JP7427420B2 - 車両認識システム、車両認識方法、路側機、選別装置、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、車両認識システム、車両認識方法、路側機、選別装置、及びプログラムに関する。

特許文献１には、車両検知モードとして、カメラによって得られた画像を処理して車両を検知し、ナンバープレート認識モードとして、車両を検知したことをトリガにして照明を低光量から高光量に一時的に変え、このとき得られたカメラからの画像を処理してナンバープレート文字の認識を行う車両監視システムが開示されている。

特開２００３－１６２７６９号公報

ところで、上記のような車両監視システムでは、住宅街の狭い路地等のカメラが忌避されるエリアまで、カメラを含む路側機を設置することが困難である。

また、カメラを含む路側機は高価であるため、数多く設置することが困難である。さらに、夜間や雨天等の視認性が悪い状況にも対応できるように高性能のカメラを用いると、カメラを含む路側機は益々高価となる。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その主な目的は、一部のエリアにカメラを設置しなくても、当該エリアを走行する車両の車両データを取得することが可能な車両認識システム、車両認識方法、路側機、選別装置、及びプログラムを提供することにある。

上記課題を解決するため、本発明の一の態様の車両認識システムは、第１エリアを走行する車両を撮影するカメラと、前記カメラにより生成された画像から前記車両の車両データを抽出する抽出部と、前記第１エリアを走行する前記車両に搭載された車載器から、前記車載器の識別データを取得する第１無線通信部と、前記車両データ及び前記識別データを互いに関連付けて記憶する記憶部と、第２エリアを走行する前記車両に搭載された前記車載器から前記識別データを取得する第２無線通信部と、前記第２無線通信部により取得された前記識別データと関連する前記車両データを前記記憶部から取得する取得部と、を備える。

また、本発明の他の態様の車両認識方法は、第１エリアを走行する車両をカメラにより撮影し、前記カメラにより生成された画像から前記車両の車両データを抽出し、第１無線通信部により、前記第１エリアを走行する前記車両に搭載された車載器から、前記車載器の識別データを取得し、前記車両データ及び前記識別データを互いに関連付けて記憶し、第２無線通信部により、第２エリアを走行する前記車両に搭載された前記車載器から前記識別データを取得し、前記第２無線通信部により取得された前記識別データと関連する前記車両データを前記記憶部から取得する。

また、本発明の他の態様の路側機は、エリアを走行する車両を撮影するカメラと、前記カメラにより生成された画像中の前記車両のナンバープレートの像からナンバーデータを認識する抽出部と、前記エリアを走行する前記車両に搭載された車載器から、前記車載器の識別データを取得する無線通信部と、前記車載器と前記無線通信部の間の通信が継続する期間に前記カメラにより生成された時系列の複数の画像から抽出された複数の前記ナンバーデータから、前記識別データに関連付けるナンバーデータを選別する選別部と、を備える。

また、本発明の他の態様の選別装置は、エリアを走行する車両を撮影するカメラにより生成された画像中の前記車両のナンバープレートの像から認識されるナンバーデータと、前記エリアを走行する前記車両に搭載された車載器から通信部により取得された前記車載器の識別データとの組を複数取得する取得部と、複数の前記ナンバーデータから前記識別データに関連付けるナンバーデータを選別する選別部と、を備える。

また、本発明の他の態様のプログラムは、エリアを走行する車両を撮影するカメラにより生成された画像中の前記車両のナンバープレートの像から認識されるナンバーデータと、前記エリアを走行する前記車両に搭載された車載器から通信部により取得された前記車載器の識別データとの組を複数取得する取得部、及び、複数の前記ナンバーデータから前記識別データに関連付けるナンバーデータを選別する選別部、としてコンピュータを機能させる。

本発明によれば、一部のエリアにカメラを設置しなくても、当該エリアを走行する車両の車両データを取得することが可能となる。

実施形態に係る車両認識システムの構成例を示す図である。 第１路側機の構成例を示す図である。 第２路側機の構成例を示す図である。 車両監視サーバの構成例を示す図である。 車両監視データベースの内容例を示す図である。 関連付け処理部の構成例を示す図である。 過去関連付けデータの内容例を示す図である。 実施形態に係る車両認識方法の手順例を示す図である。 ナンバー選別処理の手順例を示す図である。 ナンバープレートの例を示す図である。 変形例を説明するための図である。 変形例を説明するための図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、共通の構成については、同番号を付すことで詳細な説明を省略することがある。

［システム概要］
図１は、実施形態に係る車両認識システム１００の例を示す図である。車両認識システム１００は、車両監視サーバ１及び複数の路側機３１，３２を備えている。車両監視サーバ１と各路側機３１，３２とは、通信ネットワークを介して相互にネットワーク通信が可能である。路側機３１，３２は、道路脇や駐車場等の様々なエリアＡ１－Ａ３に配置される。

第１路側機３１は、自身が配置されたエリアＡ１（又はＡ３）を走行する車両ＶＨを撮影するカメラ５と、同エリアを走行する車両ＶＨに搭載された車載器ＯＢから、車載器ＯＢの識別データを取得する無線通信部６とを備えている。

第２路側機３２は、自身が配置されたエリアＡ２を走行する車両ＶＨに搭載された車載器ＯＢから識別データを取得する無線通信部６を備える一方、同エリアを走行する車両ＶＨを撮影するカメラ５は備えていない。第２路側機３２は、住宅街の狭い路地等のカメラが忌避されるエリアに好適である。

カメラ５は、時系列の複数の静止画像（フレーム）を含む動画像を生成するビデオカメラである。これに限らず、カメラ５は、定期的な撮影により時系列の複数の静止画像を個別に生成するスチルカメラであってもよい。

カメラ５は、車両ＶＨのナンバープレートを撮影するために、エリアＡ１を走行する車両ＶＨを前方又は後方から撮影する。なお、第１路側機３１は、エリアＡ１を走行する車両ＶＨを前方及び後方の両方から撮影するために複数のカメラ５を備えてもよい。

無線通信部６は例えばＤＳＲＣ路側装置であり、車載器ＯＢは例えばＥＴＣ車載器であり、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communications）により相互に無線通信する。本実施形態では、車載器ＯＢの識別データは、ＥＴＣ車載器固有のＷＣＮ（Wireless Call Number）である。なお、車載器ＯＢは、ＥＴＣ２．０車載器であってもよく、ＥＴＣ２．０車載器の場合、車載器ＯＢの識別データは、ＥＴＣ２．０車載器固有のＷＣＮであってもよいし、ＥＴＣ２．０車載器固有のＡＳＬＩＤ（ＡＳＬはApplication Sub Layerの略）であってもよい。また、車載器ＯＢは、カーナビゲーション装置等であってもよく、このような装置の場合、車載器ＯＢの識別データは、当該装置固有の固有番号、識別符号等である。

なお、一部の路側機３１，３２は、設置場所を自由に変えたり、車両に搭載できるように可搬型路側機として構成されてもよい。

図２は、第１路側機３１の具体的な構成例を示す図である。第１路側機３１は、制御部４、カメラ５、無線通信部６、ハブ（ＨＵＢ）７、及びルータ８を備えている。

制御部４は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、不揮発性メモリ、及び入出力インターフェース等を含むコンピュータである。制御部４のＣＰＵは、ＲＯＭ又は不揮発性メモリからＲＡＭにロードされたプログラムに従って情報処理を実行する。

プログラムは、例えば光ディスク又はメモリカード等の情報記憶媒体を介して供給されてもよいし、例えばインターネット又はＬＡＮ等の通信ネットワークを介して供給されてもよい。

第１路側機３１の制御部４は、画像解析部４１、検知処理部４２、及び関連付け処理部４３を備えている。これらの機能部は、制御部４のＣＰＵがプログラムに従って情報処理を実行することによって実現される。

画像解析部４１は、抽出部の例であり、カメラ５により生成された画像から車両ＶＨの車両データを抽出する。本実施形態では、車両データは、画像中の車両ＶＨのナンバープレートの像から認識される車両ナンバー（ナンバーデータ）である。これに限らず、車両データは、例えば車両ＶＨの車種を表す車種データ等であってもよい。

具体的には、画像解析部４１は、カメラ５から供給される動画像に対して定期的に画像解析を実施する。これにより、画像解析部４１は、車両ＶＨがエリアＡ１を通過する間、すなわち動画像に車両ＶＨが含まれる間、動画像から定期的に車両ナンバーを抽出する。

画像解析部４１による車両ナンバーの認識は、パターンマッチングによるものであってもよいし、機械学習により構築された学習済みモデルを用いるものであってもよい。機械学習による場合、画像解析部４１は、学習用画像中のナンバープレートが表す車両ナンバーを教師データとして機械学習により予め構築された畳込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）等の学習済みモデルを用い、カメラ５により生成された画像中の車両ＶＨのナンバープレートの像から車両ナンバーを推定する。

検知処理部４２は、画像解析部４１による車両ナンバーの抽出及び無線通信部６によるＷＣＮの取得の一方又は両方に基づいて、車両ＶＨを検知する。

関連付け処理部４３は、画像解析部４１により抽出された車両ナンバーと無線通信部６により取得されたＷＣＮとを互いに関連付ける。関連付け処理部４３の詳細については後述する。

互いに関連付けられた車両ナンバー及びＷＣＮは、車両監視サーバ１に送信される。また、車両ナンバー及びＷＣＮとともに、日時や場所等を表す付随データも車両監視サーバ１に送信される。

付随データは、カメラ５のカメラ性能や撮影環境等をさらに含んでもよい。撮影環境は、例えば周囲の明度や天気等であり、第１路側機３１は、これらのデータを取得するためのセンサ等の構成をさらに備えてもよい。

図３は、第２路側機３２の具体的な構成例を示す図である。第２路側機３２は、制御部４、無線通信部６、ハブ（ＨＵＢ）７、及びルータ８を備える一方、上述したようにカメラ５は備えていない。第２路側機３２の制御部４は、検知処理部４２を備えている。

検知処理部４２は、無線通信部６によるＷＣＮの取得に基づいて車両ＶＨを検知する。無線通信部６により取得されたＷＣＮは、日時や場所等を表す付随データとともに、車両監視サーバ１に送信される。

図４は、車両監視サーバ１の例を示す図である。車両監視サーバ１は、制御部１０を備えている。制御部１０は、上記制御部４と同様のコンピュータである。制御部１０は、保存処理部１１及びデータ取得部１２を備えている。

制御部１０は、車両監視データベース２１を記憶する記憶部２にアクセス可能である。記憶部２は、車両監視サーバ１の内部に設けられてもよいし、車両監視サーバ１の外部に設けられて通信ネットワークを介してアクセスされてもよい。

保存処理部１１は、第１路側機３１から受信した互いに関連付けられた車両ナンバー及びＷＣＮを、日時、場所、カメラ性能、撮影環境等の付随データとともに、車両監視データベース２１に保存する。

また、保存処理部１１は、第２路側機３２から受信したＷＣＮを、日時、場所等の付随データとともに、車両監視データベース２１に保存する。

図５は、車両監視データベース２１の内容例を示す図である。車両監視データベース２１は、「ＷＣＮ」、「車両ナンバー」、「日時」、「場所」、「カメラ性能」、及び「撮影環境」等のフィールドを含んでいる。

ここで、第１路側機３１から受信したデータセットのエントリには、ＷＣＮ及び車両ナンバーが入力されるとともに、日時、場所、カメラ性能、撮影環境などの付随データも入力される（Ｎｏ．１，３，４のエントリを参照）。

一方、第２路側機３２から受信したデータセットのエントリには、ＷＣＮ、日時、場所が入力されるが、第２路側機３２はカメラ５を含まないため、カメラ５に関係する車両ナンバー、カメラ性能、撮影環境は入力されない（Ｎｏ．２，５のエントリを参照）。

このように、第２路側機３２から受信したデータセットのエントリは、ＷＣＮを含むものの車両ナンバーは含まない。そこで、本実施形態では、以下に説明するデータ取得部１２によってＷＣＮに関連する車両ナンバーを取得している。

データ取得部１２は、第２路側機３２により取得されたＷＣＮと関連する車両ナンバーを車両監視データベース２１から取得する。具体的には、データ取得部１２は、車両監視データベース２１において、第２路側機３２により取得されたＷＣＮと同一のＷＣＮを見つけ、それと関連付けられている車両ナンバーを読み出す。

データ取得部１２による車両ナンバーの取得は、ユーザからの要求に応じて実行されてもよいし、第２路側機３２からデータを受信したタイミングで実行されてもよいし、定期的に実行されてもよい。

さらに、データ取得部１２により取得された車両ナンバーは、第２路側機３２から受信したデータセットのエントリのうちの、空欄となっている「車両ナンバー」のフィールドに入力されてもよい。

以上に説明した実施形態によれば、カメラ５を含まない第２路側機３２によりエリアＡ２で取得されたＷＣＮに基づいて、カメラ５を含む第１路側機３１により他のエリアＡ１，Ａ３で取得された車両ナンバーを車両監視データベース２１から取得するので、一部のエリアＡ２にカメラ５を設置しなくても、当該エリアＡ２を走行する車両ＶＨの車両ナンバーを取得することが可能となる。

また、カメラ５を含まない第２路側機３２の配置は、コスト面においても有利となる。すなわち、第２路側機３２は、カメラ５を含まないため、第１路側機３１よりも安価である上、カメラ５の設置時の調整やメンテナンスが不要となる。また、第２路側機３２の制御部４は、画像解析を行わないため、第１路側機３１の制御部４よりも処理性能が低く安価なものとしてもよい。

また、カメラ５及び無線通信部６を含む第１路側機３１により車両ナンバー及びＷＣＮを取得し、関連付けて保存することにより、事前に車両ナンバー及びＷＣＮを互いに関連付けて登録しておく必要がないため、車両認識システム１００の普及や運用等が容易となる。

なお、データ取得部１２による車両ナンバーの取得は、第１路側機３１において、例えば、車両が非常に高速で走行している、夜間や雨天・積雪などで視認性が悪い、又はナンバープレートに泥等が付着している等の要因で画像から車両ナンバーを抽出できなかった場合のエントリに対して行われてもよい。

［関連付け処理］
以下、第１路側機３１の関連付け処理部４３により実行される関連付け処理について説明する。第１路側機３１の制御部４は、実施形態に係る選別装置に相当する。図６は、関連付け処理部４３の具体例を示す図である。

画像解析部４１（図２参照）による車両ナンバーの抽出は、例えば、車両が非常に高速で走行している、夜間や雨天・積雪などで視認性が悪い、ナンバープレートに泥等が付着している等の要因により、一部の文字を認識できない場合がある。そこで、本実施形態では、以下に説明する選別部４６によるナンバー選別処理によって、より確からしい車両ナンバーを選別している。

関連付け処理部４３は、ナンバー取得部４４、ＷＣＮ取得部４５、選別部４６、及び関連付け部４７を備えている。メモリ４９は、一時保持データベース４９ａ及び過去関連付けデータ４９ｂを記憶している。

ナンバー取得部４４は、画像解析部４１（図２参照）により画像から抽出された車両ＶＨの車両ナンバーを取得する。具体的には、ナンバー取得部４４は、カメラ５により生成される動画像から定期的に抽出される車両ナンバーを定期的に取得する。

ＷＣＮ取得部４５は、無線通信部６により車両ＶＨの車載器ＯＢから取得された車載器ＯＢのＷＣＮを取得する。具体的には、ＷＣＮ取得部４５は、無線通信部６により車両ＶＨの車載器ＯＢから定期的に取得されるＷＣＮを定期的に取得する。

選別部４６は、ナンバー取得部４４により取得された複数の車両ナンバーから、最も確からしい車両ナンバーを選別する。具体的には、選別部４６は、無線通信部６によるＷＣＮの取得が継続する期間にカメラ５の動画像から定期的に抽出される複数の車両ナンバーから、最も確からしい車両ナンバーを選別する。

関連付け部４７は、ＷＣＮ取得部４５により取得されたＷＣＮと、選別部４６により選別された車両ナンバーとを互いに関連付けて、メモリ４９の一時保持データベース４９ａに保存する。

一時保持データベース４９ａは、車両監視サーバ１に送信されるデータセットを送信前に一時的に保持するためのデータベースである。一時保持データベース４９ａに保持されるデータセットは、車両ナンバー及びＷＣＮ、並びに、日時、場所、カメラ性能、及び撮影環境等の付随データを含んでいる（図５参照）。一時保持データベース４９ａに保持されたデータセットは、車両監視サーバ１に送信された後、消去される。

日時は、例えばコンピュータの内蔵時計から取得される時間データである。場所は、例えばメモリに予め登録された位置データであってもよいし、ＧＰＳ受信機を設けて、そこから取得してもよい。カメラ性能は、例えばメモリに予め登録された性能データ又は機種データである。撮影環境は、例えば輝度センサから取得される明度データであってもよいし、通信ネットワークを介して取得される天気データであってもよい。

図７は、過去関連付けデータ（テーブル）４９ｂの内容例を示す図である。過去関連付けデータ４９ｂは、関連付け処理部４３により過去に関連付けられたＷＣＮと車両ナンバーの組を含んでいる。過去関連付けデータ４９ｂは、さらに車両ナンバーの画像認識における確度も含んでいる。図中の車両ナンバーに含まれる「＊」は、認識不良による欠落を表している。

図８は、第１路側機３１において実現される、実施形態に係る車両認識方法の手順例を示す図である。図９は、ナンバー選別処理Ｓ１４の手順例を示す図である。第１路側機３１の制御部４は、これらの図に示す情報処理をプログラムに従って実行する。

まず、制御部４は、無線通信部６によるＷＣＮの取得を検知してから、検知が終了するまでの間（すなわち、無線通信部６の電波が届く範囲を車両ＶＨが走行する間）、ＷＣＮ及び車両ナンバーを定期的に取得する（Ｓ１１－Ｓ１３；ナンバー取得部４４及びＷＣＮ取得部４５としての処理）。

ＷＣＮの検知が終了すると（Ｓ１３：ＹＥＳ）、制御部４は、ＷＣＮの検知が継続していた期間に取得した複数の車両ナンバーについて、ナンバー選別処理を実行する（Ｓ１４；選別部４６としての処理）。

図９に示すように、ナンバー選別処理Ｓ１４において、制御部４は、複数の車両ナンバーのそれぞれについて確度を算出する（Ｓ２１）。確度は、画像解析における確からしさを表す点数である。

確からしさは、例えば、画像の鮮明さ、ナンバープレートとしての形状の確からしさ（縦横比など）、パターンマッチング結果の多さ、画像解析の容易さ、並びに、陸運局名、数字及びアルファベット等のデータベースとの整合性の確実さ等によって、総合的に判断される。

次に、制御部４は、過去関連付けデータ４９ｂ（図７参照）を参照し、上記Ｓ１２で取得されたＷＣＮに既に関連付けられている車両ナンバーと同一の車両ナンバーがある場合には、その車両ナンバーの確度を格上げする（Ｓ２２）。

次に、制御部４は、最も確度が高い車両ナンバーが複数ある場合（Ｓ２３：ＹＥＳ）、各車両ナンバーについて、ナンバープレートの領域毎の重み付けに基づく全体の確度（重み付け確度）を算出する（Ｓ２４）。

図１０に示すように、ナンバープレートは、陸運局を表す領域ＬＴ、車種番号の領域ＴＶ、かな文字の領域ＨＧ、及びナンバーの領域ＭＮを含んでいる。具体的には、ナンバーの領域ＭＮの重みは、他の領域ＬＴ、ＴＶ及びＨＧの重みよりも大きく設定される。

例えば、他の領域ＬＴ、ＴＶ及びＨＧでは、認識不良による欠落がなければそれぞれ１点を与えるのに対し、ナンバーの領域ＭＮでは、全４文字に欠落がなければ８点、１文字欠落につき２点減点として、これらの点数の合計を「重み付け確度」としてもよい。

次に、制御部４は、重み付け確度が同一の車両ナンバーが複数ある場合（Ｓ２５：ＹＥＳ）、各車両ナンバーについて、日時、場所、カメラ性能、及び撮影環境等の付随データに基づく調整を行う（Ｓ２６）。

例えば、撮影日時が最近であるほど、撮影日時が日中等の時間帯である場合、撮影場所が所定の場所である場合、カメラが高性能であるほど、周囲の明度が明るいほど、又は天気が晴れ等の所定の天候である場合等に、確度が格上げされる。

次に、制御部４は、最も確度が高い車両ナンバーを選別する（Ｓ２７）。具体的には、制御部４は、上記Ｓ２３において最も確度が高い車両ナンバーが１つであれば、その最も確度が高い車両ナンバーを選別する。また、制御部４は、上記Ｓ２５において重み付け確度が同一の車両ナンバーが複数なければ、最も重み付け確度が高い車両ナンバーを選出する。また、制御部４は、上記Ｓ２６において重み付け確度が調整された場合は、調整された重み付け確度が最も高い車両ナンバーを選出する。

次に、制御部４は、過去関連付けデータ４９ｂ（図７参照）を参照し、上記Ｓ１２で取得されたＷＣＮに既に関連付けられている車両ナンバーがある場合には、その既に関連付けられている車両ナンバーと選別された車両ナンバーとを比較して、選別された車両ナンバーの一部又は全部の採否を決定する（Ｓ２８）。

例えば、既に関連付けられている車両ナンバーでは、ある部分の番号が認識されているにも関わらず、新たに選別された車両ナンバーでは、それに対応する部分に認識不良による欠落「＊」がある場合、選別された車両ナンバーにおける欠落「＊」を採用せずに、既に関連付けられている車両ナンバーのものを用いてもよい。

図８の説明に戻り、制御部４は、ナンバー選別処理Ｓ１４が終了すると、上記Ｓ１２で取得されたＷＣＮと、上記Ｓ２７で選別された車両ナンバーとを互いに関連付け（Ｓ１５）、さらに日時、場所、カメラ性能、及び撮影環境等の付随データを含めて、一時保持データベース４９ａに保存する（Ｓ１６）。

また、上記Ｓ１１において無線通信部６によるＷＣＮの取得を検知できない場合には（すなわち、車載器を搭載しない車両である場合）、制御部４は、車両ナンバーのみを取得し、選別し、保存する（Ｓ１７）。

なお、カメラ５が撮影可能な範囲と無線通信部６の電波が届く範囲との違いから、車両ナンバーの検知とＷＣＮの検知とに時間差が生じる場合がある。

例えば、ＷＣＮの検知後に車両ナンバーが検知される場合には、上記Ｓ１１－Ｓ１４のとおり、ＷＣＮの検知が継続していた期間に取得した複数の車両ナンバーについて、ナンバー選別処理が実行される。

一方、車両ナンバーの検知後にＷＣＮが検知される場合には、ＷＣＮが検知されるまでは上記Ｓ１７の処理が実行され、ＷＣＮが検知されると、上記Ｓ１２－Ｓ１４の処理が実行される。

以上に説明した実施形態によれば、カメラ５の動画像から定期的に抽出される複数の車両ナンバーに対してナンバー選別処理を行うので、より確からしい車両ナンバーを選別して、ＷＣＮと関連付けることが可能となる。

また、夜間や雨天等の視認性が悪い状況に対応するために高性能で高価なカメラを用いなくても、ナンバー選別処理を行うことで、より確からしい車両ナンバーを選別することが可能となる。

なお、ナンバー選別処理は、車両監視サーバ１において実行されてもよい（車両監視サーバ１の制御部１０が、選別部４６を備えてもよい）。この場合、車両監視サーバ１が、実施形態に係る選別装置に相当する。図５に示すように、車両監視データベース２１には、エリアＡ１で第１路側機３１により取得された車両ナンバー及びＷＣＮの組と、エリアＡ３で第１路側機３１により取得された車両ナンバー及びＷＣＮの組とが含まれるが（Ｎｏ．１，３のエントリ）、このように互いに異なるエリアで取得された複数の車両ナンバーに対してナンバー選別処理を行い、選別された車両ナンバーを採用するようにしてもよい。

また、ナンバー選別処理は、門の出入り口等に設置される守衛システム９に適用されてもよい。この場合、守衛システム９の制御部９０が、実施形態に係る選別装置に相当する。図１１に示すように、守衛システム９では、門に到来する車両をカメラ５で撮影し、画像解析部４１がカメラ５の動画像から定期的に車両ナンバーを抽出するとともに、選別部４６が複数の車両ナンバーから最も確からしい車両ナンバーを選別する。さらに、ナンバー照合部９１が、事前に登録されたデータベースから、選別された車両ナンバーと同一又は類似の車両ナンバー及びそれに関連付けられた顧客名を読み出し、図１２に示すように表示部９２に表示してもよい。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は以上に説明した実施形態に限定されるものではなく、種々の変更が当業者にとって可能であることはもちろんである。

１ 車両監視サーバ、１０ 制御部、１１ 保存処理部、１２ データ取得部、２ 記憶部、２１ 車両監視データベース、３１ 第１路側機、３２ 第２路側機、４ 制御部、４１ 画像解析部、４２ 検知処理部、４３ 関連付け処理部、４４ ナンバー取得部、４５ ＷＣＮ取得部、４６ 選別部、４７ 関連付け部、４９ メモリ、４９ａ 一時保持データベース、４９ｂ 過去関連付けデータ、５ カメラ、６ 無線通信部、７ ハブ、８ ルータ、１００ 車両認識システム

Claims (13)

1. 第１エリアを走行する車両を撮影するカメラと、
   前記カメラにより生成された画像から前記車両の車両データを抽出する抽出部と、
   前記第１エリアを走行する前記車両に搭載された車載器から、前記車載器の識別データを取得する第１無線通信部と、
   前記車両データ及び前記識別データを互いに関連付けて記憶する記憶部と、
   第２エリアを走行する前記車両に搭載された前記車載器から前記識別データを取得する第２無線通信部と、
   前記第２無線通信部により取得された前記識別データと関連する前記車両データを前記記憶部から取得する取得部と、
   を備え、
   前記記憶部は、前記第２無線通信部により取得された前記識別データと、前記記憶部から取得された前記車両データとを互いに関連付けてさらに記憶する、
   車両認識システム。
2. 前記車両データは、前記画像中の前記車両のナンバープレートの像から認識されるナンバーデータである、
   請求項１に記載の車両認識システム。
3. 複数の前記ナンバーデータから前記識別データに関連付けるナンバーデータを選別する選別部をさらに備える、
   請求項２に記載の車両認識システム。
4. 前記選別部は、前記カメラにより生成された時系列の複数の画像から抽出された複数の前記ナンバーデータから、前記識別データに関連付けるナンバーデータを選別する、
   請求項３に記載の車両認識システム。
5. 第３エリアを走行する前記車両を撮影するカメラと、
   前記第３エリアの前記カメラにより生成された画像から前記車両データを抽出する抽出部と、
   前記第３エリアを走行する前記車両に搭載された前記車載器から前記識別データを取得する第３無線通信部と、
   をさらに備え、
   前記記憶部は、前記第３エリアの前記カメラにより生成された画像から抽出された前記車両データと、前記第３無線通信部により取得された前記識別データとを互いに関連付けてさらに記憶し、
   前記選別部は、前記第１エリアの前記カメラ及び前記第３エリアの前記カメラにより生成された複数の画像から抽出された複数の前記ナンバーデータから、前記識別データに関連付けるナンバーデータを選別する、
   請求項３に記載の車両認識システム。
6. 前記選別部は、画像解析における確度に基づいて、前記識別データに関連付けるナンバーデータを選別する、
   請求項３ないし５の何れかに記載の車両認識システム。
7. 前記選別部は、既に前記識別データに関連付けられているナンバーデータと比較して、選別された前記ナンバーデータの一部又は全部の採用を決定する、
   請求項３ないし６の何れかに記載の車両認識システム。
8. 前記選別部は、前記ナンバープレートの領域毎の重み付けに基づく全体の確度に基づいて、前記識別データに関連付けるナンバーデータを選別する、
   請求項３ないし７の何れかに記載の車両認識システム。
9. 前記選別部は、既に前記識別データに関連付けられているナンバーデータと同一のナンバーデータの確度を格上げする、
   請求項３ないし８の何れかに記載の車両認識システム。
10. 前記選別部は、複数の前記ナンバーデータに付随する、前記カメラの性能、撮影日時、撮影環境、及び撮影場所の少なくとも１以上を含む付随データに基づいて、前記識別データに関連付けるナンバーデータを選別する、
    請求項３ないし９の何れかに記載の車両認識システム。
11. 前記抽出部は、学習用画像中のナンバープレートが表すナンバーデータを教師データとして機械学習により予め構築された学習済みモデルを用い、前記画像中の前記車両のナンバープレートの像から前記ナンバーデータを推定する、
    請求項１ないし１０の何れかに記載の車両認識システム。
12. 第１エリアに配置される第１路側機であって、
    前記第１エリアを走行する車両を撮影するカメラと、
    前記第１エリアを走行する前記車両に搭載された車載器から、前記車載器の識別データを取得する第１無線通信部と、
    を備える第１路側機と、
    第２エリアに配置される第２路側機であって、
    前記第２エリアを走行する前記車両に搭載された前記車載器から前記識別データを取得する第２無線通信部、
    を備える第２路側機と、
    前記第１路側機の前記カメラにより生成された画像から抽出された前記車両の車両データと、前記第１路側機の前記第１無線通信部により取得された前記識別データとを互いに関連付けて記憶する記憶部と、
    前記第２路側機の前記第２無線通信部により取得された前記識別データと関連する前記車両データを前記記憶部から取得する取得部と、
    を備え、
    前記第２路側機は、前記第２エリアを走行する前記車両を撮影するカメラを備えず、
    前記記憶部は、前記第２路側機の前記第２無線通信部により取得された前記識別データと、前記記憶部から取得された前記車両データとを互いに関連付けてさらに記憶する、
    車両認識システム。
13. 第１エリアを走行する車両をカメラにより撮影し、
    抽出部により、前記カメラにより生成された画像から前記車両の車両データを抽出し、
    第１無線通信部により、前記第１エリアを走行する前記車両に搭載された車載器から、前記車載器の識別データを取得し、
    保存処理部により、前記車両データ及び前記識別データを互いに関連付けて記憶部に記憶し、
    第２無線通信部により、第２エリアを走行する前記車両に搭載された前記車載器から前記識別データを取得し、
    取得部により、前記第２無線通信部により取得された前記識別データと関連する前記車両データを前記記憶部から取得し、
    前記保存処理部により、前記第２無線通信部により取得された前記識別データと、前記記憶部から取得された前記車両データとを互いに関連付けて前記記憶部にさらに記憶する、
    車両認識方法。
    

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