JP7405233B2 - 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム - Google Patents
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Description
図1~図3を参照して、実施形態1について以下で説明する。
図1は、料金所ゲートを上から見下ろす俯瞰図である。図1を参照して、対象車両を撮影するカメラ20を備えた撮像システムについて説明する。
図2は、本実施形態1に係わる画像処理装置10の構成を示すブロック図である。図2に示すように、画像処理装置10は、形状判別部11、および分類部12を備えている。
本実施形態の構成によれば、形状判別部11は、車両を撮影した画像から車両の外観のタイプを判別する。対象車両を長さ方向に一定の割合で前側と後側に分割したときの前側に対象車両の車軸が少なくとも2以上存在する場合、分類部12は、対象車両をClass3(大型トラックに対応)に分類する。言い換えれば、分類部12は、対象車両を長さ方向に一定の割合で前側と後側に分割したときの前側に対象車両の車軸が少なくとも2以上存在する場合、対象車両の第3軸が存在するとみなす。
図4~図10を参照して、実施形態2について以下で説明する。
図4は、本実施形態2に係わる画像処理装置30の構成を示すブロック図である。図4に示すように、画像処理装置30は、形状判別部31および分類部32を備えている。分類部32は、ナンバープレート検出部321(以下では、NP(Number Plate)検出部321と記載する)、ホイール検出部322、および識別部323を備えている。
図7を参照して、本実施形態2に係わる画像処理装置30の動作について説明する。図7は、画像処理装置30の各部が実行する処理の流れを示すフローチャートである。
対象車両を長さ方向に一定の割合で前側と後側に分割したときの前側に対象車両の車軸が少なくとも2以上存在する場合(条件)、分類部32は、3つ以上の軸を備えた車種に対象車両を分類する。本実施形態2では、分類部32の識別部323は、対象車両の車軸が少なくとも2以上、対象車両の前半にある場合(S75でYes)、3つ以上の軸を備えた車種(図3ではClass3)に対象車両を分類した。しかしながら、分類部32は、上記の条件の範囲内で、分類手法を変更することができる。
本変形例2では、ステップS4で“C”の場合、識別部323は、図示しないイリーガルテーブルを参照する。イリーガルテーブルには、対象車両のナンバープレートに示された記号と、その記号と紐付いて登録された車両の車種との対応関係を表すリストが記載されている。識別部323は、対象車両のナンバープレートに示された記号がイリーガルテーブルに記載されているかどうかを判定する。対象車両のナンバープレートに示された記号がイリーガルテーブルに記載されている場合、識別部323は、イリーガルテーブルに記載された対応関係に基づいて、対象車両の車種を識別する。
本実施形態の構成によれば、形状判別部11は、車両を撮影した画像から車両の外観のタイプを判別する。対象車両を長さ方向に一定の割合で前側と後側に分割したときの前側に対象車両の車軸が少なくとも2以上存在する場合、分類部12は、対象車両をClass3(大型トラックに対応)に分類する。言い換えれば、分類部12は、対象車両を長さ方向に一定の割合で前側と後側に分割したときの前側に対象車両の車軸が少なくとも2以上存在する場合、対象車両の第3軸が存在するとみなす。
前記実施形態1~2で説明した画像処理装置10、30の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。これらの構成要素の一部又は全部は、例えば図11に示すような情報処理装置900により実現される。図11は、情報処理装置900のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
・ROM(Read Only Memory)902
・RAM(Random Access Memory)903
・RAM903にロードされるプログラム904
・プログラム904を格納する記憶装置905
・記録媒体906の読み書きを行うドライブ装置907
・通信ネットワーク909と接続する通信インタフェース908
・データの入出力を行う入出力インタフェース910
・各構成要素を接続するバス911
前記実施形態1~2で説明した画像処理装置10、30の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム904をCPU901が読み込んで実行することで実現される。各構成要素の機能を実現するプログラム904は、例えば、予め記憶装置905やROM902に格納されており、必要に応じてCPU901がRAM903にロードして実行される。なお、プログラム904は、通信ネットワーク909を介してCPU901に供給されてもよいし、予め記録媒体906に格納されており、ドライブ装置907が当該プログラムを読み出してCPU901に供給してもよい。
本実施形態の構成によれば、前記実施形態1~2において説明した画像処理装置10、30が、ハードウェアとして実現される。したがって、前記実施形態1~2において説明した効果と同様の効果を奏することができる。
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
車両を撮影した画像から前記車両の外観のタイプを判別する形状判別手段と、
前記車両の車軸の数に基づいて、前記車両の車種を分類する分類手段とを備え、
前記車両を長さ方向に一定の割合で前側と後側に分割したときの前側に前記車両の車軸が少なくとも2以上存在する場合、前記分類手段は、3つ以上の軸を備えた車種に前記車両を分類する
画像処理装置。
前記形状判別手段は、前記車両の車種ごとの大きさおよび形状を機械学習した学習モデルを使用して、前記車両の外観のタイプを判別する
ことを特徴とする付記1に記載の画像処理装置。
前記車両の車軸が少なくとも2以上、前記車両の長さ方向の前半に存在する場合、前記分類手段は、3つ以上の軸を備えた車種に前記車両を分類する
ことを特徴とする付記1または2に記載の画像処理装置。
前記分類手段は、前記車両の外観のタイプに応じて、前記車両を第1の距離から撮影した第1画像または前記車両を第2の距離から撮影した第2画像に基づいて、前記車両の車種を分類する
ことを特徴とする付記1から3のいずれかに記載の画像処理装置。
前記分類手段は、
前記第1画像から前記車両のナンバープレートを検出するナンバープレート検出手段と
前記第2画像から前記車両のホイールの領域を検出するホイール検出手段と、
前記ナンバープレートの検出結果または前記ホイールの検出結果に基づいて、前記車両の車種を識別する識別手段とを備えた
付記4に記載の画像処理装置。
前記車両の外観が第1のタイプである場合、
前記識別手段は、
前記ナンバープレートに示された記号および前記ナンバープレートの色に基づいて、前記車両の車種を識別する
付記5に記載の画像処理装置。
前記車両の外観が第2のタイプである場合、
前記識別手段は、
前記ホイールの検出結果から導かれる前記車両の車軸の数および前記車両のタイヤの数に基づいて、前記車両の車種を識別する
付記5に記載の画像処理装置。
前記識別手段は、
前記車両の外装に顕れている特徴に基づいて、前記車両の車種を識別する
付記7に記載の画像処理装置。
前記識別手段は、
前記車両の外装に描かれた模様、色のパターン、文字、記号、図形、符号またはその組み合わせに基づいて、前記車両の車種を識別する
付記8に記載の画像処理装置。
前記識別手段は、
前記車両の外装に付着した標識または付帯した物体に基づいて、前記車両の車種を識別する
付記8に記載の画像処理装置。
前記第1画像は、前記車両の遠くからカメラで撮影された画像であり、前記第2画像は、前記車両の近くから同じカメラで撮影された画像である
付記4から10のいずれかに記載の画像処理装置。
車両を撮影した画像から前記車両の外観のタイプを判別し、
前記車両の車軸の数に基づいて、前記車両の車種を分類し、
前記車両を長さ方向に一定の割合で前側と後側に分割したときの前側に前記車両の車軸が少なくとも2以上存在する場合、3つ以上の軸を備えた車種に前記車両を分類する
画像処理方法。
車両を撮影した画像から前記車両の外観のタイプを判別することと、
前記車両の車軸の数に基づいて、前記車両の車種を分類することと、
前記車両を長さ方向に一定の割合で前側と後側に分割したときの前側に前記車両の車軸が少なくとも2以上存在する場合、3つ以上の軸を備えた車種に前記車両を分類することと
をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納した、一時的でない記録媒体。
11 形状判別部
12 分類部
20 カメラ
30 画像処理装置
31 形状判別部
321 ナンバープレート検出部
322 ホイール検出部
323 識別部
Claims (9)
- 車両を撮影した画像から前記車両の外観のタイプがトラック型、バス型、normalのいずれであるかを判別する形状判別手段と、
前記車両の外観のタイプに応じて、カメラを用いて前記車両を第1の距離から撮影した第1画像、または同一の前記カメラを用いて前記車両を第2の距離から撮影した第2画像に基づいて前記車両の車種を分類する分類手段と、を備え、
前記車両の外観のタイプが前記トラック型であり、かつ、前記車両を長さ方向に一定の割合で前側と後側に分割したときの前側に前記車両の車軸が少なくとも2以上存在する場合、前記分類手段は、3つ以上の軸を備えた車種に前記車両を分類する
画像処理装置。 - 前記形状判別手段は、前記車両の車種ごとの大きさおよび形状を機械学習した学習モデルを使用して、前記車両の外観のタイプを判別する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記車両の車軸が少なくとも2以上、前記車両の長さ方向の前半に存在する場合、前記分類手段は、3つ以上の軸を備えた車種に前記車両を分類する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。 - 前記分類手段は、
前記第1画像から前記車両のナンバープレートを検出するナンバープレート検出手段と、
前記第2画像から前記車両のホイールの領域を検出するホイール検出手段と、
前記ナンバープレートの検出結果または前記ホイールの検出結果に基づいて、前記車両の車種を識別する識別手段とを備えた
請求項1乃至3のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記車両の外観のタイプが前記normalである場合、
前記識別手段は、
前記ナンバープレートに示された記号および前記ナンバープレートの色に基づいて、前記車両の車種を識別する
請求項4に記載の画像処理装置。 - 前記車両の外観のタイプが前記トラック型である場合、
前記識別手段は、
前記ホイールの検出結果から導かれる前記車両の車軸の数および前記車両のタイヤの数に基づいて、前記車両の車種を識別する
請求項4に記載の画像処理装置。 - 前記識別手段は、
前記車両の外装に顕れている特徴に基づいて、前記車両の車種を識別する
請求項6に記載の画像処理装置。 - 車両を撮影した画像から前記車両の外観のタイプがトラック型、バス型、normalのいずれであるかを判別し、
前記車両の外観のタイプに応じて、カメラを用いて前記車両を第1の距離から撮影した第1画像、または同一の前記カメラを用いて前記車両を第2の距離から撮影した第2画像に基づいて前記車両の車種を分類し、
前記車両の外観のタイプが前記トラック型であり、かつ、前記車両を長さ方向に一定の割合で前側と後側に分割したときの前側に前記車両の車軸が少なくとも2以上存在する場合、3つ以上の軸を備えた車種に前記車両を分類する
画像処理方法。 - 車両を撮影した画像から前記車両の外観のタイプがトラック型、バス型、normalのいずれであるかを判別する手順、
前記車両の外観のタイプに応じて、カメラを用いて前記車両を第1の距離から撮影した第1画像、または同一の前記カメラを用いて前記車両を第2の距離から撮影した第2画像に基づいて前記車両の車種を分類する手順、
前記車両の外観のタイプが前記トラック型であり、かつ、前記車両を長さ方向に一定の割合で前側と後側に分割したときの前側に前記車両の車軸が少なくとも2以上存在する場合、3つ以上の軸を備えた車種に前記車両を分類する手順、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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2020
- 2020-02-19 JP JP2022501460A patent/JP7405233B2/ja active Active
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