WO2023079635A1 - 車両管理装置、システム、方法、及びコンピュータ可読媒体 - Google Patents

車両管理装置、システム、方法、及びコンピュータ可読媒体 Download PDF

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WO2023079635A1
WO2023079635A1 PCT/JP2021/040604 JP2021040604W WO2023079635A1 WO 2023079635 A1 WO2023079635 A1 WO 2023079635A1 JP 2021040604 W JP2021040604 W JP 2021040604W WO 2023079635 A1 WO2023079635 A1 WO 2023079635A1
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WO
WIPO (PCT)
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vehicle
image
type information
time
vehicle type
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/040604
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
正保 平田
友昭 牧野
正晃 森
Original Assignee
日本電気株式会社
Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日本電気株式会社, Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社 filed Critical 日本電気株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions

Definitions

  • the present disclosure relates to vehicle management devices, systems, methods, and computer-readable media.
  • a user who rents a vehicle from a rental car company visually inspects the vehicle for damage such as scratches and dents together with an employee (clerk) of the rental car company at the rental car company's store before renting the vehicle. to check.
  • the user and the store clerk visually check the vehicle again for scratches and the like.
  • Patent Document 1 discloses a vehicle management server that manages vehicles such as rental cars that are rented out to users.
  • a user terminal having a camera is used to check for flaws.
  • the user terminal is configured as a tablet terminal or smart phone on which a dedicated application is installed.
  • the user takes images of the front, rear, left, and right sides of the vehicle using the user terminal.
  • the user terminal transmits the captured image (before boarding image) to the vehicle management server.
  • the user takes images of the front, rear, left, and right of the vehicle using the user terminal.
  • the user terminal transmits the captured image (post-boarding image) to the vehicle management server.
  • the vehicle management server compares the image before boarding and the vehicle after boarding.
  • the vehicle management server determines whether or not there is a change greater than or equal to a set threshold between the pre-boarding image and the post-boarding image. If the vehicle management server determines that there is a change greater than a threshold value between the pre-boarding image and the post-boarding image, the vehicle management server issues a vehicle confirmation alert indicating the possibility of new damage such as scratches or dents to the vehicle to the administrator.
  • a vehicle rental company can appropriately manage whether or not a user has caused damage such as a scratch or a dent to a vehicle by using an image transmitted from a user terminal. Also, the user can certify that the vehicle has not suffered any damage such as new scratches or dents while using the vehicle.
  • the present disclosure provides a vehicle management device, system, method, and computer-readable medium capable of efficiently inspecting whether or not a vehicle is damaged according to the type of vehicle. is one of the purposes.
  • the present disclosure provides a vehicle management device as a first aspect.
  • the vehicle management device provides a first image captured before the vehicle is rented to the user using one or more cameras for capturing images of the vehicle rented to the user, and the vehicle to the user using the camera.
  • Image acquisition means for acquiring a second image taken after being rented
  • vehicle type information acquisition means for acquiring vehicle type information of the vehicle, and image processing logic according to the vehicle type information acquired.
  • image processing means for comparing the first image and the second image; and detection means for detecting damage to the vehicle based on the result of the comparison in the image processing means.
  • a vehicle management system includes one or more cameras for photographing a vehicle rented to a user, and a vehicle management device used to manage the vehicle.
  • the vehicle management device stores a first image captured using the camera before the vehicle is lent to the user and a second image captured using the camera after the vehicle is lent to the user.
  • image acquisition means for acquiring an image
  • vehicle model information acquisition means for acquiring vehicle model information
  • image processing logic according to the acquired vehicle model information.
  • detection means for detecting damage caused to the vehicle based on the result of the comparison in the image processing means.
  • a vehicle management method comprises: a first image captured before the vehicle is rented to the user using one or more cameras that capture a vehicle rented to a user; A second image taken after being rented is acquired, model information of the vehicle is acquired, and image processing logic according to the acquired model information is used to process the first image and the first image. comparing the two images and detecting damage to the vehicle based on the results of the comparison.
  • a computer readable medium includes a first image captured before the vehicle is rented to the user using one or more cameras that captures the vehicle rented to the user; A second image taken after being rented is acquired, model information of the vehicle is acquired, and image processing logic according to the acquired model information is used to process the first image and the first image.
  • a program is stored for causing a computer to perform processing including comparing the second image and detecting damage caused to the vehicle based on the result of the comparison.
  • the vehicle management device, system, method, and computer-readable medium according to the present disclosure can efficiently inspect whether or not the vehicle is damaged according to the type of vehicle.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a vehicle management system according to the present disclosure
  • FIG. 1 is a block diagram showing a vehicle management system according to an embodiment of the present disclosure
  • FIG. FIG. 4 is a schematic diagram showing an arrangement example of cameras
  • FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of an image processing unit; 4 is a flowchart showing an operation procedure in the vehicle management device;
  • FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of a computer device;
  • FIG. 1 shows a schematic configuration of a vehicle management system according to the present disclosure.
  • the vehicle management system 10 has a vehicle management device 30 and one or more cameras 50 .
  • the camera 50 is a camera that captures images of vehicles rented to users.
  • the vehicle management device 30 is a device used to manage vehicles rented out to users.
  • the vehicle management device 30 has image acquisition means 31 , vehicle type information acquisition means 32 , image processing means 33 , and detection means 34 .
  • the image acquiring means 31 acquires a first image captured using the camera 50 at a first time. Also, the image acquiring means 31 acquires a second image captured using the camera 50 at a second time after the first time.
  • the vehicle model information acquisition means 32 acquires vehicle model information of the vehicle rented out to the user.
  • the image processing means 33 compares the first image and the second image using image processing logic corresponding to the vehicle type information acquired by the vehicle type information acquisition means 32 .
  • the detection means 34 detects damage caused to the vehicle based on the result of the comparison in the image processing means 33 .
  • the image processing means 33 compares the first image and the second image by image processing logic according to vehicle model information. For example, if a first image and a second image are compared using the same image processing logic for a large vehicle and a small vehicle, the images may not be compared accurately and efficiently. It is believed that there is. In contrast, in the present disclosure, images are compared using image processing logic according to the vehicle type. Therefore, the present disclosure can efficiently inspect whether or not the vehicle has been damaged.
  • FIG. 2 shows a vehicle management system according to one embodiment of the present disclosure.
  • the vehicle management system 100 has a vehicle management device 110 , a database 130 and a camera 150 .
  • the vehicle management device 110 is a device for managing vehicles such as rental cars that are rented to users.
  • Camera 150 photographs the vehicle rented to the user.
  • Cameras 150 are arranged, for example, at each of a plurality of shops of a rental car company. Although only one camera 150 is illustrated in FIG. 1, the number of cameras 150 is not limited to one. A plurality of cameras 150 may be arranged in one store.
  • Vehicle management device 110 corresponds to vehicle management device 30 shown in FIG.
  • Camera 150 corresponds to camera 50 shown in FIG.
  • FIG. 3 shows an arrangement example of the camera 150.
  • FIG. In the example of FIG. 3, four cameras 150A-150D are arranged in the imaging area 200.
  • a vehicle 210 is a vehicle that is rented to a user.
  • Camera 150A photographs vehicle 210 from the front side of the vehicle.
  • Camera 150B photographs the right side of vehicle 210 .
  • Camera 150C captures the left side of vehicle 210 .
  • Camera 150D photographs vehicle 210 from the rear side of the vehicle.
  • camera 150 may be moved to capture images of vehicle 210 from multiple directions.
  • the photographing area 200 is a flaw check zone, and is provided, for example, in a passage through which a vehicle that is lent to a user or a vehicle that is returned passes.
  • a plurality of photographing areas 200 may be provided at a store (departure store) where the vehicle is rented to the user. Further, a plurality of photographing areas 200 (damage check zones) may be provided at a store where the user returns the vehicle (return store).
  • the shooting area 200 may be provided in a parking lot.
  • the shooting area 200 may be surrounded by an enclosure or the like so that the brightness of the image is not affected by the weather.
  • the vehicle 210 When the vehicle 210 is rented to the user, it is photographed in the photographing area 200 using the cameras 150A-150D. For example, when a user rents a vehicle, the user moves the vehicle 210 to the photographing area 200, which is a damage check zone provided in the store. If another vehicle already exists in the photographing area 200 , the user waits in front of the photographing area 200 . After the images of the vehicle 210 are captured using the cameras 150A-150D, the user drives the vehicle 210 to start traveling.
  • the vehicle 210 is photographed using the cameras 150A-150D in the photographing area 200 when the user returns the vehicle 210. For example, when the user returns the vehicle 210 to the store, the user moves the vehicle 210 to the imaging area 200, which is the damage check zone. After the image of the vehicle 210 is captured in the image capturing area 200 , the user performs the return procedure of the vehicle 210 .
  • the rental shop and the return shop may not necessarily be the same, and may be different. For example, a user may rent a vehicle 210 in A City and return the vehicle 210 in B City.
  • the database 130 has a reservation DB (database) 131 and a vehicle DB 132.
  • the reservation DB 131 is a database that stores user's reservation information.
  • Vehicle DB132 is a database which memorize
  • FIG. 4 shows an example of reservation information.
  • the reservation information includes a reservation ID (Identifier), reservation time, departure image, return image, and determination result.
  • the reservation ID is identification information for uniquely identifying reservation information.
  • the vehicle number indicates the registration number of the vehicle 210 rented to the user.
  • the reservation time indicates the reservation date and time.
  • the departure image indicates the identification information of the image captured by the camera 150 when the vehicle 210 (see FIG. 3) is rented.
  • the return image indicates the identification information of the image captured by the camera 150 when the vehicle 210 is returned.
  • the determination result indicates the determination result of the presence or absence of damage, which will be described later.
  • the reservation information may further include a departure store and a return store.
  • the reservation information may include the presence or absence of an insurance/compensation contract such as CDW (Collision Damage Waiver).
  • FIG. 5 shows an example of vehicle information.
  • the vehicle information includes vehicle number, vehicle type, and color.
  • the vehicle number indicates the registration number of vehicle 210 .
  • the vehicle type indicates the vehicle type of the vehicle 210 .
  • the vehicle type indicates, for example, the vehicle name or model name of the vehicle 210 .
  • Color indicates color information of the vehicle 210 .
  • the vehicle management device 110 has an image acquisition unit 111, a vehicle information acquisition unit 112, an image processing unit 113, and a damage detection unit 114.
  • Vehicle management device 110 is configured as a computer device such as a server having, for example, one or more memories and one or more processors. At least part of the function of each unit in vehicle management device 110 can be realized by a processor operating according to a program read from memory. Each part of the vehicle management device 110 does not necessarily need to be physically arranged in the same device.
  • Vehicle management device 110 may be configured by, for example, a plurality of computer devices interconnected via a network. The vehicle management device 110 is arranged, for example, at a store of a rental car company or at a management center. Vehicle management device 110 may be a cloud server.
  • the image acquisition unit 111 acquires an image of the vehicle 210 captured using the camera 150 .
  • the image acquisition unit 111 acquires images of the front, rear, right, and left sides of the vehicle 210, for example.
  • Image acquisition unit 111 acquires an image of vehicle 210 captured at a first time (first image) and an image of vehicle 210 captured at a second time (second image).
  • the first time is, for example, the time before the vehicle is rented to the user.
  • the second time is the time when the user returns the vehicle 210 .
  • the "time when the user returns the vehicle 210" includes the time when the vehicle 210 returns to the store for return, and also includes the time when the procedure for returning the vehicle 210 has not been completed.
  • a 1st image is image
  • the second image is taken, for example, at the return shop at the time of return.
  • the image acquisition unit 111 corresponds to the image acquisition unit 31 shown in FIG.
  • the vehicle information acquisition unit 112 acquires vehicle information of the vehicle 210 .
  • the vehicle information includes model information of the vehicle 210 .
  • the vehicle information acquisition unit 112 acquires identification information of the vehicle 210 and acquires vehicle type information based on the acquired identification information.
  • the registration number of the vehicle 210 is used as the identification information of the vehicle 210 .
  • the vehicle information acquisition unit 112 acquires the registration number (vehicle number) from the license plate image included in the image captured using the camera 150 .
  • the vehicle information acquisition unit 112 refers to the vehicle DB 132 (see FIG. 5) and acquires the vehicle type (vehicle name) associated with the acquired vehicle number as vehicle type information.
  • the vehicle information acquisition unit 112 may acquire color information of the vehicle 210 from the vehicle DB 132 .
  • the vehicle information acquisition unit 112 may use the reservation DB 131 and the vehicle DB 132 to acquire vehicle type information. In that case, the vehicle information acquisition unit 112 acquires the vehicle number associated with the user's reservation ID from the reservation DB 131 (see FIG. 4). The vehicle information acquisition unit 112 refers to the vehicle DB 132 and acquires the vehicle type associated with the acquired vehicle number as vehicle type information. It should be noted that the method of acquiring the identification information of the vehicle is not particularly limited to the method described above. For example, the vehicle information acquisition unit 112 may acquire identification information from an RFID (Radio Frequency Identification) tag attached to the vehicle 210 . The vehicle information acquisition unit 112 corresponds to the vehicle type information acquisition unit 32 shown in FIG.
  • RFID Radio Frequency Identification
  • the image processing unit 113 performs image processing for comparing the first image and the second image.
  • image processing the image processing unit 113 compares the first image and the second image using image processing logic according to the vehicle type information acquired by the vehicle information acquisition unit 112 .
  • the image processing unit 113 dynamically identifies an area corresponding to the vehicle 210 (its body) in the image, and compares the first image and the second image in the identified area.
  • the image processing unit 113 may switch the size of the area of the body of the vehicle 210 facing the camera 150 according to the vehicle type. Areas where the surface does not face the camera 150 are susceptible to reflection and therefore cannot stably detect flaws, so the image processing unit 113 may exclude such areas from comparison.
  • the image processing unit 113 may switch the image processing engine used for image processing between a small vehicle and a large vehicle according to the size of the vehicle 210 .
  • the image processing unit 113 may switch the setting parameters of the image processing engine between a small vehicle and a large vehicle according to the size of the vehicle 210 .
  • the image processing unit 113 may switch the image processing logic according to the color of the vehicle 210 (body color).
  • the image processing unit 113 may switch the image processing logic according to the combination of the color or brightness of the background in the image and the color of the vehicle 210 . For example, when the background is dark and the color of the vehicle 210 is dark, it is considered difficult to distinguish between the vehicle area and the background area in the image.
  • the image processing unit 113 may use image processing logic that is effective in such situations.
  • the image processing unit 113 may perform brightness adjustment between the images before comparing the first image and the second image. By performing brightness adjustment, it is possible to reduce the difference in brightness between images captured under different weather conditions. Also, for example, it is possible to reduce the difference between the brightness of an image captured at night and the brightness of an image captured under backlight conditions. In comparing the first image and the second image, the image processing unit 113 may detect how much the second image has changed from the first image, using the first image as a reference.
  • the image processing section 113 corresponds to the image processing means 33 shown in FIG.
  • FIG. Image processing unit 113 includes region dividing unit 121 and image comparing unit 122 .
  • the region division unit 121 divides the image acquired by the image acquisition unit 111 into a plurality of regions according to the vehicle type information acquired by the vehicle information acquisition unit 112 .
  • the region dividing unit 121 divides the image captured by the camera 150 into a first region containing only the background, a second region containing both the background and the vehicle 210 (its body), and a second region containing only the vehicle 210. partition into a third region
  • the region division unit 121 divides the first image acquired by the image acquisition unit 111 into a first region, a second region, and a third region.
  • the region division unit 121 divides the second image acquired by the image acquisition unit 111 into a first region, a second region, and a third region.
  • the image divided by the area division unit 121 is likely to include more first areas and second areas than a vehicle of standard size. .
  • the image divided by the area division unit 121 is considered to include more second areas and third areas than a vehicle of standard size. be done. That is, it is considered that the ratio of the first area, the second area, and the third area included in the image divided by the area division unit 121 differs between a small vehicle and a large vehicle.
  • the region dividing unit 121 may divide the image into a first region, a second region, and a third region using image processing logic according to the size of the vehicle 210. .
  • the area dividing unit 121 divides the area so that the ratio of the first area and the second area is greater than when the vehicle is a standard size vehicle.
  • the area segmentation may be performed using a logic of image processing.
  • the area dividing unit 121 divides the image into areas so that the ratio of the second area and the third area is larger than when the vehicle is of a standard size. Region segmentation may be performed using processing logic.
  • the image comparison unit 122 compares the first image and the second image in the second area and the third area divided by the area dividing unit 121 . That is, the image comparison unit 122 compares the second area of the first image and the second area of the second image. Also, the image comparison unit 122 compares the third area of the first image with the third area of the second image. Since the first area is an area that includes only the background and does not include the vehicle 210, the first area is excluded from comparison targets. For example, the image comparison unit 122 detects how much the second image has changed from the first image, for example, for each pixel or for each predetermined block in the second region and the third region.
  • the damage detection unit 114 determines the presence or absence of damage such as scratches and dents based on the comparison results of the image processing unit 113 . In other words, the damage detector 114 detects damage to the vehicle 210 based on the comparison result of the image processor 113 .
  • the damage detection unit 114 detects, for example, a location where the amount of change from the first image to the second image is equal to or greater than a threshold as a location where the vehicle 210 is damaged.
  • the damage detector 114 may change the threshold used for determining the damaged location according to the color information of the vehicle 210 . In this case, for example, the damaged area can be determined based on different criteria for bright colors and dark colors.
  • the damage detection unit 114 may change the threshold according to the contract details included in the user's reservation information. For example, if the user takes out insurance when making a contract for a rental car, the user will not be billed for any damages to the vehicle.
  • the damage detector 114 may change the threshold depending on whether the user has insurance. For example, if the user does not have insurance, it is preferable to strictly determine the location of the damage in order to clarify where responsibility lies. In that case, the damage detector 114 sets a relatively small value for the threshold. On the other hand, if the user has insurance, the damage can be repaired using the insurance, so the determination of the location of the damage need not be very strict. In that case, the damage detector 114 may set a relatively large value for the threshold.
  • the damage detector 114 may output an alert to an employee of the rental car company, such as a clerk, when damage is detected.
  • the damage detector 114 corresponds to the detector 34 shown in FIG.
  • the clerk visually checks the vehicle 210 together with the user to see if there is any damage.
  • the damage detector 114 may emphasize or enlarge the image of the detected damage location in the second image and display it on the display. The store clerk can check the presence or absence of damage by looking at the image displayed on the display together with the user.
  • the damage detection unit 114 displays an image of a location where damage is detected (damaged location) in the second image and an image of a location corresponding to the damaged location in the first image in a manner that allows comparison. good too. The store clerk and user can then check whether the damage was already present at the time the first image was taken. If it is confirmed that there is damage, the store clerk will negotiate the cost with the user.
  • FIG. 7 shows an operation procedure (vehicle management method) in the vehicle management device 110.
  • the image acquisition unit 111 acquires an image captured by the camera 150 (step S1).
  • the image acquisition unit 111 acquires four images shot using, for example, four cameras 150A to 150D (see FIG. 3).
  • the image acquisition unit 111 determines whether the vehicle 210 is to be returned (step S2).
  • the image acquisition unit 111 refers to the reservation DB 131, for example, and determines whether the vehicle 210 is a returned vehicle or a rented vehicle.
  • the image acquired in step S1 is stored in the reservation DB 131 (see FIG. 4) as an image at departure (first image). (step S3).
  • the image acquisition unit 111 registers the image acquired in step S1 in the reservation DB 131 as an image upon arrival (second image).
  • the vehicle information acquisition unit 112 acquires vehicle type information of the vehicle 210 (step S4).
  • the vehicle information acquisition unit 112 acquires vehicle type information (model name) from, for example, the vehicle information DB 132 (see FIG. 5).
  • the region division unit 121 divides the image acquired by the image acquisition unit 111 into a plurality of regions according to the vehicle type information acquired in step S4 (step S5). For example, in step S5, the region division unit 121 divides each of the departure time image and the arrival time image into the above-described first region, second region, and third region.
  • the image comparison unit 122 compares the image at the time of departure and the image at the time of return (step S6). For example, in step S6, the image comparison unit 122 compares the image at the time of departure and the image at the time of return in each of the second area and the third area.
  • the damage detection unit 114 determines whether the change from the first image to the second image is large as a result of the comparison in step S6 (step S7).
  • the damage detection unit 114 registers the determination result of step S7 in the reservation DB 131 . If the damage detection unit 114 determines that the change is large in step S7, it notifies a sales clerk of the rental car company or a person in charge of the management department of a damage alert (step S8). In step S ⁇ b>8 , the damage detector 114 notifies the store clerk or person in charge of, for example, a location in the vehicle 210 where the image changes significantly, that is, a location in the vehicle 210 that is likely to be damaged.
  • the image processing unit 113 performs image processing according to the vehicle type information of the vehicle 210 to compare the first image, which is the image at the time of departure, with the second image, which is the image at the time of return.
  • the area dividing unit 121 divides the first image and the second image using the vehicle type information into a first area including only the background and an area including the background and the vehicle body, respectively. It is divided into a second area and a third area that includes only the vehicle body.
  • the image comparison unit 122 compares the first image and the second image in the second area and the third area.
  • the divided image includes many first regions.
  • the image comparison section 122 does not perform image comparison for the first region, which is the background portion. By omitting the image comparison of the background portion, unnecessary image comparison (image inspection) can be suppressed. For this reason, this embodiment can reduce useless computational resources and realize cost reduction.
  • this embodiment since flaws are not erroneously detected by comparing background portions, erroneous detection can be reduced, and inspection accuracy can be improved.
  • the vehicle 210 is a large vehicle, it is conceivable that the number of first regions included in the divided image is small. In this case, the second area and the third area including the main body portion of the vehicle 210 are increased, and the area to be compared is wide, so that omission of image comparison can be suppressed and inspection accuracy can be improved.
  • the damage detection unit 114 causes damage to the vehicle 210 during rental to the user based on the result of comparison between the first image and the second image that are compared in image processing according to vehicle type information. New damage can be detected.
  • the image processing unit 113 compares images by image processing according to vehicle type information. Therefore, the vehicle management device 110 according to the present embodiment can efficiently and accurately detect new damage to the vehicle 210 .
  • the vehicle management device 110 may hold information indicating which part of the image is the area where the body surface faces the camera 150 for each vehicle type.
  • the image processor 113 can also use that information to perform image comparisons. For example, in the image processing unit 113, an inspection as to whether or not the vehicle 210 is damaged is performed by excluding areas from comparison targets that are susceptible to reflection and therefore cannot stably detect damage. can be performed more efficiently.
  • the vehicle management device 110 can be configured as a computer device.
  • FIG. 8 shows a configuration example of a computer device that can be used as the vehicle management device 110.
  • the computer device 500 includes a control unit (CPU: Central Processing Unit) 510, a storage unit 520, a ROM (Read Only Memory) 530, a RAM (Random Access Memory) 540, a communication interface (IF: Interface) 550, and a user interface 560.
  • CPU Central Processing Unit
  • the communication interface 550 is an interface for connecting the computer device 500 and a communication network via wired communication means or wireless communication means.
  • User interface 560 includes a display, such as a display.
  • the user interface 560 also includes input units such as a keyboard, mouse, and touch panel.
  • the storage unit 520 is an auxiliary storage device that can hold various data.
  • the storage unit 520 is not necessarily a part of the computer device 500, and may be an external storage device or a cloud storage connected to the computer device 500 via a network.
  • the ROM 530 is a non-volatile storage device.
  • a semiconductor storage device such as a flash memory having a relatively small capacity is used.
  • Programs executed by the CPU 510 can be stored in the storage unit 520 or the ROM 530 .
  • the storage unit 520 or the ROM 530 stores various programs for realizing the functions of each unit in the vehicle management device 110, for example.
  • the program includes a group of instructions (or software code) that, when read into a computer, cause the computer to perform one or more functions described in the embodiments.
  • the program may be stored in a non-transitory computer-readable medium or tangible storage medium.
  • computer readable media or tangible storage media may include RAM, ROM, flash memory, solid-state drives (SSD) or other memory technology, Compact Disc (CD)-ROM, digital versatile disc (DVD ), Blu-ray discs or other optical disc storage, magnetic cassettes, magnetic tapes, magnetic disc storage or other magnetic storage devices.
  • the program may be transmitted on a transitory computer-readable medium or communication medium.
  • transitory computer readable media or communication media include electrical, optical, acoustic, or other forms of propagated signals.
  • the RAM 540 is a volatile storage device. Various semiconductor memory devices such as DRAM (Dynamic Random Access Memory) or SRAM (Static Random Access Memory) are used for the RAM 540 .
  • RAM 540 can be used as an internal buffer that temporarily stores data and the like.
  • the CPU 510 expands a program stored in the storage unit 520 or the ROM 530 to the RAM 540 and executes it.
  • CPU 510 executes a program to realize the function of each unit in vehicle management device 110 .
  • the CPU 510 may have internal buffers that can temporarily store data and the like.
  • the image processing means is According to the vehicle type information, the first image and the second image are respectively divided into a first region containing only the background, a second region containing both the background and the vehicle, and the dividing into a third region containing only vehicles; comparing the second region of the first image with the second region of the second image and comparing the third region of the first image with the third region of the second image; 1.
  • the image processing means detects how much the second image has changed from the first image with the first image as a reference.
  • the vehicle management device according to appendix 1 or 2.
  • the vehicle type information acquisition means further acquires color information of the vehicle, 5.
  • the vehicle management apparatus according to appendix 4, wherein the detection means changes the threshold according to the color information.
  • Appendix 6 The vehicle management apparatus according to any one of appendices 1 to 5, wherein the vehicle type information acquiring means acquires identification information of the vehicle, and acquires vehicle type information based on the acquired identification information.
  • Appendix 7 The vehicle management apparatus according to appendix 6, wherein the vehicle type information acquisition means acquires vehicle type information associated with the acquired identification information from a database that stores the identification information and the vehicle type information.
  • Appendix 8 7. The vehicle management apparatus according to appendix 6, wherein the vehicle type information obtaining means obtains the identification information from the license plate image of the vehicle included in the first image and the second image.
  • Appendix 9 9. The vehicle management device according to any one of appendices 1 to 8, wherein the vehicle type information acquiring means acquires a vehicle name of the vehicle as the vehicle type information.
  • the first time is a time before the vehicle is rented to the user, and the second time is a time when the user returns the vehicle.
  • Vehicle management device
  • Appendix 11 11. The vehicle management device according to any one of Appendices 1 to 10, wherein the first image is taken at the departure store when departing, and the second image is taken at the return store when returning.
  • a vehicle management device used for managing the vehicle The vehicle management device Obtaining a first image captured using the camera at a first time and a second image captured using the camera at a second time later than the first time an image acquisition means;
  • vehicle type information acquisition means for acquiring vehicle type information of the vehicle;
  • image processing means for comparing the first image and the second image using image processing logic according to the acquired vehicle type information; and detection means for detecting damage caused to the vehicle based on the result of the comparison in the image processing means.
  • the image processing means is According to the vehicle type information, the first image and the second image are respectively divided into a first region containing only the background, a second region containing both the background and the vehicle, and the dividing into a third region containing only vehicles; comparing the second region of the first image with the second region of the second image and comparing the third region of the first image with the third region of the second image; 13.
  • Vehicle management system 30 Vehicle management device 31: Image acquisition means 32: Vehicle type information acquisition means 33: Image processing means 34: Detection means 50: Camera 100: Vehicle management system 110: Vehicle management device 111: Image acquisition unit 112: Vehicle information acquisition unit 113: Image processing unit 114: Damage detection unit 121: Region division unit 122: Image comparison unit 130: Database 131: Reservation DB 132: Vehicle DB 150: Camera 200: Shooting area 210: Vehicle

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Abstract

車両に損傷が生じているか否かの検査を、車種に応じて効率的に実施することを可能とする。画像取得手段（３１）は、カメラ（５０）を用いて第１の時刻に撮影された第１の画像を取得する。また、画像取得手段（３１）は、カメラ（５０）を用いて第２の時刻に撮影された第２の画像を取得する。車種情報取得手段（３２）は、車両の車種情報を取得する。画像処理手段（３３）は、取得された車種情報に応じた画像処理のロジックを用いて、第１の画像と第２の画像とを比較する。検出手段（３４）は、画像処理手段（３３）における比較の結果に基づいて、車両に生じた損傷を検出する。

Description

車両管理装置、システム、方法、及びコンピュータ可読媒体
　本開示は、車両管理装置、システム、方法、及びコンピュータ可読媒体に関する。
　一般に、レンタカー事業者から車両を借りるユーザは、車両の貸し出しの前に、レンタカー事業者の店舗において、レンタカー事業者の従業員（店員)と一緒に、車両の傷や凹みなどの損傷などを目視でチェックする。ユーザ及び店員は、車両が返却されるときに、車両の傷などを目視で再度チェックする。車両の貸し出し前と車両の貸し出し後との双方で車両の傷をチェックすることで、車両に傷がついている場合に、その傷がユーザがつけた傷であるのか、或いは貸し出し前からついていた傷であるのかの判別が可能である。
　関連技術として、特許文献１は、レンタカーなどのユーザに貸し出される車両を管理する車両管理サーバを開示する。特許文献１では、傷のチェックに、カメラを有する利用者端末が使用される。利用者端末は、専用アプリケーションがインストールされたタブレット端末、又はスマートフォンとして構成される。ユーザは、レンタカーの利用前に、利用者端末を用いて、車両の前後左右の画像を撮影する。利用者端末は、撮影された画像（乗車前画像）を、車両管理サーバに送信する。ユーザは、レンタカーを返却する場合、利用者端末を用いて、車両の前後左右の画像を撮影する。利用者端末は、撮影された画像（乗車後画像）を、車両管理サーバに送信する。
　車両管理サーバは、乗車前画像と乗車後車両とを比較する。車両管理サーバは、乗車前画像と乗車後画像とに、設定されたしきい値以上の変化があるか否かを判定する。車両管理サーバは、乗車前画像と乗車後画像とにしきい値以上の変化があると判定した場合、車両に新たな傷や凹みなどの損傷が生じた可能性を示す車両確認アラートを、管理者端末に送信する。特許文献１において、車両賃貸し業者は、利用者端末から送信された画像を用いて、ユーザが車両に傷や凹みなどの損傷を生じさせたかどうかを適切に管理することができる。また、ユーザは、車両の利用中に、車両に新たな傷や凹みなどの損傷を生じさせなかったことを証明できる。
特許第６８３０６９０号公報
　一般に、レンタカー事業者は複数の車種の車両を保有しており、ユーザに貸し出される車両は単一の車種ではない。カメラ画像を用いて損傷の有無を検査する場合、カメラ画像における車両の見え方は、車種に応じて変化すると考えられる。この場合、異なる車種の車両に対して、同じ画像処理のロジックを用いて画像比較を行うと、画像比較を効率的に実施できないと考えられる。特許文献１では、乗車前画像と乗車後画像とが利用者によって撮影されており、それら画像における、車種に応じた車両の見え方の違いは考慮されていない。従って、特許文献１に記載の車両管理サーバは、車両に損傷が生じているか否かの検査を、車種に応じて効率的に実施することができない。
　本開示は、上記事情に鑑み、車両に損傷が生じているか否かの検査を、車種に応じて効率的に実施することができる車両管理装置、システム、方法、及びコンピュータ可読媒体を提供することを目的の１つとする。
　上記目的を達成するため、本開示は、第１の態様として、車両管理装置を提供する。車両管理装置は、ユーザに貸し出される車両を撮影する１以上のカメラを用いて前記ユーザに前記車両が貸し出される前に撮影された第１の画像と、前記カメラを用いて前記ユーザに前記車両が貸し出された後に撮影された第２の画像とを取得する画像取得手段と、前記車両の車種情報を取得する車種情報取得手段と、前記取得された車種情報に応じた画像処理のロジックを用いて、前記第１の画像と前記第２の画像とを比較する画像処理手段と、前記画像処理手段における前記比較の結果に基づいて、前記車両に生じた損傷を検出する検出手段とを含む。
　本開示は、第２の態様として、車両管理システムを提供する。車両管理システムは、ユーザに貸し出される車両を撮影する１以上のカメラと、前記車両の管理に使用される車両管理装置とを含む。車両管理装置は、前記ユーザに前記車両が貸し出される前に前記カメラを用いて撮影された第１の画像と、前記ユーザに前記車両が貸し出された後に前記カメラを用いて撮影された第２の画像とを取得する画像取得手段と、前記車両の車種情報を取得する車種情報取得手段と、前記取得された車種情報に応じた画像処理のロジックを用いて、前記第１の画像と前記第２の画像とを比較する画像処理手段と、前記画像処理手段における前記比較の結果に基づいて、前記車両に生じた損傷を検出する検出手段とを含む。
　本開示は、第３の態様として、車両管理方法を提供する。車両管理方法は、ユーザに貸し出される車両を撮影する１以上のカメラを用いて前記ユーザに前記車両が貸し出される前に撮影された第１の画像と、前記カメラを用いて前記ユーザに前記車両が貸し出された後に撮影された第２の画像とを取得し、前記車両の車種情報を取得し、前記取得された車種情報に応じた画像処理のロジックを用いて、前記第１の画像と前記第２の画像とを比較し、前記比較の結果に基づいて、前記車両に生じた損傷を検出することを含む。
　本開示は、第４の態様として、コンピュータ可読媒体を提供する。コンピュータ可読媒体は、ユーザに貸し出される車両を撮影する１以上のカメラを用いて前記ユーザに前記車両が貸し出される前に撮影された第１の画像と、前記カメラを用いて前記ユーザに前記車両が貸し出された後に撮影された第２の画像とを取得し、前記車両の車種情報を取得し、前記取得された車種情報に応じた画像処理のロジックを用いて、前記第１の画像と前記第２の画像とを比較し、前記比較の結果に基づいて、前記車両に生じた損傷を検出することを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納する。
　本開示に係る車両管理装置、システム、方法、及びコンピュータ可読媒体は、車両に損傷が生じているか否かの検査を、車種に応じて効率的に実施することができる。
本開示に係る車両管理システムの概略的な構成を示すブロック図。 本開示の一実施形態に係る車両管理システムを示すブロック図。 カメラの配置例を示す模式図。 予約情報の一例を示す図。 車両情報の一例を示す図。 画像処理部の構成例を示すブロック図。 車両管理装置における動作手順を示すフローチャート。 コンピュータ装置の構成例を示すブロック図。
　本開示の実施の形態の説明に先立って、本開示の概要を説明する。図１は、本開示に係る車両管理システムの概略的な構成を示す。車両管理システム１０は、車両管理装置３０、及び、１以上のカメラ５０を有する。カメラ５０は、ユーザに貸し出される車両を撮影するカメラである。車両管理装置３０は、ユーザに貸し出される車両の管理に使用される装置である。
　車両管理装置３０は、画像取得手段３１、車種情報取得手段３２、画像処理手段３３、及び検出手段３４を有する。画像取得手段３１は、第１の時刻にカメラ５０を用いて撮影された第１の画像を取得する。また、画像取得手段３１は、第１の時刻よりも後の第２の時刻にカメラ５０を用いて撮影された第２の画像を取得する。
　車種情報取得手段３２は、ユーザに貸し出される車両の車種情報を取得する。画像処理手段３３は、車種情報取得手段３２が取得した車種情報に応じた画像処理のロジックを用いて、上記第１の画像と上記第２の画像とを比較する。検出手段３４は、画像処理手段３３における比較の結果に基づいて、車両に生じた損傷を検出する。
　本開示において、画像処理手段３３は、車両の車種情報に応じた画像処理のロジックで、第１の画像と第２の画像とを比較する。例えば、車両が大きい場合と小さい場合とで、同じ画像処理のロジックで第１の画像と第２の画像とを比較したとすると、正確に、かつ効率的に画像を比較することができない場合があると考えられる。これに対し、本開示では、車種に応じた画像処理のロジックを用いて画像が比較される。このため、本開示は、車両に損傷が生じているか否かの検査を、効率的に実施することができる。
　以下、図面を参照しつつ、本開示の実施の形態を詳細に説明する。なお、以下の記載及び図面は、説明の明確化のため、適宜、省略及び簡略化がなされている。また、各図面において、同一の要素及び同様な要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。
　図２は、本開示の一実施形態に係る車両管理システムを示す。車両管理システム１００は、車両管理装置１１０、データベース１３０、及びカメラ１５０を有する。車両管理装置１１０は、レンタカーなどのユーザに貸し出される車両を管理するための装置である。カメラ１５０は、ユーザに貸し出される車両を撮影する。カメラ１５０は、例えばレンタカー事業者の複数の店舗のそれぞれに配置される。なお、図１では、カメラ１５０が１つだけ図示されているが、カメラ１５０の数は１つには限定されない。１つの店舗に、複数のカメラ１５０が配置されていもよい。車両管理装置１１０は、図１に示される車両管理装置３０に対応する。カメラ１５０は、図１に示されるカメラ５０に対応する。
　図３は、カメラ１５０の配置例を示す。図３の例において、撮影エリア２００には、４つのカメラ１５０Ａ－１５０Ｄが配置されている。車両２１０は、ユーザに貸し出される車両である。カメラ１５０Ａは、車両２１０を、車両の前方側から撮影する。カメラ１５０Ｂは、車両２１０の右側方を撮影する。カメラ１５０Ｃは、車両２１０の左側方を撮影する。カメラ１５０Ｄは、車両２１０を、車両の後方側から撮影する。固定された複数のカメラ１５０Ａ－１５０Ｄを用いるのに代えて、カメラ１５０を移動して車両２１０を複数の方向から撮影してもよい。
　撮影エリア２００は、傷チェックゾーンであり、例えばユーザに貸し出される車両、又は返却される車両が通行する通路に設けられる。ユーザに車両が貸し出される店舗（出発店舗）において、複数の撮影エリア２００（傷チェックゾーン）が設けられていてもよい。また、ユーザが車両を返却する店舗（返却店舗）において、複数の撮影エリア２００（傷チェックゾーン）が設けられていてもよい。撮影エリア２００は、駐車場に設けられてもよい。撮影エリア２００は、画像の明るさなどが天候に左右されないように、囲いなどで囲われていてもよい。
　車両２１０は、ユーザに貸し出されるとき、撮影エリア２００において、カメラ１５０Ａ－１５０Ｄを用いて撮影される。例えば、ユーザは、車両の貸出時、店舗内に設けられた、傷チェックゾーンである撮影エリア２００に車両２１０を移動させる。撮影エリア２００に既に別の車両が存在する場合、ユーザは、撮影エリア２００の手前で待機する。カメラ１５０Ａ－１５０Ｄを用いて、車両２１０の画像が撮影された後、ユーザは、車両２１０を運転して、移動を開始する。
　車両２１０は、ユーザが車両２１０を返却するとき、撮影エリア２００において、カメラ１５０Ａ－１５０Ｄを用いて撮影される。例えば、ユーザは、店舗に車両２１０を返却する場合、傷チェックゾーンである撮影エリア２００に車両２１０を移動させる。撮影エリア２００において車両２１０の画像が撮影された後、ユーザは、車両２１０の返却手続きを行う。なお、貸出店舗と返却店舗とは、必ずしも同一でなくてもよく、異なっていてもよい。例えば、ユーザは、Ａ市で車両２１０を借り、Ｂ市で車両２１０を返却してもよい。
　図２に戻り、データベース１３０は、予約ＤＢ（database）１３１、及び車両ＤＢ１３２を有する。予約ＤＢ１３１は、ユーザの予約情報を記憶するデータベースである。車両ＤＢ１３２は、ユーザに貸し出される車両２１０の情報（車両情報）を記憶するデータベースである。
　図４は、予約情報の一例を示す。図４の例において、予約情報は、予約ＩＤ（Identifier）、予約時刻、出発時画像、帰着時画像、及び判定結果を含む。予約ＩＤは、予約情報を一意に識別するための識別情報である。車両番号は、ユーザに貸し出される車両２１０の登録番号を示す。予約時刻は、予約日時を示す。出発時画像は、車両２１０（図３を参照）の貸出時にカメラ１５０により撮影された画像の識別情報を示す。帰着時画像は、車両２１０の返却時にカメラ１５０により撮影された画像の識別情報を示す。判定結果は、後述の損傷の有無の判定結果を示す。予約情報は、出発店舗及び返却店舗を更に含んでいてもよい。予約情報は、ＣＤＷ（Collision Damage Waiver）などの保険／補償契約の有無を含んでいてもよい。
　図５は、車両情報の一例を示す。図５の例において、車両情報は、車両番号、車種、及び色を含む。車両番号は、車両２１０の登録番号を示す。車種は、車両２１０の車種を示す。車種は、例えば、車両２１０の車名又はモデル名を示す。色は、車両２１０の色情報を示す。
　再び図２に戻り、車両管理装置１１０は、画像取得部１１１、車両情報取得部１１２、画像処理部１１３、及び損傷検出部１１４を有する。車両管理装置１１０は、例えば１以上のメモリと１以上のプロセッサとを有するサーバなどのコンピュータ装置として構成される。車両管理装置１１０内の各部の機能の少なくとも一部は、プロセッサがメモリから読み出したプログラムに従って動作することで実現され得る。車両管理装置１１０の各部は、必ずしも、物理的に同一の装置内に配置されている必要はない。車両管理装置１１０は、例えば、ネットワークを介して相互に接続された複数のコンピュータ装置によって構成されていてもよい。車両管理装置１１０は、例えばレンタカー事業者の店舗、又は管理センターに配置される。車両管理装置１１０は、クラウドサーバであってもよい。
　画像取得部１１１は、カメラ１５０を用いて撮影された車両２１０の画像を取得する。画像取得部１１１は、例えば、車両２１０の前面、後面、右側方、及び左側方の画像を取得する。画像取得部１１１は、車両２１０が第１の時刻に撮影された画像（第１の画像）と、車両２１０が第２の時刻に撮影された画像（第２の画像）とを取得する。第１の時刻は、例えば、ユーザに車両が貸し出される前の時刻である。第２の時刻は、ユーザが車両２１０を返却する時刻である。ここで、「ユーザが車両２１０を返却する時刻」は、車両２１０が返却のために店舗に帰着した時点を含み、車両２１０の返却手続きが完了していない時点も含むものとする。第１の画像は、例えば、出発時に出発店舗で撮影される。第２の画像は、例えば、返却時に返却店舗で撮影される。画像取得部１１１は、図１に示される画像取得手段３１に対応する。
　車両情報取得部１１２は、車両２１０の車両情報を取得する。車両情報は、車両２１０の車種情報を含む。車両情報取得部１１２は、例えば、車両２１０の識別情報を取得し、取得した識別情報に基づいて車種情報を取得する。車両２１０の識別情報には、例えば車両２１０の登録番号が用いられる。例えば、車両情報取得部１１２は、カメラ１５０を用いて撮影された画像に含まれるナンバープレートの画像から登録番号（車両番号）を取得する。車両情報取得部１１２は、車両ＤＢ１３２（図５を参照）を参照し、取得した車両番号に関連付けられる車種（車名）を、車種情報として取得する。車両情報取得部１１２は、車両ＤＢ１３２から、車両２１０の色情報を取得してもよい。
　上記に代えて、車両情報取得部１１２は、予約ＤＢ１３１及び車両ＤＢ１３２を用いて、車種情報を取得してもよい。その場合、車両情報取得部１１２は、予約ＤＢ１３１（図４を参照）から、ユーザの予約ＩＤに関連付けられる車両番号を取得する。車両情報取得部１１２は、車両ＤＢ１３２を参照し、取得した車両番号に関連付けられる車種を、車種情報として取得する。なお、車両の識別情報の取得方法は、特に上記した方法には限定されない。例えば、車両情報取得部１１２は、車両２１０に取り付けられたＲＦＩＤ（Radio Frequency IDentification）タグから識別情報を取得してもよい。車両情報取得部１１２は、図１に示される車種情報取得手段３２に対応する。
　画像処理部１１３は、第１の画像と第２の画像とを比較する画像処理を実施する。画像処理部１１３は、画像処理において、車両情報取得部１１２が取得した車種情報に応じた画像処理のロジックを用いて、第１の画像と第２の画像とを比較する。画像処理部１１３は、比較において、画像中の車両２１０（そのボディ）に該当する領域を動的に特定し、特定した領域において、第１の画像と第２の画像とを比較する。例えば、画像処理部１１３は、車両２１０のボディの、表面がカメラ１５０に向いている領域のサイズを、車種に応じて切り替えてもよい。表面がカメラ１５０に向いていない領域は、反射の影響を受けやすく、従って傷を安定して検知できないため、画像処理部１１３は、そのような領域を比較の対象から除外してもよい。
　例えば、画像処理部１１３は、車両２１０の大きさに応じて、小さい車両と大きい車両とで、画像処理に使用する画像処理エンジンを切り替えてもよい。また、画像処理部１１３は、車両２１０の大きさに応じて、小さい車両と大きい車両とで、画像処理エンジンの設定パラメータを切り替えてもよい。画像処理部１１３は、車両２１０の色（ボディカラー）に応じて、画像処理のロジックを切り替えてもよい。さらに、画像処理部１１３は、画像における背景の色又は明るさと、車両２１０の色との組み合わせに応じて、画像処理のロジックを切り替えてもよい。例えば、背景が暗く、かつ車両２１０の色が暗い色の場合、画像において、車両の領域と背景の領域との区別がつきにくいと考えられる。また、背景と車両２１０の色とが同系色の場合も、画像において、車両の領域と背景の領域との区別がつきにくいと考えられる。画像処理部１１３は、画像において車両の領域と背景の領域との区別がつきにくい状況では、そのような状況に有効な画像処理のロジックを用いてもよい。
　画像処理部１１３は、第１の画像と第２の画像との比較の前に、画像間の輝度調整などを行ってもよい。輝度調整を行うことで、互いに異なる天候の下で撮影された画像間の輝度の差を低減できる。また、例えば、夜間に撮影された画像の輝度と、逆光の条件下で撮影された画像との輝度との差を、低減させることができる。画像処理部１１３は、第１の画像と第２の画像との比較では、第１の画像を基準として、第２の画像が第１の画像からどれだけ変化したかを検出してもよい。画像処理部１１３は、図１に示される画像処理手段３３に対応する。
　図６は、画像処理部１１３の構成例を示す。画像処理部１１３は、領域分割部１２１と、画像比較部１２２とを含む。領域分割部１２１は、画像取得部１１１が取得した画像を、車両情報取得部１１２が取得した車種情報に応じて、複数の領域に分割する。領域分割部１２１は、カメラ１５０によって撮影された画像を、背景のみが含まれる第１の領域、背景と車両２１０（そのボディ）との双方が含まれる第２の領域、及び車両２１０のみが含まれる第３の領域に分割する。領域分割部１２１は、画像取得部１１１が取得した第１の画像を、第１の領域、第２の領域、及び第３の領域に分割する。領域分割部１２１は、画像取得部１１１が取得した第２の画像を、第１の領域、第２の領域、及び第３の領域に分割する。
　例えば、車両２１０が小さい車両である場合、標準的な大きさの車両に比べて、領域分割部１２１によって分割された画像には第１の領域と第２の領域とが多く含まれると考えられる。一方、車両２１０が大きい車両である場合、標準的な大きさの車両に比べて、領域分割部１２１によって分割された画像には、第２の領域と第３の領域とが多く含まれると考えられる。すなわち、小さい車両と大きい車両とでは、領域分割部１２１によって分割された画像に含まれる第１の領域、第２の領域及び第３の領域の割合が異なると考えられる。
　本実施形態において、領域分割部１２１は、車両２１０の大きさに応じた画像処理のロジックを用いて、画像を第１の領域、第２の領域、及び第３の領域に分割してもよい。例えば、領域分割部１２１は、車両２１０が小さい車両の場合、標準的な大きさの車両の場合に比べて、第１の領域及び第２の領域の割合が大きくなるように領域を分割するような画像処理のロジックを用いて領域分割を行ってもよい。領域分割部１２１は、車両２１０が大きい車両の場合、標準的な大きさの車両の場合に比べて、第２の領域及び第３の領域の割合が大きくなるように領域を分割するような画像処理のロジックを用いて領域分割を行ってもよい。
　画像比較部１２２は、領域分割部１２１で分割された第２の領域と第３の領域において、第１の画像と第２の画像とを比較する。つまり、画像比較部１２２は、第１の画像の第２の領域と、第２の画像の第２の領域とを比較する。また、画像比較部１２２は、第１の画像の第３の領域と第２の画像の第３の領域とを比較する。第１の領域は背景のみが含まれる領域であり、車両２１０が含まれないため、第１の領域は比較の対象からは除外される。例えば、画像比較部１２２は、第２の領域及び第３の領域において、例えば画素ごとに、或いは所定のブロックごとに、第２の画像が第１の画像からどれだけ変化したかを検出する。
　損傷検出部１１４は、画像処理部１１３における比較の結果に基づいて、傷や凹みなどの損傷の有無を判定する。別の言い方をすると、損傷検出部１１４は、画像処理部１１３における比較の結果に基づいて、車両２１０に生じた損傷を検出する。損傷検出部１１４は、例えば、第１の画像から第２の画像への変化の量がしきい値以上の箇所を、車両２１０において損傷が生じている箇所として検出する。損傷検出部１１４は、車両２１０の色情報に応じて、損傷箇所を判定するために使用されるしきい値を変化させてもよい。この場合、例えば、明るい色と暗い色とで、異なる基準で損傷箇所を判定することができる。
　また、損傷検出部１１４は、ユーザの予約情報に含まれる契約内容に応じて、上記しきい値を変化させてもよい。例えば、ユーザがレンタカーの契約時に保険に加入している場合、車両に傷がついていても、ユーザには費用が請求されない。損傷検出部１１４は、ユーザが保険に加入しているか否かに応じて、しきい値を変化させてもよい。例えば、ユーザが保険に加入していない場合、責任の所在を明確にするため、損傷個所の判定を厳密に行うことが好ましい。その場合、損傷検出部１１４は、しきい値に比較的小さな値を設定する。一方、ユーザが保険に加入している場合は、保険を使用して傷の修理が可能であるため、損傷個所の判定はあまり厳密でなくてもよい。その場合、損傷検出部１１４は、しきい値に比較的大きな値を設定してもよい。損傷検出部１１４は、損傷が検出された場合、店員などのレンタカー事業者の従業員に、アラートを出力してもよい。損傷検出部１１４は、図１に示される検出手段３４に対応する。
　損傷が検出された場合、店員は、ユーザと共に、車両２１０を目視でチェックし、損傷が生じているか否かを調べる。損傷検出部１１４は、損傷を検出した場合、第２の画像における検出された損傷の箇所の画像を、強調し又は拡大してディスプレイに表示してもよい。店員は、ユーザと共にディスプレイ上に表示された画像を見て、損傷の有無をチェックすることができる。損傷検出部１１４は、第２の画像において損傷が検出された箇所（損傷箇所）の画像と、第１の画像における、損傷箇所に対応する箇所の画像とを、対比可能な態様で表示してもよい。その場合、店員及びユーザは、第１の画像が撮影された時点において、損傷が既に存在していたか否かをチェックすることができる。損傷があることが確認された場合、店員は、ユーザと費用交渉を実施する。
　続いて、動作手順を説明する。図７は、車両管理装置１１０における動作手順（車両管理方法）を示す。画像取得部１１１は、カメラ１５０が撮影した画像を取得する（ステップＳ１）。画像取得部１１１は、ステップＳ１では、例えば４台のカメラ１５０Ａ－１５０Ｄ（図３を参照）を用いて撮影された４つの画像を取得する。
　画像取得部１１１は、車両２１０が返却される車両であるか否かを判断する（ステップＳ２）。画像取得部１１１は、ステップＳ２では、例えば予約ＤＢ１３１を参照し、車両２１０が返却される車両であるのか、或いは貸し出される車両であるのかを判断する。画像取得部１１１は、ステップＳ２で車両２１０が返却される車両ではないと判断した場合、ステップＳ１で取得した画像を、予約ＤＢ１３１（図４を参照）に、出発時画像（第１の画像）として登録する（ステップＳ３）。
　画像取得部１１１は、車両２１０が返却される車両である場合、ステップＳ１で取得した画像を、予約ＤＢ１３１に、帰着時画像（第２の画像）として登録する。車両情報取得部１１２は、ステップＳ２で車両２１０が返却される車両であると判断された場合、車両２１０の車種情報を取得する（ステップＳ４）。車両情報取得部１１２は、ステップＳ２では、例えば車両情報ＤＢ１３２（図５を参照）から、車種情報（車種名）を取得する。
　画像処理部１１３において、領域分割部１２１は、ステップＳ４で取得された車種情報に応じて、画像取得部１１１で取得された画像を複数の領域に分割する（ステップＳ５）。例えば、領域分割部１２１は、ステップＳ５では、出発時画像及び帰着時画像のそれぞれを、前述した第１の領域、第２の領域、及び、第３の領域に分割する。画像比較部１２２は、出発時画像と帰着時画像とを比較する（ステップＳ６）。例えば、画像比較部１２２は、ステップＳ６では、第２の領域及び第３の領域のそれぞれにおいて、出発時画像と帰着時画像とを比較する。
　損傷検出部１１４は、ステップＳ６の比較の結果、第１の画像から第２の画像への変化が大きいか否かを判断する（ステップＳ７）。損傷検出部１１４は、予約ＤＢ１３１に、ステップＳ７の判断結果を登録する。損傷検出部１１４は、ステップＳ７で変化が大きいと判断した場合、レンタカー事業者の店員、又は管理部門の担当者に、損傷アラートを通知する（ステップＳ８）。損傷検出部１１４は、ステップＳ８では、例えば車両２１０において画像の変化が大きい箇所、つまり車両２１０において損傷が生じている可能性が高い箇所を、店員又は担当者に通知する。
　本実施形態では、画像処理部１１３は、車両２１０の車種情報に応じた画像処理で、出発時画像である第１の画像と、帰着時画像である第２の画像とを比較する。画像処理部１１３において、領域分割部１２１は、車種情報を用いて、第１の画像及び第２の画像を、それぞれ、背景のみのが含まれる第１の領域と、背景及び車両本体が含まれる第２の領域と、車両本体のみが含まれる第３の領域とに分割する。画像比較部１２２は、第２の領域及び第３の領域において、第１の画像と第２の画像とを比較する。
　車両２１０が小さい車両である場合、分割された画像は第１の領域が多く含まれる。その場合、画像比較部１２２において、背景部分である第１の領域については、画像の比較が実施されない。背景部分の画像比較が省略されることで、無用な画像比較（画像検査）を抑制することができる。このため、本実施形態は、無駄な計算リソースを削減でき、コストダウンを実現できる。また、本実施形態では、背景部分の比較で傷が誤検知されることがないため、誤検知を低減でき、検査精度を向上できると考えられる。一方、車両２１０が大きい車両である場合、分割された画像に含まれる第１の領域は少ないと考えられる。その場合、車両２１０の本体部分が含まれる第２の領域及び第３の領域が多くなり、比較される領域が広いことで、画像比較の漏れを抑制し、検査精度を高めることができる。
　本実施形態において、損傷検出部１１４は、車種情報に応じた画像処理で比較された第１の画像と第２の画像との比較結果に基づいて、ユーザへの貸し出し中に車両２１０に生じた新たな損傷を検出できる。本実施形態では、画像処理部１１３において、車種情報に応じた画像処理で画像の比較が実施される。このため、本実施形態に係る車両管理装置１１０は、効率よく、正確に、車両２１０に生じた新たな損傷を検出することができる。
　本実施形態において、車両管理装置１１０は、車種ごとに、画像において、どの部分が、ボディ表面がカメラ１５０に向いているか領域であるかを示す情報を保持していてもよい。画像処理部１１３は、その情報を使用して画像の比較を実施することもできる。例えば、画像処理部１１３において、反射の影響を受けやすく、従って損傷を安定して検出することができない領域を、比較の対象から除外することで、車両２１０に損傷が生じているか否かの検査を、更に効率的に実施できる。
　上記各実施形態において、車両管理装置１１０は、コンピュータ装置として構成され得る。図８は、車両管理装置１１０として用いられ得るコンピュータ装置の構成例を示す。コンピュータ装置５００は、制御部（ＣＰＵ：Central Processing Unit）５１０、記憶部５２０、ＲＯＭ（Read Only Memory）５３０、ＲＡＭ（Random Access Memory）５４０、通信インタフェース（ＩＦ：Interface）５５０、及びユーザインタフェース５６０を有する。
　通信インタフェース５５０は、有線通信手段又は無線通信手段などを介して、コンピュータ装置５００と通信ネットワークとを接続するためのインタフェースである。ユーザインタフェース５６０は、例えばディスプレイなどの表示部を含む。また、ユーザインタフェース５６０は、キーボード、マウス、及びタッチパネルなどの入力部を含む。
　記憶部５２０は、各種のデータを保持できる補助記憶装置である。記憶部５２０は、必ずしもコンピュータ装置５００の一部である必要はなく、外部記憶装置であってもよいし、ネットワークを介してコンピュータ装置５００に接続されたクラウドストレージであってもよい。
　ＲＯＭ５３０は、不揮発性の記憶装置である。ＲＯＭ５３０には、例えば比較的容量が少ないフラッシュメモリなどの半導体記憶装置が用いられる。ＣＰＵ５１０が実行するプログラムは、記憶部５２０又はＲＯＭ５３０に格納され得る。記憶部５２０又はＲＯＭ５３０は、例えば車両管理装置１１０内の各部の機能を実現するための各種プログラムを記憶する。
　上記プログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、実施形態で説明された１又はそれ以上の機能をコンピュータに行わせるための命令群（又はソフトウェアコード）を含む。プログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体に格納されてもよい。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、solid-state drive（ＳＳＤ）又はその他のメモリ技術、Compact Disc (CD)-ROM、digital versatile disc（DVD）、Blu-ray（登録商標）ディスク又はその他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又はその他の磁気ストレージデバイスを含む。プログラムは、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体上で送信されてもよい。限定ではなく例として、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体は、電気的、光学的、音響的、またはその他の形式の伝搬信号を含む。
　ＲＡＭ５４０は、揮発性の記憶装置である。ＲＡＭ５４０には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）又はＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）などの各種半導体メモリデバイスが用いられる。ＲＡＭ５４０は、データなどを一時的に格納する内部バッファとして用いられ得る。ＣＰＵ５１０は、記憶部５２０又はＲＯＭ５３０に格納されたプログラムをＲＡＭ５４０に展開し、実行する。ＣＰＵ５１０がプログラムを実行することで、車両管理装置１１０内の各部の機能が実現され得る。ＣＰＵ５１０は、データなどを一時的に格納できる内部バッファを有してもよい。
　以上、本開示の実施形態を詳細に説明したが、本開示は、上記した実施形態に限定されるものではなく、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で上記実施形態に対して変更や修正を加えたものも、本開示に含まれる。
　例えば、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
［付記１］
　ユーザに貸し出される車両を撮影する１以上のカメラを用いて第１の時刻に撮影された第１の画像と、前記カメラを用いて前記第１の時刻よりも後の第２の時刻に撮影された第２の画像とを取得する画像取得手段と、
　前記車両の車種情報を取得する車種情報取得手段と、
　前記取得された車種情報に応じた画像処理のロジックを用いて、前記第１の画像と前記第２の画像とを比較する画像処理手段と、
　前記画像処理手段における前記比較の結果に基づいて、前記車両に生じた損傷を検出する検出手段とを備える車両管理装置。
［付記２］
　前記画像処理手段は、
　前記車種情報に応じて、前記第１の画像及び前記第２の画像を、それぞれ、背景のみが含まれる第１の領域、前記背景と前記車両との双方が含まれる第２の領域、及び前記車両のみが含まれる第３の領域に分割し、
　前記第１の画像の前記第２の領域と前記第２の画像の前記第２の領域とを比較し、前記第１の画像の前記第３の領域と前記第２の画像の前記第３の領域とを比較する、付記１に記載の車両管理装置。
［付記３］
　前記画像処理手段は、前記第１の画像と前記第２の画像との比較では、前記第１の画像を基準として、前記第２の画像が前記第１の画像からどれだけ変化したかを検出する、付記１又は２に記載の車両管理装置。
［付記４］
　前記検出手段は、前記第１の画像から前記第２の画像への変化の量がしきい値以上の場合、前記車両に傷が生じていると判定する、付記３に記載の車両管理装置。
［付記５］
　前記車種情報取得手段は、更に前記車両の色情報を取得し、
　前記検出手段は、前記色情報に応じて前記しきい値を変化させる、付記４に記載の車両管理装置。
［付記６］
　前記車種情報取得手段は、前記車両の識別情報を取得し、該取得した識別情報に基づいて車種情報を取得する、付記１から５何れか１項に記載の車両管理装置。
［付記７］
　前記車種情報取得手段は、前記識別情報と前記車種情報とを記憶するデータベースから、前記取得した識別情報に関連付けられる車種情報を取得する、付記６に記載の車両管理装置。
［付記８］
　前記車種情報取得手段は、前記第１の画像及び前記第２の画像に含まれる前記車両のナンバープレートの画像から前記識別情報を取得する、付記６に記載の車両管理装置。
［付記９］
　前記車種情報取得手段は、前記車両の車名を前記車種情報として取得する、付記１から８何れか１項に記載の車両管理装置。
［付記１０］
　前記第１の時刻は、前記ユーザに前記車両が貸し出される前の時刻であり、前記第２の時刻は前記ユーザが前記車両を返却する時刻である、付記１から９何れか１項に記載の車両管理装置。
［付記１１］
　第１の画像は出発時に出発店舗で撮影され、第２の画像は返却時に返却店舗で撮影される、付記１から１０何れか１項に記載の車両管理装置。
［付記１２］
　ユーザに貸し出される車両を撮影する１以上のカメラと、
　前記車両の管理に使用される車両管理装置とを備え、
　前記車両管理装置は、
　第１の時刻にに前記カメラを用いて撮影された第１の画像と、前記第１の時刻よりも後の第２の時刻に前記カメラを用いて撮影された第２の画像とを取得する画像取得手段と、
　前記車両の車種情報を取得する車種情報取得手段と、
　前記取得された車種情報に応じた画像処理のロジックを用いて、前記第１の画像と前記第２の画像とを比較する画像処理手段と、
　前記画像処理手段における前記比較の結果に基づいて、前記車両に生じた損傷を検出する検出手段とを有する、車両管理システム。
［付記１３］
　前記画像処理手段は、
　前記車種情報に応じて、前記第１の画像及び前記第２の画像を、それぞれ、背景のみが含まれる第１の領域、前記背景と前記車両との双方が含まれる第２の領域、及び前記車両のみが含まれる第３の領域に分割し、
　前記第１の画像の前記第２の領域と前記第２の画像の前記第２の領域とを比較し、前記第１の画像の前記第３の領域と前記第２の画像の前記第３の領域とを比較する、付記１２に記載の車両管理システム。
［付記１４］
　ユーザに貸し出される車両を撮影する１以上のカメラを用いて第１の時刻に撮影された第１の画像と、前記カメラを用いて前記第１の時刻よりも後の第２の時刻に撮影された第２の画像とを取得し、
　前記車両の車種情報を取得し、
　前記取得された車種情報に応じた画像処理のロジックを用いて、前記第１の画像と前記第２の画像とを比較し、
　前記比較の結果に基づいて、前記車両に生じた損傷を検出することを有する車両管理方法。
［付記１５］
　ユーザに貸し出される車両を撮影する１以上のカメラを用いて第１の時刻に撮影された第１の画像と、前記カメラを用いて前記第１の時刻よりも後の第２の時刻に撮影された第２の画像とを取得し、
　前記車両の車種情報を取得し、
　前記取得された車種情報に応じた画像処理のロジックを用いて、前記第１の画像と前記第２の画像とを比較し、
　前記比較の結果に基づいて、前記車両に生じた損傷を検出することを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納する非一時的なコンピュータ可読媒体。
１０：車両管理システム
３０：車両管理装置
３１：画像取得手段
３２：車種情報取得手段
３３：画像処理手段
３４：検出手段
５０：カメラ
１００：車両管理システム
１１０：車両管理装置
１１１：画像取得部
１１２：車両情報取得部
１１３：画像処理部
１１４：損傷検出部
１２１：領域分割部
１２２：画像比較部
１３０：データベース
１３１：予約ＤＢ
１３２：車両ＤＢ
１５０：カメラ
２００：撮影エリア
２１０：車両

Claims (15)

  1. 　ユーザに貸し出される車両を撮影する１以上のカメラを用いて第１の時刻に撮影された第１の画像と、前記カメラを用いて前記第１の時刻よりも後の第２の時刻に撮影された第２の画像とを取得する画像取得手段と、
    　前記車両の車種情報を取得する車種情報取得手段と、
    　前記取得された車種情報に応じた画像処理のロジックを用いて、前記第１の画像と前記第２の画像とを比較する画像処理手段と、
    　前記画像処理手段における前記比較の結果に基づいて、前記車両に生じた損傷を検出する検出手段とを備える車両管理装置。
  2. 　前記画像処理手段は、
    　前記車種情報に応じて、前記第１の画像及び前記第２の画像を、それぞれ、背景のみが含まれる第１の領域、前記背景と前記車両との双方が含まれる第２の領域、及び前記車両のみが含まれる第３の領域に分割し、
    　前記第１の画像の前記第２の領域と前記第２の画像の前記第２の領域とを比較し、前記第１の画像の前記第３の領域と前記第２の画像の前記第３の領域とを比較する、請求項１に記載の車両管理装置。
  3. 　前記画像処理手段は、前記第１の画像と前記第２の画像との比較では、前記第１の画像を基準として、前記第２の画像が前記第１の画像からどれだけ変化したかを検出する、請求項１又は２に記載の車両管理装置。
  4. 　前記検出手段は、前記第１の画像から前記第２の画像への変化の量がしきい値以上の場合、前記車両に傷が生じていると判定する、請求項３に記載の車両管理装置。
  5. 　前記車種情報取得手段は、更に前記車両の色情報を取得し、
    　前記検出手段は、前記色情報に応じて前記しきい値を変化させる、請求項４に記載の車両管理装置。
  6. 　前記車種情報取得手段は、前記車両の識別情報を取得し、該取得した識別情報に基づいて車種情報を取得する、請求項１から５何れか１項に記載の車両管理装置。
  7. 　前記車種情報取得手段は、前記識別情報と前記車種情報とを記憶するデータベースから、前記取得した識別情報に関連付けられる車種情報を取得する、請求項６に記載の車両管理装置。
  8. 　前記車種情報取得手段は、前記第１の画像及び前記第２の画像に含まれる前記車両のナンバープレートの画像から前記識別情報を取得する、請求項６に記載の車両管理装置。
  9. 　前記車種情報取得手段は、前記車両の車名を前記車種情報として取得する、請求項１から８何れか１項に記載の車両管理装置。
  10. 　前記第１の時刻は、前記ユーザに前記車両が貸し出される前の時刻であり、前記第２の時刻は前記ユーザが前記車両を返却する時刻である、請求項１から９何れか１項に記載の車両管理装置。
  11. 　第１の画像は出発時に出発店舗で撮影され、第２の画像は返却時に返却店舗で撮影される、請求項１から１０何れか１項に記載の車両管理装置。
  12. 　ユーザに貸し出される車両を撮影する１以上のカメラと、
    　前記車両の管理に使用される車両管理装置とを備え、
    　前記車両管理装置は、
    　第１の時刻にに前記カメラを用いて撮影された第１の画像と、前記第１の時刻よりも後の第２の時刻に前記カメラを用いて撮影された第２の画像とを取得する画像取得手段と、
    　前記車両の車種情報を取得する車種情報取得手段と、
    　前記取得された車種情報に応じた画像処理のロジックを用いて、前記第１の画像と前記第２の画像とを比較する画像処理手段と、
    　前記画像処理手段における前記比較の結果に基づいて、前記車両に生じた損傷を検出する検出手段とを有する、車両管理システム。
  13. 　前記画像処理手段は、
    　前記車種情報に応じて、前記第１の画像及び前記第２の画像を、それぞれ、背景のみが含まれる第１の領域、前記背景と前記車両との双方が含まれる第２の領域、及び前記車両のみが含まれる第３の領域に分割し、
    　前記第１の画像の前記第２の領域と前記第２の画像の前記第２の領域とを比較し、前記第１の画像の前記第３の領域と前記第２の画像の前記第３の領域とを比較する、請求項１２に記載の車両管理システム。
  14. 　ユーザに貸し出される車両を撮影する１以上のカメラを用いて第１の時刻に撮影された第１の画像と、前記カメラを用いて前記第１の時刻よりも後の第２の時刻に撮影された第２の画像とを取得し、
    　前記車両の車種情報を取得し、
    　前記取得された車種情報に応じた画像処理のロジックを用いて、前記第１の画像と前記第２の画像とを比較し、
    　前記比較の結果に基づいて、前記車両に生じた損傷を検出することを有する車両管理方法。
  15. 　ユーザに貸し出される車両を撮影する１以上のカメラを用いて第１の時刻に撮影された第１の画像と、前記カメラを用いて前記第１の時刻よりも後の第２の時刻に撮影された第２の画像とを取得し、
    　前記車両の車種情報を取得し、
    　前記取得された車種情報に応じた画像処理のロジックを用いて、前記第１の画像と前記第２の画像とを比較し、
    　前記比較の結果に基づいて、前記車両に生じた損傷を検出することを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納する非一時的なコンピュータ可読媒体。
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