JPH0830892A - 交通監視システム及び車番認識装置付き自動車 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】あらゆる場所の交通状況（道路状況）を把握で
きる交通監視システムを提供する。 【構成】複数の自動車ａ，ｂにＴＶカメラと、該ＴＶカ
メラの画像から対向車ｃ（或いは先行車）の車番を認識
する車番認識装置とを搭載する。この車番認識装置と時
刻装置及び自動車の絶対位置座標を計測するナビゲーシ
ョンシステムとをリンクして、車番認識データを時刻及
び自動車の絶対位置座標と関連させて基地局１４に送信
する。基地局１４では、自動車ａ，ｂから送られてきた
車番認識，時刻，絶対位置座標に関するデータを計算機
により集計して、異なる地点で検出された同一車番認識
データに対する時刻及び絶対位置座標からその異なる地
点間での自動車走行に要した時間を算出する。或いは予
め登録した自動車と上記車番認識データを照合して犯罪
者等を検出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、自動車の渋滞等の交通
状況を監視する交通監視システム及びそれに用いる車番
認識装置付き自動車に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の交通監視システムには、図１３に
示すように数ｋｍ間隔でテレビカメラ２を道路に設置
し、このテレビカメラ２で通過する自動車を撮影し、こ
の撮影された画像を画像処理装置６４で処理して車番
（プレートナンバー）を認識し、認識した結果を基地局
となる中央処理装置６５に時刻データを伴って送ること
で、基地局では同一自動車がそのテレビカメラ設置地点
Ａ，Ｂ間隔をどの位の時間で走行したかを計測する交通
監視システムが知られている。このような交通監視シス
テムは、道路渋滞等の交通情報を提供するために利用さ
れたり、その他、登録された盗難車，犯罪車等の番号と
一致した自動車を検出する登録自動車検出システム等に
利用されている。

【０００３】なお、自動車のプレートナンバーを認識す
る従来技術としては、これまで、多くの方式が開発され
ており、例えば、特開昭６２−９０８００号「自動車ナ
ンバー自動読み取りシステム」や、特開平５−１４３７
１６号「自動車のナンバープレート認識方法」等があ
る。最近では、漢字の認識やひらがなの認識等が可能な
全文字認識車番システムが開発されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】従来の交通監視システ
ムは、前述したように、道路に所定の間隔をおいて複数
台の車番認識用のテレビカメラを固定設置するために、
このテレビカメラ設置地点間の道路に途中で合流してき
た自動車や横道にそれた自動車（交差点で曲がった自動
車等）は、その車番データを一つのテレビカメラを通し
てしか得られないために走行時間算出データとして利用
できず、また、テレビカメラ設置地点間以外の道路で
は、道路状況の交通情報が得られない。

【０００５】また、犯罪自動車などは、予めどこに自動
車を撮影する装置が設置されているか知っていれば、そ
の場所を避けるために、検出率が低いといった課題が残
されていた。

【０００６】また、テレビカメラや車番認識装置（画像
処理装置）を路上に固定設置するため、道路環境の美観
を損ねる。

【０００７】本発明は以上の点に鑑みてなされ、その主
たる目的は、道路上の美観を損ねることなくあらゆる場
所の交通状況（道路状況）を把握できる交通監視システ
ムを提供することにある。

【０００８】さらに、犯罪車等の特定自動車の発見率を
高めることのできる交通監視システムも提供することに
ある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は、道路の交通状
況を把握するために、基本的には次のような課題解決手
段を提案する。

【００１０】第１の発明は、複数の自動車にテレビカメ
ラと、該テレビカメラの画像から対向車或いは先行車の
車番を認識するための画像処理を行なう車番認識装置と
を搭載し、この車番認識装置と時刻を知らせる時刻装置
及び自動車の絶対位置座標を計測するナビゲーションシ
ステムとをリンクして、車番認識データを時刻及び自動
車の絶対位置座標と関連させて車外の基地局に送信し、
この基地局では、前記複数の自動車から送られてきた車
番認識，時刻，絶対位置座標に関するデータを計算機に
より集計して、異なる地点で検出された同一車番認識デ
ータに対する時刻及び絶対位置座標からその異なる地点
間での自動車走行に要した時間を交通情報として算出す
ることを特徴とする。

【００１１】第２の発明は、複数の自動車にテレビカメ
ラと、該テレビカメラの画像から対向車或いは先行車の
車番を認識するための画像処理を行なう車番認識装置
と、持ち出し可能な車載記憶媒体とを搭載し、前記車番
認識装置と時刻を知らせる時刻装置及び自動車の絶対位
置座標を計測するナビゲーションシステムとをリンクし
て、車番認識データを時刻及び自動車の絶対位置座標と
関連させて前記車載記憶媒体に逐次記憶させ、この車載
記憶媒体を前記車番認識装置搭載の自動車外部の計算機
に持ち寄って、該計算機では、前記持ち寄りの車載記憶
媒体の中のデータを集計して、異なる地点での同一の車
番認識データに対する時刻及び絶対位置座標からその異
なる地点間での自動車走行に要した時間を交通情報とし
て算出することを特徴とする。

【００１２】さらに、犯罪車等の検出率を高める目的を
達成するために、第１の発明のシステムにおいて、前記
基地局の計算機は、盗難車，犯罪車等の特定の車番に関
するデータを登録して、この登録された特定車番と前記
複数の自動車から送られてくる車番認識データとをサー
チにより照合して、一致する車番認識データがある場合
には、その時刻，絶対位置座標を用いて、前記特定車番
の自動車の走行経路を追跡する走行経路追跡手段を備え
たものを提案する。

【００１３】また、第２の発明のシステムにおいても、
前記計算機は、盗難車，犯罪車等の特定の車番に関する
データを登録して、この登録された特定車番と、前記複
数の自動車から持ち寄られた車載記憶媒体の中の車番認
識，時刻，絶対位置座標に関するデータとを照合して、
一致する車番認識データがある場合には、その時刻，絶
対位置座標を用いて、前記特定車番の自動車の走行経路
を追跡する走行経路追跡手段を備えたものを提案する。

【００１４】また、上記第１，第２の発明を実施するた
めの自動車として、テレビカメラと、該テレビカメラの
画像から対向車或いは先行車の車番を認識するための画
像処理を行なう車番認識装置と、車載記憶媒体とを搭載
し、前記車番認識装置と時刻を知らせる時刻装置及び自
動車の絶対位置座標を計測するナビゲーションシステム
とをリンクして、車番認識データを時刻及び絶対位置座
標データと関連させて前記車載記憶媒体に逐次記憶され
るように設定した車番認識装置付き自動車を提案する。

【００１５】

【作用】第１の発明の作用…例えば、走行中の車番認識
装置搭載の自動車（車番認識装置付き自動車）が車載テ
レビカメラにより対向車のナンバープレートを撮影し、
その画像から車番を認識すると、車番認識データがその
認識時点の時刻及び自動車の絶対位置座標データを伴っ
て車外の基地局（例えば交通監視センター）に通信によ
り伝送される。この車番認識，時刻，絶対位置座標のデ
ータは、対向車がすれ違うたびに得られ、例えば自動車
に搭載した記憶装置に順次記憶した後に有る程度ストッ
クして基地局に伝送される。

【００１６】基地局では、複数の自動車から送られてき
た車番認識，時刻，絶対位置座標に関するデータを計算
機により逐次集計し，解析する。

【００１７】このデータ解析により、例えば車番認識装
置付き自動車（これを自動車ａとする）がある地点です
れ違った対向車（これを対向車ｃとする）から得た車番
認識，時刻，絶対位置座標データと、この対向車ｃに対
し異なる地点で別の車番認識装置付き自動車（これを自
動車ｂとする）がすれ違った時に得た車番認識，時刻，
絶対位置座標データとが存在すると、基地局では、自動
車ａ，ｂから送られてきたデータの中からその一致する
同一車番認識データ（ここでは、対向車ｃに対する車番
認識データ）に対する異なる地点の異なる時刻及び絶対
位置座標データから、その異なる地点間での対向自動車
ｃの走行に要した時間を交通情報としてリアルタイムに
算出する。

【００１８】なお、上記の例では、車番認識の対象車を
対向車としたが、先行車であっても同様にして先行車の
走行に要した時間を交通情報として得ることができる。

【００１９】例えば、ある地点において車番認識装置付
き自動車（これを後続車ａ´とする）が先行車（これを
先行車ｃ´とする）の車番を認識し、その後に後続車が
別の車番認識装置付き自動車に代わり、その後続車（こ
れを後続車ｂ´とする）が上記の先行車ｃ´の車番を異
なる地点で認識した場合、基地局では、自動車ａ´，ｂ
´から送られてきたデータの中からその一致する車番認
識データ（ここでは先行車ｃ´に対する車番認識デー
タ）に対する異なる地点の異なる時刻及び絶対位置座標
から、その異なる地点間での先行自動車ｃ´の走行に要
した時間が交通情報として算出できる。

【００２０】そして、上記第１の発明によれば、移動局
となる複数の車番認識装置付き自動車が車載テレビカメ
ラを通して車番認識データを時刻装置及びナビゲーショ
ンシステムをリンクして得るので、あらゆる区間におけ
る自動車走行時間を複数の移動局（換言すれば複数地点
に散在する車番認識装置付き自動車で、車番目撃車に相
当する）からの車番認識データをもとに基地局で自動的
に計測（算出）することが可能になる。特にこの種の車
番認識装置付き自動車の普及が進めば（例えば、多くの
交通監視車にテレビカメラ及び車番認識装置を搭載す
る）、極めて有効な交通監視システムを構築できる。

【００２１】第２の発明の作用…本発明では、複数の車
番認識装置付き自動車がその車載テレビカメラを利用し
て対向車或いは先行車の車番認識，時刻，絶対位置座標
データを時刻装置及びナビゲーションシステムをリンク
して得る点で第１の発明と同様であるが、異なる点は、
この車番認識，時刻，絶対位置座標データを記憶した車
載記憶媒体を取り出して車外計算機（この計算機は基地
局の計算機やその他設置場所を問わないパソコン等を利
用することが可能である）に持ち寄って、この持ち寄ら
れた車番認識，時刻，絶対位置座標に関する記憶データ
を計算機により集計，解析することにある。なお、走行
時間の算出は、第１の発明同様に行われる。

【００２２】第２の発明では、第１の発明のようなリア
ルタイムの交通情報を得ることができないが、各地域の
道路状況を統計的に把握して資料的な交通情報として利
用することができる。

【００２３】また、第１，第２の発明の交通監視システ
ムにおいて、基地局等の車外計算機が、盗難車，犯罪車
等の特定の車番に関するデータを登録しておき、前記複
数の自動車から送られてくる或いは持ち寄られた車番認
識，時刻，絶対位置座標に関するデータをサーチして、
該当する特定車番（登録車番）の自動車を見出すことが
可能になる。このようにすれば、特定車番がどこの走行
経路をたどったか追跡することが可能になる。従来のよ
うに車番認識用カメラを固定設置した場合には、車番検
出ポイントがかなり離れているため、自動車の追跡精度
が非常に悪いが、本発明のような車番認識装置を搭載し
ている自動車がある程度普及すれば（例えば１００台に
１台）非常に細かな自動車追跡が可能になる。

【００２４】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面を用いて説明す
る。

【００２５】図１は、本発明の一実施例に係る交通監視
システムの概要であり、この図１にの説明に先立ち、図
３〜図５により、本実施例の交通監視システムにおける
車番認識装置搭載の自動車と基地局１４との関係を説明
する。

【００２６】図３に示すように、自動車側には、テレビ
カメラ２と車番認識装置１と路車間通信用（ビーコン・
自動車通信用）送受信装置１２と、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａ
ｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等に代表さ
れる自動車の絶対位置座標計測装置（ナビゲーションシ
ステム）１３が搭載してある。

【００２７】車番認識装置１は、例えば対向自動車を撮
影するテレビカメラ２の映像をアナログ−ディジタル変
換して入力する画像入力手段（Ａ／Ｄ変換器）４と、入
力した画像をディジタル化して記憶する画像メモリ５
と、該画像メモリ５に格納された入力画像を処理してナ
ンバープレートを検出するプレート検出手段６と、検出
されたプレート画像内の文字を認識するプレートナンバ
ー（車番）認識手段７と、絶対位置座標計測装置１３と
リンクして自動車の絶対位置座標を入力する位置座標入
力手段８と、現在時刻を計測する時刻計測手段（時刻装
置）９と、路車間通信の送受信装置１２にデータを送信
する通信インタフェース１１とからなる。

【００２８】図４に、自動車に上記テレビカメラ２と車
番認識装置１と、絶対位置座標計測装置１３と、路車間
通信の送受信装置１２（アンテナ１２ａを含む）を搭載
する図を示す。送信データは、道路上に設置したビーコ
ン２１（図３の２１ａ〜２１ｃに対応）を介して基地局
１４に伝送される。

【００２９】車番認識装置１のハードウエア構成を図５
に示す。テレビカメラ２の画像をＡ／Ｄ変換器４を経由
して画像メモリ５に入力する。通常、画像メモリ５は、
５１２×５１２画素の８ビットデータのプレーンを複数
枚備えている。この画像メモリ５に記憶された画像は、
画像処理プロセッサ２３で車番認識処理に必要な各種画
像処理を実行するもので、画像処理プロセッサ２３が図
３のプレート検出手段６及びプレートナンバー認識手段
７に相当する。例えば、空間フィルタを用いた平滑化処
理、輪郭強調処理や２値化処理、ラベリング処理等を高
速に処理するものである。この画像処理プロセッサはあ
らかじめプログラミングされたデータに基づきＲＡＭ２
４，ＲＯＭ２５、ＣＰＵ２６で制御される。また、位置
座標計測装置１３、送受信装置１２との通信を行なうた
めの通信インタフェース１１を備えている。

【００３０】一方、基地局１４では上記車番認識装置付
き自動車から送信されてきた車番認識，時刻，絶対位置
座標に関するデータをビーコン２１（２１ａ，２１ｂ，
２１ｃ）を介して受信するデータ受信装置１５と、その
受信データを記憶するデータ記憶部１６と、上記データ
を解析して車番認識対象車（ここでは対向車）の走行時
間を算出する手段１７と、その算出結果を表示装置２０
に出力する手段１８とを備える。データ受信装置１５，
データ記憶部１６，走行時間算出手段１７，出力手段１
８が基地局１４の計算機により構成される。

【００３１】ここで、本実施例の交通監視システムの全
体の動作を図１により説明する。

【００３２】（ａ）車両の走行時間計測 図１（イ）において、道路Ｒ上の地点Ａ，Ｂ間を例にし
て、符号ａ，ｂは同一進路方向をとる自動車で、これら
の複数の自動車ａ，ｂには、図３に示したようなテレビ
カメラ２、車番認識装置１、位置座標計測装置１３を搭
載する。

【００３３】対向車（車番認識対象車両）は、一台とは
限らないが、ここでは対向車をまとめて符号ｃにより示
す。

【００３４】各自動車ａ，ｂで得られた対向車ｃの車番
認識データを時刻及び自動車の絶対位置座標データと関
連させて車外の基地局１４にビーコン２１ａ，２１ｂ，
２１ｃ（Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３）のいずれかを介した路車間
通信システムにより送る。基地局１４では、複数（２台
以上）の自動車ａ，ｂから送られてきた対向車ｃの車番
認識，時刻，絶対位置座標に関するデータを計算機によ
り集計して、データの中から異なる地点での同一の（一
致する）車番認識データに対する異なる時刻及び絶対位
置座標からその異なる地点間での対向車ｃの走行に要し
た時間を渋滞情報等の交通情報として算出する。

【００３５】従来の交通監視システムでは、車番認識用
のテレビカメラが所定の場所に固定設置されるため、そ
の位置情報は自ずと分かっており、車番認識データを時
刻データと共に中央の基地局に送ることで、容易に特定
地点間の車両走行時間を算出することが可能である。こ
れに対し、本発明では、移動物体である自動車（移動
局）にテレビカメラ及び車番認識装置を搭載するので、
時刻のほかに認識した対象をキャッチした場所を特定し
なければ走行時間の計測を実現させることはできない。
そこで、前述したように最近普及しつつあるナビゲーシ
ョンシステム１３を車番認識装置にリンクして、車番を
キャッチ（認識）した時点の絶対位置座標を計測し、こ
の位置座標を時刻データと併用して異なる地点での走行
時間を計測するようにしている。

【００３６】ナビゲーションシステムの一例としてＧＰ
Ｓがあるが、ＧＰＳは衛星を利用して絶対位置座標を計
測するシステムである（文献コミュニケーションズ １
９９０．３．１２号 ＰＰ．１３１）。

【００３７】ここで、本実施例の自動車走行時間の計測
について、より具体的に説明する。

【００３８】ＧＰＳなどのナビゲーションシステムから
車番を認識した時の絶対位置座標を車番認識装置１に入
力しておき、車番を認識した時のその車番認識データを
座標値と認識した時刻とペアにして図１（ロ）（ハ）に
示すようにファイルに記憶しておく。このデータはビー
コン２１に接近したタイミングで、ビーコン２１を介し
て記憶しているデータを全て基地局１４に伝送する。伝
送終了時点で車番認識装置が記憶しているファイルを初
期化する。

【００３９】路車間通信のビーコンは数百ｍ〜数キロ間
隔で設置されるが、この間を走行している車番認識装置
付き自動車がビーコンを通過した時に車番認識，時刻，
絶対位置座標を全て伝送する。このとき、ビーコン側か
ら通過自動車に対して情報の伝送を要求し、その要求信
号によって車番認識装置付き自動車の過去に認識したデ
ータを時間毎に伝送する。例えば、ＧＰＳからの位置信
号に基づき、ポイントp1、時刻t1で「品川33と1234」、
ポイントp2、時刻t2で「横浜77め9876」を認識した場
合、p1、t1と「品川33と1234」、p2、t2と「横浜77め98
76」のペアで結果を伝送する。

【００４０】基地局１４では、受信装置１５を介して受
け取った車番認識，時刻，絶対位置座標データを受信し
てデータ記憶部１６に記憶し、このデータを集計，解析
して対向車ｃの異なる地点間の走行時間を走行時間算出
手段１７を用いて算出する。

【００４１】例えば、車番認識装置１を搭載している２
台の自動車ａ，ｂが約７分離れて地点Ａから地点Ｂに向
かって走行している場合は、先行自動車ａが対向車ｃに
対し認識した車番認識データが図１（ロ）のように示さ
れ、後続自動車ｂが対向車ｃに対して認識した車番認識
データが図１（ハ）ように示されたものとする。

【００４２】これらの認識データにおける地点番号は、
便宜的に地点Ａ〜地点Ｂまでを分割して所定距離ごとに
１，２，３…２０と番号付けしたものである。

【００４３】例えば、対向車ｃのうち「９０−０１」の
車番を先行自動車ａが地点３の位置で時刻８：１４：１
５（時：分：秒）で認識されたとすると、この「９０−
０１」の番号を後続自動車ｂの認識結果からサーチす
る。そして、図１（ハ）のデータより地点２、時刻８：
２０：１３で後続自動車ｂが検出していることが分か
る。

【００４４】基地局１４では、地点２，３の位置関係を
ナビゲーションシステムを利用した絶対位置座標からあ
らかじめ把握しており、この地点２，３間の距離Ｌを地
点２，３の絶対位置座標から計測し、距離Ｌにおける同
一車番を認識した時刻の差Δｔ（ここでは約６分）を走
行時間として算出する。

【００４５】ここでは、地点２，３間の走行時間は短区
間の値であるが、その他の区間でも同様にして他の車番
認識装置付き自動車が対向車ｃ（対向車ｃは途中で代わ
ってもよい）の異なる地点間の同一車番認識結果を統合
処理することで、地点Ａ〜地点Ｂまでの走行時間を算出
することが可能となる。

【００４６】この統合処理は、図２のように実行するこ
とができる。

【００４７】図２では、地点Ａから地点Ｂまでの間を一
例として所定ピッチで１〜２０の短区間に分割してい
る。例えば、図１（ロ），（ハ）の車番認識，時刻，絶
対位置座標データに基づき１短区間以上の走行時間を計
算できた対向車ｃを５台として、これらを車両１〜車両
５までの走行時間を該当の区間にあてはめて並べると、
車両１は区間１〜５を６分、車両２は区間４〜１０を７
分で走行している。車両３は区間７〜１８を１５分、同
様にして、車両４，５においても車番認識データを基に
算出した１区間以上の走行時間を該当の区間にあてはめ
る。

【００４８】このような走行時間データを用いて、各短
区間ごとの平均走行時間を算出する。例えば、区間１〜
４までは各短区間での走行時間が車両１の走行時間から
求まり、各区間で６／４分となり、区間４〜５では、車
両１と車両２の走行時間が重なるので平均走行時間（６
／４＋７／６）／２分となり、区間５〜７では、各区間
が車両２の走行時間（７／６）となり、区間７〜９で
は、車両２，３が重なるのでその間の各区間の平均走行
時間（７／６＋１５／１１）／２となり、このように全
ての車両１〜５の短区間毎の平均走行時間を全て積算し
て地点Ａ，Ｂ間の走行時間を得る。また、このような走
行時間データを基にＡ〜Ｂ点の任意の区間の走行時間を
得ることも可能である。

【００４９】なお、基地局１４では、自動車毎、ビーコ
ン毎に車番認識，時刻，絶対位置座標データを図１
（ロ）（ハ）のように格納することは、非常に管理が難
しくなる。このため、基地局１４では、ビーコンから受
け取ったデータを時間が古い順番に並び変えて全ての自
動車、全てのビーコンの情報を一元管理することがよ
い。このようにすれば、ビーコンが複数あっても時間が
古い順番にデータを並び変えることで、ビーコンをまた
がる走行時間が容易に算出可能である。

【００５０】すなわち、図２に示す走行時間算出方式
は、基地局１４の計算機によって、複数の自動車（図２
では車両１〜５）から受信した車番認識，時刻，絶対位
置座標に関するデータを時刻の古い順にデータ記憶し、
これらのデータの中から一致した車番認識データの始
点，終点（図２では車両１〜５の各走行時間の始点と終
点に相当）の絶対位置座標及び時刻データを取り出して
その始点，終点間の走行時間を算出し、この算出した走
行時間を、予め所定ピッチで分割した道路の短区間１〜
２０のうち前記始点，終点間に相当する箇所にあてはめ
て短区間ごとの平均走行時間（ここで、平均走行時間と
は、短区間に走行時間算出可能な車番認識対象車が１つ
或いは２つ以上存在する場合にそれらの車番認識対象車
のその短区間における走行時間の平均値を意味する）を
算出し、これらの平均走行時間を任意の区間（ここで、
任意の区間とは、前記短区間を２以上集めた区間であ
り、図２では地点Ａ〜Ｂの距離に相当する）で積算して
任意の区間の自動車走行時間を算出することになる。

【００５１】なお、本実施例は、複数の自動車で検出し
た対向車（或いは先行車）の車番認識，時刻，絶対位置
座標を利用して、盗難車，犯罪車等の検出も可能であ
る。以下、これについて説明する。

【００５２】（ｂ）盗難車，犯罪車等の特定自動車検出 この場合にも、車番認識装置付き自動車は、上記（ａ）
同様に対向車或いは先行車の車番認識，時刻，絶対位置
座標データの収集を行う。

【００５３】一方、基地局１４では、図６に示すよう
に、車番認識装置搭載の複数の自動車からビーコン２１
（２１ａ〜２１ｎ）を介して受け取った車番認識，時
刻，絶対位置座標データをデータ記憶装置１６に記憶す
る。また、予め番号入力装置６０から盗難車の番号など
を入力して登録番号記憶装置６１に記憶（登録）する。
登録番号サーチ装置６２は、登録番号記憶装置６１に記
憶している盗難車や犯罪自動車などの車番データとデー
タ記憶装置１６の情報とをサーチにより照合し、一致し
た番号が検出されると、アラームなどを出力する。一致
した番号は、順次他の車番認識装置搭載自動車によって
も検出されるため、車両追跡手段６３を用いて例えば、
図１に示すような地点３、２、１で順次検出されたとす
ると、登録番号はこの順番に走行していることが即座に
分かる。これらのデータは、走行経路を追跡する形式で
出力手段１８及び表示装置２０によって表示される。

【００５４】本実施例は、車番を認識する画像処理シス
テムを自動車そのものに搭載し、すれ違う対向車或いは
先行車の車番を逐次認識しておき、将来設置される路車
間通信等を利用して、認識した結果を中央（基地局）に
伝送するようにしたものである。この車番認識装置を搭
載する自動車が仮に１００台に１台の割合でも、１〜２
ｋｍ間隔で車両を検出することになり、かなりの車両検
出が可能である。

【００５５】その結果、交通情報として利用する走行時
間計測や登録自動車検出などの検出率向上を達成でき
る。

【００５６】上記実施例では、路車間通信手段を用いて
基地局１４に車番，時刻，絶対位置座標データを伝送す
る方式について説明したが、オフライン的な交通監視シ
ステムを構築することも可能である。

【００５７】例えば、車番認識装置を搭載したモニター
車を数台，所定の時間間隔で走行させ、そのデータを基
地局に持ち寄って（持ち帰って）から走行時間などを算
出し、信号機の状態等の道路状況をチェックするなどが
ある。また、車は走行しなくてある地点に停止し、その
場所を通過する車両を認識することも考えられる。

【００５８】このように、オンライン的に認識結果を伝
送しない応用もあるため、伝送手段を持たない構成の車
番認識装置付き自動車であっても、交通監視システムを
構築することが可能である。

【００５９】なお、伝送手段を有しない場合は、車番認
識，時刻，絶対位置座標データを持ち出し可能な車載記
憶媒体、例えばＩＣカード等に記憶する。この記憶媒体
をモニター車走行終了後に取り外し、このデータをパソ
コン（車外計算機）などで読み取り解析する。

【００６０】ある地点に停止して計測する場合は、位置
データが分かっているため、ＧＰＳなどの絶対位置計測
装置などは不要になる。

【００６１】以上、交通監視システムについて説明した
が、自動車に搭載している車番認識関連機器は自動車の
電源がＯＮ状態になると初期設定を行ない、電源ＯＦＦ
の時点でファイル格納などの後処理を実行し終了する。

【００６２】なお、夜間時の照明等については特に触れ
なかったが、必要に応じて近赤外照明などを設置すれば
夜間の車番認識が可能になる。また、絶対位置座標計測
装置の例としてＧＰＳを揚げているが、車の積算距離メ
ータを利用することも可能である。すなわち、ビーコン
にデータを伝送する時に現在の距離と、すれ違った車
（車番認識対象車）を検出した時の距離データからビー
コンから何ｍ離れた位置で検出したデータかが分かるた
め、大まかな位置座標として用いることができる。しか
しながら、交差点などを曲がった場合などの情報がない
ため、車両追跡などに応用するにはデータ不足である。

【００６３】このような交通監視システムを構築するた
めには、（１）画像処理装置の小型化、（２）小型化に
よる安価、（３）超高速画像処理の高速化（例えば、超
高速画像処理ＬＳＩによる高速性）などが要求される。
画像処理装置を自動車に搭載することは、文献「スーパ
ースマートビークルシステムの研究開発に向けて」電気
学会道路交通研究会資料 ＲＴＡ−９２−５（１９９
２．２）にもあるようにかなり以前から取り組まれてい
る。このアプローチは主に、自動運転、安全確保等の目
的に画像処理を用いようとするものである。しかしなが
ら、本発明によればナンバープレートを認識して走行時
間を計測したり、盗難車などを検出するためのシステム
にするためには種々の配慮が必要である。

【００６４】例えば、順次通過する自動車の映像からプ
レートの画像をどのように検知するか。また、高い認識
率を達成するための手段は、認識したデータをどのよう
に伝送、処理するかの課題を解決する必要がある。

【００６５】以下、これらの車番認識に伴う課題の対処
について説明する。ここでは、上記実施例に用いるプレ
ート検出手段６、プレートナンバー認識手段７について
説明する。

【００６６】（１）プレート検出手段６について 従来のように車番認識用テレビカメラを道路上に固定設
置する交通監視システムでは、車両感知器によって自動
車の位置を検出し、カメラの視野に自動車のプレートが
映ったタイミングで画像を取り込みその画像を処理す
る。しかしながら、車載型の車番認識装置の場合には車
両感知器などを備えることは、他の車による妨害などで
距離を計測できない等の問題があり難しい。このため、
連続している画像からナンバープレートが映っている画
像かどうかを判断する必要がある。このため、本発明で
は入力した画像をリアルタイムに処理してナンバープレ
ートが画面上にあるかどうかを常にチェックし、ナンバ
ープレートが検出されたら認識処理を実行する。

【００６７】画像処理での自動車検知方式（特開昭６０
−２４１３８７号など）は、移動物体が存在しないとき
の映像と認識対象が視野に入った場合の画像では違って
くることに着目した手法であるが、対向車線を視野にし
ている場合、認識対象自動車が視野に入っていなくても
背景が複雑である。このため、単に画像が変化したこと
を検知しても認識対象自動車の検知にはならない。

【００６８】このため、車載型車番認識装置の場合は、
入力した画像中に認識対象すなわちナンバープレートが
入っているかどうかを高速に検出する必要がある。対向
車線を撮影する場合、自車の車の速度、対向自動車の車
の速度が加算されて相対的に高速にカメラの視野を通過
するが、例えば、図７に示すように車番認識装置を搭載
した車両２７から対向車線の車両２８，２９（車両２
８，２９は同一自動車である）を、５ｍ前方の視野１．
５ｍ程度で撮影すると車両２８，２９のフロントが位置
するＡ点、Ｂ点では、図８に示すように対向車線の自動
車の画像が時間と共に変化する。Ａ点、Ｂ点の距離を２
ｍとした場合、車の相対速度が１００ｋｍ／ｈの場合、
Ａ点から画像の中心（Ｂ点）にプレートが移動するのに
６０ｍｓ、２００ｋｍ／ｈで３０ｍｓの時間がある。

【００６９】したがって、画像を入力しながらこの画像
に対しリアルタイム（１／６０秒）にプレートのサーチ
を行なえば、プレートが視野の中央に入った画像を処理
することができる。処理領域は画像の中心付近に図８の
破線３２で示すように設定すれば、処理時間を短縮可能
である。

【００７０】例えば、画像処理領域のサイズを１６０
（Ｈ）×１８０（Ｖ）画素にし、画像処理クロックを２
４ＭＨｚで実行する場合、１／６０秒間に平滑化処理な
どの基本的な画像処理を約１０〜１４回程度実行可能で
ある。したがって、図９に示すような特開昭６１−１４
１０８７号記載の方式を採用することが可能である。こ
の手法は、図９に示すように、入力した画像３３に対
し、水平方向の微分処理を行ない（３４）、これを所定
の２値化しきい値で２値化した後に、２値画像を整形す
るために膨張処理を行なう（３５）。自動車全面部の模
様は、ほとんどが水平の縞模様であるため、水平方向に
微分（垂直のエッジを強調）処理を行なうことで、ナン
バープレート近傍にエッジが抽出され（３６）、ナンバ
ープレート以外の背景を除去できることに着目した手法
である。

【００７１】したがって、得られた整形画像の各領域の
大きさ（面積、縦、横サイズなど）がナンバープレート
の形状に類似している領域３７が入力した画像内に存在
しているかどうかをリアルタイムにチェックすることが
可能である。画像処理プロセッサの速度は年々高速化さ
れており、現在２５ＭＨｚ〜３３ＭＨｚ程度であるが、
将来は１００ＭＨｚ程度の超高速画像処理プロセッサの
登場もあり得るため、上記ナンバープレート検出は容易
に実行可能である。

【００７２】（２）プレートナンバー認識手段（プレー
トナンバー高認識率達成手法）７について 通常の車番認識システムは、入力した画像からナンバー
プレート領域を切り出し、その領域内の文字コードをそ
れぞれ抽出し、ニューラルネットワークなどを利用して
認識する。この入力した画像は明るさの変化、ノイズの
状態、他の車線を走行する影の影響など様々な要因によ
って変化するため、認識精度が変化する。

【００７３】このため、本実施例では、自動車が画面視
野内に進入したタイミングから数枚の画像を順次取り込
み、それぞれの画像に対し、プレートの車番認識を実行
し、各コードの認識確信度の総和が最も大きい認識結果
を最終の認識結果（最適画像認識データ）とするように
している。

【００７４】このように、認識の確信度が分かるような
ニューラルネットワークを利用することで、最も認識確
信度が高い画像での認識結果を出力することが可能であ
る。

【００７５】プレート内の文字認識は各種方式がある
が、ここでは特願平５−６４４５号記載の方法を用いて
いる。通常のプレート認識でもかなりの率で認識可能で
あるが、さらに高認識率を達成するための手法について
説明する。

【００７６】プレートナンバー認識手段７は、画像メモ
リ５に格納された入力画像の内、ナンバープレート内の
一連番号、陸運支局コード、車種コード、用途コードの
各文字を認識するもので、各コードの文字を抽出する文
字抽出手段と、各コードを文字を認識する文字認識処理
手段と、認識結果評価手段と、認識結果を出力する認識
結果出力手段からなる。文字認識処理手段は、各コード
領域毎にどのような文字が存在しているかが予め分かる
ため、一連番号、車種コード、陸運支局コード（地
名）、用途コード（ひらがな）認識部に分かれている。
以下、前記文字抽出手段，文字認識処理手段，認識結果
評価手段について既述の画像入力手段と関連させて、そ
の詳細を説明する。

【００７７】画像入力手段 テレビカメラ２からの画像を画像メモリ５に取り込む。
認識対象画像は前述したナンバープレート検出手段６で
ナンバープレートが検出された時点から同一車両の映像
を連続して取り込む。すなわち、ナンバープレートが中
央付近に入ったタイミングから更に自動車が手前に近づ
いてきた画像を取り込む。文字認識の面からはできるだ
け文字を大きく撮影した場合が認識率が高いため、この
ように複数枚の画像を入力している。

【００７８】文字抽出手段 前記プレート検出手段６で求められたナンバープレート
領域内を２値化処理して、一連番号の２値画像を作成す
る。この抽出した一連番号の２値画像の各座標領域を求
め、ノイズか文字かを２値画像の領域の大きさや文字列
の配列規則などによりチェックした後に、一連番号の各
数字画像の中心座標、平均高さ（画素）、数字の桁間隔
から陸運支局コード、車種コード、用途コードの位置を
特定する。

【００７９】文字認識手段 ナンバープレート認識においては、各文字領域毎にどの
ような文字があるかがあらかじめ決まっているため、こ
こでは４つのニューラルネットワークを用いて認識して
いる。

【００８０】すなわち、一連番号の数字認識、車種コー
ドの数字認識、陸運支局コード（漢字、ひらがな）認
識、用途コード（ひらがな）認識部である。ネットワー
クの概要は、図１０（イ）に示すように入力層、中間
層、出力層の３層のネットワーク３９である。各コード
毎にネットワークを用意しているがネットワーク規模が
異なるだけで動作は同じものであるため、ひらがな（用
途コード）のネットワークを例に説明する。

【００８１】図１０の３８は用途コード「あ」の濃淡画
像である。この濃淡画像の各画素データを入力の特徴量
としてニューラルネットワーク３９の入力層に与え、順
次中間層、出力層の計算を実行する。出力層には、学習
したパターンに類似していれば出力の値は１．０の値に
近づき、判断できないような文字については出力値が
０．０に近づいた値が４０のように求まる。この出力層
の出力値が最も大きいカテゴリが認識結果となる。図１
０では「あ」の出力が０．６８で最も大きいため、認識
結果は「あ」になる。ここで、出力値が最大の値（ここ
では０．６８）を確信度値と呼ぶことにする。以下各コ
ード毎のネットワーク構成を示す（ネットワーク規模は
一例である）。

【００８２】（ａ）一連番号の数字認識部 ネットワーク規模は入力１２、中間６、出力１０個であ
る。認識に用いる特徴量の例としては濃淡画像データで
も可能であるが、文字の大きさが比較的大きいことか
ら、２値画像での穴の数、端点の数、文字外接矩形から
文字線までの距離などを用いている。

【００８３】（ｂ）車種コードの数字認識部 認識に用いる特徴量の例としては、一連番号に比べ文字
サイズが小さいため、２値画像でなく濃淡画像で認識す
る。このため、前記文字抽出手段で求まった領域の画像
データ（濃度値）を特徴量としている。また、数字１桁
づつ切り出すのでなく、「３３」「５８」などといった
一連のコードを認識する。このため、出力層は「０」〜
「９９」の最大１００個を用意している。入力の特徴量
数はここでは２０×１０画素の２００個である。

【００８４】（ｃ）陸運支局コード認識部 陸運支局コードも車種コードと同様にコードエリア全体
を１つのパターンとして認識するようにしているため、
地名の数だけを分離すればよい。したがって、出力ニュ
ーロンは１００個程度で良い。このようにすることで、
「島根」「鳥取」の「島」「鳥」の類似文字識別や、ひ
らがな、漢字の区別も必要なくなる。入力の特徴量数は
ここでは２０×１０画素の２００個である。

【００８５】（ｄ）用途コード認識部 入力の特徴量数はここでは１０×１０画素の１００個で
ある。出力層はひらがなの４６個である。

【００８６】認識結果評価手段 時刻ｔの画像を認識した結果、一連番号の確信度値、車
種コードの確信度値等が求まる。この値の総和を取り込
んだ複数の画像に対して求めると、図１０（ロ）に示す
ように各画像での確信度値の総和が求まる。この総和が
最大の入力画像が最も最適な画像と判定し、その時の認
識結果を出力する。図１０（ロ）に認識結果では、時刻
ｔ＋ｄｔの画像が最適と判定する。

【００８７】ここで、一連番号は桁数が変化するため、
確信度値は対象桁の確信度値の平均値を算出する。すな
わち、４桁、３桁等の場合でも０〜１の範囲に正規化さ
れる。

【００８８】また、視野に十分車両が入っていない場合
などでは例えば用途コードが見えないなどが発生する。
この場合は用途コードの出力値を０とする。なお、各コ
ード毎の確信度値に係数をそれぞれ乗じ、重み付きの総
和を取ってもよい。これにより、例えば用途コードの係
数を１．０、それ以外を０．５として用途コードの認識
率がより高い画像を最適な画像と判断するようなことも
可能である。

【００８９】以上の処理の流れを図１１を用いて説明す
る。プレート検出手段６でプレートが視野の中央にはい
るまで画像ｇ（１）を入力しながらループする（４１，
４２）。プレートを検出できたら、画像を順次複数枚取
り込む（４３）。ここでは、ｇ（２）〜ｇ（ｎ）のｎ枚
の画像を取り込んでいる。次に、入力したｇ（１）〜ｇ
（ｎ）の画像のうち最初に入力したｇ（１）の画像のプ
レート領域がプレート検出処理４２で求まっているた
め、その領域内について一連番号を抽出し各コード領域
座標を算出する（４５）。この各領域毎に文字認識手段
で文字認識し（４６）、認識した文字毎に確信度が求ま
るので、その確信度を全て総和してｓｕｍ（１）を求め
る（４７）。そして次の画像ｇ（２）に対して同様に処
理しｓｕｍ（２）を求める。このようにして全てのプレ
ートのｓｕｍ（ｋ）を求める。全てのｓｕｍ（１）から
ｓｕｍ（ｎ）が求まるので、このｓｕｍ（ｋ）の内最大
の値を持つｋを求める（４９）。このｋが最も最適な画
像と判断されるので、このｋに対応する認識結果を出力
する（５０）。

【００９０】ここで、ｇ（ｉ＋１）の画像に対するプレ
ート領域は前回のｇ（ｉ）で求まったプレート領域座標
を移動させて処理する（３１、３２）。移動座標の計算
方法は、図１２に示すように前時刻の画像から求まった
プレート領域座標（ｘｓ，ｙｓ）−（ｘｅ，ｙｅ）に対
し（５４）、微小時間ｄｔの間に車両が移動可能な範囲
ｘｄ，ｙｄを用いて（ｘｓ’，ｙｓ’）−（ｘｅ’，ｙ
ｅ’）を求める（５５）。通常のテレビカメラを用いた
場合、微小時間ｄｔは１／６０〜１／３０秒である。こ
の時間に車両がどの程度右手前側に移動するかを予想
し、領域を移動している。

【００９１】テレビカメラを屋外に固定設置するタイプ
の車番認識システムでは、通過車両の間隔が通常１秒程
度であるため、この時間内に処理できればよいが、車載
型の場合はカメラ自体が移動しているため、半分の０．
５秒程度の車間時間になると推定できる。このため、
０．５秒以内で処理することが車載型車番認識装置では
必要である。このため、上記のようにプレート検出時間
を短縮し、複数枚（２〜３枚程度）の画像認識でも０．
５秒以内で処理できるようにしている。

【００９２】このように、プレート検出手段でプレート
が検出された時点から複数枚の画像を取り込み、それぞ
れの認識結果から最適な画像を決定し、その最適画像に
対する認識結果を出力することで車番認識システムの信
頼性が格段に向上可能である。

【００９３】このように、本実施例の交通監視システム
では、車番認識装置を自動車に搭載することで、車両検
知台数が搭載車両の普及率と共に格段に向上することが
期待でき、特に従来のようにテレビカメラ及び車番認識
装置を道路に固定設置した方式において不可能であった
課題（テレビカメラの設置間で道路に合流してきたり横
道にそれた自動車に対する車番認識の困難性）を解消
し、今まで不可能であった不特定地域や区間の自動車走
行に要する時間をフレキシブルに算出したり、不特定地
域や区間を走行する盗難車，犯罪車等の検出効率を高
め、この種交通監視システムの性能を向上させることが
できる。

【００９４】また、ナンバープレートを検出した時点か
ら複数枚の画像を取り込み、それぞれの認識結果から最
適な画像を決定し、その最適画像に対する認識結果を出
力することで車番認識ひいては交通監視システムの信頼
性が格段に向上可能である。

【００９５】なお、車番認識部についてはニューラルネ
ットワークを用いて説明したが、認識の確信度が求まる
認識手法を用いる場合ならどの様な手法でも同様の効果
がある。例えば、ファジー処理による認識や正規化相関
演算による濃淡パターンマッチング等（当然２値画像で
のパターンマッチングも含む）である。パターンマッチ
ングの場合はテンプレートと何割一致しているかが求ま
る為、ニューラルネットワークと出力形態は同じであ
る。

【００９６】

【発明の効果】本発明によれば、車番認識装置を自動車
に搭載することで、車両検知台数が車番認識装置搭載車
両の普及率と共に格段に向上することが期待でき、特に
従来のようにテレビカメラ及び車番認識装置を道路に固
定設置した方式において不可能であった課題（テレビカ
メラの設置間で道路に合流してきたり横道にそれた自動
車に対する車番認識の困難性）を解消し、今までに実現
できなかった不特定の地域や区間の自動車走行に要する
時間を算出したり、不特定の地域や区間を走行する盗難
車，犯罪車等の検出効率を高め、この種交通監視システ
ムの性能を向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係る交通監視システムの概
要図。

【図２】上記実施例における自動車走行時間算出の原理
を示す説明図。

【図３】上記実施例の車番認識装置付き自動車と基地局
との関係を示すシステム概要図。

【図４】上記実施例の車番認識装置付き自動車の概要
図。

【図５】上記実施例に用いる車番認識装置のハードウエ
アを示す構成図。

【図６】上記実施例に用いる登録自動車追跡システムを
示す基地局側の構成図。

【図７】上記実施例に用いる車番認識装置付き自動車に
よる対向車のナンバープレート検出状態を示す説明図。

【図８】図７のナンバープレート検出状態を角度を変え
て示した説明図。

【図９】ナンバープレート検出のための画像処理例を示
す説明図。

【図１０】プレートナンバーを認識するための画像処理
例を示す説明図。

【図１１】プレートナンバーを認識するための画像処理
例を示すフローチャート。

【図１２】ナンバープレート検出のための画像処理例を
示す説明図。

【図１３】従来の交通監視システムを示す説明図。

【符号の説明】

ａ，ｂ…車番認識装置搭載の自動車、ｃ…対向車（車番
認識対象車）、１…車番認識装置、２…テレビカメラ、
４…画像入力手段、５…画像メモリ、６…ナンバープレ
ート検出手段、７…プレートナンバー認識手段、８…位
置座標入力手段、９…時刻計測手段（時刻装置）、１０
…データ記憶手段、１１…通信インターフェイス、１２
…送受信装置、１３…位置座標計測装置（ナビゲーショ
ンシステム）、１４…基地局、１５…データ受信装置、
１６…受信データ記憶部、１７…走行時間算出手段（計
算機）、２１（２１ａ〜２１ｎ）…ビーコン。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０８Ｂ 26/00 8621−2Ｅ Ｇ０８Ｇ 1/01 Ｄ 1/017 1/09 Ａ 1/123 Ａ Ｈ０４Ｂ 7/26

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数の自動車にテレビカメラと、該テレ
   ビカメラの画像から対向車或いは先行車の車番を認識す
   るための画像処理を行なう車番認識装置とを搭載し、こ
   の車番認識装置と時刻を知らせる時刻装置及び自動車の
   絶対位置座標を計測するナビゲーションシステムとをリ
   ンクして、車番認識データを時刻及び自動車の絶対位置
   座標と関連させて車外の基地局に送信し、この基地局で
   は、前記複数の自動車から送られてきた車番認識，時
   刻，絶対位置座標に関するデータを計算機により集計し
   て、異なる地点で検出された同一車番認識データに対す
   る時刻及び絶対位置座標からその異なる地点間での自動
   車走行に要した時間を交通情報として算出することを特
   徴とする交通監視システム。
2. 【請求項２】 前記基地局の計算機は、盗難車，犯罪車
   等の特定の車番に関するデータを登録して、この登録さ
   れた特定車番と前記複数の自動車から送られてくる車番
   認識データとをサーチにより照合して、一致する車番認
   識データがある場合には、その時刻，絶対位置座標を用
   いて、前記特定車番の自動車の走行経路を追跡する走行
   経路追跡手段を備えて成ることを特徴とする請求項１記
   載の交通監視システム。
3. 【請求項３】 前記自動車から車番認識，時刻，絶対位
   置座標に関するデータを前記基地局に送信する場合に
   は、道路に設置されたビーコンを利用した路車間通信シ
   ステムを介して行うように設定してあることを特徴とす
   る請求項１又は請求項２記載の交通監視システム。
4. 【請求項４】 複数の自動車にテレビカメラと、該テレ
   ビカメラの画像から対向車或いは先行車の車番を認識す
   るための画像処理を行なう車番認識装置と、持ち出し可
   能な車載記憶媒体とを搭載し、前記車番認識装置と時刻
   を知らせる時刻装置及び自動車の絶対位置座標を計測す
   るナビゲーションシステムとをリンクして、車番認識デ
   ータを時刻及び自動車の絶対位置座標と関連させて前記
   車載記憶媒体に逐次記憶させ、この車載記憶媒体を前記
   車番認識装置搭載の自動車外部の計算機に持ち寄って、
   該計算機では、前記持ち寄りの車載記憶媒体の中のデー
   タを集計して、異なる地点での同一の車番認識データに
   対する時刻及び絶対位置座標からその異なる地点間での
   自動車走行に要した時間を交通情報として算出すること
   を特徴とする交通監視システム。
5. 【請求項５】 前記計算機は、盗難車，犯罪車等の特定
   の車番に関するデータを登録して、この登録された特定
   車番と、前記複数の自動車から持ち寄られた車載記憶媒
   体の中の車番認識，時刻，絶対位置座標に関するデータ
   とを照合して、一致する車番認識データがある場合に
   は、その時刻，絶対位置座標を用いて、前記特定車番の
   自動車の走行経路を追跡する走行経路追跡手段を備えて
   成ることを特徴とする請求項４記載の交通監視システ
   ム。
6. 【請求項６】 前記計算機は、複数の自動車から受信し
   た或いは持ち寄られた車載記憶媒体の中の車番認識，時
   刻，絶対位置座標に関するデータを時刻の古い順にデー
   タ記憶し、これらのデータの中から一致した車番認識デ
   ータの始点，終点の絶対位置座標及び時刻データを取り
   出してその始点，終点間の走行時間を算出し、この算出
   した走行時間を、予め所定ピッチで分割した道路の短区
   間のうち前記始点，終点間に相当する箇所にあてはめて
   前記短区間ごとの平均走行時間（ここで、平均走行時間
   とは、短区間に走行時間算出可能な車番認識対象車が１
   つ或いは２つ以上存在する場合にそれらの車番認識対象
   車のその短区間における走行時間の平均値を意味する）
   を算出し、これらの平均走行時間を任意の区間（ここ
   で、任意の区間とは、前記短区間を２以上集めた区間で
   ある）で積算して任意の区間の自動車走行時間を算出す
   ることを特徴とする請求項１ないし請求項５のいずれか
   １項記載の交通監視システム。
7. 【請求項７】 テレビカメラと、該テレビカメラの画像
   から対向車或いは先行車の車番を認識するための画像処
   理を行なう車番認識装置と、車載記憶媒体とを搭載し、
   前記車番認識装置と時刻を知らせる時刻装置及び自動車
   の絶対位置座標を計測するナビゲーションシステムとを
   リンクして、車番認識データを時刻及び絶対位置座標デ
   ータと関連させて前記車載記憶媒体に逐次記憶されるよ
   うに設定して成ることを特徴とする車番認識装置付き自
   動車。
8. 【請求項８】 前記車番認識装置は、前記テレビカメラ
   の映像を入力し、その入力画像内にナンバープレートが
   存在しているかをチェックするナンバープレート検出手
   段と、ナンバープレートが検出された時を基準に、同一
   車両のナンバープレート画像を所定の時間間隔で複数枚
   取り込む画像メモリと、該画像メモリに入力した各ナン
   バープレート画像の文字を認識する文字認識手段と、該
   文字認識手段の文字認識結果の確信度から最適画像の判
   定を実行する認識評価手段とを備え、前記最適画像の認
   識結果を車番認識データとして採用するように設定して
   成ることを特徴とする請求項７記載の車番認識装置付き
   自動車。