じて1からx(ただし、xは複数の整数)までの配置順位が設定された複数の文字から構成され、
    前記プロセッサは、
    前記ナンバープレート画像中の前記文字列と、予め準備された複数の基準画像との類似度をそれぞれ算出し、
    前記文字列において評価対象となる配置順位にあるy(ただし、yはxよりも小さい複数の整数)個の文字に対応する前記複数の基準画像にそれぞれ含まれる参照用文字について、当該参照用文字が同一となる前記基準画像ごとに前記類似度の和を含む評価値を算出し、
    前記評価値に基づき、前記ナンバープレート画像における文字列を構成し得る少なくとも1つの文字の候補を決定することを特徴とするナンバープレート認識装置。
  2. 前記プロセッサは、複数の前記類似度のうちより大きいものから所定の閾値以内の数までの類似度のみを用いて前記評価値を算出することを特徴とする請求項1に記載のナンバープレート認識装置。
  3. 前記y個の文字は、互いに連続する前記配置順位にあることを特徴とする請求項1または請求項2に記載のナンバープレート認識装置。
  4. 前記参照用文字は、1個の文字からなることを特徴とする請求項1から請求項3のいずれかに記載のナンバープレート認識装置。
  5. 前記プロセッサは、全ての前記配置順位に関し、前記参照用文字が同一となる前記基準画像ごとに前記類似度の和を含む評価値を算出することを特徴とする請求項4に記載のナンバープレート認識装置。
  6. 前記類似度は、前記ナンバープレート画像中の前記文字列と、前記基準画像との相関係数であることを特徴とする請求項1から請求項5のいずれかに記載のナンバープレート認識装置。
  7. 前記プロセッサは、前記類似度に基づき、前記ナンバープレート画像中の前記文字列の候補を決定し、
    前記少なくとも1つの文字の候補および前記文字列の候補を表示する表示装置を更に備えたことを特徴とする請求項1から請求項6のいずれかに記載のナンバープレート認識装置。
  8. 請求項1から請求項7のいずれかに記載のナンバープレート認識装置と、前記ナンバープレート画像を撮影する撮像装置とを備えたことを特徴とするナンバープレート認識システム。
  9. 撮影された車両のナンバープレート画像における文字列を認識する処理を実行するナンバープレート認識装置によるナンバープレート認識方法であって、
    前記文字列は、前記ナンバープレート画像中の位置または文字間の相対位置に応じて1からx(ただし、xは複数の整数)までの配置順位が設定された複数の文字から構成され、
    前記ナンバープレート画像中の前記文字列と、予め準備された基準画像との類似度を算出し、
    前記文字列において評価対象となる配置順位にあるy(ただし、yはxよりも小さい複数の整数)個の文字に対応する前記複数の基準画像にそれぞれ含まれる参照用文字について、当該参照用文字が同一となる前記基準画像ごとに前記類似度の和を含む評価値を算出し、
    前記評価値に基づき、前記ナンバープレート画像における文字列を構成し得る少なくとも1つの文字の候補を決定することを特徴とするナンバープレート認識方法。
JP2016017385A 2015-07-14 2016-02-01 ナンバープレート認識装置及びナンバープレート認識システム並びにナンバープレート認識方法 Active JP6709950B2 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016017385A JP6709950B2 (ja) 2016-02-01 2016-02-01 ナンバープレート認識装置及びナンバープレート認識システム並びにナンバープレート認識方法
PCT/JP2016/003183 WO2017010058A1 (ja) 2015-07-14 2016-07-04 識別媒体認識装置および識別媒体認識方法
US15/742,375 US10853680B2 (en) 2015-07-14 2016-07-04 Identification medium recognition device and identification medium recognition method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016017385A JP6709950B2 (ja) 2016-02-01 2016-02-01 ナンバープレート認識装置及びナンバープレート認識システム並びにナンバープレート認識方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2017138674A JP2017138674A (ja) 2017-08-10
JP6709950B2 true JP6709950B2 (ja) 2020-06-17

Family

ID=59566757

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016017385A Active JP6709950B2 (ja) 2015-07-14 2016-02-01 ナンバープレート認識装置及びナンバープレート認識システム並びにナンバープレート認識方法

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6709950B2 (ja)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109948608B (zh) * 2019-02-28 2023-06-16 珠海全信通科技有限公司 一种车牌号码识别的方法、计算机装置以及计算机可读存储介质
JP7228045B2 (ja) * 2019-07-19 2023-02-22 三菱重工機械システム株式会社 ナンバープレート情報特定装置、課金システム、ナンバープレート情報特定方法及びプログラム
CN111382722B (zh) * 2020-03-23 2023-09-05 浙江大华技术股份有限公司 车牌图像优选方法、图像处理装置及具有存储功能的装置
CN112329758A (zh) * 2020-11-04 2021-02-05 深圳市极致科技股份有限公司 基于车牌的模糊匹配方法、装置,电子设备及存储介质
CN112800721A (zh) * 2021-01-21 2021-05-14 浙江大华技术股份有限公司 车牌识别方法、装置、存储介质以及电子装置

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008251029A (ja) * 2008-05-12 2008-10-16 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 文字認識装置、ナンバープレート認識システム
JP2014238636A (ja) * 2013-06-06 2014-12-18 住友電工システムソリューション株式会社 バスロケーションシステムおよび中央装置

Also Published As

Publication number Publication date
JP2017138674A (ja) 2017-08-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6709950B2 (ja) ナンバープレート認識装置及びナンバープレート認識システム並びにナンバープレート認識方法
JP3987264B2 (ja) ナンバープレート読取装置及び方法
CN111145238A (zh) 单目内窥镜图像的三维重建方法、装置及终端设备
US8611662B2 (en) Text detection using multi-layer connected components with histograms
US11600105B2 (en) Tenrprint card input device, tenrprint card input method and storage medium
CN108038826B (zh) 透视变形的搁架图像的校正方法和装置
JP2012063869A (ja) ナンバープレート読み取り装置
US10395090B2 (en) Symbol detection for desired image reconstruction
US20180189590A1 (en) Identification medium recognition device and identification medium recognition method
CN102473306B (zh) 图像处理装置、图像处理方法、程序以及集成电路
WO2017010058A1 (ja) 識別媒体認識装置および識別媒体認識方法
JP6574920B1 (ja) 画像処理システム、画像処理方法、及びプログラム
JP4517003B2 (ja) 道路標識自動認識システム
WO2020008629A1 (ja) 画像処理システム、画像処理方法、及びプログラム
CN108021913A (zh) 证件照片信息识别方法及装置
KR20070080066A (ko) 영상인식을 이용한 개인인증 및 전자서명 시스템 및 그방법
CN114758145A (zh) 一种图像脱敏方法、装置、电子设备及存储介质
JP4859061B2 (ja) 画像の補正方法、補正プログラムおよび画像歪み補正装置
JPWO2018011930A1 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
KR101907852B1 (ko) 스테레오 영상 처리 방법 및 장치
JP5708305B2 (ja) 画像認識装置、画像認識方法及び画像認識用コンピュータプログラム
TWI777188B (zh) 契約簽名鑑別方法及其裝置
JP6218237B2 (ja) 撮影画像を平行化する画像変換プログラム、装置及び方法
JP6812731B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム
JPWO2006008992A1 (ja) カメラ付き携帯情報通信端末を用いたWebサイト接続方法

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20190130

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20191008

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20191205

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20200407

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20200501

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 6709950

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151