JP7081108B2 - 同定装置、マッチング方法、およびマッチングプログラム - Google Patents

Description

この発明は、第１地点で撮像した撮像画像に撮像されている車両、人等のオブジェクトと、第２地点で撮像した撮像画像に撮像されている車両、人等のオブジェクトとを対応付ける技術に関する。

従来、車両の走行路（一般道路や高速道路等）における２地点間の車両の旅行時間を交通情報として取得する装置があった（例えば、特許文献１参照）。この装置は、走行路（道路）の上流地点、および下流地点の２地点のそれぞれにおいて、車両の特徴量（車高、車長、車幅、車速、車両の色等）をセンサで検知するとともに、その地点における当該車両の検知時刻を取得する。また、この装置は、車両毎に収集した、その車両の特徴量、および検知時刻を含む車両検知データを用いて、上流地点で検知された車両と、下流地点で検知された車両と、を対応付けるマッチングを行い、２地点間の車両の旅行時間を取得する。上流地点で検知された車両と、下流地点で検知された車両との対応付けは、公知のＤＰ（Dynamic Programming）マッチング等で行える。２地点間の車両の旅行時間は、車両が上流地点を通過してから、下流地点に到達するまでの走行時間（上流地点の通過時刻から、下流地点の通過時刻までの経過時間）である。

特開２０００－２０７６７５号公報

しかしながら、センサにより検知される走行している車両の特徴量は、検知地点における対象車両の走行状態や周辺環境の影響を受けて適正に検知されないことがある。対象車両とは、特徴量を検知する対象の車両である。対象車両の走行状態とは、例えば対象車両の速度、対象車両の周辺に位置する他の車両の台数、対象車両と周辺に位置する車両との相対的な位置関係等である。また、周辺環境とは、気温、天気（晴れ、曇り、雨等）、明るさ（日射量、照明の光量）、影の有無や形状等である。

特許文献１等に記載されている従来の装置は、特徴量が適正に検知されていることを前提にして、マッチングを行う構成である。したがって、従来の装置は、少なくとも一方の地点で特徴量を適正に検知できていなければ、２地点間での車両の対応付けが適正に行えない。言い換えれば、少なくとも一方の地点で特徴量を適正に検知できていなければ、２地点における車両のマッチングの精度が低下し、その結果、取得される２地点間の車両の旅行時間の精度も低下する。このようなことから、２地点間でのマッチング精度の向上が要望されている。

この発明の目的は、第１地点で検知されたオブジェクトと、第２地点間で検知されたオブジェクトとを対応付けるマッチング精度の向上が図れる技術を提供することにある。

この発明の同定装置は、上記目的を達するために、以下のように構成している。

第１入力部には、第１の撮像装置によって撮像された第１地点のフレーム画像に撮像されているオブジェクトについて、予め定められた複数種類の属性毎に、その属性について検知された検知結果と当該検知結果の信頼度とを対にした第１検知データが入力される。また、第２入力部には、第２の撮像装置によって撮像された第２地点のフレーム画像に撮像されているオブジェクトについて、予め定められた複数種類の属性毎に、その属性について検知された検知結果と当該検知結果の信頼度とを対にした第２検知データが入力される。そして、マッチング部が、第１検知データ、および第２検知データに含まれる属性の検知結果、およびその検知結果の信頼度を用いて算出した一致度によって、第１地点のフレーム画像に撮像されていたオブジェクトと、第２地点のフレーム画像に撮像されていたオブジェクトとを対応付ける。

この構成によれば、第１地点で検知されたオブジェクトと、第２地点で検知されたオブジェクトとの対応付けが、オブジェクトの属性についての検知結果だけでなく、その検知結果の信頼度をも用いて行われる。ここで言うオブジェクトの属性とは、例えばオブジェクトが車両であれば、車両の種別（大型車両、中型車両、小型車両等）、車両の高さ（車高（全高））、車両の幅（車幅（全幅））、車両の長さ（車長（全長））、車両の色（赤、黒、白等）等が属性である。また、オブジェクトが人であれば、性別、年齢、身長、服の色、服の種類（スーツ、Ｔシャツ、ジャンパー、ズボン、スカート等）、帽子の着用の有無、マスクの着用の有無等が属性である。したがって、マッチング部は、信頼度が低い属性、すなわち誤検知が生じている可能性が高い属性、の影響を抑えたオブジェクトのマッチングが行える。このため、第１地点で検知されたオブジェクトと、第２地点間で検知されたオブジェクトとを対応付けるマッチング精度の向上が図れる。

また、同定装置は、第２地点のフレーム画像に撮像されていたオブジェクトの中から、第１地点のフレーム画像に撮像されていたオブジェクトに対応付けるオブジェクト候補を抽出する候補抽出部を備え、マッチング部が、候補抽出部が抽出したオブジェクト候補に属するオブジェクトについて一致度を算出する構成にしてもよい。

このように構成すれば、第１地点のフレーム画像に撮像されていたオブジェクトに対応付ける、第２地点のフレーム画像に撮像されていたオブジェクトを絞り込むことができるので、マッチングにかかる処理負荷を低減できる。

また、マッチング部は、第１地点のフレーム画像に撮像されていたオブジェクトと、第２地点のフレーム画像に撮像されていたオブジェクトとの対応付けを、オブジェクトの属性毎に、算出した一致度の総和に基づいて行う構成にしてもよい。このように構成すれば、オブジェクト間における一致度が特定の属性でのみ高かった場合に、これらのオブジェクトを不適正に対応付けてしまうのを抑制できる。

さらに、マッチング部は、第１地点のフレーム画像に撮像されていたオブジェクトと、第２地点のフレーム画像に撮像されていたオブジェクトとの対応付けを、属性の中で、信頼度が所定値以上である属性について算出した一致度の総和に基づいて行う構成にしてもよい。このように構成すれば、信頼度が低い属性の検知結果を除外して、オブジェクトの対応付けが行えるので、オブジェクトを不適正に対応付けてしまうのを抑制できる。

この発明によれば、第１地点で検知されたオブジェクトと、第２地点間で検知されたオブジェクトとを対応付けるマッチング精度の向上が図れる。

旅行時間取得システムを示す概略図である。 この例にかかる同定装置の主要部の構成を示すブロック図である。 検知データを示す図である。 同定装置におけるマッチング処理にかかる動作を示すフローチャートである。 別の例にかかる同定装置のマッチング処理を示すフローチャートである。 別の例にかかる同定装置のマッチング処理を示すフローチャートである。

以下、この発明の実施形態について説明する。

＜１．適用例＞
図１は、この発明の実施形態にかかる同定装置を用いた旅行時間取得システムを示す概略図である。この例にかかる旅行時間取得システムは、同定装置１、属性検知装置２ａ、２ｂ、およびカメラ５ａ、５ｂを備えている。この図１に示す例は、第１地点Ｐ１を通過した車両と、第２地点Ｐ２を通過した車両とを対応付けることにより、第１地点Ｐ１から第２地点Ｐ２までの車両の旅行時間を取得するシステムである。この例では、第１地点Ｐ１が、第２地点Ｐ２の上流地点である。言い換えれば、第２地点Ｐ２が、第１地点Ｐ１の下流地点であり、車両は、第１地点Ｐ１から第２地点Ｐ２に向かって走行する。

カメラ５ａは、第１地点Ｐ１を撮像する。カメラ５ｂは、第２地点Ｐ２を撮像する。カメラ５ａ、５ｂのフレームレートは、数十フレーム／Ｓｅｃ（例えば、１０～３０フレーム／Ｓｅｃ）である。カメラ５ａは、第１地点Ｐ１を撮像したフレーム画像を属性検知装置２ａに出力する。カメラ５ｂは、第２地点Ｐ２を撮像したフレーム画像を属性検知装置２ｂに出力する。

属性検知装置２ａは、カメラ５ａから入力されたフレーム画像を処理し、撮像されている車両について予め定められている複数種類の属性毎に、その属性を検知する。また、属性検知装置２ａは、検知した属性の検知結果の信頼度を取得する。属性検知装置２ｂは、カメラ５ｂから入力されたフレーム画像を処理し、撮像されている車両について予め定められている複数種類の属性毎に、その属性を検知する。また、属性検知装置２ｂは、検知
した属性の検知結果の信頼度を取得する。ここで言う車両の属性とは、車両の種別（大型車両、中型車両、小型車両等）、車両の高さ（車高（全高））、車両の幅（車幅（全幅））、車両の長さ（車長（全長））、車両の色（赤、黒、白等）等である。また、属性の検知結果の信頼度とは、その検知結果の確からしさを示す度合いである。言い換えれば、属性の検知結果の信頼度とは、その属性について誤検知が生じている可能性を示す度合いである。属性検知装置２ａ、２ｂは、例えば機械学習や深層学習（ディープラーニング）によって学習させたコンピュータ（所謂、人口知能（AI（Artificial Intelligence）））である。

この例では、車両がこの発明で言うオブジェクトに相当する。また、この例では、カメラ５ａがこの発明で言う第１の撮像装置に相当し、カメラ５ｂがこの発明で言う第２の撮像装置に相当する。

属性検知装置２ａは、車両の属性毎に、その属性について検知した検知結果と、当該検知結果の信頼度とを対にした検知データ（第１地点Ｐ１の検知データ）を同定装置１に出力する。また、属性検知装置２ｂは、車両の属性毎に、その属性について検知した検知結果と、当該検知結果の信頼度とを対にした検知データ（第２地点Ｐ２の検知データ）を同定装置１に出力する。

なお、属性検知装置２ａ、２ｂは、単一の装置で構成してもよい。また、第１地点Ｐ１の検知データには、その車両が第１地点Ｐ１で検知された時刻が含まれている。同様に、第２地点Ｐ２の検知データには、その車両が第２地点で検知された時刻が含まれている。また、この例では、第１地点Ｐ１、および第２地点Ｐ２を示し、第１地点Ｐ１で検知された車両と第２地点Ｐ２で検知された車両とを対応付けるものとして説明するが、車両の対応付けが行える２地点は、第１地点Ｐ１、および第２地点Ｐ２に限られない。例えば、図示していない、第３地点と第４地点等においても、検知データを得られる構成であれば、これらの地点間等においても、車両の対応付けが行える。

同定装置１は、属性検知装置２ａから入力された第１地点Ｐ１の検知データ、および属性検知装置２ｂから入力された第２地点Ｐ２の検知データに含まれる、車両の属性の検知結果、およびその検知結果の信頼度を用いて算出した一致度によって、第１地点Ｐ１のフレーム画像に撮像されていた車両と、第２地点Ｐ２のフレーム画像に撮像されていた車両とを対応付けるマッチング処理を行う。

このように、同定装置１は、車両の属性の検知結果だけで第１地点Ｐ１のフレーム画像に撮像されていた車両と、第２地点Ｐ２のフレーム画像に撮像されていた車両とを対応付けるのではなく、車両の属性の検知結果の信頼度をも用いて第１地点Ｐ１のフレーム画像に撮像されていた車両と、第２地点Ｐ２のフレーム画像に撮像されていた車両とを対応付ける。このため、車両の属性を誤検知している可能性の大きさを考慮して、第１地点Ｐ１のフレーム画像に撮像されていた車両と、第２地点Ｐ２のフレーム画像に撮像されていた車両とを対応付けるマッチング処理が行える。したがって、第１地点Ｐ１のフレーム画像に撮像されていた車両と、第２地点Ｐ２のフレーム画像に撮像されていた車両とを対応付けるマッチングの精度が、車両の属性の誤検知により低下するのを抑えることができる。すなわち、マッチング精度の向上を図ることができる。

同定装置１は、例えば第１地点Ｐ１から第２地点Ｐ２までの車両の旅行時間を取得し、取得した車両の旅行時間を上位装置に出力する。上位装置は、例えば交通管制センタのサーバである。

＜２．構成例＞
図２は、この例にかかる同定装置の主要部の構成を示すブロック図である。同定装置１は、制御ユニット１１と、第１入力部１２と、第２入力部１３と、第１検知データ記憶部１４と、第２検知データ記憶部１５と、通信部１６とを備えている。

制御ユニット１１は、同定装置１本体各部の動作を制御する。また、制御ユニット１１は、候補抽出部２１と、マッチング部２２と、旅行時間取得部２３とを備える。候補抽出部２１、マッチング部２２、および旅行時間取得部２３については、後述する。

第１入力部１２は、属性検知装置２ａにおいて出力された車両の検知データ（以下、第１検知データと言う。）の入力を受け付ける。第１入力部１２は、属性検知装置２ａとの間におけるデータの入出力を行うインタフェースである。また、第２入力部１３は、属性検知装置２ｂにおいて出力された車両の検知データ（以下、第２検知データと言う。）の入力を受け付ける。第２入力部１３は、属性検知装置２ｂとの間におけるデータの入出力を行うインタフェースである。

なお、第１入力部１２、および第２入力部１３は、１つのハードウェアで構成してもよいし、独立した２つのハーウェアで構成してもよい。

第１検知データ記憶部１４は、第１入力部１２に入力された第１検知データを蓄積的に記憶する。第２検知データ記憶部１５は、第２入力部１３に入力された第２検知データを蓄積的に記憶する。第１検知データ記憶部１４、および第２検知データ記憶部１５は、ハードディスク、メモリカード等の記憶媒体によって構成される。第１検知データ、および第２検知データの詳細については後述する。

なお、第１検知データ記憶部１４、および第２検知データ記憶部１５は、１つのハードウェア（記憶媒体）で構成してもよいし、独立した２つのハーウェア（記憶媒体）で構成してもよい。

通信部１６は、上位装置との間におけるデータ通信を行う。

次に、制御ユニット１１が備える候補抽出部２１、マッチング部２２、および旅行時間取得部２３について説明する。候補抽出部２１は、属性検知装置２ａ、または属性検知装置２ｂの一方において検知された車両の中から、属性検知装置２ａ、または属性検知装置２ｂの他方において検知された車両に対応づける車両候補を抽出する。この例では、候補抽出部２１は、属性検知装置２ｂにおいて検知された車両の中から、属性検知装置２ａにおいて検知された車両に対応づける車両候補を抽出する場合を例にして説明する。候補抽出部２１は、前回取得した第１地点Ｐ１から第２地点Ｐ２までの車両の旅行時間を基にして車両候補を抽出する。具体的には、候補抽出部２１は、属性検知装置２ａにおいて検知された対象車両が、属性検知装置２ｂにおいて検知される時間帯（すなわち、対象車両が第２地点Ｐ２に到達する時間帯）を推定する。候補抽出部２１は、対象車両が属性検知装置２ｂにおいて検知される時間帯として、その時間帯の開始時刻、および終了時刻とを推定する。

候補抽出部２１は、例えば、属性検知装置２ａにおける対象車両の検知時刻がＴ１であり、前回取得した第１地点Ｐ１から第２地点Ｐ２までの車両の旅行時間がｔ１である場合、
対象車両が属性検知装置２ｂにおいて検知される時間帯の開始時刻を、例えば、
開始時刻＝Ｔ１＋ｔ１×０．８、または
開始時刻＝Ｔ１＋ｔ１－Δｔ
等によって推定する。

また、候補抽出部２１は、対象車両が属性検知装置２ｂにおいて検知される時間帯の終了時刻を、例えば、
終了時刻＝Ｔ１＋ｔ１×１．２、または
終了時刻＝Ｔ１＋ｔ１＋Δｔ
等によって推定する。

候補抽出部２１は、推定した対象車両が属性検知装置２ｂにおいて検知される時間帯において、属性検知装置２ｂにおいて検知された車両を車両候補として抽出する。

マッチング部２２は、属性検知装置２ａにおいて検知された対象車両を、候補抽出部２１が抽出した車両候補のいずれかに対応付けるマッチング処理を行う。このマッチング処理では、対象車両がいずれの車両候補にも対応付けられないこともある。マッチング処理は、対象車両の検知データと、各車両候補の検知データとを対比して、対象車両と、この対象車両と同一の車両であると判定した車両候補とを対応付ける処理である。

旅行時間取得部２３は、マッチング部２２において対応付けられた複数組の車両について、第１地点Ｐ１で検知されてから第２地点Ｐ２で検知されるまでの時間の平均を車両の旅行時間として算出する。

ここで、検知データについて説明する。図３は、ある車両の検知データを示す図である。属性検知装置２ａが検知した車両について出力する検知データと、属性検知装置２ｂが検知した車両について出力する検知データとは同じ形式である。検知データには、図３に示すように、車両ＩＤと、検知時刻と、各属性の検知結果および信頼度とが含まれている。車両ＩＤは、車両を識別するコードである。この車両ＩＤは、その車両を検知した属性検知装置２ａ、２ｂを示すコードも含まれている。すなわち、各属性検知装置２ａ、２ｂは、検知した車両に付与する車両ＩＤが他の属性検知装置２ａ、２ｂで使用されることがない。したがって、属性検知装置２ａ、２ｂは、検知した車両に車両ＩＤを付与するとき、他の属性検知装置２ａ、２ｂがすでに使用した車両ＩＤであるかどうかを考慮する必要がない。

なお、上記の説明から明らかなように、同一の車両であっても、その車両を検知した属性検知装置２ａ、２ｂによって、車両ＩＤが異なる。

検知時刻は、例えば属性検知装置２ａ、２ｂがその車両を検知したフレーム画像の撮像時刻である。車両の属性は、上述したように、車両の種別、車高、車幅、車長、車両の色等である。車両の属性には、ここで例示しているものに限らず、他の属性が含まれていてもよいし、ここに例示しているものの一部が含まれていなくてもよい。検知データには、車両の属性毎に、その属性の検知結果、および当該検知結果の信頼度が対応づけられている。

同定装置１の制御ユニット１１は、ハードウェアＣＰＵ、メモリ、その他の電子回路によって構成されている。ハードウェアＣＰＵが、この発明にかかるマッチングプログラムを実行したときに、候補抽出部２１、マッチング部２２、および旅行時間取得部２３として動作する。また、メモリは、この発明にかかる同定プログラムを展開する領域や、この同定プログラムの実行時に生じたデータ等を一時記憶する領域を有している。制御ユニット１１は、ハードウェアＣＰＵ、メモリ等を一体化したＬＳＩであってもよい。また、ハードウェアＣＰＵが、この発明にかかるマッチング方法を実行するコンピュータである。

＜３．動作例＞
この例にかかる同定装置１の動作について説明する。図４は、同定装置におけるマッチング処理にかかる動作を示すフローチャートである。同定装置１は、特に図示していないが、属性検知装置２ａから第１入力部１２に検知データが入力されると、入力された検知データを第１検知データ記憶部１４に記憶し、属性検知装置２ｂから第２入力部１３に検知データが入力されると、入力された検知データを第２検知データ記憶部１５に記憶する検知データ記憶処理を、図４に示すマッチング処理と並行して実行する。

同定装置１は、属性検知装置２ａによって検知された車両の中から対象車両を決定する（ｓ１）。ｓ１では、属性検知装置２ａによって検知された車両であって、すでに第２地点Ｐ２を通過していると推定され、且つ属性検知装置２ｂによって検知された車両とのマッチング処理を行っていない車両を、対象車両に決定する。第２地点Ｐ２を通過しているかどうかの推定は、例えば、属性検知装置２ａによって検知された検知時刻からの経過時間が、前回取得した第１地点Ｐ１から第２地点Ｐ２までの車両の旅行時間ｔ１の１．５倍程度の時間以上であるかどうかによって行えばよい。

同定装置１は、ｓ１で決定した対象車両に対応付ける車両候補を抽出する（ｓ２）。ｓ２では、ｓ１で決定した対象車両が、第２地点Ｐ２を通過する時間帯を推定し、属性検知装置２ｂが、ここで推定した時間帯に検知した車両を車両候補として抽出する。ｓ１で決定した対象車両が、第２地点Ｐ２を通過する時間帯は、上述したように、例えば、属性検知装置２ａにおける対象車両の検知時刻がＴ１であり、前回取得した第１地点Ｐ１から第２地点Ｐ２までの車両の旅行時間がｔ１である場合、
対象車両が属性検知装置２ｂにおいて検知される時間帯の開始時刻を、
開始時刻＝Ｔ１＋ｔ１×０．８、または
開始時刻＝Ｔ１＋ｔ１－Δｔ
等によって推定する。

また、対象車両が属性検知装置２ｂにおいて検知される時間帯の終了時刻を、
終了時刻＝Ｔ１＋ｔ１×１．２、または
終了時刻＝Ｔ１＋ｔ１＋Δｔ
等によって推定する。

ｓ１、およびｓ２にかかる処理は、候補抽出部２１によって行われる。このｓ２にかかる処理を実行することにより、ｓ１で決定した対象車両について、対応付ける車両の絞り込みが行えるので、処理負荷を無駄に増大させることなく、以下に示すｓ３以降の処理が効率的に行える。

同定装置１は、優先順位が最上位である属性を対象属性として選択する（ｓ３）。属性の優先順位は、予め定められている。属性の優先順位は、例えば、車種、車両の色、車長、車高、車幅の順番である。同定装置１は、ｓ１で決定した対象車両について、ｓ３で選択した対象属性の信頼度が所定値以上であるかどうかを判定する（ｓ４）。ｓ４は、信頼度が低い属性の検知結果での車両のマッチングを制限（禁止）し、車両の対応付けが不適正になるのを抑制するための処理である。同定装置１は、ｓ３で選択した対象属性の信頼度が所定値以上でなければ、後述するｓ８に進む。

同定装置１は、ｓ３で選択した対象属性の信頼度が所定値以上であると、ｓ２で抽出した車両候補毎に、ｓ３で選択した対象属性の一致度を算出する（ｓ５）。この一致度の算出は、対象車両における対象属性の信頼度、および一致度を算出する車両候補における対象属性の信頼度を用いて算出する。例えば、一致度は、以下の算出式により算出する。

一致度＝α×（１－｜（対象車両における対象属性の信頼度）－（車両候補における対象属性の信頼度）｜）
ただし、対象車両における対象属性の検知結果と車両候補における対象属性の検知結果とが一致している場合、α＝１であり、
対象車両における対象属性の検知結果と車両候補における対象属性の検知結果とが一致していない場合、α＝０である。

同定装置１は、各車両候補について算出した一致度に基づき、対象車両をいずれかの車両候補に対応付けられるかどうかを判定する（ｓ６）。ｓ６では、ｓ５で算出した一致度が予め定めた閾値（例えば０．９０）以上であり、且つ一致度が最大である車両候補が１台である場合に、対象車両をいずれかの車両候補に対応付けられると判定する。同定装置１は、対象車両をいずれかの車両候補に対応付けられると判定すると、対象車両と、ｓ５で算出した一致度が最大であった車両候補とを対応付け（ｓ７）、ｓ１に戻る。

同定装置１は、対象車両をいずれかの車両候補に対応付けられないと判定すると、ｓ５で算出した一致度が閾値以上であった車両候補の有無を判定する（ｓ８）。同定装置１は、ｓ８で、算出した一致度が閾値以上であった車両候補が無ければ、今回ｓ１で決定した対象車両をいずれの車両候補にも対応付けできないと判定し（ｓ１０）、ｓ１に戻る。

また、同定装置１は、ｓ５で算出した一致度が閾値以上であった車両候補が複数台であれば、未処理の属性の有無を判定する（ｓ９）。同定装置１は、未処理の属性が無ければ、ｓ１０で対象車両をいずれの車両候補にも対応付けできないと判定し、ｓ１に戻る。

同定装置１は、ｓ９で未処理の属性があると判定すると、次に優先順位が高い属性を選択し（ｓ１１）、ｓ４に戻る。ｓ１１では、未処理の属性の中で、優先順位が最も高い属性を選択している。

また、ｓ１１で選択した属性についてｓ４以降の処理を行う場合、車両候補は、直前に算出した一致度が閾値以上であった車両に絞り込む。言い換えれば、ｓ１１で選択した属性についてｓ４以降の処理を行う場合、車両候補には、直前に算出した一致度が閾値未満であった車両が含まれない。

ｓ３～ｓ１１にかかる処理は、マッチング部２２によって行われる。

このように、この例にかかる同定装置１は、第１地点Ｐ１で検知された車両と、第２地点Ｐ２で検知された車両との対応付けを、車両の属性についての検知結果だけでなく、その検知結果の信頼度をも用いて行う。また、同定装置１は、ｓ４にかかる処理を実行し、信頼度が低い属性の検知結果での車両のマッチングを制限（禁止）しているので、第１地点Ｐ１で検知された車両と、第２地点Ｐ２で検知された車両との対応付けが不適正になるのを抑制できる。したがって、この例にかかる同定装置１は、第１地点Ｐ１で検知された車両と、第２地点Ｐ２で検知された車両とを対応付けるマッチング精度の向上が図れる。

また、同定装置１は、所定時間毎（例えば、５分毎、または１０分毎）に、第１地点Ｐ１から第２地点までの車両の旅行時間ｔ１を取得する。具体的には、旅行時間取得部２３が、前回旅行時間ｔ１を取得してから、今回旅行時間を取得するまでの期間に、上述したマッチング処理で対応付けられた各車両の旅行時間の平均値を、今回の旅行時間ｔ１として取得する。

なお、同定装置１は、第１地点Ｐ１における複数台の車両の通過順と、第２地点Ｐ２における複数台の車両の通過順とを用いて、これら複数台の車両に対する上述したマッチング処理による対応付けが適正であるかどうかを判断し、マッチング処理における車両の対応付けを補正する機能を備えてもよい。この判断は、例えば、公知のＤＰマッチングによって、第１地点Ｐ１で検知された車両と、第２地点Ｐ２で検知された車両との対応付けを行い、このＤＰマッチングによる車両の対応付けを参照して、図４に示した処理による車両の対応付けを補正すればよい。この補正は、図４に示した処理による車両の対応付けを、公知のＤＰマッチングによる車両の対応付けに合わせる処理ではない。

＜４．変形例＞
この変形例にかかる同定装置１は、図４に示したマッチング処理を、図５に示すマッチング処理に置き換えたものである。図５は、この変形例にかかる同定装置のマッチング処理を示すフローチャートである。

同定装置１は、属性検知装置２ａによって検知された車両の中から対象車両を決定し（ｓ２１）、ここで決定した対象車両に対応付ける車両候補を抽出する（ｓ２２）。ｓ２１、およびｓ２２にかかる処理は、上述したｓ１、およびｓ２にかかる処理と同じである。

同定装置１は、車両候補毎に、一致度の総和を算出する（ｓ２３）。ｓ２３では、車両候補毎に、検知データに含まれる各属性の一致度を算出し、その総和を算出する。より具体的には、同定装置１は、車種、車両の色、車長、車高、車幅等のそれぞれの属性について、一致度を算出する。この属性毎の一致度の算出は、上述した例と同じである。そして、同定装置１は、各属性について算出した一致度の総和を算出する。

同定装置１は、ｓ２３で算出した一致度の総和が最大である車両候補を選択する（ｓ２４）。同定装置１は、ｓ２４で選択した車両候補の一致度の総和が閾値以上であるかどうかを判定する（ｓ２５）。ｓ２５では、一致度を算出した属性の種類がｎ個である場合、例えば、閾値は、ｎ×０．８５である。同定装置１は、選択した車両候補との一致度の総和が閾値以上であれば、対象車両と選択した車両候補とを対応付け（ｓ２６）、ｓ２１に戻る。一方、同定装置１は、選択した車両候補との一致度の総和が閾値未満であれば、対象車両をいずれの車両候補にも対応付けできないと判定し（ｓ２７）、ｓ２１に戻る。

ｓ２３～ｓ２７にかかる処理は、マッチング部２２によって行われる。

この変形例にかかる同定装置１は、第１地点Ｐ１で検知された車両と、第２地点Ｐ２で検知された車両との対応付けを、車両の属性についての検知結果だけでなく、その検知結果の信頼度をも用いて行う。したがって、この変形例にかかる同定装置１は、第１地点Ｐ１で検知された車両と、第２地点Ｐ２で検知された車両とを対応付けるマッチング精度の向上が図れる。

また、別の変形例にかかる同定装置１について説明する。この変形例にかかる同定装置１は、図４、または図５に示したマッチング処理を、図６に示すマッチング処理に置き換えたものである。図６は、この変形例にかかる同定装置のマッチング処理を示すフローチャートである。

同定装置１は、属性検知装置２ａによって検知された車両の中から対象車両を決定し（ｓ３１）、ここで決定した対象車両に対応付ける車両候補を抽出する（ｓ３２）。ｓ３１、およびｓ３２にかかる処理は、上述したｓ１、およびｓ２（またはｓ２１、およびｓ２２）にかかる処理と同じである。

同定装置１は、ｓ３２で抽出した車両候補の中から、以下に示すｓ３４～ｓ３８にかかる処理を行う車両候補を選択する（ｓ３３）。同定装置１は、ｓ３３で選択した車両候補について、以下に示すｓ３５、ｓ３６にかかる処理を行う属性を選択する（ｓ３４）。同定装置１は、対象車両、および車両候補の両方において、ｓ３４で選択した属性の信頼度が所定値以上であるかどうかを判定する（ｓ３５）。同定装置１は、対象車両、および車両候補の両方において、ｓ３４で選択した属性の信頼度が所定値以上であれば、この属性について一致度を算出する（ｓ３６）。ｓ３６にかかる処理は、上述したｓ５と同じ処理である。同定装置１は、ｓ３６で属性の一致度を算出すると、ｓ３５、ｓ３６にかかる処理を行っていない未処理の属性があるかどうかを判定し（ｓ３７）、未処理の属性があれば、ｓ３４に戻る。

また、同定装置１は、ｓ３５で対象車両、および車両候補の少なくとも一方において、ｓ３４で選択した属性の信頼度が所定値未満であると判定すると、ｓ３７で未処理の属性があるかどうかを判定する。

同定装置１は、ｓ３７で未処理の属性が無いと判定すると、ｓ３３で選択した車両候補について、ｓ３６で算出した一致度の総和を算出する（ｓ３８）。ｓ３８で算出される一致度の総和は、信頼度が所定値未満である属性を除外したものである。

同定装置１は、ｓ３４～ｓ３８にかかる処理を行っていない未処理の車両候補があるかどうかを判定し（ｓ３９）、未処理の車両候補があればｓ３３に戻る。したがって、同定装置１は、ｓ３２で抽出した車両候補毎に、信頼度が所定値未満である属性を除外した一致度の総和を算出する。

同定装置１は、ｓ３８で算出した一致度の総和が最大である車両候補を選択する（ｓ４０）。同定装置１は、ｓ４０で選択した車両候補の一致度の総和が閾値以上であるかどうかを判定する（ｓ４１）。閾値は、ｓ３４～ｓ３７にかかる処理を行った属性の種類の個数によって決定してもよいし、ｓ３６で一致度を算出した属性の種類の個数によって決定してもよい。ｓ３４～ｓ３７にかかる処理を行った属性の種類の個数によって決定される閾値は、例えば、ｎ×０．７０（ただし、ｎはｓ３４～ｓ３７にかかる処理を行った属性の種類の個数である。）にすればよい。また、ｓ３６で一致度を算出した属性の種類の個数によって決定される閾値は、例えば、ｍ×０．８５（ただし、ｍはｓ３６で一致度を算出した属性の種類の個数である。）にすればよい。

同定装置１は、ｓ４０で選択した車両候補との一致度の総和が閾値以上であれば、対象車両と選択した車両候補とを対応付け（ｓ４２）、ｓ３１に戻る。一方、同定装置１は、ｓ４０で選択した車両候補との一致度の総和が閾値未満であれば、対象車両をいずれの車両候補にも対応付けできないと判定し（ｓ４３）、ｓ３１に戻る。

ｓ３３～ｓ４３にかかる処理は、マッチング部２２によって行われる。

この変形例にかかる同定装置１は、第１地点Ｐ１で検知された車両と、第２地点Ｐ２で検知された車両との対応付けを、車両の属性についての検知結果だけでなく、その検知結果の信頼度をも用いて行う。また、同定装置１は、信頼度が低い属性の検知結果を用いないで車両のマッチングを行うので、第１地点Ｐ１で検知された車両と、第２地点Ｐ２で検知された車両との対応付けが不適正になるのを抑制できる。したがって、この変形例にかかる同定装置１も、第１地点Ｐ１で検知された車両と、第２地点Ｐ２で検知された車両とを対応付けるマッチング精度の向上が図れる。

また、上述した各例における一致度を算出する算出式、信頼度の所定値、一致度の閾値、および一致度の総和の閾値は、あくまでも例示であり、同定装置１の運用環境等に応じて適宜設定されるものである。

また、上記の例では、車両を対応付ける同定装置を例にして説明したが、本願発明は、車両以外のオブジェクト（例えば人）を対応付ける装置にも適用可能である。

なお、この発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

さらに、この発明にかかる構成と上述した実施形態にかかる構成との対応関係は、以下の付記のように記載できる。

＜付記＞
第１の撮像装置５ａによって撮像された第１地点Ｐ１のフレーム画像に撮像されているオブジェクトについて、予め定められた複数種類の属性毎に、その属性について検知された検知結果と当該検知結果の信頼度とを対にした第１検知データが入力される第１入力部１２と、
第２の撮像装置５ｂによって撮像された第２地点Ｐ２のフレーム画像に撮像されているオブジェクトについて、予め定められた複数種類の属性毎に、その属性について検知された検知結果と当該検知結果の信頼度とを対にした第２検知データが入力される第２入力部１３と、
前記第１検知データ、および前記第２検知データに含まれる前記属性の検知結果、およびその検知結果の信頼度を用いて算出した一致度によって、前記第１地点Ｐ１のフレーム画像に撮像されていたオブジェクトと、前記第２地点Ｐ２のフレーム画像に撮像されていたオブジェクトとを対応付けるマッチング部２２と、を備えた、同定装置。

Ｐ１…第１地点
Ｐ２…第２地点
１…同定装置
２ａ、２ｂ…属性検知装置
５ａ、５ｂ…カメラ
１１…制御ユニット
１２…第１入力部
１３…第２入力部
１４…第１検知データ記憶部
１５…第２検知データ記憶部
１６…通信部
２１…候補抽出部
２２…マッチング部
２３…旅行時間取得部

Claims (7)

1. 第１の撮像装置によって撮像された第１地点のフレーム画像に撮像されているオブジェクトについて、予め定められた複数種類の属性毎に、その属性について検知された検知結果と当該検知結果の信頼度とを対にした第１検知データが入力される第１入力部と、
   第２の撮像装置によって撮像された第２地点のフレーム画像に撮像されているオブジェクトについて、予め定められた複数種類の属性毎に、その属性について検知された検知結果と当該検知結果の信頼度とを対にした第２検知データが入力される第２入力部と、
   前記第１検知データ、および前記第２検知データに含まれる前記属性の検知結果、およびその検知結果の信頼度を用いて算出した一致度によって、前記第１地点のフレーム画像に撮像されていたオブジェクトと、前記第２地点のフレーム画像に撮像されていたオブジェクトとを対応付けるマッチング部と、を備え、
   前記マッチング部は、前記一致度の算出を、前記第１検知データの信頼度と前記第２検知データの信頼度との差分の絶対値を用い、この差分の絶対値が大きいほど算出される値が小さくなる算出式によって行う、
   同定装置。
2. 前記マッチング部は、前記一致度の算出を、
   一致度＝α×（１－（前記第１検知データの信頼度と前記第２検知データの信頼度との差分の絶対値））
   により行う、
   但しαは、前記第１検知データと前記第２検知データとが一致している場合、α＝１、
   前記第１検知データと前記第２検知データとが一致していない場合、α＝０、である、
   請求項１に記載の同定装置。
3. 前記第２地点のフレーム画像に撮像されていたオブジェクトの中から、前記第１地点のフレーム画像に撮像されていたオブジェクトに対応付けるオブジェクト候補を抽出する候補抽出部を備え、
   前記マッチング部は、前記候補抽出部が抽出したオブジェクト候補に属するオブジェクトについて前記一致度を算出する、請求項１、または２に記載の同定装置。
4. 前記マッチング部は、前記第１地点のフレーム画像に撮像されていたオブジェクトと、前記第２地点のフレーム画像に撮像されていたオブジェクトとの対応付けを、オブジェクトの前記属性毎に、算出した前記一致度の総和に基づいて行う、請求項１～３のいずれかに記載の同定装置。
5. 前記マッチング部は、前記第１地点のフレーム画像に撮像されていたオブジェクトと、前記第２地点のフレーム画像に撮像されていたオブジェクトとの対応付けを、前記属性の中で、前記信頼度が所定値以上である属性について算出した前記一致度の総和に基づいて行う、請求項１～３のいずれかに記載の同定装置。
6. 第１の撮像装置によって撮像された第１地点のフレーム画像に撮像されているオブジェクトについて、予め定められた複数種類の属性毎に、その属性について検知された検知結果と当該検知結果の信頼度とを対にした第１検知データが第１入力部に入力され、
   第２の撮像装置によって撮像された第２地点のフレーム画像に撮像されているオブジェクトについて、予め定められた複数種類の属性毎に、その属性について検知された検知結果と当該検知結果の信頼度とを対にした第２検知データが第２入力部に入力される、同定装置のコンピュータが、
   前記第１検知データ、および前記第２検知データに含まれる前記属性の検知結果、およびその検知結果の信頼度を用いて一致度を算出する算出ステップと、
   前記算出ステップで算出した前記一致度によって、前記第１地点のフレーム画像に撮像されていたオブジェクトと、前記第２地点のフレーム画像に撮像されていたオブジェクトとを対応付ける同定ステップと、を実行し、
   前記算出ステップは、前記第１検知データの信頼度と前記第２検知データの信頼度との差分の絶対値を用い、この差分の絶対値が大きいほど算出される値が小さくなる算出式によって、前記一致度の算出を行うステップである、
   マッチング方法。
7. 第１の撮像装置によって撮像された第１地点のフレーム画像に撮像されているオブジェクトについて、予め定められた複数種類の属性毎に、その属性について検知された検知結果と当該検知結果の信頼度とを対にした第１検知データが第１入力部に入力され、
   第２の撮像装置によって撮像された第２地点のフレーム画像に撮像されているオブジェクトについて、予め定められた複数種類の属性毎に、その属性について検知された検知結果と当該検知結果の信頼度とを対にした第２検知データが第２入力部に入力される、同定装置のコンピュータに、
   前記第１検知データ、および前記第２検知データに含まれる前記属性の検知結果、およびその検知結果の信頼度を用いて一致度を算出する算出ステップと、
   前記算出ステップで算出した前記一致度によって、前記第１地点のフレーム画像に撮像されていたオブジェクトと、前記第２地点のフレーム画像に撮像されていたオブジェクトとを対応付ける同定ステップと、を実行させ、
   前記算出ステップは、前記第１検知データの信頼度と前記第２検知データの信頼度との差分の絶対値を用い、この差分の絶対値が大きいほど算出される値が小さくなる算出式によって、前記一致度の算出を行うステップである、
   マッチングプログラム。

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