JP7422343B1 - 文字認識装置、文字認識方法および文字認識システム - Google Patents

Abstract

【課題】複数の文字列の中からトレイラＩＤまたはコンテナＩＤと考えられる文字列を検出する。【解決手段】文字認識装置は、撮像デバイスによって撮像されたトレイラを含む撮像画像から少なくとも１つの文字列を認識する認識部と、前記認識部によって認識された前記文字列のうち、規定の表記フォーマットに適合する文字列をトレイラＩＤまたはコンテナＩＤの候補として選定し、前記トレイラＩＤまたはコンテナＩＤの候補のうち、予め保持されたトレイラＩＤまたはコンテナＩＤのマスタデータとの類似度が所定の閾値以上であるものをトレイラＩＤまたはコンテナＩＤとして選定する選定部と、を備える。【選択図】図３

Description

本開示は、文字認識装置、文字認識方法および文字認識システムに関する。

特許文献１には、入力画像からナンバープレート領域候補の四辺形を複数検出して、ナンバープレート領域候補に含まれる文字領域の文字認識を実行するナンバープレート認識装置が開示されている。ナンバープレート認識装置は、各ナンバープレート領域候補の文字認識結果と四辺形の情報とに基づいて、検出された複数のナンバープレート領域候補の中から出力するナンバープレート領域候補を選択する。ナンバープレート認識装置は、当該選択されたナンバープレート領域候補に関する情報を出力する。

特開２００８－２１７３４７号公報

近年、トレイラを用いた物流が盛んになってきており、各トレイラの所在を効率的に管理したいというニーズが高まってきている。ここで、トレイラとは牽引車両（トラクタとも呼ぶ）によって牽引される、被牽引車両を意味する。トレイラは、様々な物品等を格納するコンテナを積載する場合がある。一般的にトレイラまたはコンテナには、トレイラまたはコンテナの識別に係るＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ（以下、「ＩＤ」と称する）が記載されているため、車両等を撮影した撮像画像からこのＩＤを認識することで、トレイラまたはコンテナを効率的に管理することができると考えられる。しかし、撮像画像には様々な文字も含まれていることがあり、認識に成功した文字列がトレイラまたはコンテナの識別に係るＩＤであるとは限らない。そのため、撮像対象物であるトレイラまたはコンテナ等が様々な大きさ、色、デザインの文字列を複数含む場合において、複数の文字列の中からトレイラまたはコンテナの識別に係るＩＤを検出し撮像対象物を識別したいというニーズがある。以下、トレイラの識別に係るＩＤを「トレイラＩＤ」と称し、コンテナの識別に係るＩＤを「コンテナＩＤ」と称する。また、以下、トレイラＩＤとコンテナＩＤとを区別せずに指す場合、「トレイラＩＤ／コンテナＩＤ」と称することがある。

特許文献１では、所定条件を満たす四辺形をナンバープレート領域候補となる四辺形と判断する。しかしながら、トレイラＩＤには、現状統一された規格は定められていないため、位置、大きさまたは文字数等は定まっていない。そのため、特許文献１と同様の技術を適用しても、撮像対象物の任意の位置に記載される多様な文字列の中から、トレイラＩＤを検出することは困難である。また、コンテナＩＤについても複数の規格が存在しており、トレイラＩＤと同様、多様な文字列の中から検出することは困難である。

本開示は、上述した従来の状況に鑑みて案出され、複数の文字列の中からトレイラＩＤまたはコンテナＩＤと考えられる文字列を検出することを目的とする。

本開示は、撮像デバイスによって撮像されたトレイラを含む撮像画像から少なくとも１つの文字列を認識する認識部と、前記認識部によって認識された前記文字列のうち、規定の表記フォーマットに適合する文字列をトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補として選定し、前記トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補のうち、予め保持されたトレイラＩＤ／コンテナＩＤのマスタデータとの類似度が所定の閾値以上であるものをトレイラＩＤ／コンテナＩＤとして選定する選定部と、を備える、文字認識装置を提供する。

また、本開示は、撮像デバイスによって撮像されたトレイラを含む撮像画像から少なくとも１つの文字列を認識する認識部と、前記認識部によって認識された前記文字列のうち、規定の表記フォーマットに適合する文字列をトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補として選定する選定部と、を備える、文字認識装置を提供する。

また、本開示は、撮像デバイスによって撮像されたトレイラを含む撮像画像から少なくとも１つの文字列を認識する認識部と、前記認識部によって認識された前記文字列のうち、予め保持されたトレイラＩＤ／コンテナＩＤのマスタデータとの類似度が所定の閾値以上であるものをトレイラＩＤ／コンテナＩＤとして選定する選定部と、を備える、文字認識装置を提供する。

また、本開示は、文字認識装置が、撮像デバイスによって撮像されたトレイラを含む撮像画像から少なくとも１つの文字列を認識し、前記文字認識装置が、認識された前記文字列のうち、規定の表記フォーマットに適合する文字列をトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補として選定し、前記トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補のうち、予め保持されたトレイラＩＤ／コンテナＩＤのマスタデータとの類似度が所定の閾値以上であるものをトレイラＩＤ／コンテナＩＤとして選定する、文字認識方法を提供する。

また、本開示は、トレイラを撮影する少なくとも１つの撮像デバイスと、前記撮像デバイスによって撮像された前記トレイラを含む撮像画像から少なくとも１つの文字列を認識する認識部と、前記認識部によって認識された前記文字列のうち、規定の表記フォーマットに適合する文字列をトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補として選定し、前記トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補のうち、予め保持されたトレイラＩＤ／コンテナＩＤのマスタデータとの類似度が所定の閾値以上であるものをトレイラＩＤ／コンテナＩＤとして選定する選定部と、を備える、文字認識システムを提供する。

なお、以上の構成要素の任意の組み合わせ、本開示の表現を方法、装置、システム、記憶媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本開示の態様として有効である。

本開示によれば、複数の文字列の中からトレイラＩＤまたはコンテナＩＤと考えられる文字列を検出することができる。

トレイラに含まれる文字列の一例を示す概略図 トレイラに含まれる文字列の一例を示す概略図 本実施の形態に係る文字認識システムの構成例を示すブロック図 本実施の形態に係るトレイラＩＤ／コンテナＩＤを選定する処理のフローチャート 本実施の形態に係るトレイラＩＤ／コンテナＩＤの選定ロジックを説明するためのテーブル図 本実施の形態に係るマスタフィルタによる選定処理のフローチャート 本実施の形態に係る類似度を説明するためのテーブル図

以下、適宜図面を参照しながら、本開示に係る文字認識装置、文字認識方法および文字認識システムを具体的に開示した実施の形態について、詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明および実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になることを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるものであり、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。

図１および図２を参照して、トレイラＴＲに含まれる文字列を説明する。図１は、トレイラＴＲに含まれる文字列の一例を示す概略図である。なお、図１はトレイラＴＲを前方右側から見た概略図である。

トレイラＴＲは、トラクタＬＥによって牽引される対象全体である。なお、一般的には、トラクタによって牽引される車両がトレイラと呼ばれる。トレイラは、貨物を格納するが車輪等の移動のための機構を持たないコンテナと、そのコンテナを積載する台車との組で構成されてもよい。また、トレイラは、貨物を格納する部位と移動のための機構とが一体となった車両として構成されてもよい。なお、トラクタがコンテナと台車との組を牽引する場合、台車のみがトレイラと呼ばれることもある。しかし、本明細書では、説明の便宜上、トラクタによって牽引される対象全体、すなわち、台車とコンテナの組、または、貨物を格納する部位と移動のための機構とを備えた車両の両方をトレイラと称する。

トレイラＴＲには、トレイラＩＤの他に、コンテナＩＤ、会社名、電話番号、トレイラＴＲの高さを示す数字、Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ（以下、「ＵＲＬ」と称する）、単語またはテキスト等に係る文字列が記載され得る。なお、トレイラＴＲに記載される文字列は、上述した例に限られない。

文字列ＳＴ１，ＳＴ２，ＳＴ３，ＳＴ４は、会社名を示す文字列である。文字列ＳＴ１，ＳＴ２，ＳＴ３，ＳＴ４は、斜体の文字装飾が施されている文字列である。

文字列ＳＴ５は、英単語で示される文字列であり会社名を示す文字列ＳＴ２の下に記載される。

文字列ＳＴ６，ＳＴ７は、トラクタＬＥを識別する番号に係る文字列である。

文字列ＳＴ８は、トレイラＩＤを示す文字列である。文字列ＳＴ８は、トレイラＴＲのコーナ（つまり、トレイラＴＲの筐体をなす面の境界部分であり、トレイラＴＲの側面に位置し重力方向に長い部分）に縦書きに記載されている。

図２は、トレイラＴＲに含まれる文字列の一例を示す概略図である。なお、図２は、トレイラＴＲを後方から見た概略図である。

文字列ＳＴ９は、トレイラＩＤを示す文字列である。文字列ＳＴ９は、文字列ＳＴ８と同様の文字列が横書きで記載されている。

文字列ＳＴ１０は、コンテナＩＤを示す文字列である。文字列ＳＴ１０は、英文字と数字とで示される文字列である。なお、本明細書では、説明を簡略化するために、１つのトレイラに、トレイラＩＤとコンテナＩＤとの両方が記載されている例を示しているが、トレイラＩＤとコンテナＩＤとのどちらか一方のみがトレイラに記載されていてもよい。

文字列ＳＴ１１は、電話番号を示す文字列である。文字列ＳＴ１１は、数字で示される文字列である。

文字列ＳＴ１２は、ナンバプレート（ライセンスプレート）の番号を示す文字列である。

このように、トレイラＴＲには複数の文字列が記載されている。

近年、物流の増加に伴い、多数のトレイラＴＲを効率的に管理する必要性が高まっている。例えば、複数のトレイラＴＲが集合する場所（例えば、出発地点、中継地点または目的地点等）で、それぞれのトレイラＴＲを識別する必要がある。しかしながら、トレイラＴＲには複数の文字列（例えば、文字列ＳＴ１，ＳＴ２，ＳＴ５，ＳＴ８）が存在するため、複数の文字列の中からトレイラＩＤ／コンテナＩＤを検出するのは難しいという課題がある。

次に、図３を参照して、本実施の形態に係る文字認識システム１のブロック図を説明する。図３は、本実施の形態に係る文字認識システム１の構成例を示すブロック図である。

文字認識システム１は、撮像デバイス１０、データベース２０、表示デバイス３０および文字認識装置４０を少なくとも含む。

撮像デバイス１０は、トレイラを撮影するデバイスである。撮像デバイス１０は、例えば、トラクタおよびトレイラによって運搬される荷物の積み卸しあるいは積み替えが行われたり、トラクタによって牽引されるトレイラあるいはトレイラに搭載されるコンテナの変更が行われたりする領域（以下、「ヤード」とも呼ぶ）の出入り口に設置されており、ヤードの出入りを行うトレイラおよびトラクタを撮影する。撮像デバイス１０は、少なくとも光学素子としてのレンズ（不図示）とイメージセンサ（不図示）とを有して構成される。レンズは、撮像デバイス１０の撮影した領域の画角内からの対象物により反射された光を入射してイメージセンサの受光面（言い換えると、撮影面）に対象物の光学像を結像する。イメージセンサは、例えばＣｈａｒｇｅｄ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ（以下、「ＣＣＤ」と称する）あるいはＣｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ（以下、「ＣＭＯＳ」と称する）などの固体撮影素子である。イメージセンサは、所定時間（例えば１／３０（秒））ごとに、レンズを介して撮影面に結像した光学像を電気信号に変換する。例えば、所定時間が１／３０（秒）である場合、撮像デバイス１０のフレームレートは３０ｆｐｓとなる。また、撮像デバイス１０は、上述した所定時間ごとに、電気信号に所定の信号処理を施すことで画像データ（映像データ）を生成してもよい。なお、画像データは静止画であり、映像データは動画である。撮像デバイス１０は、画像データ（映像データ）を文字認識装置４０に出力する。以下、画像データおよび映像データのことを撮像画像と称する。なお、図３の例では、１つの撮像デバイス１０を示しているが、文字認識システム１は複数の撮像デバイスを含んで構成されてもよい。文字認識システムが複数の撮像デバイスを含んで構成される場合、当該複数の撮像デバイスは、トレイラを複数の角度から撮像可能に配置されることが好ましい。

データベース２０は、記憶媒体（例えばフラッシュメモリ、Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ（以下、「ＨＤＤ」と称する）、Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ（以下、「ＳＳＤ」と称する））を用いて構成される。データベース２０は、トレイラＩＤ／コンテナＩＤを保持する。データベース２０に保持されるトレイラＩＤ／コンテナＩＤは、例えば、出発地点、中継地点または目的地点等に到着予定のトレイラに記載されるトレイラＩＤ／コンテナＩＤであってもよい。また、データベース２０に保持されるトレイラＩＤ／コンテナＩＤは、例えば、過去に識別されたトレイラＩＤ／コンテナＩＤであってもよい。データベース２０に保持されるトレイラＩＤ／コンテナＩＤは、予めユーザにより登録されてもよいし、文字認識装置４０により選定されたトレイラＩＤ／コンテナＩＤが、文字認識装置４０により登録されてもよい。データベース２０に保持されるトレイラＩＤ／コンテナＩＤは、まとめてマスタデータ２１として扱われる。以下、マスタデータ２１として保持されるトレイラＩＤ／コンテナＩＤを、正解ＩＤと称することがある。なお、データベース２０は、文字認識装置４０に組み込まれてもよい。

表示デバイス３０は、文字認識装置４０による文字列の選定の結果を表示する。表示デバイス３０は、例えば、Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ（以下、「ＰＣ」と称する）、タブレットまたは携帯電話等の、表示部を備える端末である。表示デバイス３０は、文字認識装置４０と一体に構成されてもよい。なお、表示デバイス３０は複数個あってもよい。文字認識システム１が複数個の表示デバイス３０を含む場合、表示デバイス３０の形態およびユーザは異なっていてもよい。例えば、事務所に配置されたＰＣ等と作業者が所持するタブレット等とに文字列の選定の結果が表示されるようにしてもよい。この場合、各表示デバイス３０は、各表示デバイス３０の性能または各表示デバイス３０のユーザに求められる作業に応じて、表示する情報の詳細さ等を変えてもよい。また、本実施の形態において、表示デバイス３０は設けられていなくてもよい。これは、文字認識装置４０が、選定したトレイラＩＤ／コンテナＩＤを保存したり、他のシステムへ転送したりする場合、文字列の選定の結果をユーザが目視で確認する必要があるとは限らないためである。

文字認識装置４０は、プロセッサ４１、通信Ｉ／Ｆ４２およびメモリ４３を少なくとも含む。文字認識装置４０は、例えばＰＣ等の演算装置である。なお、本明細書では、文字認識装置４０が１つの演算装置として構成されている例を説明するが、文字認識装置４０は複数の装置が協働してその機能を実現するものであってもよいし、クラウドとして実現されてもよい。

プロセッサ４１は、例えばＣｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（以下、「ＣＰＵ」と称する）、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ（以下、ＤＳＰと称する）、もしくはＦｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ（以下、「ＦＰＧＡ」と称する）を用いて構成される。プロセッサ４１は、文字認識装置４０の全体的な動作を司るコントローラとして機能する。プロセッサ４１は文字認識装置４０の各部の動作を統括するための制御処理、文字認識装置４０の各部との間のデータの入出力処理、データの演算処理およびデータの記憶処理を行う。プロセッサ４１は、メモリ４３に記憶されたプログラムに従って動作する。プロセッサ４１は、動作時にメモリ４３を使用し、プロセッサ４１が生成または取得したデータをメモリ４３に一時的に保存する。プロセッサ４１は、メモリ４３に記憶されたプログラムおよびデータを用いることで、文字列検出部４１Ａ、文字列認識部４１Ｂおよび文字列選定部４１Ｃのそれぞれの機能を実現する。

検出部の一例としての文字列検出部４１Ａは、撮像デバイス１０から取得した撮像画像の中から文字列を検出する。文字列検出部４１Ａは、機械学習等の公知の技術を用いて文字列を検出する。

認識部の一例としての文字列認識部４１Ｂは、文字列検出部４１Ａによって検出された文字列の文字認識を行う。文字列認識部４１Ｂは、Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（以下、「ＯＣＲ」と称する）等の公知の技術を用いて文字列を文字認識する。なお、本実施の形態の説明において、文字認識はＯＣＲにより実行される。

選定部の一例としての文字列選定部４１Ｃは、文字列認識部４１Ｂによって認識された１つまたは複数の文字列から、トレイラＩＤ／コンテナＩＤを選定する。文字列選定部４１Ｃは、後述する各種処理および各種フィルタの適用により、トレイラＩＤ／コンテナＩＤを選定する。選定のための各種処理および各種フィルタの詳細については、後述する。文字列選定部４１Ｃは、選定したトレイラＩＤ／コンテナＩＤを通信Ｉ／Ｆ４２に出力する。

通信Ｉ／Ｆ４２は、文字認識装置４０が撮像デバイス１０、データベース２０および表示デバイス３０との間で無線または有線で通信を行うためのインターフェース回路である。ここでＩ／Ｆは、インターフェースのことを表す。通信Ｉ／Ｆ４２は、ネットワークを介して通信を行ってもよい。通信Ｉ／Ｆ４２による通信方式は、例えば、Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ（以下、「ＷＡＮ」と称する）、Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ（以下、「ＬＡＮ」と称する）、Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ（以下、「ＬＴＥ」と称する）、４Ｇ、５Ｇ等の移動体通信、電力線通信、近距離無線通信（例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信）または携帯電話用の通信等である。

メモリ４３は、例えばＲａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ（以下、「ＲＡＭ」と称する）とＲｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ（以下、「ＲＯＭ」と称する）とを用いて構成され、文字認識装置４０の動作に必要なプログラム、さらには、動作中に生成されたデータを一時的に保持する。ＲＡＭは、例えば、文字認識装置４０の動作中に使用されるワークメモリである。ＲＯＭは、例えば、文字認識装置４０を制御するためのプログラムを予め記憶して保持する。

次に、図４を参照して、文字認識装置４０が実行する処理のフローチャートを説明する。図４は、文字認識装置４０が実行する処理のフローチャートである。図４に係るフローチャートの各処理は、プロセッサ４１によって実行される。なお、本フローチャートの開始時点で、プロセッサ４１は、撮像デバイス１０から撮像画像を取得している。説明の便宜上、当該撮像画像には、複数の文字列が含まれているものとする。

文字列検出部４１Ａは、撮像デバイス１０から取得した撮像画像に文字列と思われる画像が含まれている場合、その撮像画像から少なくとも１つの文字列を検出し、文字列認識部４１Ｂは、当該文字列の文字認識を行う（ステップＳｔ１００）。説明の便宜上、認識された文字列は複数あるとする。なお、文字検出部４１Ａは、撮像画像の中からトレイラまたはコンテナの領域を検出し、その範囲から文字列を検出してもよい。撮像画像には、標識等のトレイラＩＤ／コンテナＩＤとは無関係な文字列が含まれていたり、文字列のように見える影などが含まれていたりする場合がある。そのため、文字検出部４１Ａは、文字列を検出する領域をトレイラまたはコンテナだと推定された領域に限定することで、トレイラＩＤ／コンテナＩＤとは無関係な文字列および文字列のように見える影等が、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補として検出されてしまうことを防ぐことができる。なお、撮像画像からトレイラまたはコンテナの領域を検出する機能は、パターンマッチングあるいはトレイラまたはコンテナの画像を機械学習させた学習済みモデルを利用することで実現できる。

文字列認識部４１Ｂは、ステップＳｔ１００の処理で認識した文字列に対して補正を実行する（ステップＳｔ１０１）。補正の内容については後述する。

文字列選定部４１Ｃは、ステップＳｔ１０１の処理で補正が行われた文字列と、当該補正前の文字列とに対して除外フィルタを適用する（ステップＳｔ１０２）。これにより、ステップＳｔ１００で認識された複数の文字列から、特定の特徴を有する文字列が除外（削除）される。除外フィルタの内容については後述する。説明の便宜上、除外フィルタ適用後の文字列は複数あるとする。

文字列選定部４１Ｃは、ステップＳｔ１０２の処理で除外されなかった文字列に対して、優先フィルタを適用する（ステップＳｔ１０３）。これにより、文字列選定部４１Ｃは、認識された文字列のうち、規定の表記フォーマットに適合する文字列をトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補として選定する。優先フィルタの内容については後述する。説明の便宜上、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補は複数あるとする。

文字列選定部４１Ｃは、ステップＳｔ１０３の処理で選定された文字列に対して、最頻値選定を実行し、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補を更に選定する。（ステップＳｔ１０４）。最頻値選定の内容については後述する。説明の便宜上、最頻値選定後のトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補は複数あるとする。

文字列選定部４１Ｃは、マスタフィルタによる選定を行う（ステップＳｔ１０５）。ステップＳｔ１０５の処理については、図６に示すフローチャートを参照して後述する。説明の便宜上、マスタフィルタによる選定後のトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補は複数あるとする。

文字列選定部４１Ｃは、ステップＳｔ１０５の処理で選定された文字列に対して残データ選定を実行し、１つのトレイラＩＤ／コンテナＩＤを最終選定する（ステップＳｔ１０６）。これにより、撮影したトレイラの識別に係る１つのトレイラＩＤ／コンテナＩＤが選定される。残データ選定の内容については後述する。

プロセッサ４１は、ステップＳｔ１０６の結果を表示デバイス３０に出力する（ステップＳｔ１０７）。なお、ステップＳｔ１０７の処理は省略されてもよい。

次に、図５を参照して、図４のフローチャートで登場した各処理および各フィルタについて説明する。図５は、本実施の形態に係るトレイラＩＤ／コンテナＩＤの選定ロジックを説明するためのテーブル図である。

図４のフローチャートのステップＳｔ１０１で、文字列認識部４１Ｂが文字列に対して実行する補正処理の内容について説明する。補正処理は、撮像画像から認識された文字列を、後続する各処理において取り扱いやすい形に補正する処理である。補正処理として、例えば、ハイフン等の誤認識され易い文字を除外したり、「１」と「Ｉ」などの相互に誤認識され易い文字を置換したりすることが考えられる。

文字列認識部４１Ｂは、補正処理により、認識した文字列の中にハイフンが含まれている場合、当該ハイフンを削除する。ハイフンは、トレイラの汚れなどが誤認識され易い文字である。また、トレイラＩＤ／コンテナＩＤを利用する管理システム等のシステムにおいて、ハイフンを含むトレイラＩＤ／コンテナＩＤとハイフンを含まないトレイラＩＤ／コンテナＩＤとを区別して取り扱うことは稀である。そこで、本明細書では、トレイラＩＤ／コンテナＩＤを、ハイフンを含まない形式で管理することを想定している。しかし、認識されたトレイラＩＤ／コンテナＩＤを利用する他のシステムにおいて、ハイフンを含む形式のトレイラＩＤ／コンテナＩＤが利用されている場合など、ハイフンを削除しない方がよいこともある。そのため、ハイフンを削除する処理を実行するか否かは、ユーザによって切り替え可能としてもよい。

文字列認識部４１Ｂは、補正処理により、撮像画像の端にある文字または数字を認識した場合、当該文字または数字を削除する。撮像画像の端では、文字が見切れている場合があり、正確な認識結果が得られない場合があるためである。例えば、「８」の左半分しか撮像画像に含まれていない場合、「８」が「Ｅ」であると誤認識される可能性がある。また、「８」の右半分しか撮像画像に含まれていない場合、「８」が「３」であると誤認識される可能性がある。なお、撮像画像の端をどの程度の幅（言い換えると、領域）にするかは、ユーザの指定に応じて変更可能としてもよい。また、撮像画像の端にある文字または数字を認識した場合、当該文字または数字を含む文字列全体を削除してもよい。上述した通り、撮像画像の端から認識された文字は誤認識されている可能性があるため、そのような文字を含む文字列をトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補としても、正確なトレイラＩＤ／コンテナＩＤが得られないことがあるためである。

文字列認識部４１Ｂは、補正処理により、認識した文字列の中に誤認識されやすい文字または数字が含まれている場合、当該文字または数字を変換する。例えば、文字列認識部４１Ｂは、認識した文字列の中に数字の「１」が含まれている場合、数字の「１」は英文字の「Ｉ」と誤認識されやすいと判断し、数字の「１」を英文字の「Ｉ」と変換する。誤認識されやすいかどうかの判断基準は、例えばユーザにより予め設定されてもよい。文字列認識部４１Ｂは、認識した文字列において、後述する表記フォーマットにて英文字の部分と規定されている箇所が規定の数字である場合、当該数字を規定の英文字に変換してもよい。また、文字列認識部４１Ｂは、認識した文字列において、後述する表記フォーマットにて数字の部分と規定されている箇所が規定の英文字である場合、当該英文字を規定の数字に変換してもよい。プロセッサ４１は、変換処理を行った場合、変換前の文字列はそのまま残し、変換後の文字列を新たに認識した文字列として追加する。すなわち、文字列認識部４１Ｂは、変換前の文字列と変換後の文字列の両方の文字列をトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補として残す。これにより、文字列選定部４１Ｃは、変換後の文字列と変換前の文字列とを、文字列選定部４１ＣによるトレイラＩＤ／コンテナＩＤの選定の対象とする。これは、トレイラＩＤ／コンテナＩＤが未知の表記フォーマットで記載されている場合、既知の表記フォーマットに合致させた変換後の文字列の方が正しいトレイラＩＤ／コンテナＩＤではなくなっていることがあるためである。

図４のフローチャートのステップＳｔ１０２で、文字列選定部４１Ｃが文字列に対して適用する除外フィルタの内容について説明する。除外フィルタは、トレイラＩＤ／コンテナＩＤではないと想定されるパターンを持つ文字列を、候補から除外するためのフィルタである。除外フィルタは、例えば、ＯＣＲによる認識結果自体が信頼できない文字列、トレイラＩＤ／コンテナＩＤに含まれる可能性の低い文字列が含まれている文字列、文字数が極端に短い文字列等を除外する。トレイラＩＤ／コンテナＩＤに含まれる可能性の低い文字列の例としては、例えば、トレイラＩＤ／コンテナＩＤとは異なる規格で定められた文字列などが考えられる。

文字列選定部４１Ｃは、除外フィルタの適用により、認識した文字列のうちＯＣＲの信頼スコアが所定の閾値以下の文字列を除外する。信頼スコアとは、ＯＣＲにより認識した文字列の正確性を表すスコアである。当該閾値は、例えばユーザにより予め設定されていてよい。文字列選定部４１Ｃは、除外フィルタの適用により、認識した文字列のうち、すべて英文字の文字列を、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補から除外する。文字列選定部４１Ｃは、除外フィルタの適用により、認識した文字列のうち、プレフィックスが特定の英文字の文字列を、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補から除外する。本明細書においてプレフィックスとは、文字列の先頭の英文字列のことを意味する。例えば、「ＡＡＡ１２３４」という文字列のプレフィックスは「ＡＡＡ」である。例えば、「ＵＳＤＯＴ」あるいは「ＫＹＵ」等のプレフィックスを有する文字列がトレイラＩＤ／コンテナＩＤたり得ないと予め知られている場合、ユーザは、当該プレフィックスを有する文字列が除外されるように設定できる。なお、ここではプレフィックスに基づいてトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補を除外しているが、これは、プレフィックスが特定の英文字である文字列がトレイラＩＤ／コンテナＩＤではないことが既知であるためである。例えば、プレフィックスが「ＵＳＤＯＴ」である文字列は、アメリカ合衆国運輸省による監査用の番号の表記フォーマットであることが知られている。しかし、プレフィックスに基づいてトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補を除外する構成は一例であり、他の文字列に基づいてトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補を除外してもよい。例えば、特定の数字、または文字列の後半に含まれる文字列が、トレイラＩＤ／コンテナＩＤで使用されないことが既知の場合は、そのような数字または文字列が現れる候補を除外するように除外フィルタが構成されてもよい。

文字列選定部４１Ｃは、除外フィルタの適用により、認識した文字列のうち、所定の文字数に満たない文字列を、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補から除外する。所定の文字数としては、例えば、３文字などが考えられる。３文字未満の文字列は、コンテナの寸法などを示している場合が多く、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補としては適さないことが多いためである。また、文字列選定部４１Ｃは、除外フィルタの適用により、認識した文字列のうち、英文字または数字ではない文字または図形等が誤認識された文字列を、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補から除外する。トレイラＩＤ／コンテナＩＤは複数の国で疑義なく読み取れる文字列から構成されていることが多く、ひらがな等の使用されている地域が限られる文字または図形等が使用される可能性は低いためである。

図４のフローチャートのステップＳｔ１０３で、文字列選定部４１Ｃが文字列に対して適用する優先フィルタの内容について説明する。優先フィルタは、トレイラＩＤ／コンテナＩＤである可能性が高い文字列を選定するフィルタである。優先フィルタは、例えば、トレイラＩＤ／コンテナＩＤとして知られている表記フォーマットに合致する文字列を選定する。

文字列選定部４１Ｃは、優先フィルタの適用により、認識した文字列のうち、規定の表記フォーマットに適合する文字列を、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補として選定する。当該表記フォーマットは、例えば、文字列における英文字の部分と数字の部分とを規定する。例えば、文字列選定部４１Ｃは、優先フィルタの適用により、文字列の先頭２文字が英文字で、かつ、当該英文字に数字が後続する文字列をトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補として選定する。例えば、文字列選定部４１Ｃは、優先フィルタの適用により、文字列の先頭４文字が英文字で、かつ、当該英文字に数字が後続する文字列をトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補として選定する。なお、本実施の形態では、トレイラＩＤとコンテナＩＤとを区別せずに管理することを想定しているため、文字列選定部４１Ｃは、文字列がトレイラＩＤの表記フォーマットに合致する場合もコンテナＩＤの表記フォーマットに合致する場合も、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補として選定している。しかし、トレイラＩＤとコンテナＩＤとを区別して取り扱う必要がある場合は、それぞれの表記フォーマットに合致するＩＤの候補として取り扱ってもよい。例えば、文字列の先頭２文字が英文字で、かつ、当該英文字に数字が後続する文字列をトレイラＩＤの候補として取扱い、文字列の先頭４文字が英文字で、かつ、当該英文字に数字が後続する文字列をコンテナＩＤの候補として選定してもよい。

また、トレイラＩＤとコンテナＩＤとを区別して取り扱う場合、機械学習を用いて作成された判別器を用いて、文字列がトレイラＩＤであるかコンテナＩＤであるかを区別してもよい。判別器は、例えば、トレイラＩＤを示す文字列の例とコンテナＩＤを示す文字列の例とを区別して大量に機械学習させることで作成することができる。機械学習の手法は様々なものが知られているため、本実施の形態では、詳細な説明は省略する。なお、機械学習させるトレイラＩＤを示す文字列とコンテナＩＤを示す文字列とには、ユーザがトレイラＩＤまたはコンテナＩＤとしてトレイラ等の管理等のためのシステムに手動で入力する結果を用いてもよいし、上述した表記フォーマットに基づく選定結果を用いてもよい。

また、トレイラＩＤとコンテナＩＤとを区別して取り扱う場合、トラクタが牽引する車両の種別の推定結果を用いて、文字列がトレイラＩＤであるかコンテナＩＤであるかを区別してもよい。例えば、トラクタが牽引している車両が、コンテナと台車との組である場合、検出された文字列はコンテナＩＤであるものとして取り扱う。一方、トラクタが牽引している車両が、貨物を格納する部位と車輪等が一体となった車両である場合、検出された文字列はトレイラＩＤであるものとして取り扱う。トラクタが牽引する車両の種別の推定には、例えば、機械学習を用いて作成された判別器が用いられる。より具体的には、コンテナの画像と、貨物を格納する部位と車輪等とが一体となった車両の画像とを区別して機械学習を行うことが考えられる。機械学習の手法は様々なものが知られているため、本実施の形態では、詳細な説明は省略する。この場合、判別器の処理対象とする領域を絞り込むために、画像からトラクタを検出する処理を事前に行い、その検出結果に基づいてトラクタに牽引されている車両の領域を推定してもよい。画像からトラクタを検出する処理は、例えば、トラクタの画像を機械学習させた学習済みモデルを用いることで実現できる。なお、トラクタが牽引する車両がコンテナと台車との組である場合、更に、文字列がコンテナと台車とのどちらに記載されているのかに応じて、その文字列をコンテナＩＤとトレイラＩＤとのどちらとして取り扱うのかを決定してもよい。例えば、文字列がコンテナに記載されている場合はコンテナＩＤとして取り扱い、文字列が台車部分に記載されている場合にはトレイラＩＤとして取り扱うことが考えられる。

補正についての説明で記述したように、文字列認識部４１Ｂは、表記フォーマットに基づいて補正処理を実行してもよい。例えば文字列が、文字列の先頭４文字が英文字で、かつ、当該英文字に数字が後続する文字列であると表記フォーマットにより規定されている場合、文字列認識部４１Ｂは、当該表記フォーマットに基づいて補正処理を実行してもよい。文字列認識部４１Ｂは例えば、「ＨＧ１Ｕ２１４５６」という文字列を認識した場合、文字列の先頭４文字が英文字であるという規定に基づいて、「ＨＧ１Ｕ」内の「１」を「Ｉ」に変換する。また、文字列認識部４１Ｂは、英文字に数字が後続するという規定に基づき、「２１４５６」内の「１」は変換しない。これにより、認識された文字列に「ＨＧＩＵ２１４５６」という文字列が新たに追加される。

文字列選定部４１Ｃは、優先フィルタの適用により、認識した文字列のうち、文字の高さが所定の高さよりも高い文字列を、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補として選定してよい。ここで、文字の高さとは、文字の縦方向の長さを意味する。一般的に、文字の高さが高い文字ほど文字が大きい可能性が高く、大きな文字ほどＯＣＲによって文字が正確に認識されている可能性が高い。そのため、文字の高さが高い文字列をトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補として選定することで、文字が正しく認識されている可能性の高い文字列を候補として選定することができる。また、優先フィルタを適用した結果、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補が複数残っている場合に、文字の高さが高い文字列を他の候補よりもトレイラＩＤ／コンテナＩＤである可能性が高い候補として採用してもよい。なお、文字の大きさではなく高さを評価している理由は、トレイラＩＤ／コンテナＩＤが縦長の文字列で記載されることが多かったり、本実施の形態の撮像画像がトレイラを進行方向の前方または後方から撮影されたりしていることにより、文字の幅が正確に検出できないことがあるためである。なお、トレイラを他の角度から撮像している場合など、文字の幅が正確に検出できる場合は、文字の高さに替えて文字の大きさが用いられてもよい。

また、文字列選定部４１Ｃは、優先フィルタの適用により、認識した文字列のうち、縦書きの文字列をトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補として選定してよい。これは、一般的に、電話番号やＵＲＬ等のトレイラＩＤ／コンテナＩＤではない文字列は横書きの文字列として記載される可能性が高く、縦書きの文字列はトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補である可能性が高いためである。

また、文字列選定部４１Ｃが優先フィルタの適用により選定するトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補は、トレイラＩＤの候補およびコンテナＩＤの候補のうちいずれか一方である。これは、トレイラＩＤとコンテナＩＤとのいずれか一方が識別できれば、ヤードに出入りするトレイラまたはコンテナを一意に管理できるためであり、また、トレイラＩＤとコンテナＩＤとのいずれか一方しかトレイラに記載されていない場合も多いためである。文字列選定部４１Ｃは、優先フィルタの適用時点で、最終的に選定すべき文字列がトレイラＩＤであるかコンテナＩＤであるかを判断してよい。優先フィルタ適用後の処理、すなわち図４のフローチャートのステップＳｔ１０４以降の処理では、トレイラＩＤの候補とコンテナＩＤの候補とのうちいずれか一方が処理対象となってよい。

図４のフローチャートのステップＳｔ１０４で、文字列選定部４１Ｃが文字列に対して実行する最頻値選定の内容について説明する。最頻値選定は、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補のうち、最も高い頻度で認識された文字列をトレイラＩＤ／コンテナＩＤとして選定する処理である。撮像デバイス１０がトレイラＩＤ／コンテナＩＤの撮影に適した画角に設定されていることから、正しいトレイラＩＤ／コンテナＩＤは複数の撮像タイミングで撮像した画像から同一の文字列として認識される可能性が高い。しかし、文字列が誤認識されている場合には認識結果が不安定になり易くなることから、複数の撮像タイミングで撮像した画像から同じ文字列が認識される可能性が低くなる。すなわち、複数のタイミングで撮像した画像から同一の文字列が認識されている場合、その文字列は正しいトレイラＩＤ／コンテナＩＤである可能性が高い。そこで、最頻値選定では、この性質を利用して、正しいトレイラＩＤ／コンテナＩＤを選定している。

文字列認識部４１Ｂにより認識される文字列は、撮像デバイス１０が撮像した画像に含まれる。移動するトレイラを撮像デバイス１０が撮像する際、撮像デバイス１０は例えば、当該トレイラを前方、側方および後方から撮像する。このとき、撮像デバイス１０がトレイラを前方から撮像した画像、側方から撮像した画像および後方から撮像した画像のそれぞれに同一の文字列が含まれている場合がある。または、１つの撮像画像に同一の文字列が複数含まれていてもよい。この場合、文字列認識部４１Ｂは、当該文字列を複数回認識する。

文字認識システム１が、撮像デバイス１０を含む複数の撮像デバイスを含んでいてもよい。複数の撮像デバイスがトレイラを複数の角度から撮像可能に配置され、文字列認識部４１Ｂは、複数の角度から撮像されたトレイラの複数の撮像画像から文字列を認識してもよい。この場合も、１つまたは複数の撮像画像に同一の文字列が複数含まれ得る。したがって、文字列認識部４１Ｂは当該文字列を複数回認識し得る。

文字列選定部４１Ｃは、最頻値選定により、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補から、当該トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補が１つまたは複数の撮像画像から認識された回数に基づいて、トレイラＩＤ／コンテナＩＤを選定する。言い換えると、文字列選定部４１Ｃは、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補となる文字列が、１つまたは複数の撮像デバイスが撮像した１つまたは複数の撮像画像に現れる頻度の高さに基づいて、トレイラＩＤ／コンテナＩＤを選定する。以下、文字列が文字列認識部４１Ｂにより認識された回数のことを、カウント数と称することがある。

文字列選定部４１Ｃは、例えば、最もカウント数が大きいトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補を、トレイラＩＤ／コンテナＩＤとして選定する。文字列選定部４１Ｃは、例えば、カウント数が所定の閾値以上のトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補を、トレイラＩＤ／コンテナＩＤとして選定する。当該閾値は、ユーザにより予め設定されていてよい。文字列選定部４１Ｃは、例えば、カウント数が同じトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補が複数ある場合、文字数が多い文字列を優先して選定してもよい。また、文字列選定部４１Ｃは、最頻値選定を実行する際、優先フィルタのいずれかの基準の適用により選定されなかったトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補を含めてカウント数を算出してもよい。これは、例えば、優先フィルタの適用によって、縦書きの文字列のみを選定したりした場合、横書きの文字列がトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補から除外され、正しいトレイラＩＤ／コンテナＩＤが候補に残らなくなるおそれがあるためである。

文字列選定部４１Ｃは、最頻値選定により、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補からトレイラＩＤ／コンテナＩＤを１つに絞ることができる。文字列選定部４１Ｃは、最頻値選定により、トレイラＩＤ／コンテナＩＤを１つに絞れなかった場合、後述する「マスタフィルタ」および／または「残データ選定」による選定を実行する。最頻値選定によりトレイラＩＤ／コンテナＩＤを１つに絞れない場合の具体例としては、カウント数が同一のトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補が複数ある場合が考えられる。また、最頻値選定によるカウント数の差が小さいトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補が複数ある場合も、後述する「マスタフィルタ」および／または「残データ選定」による選定を実行するようにしてもよい。これは、カウント数の差が小さい場合、最頻値選定の観点からは、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補の間で明白な優劣がついていないため、１つに絞った結果自体が誤っている可能性があるためである。また、最頻値選定のカウント数が少ない場合にも、後述する「マスタフィルタ」および／または「残データ選定」による選定を実行するようにしてもよい。これは、この場合、最頻値の評価の基礎となる情報が乏しく、最頻値選定の結果自体が十分に信頼できないためである。

なお、上記の説明では、説明を簡単にするため最もカウント数が大きい候補をトレイラＩＤ／コンテナＩＤとして選定する例を説明しているが、一定時間内のカウント数に基づき、トレイラＩＤ／コンテナＩＤが認識された頻度を評価し、最も頻度が高い候補をトレイラＩＤ／コンテナＩＤとして選定してもよい。

図４のフローチャートのステップＳｔ１０６で、文字列選定部４１Ｃが文字列に対して実行する残データ選定の内容について説明する。「残データ選定」は、ステップＳｔ１０５までの処理を経てもなお、トレイラＩＤ／コンテナＩＤを絞れなかった場合に、トレイラＩＤ／コンテナＩＤを選定する処理である。残データ選定では、例えば、文字数の多さに基づいてトレイラＩＤ／コンテナＩＤとして選定する。これは、トレイラまたはコンテナは多数取り扱われているため、各トレイラまたはコンテナを区別するために用いられるトレイラＩＤ／コンテナＩＤは重複を避けるために比較的長い文字列になる可能性が高いためである。

文字列選定部４１Ｃは、残データ選定により、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補のうち、最も文字数が多い文字列をトレイラＩＤ／コンテナＩＤとして選定する。文字列選定部４１Ｃは、他の処理およびフィルタによる選定でトレイラＩＤ／コンテナＩＤを１つに絞れなかった場合に、残データ選定を実行する。なお、残データ選定は、ステップＳｔ１０５までの処理と比べて、結果を信頼できる根拠に乏しい。そのため、文字列選定部４１Ｃは、残データ選定において、残データ処理として、例えば、トレイラＩＤ／コンテナＩＤを確認できなかった旨を示す情報を出力するようにしてもよい。この場合、トレイラＩＤ／コンテナＩＤとして最も文字数が多い文字列を合わせて出力してもよいし、トレイラＩＤ／コンテナＩＤ自体を出力しないようにしてもよい。このようにすることで、確実性の高いトレイラＩＤ／コンテナＩＤを選定することができなかったことをユーザまたは外部のシステムに伝えることができるため、目視等によるトレイラＩＤ／コンテナＩＤの確認を促すことができる。

図４のフローチャートのステップＳｔ１０５で、文字列選定部４１Ｃが文字列に対して適用するマスタフィルタの内容について説明する。マスタフィルタは、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補が、トレイラＩＤ／コンテナＩＤであることが分かっている文字列として保持されているマスタデータ２１（正解ＩＤ）に類似しているか否かに基づいて、その候補がトレイラＩＤ／コンテナＩＤであるかを判定するフィルタである。一例として、マスタデータ２１は、過去にトレイラＩＤ／コンテナＩＤであるものとして記録された文字列である。マスタデータ２１は、必ずしもＯＣＲで認識されたものである必要はなく、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの認識が自動化されていないヤード等で作業者が手動で入力した文字列であってもよい。また、物流全体を管理する上位システムから、ヤードに出入りする予定のトレイラＩＤ／コンテナＩＤの情報等が取得できる場合は、これらの情報をマスタデータ２１として用いてもよい。なお、マスタデータ２１は、必ずしもヤードに出入りするトレイラそのものに記載されたトレイラＩＤ／コンテナＩＤと一致する情報を含まなくてもよい。これは、トレイラＩＤ／コンテナＩＤは、ある程度表記フォーマットが類似する傾向があるため、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補とマスタデータ２１との類似度を評価することで、マスタデータ２１と完全には一致していない候補であっても、トレイラＩＤ／コンテナＩＤである可能性を推測することができるためである。例えば、トレイラＩＤ／コンテナＩＤが運送会社名と数字との組み合わせから構成されている場合、マスタデータ２１と候補とで数字が異なっていても、運送会社名は共通している場合がある。この場合、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補とマスタデータ２１とは完全には一致していなくとも類似度が高く評価されるため、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補はトレイラＩＤ／コンテナＩＤである可能性が高いと判定できる。

文字列選定部４１Ｃは、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補のうち、当該トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補と、予め保持されたトレイラＩＤ／コンテナＩＤのマスタデータ２１との類似度が所定の閾値以上であるトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補を、トレイラＩＤ／コンテナＩＤとして選定する。ここで、類似度とは、文字列同士（例えば、トレイラＩＤとマスタデータ２１のトレイラＩＤ）がどれぐらい似ているかを示す数値である。類似度は、例えば、文字列同士のレーベンシュタイン距離に基づいて算出される。ただし、文字列の類似度は、他の手法に基づいて評価されてもよい。例えば、一致している文字の数や、文字列全体における一致している文字の比率などで評価することが考えられる。マスタフィルタによる選定処理の詳細は、図６を参照して後述する。

文字列選定部４１Ｃは、マスタフィルタによる選定を実行することで、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補からトレイラＩＤ／コンテナＩＤを１つに絞ることができる。文字列選定部４１Ｃは、マスタフィルタによる選定により、トレイラＩＤ／コンテナＩＤを１つに絞れなかった場合、前述した「残データ選定」による選定を実行する。

次に、図６を参照して、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補のマスタフィルタによる選定に係る処理を説明する。図６は、本実施の形態に係るマスタフィルタによる選定処理のフローチャートである。図６のフローチャートに係る各処理はプロセッサ４１によって実行される。図６のフローチャートの開始時点において、図４のフローチャートのステップＳｔ１０４の処理が完了している。このとき、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補が複数残っているとして説明する。

文字列選定部４１Ｃは、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補を取得する（ステップＳｔ２００）。ここで、取得とは、後述する各処理で取り扱うために着目することを意味する。

文字列選定部４１Ｃは、ステップＳｔ２００で取得したトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補のうちいずれかと一致するトレイラＩＤ／コンテナＩＤを検索するために、マスタデータ２１を検索する（ステップＳｔ２０１）。

文字列選定部４１Ｃは、ステップＳｔ２００で取得したトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補のうちいずれかと一致するトレイラＩＤ／コンテナＩＤがマスタデータ２１として保持されている場合（ステップＳｔ２０２；ＹＥＳ）、当該トレイラＩＤ／コンテナＩＤを採用（選定）する（ステップＳｔ２０３）。そして、文字列選定部４１Ｃは本処理フローを終了する。

文字列選定部４１Ｃは、ステップＳｔ２００で取得したトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補のうちいずれかと一致するトレイラＩＤ／コンテナＩＤがマスタデータ２１として保持されていない場合（ステップＳｔ２０２；ＮＯ）、正解ＩＤと称される、マスタデータ２１として予め保持されているトレイラＩＤ／コンテナＩＤをすべて取得する（ステップＳｔ２０４）。

文字列選定部４１Ｃは、正解ＩＤとの類似度の算出が未完了のトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補のうちいずれか１つに着目する（ステップＳｔ２０５）。

文字列選定部４１Ｃは、ステップＳｔ２０５で着目したトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補の、ステップＳｔ２０４で取得した正解ＩＤすべてのそれぞれとの類似度を算出する（ステップＳｔ２０６）。例えば、ステップＳｔ２０４で取得された正解ＩＤが１００個ある場合、文字列選定部４１Ｃは、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補の、１００個の正解ＩＤそれぞれとの類似度を算出する。この場合、文字列選定部４１Ｃは、１００個の類似度を算出する。

文字列選定部４１Ｃは、ステップＳｔ２０４で取得した正解ＩＤのうち、ステップＳｔ２０６で算出したトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補との類似度が最大の正解ＩＤ、および、当該類似度を保持する（ステップＳｔ２０７）。保持とは、文字列選定部４１Ｃが、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補、当該トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補との類似度が最大の正解ＩＤおよび当該類似度をそれぞれ紐付けて記憶することを指す。

正解ＩＤとの類似度の算出が未完了のトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補が残っている場合（ステップＳｔ２０８；ＹＥＳ）、プロセッサ４１の処理はステップＳｔ２０５に戻り、処理を繰り返す。これにより、すべてのトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補それぞれの、すべての正解ＩＤそれぞれとの類似度が算出される。例えば、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補が１０個ある場合、文字列選定部４１Ｃは、ステップＳｔ２０５、ステップＳｔ２０６およびステップＳｔ２０７の一連の処理を１０回繰り返す。このとき、文字列選定部４１Ｃは、１０個のトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補それぞれに対する類似度が最大の正解ＩＤ、および当該類似度を保持する。

図７を参照して具体例を示す。図７は、本実施の形態に係る類似度を説明するためのテーブル図である。図７の例では、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補は、「ＵＣ１５Ｙ」、「２３４６」、「ＵＣ１５ＹＡＲＤ２」、「７ＦＨＶ１８８」、「１Ｄ２３４６」および「５ＹＡＲＤ」の６個である。正解ＩＤは、例えば１０個あってもよいし、１００個あってもよい。図７の例では、プロセッサ４１は、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補「ＵＣ１５Ｙ」とすべての正解ＩＤそれぞれとの類似度を算出し、最も類似度が高く算出された正解ＩＤ「ＵＣ１５Ｂ６」と、そのときの類似度０．６７とを保持する。同様に、文字列選定部４１Ｃは、他の５つのトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補それぞれに対する類似度が最大となる正解ＩＤと、そのときの類似度とを保持する。

正解ＩＤとの類似度の算出が未完了のトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補が残っていない場合（ステップＳｔ２０８；ＮＯ）、文字列選定部４１Ｃは、ステップＳｔ２０７で保持した類似度のうち最大の類似度が、所定の閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳｔ２０９）。例えば、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補が１０個ある場合、類似度も１０個保持される。このとき、文字列選定部４１Ｃは、１０個の類似度のうち最大の類似度が、所定の閾値以上であるか否かを判定する。当該閾値は、例えばユーザにより予め設定されてよい。

図７の例では、文字列選定部４１Ｃは、６個保持した類似度のうち最大の類似度である０．６７が、所定の閾値以上であるか否かを判定する。

文字列選定部４１Ｃは、ステップＳｔ２０７で保持した類似度のうち最大の類似度が、所定の閾値以上である場合（ステップＳｔ２０９；ＹＥＳ）、当該最大の類似度に紐付けされたトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補を採用する（ステップＳｔ２１０）。そして、本処理フローを終了する。

図７の例では、最大の類似度は０．６７である。例えば、所定の閾値が０．６である場合、文字列選定部４１Ｃは、最大の類似度が所定の閾値以上であると判定する。このとき、文字列選定部４１Ｃは、当該類似度（０．６７）に紐付けされたトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補「ＵＣ１５Ｙ」を採用する。

文字列選定部４１Ｃは、ステップＳｔ２０７で保持した類似度のうち最大の類似度が、所定の閾値以上でない場合（ステップＳｔ２０９；ＮＯ）、本処理フローにおけるトレイラＩＤ／コンテナＩＤの選定は行わない（ステップＳｔ２１１）。そして、本処理フローを終了する。

例えば、図７の例において、所定の閾値が０．７である場合、最大の類似度０．６７は当該閾値以上ではない。このとき、文字列選定部４１Ｃは、マスタフィルタによるトレイラＩＤ／コンテナＩＤの選定は行わず、本処理フローを終了する。

（その他変形例）
上述した実施の形態において、図４のフローチャートの各処理は、文字認識装置４０のプロセッサ４１が実行する例を示した。しかしこれに限定するものではなく、例えば、図４のフローチャートの各処理は、複数のＰＣに分散されてもよい。例えば、トレイラの出発地点、中継地点または目的地点等に設置されたＰＣが、図４のフローチャートのステップＳｔ１０２の処理までを実行し、ステップＳｔ１０３以降の処理は企業等のサーバにおけるクラウド上で実行されてもよい。また、例えば、図４のフローチャートの各処理は、クラウド上に集約され、実行されてもよい。また、文字認識装置４０に格納されているデータベース２０をクラウド上のデータベースとしてもよい。特に、正解ＩＤが複数のヤードでの認識結果などから収集される場合、データベース２０を複数の文字認識装置４０と接続されているクラウド上のデータベースとして実装する方が、データの管理が容易になる。また、表示デバイス（例えば、表示デバイス３０）へ結果を出力する処理を、外部システムにトレイラＩＤ／コンテナＩＤの選定結果を送信する処理に置き換えたり、表示デバイスと外部システムとに結果を出力する処理に置き換えたりしてもよい。これは、選定されたトレイラＩＤ／コンテナＩＤは、トレイラ、コンテナ、または荷物の管理等にも使用することができるため、物流網の最適化等を行うシステムまたはそのようなシステムのオペレータ等でも利用可能であるためである。

また、上述した実施の形態において、撮像デバイス１０が撮像した画像から、文字認識装置４０が文字認識等の各種処理を実行する例を示した。しかしこれに限定するものではなく、例えば撮像デバイス１０に文字認識機能等を有するＩＤ認識プロセッサ等が組み込まれ、撮像デバイス１０が文字認識およびトレイラＩＤ／コンテナＩＤの選定等の各種処理を実行してもよい。

また、上述した実施の形態において、文字列選定部４１Ｃは、優先フィルタの適用時点で、最終的に選定すべき文字列がトレイラＩＤであるかコンテナＩＤであるかを判断する例を示した。しかしこれに限定するものではなく、文字列選定部４１Ｃは、トレイラＩＤを選定した場合の結果と、コンテナＩＤを選定した場合の結果との両方を得ることができる。すなわち、トレイラＩＤの選定とコンテナＩＤの選定とを同時並行で実行してもよい。例えばトレイラの管理者等のユーザにとっては、トレイラの管理等のために、トレイラＩＤとコンテナＩＤとのうちいずれか一方が選定できれば十分な場合がある。しかし、そのような場合でも、ユーザはトレイラＩＤの選定結果およびコンテナＩＤの選定結果をそれぞれ得ることもできる。

また、上述した実施の形態において、文字列選定部４１Ｃは、優先フィルタによる選定の後、最頻値選定、マスタフィルタによる選定、残データ選定の順で実行する例を示した。しかしこれに限定するものではなく、文字列選定部４１Ｃは、最頻値選定によりトレイラＩＤ／コンテナＩＤを１つに絞ることができれば、マスタフィルタによる選定および残データ選定を実行せずに選定処理を終了してよい。同様に、文字列選定部４１Ｃは、マスタフィルタによる選定でトレイラＩＤ／コンテナＩＤを１つに絞ることができれば、残データ選定を実行せずに選定処理を終了してよい。また、文字列選定部４１Ｃは例えば、優先フィルタによる選定の後の、マスタフィルタによる選定、最頻値選定および残データ選定の実行順を入れ替えてもよい。また、文字列が検出された後の処理の順序は任意に入れ替えてもよい。例えば、ステップＳｔ１０１をステップＳｔ１０５の直前に移動し、補正した文字列をマスタフィルタによる選定のみに適用させること等が考えられる。当該実行順は、例えばユーザにより予め設定されてよい。例えば、文字列選定部４１Ｃは、優先フィルタによる選定の後、残データ選定によりトレイラＩＤ／コンテナＩＤを１つに選定してもよい。また、上述した実施の形態において、文字列選定部４１Ｃが行ういずれかの処理を省略したり、他の処理を追加したりしてもよい。

また、上述した実施の形態において、文字列選定部４１Ｃは、文字列に優先フィルタを適用し、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補を選定する例を示した。このとき、文字列選定部４１Ｃが選定するトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補の数が１つだけであってもよい。すなわち、文字列選定部４１Ｃは、優先フィルタによりトレイラＩＤ／コンテナＩＤを１つに選定してもよい。

また、上述した実施の形態において、文字列選定部４１Ｃは、表記フォーマットに基づいた選定とマスタデータ２１に基づいた選定とを実行する例を示した。しかしこれに限定するものではなく、文字列選定部４１Ｃは、表記フォーマットに基づいた選定およびマスタデータ２１に基づいた選定のうちいずれか一方を実行してもよい。例えば、文字列選定部４１Ｃは、文字列に対する除外フィルタの適用後、優先フィルタによる選定、最頻値選定および残データ選定を実行することで、トレイラＩＤ／コンテナＩＤを選定してもよい。

例えば、プロセッサ４１は、文字列に対する除外フィルタの適用後、マスタフィルタによる選定、最頻値選定および残データ選定を実行することでトレイラＩＤ／コンテナＩＤを選定してもよい。マスタデータ２１として保持されるトレイラＩＤ／コンテナＩＤの数が多いほど、マスタフィルタによる選定の精度が高くなる。したがって、マスタデータ２１として保持されているトレイラＩＤ／コンテナＩＤの数によっては、最頻値選定および残データ選定等の各処理の実行をせずとも、マスタフィルタによる選定でトレイラＩＤ／コンテナＩＤを選定でき得る。しかし、似た文字列（言い換えると、同じ類似度が算出され得る文字列）が認識される可能性を考慮すると、最頻値選定が実行されることが好ましい。

また、上述した実施の形態において、出力されるトレイラＩＤ／コンテナＩＤの選定結果は、最頻値選定、マスタフィルタによる選定、残データ選定のいずれかの処理による選定結果であった。しかし、除外フィルタまたは優先フィルタによる選定の結果、トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補の数が１つに絞られた場合は、その候補をトレイラＩＤ／コンテナＩＤとして選定して出力してもよい。ただし、最頻値選定を経ていないトレイラＩＤ／コンテナＩＤは、誤認識されたトレイラＩＤ／コンテナＩＤである可能性も高いため、最頻値選定を経る方が、選定されるトレイラＩＤ／コンテナＩＤの精度は高まる。

また、上述した実施の形態では、トレイラまたはコンテナを識別するトレイラＩＤ／コンテナＩＤを認識して通知する例を説明した。しかし、上述した実施の形態の思想は、ヤードに出入りする移動体の他のＩＤを認識または通知する際にも適用できる。例えば、トラクタを識別するＩＤの認識等や、トラックや乗用車などの他の車両のＩＤを認識等にも適用することができる。また、ユーザの要望に応じて、ヤードに出入りするどの種類の移動体のＩＤを認識するかを設定可能にしてもよい。

（本開示のまとめ）
以上の実施の形態の記載により、下記技術が開示される。

＜技術１＞
本実施の形態に係る文字認識装置（例えば、文字認識装置４０）は、撮像デバイス（例えば、撮像デバイス１０）によって撮像されたトレイラを含む撮像画像から少なくとも１つの文字列を認識する認識部（例えば、文字列認識部４１Ｂ）と、認識部によって認識された文字列のうち、規定の表記フォーマットに適合する文字列をトレイラＩＤまたはコンテナＩＤの候補として選定し、トレイラＩＤまたはコンテナＩＤの候補のうち、予め保持されたトレイラＩＤまたはコンテナＩＤのマスタデータ（例えば、マスタデータ２１）との類似度が所定の閾値以上であるものをトレイラＩＤまたはコンテナＩＤとして選定する選定部（例えば、文字列選定部４１Ｃ）と、を備える。

これにより、本実施の形態に係る文字認識装置は、トレイラに記載されている複数の文字列の中から、規定の表記フォーマットに基づいてトレイラＩＤまたはコンテナＩＤと考えられる文字列を検出することができる。また、文字認識装置は、表記フォーマットに基づいた検出が困難な場合でも、既知のトレイラＩＤまたはコンテナＩＤに基づいて、トレイラＩＤまたはコンテナＩＤと考えられる文字列を検出することができる。つまり、文字認識装置は、トレイラに記載された複数の文字列の中から高精度にトレイラＩＤまたはコンテナＩＤを検出することができる。

＜技術２＞
技術１に記載の文字認識装置において、表記フォーマットは、文字列における英文字の部分と数字の部分とを規定してよい。

これにより、本実施の形態に係る文字認識装置は、トレイラＩＤまたはコンテナＩＤの文字列が英文字と数字とから構成される場合、文字列の英文字の部分と数字の部分とを規定する表記フォーマットに基づいて、トレイラＩＤ／コンテナＩＤを検出することができる。

＜技術３＞
技術１または２に記載の文字認識装置において、認識部は、認識した文字列のうち、表記フォーマットにて英文字の部分と規定されている箇所が規定の数字である場合、規定の英文字に変換し、認識した文字列のうち、表記フォーマットにて数字の部分と規定されている箇所が規定の英文字である場合、規定の数字に変換してよい。

これにより、本実施の形態に係る文字認識装置は、認識された文字列の中に誤認識されやすい文字が含まれている場合、表記フォーマットに基づいて、当該文字を変換することができる。これにより、文字列の中の必要な箇所だけ変換し、文字列の誤認識を防ぐことができる。

＜技術４＞
技術３に記載の文字認識装置において、選定部は、変換後の文字列と変換前の文字列とを、選定部による選定の対象としてよい。

これにより、本実施の形態に係る文字認識装置は、規定の表記フォーマットに則する変換後の文字列をトレイラＩＤまたはコンテナＩＤの選定の対象とすることができるだけでなく、変換前の文字列もトレイラＩＤまたはコンテナＩＤの選定の対象とすることができる。例えば、規定の表記フォーマットに当てはまらない文字列がトレイラＩＤまたはコンテナＩＤとしてトレイラに記載されている場合でも、文字認識装置は、当該文字列をトレイラＩＤまたはコンテナＩＤとして選定できる。

＜技術５＞
技術１から４のいずれか１つに記載の文字認識装置において、選定部は、トレイラＩＤまたはコンテナＩＤの候補が認識部により１つまたは複数の撮像画像から認識された回数に基づいて、トレイラＩＤまたはコンテナＩＤの候補からトレイラＩＤまたはコンテナＩＤを選定してよい。

これにより、本実施の形態に係る文字認識装置は、トレイラＩＤまたはコンテナＩＤの候補が複数ある場合に、撮像画像により多く現れ、より多く認識された文字列をトレイラＩＤまたはコンテナＩＤと選定することができる。

＜技術６＞
技術１から５のいずれか１つに記載の文字認識装置において、選定部は、認識部によって認識された文字列のうち、すべて英文字の文字列を、トレイラＩＤまたはコンテナＩＤの候補から除外してよい。

これにより、本実施の形態に係る文字認識装置は、トレイラＩＤまたはコンテナＩＤのどちらでもないと考えられる、すべて英文字の文字列を、トレイラＩＤまたはコンテナＩＤの候補から除外することができる。

＜技術７＞
技術１から６のいずれか１つに記載の文字認識装置において、選定部は、認識部によって認識された文字列のうち、所定の文字数に満たない文字列を、トレイラＩＤまたはコンテナＩＤの候補から除外してよい。

これにより、本実施の形態に係る文字認識装置は、トレイラＩＤまたはコンテナＩＤのどちらでもないと考えられる、所定の文字数に満たない文字列を、トレイラＩＤまたはコンテナＩＤの候補から除外することができる。

＜技術８＞
技術１から７のいずれか１つに記載の文字認識装置において、選定部は、トレイラＩＤまたはコンテナＩＤの候補と、マスタデータとのレーベンシュタイン距離に基づいて、類似度を算出してよい。

これにより、本実施の形態に係る文字認識装置は、トレイラＩＤまたはコンテナＩＤの候補と、マスタデータとして保持されるトレイラＩＤまたはコンテナＩＤとのレーベンシュタイン距離に基づいて、類似度を算出することができる。

＜技術９＞
技術１から８のいずれか１つに記載の文字認識装置において、選定部は、トレイラＩＤまたはコンテナＩＤの候補のうち、最も文字数が多い文字列をトレイラＩＤまたはコンテナＩＤとして選定してよい。

これにより、本実施の形態に係る文字認識装置は、例えばトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補を１つに絞り込めない場合に、文字数が多い文字列をトレイラＩＤ／コンテナＩＤであると選定することができる。

以上、図面を参照しながら本実施の形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例、修正例、置換例、付加例、削除例、均等例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。また、発明の趣旨を逸脱しない範囲において、上述した本実施の形態における各構成要素を任意に組み合わせてもよい。

本開示は、文字認識装置、文字認識方法および文字認識システムとして有用である。

ＴＲ トレイラ
ＬＥ トラクタ
ＳＴ１，ＳＴ２，ＳＴ３，ＳＴ４，ＳＴ５，ＳＴ６，ＳＴ７，ＳＴ８，ＳＴ９，ＳＴ１０，ＳＴ１１，ＳＴ１２ 文字列
１ 文字認識システム
１０ 撮像デバイス
２０ データベース
２１ マスタデータ
３０ 表示デバイス
４０ 文字認識装置
４１ プロセッサ
４１Ａ 文字列検出部
４１Ｂ 文字列認識部
４１Ｃ 文字列選定部
４２ 通信Ｉ／Ｆ
４３ メモリ

Claims (13)

1. 撮像デバイスによって撮像されたトレイラを含む撮像画像から少なくとも１つの文字列を認識する認識部と、
   前記認識部によって認識された前記文字列のうち、規定の表記フォーマットに適合する文字列をトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補として選定し、前記トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補のうち、予め保持されたトレイラＩＤ／コンテナＩＤのマスタデータとの類似度が所定の閾値以上であるものをトレイラＩＤ／コンテナＩＤとして選定する選定部と、を備える、
   文字認識装置。
2. 前記表記フォーマットは、前記文字列における英文字の部分と数字の部分とを規定する、
   請求項１に記載の文字認識装置。
3. 前記認識部は、
   認識した前記文字列のうち、前記表記フォーマットにて英文字の部分と規定されている箇所が規定の数字である場合、規定の英文字に変換し、
   認識した前記文字列のうち、前記表記フォーマットにて数字の部分と規定されている箇所が規定の英文字である場合、規定の数字に変換する、
   請求項２に記載の文字認識装置。
4. 前記選定部は、変換後の前記文字列と変換前の前記文字列とを、前記選定部による選定の対象とする、請求項３に記載の文字認識装置。
5. 前記選定部は、複数の撮像タイミングで撮像された複数の前記撮像画像から前記認識部により同一の前記トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補が認識された回数に基づいて、前記トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補からトレイラＩＤ／コンテナＩＤを選定する、
   請求項１に記載の文字認識装置。
6. 前記選定部は、前記認識部によって認識された前記文字列のうち、すべて英文字の文字列を、前記トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補から除外する、
   請求項１に記載の文字認識装置。
7. 前記選定部は、前記認識部によって認識された前記文字列のうち、所定の文字数に満たない文字列を、前記トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補から除外する、
   請求項１に記載の文字認識装置。
8. 前記選定部は、前記トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補と、前記マスタデータとのレーベンシュタイン距離に基づいて、前記類似度を算出する、
   請求項１に記載の文字認識装置。
9. 前記選定部は、前記トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補のうち、最も文字数が多い文字列をトレイラＩＤ／コンテナＩＤとして選定する、
   請求項１に記載の文字認識装置。
10. 撮像デバイスによって撮像されたトレイラを含む撮像画像から少なくとも１つの文字列を認識する認識部と、
    前記認識部によって認識された前記文字列のうち、規定の表記フォーマットに適合する文字列をトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補として選定する選定部と、を備える、
    文字認識装置。
11. 撮像デバイスによって撮像されたトレイラを含む撮像画像から少なくとも１つの文字列を認識する認識部と、
    前記認識部によって認識された前記文字列のうち、予め保持されたトレイラＩＤ／コンテナＩＤのマスタデータとの類似度が所定の閾値以上であるものをトレイラＩＤ／コンテナＩＤとして選定する選定部と、を備える、
    文字認識装置。
12. 文字認識装置が、撮像デバイスによって撮像されたトレイラを含む撮像画像から少なくとも１つの文字列を認識し、
    前記文字認識装置が、認識された前記文字列のうち、規定の表記フォーマットに適合する文字列をトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補として選定し、前記トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補のうち、予め保持されたトレイラＩＤ／コンテナＩＤのマスタデータとの類似度が所定の閾値以上であるものをトレイラＩＤ／コンテナＩＤとして選定する、
    文字認識方法。
13. トレイラを撮影する少なくとも１つの撮像デバイスと、
    前記撮像デバイスによって撮像された前記トレイラを含む撮像画像から少なくとも１つの文字列を認識する認識部と、
    前記認識部によって認識された前記文字列のうち、規定の表記フォーマットに適合する文字列をトレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補として選定し、前記トレイラＩＤ／コンテナＩＤの候補のうち、予め保持されたトレイラＩＤ／コンテナＩＤのマスタデータとの類似度が所定の閾値以上であるものをトレイラＩＤ／コンテナＩＤとして選定する選定部と、を備える、
    文字認識システム。