JP2005310027A - 車両交通調査システム - Google Patents

Abstract

【目的】車両のナンバープレートから車種を自動的に高精度で識別できる車両交通調査システムを提供する。
【構成】調査対象車両毎の車両画像から車幅を算出し、その車幅の中心付近から取得したナンバープレート画像からさらに取得した車両の種別および用途による分類番号画像を数字０〜９に対応するフォントデータを用いたパターン照合によって取得した車両分類番号を判別する。さらには、前記車両分類番号と、道路運送車両法が定める大板、中板、小板のナンバープレートサイズから前記車幅に対応するナンバープレートサイズとにより定まる車種コードを取得する。
【選択図】図１３

Description

本発明は車両交通調査システムに関し、特に車両のナンバープレートから車種を自動的に識別する機能を有する車両交通調査システムに関する。

車両交通調査は、都市整備計画や道路計画などのために各都道府県単位や市町村単位で行われ、数年に一度は国土交通省の管理下で全国一斉に行われている。

車両交通調査は、従来、調査員による目視にて道路の所定箇所を通過する車両台数をカウントすると共に、そのナンバープレートから車種を判定していたが、人件費が嵩む、誤差が多いなどの多くの問題を抱えていた。

そこで、所定場所に設置した撮影装置により通行車両を撮影して画像データを取得し、この画像データを処理センターに電送し、処理センターにおいてディスプレイ画面を見ながら画像データ中のナンバープレートを目視判定することが行われるようになっているが、依然として上記問題を根本的に解決できるものではなかった。

ところで、所定場所に設置した撮影装置により通行車両を撮影して画像データを取得し、この画像データを解析することによって自動的に交通調査を行う手法として、下記特許文献１および２に挙げるものがある。

下記特許文献１に記載の交通調査システムは、複数地点に設置した撮影装置により通行車両を撮影して各地点での画像データを取得し、各画像データ中のナンバープレート画像を切り出してナンバープレート情報を読み取ってその時刻とともに記憶し、異なる２つの撮影地点における読み取り時刻の差から通過時間を求め、この通過時間が所定時間以下であるときに当該車両を当該２地点間を単純に通過したものとみなす処理を行っている。
特開２００２−１７５５８７号公報

また、下記特許文献２に記載の交通量計測装置は、サービスエリアの入口側走行路に設置したナンバープレート認識装置によりサービスエリアに進入する車両の車種を判別するとともに、サービスエリアの出口側走行路に設置した検知器によりサービスエリアから退出する車両を検知し、これらの情報に基づいて、サービスエリア内の車両を車種ごとに分類して交通量調査を行っている。
特開２００２−２４９８８号公報

ナンバープレートには、使用本拠地の陸運支局または自動車検査登録事務所を表示する文字（「品川」など）と、自動車の種別および用途による分類番号（「３３０」など）と、事業用・自家用・レンタカー用などの種別を示す文字（「さ」など）と、４桁の一連指定番号（「１２−３４」など）とが表示されている。

また、ナンバープレートには、大板サイズ（縦２２０ｍｍ×横４４０ｍｍ）、中板サイズ（縦１６５ｍｍ×横３３０ｍｍ）および小板サイズ（縦１２５ｍｍ×横２３０ｍｍ）の３種類がある。

大板サイズのナンバープレートは、「１」で始まる分類番号を持つ大型貨物自動車、「２」で始まる分類番号を持つ大型乗用自動車（乗車定員３０人以上のもの）、および「８」、で始まる分類番号を持つ特殊用途自動車（大型自動車に該当するもの）に取り付けられる。

中板サイズのナンバープレートは、「１」で始まる分類番号を持つ普通貨物自動車、「２」で始まる分類番号を持つ大型乗用自動車（乗車定員１１〜２９人のもの）、「３」で始まる分類番号を持つ普通乗用自動車、「４」および「６」で始まる分類番号を持つ小型貨物自動車、「５」および「７」で始まる分類番号を持つ小型乗用自動車、「８」で始まる分類番号が特殊用途自動車（普通・小型自動車に該当するもの）、「９」で始まる分類番号を持つ大型特殊自動車に取り付けられる。

中板サイズのナンバープレートは、また、「４」で始まる分類番号を持つ軽貨物自動車、「５」で始まる分類番号を持つ軽常用自動車、「８」で始まる分類番号を持つ特殊用途自動車（軽自動車に該当するもの）にも取り付けられる。

小板サイズのナンバープレートは、分類番号「１」または「２」の二輪軽自動車、分類番号「３」または「３３」の三輪軽自動車（昭和４９年までに初年度登録を受けたもの）、分類番号「６」または「６６」の軽貨物自動車（昭和４９年までに初年度登録を受けたもの）、分類番号「８」または「８８」の軽乗用自動車（昭和４９年までに初年度登録を受けたもの）、分類番号「０」または「００」の特殊用途自動車（軽自動車に該当するもので昭和４９年までに初年度登録を受けたもの）、分類番号を持たない二輪小型自動車に取り付けられる。

したがって、車両のナンバープレートの分類番号およびサイズによって当該車両の車種を判定することができる。

しかしながら、特許文献１および２に記載の従来技術では、画像データ中のナンバープレート画像からすべての表示をテキストデータとして取得して照合しなければならず、膨大なデータ量となり、解析にも長時間を要する。

また、これらの従来技術は、車両のナンバープレートの分類番号およびサイズによって当該車両の車種を判定するという技術的思想に立脚するものではない。

また、これらの従来技術では、車両画像を取得するための撮影装置を道路上を跨ぐ歩道橋などの構造物に固定し、あるいは道路脇に設置して、車両を前方から撮影し、車両の前部のナンバープレート画像を取得しているが、二輪車のナンバープレートは後部にしか取り付けられていないので、この手法によると二輪車のナンバープレート画像を取得することができない。

そこで、本発明は、上述の従来技術の不利欠点を解消し、車両のナンバープレートから車種を自動的に高精度で識別できる車両交通調査システムを提供することを目的とする。

この目的を達成するため、請求項１に係る本発明は、車両交通調査システムにおいて、調査対象車両毎の車両画像から車幅を算出する、車幅算出手段と、前記車幅算出手段により得られた車幅の中心付近にあるナンバープレートの画像を取得する、ナンバープレート画像取得手段と、前記ナンバープレート画像取得手段によるナンバープレート画像から車両の種別および用途による分類番号の画像を取得する、車両分類番号画像取得手段と、前記車両分類番号画像取得手段による車両分類番号画像を元に、数字０〜９に対応するフォントデータを用いたパターン照合によって車両分類番号を取得する、車両分類番号取得手段と、を備えることを特徴とする。

請求項２に係る本発明は、請求項１に記載の車両交通調査システムにおいて、前記車幅算出手段が算出した車幅により、道路運送車両法が定める大板、中板、小板のナンバープレートサイズのうち、該車両のナンバープレートがどのサイズに該当するのかを判定する、ナンバープレートサイズ判定手段と、利用者が予め作成しておいた、ナンバープレートサイズと車両分類番号の組み合わせにより定まる車種コードの対応表を保存する、車種コードリスト記憶手段と、前記ナンバープレートサイズ判定手段によるナンバープレートサイズおよび前記車両分類番号取得手段による車両分類番号を、前記車種コードリスト記憶手段から読み出したリストと照合して該当車種コードを判定する、車種コード判別手段と、をさらに備えることを特徴とする。

請求項３に係る本発明は、請求項１または２に記載の車両交通調査システムにおいて、前記車幅算出手段は、調査対象車両毎の車両画像から該車両の輪郭線のうち車幅を算出可能な特定の輪郭線を結ぶ端点座標を取得し、その端点座標から撮影時のカメラアングルによる誤差を修正して車幅を算出するものであることを特徴とする。

請求項４に係る本発明は、請求項１ないし３のいずれか１項に記載の車両交通調査システムにおいて、前記ナンバープレート画像取得手段は、道路運送車両法が定める大板、中板、小板のナンバープレートサイズ毎の寸法を記憶する、ナンバープレートサイズ毎の寸法リスト記憶手段と、調査対象車両毎の車両画像から、前記ナンバープレートサイズ判定手段により判明したナンバープレートサイズを前記ナンバープレートサイズ毎の寸法リスト記憶手段から読み出したリストと照合して得た寸法による領域分だけ、前記車幅算出手段により得られた車幅の２等分点を中心に、取得面に対して長方形の画像を取得する、ナンバープレートサイズ分の領域の画像取得手段と、前記ナンバープレートサイズ分の領域の画像取得手段が取得した、撮影時のカメラのアングル分の傾きを持つナンバープレート画像を補正して、あたかも正面から撮影したように長方形の画像になるようにする、ナンバープレート画像の傾き補正手段と、を備えることを特徴とする。

請求項５に係る本発明は、請求項１ないし４のいずれか１項に記載の車両交通調査システムにおいて、該車道を撮影するカメラの動画像データから一定時間間隔毎に取得した静止画像データをその撮影時刻とともに入力画像データとして保存する、画像入力手段と、前記入力画像データに車両が無いか、車両が存在する可能性があるかを判断する、車両存在判定手段と、前記車両存在判定手段による車両が存在する可能性がある入力画像データを元に、識別した車両毎の切り出し画像を取得して、各車両固有の番号である車両ＩＤとともに車両データとして保存する、車両識別手段と、をさらに備えることを特徴とする。

請求項６に係る本発明は、請求項５に記載の車両交通調査システムにおいて、前記画像入力手段が一定時間間隔毎に取得する静止画像データの元となる動画像データを提供する撮影手段は、車両進行方向に向け、車道の路肩に撮影装置を設置して通行車両を撮影することにより、車両後部にしかナンバープレートを持たない自動二輪車も撮影可能であることを特徴とする。

請求項７に係る本発明は、請求項５または６に記載の車両交通調査システムにおいて、前記車両存在判定手段は、直前の入力画像がない最初の入力画像に対しては、車両が存在する可能性があると判断し、それ以降の直前の入力画像がある入力画像に対しては、直前の入力画像において認識された車両の車両ＩＤを保存している追跡車両リストを参照して、追跡車両が存在していたのであれば車両が存在する可能性があると判断し、追跡車両が存在していなかった場合には、現在の入力画像と車両が存在しない直前の入力画像とを比較演算し、差異があれば現在の入力画像には車両が存在する可能性があると判断し、差異がなければ車両が存在しないと判断することを特徴とする。

請求項８に係る本発明は、請求項５ないし７のいずれか１項に記載の車両交通調査システムにおいて、前記車両識別手段は、前記入力画像データを元に、該入力画像を二値化することにより被写体の輪郭を強調する、輪郭強調手段と、前記輪郭強調手段による輪郭線を辿ることで被写体をワイヤーフレームとして認識する、ワイヤーフレーム化手段と、前記ワイヤーフレーム化手段で認知された被写体の中から、車両の形状を持ち、かつ車両として妥当な大きさを持つと判断可能な被写体を車両として認識する、車両形態識別手段と、入力画像データ毎に認識された車両の車両ＩＤを保存する追跡車両リスト作成手段と、前記車両形態識別手段による識別車両毎に、前記追跡車両リスト作成手段による直前の入力画像の追跡車両リストが保持する各車両ＩＤの車両データと照合して同一の車両と判別できる場合には追跡車両として判断し、同一の車両と判別できない場合には新規車両として車両画像を取得して車両ＩＤとともに車両データとして保存する、車両追跡手段と、を備えることを特徴とする。

請求項９に係る本発明は、請求項８に記載の車両交通調査システムにおいて、前記車両形態識別手段は、貨物自動車、普通乗用自動車、大型乗用自動車等の形状毎にワイヤーフレームを形作る端点パターンリストを記憶する、形状パターンリスト記憶手段を備え、前記形状パターンリスト記憶手段より読み出したリストのうち、識別対象車両の形状に該当する形状を判別して、その判別結果を該車両データの形状データとして書き込むことを特徴とし、前記形状データとナンバープレートサイズ判定手段によるプレートサイズとの組み合わせにより、該当する車種コードを判定する、形状データによる車種コード判定手段をさらに備えることを特徴とする。

請求項１０に係る本発明は、請求項２ないし９のいずれか１項に記載の車両交通調査システムにおいて、一定時間間隔毎に、前回の集計時刻以降に認識された車両データを抽出して、車種コード毎の車両の数を集計し、台数集計データとして保存する、台数集計手段をさらに備えることを特徴とする。

請求項１１に係る本発明は、請求項１０に記載の車両交通調査システムにおいて、各調査地点の台数集計データをまとめて集計する処理センターへ、前記台数集計データを送信する通信手段をさらに備えることを特徴とする。

本発明によれば、従来技術の不利欠点を解消し、車両のナンバープレートから車種を自動的に高精度で識別できる車両交通調査システムを提供することができる。

（システム構成の概略）
本システムは図１に示すように、車道の進行方向に向けて路肩に設置して通行車両を撮影するカメラである撮影装置１０４と、前記撮影装置１０４で撮影した画像データを元に、撮影された通行車両毎のプレートサイズ、分類番号および車種を認識する車両分類認識処理部１００と、前記車両分類認識処理部１００の車両毎の車種データを元に、車種別の数を集計する台数集計部１０２と、前記台数集計部１０２の集計データを処理センター１０８へ伝える携帯通信端末である通信装置１０６と、から構成されている。

（システムの詳細説明）
本システムの中核である、車種分類処理部２０６を含む車両分類認識処理部１００を、図２と図３を参照して、以下に詳説する。なお、車種分類処理部２０６は、車両のナンバープレートの分類番号、さらには車種コードを判別する部である。

（Ｓ１）
ステップＳ１で、画像入力部２００は、車道を固定撮影しているカメラで撮影した動画像データを格納する動画像データ格納装置２２０から一定時間間隔毎に静止画像データを取得し、該静止画像データをその撮影時刻とともに入力画像データ（図４を参照）として作成し、入力画像データ格納装置２２２に保存する。

（Ｓ２）
ステップＳ２で、車両存在判定部２０２は、前記入力画像データ格納装置２２２から読み出した入力画像データを元に、車両が存在しないか、もしくは車両が存在する可能性があるかを判定する。ここでは定義済みの処理部としているため、詳細は後述する。

（Ｓ３）
ステップＳ３で、車両識別部２０４は、前記入力画像データ格納装置２２２から読み出した入力画像データを元に、図５で示される画像エリアに含まれる車両毎に車両ＩＤを付与し、その車両が画像エリアから消えるまで追跡管理する。ここでは定義済みの処理部としているため、詳細は後述する。

（Ｓ４）
ステップＳ４で、ステップＳ３で認識された車両毎に、車種分類処理部２０６が該車両のプレートサイズ、分類番号および車種コードを順に判定する。ここでは定義済みの処理部としているため、詳細は後述する。

（Ｓ２の詳細）
次に、ステップＳ２の車両存在判定部２０２の処理を、図６を参照して、以下に詳説する。

（Ｓ２−１）
ステップＳ２−１で、直前の入力画像が無い初回時かどうかの判定部は、交通調査開始時の初回の入力画像であれば直前の入力画像が無いため、その初回入力画像には通行車両が存在する可能性があると判定して、次のステップＳ３の車両識別部２０４に処理を継続するようにし、そうではなく直前の入力画像があれば、ステップＳ２−２の追跡車両有無判定部に処理を継続するようにしている。

（Ｓ２−２）
ステップＳ２−２で、追跡車両有無判定部は、車両分類認識処理部１００が保持する直前の入力画像における追跡車両リスト（図７）を参照して、その追跡車両台数が０であれば追跡車両無しと判定して、次のステップＳ２−３の直前の入力画像との比較演算部に処理を継続するようにし、１台以上あれば追跡車両有りとして、現在の入力画像にも車両が存在する可能性有りと判定して、次のステップＳ３の車両識別部２０４に処理を継続するようにしている。

（Ｓ２−３）
ステップＳ２−３で、直前の入力画像との比較演算部は、現在の入力画像を、追跡車両無しであった前回の入力画像と比較演算して、差異があれば車両が存在する可能性有りと判定し、そうでなければ車両無しと判定する。

より具体的には、現在の入力画像と直前の入力画像との２画像間で同座標のピクセル毎の排他的論理和（ＸＯＲ）により差分部分を算出することによって比較演算を行う。

ただし、ここでは車両を個別に認識するのではなく、画像全体として単に車両が存在するか否かを識別するため、仮に画像エリア内に鳥等の物体や日影が映り込めば、それが上記比較演算により差異があることになり、結果、車両が無いにも関わらず車両有りと判定しているゆえに、“車両が存在する可能性有り”という判定結果としている。しかしながら、車両以外が原因でこの判定結果を出したとしても、次に続くステップＳ３の車両識別部２０４の処理で車両のみを識別する処理がなされるので、なんら問題はない。

なお、上記２画像間の比較演算の差異については、差異の値の大きさや差異有りが占める領域の大きさに閾値を設けることにより、判定精度を高めることも可能である。

（Ｓ３の詳細）
次に、ステップＳ３の車両識別部２０４の処理を、図８を参照して、以下に詳説する。

（Ｓ３−１）
ステップＳ３−１で、画像輪郭強調処理部は、入力画像を二値化することによって物体の輪郭を強調した画像を生成する。

（Ｓ３−２）
ステップＳ３−２で、ステップＳ３−１で生成された輪郭強調画像を元に、その輪郭線を辿ることで被写体をワイヤーフレームとして認識する。

（Ｓ３−３）
ステップＳ３−３で、車両形態識別処理は、ステップＳ３−２で生成されたワイヤーフレームから車両の形状を持つものを抽出する。

ここで概要を述べると、車両の形状を持つものとは、図９で示される斜め後方の視点から見た直方体の形状を持つものである。この形状に相似し、かつ車両として妥当な大きさを持つと判断可能な被写体のワイヤーフレームは車両と判定できる。

より具体的に説明すると、車両形態識別処理では、ナンバープレートのサイズと分類番号による通常の車種コード判定が出来なかった場合の代替処理に必要となる車両の形状データを取得するため、実際には次のような処理をする。車両の形状は、図１０に例示するように、貨物自動車、普通乗用自動車、大型乗用自動車（バス）等の車両形状パターンとその各車両形状を特徴づける輪郭線を結ぶ複数の端点座標のリストとが組み合わされたものから相似する形状パターンを判別し、かつ前述した車両として妥当な大きさを持ったものを選別する。なお、端点座標リストとは、リスト順に端点を並べ、結線することにより、そのワイヤーフレームイメージから車両形状を想起できるものである（本論から外れるため、車両形状パターンに応じた端点リスト自体は図示していない）。車両の形状パターンを判別した後、該形状パターン番号と、前記車両形状パターンに応じた端点リスト順に並べた座標リスト（ワイヤーフレームデータとも呼ぶ）を一時記憶する。

以上のステップＳ３−１からＳ３−３までの処理イメージが、図１１に示されている。

（Ｓ３−４）
ステップＳ３−４で、車両識別番号の付与・識別番号付与済車両の追跡部は、ステップＳ３−３において識別した各車両を、直前の入力画像における追跡車両リストにある各車両と比較して、個々の車両データの車両の形状パターンあるいはワイヤーフレームデータから算出できる車両位置と車道の進行方向の関係から、新規車両か追跡車両かを判定する。

新規車両と判定した場合、車両ＩＤとともに該車両のワイヤーフレームデータおよび形状データとして形状パターン番号とを書き込んだ車両データ（図１２を参照）を作成し、車両データ格納装置２２４に格納する。あるいは追跡車両と判定した場合は、該当車両データ内に現在のワイヤーフレームデータを追加する。

（Ｓ４の詳細）
続いて、ステップＳ４の車種分類処理部２０６の処理を、図１３と図１４を参照して、以下に詳説する。なお、ステップＳ３で認識された車両毎に車種分類処理がなされる。ただし、図１３は、本処理部の骨子となる機能部、データ格納装置のみを掲載している。

（Ｓ４−１）
ステップＳ４−１で、車種コード判定済確認部は、ステップＳ３で作成された車両データを元に、対象車両の車種コードに値が入力されているか否かによって車両が車種コード判定済であるか否かを判定する。判定済であればステップＳ４の処理を終了し、そうでなければ次のステップを継続する。

（Ｓ４−２）
ステップＳ４−２で、ナンバープレート認識範囲判定部は、その車両がナンバープレート識別範囲内にあるか否かを、該車両データ内のワイヤーフレームデータを用いて判定する。その結果、範囲外であればステップＳ４の処理を終了し、範囲内であれば次のステップを継続する。なお、ナンバープレート識別範囲とは、図５で示される画像エリア内においてナンバープレートの認識に支障が生じない範囲として本システム利用者があらかじめ定めたものである。

（Ｓ４−３）
ステップＳ４−３で、車両サイズ計測部は、車両データ内のワイヤーフレームデータから図９の式に従って車幅等を算出し、該車両データに書き込む。ここで、車幅を算出する機能は図１３の車幅算出部３００に対応している。

なお、ビット長係数とは、画像内のピクセル単位の長さを実測値に変換する指標値であり、カメラと被写体の距離と関連するものとなっている。

（Ｓ４−４）
ステップＳ４−４で、ナンバープレートサイズ判定部３０２は、ステップＳ４−３で取得した車両サイズの車幅を元に、道路運送車両法が定める大板、中板、小板のナンバープレートサイズのうち、該車両のナンバープレートがどのサイズに該当するのかを判定し、判別結果を該車両データに書き込む。

なお、車幅によるナンバープレートサイズの判定は、車幅が１．７ｍより大きい場合は大板サイズ、車幅が１．４８ｍより大きくかつ１．７ｍ以下の場合は中板サイズ、車幅が１．４８ｍ以下の場合は小板サイズとするようになっている。

（Ｓ４−５）
ステップＳ４−５で、ナンバープレート画像取得部３０４は、ステップＳ４−３で取得した車両サイズの車幅の中心付近にあるナンバープレート画像を取得する。ここでは定義済みの処理部としているため、詳細は後述する。

（Ｓ４−６）
ステップＳ４−６で、ナンバープレート画像からの車両分類番号取得部３１０は、ステップＳ４−５のナンバープレート画像取得部３０４によるナンバープレート画像から取得した車両分類番号画像を元に、数字０〜９に対応するフォントデータを用いたパターン照合によって対象車両の分類番号を取得し、取得結果を該車両データに書き込む。ここでは定義済みの処理部としているため、詳細は後述する。

（Ｓ４−７）
ステップＳ４−７で、車種コード判定部３１２は、利用者が予め作成しておいた、ナンバープレートサイズと車両分類番号の組み合わせにより定まる車種コードのリスト（図１５を参照）を車種コードリスト格納装置３２２から読み出して、該車両データ内のナンバープレートサイズと車両分類番号との組み合わせに該当する車種コードを取得し、取得車種コードを該車両データに書き込む。ただし、図１５内でナンバープレートサイズと車両分類番号だけでは車種コードを定められない例外もあるが、その場合については、次のステップＳ４−８との判定を組み合わせることにより車種コードを判定することも可能としている。

（Ｓ４−８）
ステップＳ４−８で、形状データによる車種コード判定部は、ステップＳ４−５において、ナンバープレート画像取得部３０４が、車道の渋滞して車両が数珠繋ぎになった等の理由によってナンバープレート画像を取得できない場合、またはステップＳ４−６において、ナンバープレート画像からの車両分類番号取得部３１０が何らかの理由により車両分類番号を取得出来ない場合には、ステップＳ４−７の車種コード判定部３１２が機能しないため、補助的に車種コードを判別する。

具体的には、形状データによる車種コード判定部は、利用者が予め作成しておいた、ナンバープレートサイズと形状データの組み合わせにより定まる車種コードのリスト（図１６を参照）を参照して、該車両データの形状データとナンバープレートサイズとの組み合わせに該当する車種コードを取得し、取得車種コードを該車両データに書き込む。ただし、図１６内の形状データと形状例ですべての形状を網羅しているわけではなく、あくまで一例として掲載している。

この形状データによる車種コード判定部は、精度は多少落ちるが、渋滞、改造車等特殊なケースの車種コード判別処理のリカバリーとして有効に機能する。

（Ｓ４−５の詳細）
次に、ステップＳ４−５のナンバープレート画像取得部３０４の処理を、図１７を参照して、以下に詳説する。

（Ｓ４−５−１、Ｓ４−５−２）
まず、ナンバープレートサイズ分の領域の画像取得手段は、道路運送車両法が定める大板、中板、小板のナンバープレートサイズ毎の寸法を記憶する、ナンバープレートサイズ毎の寸法リスト（図１８、図１９を参照）をナンバープレートサイズ毎の寸法リスト格納装置３２０から読み出して（ステップＳ４−５−１）、該寸法リストを参照して該車両データのナンバープレートサイズに対応する寸法を取得し、その寸法による領域分だけ、該車両データの車幅の２等分点を基準（中心）として、形状は切り出し面に対して長方として、ナンバープレート領域の画像を切り出して取得する（ステップＳ４−５−２）。なお、該車両データの車幅の２等分点については、正確には該車両のワイヤーフレームデータの、図９における端点ａ、ｂに相当する、端点の中点座標から算出するものである。

（Ｓ４−５−３）
ステップＳ４−５−２で、ナンバープレート画像の傾き補正部は、ステップＳ４−５−１で取得したナンバープレート領域の画像をカメラのアングル分の傾き分だけ補正し、あたかも正面から撮影したように長方形の画像になるようにする。

（Ｓ４−６の詳細）
続いて、ステップＳ４−６のナンバープレート画像からの車両分類番号取得部３１０の処理を、図２０を参照して、以下に詳説する。

（Ｓ４−６−１、Ｓ４−６−２）
まず、ステップ４−５のナンバープレート画像取得部３０４による傾き補正済みのナンバープレート画像を元に、車両の種別および用途による分類番号の画像を取得するため、ナンバープレートサイズ毎の分類番号の領域リスト（図１８、図１９を参照）を読み出して（ステップＳ４−６−１）、該領域リストを参照して、該車両データのナンバープレートサイズに対応する領域を取得し、左上（Ｘ，Ｙ）を原点として幅Ｗ、高さＨである長方形領域分の分類番号画像を切り出し取得する（ステップＳ４−６−２）。なお、図１３の車両分類番号画像取得部３０８は、このステップＳ４−６−２に対応している。

（Ｓ４−６−３）
ステップＳ４−６−３で、分類番号画像からの分類番号取得部は、ステップＳ４−６−２で取得した分類番号画像を、ナンバープレートフォントパターンと照合する。車両分類コードである０〜９までのナンバープレートフォントパターンを用いて順にパターン照合をし、合致した値を分類番号として、該車両データに書き込む。（図２１）
以上が本システムの中核である車両分類認識処理部１００である。本実施例では、交通量調査において通常の調査項目である、車種別の交通量を算出するための処理部も備えている。

台数集計部１０２は、一定時間間隔毎に、車両分類認識処理部１００が作成した車両データを格納した車両データ格納装置２２４から前回の集計時刻以降に認識された車両データを抽出し、その抽出された車両データから車種コード毎の車両の数を集計し、台数集計データ（図２２を参照）として保存する。

さらに、通信装置１０６を備えることで、各調査地点の台数集計データをまとめて集計する処理センター１０８へ台数集計データを送信することができ、全国規模の広範囲な交通調査にも対応可能となっている。

本システムの概念図である。 車両分類認識処理システムのブロック構成図である。 本システムの処理フローを示す図である。 入力画像データのデータ構造図である。 撮影装置の作用を概略的に示す図である。 車両存在判定部の処理フローを示す図である。 追跡車両リストを示す図である。 車両識別部の処理フローを示す図である。 車両形状の原型・車両サイズ計測モデルを示す図である。 形状パターンリストを示す図である。 車両識別部の処理イメージを示す図である。 車両データのデータ構造図である。 車種分類処理部のブロック構成図である。 車種分類処理部の処理フローを示す図である。 車種コードリストを示す図である。 形状データによる車種コードリストを示す図である。 ナンバープレート画像取得部の処理フローを示す図である。 ナンバープレートサイズ毎の寸法と分類番号の領域リストを示す図である。 ナンバープレートサイズ毎の寸法と分類番号の関係を示す図である。 ナンバープレート画像からの車両分類番号取得部の処理フロー図である。 分類番号のパターン照合の処理イメージを示す図である。 台数集計データリストを示す図である。

符号の説明

１００ 車両分類認識処理部
１０２ 台数集計部
１０４ 撮影装置
１０６ 通信装置
１０８ 処理センター
２００ 画像入力部
２０２ 車両存在判定部
２０４ 車両識別部
２０６ 車種分類処理部
２２０ 動画像データ格納装置
２２２ 入力画像データ（静止画像）格納装置
２２４ 車両データ格納装置
２２６ 台数集計データ格納装置
３００ 車幅算出部
３０２ ナンバープレートサイズ判定部
３０４ ナンバープレート画像取得部
３０８ 車両分類番号画像取得部
３１０ 車両分類番号取得部
３１２ 車種コード判定部
３２０ ナンバープレートサイズ毎の寸法リスト格納装置
３２２ 車種コードリスト格納装置

Claims (11)

1. 調査対象車両毎の車両画像から車幅を算出する、車幅算出手段と、
   前記車幅算出手段により得られた車幅の中心付近にあるナンバープレートの画像を取得する、ナンバープレート画像取得手段と、
   前記ナンバープレート画像取得手段によるナンバープレート画像から車両の種別および用途による分類番号の画像を取得する、車両分類番号画像取得手段と、
   前記車両分類番号画像取得手段による車両分類番号画像を元に、数字０〜９に対応するフォントデータを用いたパターン照合によって車両分類番号を取得する、車両分類番号取得手段と、
   を備えることを特徴とする車両交通調査システム。
2. 前記車幅算出手段が算出した車幅により、道路運送車両法が定める大板、中板、小板のナンバープレートサイズのうち、該車両のナンバープレートがどのサイズに該当するのかを判定する、ナンバープレートサイズ判定手段と、
   利用者が予め作成しておいた、ナンバープレートサイズと車両分類番号の組み合わせにより定まる車種コードの対応表を保存する、車種コードリスト記憶手段と、
   前記ナンバープレートサイズ判定手段によるナンバープレートサイズおよび前記車両分類番号取得手段による車両分類番号を、前記車種コードリスト記憶手段から読み出したリストと照合して該当車種コードを判定する、車種コード判別手段と、
   をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の車両交通調査システム。
3. 前記車幅算出手段は、調査対象車両毎の車両画像から該車両の輪郭線のうち車幅を算出可能な特定の輪郭線を結ぶ端点座標を取得し、その端点座標から撮影時のカメラアングルによる誤差を修正して車幅を算出するものであることを特徴とする請求項１または２に記載の車両交通調査システム。
4. 前記ナンバープレート画像取得手段は、
   道路運送車両法が定める大板、中板、小板のナンバープレートサイズ毎の寸法を記憶する、ナンバープレートサイズ毎の寸法リスト記憶手段と、
   調査対象車両毎の車両画像から、前記ナンバープレートサイズ判定手段により判明したナンバープレートサイズを前記ナンバープレートサイズ毎の寸法リスト記憶手段から読み出したリストと照合して得た寸法による領域分だけ、前記車幅算出手段により得られた車幅の２等分点を中心に、取得面に対して長方形の画像を取得する、ナンバープレートサイズ分の領域の画像取得手段と、
   前記ナンバープレートサイズ分の領域の画像取得手段が取得した、撮影時のカメラのアングル分の傾きを持つナンバープレート画像を補正して、あたかも正面から撮影したように長方形の画像になるようにする、ナンバープレート画像の傾き補正手段と、
   を備えることを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の車両交通調査システム。
5. 該車道を撮影するカメラの動画像データから一定時間間隔毎に取得した静止画像データをその撮影時刻とともに入力画像データとして保存する、画像入力手段と、
   前記入力画像データに車両が無いか、車両が存在する可能性があるかを判断する、車両存在判定手段と、
   前記車両存在判定手段による車両が存在する可能性がある入力画像データを元に、識別した車両毎の切り出し画像を取得して、各車両固有の番号である車両ＩＤとともに車両データとして保存する、車両識別手段と、
   をさらに備えることを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の車両交通調査システム。
6. 前記画像入力手段が一定時間間隔毎に取得する静止画像データの元となる動画像データを提供する撮影手段は、車両進行方向に向け、車道の路肩に撮影装置を設置して通行車両を撮影することにより、車両後部にしかナンバープレートを持たない自動二輪車も撮影可能であることを特徴とする請求項５に記載の車両交通調査システム。
7. 前記車両存在判定手段は、
   直前の入力画像がない最初の入力画像に対しては、車両が存在する可能性があると判断し、
   それ以降の直前の入力画像がある入力画像に対しては、
   直前の入力画像において認識された車両の車両ＩＤを保存している追跡車両リストを参照して、追跡車両が存在していたのであれば、車両が存在する可能性があると判断し、追跡車両が存在していなかった場合については、現在の入力画像と車両が存在しない直前の入力画像とを比較演算し、差異があれば現在の入力画像には車両が存在する可能性があると判断し、差異がなければ車両が存在しないと判断することを特徴とする請求項５または６に記載の車両交通調査システム。
8. 前記車両識別手段は、
   前記入力画像データを元に、該入力画像を二値化することにより被写体の輪郭を強調する、輪郭強調手段と、
   前記輪郭強調手段による輪郭線を辿ることで被写体をワイヤーフレームとして認識する、ワイヤーフレーム化手段と、
   前記ワイヤーフレーム化手段で認知された被写体の中から、車両の形状を持ち、かつ車両として妥当な大きさを持つと判断可能な被写体を車両として認識する、車両形態識別手段と、
   入力画像データ毎に認識された車両の車両ＩＤを保存する追跡車両リスト作成手段と、
   前記車両形態識別手段による識別車両毎に、前記追跡車両リスト作成手段による直前の入力画像の追跡車両リストが保持する各車両ＩＤの車両データと照合して同一の車両と判別できる場合には追跡車両として判断し、そうでない場合には新規車両として車両画像を取得して車両ＩＤとともに車両データとして保存する、車両追跡手段と、
   を備えることを特徴とする請求項５ないし７のいずれか１項に記載の車両交通調査システム。
9. 前記車両形態識別手段は、貨物自動車、普通乗用自動車、大型乗用自動車等の形状毎にワイヤーフレームを形作る端点パターンリストを記憶する、形状パターンリスト記憶手段を備え、前記形状パターンリスト記憶手段より読み出したリストのうち、識別対象車両の形状に該当する形状を判別して、その判別結果を該車両データの形状データとして書き込むことを特徴とし、
   前記形状データとナンバープレートサイズ判定手段によるプレートサイズとの組み合わせにより、該当する車種コードを判定する、形状データによる車種コード判定手段をさらに備えることを特徴とする請求項８に記載の車両交通調査システム。
10. 一定時間間隔毎に、前回の集計時刻以降に認識された車両データを抽出して、車種コード毎の車両の数を集計し、台数集計データとして保存する、台数集計手段をさらに備えることを特徴とする請求項２ないし９のいずれか１項に記載の車両交通調査システム。
11. 各調査地点の台数集計データをまとめて集計する処理センターへ、前記台数集計データを送信する通信手段をさらに備えることを特徴とする請求項１０に記載の車両交通調査システム。

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