WO2021157046A1 - 駐車車両捜索システム - Google Patents

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WO2021157046A1
WO2021157046A1 PCT/JP2020/004739 JP2020004739W WO2021157046A1 WO 2021157046 A1 WO2021157046 A1 WO 2021157046A1 JP 2020004739 W JP2020004739 W JP 2020004739W WO 2021157046 A1 WO2021157046 A1 WO 2021157046A1
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vehicle
search
image
parking
parked
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PCT/JP2020/004739
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English (en)
French (fr)
Inventor
谷口　明
Original Assignee
三菱電機ビルテクノサービス株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/14—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas

Definitions

  • the present invention relates to a parked vehicle search system, particularly a search for a vehicle parked in a relatively large parking lot.
  • a facility with a relatively large site such as a shopping mall has a large parking lot so that many vehicles can park.
  • surveillance cameras are installed in parking lots to monitor the condition of parking lots and crimes such as theft.
  • the parking lot is divided into a plurality of spaces for parking vehicles, and visitors who come by vehicle search for a vacant space and park.
  • a unique space number is assigned to the parking space so that the parking position can be identified. Normally, the parking position is not decided at the time of entering the parking lot, so it is necessary for the visitor to remember the space number of the position where the vehicle is parked.
  • the visitor may forget the position where the vehicle was parked.
  • the person concerned with the facility searches the parking lot by asking the visitor for information such as the characteristics of the vehicle. This search is burdensome due to the vast parking lot.
  • An object of the present invention is to make it possible to easily search for a vehicle by using a photographed image of a parking lot.
  • the parked vehicle search system includes a photographed image acquisition means for acquiring a photographed image of a parking lot, a search condition receiving means for receiving a search condition indicating a characteristic of a vehicle to be searched parked in the parking lot, and a search condition receiving means.
  • An image analysis means for extracting an image of a vehicle corresponding to the search condition from the photographed image by analyzing the photographed image, and a vehicle appearing in the image by displaying the image extracted by the image analysis means. It provides a search processing control means for controlling the execution of a search process presented as a candidate for a vehicle to be searched, and parking place information for identifying a place where a vehicle selected from the candidates for the vehicle to be searched is parked. It is characterized by having a means for providing information to be provided.
  • the search processing control means causes the search condition receiving means to accept the search condition specified by the user in response to a request from the user, and analyzes the image of the vehicle corresponding to the received search condition. It is characterized in that it is extracted by means.
  • the search processing control means is characterized in that candidates for the vehicle to be searched are presented in association with the parking position of the parking lot.
  • the search processing control means is characterized in that vehicles other than the candidate vehicles to be searched in the parking lot are not displayed.
  • the image analysis means has an image of the vehicle stored in the vehicle master database and an image of the vehicle reflected in the photographed image of the parking lot. It is characterized in that an image of a vehicle corresponding to the search condition is extracted by comparing with.
  • the captured image acquisition means is characterized in that the captured image is acquired from the monitoring system of the parking lot.
  • the captured image acquisition means is characterized in that the captured image corresponding to the parking time specified in the search condition is acquired.
  • the captured image acquisition means is characterized in that the captured image corresponding to a time before a predetermined time from the parking start time in the parking lot specified in the search condition is acquired.
  • the image analysis means when it is determined that the image analysis means erroneously extracts an image of a vehicle corresponding to the search condition, the image analysis means has a registration means for registering erroneous extraction information regarding the extraction error in the vehicle master database.
  • the image analysis means is characterized in that it refers to the erroneous extraction information when extracting an image of a vehicle corresponding to the search condition.
  • a vehicle can be easily searched by using a photographed image of a parking lot.
  • FIG. 1 is a block configuration diagram showing an embodiment of a parked vehicle search system according to the present invention.
  • a case where the parked vehicle search system is applied to a facility having a relatively large site such as a shopping mall will be described as an example.
  • FIG. 2 is a schematic view of a relatively large parking lot provided in the facility.
  • Parking lot 1 is a place where a facility user (hereinafter referred to as "user") parks the vehicle when he / she comes by vehicle.
  • a parking lot 1 in which a large number of vehicles can be parked is assumed.
  • the parking lot 1 may be an indoor or outdoor parking lot, or may be a multi-story parking lot.
  • Parking lot 1 is usually divided into places for parking vehicles one by one (hereinafter, "parking space"), and a user searches for an empty parking space and fits in the parking space.
  • parking space number A unique number (hereinafter referred to as "space number”) is assigned to the parking space so that the parking position can be specified.
  • FIG. 2 shows parking spaces 2 from No. 1 to No. 30.
  • the facility has a monitoring system 3 installed to monitor the condition of the parking lot 1 and crimes such as theft.
  • the surveillance system 3 has a plurality of surveillance cameras 4 installed so as to be able to photograph all the parking spaces 2 of the parking lot 1.
  • the surveillance camera 4 constantly photographs the parking lot 1.
  • the surveillance system 3 has a relatively large-capacity storage means such as an HDD (hard disk drive), and the captured images captured and generated by the surveillance camera 4 are stored in the captured image database (DB) 31 in the storage means. Accumulate.
  • the captured image is a moving image.
  • the surveillance system 3 records the captured image so that it can be known when and which surveillance camera 4 captured and generated the captured image. Further, each surveillance camera 4 is managed so that it can be specified at which position in the parking lot 1 the parking space 2 that falls within the shooting range is located.
  • the parked vehicle search system in the present embodiment has a terminal device 5 and a search device 10.
  • the installation location of the terminal device 5 and the search device 10 is not particularly limited, but is, for example, the living room of a predetermined window for receiving a vehicle search request.
  • the terminal device 5 is used by an observer or the like (hereinafter, "observer") of the parking lot 1 who comes into contact with a user who has forgotten the parking position of the vehicle.
  • the terminal device 5 can be realized by a conventional general-purpose computer such as a tablet terminal or a PC (personal computer). That is, the terminal device 5 includes a CPU, a ROM, a RAM, a storage, a user interface, and a network interface for communicating with the search device 10 by wire or wirelessly.
  • the user interface includes display means such as a display for displaying an image of a vehicle, and input means such as a keyboard used for inputting search conditions.
  • the user interface may be a liquid crystal panel or the like that also serves as a display means and an input means.
  • the terminal device 5 may be a terminal such as a smartphone, but a terminal device having a display unit having a relatively large screen size is preferable in order to display an image of the vehicle and let the user confirm it, as will be described in detail later.
  • the search device 10 can be realized by a conventional general-purpose computer such as a PC. That is, the search device 10 includes a network interface for communicating with the CPU, ROM, RAM, storage, terminal device 5, and monitoring system 3 by wire or wirelessly.
  • the search device 10 uses the terminal device 5 as a user interface, but may be configured to have it by itself without using it.
  • the search device 10 has a search condition reception unit 11, an image analysis processing unit 12, a search processing control unit 13, a display control unit 14, a learning data reception unit 15, a registration unit 16, and a vehicle master database (DB) 17. ..
  • the search device 10 is used by a user who has forgotten the position where the vehicle is parked (that is, the parking space 2) to search for the vehicle.
  • the search condition reception unit 11 serves as a search condition reception means for receiving information necessary for searching a vehicle to be searched (also referred to as a "search vehicle"), that is, a search condition indicating the characteristics of the search vehicle parked in the parking lot 1.
  • the image analysis processing unit 12 functions as a captured image acquisition means for acquiring captured images stored in the captured image database 31 of the monitoring system 3. Further, the image analysis processing unit 12 functions as an image analysis means for extracting an image of a vehicle corresponding to the search condition from the photographed image by analyzing the acquired photographed image.
  • the search processing control unit 13 executes a search process in which the image extracted by the image analysis processing unit 12 is displayed on the terminal device 5 to present the vehicle reflected in each extracted image as a candidate for the vehicle to be searched. It functions as a search processing control means to be controlled. Further, when the search target vehicle is selected by the user from the presented vehicle candidates, the search processing control unit 13 provides parking location information for identifying the location where the selected vehicle is parked. Functions as a means of provision.
  • the display control unit 14 controls the display of the vehicle image or the like on the terminal device 5 in accordance with the instruction from the search processing control unit 13.
  • the vehicle master database 17 stores vehicle information related to vehicles used in Japan.
  • the vehicle information includes at least information that can identify the appearance of the vehicle, such as the manufacturer, vehicle type, color, and image of the vehicle.
  • the images include front and rear images of each vehicle, side images, and partial images including the characteristic design of the vehicle such as the front grille, front window, and sunroof. Such known vehicle information is registered in advance in the vehicle master database 17.
  • the image analysis processing unit 12 searches the captured images by comparing the image of the vehicle corresponding to the search condition and the image of the vehicle reflected in the captured image of the parking lot 1 stored in the vehicle master database 17. Extract the image of the vehicle that meets the conditions. However, although the details will be described later, the image analysis processing unit 12 cannot always correctly extract the image of the search vehicle. Therefore, when a vehicle that does not meet the search conditions is extracted by the image analysis processing unit 12 and displayed on the terminal device 5, when the observer notices the extraction error, the information on the extraction error is transmitted from the terminal device 5. input.
  • the learning data receiving unit 15 receives the input information as learning data.
  • the registration unit 16 functions as a registration means for generating erroneous extraction information regarding extraction errors based on the learning data and registering the erroneous extraction information in the vehicle master database 17.
  • Each component 11 to 16 in the search device 10 is realized by a cooperative operation of a computer forming the search device 10 and a program running on a CPU mounted on the computer. Further, the vehicle master database 17 is realized by the HDD mounted on the search device 10. Alternatively, RAM or an external storage means may be used via the network.
  • the program used in the present embodiment can be provided not only by communication means but also by storing it in a computer-readable recording medium such as a CD-ROM or a USB memory.
  • the programs provided by the communication means and the recording medium are installed in the computer, and various processes are realized by sequentially executing the programs by the CPU of the computer.
  • a user who visits a facility such as a shopping mall by vehicle searches for a vacant parking space 2 and parks when he / she enters the parking lot 1.
  • the state from when the vehicle enters the parking lot 1 to when it is parked in the parking space 2 is photographed by the surveillance camera 4.
  • the surveillance system 3 records the captured image by the surveillance camera 4 in the captured image database 31.
  • the image of the vehicle parked in each parking space 2 is captured by the surveillance camera 4 by performing image analysis on the captured image captured by the surveillance camera 4. Cut out and extract from the captured image. Also, images taken at different times may be compared for one parking space 2. Therefore, from the viewpoint of image analysis processing, it is convenient that the surveillance camera 4 is a fixed point camera having a fixed shooting range. However, the parking space 2 projected by each surveillance camera 4 may be specified by referring to the shooting direction and range of the surveillance camera 4 and the map information of the parking lot 1. In the present embodiment, for convenience of explanation, the surveillance camera 4 is a fixed point camera.
  • the observer who responds to the vehicle search request asks the user for information indicating the characteristics of the vehicle to be searched, such as the manufacturer, model, and color of the vehicle to be searched. Also ask for parking time.
  • the parking time is the time when the vehicle is parked in the parking space 2.
  • the parking time does not necessarily have to be accurate, and may be the time when the vehicle is securely parked in the parking space 2. In the present embodiment, the time notified by this user will be referred to as a "parking start time".
  • the display control unit 14 causes the terminal device 5 to display the search condition input screen according to the instruction from the search processing control unit 13. Then, the observer inputs the content heard from the user on the search condition input screen as the search condition.
  • the search conditions include not only information that can identify the vehicle body illustrated above, such as vehicle type and color, but also information that can be identified from image analysis, for example, something is hung on a sticker, wheel, or rearview mirror attached to the vehicle. Information on the use of a user-specific vehicle may be included in the search conditions even if the vehicle type is the same, such as a hanging object or a suspended object.
  • the observer may hand the terminal device 5 to the user and have the user perform an input operation from the search condition input screen.
  • the more information specified as the search condition the narrower the search vehicle candidates can be, but the essential items as the search condition need not be particularly limited.
  • the search condition reception unit 11 receives the search condition input from the search condition input screen in response to the instruction from the search processing control unit 13 (step 101).
  • the image analysis processing unit 12 searches the captured image database 31 based on the information specified in the received search conditions in response to the instruction from the search processing control unit 13, and sets the captured image database 31 as a processing target. Acquire the captured image (step 102). For example, when the parking start time is specified as 11:00, the image analysis processing unit 12 acquires the captured image taken at 11:00 from the monitoring system 3. Since it is the captured images of all the parking spaces 2 provided in the parking lot 1, the captured images taken by the plurality of surveillance cameras 4 are acquired.
  • the current time is regarded as the parking start time, in other words, the current time is regarded as the parking start time included in the search conditions, and the photographed image is taken as described above. To get. The search vehicle is still parked in one of the parking spaces 2 and should be photographed.
  • the image analysis processing unit 12 cuts out the photographed image of the parking space 2 from the acquired photographed image.
  • the cut-out image includes an image of the vehicle. Since the image of the parking space 2 in which the vehicle is not shown is unnecessary, only the image of the parking space 2 in which the vehicle is shown is extracted (step 103). In the following description, the image of the parking space 2 in which the vehicle is shown is also referred to as "vehicle image”.
  • the image analysis processing unit 12 acquires the captured image corresponding to 12:00 from the monitoring system 3 and extracts the vehicle image in the same manner as the captured image captured at 11:00. Since the search vehicle should appear the same in the captured images corresponding to both times, the image of the search vehicle is a parking where the image of the vehicle at 11:00 and the image of the vehicle at 12:00 match. It should be parked in space 2. Therefore, the image analysis processing unit 12 extracts only the image of the vehicle in which the images of the vehicles at 11:00 and 12:00 match. In this way, by comparing the images of vehicles at a plurality of times that are securely parked in the parking space 2, the vehicles in the first stage may be narrowed down.
  • the vehicles in the first stage cannot be narrowed down as described above, but it is possible to search for the search vehicle without requiring the input of the parking start time.
  • the image analysis processing unit 12 refers to information indicating the characteristics of the vehicle specified in the search conditions, specifically, the vehicle manufacturer, vehicle type, color, and the like, and obtains an image of the vehicle corresponding to the search vehicle as the vehicle master. Obtained from database 17 (step 104). Then, the image analysis processing unit 12 compares the image of the vehicle extracted from the captured image with the image of the vehicle acquired from the vehicle master database 17, and the vehicle master is selected from the vehicles reflected in the image extracted from the captured image. A vehicle matching the vehicle corresponding to the image acquired from the database 17 is extracted (step 105). In the parking lot 1, a plurality of vehicles of the same type and the same color may be parked. That is, since the search vehicle may not be uniquely identified only from the appearance of the vehicle, the image analysis processing unit 12 extracts images of a plurality of vehicles.
  • the vehicle extracted here is a candidate for a search vehicle (also referred to as a “search vehicle candidate”).
  • the image of the parking space 2 in which the vehicle is reflected can be treated as the "vehicle image" extracted from the photographed image.
  • the image of the parking space 2 (that is, the image of the vehicle) extracted from the photographed image is the vehicle master database 17 because the vehicle parked in the adjacent parking space 2 is large or the parking position is not good. It is possible that the image is not so clear that it can be compared with the image of the vehicle obtained from. That is, as described above, only the captured image corresponding to the parking time from the parking start time to the current time (hereinafter, also referred to as “parking time”) is the vehicle from the captured image acquired by the image analysis processing unit 12. It is not always possible to extract the image of. Then, the search vehicle cannot be searched.
  • the image analysis processing unit 12 determines that the image of the parking space 2 is not clearly visible enough to be compared with the image of the vehicle acquired from the vehicle master database 17, the parking start time specified in the search condition is specified. Acquires a captured image corresponding to a time earlier than a predetermined time. It is highly possible that the acquired image shows the vehicle body of the vehicle before parking in the parking space 2 without being obstructed by a nearby vehicle. As a result, the image analysis processing unit 12 can compare the vehicle image obtained from the captured image with the vehicle image acquired from the vehicle master database 17, and can more reliably extract the search vehicle candidate. become.
  • the time before the predetermined time from the parking start time may be, for example, a dozen seconds as the time required for the driver to park. Since the parking start time itself may not be accurate, the observer specifies the shooting time of the captured image, and the image analysis processing unit 12 acquires the captured image corresponding to the specified time from the captured image database 31. You may do so. From the movement of the vehicle shown in the photographed image, it can be inferred from which parking space 2 the vehicle was parked.
  • the sticker at the specified position of the vehicle body is further analyzed by further analyzing the image of the vehicle extracted from the photographed image.
  • the search vehicle candidates may be further narrowed down from the images of the vehicles extracted as the search vehicle candidates by confirming the presence or absence.
  • the display control unit 14 causes the terminal device 5 to display the search vehicle candidate according to the instruction from the search processing control unit 13 (step 106).
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a search vehicle candidate display screen displayed on the terminal device 5.
  • the parking space 2 is displayed according to the layout of the parking lot 1.
  • the images of the search vehicle candidates may be displayed in a list, but in the present embodiment, as illustrated in FIG. 4, the images of the search vehicle candidates are associated with the position of the parking space 2 in which the vehicle is parked. And present it to the user.
  • the user who remembers parking at the parking position in the line of parking spaces 2, for example, at the edge or the center of the line of parking spaces 2, finds the search vehicle from the search vehicle candidates. It will be easier.
  • FIG. 4 shows an example in which vehicles parked at the space numbers 5, 9, 11, 29, and 30 are presented as search vehicle candidates.
  • Images of all vehicles parked in the parking lot 1 may be displayed to indicate the space number in which the search vehicle candidate is parked, but in the present embodiment, as illustrated in FIG. , Only the image of the search vehicle candidate is displayed, and the image of the vehicle other than the search vehicle candidate is not displayed.
  • the parking space 2 other than the parking space 2 in which the search vehicle candidate is parked is covered by masking. This makes it easier for the search vehicle candidate to be found on the search vehicle candidate display screen.
  • the user can enlarge the image by selecting the image of the vehicle.
  • the space number may be input, or if it is a touch panel type display screen, the image of the vehicle may be selected.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a display screen when the image of the vehicle is enlarged and displayed.
  • the search vehicle candidate display screen when the vehicle is too small to be confirmed, the user performs a predetermined operation for enlarging the display.
  • the search processing control unit 13 recognizes an image selected by the user, the search processing control unit 13 enlarges and displays the image on the display control unit 14.
  • the search processing control unit 13 provides the user with the space number in which the selected vehicle is parked as parking location information that identifies the parking location of the vehicle (step 108).
  • the search processing control unit 13 may display the parking location information on the terminal device 5 or may transmit the parking location information to the mobile terminal owned by the user.
  • the search processing control unit 13 has detailed information on the place where the vehicle is parked by referring to not only the space number but also the map information of the parking lot, for example, the parking space 2 in which the search vehicle is parked. Information such as the floor, the position of the parking space 2 on that floor, and the directions to the parking space 2 may be provided to the user together. This is because it may be difficult for the user to find the target parking space 2 in the vast parking lot 1.
  • the vehicle shown in the photographed image does not necessarily mean that the entire vehicle is shown by the vehicle parked next to it. Rather, it is often considered to be partial. Therefore, it is not always possible for the image analysis processing unit 12 to correctly extract the image of the vehicle that meets the search conditions by the image analysis processing. That is, it can be assumed that the search vehicle is not included in the search vehicle candidates displayed on the terminal device 5. Further, even if the search vehicle is included in the search vehicle candidates, the number of search vehicle candidates becomes enormous under the search conditions accepted in step 101, and the search vehicle cannot be easily found from the search vehicle candidate display screen. There is also sex. In this case (N in step 107), the user performs a predetermined operation to re-enter the search condition.
  • the search condition reception unit 11 may display the search conditions specified in step 101 on the screen of the terminal device 5 and allow the user to further specify the search conditions to narrow down the search vehicle candidates, or may set some search conditions. It may be canceled so that the number of search vehicle candidates increases, or the search conditions may be newly specified.
  • the search condition receiving unit 11 receives the re-entered search condition in response to the instruction from the search processing control unit 13. Then, the search device 10 proceeds to step 102 and carries out the above-described process.
  • search conditions are not re-entered (N in step 109), the search for the vehicle using the search device 10 ends.
  • the image analysis processing unit 12 extracts an image of a vehicle that meets the search conditions.
  • only vehicles of the same model and color as the search vehicle should be extracted as search vehicle candidates.
  • the entire vehicle body of the vehicle parked in the parking space 2 may not be photographed, there is a possibility that an image of the vehicle that does not actually meet the search conditions may be extracted.
  • the observer looks at the search vehicle candidates displayed on the terminal device 5 and determines that a search vehicle candidate different from the vehicle type of the search vehicle is extracted, the observer performs a predetermined operation.
  • the search device 10 is shifted to the learning mode. Then, the extraction error is pointed out.
  • the image of the corresponding search vehicle candidate (for example, vehicle type A) is selected from the images of the search vehicle candidate displayed on the screen, and an erroneous event such as "mistake as vehicle type B" is input.
  • the learning data reception unit 15 receives the input by the observer. At this time, the image of the search vehicle candidate may be associated with the input by the observer and acquired.
  • the registration unit 16 generates erroneous extraction information regarding the extraction error based on the information received by the learning data reception unit 15, and registers the generated erroneous extraction information in the vehicle master database 17.
  • the registration unit 16 may register by adding the erroneous extraction information to the vehicle information corresponding to the vehicle type A.
  • the image analysis processing unit 12 refers to the erroneous extraction information when extracting the image of the search vehicle candidate. As a result, the accuracy of extracting the search vehicle candidate in the image analysis processing unit 12 can be improved.
  • the case where the image captured by the existing surveillance camera 4 of the surveillance system 3 is effectively used has been described as an example, but when the surveillance camera 4 is not installed in the parking lot 1, the parked vehicle
  • the search system may be equipped with a surveillance camera.
  • DB vehicle master database
  • DB captured image database

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  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
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Abstract

駐車場の撮影画像を利用して車両を容易に捜索できるようにする。駐車車両捜索システム（１０）は、端末装置（５）から入力された、駐車場に駐車している捜索対象の車両の特徴を示す捜索条件を受け付ける捜索条件受付部（１１）と、監視システム（３）から取得した撮影画像から捜索条件に該当する車両の画像を捜索対象の車両の候補として抽出する画像解析部（１２）と、捜索対象の車両の候補を端末装置（５）に表示させる表示制御部（１４）と、表示された候補の中からユーザにより選択された捜索対象の車両の駐車位置に関する情報を提供する捜索処理制御部（１３）と、を有する。

Description

駐車車両捜索システム
　本発明は、駐車車両捜索システム、特に比較的大規模な駐車場に駐車した車両の捜索に関する。
　ショッピングモール等の比較的広大な敷地を有する施設には、多くの車両が駐車できるように広大な駐車場が設けられている。駐車場には、駐車場の状態や盗難等の犯罪を監視するために監視カメラが設置されている場合が少なくない。駐車場は、車両を駐車する複数のスペースに区画されており、車両で訪れた来客は、空いているスペースを探して駐車する。駐車スペースには、駐車位置を特定できるようにユニークなスペース番号が割り振られている。通常、駐車する位置は、駐車場に入場した時点で決まっていないので、来客自身が車両を駐車した位置のスペース番号を覚えておく必要がある。
特開２０１４－２１５７８６号公報 特開２０１５－０５２６１９号公報 特開２０１８－１４２８３４号公報 特開２０１９－１０６７０３号公報
　来客が車両を駐車した位置を忘れる場合がある。この場合、施設の関係者が来客から車両の特徴などの情報を聞き出して駐車場の中を捜索する。この捜索は、駐車場が広大であるため負担が大きい。
　本発明は、駐車場の撮影画像を利用して車両を容易に捜索できるようにすることを目的とする。
　本発明に係る駐車車両捜索システムは、駐車場の撮影画像を取得する撮影画像取得手段と、前記駐車場に駐車している捜索対象の車両の特徴を示す捜索条件を受け付ける捜索条件受付手段と、前記撮影画像を解析することによって前記捜索条件に該当する車両の画像を前記撮影画像から抽出する画像解析手段と、前記画像解析手段により抽出された画像を表示させることによって当該画像に映る車両を前記捜索対象の車両の候補として提示する捜索処理の実行を制御する捜索処理制御手段と、前記捜索対象の車両の候補の中から選択された車両が駐車されている場所を特定する駐車場所情報を提供する情報提供手段と、を有することを特徴とする。
　また、前記捜索処理制御手段は、ユーザからの要求に応じて、ユーザに指定された前記捜索条件を前記捜索条件受付手段に受け付けさせ、受け付けた前記捜索条件に該当する車両の画像を前記画像解析手段に抽出させることを特徴とする。
　また、前記捜索処理制御手段は、前記捜索対象の車両の候補を前記駐車場の駐車位置に対応付けして提示することを特徴とする。
　また、前記捜索処理制御手段は、前記駐車場の前記捜索対象の車両の候補以外の車両を表示させないことを特徴とする。
　また、車両の画像を含む車両情報を記憶する車両マスタデータベースを有し、前記画像解析手段は、前記車両マスタデータベースに記憶されている車両の画像と、前記駐車場の撮影画像に映る車両の画像とを比較することによって前記捜索条件に該当する車両の画像を抽出することを特徴とする。
　また、前記撮影画像取得手段は、前記駐車場の監視システムから前記撮影画像を取得することを特徴とする。
　また、前記撮影画像取得手段は、前記捜索条件に指定されている駐車中時間に対応する前記撮影画像を取得することを特徴とする。
　また、前記撮影画像取得手段は、前記捜索条件に指定されている前記駐車場への駐車開始時刻より所定時間前の時間に対応する前記撮影画像を取得することを特徴とする。
　また、前記画像解析手段が前記捜索条件に該当する車両の画像を誤って抽出していると判断される場合、抽出の誤りに関する誤抽出情報を前記車両マスタデータベースに登録する登録手段を有し、前記画像解析手段は、前記捜索条件に該当する車両の画像を抽出する際に前記誤抽出情報を参照することを特徴とする。
　本発明によれば、駐車場の撮影画像を利用して車両を容易に捜索することができる。
本発明に係る駐車車両捜索システムの一実施の形態を示すブロック構成図である。 本実施の形態において車両の捜索範囲とする駐車場の模式図である。 本実施の形態における車両捜索処理を示すフローチャートである。 本実施の形態において端末装置に表示される捜索車両候補表示画面の一例を示す図である。 本実施の形態において車両の画像が拡大表示されたときの表示画面例を示す図である。
　以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。
　図１は、本発明に係る駐車車両捜索システムの一実施の形態を示すブロック構成図である。本実施の形態においては、駐車車両捜索システムを、ショッピングモール等の比較的広大な敷地を有する施設に適用する場合を例にして説明する。図２は、その施設に設けられている比較的広大な駐車場の模式図である。
　駐車場１は、施設の利用者（以下、「ユーザ」）が車両で来場したときに、その車両を駐車しておく場所である。本実施の形態では、多数の車両が駐車可能な駐車場１を想定している。駐車場１は、屋内、屋外に問わず、また立体駐車場でもよい。駐車場１は、通常、車両を１台ずつ駐車させるための場所（以下、「駐車スペース」）に区画されており、ユーザは、空いている駐車スペースを探して駐車スペース内に収まるように車両を駐車する。駐車スペースには、駐車位置を特定できるようにユニークな番号（以下、「スペース番号」）が割り振られている。図２には、１番から３０番までの駐車スペース２が示されている。
　施設には、駐車場１の状態や盗難等の犯罪を監視するために監視システム３が導入されている。監視システム３は、駐車場１の全ての駐車スペース２を撮影可能なように設置された複数台の監視カメラ４を有する。監視カメラ４は、駐車場１を常時撮影している。監視システム３は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）等相対的に大容量の記憶手段を有しており、監視カメラ４により撮影され生成される撮影画像は、記憶手段内の撮影画像データベース（ＤＢ）３１に蓄積される。撮影画像は、動画像である。監視システム３は、いつどの監視カメラ４によって撮影されて生成された撮影画像であるかがわかるように記録する。また、各監視カメラ４は、撮影範囲に入る駐車スペース２が駐車場１のどの位置にあるのかは特定できるように管理されている。
　本実施の形態における駐車車両捜索システムは、端末装置５及び捜索装置１０を有している。端末装置５及び捜索装置１０の設置場所は、特に限定する必要はないが、例えば、車両の捜索の依頼を受ける所定の窓口の居室内とする。
　端末装置５は、車両の駐車位置を忘れたユーザと接する駐車場１の監視員等（以下、「監視員」）により使用される。端末装置５は、タブレット端末やＰＣ（パーソナルコンピュータ）等の従前からある汎用的なコンピュータで実現できる。すなわち、端末装置５は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ストレージ、ユーザインタフェース、捜索装置１０と有線または無線により通信を行うためのネットワークインタフェースを備える。ユーザインタフェースは、車両の画像を表示するためのディスプレイ等の表示手段、捜索条件を入力するために用いるキーボード等の入力手段を有する。ユーザインタフェースは、表示手段と入力手段を兼用する液晶パネル等でもよい。端末装置５は、スマートフォン等の端末でもよいが、詳細は後述するように車両の画像を表示してユーザに確認させるために、比較的大きい画面サイズの表示部を持つ端末装置が好ましい。
　捜索装置１０は、ＰＣ等の従前からある汎用的なコンピュータで実現できる。すなわち、捜索装置１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ストレージ、端末装置５及び監視システム３と有線または無線により通信を行うためのネットワークインタフェースを備える。捜索装置１０は、ユーザインタフェースとして端末装置５を利用するが、利用せずに自ら持つように構成してもよい。
　捜索装置１０は、捜索条件受付部１１、画像解析処理部１２、捜索処理制御部１３、表示制御部１４、学習データ受付部１５、登録部１６及び車両マスタデータベース（ＤＢ）１７を有している。
　捜索装置１０は、車両を駐車した位置（つまり、駐車スペース２）を忘れたユーザがその車両の捜索に利用される。捜索条件受付部１１は、捜索対象の車両（「捜索車両」とも称する）の捜索に必要な情報、すなわち駐車場１に駐車している捜索車両の特徴を示す捜索条件を受け付ける捜索条件受付手段として機能する。画像解析処理部１２は、監視システム３の撮影画像データベース３１に蓄積されている撮影画像を取得する撮影画像取得手段として機能する。また、画像解析処理部１２は、取得した撮影画像を解析することによって捜索条件に該当する車両の画像を撮影画像から抽出する画像解析手段として機能する。
　捜索処理制御部１３は、画像解析処理部１２により抽出された画像を端末装置５に表示させることによって、抽出された各画像に映る車両を捜索対象の車両の候補として提示する捜索処理の実行を制御する捜索処理制御手段として機能する。また、捜索処理制御部１３は、提示した車両の候補の中から捜索対象の車両がユーザにより選択されると、その選択された車両が駐車されている場所を特定する駐車場所情報を提供する情報提供手段として機能する。表示制御部１４は、捜索処理制御部１３からの指示に従い車両の画像等の端末装置５への表示を制御する。
　車両マスタデータベース１７には、国内で使用される車両に関する車両情報が記憶される。車両情報には、車両のメーカー、車種、色、画像等少なくとも車両の外観を特定しうる情報が含まれている。画像には、各車両の前及び後ろの画像、側面の画像、またフロントグリルや、フロントウィンドウ、サンルーフ等車両の特徴的なデザインを含む部分画像が含まれる。車両マスタデータベース１７には、このような既知の車両情報が予め登録される。
　画像解析処理部１２は、車両マスタデータベース１７に記憶されている、捜索条件に該当する車両の画像と駐車場１の撮影画像に映る車両の画像とを比較することによって、撮影画像の中から捜索条件に該当する車両の画像を抽出する。ただ、詳細は後述するが、画像解析処理部１２が捜索車両の画像を常に正しく抽出できるとは限らない。そのため、捜索条件に該当しない車両が画像解析処理部１２により抽出され、端末装置５に表示されている場合において、監視員が抽出の誤りに気づくと、その抽出の誤りに関する情報を端末装置５から入力する。学習データ受付部１５は、その入力された情報を学習データとして受け付ける。登録部１６は、学習データに基づき抽出の誤りに関する誤抽出情報を生成して、車両マスタデータベース１７に登録する登録手段として機能する。
　捜索装置１０における各構成要素１１～１６は、捜索装置１０を形成するコンピュータと、コンピュータに搭載されたＣＰＵで動作するプログラムとの協調動作により実現される。また、車両マスタデータベース１７は、捜索装置１０に搭載されたＨＤＤにて実現される。あるいは、ＲＡＭ又は外部にある記憶手段をネットワーク経由で利用してもよい。
　また、本実施の形態で用いるプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ－ＲＯＭやＵＳＢメモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。通信手段や記録媒体から提供されたプログラムはコンピュータにインストールされ、コンピュータのＣＰＵがプログラムを順次実行することで各種処理が実現される。
　次に、本実施の形態の利用態様について説明する。
　車両でショッピングモール等の施設に訪れたユーザは、駐車場１に入場すると空いている駐車スペース２を探して駐車する。車両が駐車場１に入場したときから駐車スペース２に駐車するまでの様子を監視カメラ４によって撮影されている。監視システム３は、監視カメラ４による撮影画像を撮影画像データベース３１に記録する。
　なお、後述するように、本実施の形態では、監視カメラ４により撮影された撮影画像を画像解析することによって、各駐車スペース２に駐車されている車両の画像を、監視カメラ４により撮影された撮影画像から切り出し抽出する。また、１つの駐車スペース２に対して異なる時間に撮影された画像を比較する場合もある。従って、画像解析処理の観点からすると、監視カメラ４は、撮影範囲が固定されている定点カメラとするのが都合よい。ただ、監視カメラ４の撮影の向き及び範囲と駐車場１の地図情報を参照することにより、各監視カメラ４が映している駐車スペース２を特定するようにしてもよい。本実施の形態では、説明の便宜上、監視カメラ４は定点カメラとする。
　ここで、駐車場１に車両を駐車したユーザが帰路に就くときに車両を駐車した位置を忘れたとする。このとき、ユーザは、所定の窓口に行って監視員に車両の捜索を依頼する。
　以下、本実施の形態における駐車車両捜索システムが車両の捜索の依頼に応じて実施する車両捜索処理について図３に示すフローチャートを用いて説明する。
　車両の捜索の依頼に応じる監視員は、捜索対象とする車両のメーカー、車種、色等、捜索対象とする車両の特徴を示す情報をユーザから聞き出す。また、駐車時刻を尋ねる。駐車時刻は、駐車スペース２に車両を駐車したときの時刻である。駐車時刻は、必ずしも正確である必要はなく、車両が駐車スペース２に確実に駐車されている状態であるときの時刻であればよい。本実施の形態では、このユーザにより告知された時刻を「駐車開始時刻」と称することにする。
　監視員が端末装置５に所定の操作を行うと、表示制御部１４は、捜索処理制御部１３からの指示に従い捜索条件入力画面を端末装置５に表示させる。そして、監視員は、捜索条件入力画面にユーザから聞き出した内容を捜索条件として入力する。
　捜索条件には、車種、色等上記例示した車両本体を特定しうる情報だけでなく、画像解析から特定可能な情報、例えば、車両に貼っているステッカー、ホイール、ルームミラーに何かを吊り下げていること、あるいは吊り下げている物等同じ車種でもユーザ固有の車両の利用に関する情報を捜索条件に含めてもよい。なお、監視員は、端末装置５をユーザに手渡し、捜索条件入力画面からの入力操作をユーザに行わせてもよい。なお、捜索条件として指定する情報が多いほど捜索車両の候補を絞り込むことができるが、捜索条件として必須な項目というのは、特に限定する必要はない。
　捜索条件受付部１１は、捜索処理制御部１３からの指示に応じて、捜索条件入力画面から入力された捜索条件を受け付ける（ステップ１０１）。
　続いて、画像解析処理部１２は、捜索処理制御部１３からの指示に応じて、受け付けられた捜索条件に指定されている情報をもとに撮影画像データベース３１を検索して、処理対象とする撮影画像を取得する（ステップ１０２）。例えば、駐車開始時刻が１１時００分と指定されている場合、画像解析処理部１２は、１１時００分に撮影された撮影画像を監視システム３から取得する。取得するのは、駐車場１に設けられている全ての駐車スペース２の撮影画像なので、複数の監視カメラ４により撮影された撮影画像を取得することになる。
　なお、駐車開始時刻が指定されていない場合、現在時刻を駐車開始時刻とみなして、換言すると、捜索条件に含まれる駐車開始時刻に現在時刻が指定されたとみなして、上記のようにして撮影画像を取得する。捜索車両は、現時点でもいずれかの駐車スペース２に駐車中であり、撮影されるはずである。
　続いて、画像解析処理部１２は、取得した撮影画像から駐車スペース２の撮影画像を切り出す。駐車スペース２に車両が駐車されている場合、切り出した画像には、車両の画像が含まれる。車両が映っていない駐車スペース２の画像は、不要なので、車両が映っている駐車スペース２の画像のみを抽出する（ステップ１０３）。なお、以降の説明では、車両が映っている駐車スペース２の画像を「車両の画像」とも称する。
　ところで、駐車開始時刻に１１時００分と指定され、現在時刻が１２時００分だとする。この場合、捜索車両は、１１時００分と１２時００分には駐車スペース２に駐車されていることになる。従って、画像解析処理部１２は、１２時００分に対応する撮影画像を監視システム３から取得して、１１時００分に撮影された撮影画像と同様に車両の画像を抽出する。捜索車両は、両方の時刻に対応する撮影画像に同じように映っているはずなので、捜索車両の画像は、１１時００分における車両の画像と１２時００分における車両の画像とが一致する駐車スペース２に駐車されているはずである。従って、画像解析処理部１２は、１１時００分と１２時００分の車両の画像が一致する車両の画像のみを抽出する。このように、駐車スペース２に確実に駐車されている複数の時刻の車両の画像を比較することで、１段階目の車両の絞込みを行うようにしてもよい。
　なお、駐車開始時刻が指定されていない場合は、前述した１段階目の車両の絞込みは行えないが、駐車開始時刻の入力を必須としなくても捜索車両の捜索を行うことは可能である。
　続いて、画像解析処理部１２は、捜索条件に指定された車両の特徴を示す情報、具体的には車両のメーカー、車種、色等を参照して捜索車両に対応する車両の画像を車両マスタデータベース１７から取得する（ステップ１０４）。そして、画像解析処理部１２は、撮影画像から抽出した車両の画像と、車両マスタデータベース１７から取得した車両の画像とを比較することによって、撮影画像から抽出した画像に映る車両の中から車両マスタデータベース１７から取得した画像に対応する車両と一致する車両を抽出する（ステップ１０５）。駐車場１には、同一車種で同じ色の車両が複数台駐車されている場合がある。つまり、車両の外観だけから捜索車両を一意に特定できない場合があるので、画像解析処理部１２は、複数の車両の画像を抽出することになる。ここで抽出された車両が、捜索車両の候補（「捜索車両候補」とも称する）となる。
　ところで、前述したように、車両は、駐車スペース２に駐車しているのだから、車両が映っている駐車スペース２の画像を、撮影画像から抽出される「車両の画像」と取り扱うことができる。ただ、隣の駐車スペース２に駐車している車両が大きかったり、駐車の位置がよくなかったりして、撮影画像から抽出した駐車スペース２の画像（つまり、車両の画像）が、車両マスタデータベース１７から取得した車両の画像と比較できるほど明確に映っていない場合が考えられる。つまり、前述したように駐車開始時刻から現在時刻までの駐車している時間（以下、「駐車中時間」とも称する）に対応する撮影画像だけでは、画像解析処理部１２が取得した撮影画像から車両の画像を正しく抽出できるとは限らない。そうすると、捜索車両の捜索ができなくなってしまう。
　ところで、駐車スペース２に車両を駐車させる前、例えば、駐車スペース２にバックして駐車しようとしているとき、その車両は、隣にある車両によって撮影が遮られない状態にある。そこで、画像解析処理部１２は、駐車スペース２の画像から、車両マスタデータベース１７から取得した車両の画像と比較できるほど明確に映っていないと判断する場合、捜索条件に指定されている駐車開始時刻より所定時間前の時間に対応する撮影画像を取得する。その取得した撮影画像には、駐車スペース２に駐車する前の車両の車体が近くの車両によって遮られることなく映し出されている可能性が高い。これにより、画像解析処理部１２は、撮影画像から得られる車両の画像を、車両マスタデータベース１７から取得した車両の画像と比較できるようになり、捜索車両候補をより確実に抽出することができるようになる。
　駐車開始時刻より所定時間前の時間というのは、例えば、ドライバーの駐車に要する時間として、例えば十数秒でよい。駐車開始時刻自体が正確でない場合もあるので、監視員が撮影画像の撮影時刻を指定して、画像解析処理部１２は、その指定された時刻に対応する撮影画像を撮影画像データベース３１から取得するようにしてもよい。なお、撮影画像に映されている車両の動きから、車両がどの駐車スペース２に駐車したのかは、推測可能である。
　また、ユーザが捜索条件に車両に貼っているステッカーや貼り付け位置などを捜索条件に指定した場合、撮影画像から抽出した車両の画像を更に解析することで、車体の指定された位置におけるステッカーの有無を確認するなどして捜索車両候補として抽出された車両の画像の中から更に捜索車両候補を絞り込むようにしてもよい。
　以上のようにして画像解析処理部１２が捜索車両候補を抽出すると、表示制御部１４は、捜索処理制御部１３からの指示に従い捜索車両候補を端末装置５に表示させる（ステップ１０６）。
　図４は、端末装置５に表示される捜索車両候補表示画面の一例を示す図である。捜索車両候補表示画面には、駐車場１のレイアウトに従って駐車スペース２が表示される。捜索車両候補の画像を一覧表示してもよいが、本実施の形態においては、図４に例示するように、捜索車両候補の画像を当該車両が駐車されている駐車スペース２の位置に対応付けしてユーザに提示する。このように表示することで、駐車スペース２の並びにおける駐車位置、例えば駐車スペース２の並びの端や中央当たりに駐車したことを覚えているユーザは、捜索車両候補の中から捜索車両を発見しやすくなる。図４には、５，９，１１，２９，３０のスペース番号に駐車されている車両を捜索車両候補として提示している例が示されている。
　駐車場１に駐車されている全ての車両の画像を表示し、捜索車両候補が駐車されているスペース番号を示すようにしてもよいが、本実施の形態においては、図４に例示するように、捜索車両候補の画像のみを表示させ、捜索車両候補以外の車両の画像を表示させないようにしている。本実施の形態では、捜索車両候補が駐車している駐車スペース２以外の駐車スペース２をマスキングにより覆うようにして表示している。これにより、捜索車両候補が捜索車両候補表示画面上から発見しやすくなる。
　ユーザは、車両の画像を選択することで、画像を拡大表示させることができる。車両の画像を選択は、スペース番号を入力させてもよいし、タッチパネル式の表示画面であれば、車両の画像を選択させてもよい。
　図５は、車両の画像が拡大表示されたときの表示画面例を示す図である。捜索車両候補表示画面では、車両が小さくて確認できないような場合、ユーザは、拡大表示させるための所定の操作を行う。捜索処理制御部１３は、ユーザにより選択された画像を認識すると、その画像を表示制御部１４に拡大表示させる。
　ユーザが捜索車両候補表示画面上に捜索車両を発見すると（ステップ１０７でＹ）、その車両を選択する。捜索処理制御部１３は、選択された車両が駐車されているスペース番号を車両の駐車場所を特定する駐車場所情報としてユーザに提供する（ステップ１０８）。捜索処理制御部１３は、駐車場所情報を端末装置５に表示させるようにしてもよいし、ユーザが所有する携帯端末に送信するようにしてもよい。また、捜索処理制御部１３は、スペース番号だけでなく、駐車場の地図情報等を参照して車両が駐車している場所の詳細情報、例えば、捜索車両が駐車されている駐車スペース２のある階、その階における駐車スペース２の位置、駐車スペース２までの行き方等の情報を合わせてユーザに提供してもよい。広大な駐車場１においては、目的とする駐車スペース２を探し出すのもユーザにとって困難な場合があるからである。
　ところで、撮影画像に映る車両は、隣に駐車された車両によって車両全体が映されているとは限らない。むしろ部分的であることが多いと考えられる。このため、画像解析処理によって画像解析処理部１２が捜索条件に該当する車両の画像を常に正しく抽出できるとは限らない。つまり、端末装置５に表示される捜索車両候補の中に捜索車両が含まれていない場合も想定しうる。また、捜索車両候補の中に捜索車両が含まれたとしても、ステップ１０１において受け付けた捜索条件では、捜索車両候補の数が膨大になり、捜索車両候補表示画面から捜索車両を簡単に発見できない可能性もある。この場合（ステップ１０７でＮ）、ユーザは、所定の操作を行って捜索条件を再入力する。捜索条件受付部１１は、ステップ１０１において指定した捜索条件を端末装置５に画面表示させ、ユーザに捜索条件を更に指定させて捜索車両候補を絞り込むようにしてもよいし、一部の捜索条件を解除させて捜索車両候補が増えるようにしてもよいし、捜索条件を新たに指定させるようにしてもよい。捜索条件が再入力されると（ステップ１０９でＹ）、捜索条件受付部１１は、捜索処理制御部１３からの指示に応じて再入力された捜索条件を受け付ける。そして、捜索装置１０は、ステップ１０２に移行し、前述した処理を実施する。
　なお、捜索条件が再入力されない場合（ステップ１０９でＮ）、捜索装置１０を利用した車両の捜索は終了する。
　ところで、画像解析処理部１２は、捜索条件に該当する車両の画像を抽出する。つまり、本来であれば、捜索車両と同じ車種で同じ色の車両のみが捜索車両候補として抽出されるはずである。しかしながら、前述したように、駐車スペース２に駐車した車両の車体全体が撮影されない場合があるので、実際には捜索条件に該当しない車両の画像を抽出してしまう可能性もある。
　そこで、監視員が端末装置５に表示されている捜索車両候補を見て、捜索車両の車種等と違う捜索車両候補が抽出されていると判断した場合、監視員は、所定の操作を行って捜索装置１０を学習モードに移行させる。そして、抽出の誤りを指摘する。例えば、画面表示されている捜索車両候補の画像の中から該当する捜索車両候補（例えば、車種Ａ）の画像を選択して、「車種Ｂと間違えている」など誤った事象等を入力する。学習データ受付部１５は、この監視員による入力を受け付ける。このとき、監視員による入力に捜索車両候補の画像を対応付けて取得してもよい。そして、登録部１６は、学習データ受付部１５が受け付けた情報に基づき抽出の誤りに関する誤抽出情報を生成し、生成した誤抽出情報を車両マスタデータベース１７に登録する。登録部１６は、誤抽出情報を車種Ａに対応する車両情報に追加するようにして登録してもよい。
　その後、画像解析処理部１２は、捜索車両候補の画像を抽出する際に誤抽出情報を参照する。これにより、画像解析処理部１２における捜索車両候補の抽出精度を向上させることができる。
　本実施の形態では、監視システム３が有する既設の監視カメラ４による撮影画像を有効利用する場合を例にして説明したが、監視カメラ４が駐車場１に設置されていない場合には、駐車車両捜索システムが監視カメラを備えるようにしてもよい。
　１　駐車場、２　駐車スペース、３　監視システム、４　監視カメラ、５　端末装置、１０　捜索装置、１１　捜索条件受付部、１２　画像解析処理部、１３　捜索処理制御部、１４　表示制御部、１５　学習データ受付部、１６　登録部、１７　車両マスタデータベース（ＤＢ）、３１　撮影画像データベース（ＤＢ）。
 

Claims (9)

  1. 　駐車場の撮影画像を取得する撮影画像取得手段と、
    　前記駐車場に駐車している捜索対象の車両の特徴を示す捜索条件を受け付ける捜索条件受付手段と、
    　前記撮影画像を解析することによって前記捜索条件に該当する車両の画像を前記撮影画像から抽出する画像解析手段と、
    　前記画像解析手段により抽出された画像を表示させることによって当該画像に映る車両を前記捜索対象の車両の候補として提示する捜索処理の実行を制御する捜索処理制御手段と、
    　前記捜索対象の車両の候補の中から選択された車両が駐車されている場所を特定する駐車場所情報を提供する情報提供手段と、
    　を有することを特徴とする駐車車両捜索システム。
  2. 　前記捜索処理制御手段は、ユーザからの要求に応じて、ユーザに指定された前記捜索条件を前記捜索条件受付手段に受け付けさせ、受け付けた前記捜索条件に該当する車両の画像を前記画像解析手段に抽出させることを特徴とする請求項１に記載の駐車車両捜索システム。
  3. 　前記捜索処理制御手段は、前記捜索対象の車両の候補を前記駐車場の駐車位置に対応付けして提示することを特徴とする請求項１に記載の駐車車両捜索システム。
  4. 　前記捜索処理制御手段は、前記駐車場の前記捜索対象の車両の候補以外の車両を表示させないことを特徴とする請求項１または３に記載の駐車車両捜索システム。
  5. 　車両の画像を含む車両情報を記憶する車両マスタデータベースを有し、
    　前記画像解析手段は、前記車両マスタデータベースに記憶されている車両の画像と、前記駐車場の撮影画像に映る車両の画像とを比較することによって前記捜索条件に該当する車両の画像を抽出することを特徴とする請求項１に記載の駐車車両捜索システム。
  6. 　前記撮影画像取得手段は、前記駐車場の監視システムから前記撮影画像を取得することを特徴とする請求項１に記載の駐車車両捜索システム。
  7. 　前記撮影画像取得手段は、前記捜索条件に指定されている駐車中時間に対応する前記撮影画像を取得することを特徴とする請求項６に記載の駐車車両捜索システム。
  8. 　前記撮影画像取得手段は、前記捜索条件に指定されている前記駐車場への駐車開始時刻より所定時間前の時間に対応する前記撮影画像を取得することを特徴とする請求項６に記載の駐車車両捜索システム。
  9. 　前記画像解析手段が前記捜索条件に該当する車両の画像を誤って抽出していると判断される場合、抽出の誤りに関する誤抽出情報を前記車両マスタデータベースに登録する登録手段を有し、
    　前記画像解析手段は、前記捜索条件に該当する車両の画像を抽出する際に前記誤抽出情報を参照することを特徴とする請求項５に記載の駐車車両捜索システム。
     
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