JP2024002046A - vehicle monitoring system - Google Patents

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a vehicle monitoring system for finding a vehicle of a subject of investigation from vehicles traveling on a road based on feature information such as a shape and color of the vehicle of the subject of investigation.

SOLUTION: A monitoring device is installed on a road in a town, and features of a vehicle are detected by the monitoring device and a management server based on storage information on the features of the vehicle provided by a person requesting investigation, and the vehicle is discovered.

SELECTED DRAWING: Figure 1

COPYRIGHT: (C)2024,JPO&INPIT

Description

本発明は、道路を走行中の車両を監視し、捜索対象の車両を発見する車両監視システムに関する。 The present invention relates to a vehicle monitoring system that monitors vehicles traveling on a road and discovers a vehicle to be searched.

近年、あおり運転や、ひき逃げ、当て逃げの車が多くなり、被害者から見れば逃走中の車を早期に発見してほしいという要望が多くなっている。また、被害ではないが、車を運転している人の行動を観察するため、この車の走行軌跡を調査してほしいという要望も、家族関係が複雑化している現今、調査会社に寄せられ、走行中の車両を発見する社会的需要は高まっている。 In recent years, the number of cases of reckless driving, hit-and-run, and hit-and-run vehicles has increased, and from the viewpoint of victims, there is an increasing demand for the fleeing vehicle to be detected early. In addition, although it is not a case of damage, in order to observe the behavior of the person driving the car, the research company has received requests to investigate the trajectory of this car, as family relationships are becoming more complicated. There is a growing social demand for discovering moving vehicles.

車両の番号を認識し、番号と一致する車両を検出する技術は、こんにち、駐車場で実用化されているが、被害を受けた人が加害車両の車両番号を記憶できるとは限らず、多くのケースでは、加害車両は、「赤のトヨタ車であった」とか「眼鏡をかけた男性が運転していたとか」とか、記憶はあいまいなことも多い。多発するあおり運転の加害者発掘のため車両にドライブレコーダを搭載することで、加害車両の車両番号を特定できるが、その車両を発見するには警察が警官を動員しての発見作業が主であり、発見に時間を要す、あるいは、発見できないままの状態も多い。 Technology that recognizes vehicle numbers and detects vehicles that match the number is in practical use in parking lots today, but it is not always possible for victims to remember the vehicle number of the offending vehicle. In many cases, the memory of the offending vehicle is often vague, such as ``it was a red Toyota'' or ``it was driven by a man wearing glasses.'' In order to discover the perpetrators of reckless driving, which occurs frequently, by installing a drive recorder in a vehicle, it is possible to identify the vehicle number of the offending vehicle, but in order to find the vehicle, the police mainly have to mobilize officers to find the vehicle. However, there are many cases where it takes time to discover, or even remains undiscovered.

カメラ技術の進歩により、ドライブレコーダに見るようにカメラは小型化、低価格化されてきていて、また、監視カメラのように街中に多数設置することが容易になっている。 Advances in camera technology have made cameras smaller and cheaper, as seen in drive recorders, and it has become easier to install large numbers of cameras around town, such as surveillance cameras.

先行技術文献には車両の幅や高さを認識する技術が開示されているが、上記したあいまいな情報をもとに車両を検出技術は開示されていない。 Although prior art documents disclose techniques for recognizing the width and height of a vehicle, they do not disclose techniques for detecting a vehicle based on the above-mentioned ambiguous information.

特開平８－２３３５２５JP 8-233525

捜索依頼者が記憶している捜索対象の車両の形状や色などの特徴情報にもとづき、道路を走行中の車両から捜査対象車両を発見する。 The vehicle to be searched is discovered from vehicles traveling on the road based on characteristic information such as the shape and color of the vehicle to be searched that is remembered by the search requester.

街中の道路に監視カメラを設置し、カメラ画像を解析することで捜索対象の車両の形状や色などの特徴情報を検知し、捜索依頼情報を管理している管理サーバで、特徴が一致する車両を発見し、捜索依頼者に、発見された車両の画像を見てもらいながら車両の特徴情報を、車両番号が特定できるレベルまで、深ぼりしていく。 Surveillance cameras are installed on roads in the city, and by analyzing camera images, characteristic information such as the shape and color of the vehicle to be searched is detected.The management server that manages search request information identifies vehicles with matching characteristics. The search requester is then asked to look at the image of the vehicle that was discovered, and the vehicle's characteristic information is deepened to the level where the vehicle number can be identified.

捜索対象車両について、車両番号の判明している車両はもちろん、車両の特徴について、あいまいな記憶でも、車両を発見できる。 Not only vehicles whose vehicle numbers are known, but also vehicles whose characteristics are unclear can be found.

図1は、本発明による車両監視システムの監視装置のブロック図である。FIG. 1 is a block diagram of a monitoring device of a vehicle monitoring system according to the present invention. 図２は、本発明の全体構成図である。FIG. 2 is an overall configuration diagram of the present invention. 図３は、本発明による管理サーバの動作機能を、ブロック図として表わした 図である。FIG. 3 is a block diagram showing the operational functions of the management server according to the present invention.

本発明の実施形態として、ひき逃げ、当て逃げ等、あおり運転など主として警察が捜索対象となる車両を検出する例について説明する。 As an embodiment of the present invention, an example will be described in which a vehicle that is mainly searched by the police, such as hit-and-run, hit-and-run, or tailgating driving, is detected.

本発明による監視装置は、街中の道路沿いに設置されている電柱や街路灯や街路樹や交通信号ポールなどに、通行する各車両の車両番号が見渡せるような位置に車線ごとに設置されている。片側２車線の道路においては、片方向に２台、反対方向に２台の計４台が、道路の一区間（ある交差点から次の交差点までの間）ごとに設置される。 The monitoring device according to the present invention is installed for each lane on utility poles, street lights, street trees, traffic signal poles, etc. installed along roads in the city, in a position where the vehicle number of each passing vehicle can be seen. . On a road with two lanes on each side, a total of four vehicles, two in one direction and two in the opposite direction, are installed for each section of the road (from one intersection to the next).

図２は、本発明の全体構成を示す。 FIG. 2 shows the overall configuration of the present invention.

図２では本発明の監視装置３４が多数、無線通信網３０に接続されている。無線通信網３０は４Ｇ、５Ｇと呼ばれる公衆無線通信網が望ましいが、自営の無線通信網であってもよい。無線通信網３０には管理サーバ３１が接続され、車両の捜索依頼者３２が、捜索対象の車両の特徴を管理サーバ３１に伝える。管理サーバ３１には自動車メーカ３３が、市場に販売している車種の写真や型番や色や大きさなどの情報を連絡する。車両のメーカが外国の時は、輸入販売業者が自動車メーカ３３として、これらの情報を提供する。これらの情報は、メーカ別車種リストとして、管理サーバ３１から無線通信網３０を介して監視装置３４に送られるが、捜索依頼者３２が、捜索車両の特徴を管理サーバ３１に伝えるとき、捜索依頼者３２の記憶が「レクサスのようだったとか」のようなときに、必要に応じて、メーカ別車種リストにある車両の写真を閲覧（閲覧方法は後記する）しながら、車両の特定を行う事ができる。この作業で車種が特定できれば、捜索は、より容易にできることになる。 In FIG. 2, a large number of monitoring devices 34 of the present invention are connected to the wireless communication network 30. The wireless communication network 30 is preferably a public wireless communication network called 4G or 5G, but may be a private wireless communication network. A management server 31 is connected to the wireless communication network 30, and a vehicle search requester 32 informs the management server 31 of the characteristics of the vehicle to be searched. An automobile manufacturer 33 contacts the management server 31 with information such as photos, model numbers, colors, and sizes of car models sold on the market. When the manufacturer of the vehicle is foreign, the importer/seller acts as the vehicle manufacturer 33 and provides this information. This information is sent from the management server 31 to the monitoring device 34 via the wireless communication network 30 as a list of vehicle types classified by manufacturer. When person 32 remembers something like ``It looked like a Lexus,'' identify the vehicle as necessary by viewing photos of the vehicle in the list of vehicle types by manufacturer (viewing method will be described later). I can do things. If the type of vehicle can be identified through this process, the search will become easier.

図１は監視装置のブロック図であり、１はカメラ部、１aはカメラアンプ、１bは明るさ検出部、２は前処理部、３は車輛輪郭検出部、４は運転者輪郭検出部、５は車両番号検知部、６は色検知部、７は大きさ検知部、８はメーカ検知部、９は車種検知部、１０はメーカ別車種リスト、１１は眼鏡検知部、１２は服装色検知部、１３は男女検知部、１４は電源ＯＮスイッチ、１５はＧＰＳセンサ、１６は電池、１７は電池残量検知部、１８はＩＤ符号部、１９は後続検知部、２０は画像ＳＷ（スイッチ）、２１は無線通信回路、２２は撮影間隔決定部である。カメラ１内の明るさ検出部１ｂは、カメラ信号の振幅より明るさを判断し、夜間などで明るさが低下した時、カメラアンプ１aの増幅度を上げるようにするためのものである。 FIG. 1 is a block diagram of a monitoring device, in which 1 is a camera section, 1a is a camera amplifier, 1b is a brightness detection section, 2 is a preprocessing section, 3 is a vehicle contour detection section, 4 is a driver contour detection section, 5 is a vehicle number detection section, 6 is a color detection section, 7 is a size detection section, 8 is a manufacturer detection section, 9 is a vehicle model detection section, 10 is a list of vehicle models by manufacturer, 11 is a glasses detection section, 12 is a clothing color detection section , 13 is a gender detection section, 14 is a power ON switch, 15 is a GPS sensor, 16 is a battery, 17 is a remaining battery level detection section, 18 is an ID code section, 19 is a subsequent detection section, 20 is an image SW (switch), 21 is a wireless communication circuit, and 22 is a photographing interval determining section. The brightness detection unit 1b in the camera 1 determines the brightness based on the amplitude of the camera signal, and increases the amplification degree of the camera amplifier 1a when the brightness decreases at night or the like.

監視装置の設置時には、カメラ１の取り付け位置から走行車両を眺めるカメラ１の取り付け角度やズーム比率や検出するカメラ画像範囲の設定を行う。取り付け角度とズーム比率は、カメラ画像としては、撮影対象車線において、撮影対象車両の後ろにある車両が見渡せる範囲に設定する。前処理部２では、画像の中に含まれる、歩道や建物、他の車線の車両など，捜査対象車線にある車両以外の情報が削除される。ズーム比率については、普通乗用車の後ろ６メートル（６メートルの根拠は、普通車の車長が５メートル、車間距離を１メートルと仮定）の範囲が映せる程度にし、撮影画像より、後続検知部１９より、「後ろに車両があるかないか」を出力できるようにする。 When installing the monitoring device, the mounting angle and zoom ratio of the camera 1 to view the traveling vehicle from the mounting position of the camera 1 and the camera image range to be detected are set. The mounting angle and zoom ratio are set so that the camera image can be seen within the range of the vehicle behind the vehicle to be photographed in the lane to be photographed. The preprocessing unit 2 deletes information included in the image about vehicles other than those in the lane to be investigated, such as sidewalks, buildings, and vehicles in other lanes. Regarding the zoom ratio, we set it so that it can capture a range of 6 meters behind the regular passenger car (the basis for 6 meters is based on the assumption that the length of the regular car is 5 meters and the distance between vehicles is 1 meter), and from the captured image, the following detection unit 19 This will allow you to output whether there is a vehicle behind you or not.

また、画像を拡大することで、車両の車両番号が昼間なら認識できるレベルにまで調整される。ここまでが前処理部２の設置時の初期設定である。なお、設置時の作業としてＩＤ符号の書き込みがあるが、その操作は後記する。 Additionally, by enlarging the image, the vehicle's vehicle number can be adjusted to a level that can be recognized during the day. The steps up to this point are the initial settings when installing the preprocessing section 2. Note that an ID code is written as part of the work at the time of installation, and the operation will be described later.

実際の車両監視時には、撮影画像より、車両の輪郭が車輛輪郭検出部３で検出されると同時に、車両を運転者の輪郭も、運転者輪郭検出部４で検出される。車両１台につき撮影された画像より、捜査依頼者が記憶している車両の特徴項目（色、大きさ、メーカ、車種、など）の検知作業に入る。車両の走行速度を毎時６０キロメートル、車両の長さを６メートルとすると、６メートルを走行する時間は、０．１ミリ秒（１００マイクロ秒）になり、後続する車両がすぐ後ろにいるとき、撮影間隔は、１００マイクロ秒となる。この１００マイクロ秒の撮影間隔のうち、２０マイクロ秒を撮影時間（一般的には、シャッタ時間と呼ばれている）として使うなら、車両の特徴検知作業は、残りの８０マイクロ秒以内に終える必要がある。ただし、前記した、後続検知部１９の出力で、後続する車両が認識されていないときは、撮影時間に、もう少し時間をかけることができる。夜間では、暗いので、撮影時間を長くしたいが、一般的に夜間では交通量は減るし、走行車両の車間距離も昼間より長くなる傾向があるので、撮影時間を長くすることは可能であろう。 During actual vehicle monitoring, the contour of the vehicle is detected by the vehicle contour detection section 3 from the photographed image, and at the same time, the contour of the driver of the vehicle is also detected by the driver contour detection section 4. From the images taken for each vehicle, we begin the process of detecting the characteristics of the vehicle (color, size, manufacturer, model, etc.) that are remembered by the investigation client. If the speed of the vehicle is 60 kilometers per hour and the length of the vehicle is 6 meters, the time it takes to travel 6 meters is 0.1 milliseconds (100 microseconds), and when the following vehicle is directly behind, The imaging interval is 100 microseconds. If 20 microseconds of this 100 microsecond shooting interval is used as the shooting time (generally called shutter time), the vehicle feature detection work must be completed within the remaining 80 microseconds. There is. However, if the following vehicle is not recognized according to the output of the following detecting section 19 described above, it is possible to take a little more time for photographing. At night, it's dark, so you'll want to take longer shots, but traffic generally decreases at night, and the distance between vehicles tends to be longer than during the day, so it may be possible to take longer shots. .

撮影時間の設定は、車両番号が認識できるかどうかがキーファクタであるため、図２の撮影間隔決定部２２は、車両番号検知部５の出力を見ながら撮影間隔を決定し、カメラ１に決定された時間を通知する。カメラ１では、決定された撮影間隔時間の中で撮影時間と特徴検出作業時間を決める。夜間では、暗いため車両番号が認識できるよう、撮影時間は長くする必要がある。撮影時間を長くすることが撮影間隔を長くし、後続車が接近していた時、その後続車の撮影ができず、検知ができなくなる可能性もあるが、その後続車は、他の道路区間で認識される機会も多いので、それを、よしとしてもよい。 Since the key factor for setting the photographing time is whether the vehicle number can be recognized, the photographing interval determining unit 22 in FIG. Notify the time when In the camera 1, the photographing time and feature detection work time are determined within the determined photographing interval time. At night, it is dark, so the shooting time needs to be long so that the vehicle number can be recognized. Increasing the shooting time will lengthen the shooting interval, and when the following vehicle is approaching, it may not be possible to photograph and detect the following vehicle, but the following vehicle may be on another road section. There are many opportunities to be recognized for this, so you can consider that a good thing.

上記した２０マイクロ秒の撮影時間は、カメラとしては超短時間であり、カメラには高感度であることが要求される。この撮影時間を少しでも長くするために、監視装置３４は、道路区間の制限速度を設置時に管理サーバ３１からロードし、撮影間隔決定部２２に記憶しておく。このことで、制限速度が、毎時３０キロメートルの区間では毎時６０キロメートルの区間より撮影時間を倍増できる。さらに、撮影時間の決定を、走行する車両の速度に関係なく、０．０１秒とかに固定的に設定し（この場合撮影間隔としては、０．０２秒程度、また、暗くなる夜間は、撮影時間を２倍にして０．０２秒、撮影間隔は０．０４秒にしても良い）、撮影画像から、走行車両の番号をより正確に認識できるようにすることを最優先し、走行車両の全てを検知できなくなるが、それをよしとする考え方も採れる。この場合、夜間であることは、明るさ検出部１ｂの出力信号で判断する。 The photographing time of 20 microseconds described above is extremely short for a camera, and the camera is required to have high sensitivity. In order to lengthen this photographing time as much as possible, the monitoring device 34 loads the speed limit of the road section from the management server 31 at the time of installation, and stores it in the photographing interval determining unit 22. As a result, the shooting time can be doubled in sections where the speed limit is 30 kilometers per hour compared to sections where the speed limit is 60 kilometers per hour. Furthermore, the shooting time is fixedly set to 0.01 seconds, regardless of the speed of the traveling vehicle (in this case, the shooting interval is about 0.02 seconds, and when it gets dark at night, shooting (The time can be doubled to 0.02 seconds, and the shooting interval can be set to 0.04 seconds.) The top priority is to be able to more accurately recognize the number of the moving vehicle from the captured image, and the It will be impossible to detect everything, but you can think of it as a good thing. In this case, whether it is night time is determined from the output signal of the brightness detection section 1b.

図１に示す検知部（色、大きさ、メーカ、車種など特徴項目の検知）の作業は、検知するために予め設定されているリストとの比較作業である。色検知部６には、色パタンとして、黒、赤、白、緑、青、黄、灰などが設定されていて、その中から最も似ている色を選び、検知結果として出力する。大きさ検知部７では、セダン車、ハイルーフ車、トラック、バス、軽自動車、その他の大型車などのパタンで検知される。一般にバスやその他の大型車は、車両の警察の捜索対象になることは、まずないので検知作業を省略してもよい。メーカ検知部８は車両の前部についているメーカのマーク（ロゴ）を検知することで行う。車種検知部９は、例えばベンツではCクラス、Ｅクラス、トヨタではアクア、カローラなどがパタン化されていて、その中から、最も似ているパタンが検知される。メーカのマーク検知作業は比較的容易であり、メーカ検知部８の出力から、メーカ別車種リスト部１０から車種検知部９へ、車種パタンがロードされる。なお、メーカ別車種リスト部１０の内容は、自動車メーカ３３からの情報提供を受け、管理サーバ３１、無線通信網３０より、監視装置３４に届き、随時更新されている。 The work of the detection unit shown in FIG. 1 (detection of characteristic items such as color, size, manufacturer, car model, etc.) is a comparison work with a list set in advance for detection. The color detection unit 6 is set with black, red, white, green, blue, yellow, gray, etc. as color patterns, and selects the most similar color from among them and outputs it as a detection result. The size detection unit 7 detects patterns such as sedan cars, high-roof cars, trucks, buses, light cars, and other large vehicles. In general, buses and other large vehicles are unlikely to be searched by police, so detection work may be omitted. The manufacturer detection unit 8 detects the manufacturer's mark (logo) on the front of the vehicle. The car type detection unit 9 has patterns for, for example, C class and E class for Benz, and Aqua and Corolla for Toyota, and detects the most similar pattern among them. The work of detecting a maker's mark is relatively easy, and a car model pattern is loaded from the output of the maker detecting section 8 to the vehicle type detecting section 9 from the maker-specific vehicle model list section 10. The contents of the manufacturer-specific vehicle model list section 10 are updated as needed after receiving information from the automobile manufacturer 33 and reaching the monitoring device 34 via the management server 31 and the wireless communication network 30.

運転者輪郭検出部４の出力より、眼鏡検知部１１で運転者が眼鏡をかけていたかどうか、服装色検知部１２で運転者が何色の服を着ていたか、男女検知部１３で運転者が男か女かが検出される。運転者輪郭検出は、運転手と助手席にいる人の２名に対して行う。これらの検知部５、６、７、８、９、１１、１２、１３の特徴項目検知作業で１００マイクロ秒とかの所定の時間で検知できなかった時は「未検知」を検知結果として出力するが、後続検知部１９の出力をみて、後続車がないときは、さらに、時間をかけて検知作業を行い、それでも検知できなかった時は、改めて「未検知」を出力する。検知部５、６、７、８、９、１１、１２、１３の出力と前処理部２の出力画像は、無線通信回路１９より無線通信網３０を介して管理サーバ３１に届く。この出力画像は、検知対象になった画像のみを管理サーバ３１に送ればよいので、車両輪郭検出部３で、車両が検出されたときのみ、画像ＳＷ２０をオンにして、画像を画像番号とともに、送信する。 From the output of the driver contour detection section 4, the glasses detection section 11 detects whether the driver is wearing glasses, the clothing color detection section 12 detects what color clothes the driver was wearing, and the gender detection section 13 detects whether the driver is wearing glasses. It is detected whether the person is male or female. Driver contour detection is performed for two people, the driver and the person in the passenger seat. When the feature item detection work of these detection units 5, 6, 7, 8, 9, 11, 12, and 13 cannot be detected within a predetermined time such as 100 microseconds, "not detected" is output as the detection result. However, when looking at the output of the following detection unit 19, if there is no following vehicle, it takes more time to detect it, and if it still cannot be detected, it outputs "not detected" again. The outputs of the detection units 5, 6, 7, 8, 9, 11, 12, and 13 and the output images of the preprocessing unit 2 reach the management server 31 from the wireless communication circuit 19 via the wireless communication network 30. As for this output image, only the image targeted for detection needs to be sent to the management server 31, so only when a vehicle is detected in the vehicle contour detection section 3, the image SW 20 is turned on and the image is sent along with the image number. Send.

電源ＯＮスイッチ１４は、捜索依頼者３２より捜索の依頼があり、管理サーバ３１で、この地域（具体的には、郵便番号やＩＤ符号）を走行する車両を監視すると判断した時、管理サーバ３１の指示でオンにされ、捜索の必要がなくなった時オフにされる。捜索の必要がない監視装置３４へは電源をオフにして、電池寿命を長くするためである。電池残量検知部１７は常時電池残量をチェックしていて、監視装置３４から管理サーバ３１へ通信の都度、残量値が送信される。 The power ON switch 14 turns on the management server 31 when there is a search request from the search requester 32 and the management server 31 determines to monitor vehicles traveling in this area (specifically, postal code and ID code). It is turned on when instructed to do so, and turned off when the search is no longer necessary. This is to extend the battery life by turning off the power to the monitoring devices 34 that do not need to be searched. The battery remaining amount detection unit 17 constantly checks the remaining battery amount, and the remaining amount value is transmitted from the monitoring device 34 to the management server 31 each time there is communication.

ＩＤ符号部１８は、個々の監視装置３４の固有の符号であるが、符号構成としては、監視装置３４を管轄する管理サーバのサーバ番号、設置地点の郵便番号と道路の名称（例えば国道２４６号）に対応した番号と道路区間の番号（例えば国道２４６号線で交差点Aから交差点Bまでの区間の番号）を含むようにする。これは監視対象地域の設定に郵便番号を用いることや、発見した道路が道路名で報告できるようにするためである。このため、設置時に郵便番号や道路名などをＩＤ符号として設定する操作が必要になるが、その方法として図示しないが、設置担当者のスマートフォンに、設定用のアプリソフトを搭載し、そのアプリソフトからの設定操作で、フラッシュメモリで構成されるＩＤ符号部１８に書き込まれる。 The ID code part 18 is a unique code for each monitoring device 34, and the code structure includes the server number of the management server that has jurisdiction over the monitoring device 34, the postal code of the installation point, and the name of the road (for example, National Route 246). ) and the number of the road section (for example, the number of the section from intersection A to intersection B on National Route 246). This is because postal codes are used to set monitoring areas, and discovered roads can be reported by road name. For this reason, it is necessary to set a postal code, road name, etc. as an ID code at the time of installation, but the method for doing this, although not shown, is to install an application software for setting on the smartphone of the person in charge of installation. By the setting operation from , the ID code is written into the ID code section 18 made up of flash memory.

監視装置３４の設置は、道路区間（この道路を走行中に他の道路に走行はできない区間、つまり交差点Ａから交差点Ｂまでの区間）に１カ所で良い。すべての道路区間に設置することが望ましいが、交通量や設置の容易性を考慮し、そうでなくてもよい。管理サーバ３１に届いた検知作業の結果は、表１のようなものである。 The monitoring device 34 may be installed at one location in a road section (a section where the vehicle cannot travel on another road while traveling on this road, that is, a section from intersection A to intersection B). Although it is desirable to install them on all road sections, it is not necessary to do so in consideration of traffic volume and ease of installation. The results of the detection work that have arrived at the management server 31 are as shown in Table 1.

表１のデータは、捜索のために設定したすべての道路区間にあるすべての監視装置３４からのデータであり、かなり膨大なものであり、比較判定部３１３（図３）の作業は高速に行う必要がある。高度検知部３１６（図３）の作業も然りである。

The data in Table 1 is data from all the monitoring devices 34 in all the road sections set for the search, and is quite large, so the comparison and determination section 313 (Fig. 3) performs the work at high speed. There is a need. The same applies to the operation of the altitude detection unit 316 (FIG. 3).

そのため、管理サーバ３１は都道府県単位や市町村単位に設け、各管理サーバ間で捜索情報を共有しながら、捜索作業を行う方法も採れる。そのため、ＩＤ符号の最初の部分に管轄するサーバ番号が付与されている。 Therefore, a method may be adopted in which the management servers 31 are provided in each prefecture or city, town, or village, and the search work is performed while sharing search information among the management servers. Therefore, the first part of the ID code is assigned the server number in charge.

表１にＩＤ符号を示しているが、この例では最初の４桁（００２３）が管理サーバ番号、次が７桁（郵便番号で２２４００６５）、次が４桁（道路番号が２３６１）、次が３桁（その道路での道路区間名３１）、次が１桁（道路の方向、北は１、南は２とか）である。このようにＩＤ符号は全１９桁で構成され、ＩＤ符号から設置場所が分かるようになっている。表１の検知結果で「未検知」とあるのは、捜索依頼者３２の情報にもとづき検知したが検知できなかったことを示すが、「不能」とあるのは、捜索依頼者３２の記憶がなく検知対象ではなかったことを示す。 Table 1 shows the ID code. In this example, the first 4 digits (0023) are the management server number, the next 7 digits (zip code 2240065), the next 4 digits (road number 2361), and the next Three digits (road section name 31 for that road), then one digit (road direction, 1 for north, 2 for south, etc.). In this way, the ID code consists of a total of 19 digits, and the installation location can be determined from the ID code. In the detection results in Table 1, "undetected" indicates that it was detected based on the information of the search client 32 but could not be detected, but "unable" means that the search client 32 has no memory of This indicates that the target was not detected.

表１のＧＰＳ値は、ＧＰＳから提供される所定の値、車両の走行方向は、「東」とか「北」、車線は「中央寄り」とか「歩道より」で示す。制限速度は、その区間での車両に許される最大走行速度である。 The GPS values in Table 1 are predetermined values provided by the GPS, the driving direction of the vehicle is indicated as "east" or "north," and the lane is indicated as "closer to the center" or "from the sidewalk." The speed limit is the maximum speed allowed for vehicles in that section.

表１では画像番号の例が記入されていないが、画像番号は、「ＩＤ符号＋撮影日時情報＋連番」で構成される。日時情報は、撮影日時が、例えば２０２２年６月５日１３時２５分４２秒であれば、20220605132542となり、連番は４桁であり、前記したように撮影間隔が１００マイクロ秒なら、１秒間に１万枚が撮影されるので、連番としては、１秒間の最初の撮影であれば、０００１、最後の撮影であれば、９９９９である。 Although an example of an image number is not listed in Table 1, the image number is composed of "ID code + shooting date and time information + serial number". For example, if the shooting date and time is 13:25:42 on June 5, 2022, the date and time information will be 20220605132542, and the serial number will be 4 digits, and if the shooting interval is 100 microseconds as described above, then 1 second Since 10,000 images are taken in a period of 1 second, the serial number is 0001 for the first shot in 1 second and 9999 for the last shot.

図３は、管理サーバ３１における処理ブロックを示す。 FIG. 3 shows processing blocks in the management server 31.

検知リスト一覧３１１は、監視装置３４から受信した検知結果情報で表１の情報に相当する。この中には表１の時刻Ｔ３にあるように検知結果が「未検知」なものがある。検知結果が「未検知」なものについては、管理サーバ３１内の高度検知部３１６で、高度な検知アルゴリズムと処理速度で、原画像をもとに再度検知を試み、不明でなくなったリストは、その結果を検知リスト一覧３１１に送る。高度検知部で優先すべきことは、車両番号の検知であり、番号検知のため、原画像の車両番号部分の抜取、電子ズームによる画像の拡大、番号数字の補完などのアルゴリズムを用いて行う。検知作業は、監視装置３４のようにリアルタイムである必要はないので、車両番号の検知作業をできるだけ丁寧に行う。高度検知部３１６は、このような画像解析作業を行うが、最新のアルゴリズム技術が反映されるよう、アルゴリズムは適宜アップデートされている。未検知抽出部３１２は、検知リスト一覧３１１の出力より「未検知」とされた特徴項目を抽出するためのもので、その出力が高度検知部３１６に届く。例えば表１の時刻Ｔ３においては「未検知」項目があり、表１に示す画像番号をもとに、高度検知部３１６で画像解析を行う。このようにして管理サーバ３１の高度検知作業をもとに修正された検知リスト一覧３１１部の出力は、比較判定部３１３で捜索対象リスト部３１４のリストと比較し、一致を検出する。一致が確認されたとき、捜索目的がひき逃げの時は、速やかに捜索依頼者３２や捜索当事者としての警察に連絡される。なお、捜索当事者である警察などは、図３の捜索依頼者３２に含まれる。 The detection list list 311 is detection result information received from the monitoring device 34 and corresponds to the information in Table 1. Among these, as shown at time T3 in Table 1, there is a detection result of "undetected". If the detection result is "undetected", the advanced detection unit 316 in the management server 31 attempts detection again based on the original image using an advanced detection algorithm and processing speed, and the list that is no longer unknown is The results are sent to the detection list list 311. The priority of the altitude detection unit is to detect the vehicle number, and this is done using algorithms such as extracting the vehicle number part from the original image, enlarging the image with electronic zoom, and complementing the number numbers. Since the detection work does not need to be done in real time unlike the monitoring device 34, the vehicle number detection work is performed as carefully as possible. The altitude detection unit 316 performs such image analysis work, and the algorithm is updated as appropriate to reflect the latest algorithm technology. The undetected extraction unit 312 is for extracting feature items marked as “undetected” from the output of the detection list list 311, and its output is delivered to the altitude detection unit 316. For example, at time T3 in Table 1, there is an "undetected" item, and the altitude detection unit 316 performs image analysis based on the image number shown in Table 1. The output of the detection list list 311 part corrected based on the altitude detection work of the management server 31 in this way is compared with the list in the search target list part 314 in the comparison determination part 313 to detect a match. When a match is confirmed, if the purpose of the search is a hit-and-run, the search requester 32 or the police as the party involved in the search are immediately contacted. Incidentally, the police and other parties involved in the search are included in the search client 32 in FIG.

捜索依頼者３２は管理サーバ３１に捜索のための情報を提供するが、情報提供の第１段階では捜索依頼者３２が車両番号を記憶していなくても、車両番号以外の車両の特徴情報、車両の色とかメーカマークのような特徴項目情報、被害発生地、捜索目的を提供するだけでも良い。 The search requester 32 provides search information to the management server 31, but in the first stage of information provision, even if the search requester 32 does not remember the vehicle number, vehicle characteristic information other than the vehicle number, It is sufficient to simply provide characteristic information such as vehicle color and manufacturer's mark, location of damage, and search purpose.

表２は捜索依頼者３２から届く捜索対象リストの例を示す。 Table 2 shows an example of a search target list received from the search client 32.

捜索依頼を受けると、管理サーバ３１は、捜索エリアを決定し、接続されている監視装置３４の電源をＯＮにする指令を出すが、エリアの決定は、車両の登録地（品川とか横浜など）、依頼者本人の要請をもとに、警察などの捜索当事者が行う。このとき管轄する管理サーバも決定する。

Upon receiving a search request, the management server 31 determines the search area and issues a command to turn on the power to the connected monitoring device 34, but the area is determined based on the vehicle's registered location (Shinagawa, Yokohama, etc.) , conducted by the police or other parties involved in the search based on the request of the client. At this time, the controlling management server is also determined.

例えば、捜索エリアを東京都だけでは不十分と考えるときは隣接する神奈川県も捜索対象エリアに加えたり、大分県で起きた被害であっても車両番号が横浜であれば、捜索エリアを大分県と神奈川県にするなど、捜索対象エリアの判断は捜索当事者が行う。神奈川県も加えたときは表２の捜索対象リストを神奈川県の管理サーバにも届ける。このため、管理サーバには他の管理サーバの番号を管理している管理サーバリスト部３１７を具備し、東京都の管理サーバは、神奈川県の管理サーバ番号を知り、表２の捜索対象リストを東京都の管理サーバから神奈川県の管理サーバに送ると共に、捜索結果情報も、東京都と神奈川県で共有できるようにする。表２で、捜索番号npqrで車両番号に「千葉ｘｘｘｘ７」とあるが、これは、被害者の車両番号の記憶が「千葉で７という数字があった」ということである。 For example, if you think that Tokyo is not enough as a search area, you can add neighboring Kanagawa Prefecture to the search area, or if the damage occurred in Oita Prefecture but the vehicle number is Yokohama, you can change the search area to Oita Prefecture. Those involved in the search will decide on the area to be searched, such as Kanagawa Prefecture. When Kanagawa Prefecture is also added, the search target list in Table 2 is also sent to the Kanagawa Prefecture management server. For this reason, the management server is equipped with a management server list section 317 that manages the numbers of other management servers, and the management server in Tokyo knows the management server number in Kanagawa Prefecture and uses the search target list in Table 2. In addition to sending information from the management server in Tokyo to the management server in Kanagawa Prefecture, search result information will also be shared between Tokyo and Kanagawa Prefecture. In Table 2, the search number npqr has the vehicle number ``Chibaxxxx7,'' which means that the victim's memory of the vehicle number was ``There was a number 7 in Chiba.''

表３は捜索結果一覧を示すが、捜索作業で、「捜索できた」と判断されると、表３の捜索結果一覧にその捜索番号が加わっていくが、捜索目的がひき逃げや当て逃げの場合、当該車両の車両番号が記憶されていないなど捜索依頼者３２の記憶があいまいであり、特徴が一致した情報が得られても、正確性についても、車両番号が特定されてない限り、あいまいである。したがって、そのような場合、捜索依頼者３２に、管理サーバ３１で一致したと報告された車両の画像を閲覧してもらい、確認していく。画像の閲覧は、管理サーバ３１より捜索依頼者３２に画像付き電子メールを送付し、捜索依頼者３２のパソコンやタブレットなどで行う。画像閲覧を行う事で捜索依頼者３２が記憶していなかった他の特徴項目について特徴を思い出したら、その特徴を記入し、さらなる捜索を続ける。特に、画像閲覧によって、この車だったという確信が深まり、その車両の車両番号が検知されているときは、表２の捜索対象リストに車両番号を追記することで、以後の捜索作業に正確性が増す。一方、場合によっては、捜索依頼者３２が捜索を断念することもある。その場合は、表２の捜索対象リストからその捜索を削除する。 Table 3 shows a list of search results. If it is determined that the search was successful during the search operation, the search number will be added to the list of search results in Table 3. However, if the purpose of the search is a hit-and-run or a hit-and-run, The memory of the search requester 32 is ambiguous, such as not remembering the vehicle number of the vehicle in question, and even if information with matching characteristics is obtained, the accuracy is ambiguous unless the vehicle number is specified. . Therefore, in such a case, the search requester 32 is asked to view the images of the vehicles reported as matching on the management server 31 for confirmation. The image can be viewed by sending an e-mail with the image from the management server 31 to the search requester 32, using the search requester's 32's personal computer, tablet, or the like. If the search requester 32 remembers features of other feature items that he did not remember by viewing the images, he enters the features and continues the search. In particular, if you become more confident that it is this car by viewing the images and the vehicle number of that vehicle has been detected, adding the vehicle number to the search target list in Table 2 will improve the accuracy of subsequent search operations. increases. On the other hand, in some cases, the search client 32 may give up on the search. In that case, the search is deleted from the search target list in Table 2.

捜索結果に車両番号が検知されているときは、その車両の以後の走行を追跡調査し、追跡調査からその車両番号がなくなったとき、その車両は、なくなった場所（つまり最後の道路区分）の近くの店舗などの駐車場あるいは自宅、友人宅に駐車しているはずであり、警察あるいは保険業者などの捜索当事者が、その場所に出向き、運転者に事情聴取を行う。

When a vehicle number is detected in the search results, the subsequent travel of the vehicle is tracked, and when the vehicle number is no longer found in the trace, the vehicle is located at the location where it disappeared (i.e., the last road segment). The driver is likely parked in a nearby store's parking lot, at his or her home, or at a friend's house, and the person involved in the search, such as the police or an insurance company, goes to the location and interviews the driver.

捜索目的が素行調査の時は捜索すべき車両の情報は車両番号も含め明確である。大事な事は、何時何分にどこを走ったか、誰が助手席にいたかであるが、これらの情報はかなり正確に捜索依頼者３２に報告できる。この場合も、撮影画像を捜索依頼者３２が閲覧し、捜索を継続するあるいは捜索を終了する判断を、捜索依頼者３２が行う。素行調査の例としては配偶者の浮気調査などがある。 When the purpose of the search is a background check, the information on the vehicle to be searched is clear, including the vehicle number. The important things are what time and minute the vehicle ran, where it ran, and who was in the passenger seat, and these pieces of information can be reported to the search requester 32 fairly accurately. In this case as well, the search client 32 views the captured images and makes a decision to continue the search or end the search. An example of a background check is an investigation into a spouse's infidelity.

一般に、ひき逃げなどの犯罪が発生した時は、警察は幹線道路では、警官を動員して通行する車両をチェックするが、警官を動員できない道路には本発明の監視システムを活用することで、いち早く犯人検挙に貢献できるはずであり、本システムで捜索車両の発見の連絡を受けた時は、警官の動員は、発見された道路の方面に移すようにすればよいだろう。 Generally, when a crime such as a hit-and-run occurs, the police mobilize officers on main roads to check passing vehicles, but by using the surveillance system of the present invention on roads where police cannot be mobilized, police can quickly It should be able to contribute to the apprehension of criminals, and when this system receives notification that a search vehicle has been found, it would be a good idea to move police mobilization to the direction of the road where the vehicle was discovered.

上記の実施態様は、監視装置３４が車両、運転者の特徴検出作業を行う例で示したが、監視装置３４は、カメラ画像のみを管理サーバ３１に送り、管理サーバ３１が特徴検出作業も行うようにする事も処理能力の高い管理サーバを使用することで可能である。このケースでは監視装置の構成は、図１のカメラ１、ＧＰＳセンサ１５、電池１６、電池残量検知部１７、ＩＤ符号部１８、無線通信回路２１よりなる。なお、撮影間隔決定部の動作は管理サーバ３１で行われ、管理サーバ３１から決定された撮影間隔が監視装置３４に送信される。 The above embodiment has been described as an example in which the monitoring device 34 performs the feature detection work of the vehicle and the driver, but the monitoring device 34 sends only camera images to the management server 31, and the management server 31 also performs the feature detection work. This can also be done by using a management server with high processing capacity. In this case, the configuration of the monitoring device includes the camera 1 shown in FIG. Note that the operation of the imaging interval determining unit is performed by the management server 31, and the determined imaging interval is transmitted from the management server 31 to the monitoring device 34.

本発明による車両監視システムは、監視装置が車両が通行できる日本国内の全ての道路に設置される可能性があり、産業上の利用可能性は極めて大である。 The vehicle monitoring system according to the present invention has extremely high industrial applicability, as monitoring devices may be installed on all roads in Japan where vehicles can pass.

１． カメラ
１ａ． カメラアンプ
１ｂ． 明るさ検出部
２． 前処理部
３． 車両輪郭検出部
４． 運転者輪郭検出部
５． 車両番号検知部
６． 色検知部
７． 大きさ検知部
８． メーカ検知部
９． 車種検知部
１０． メーカ別車種リスト
１１． 眼鏡検知部
１２． 服装色検知部
１３． 男女検知部
１４． 電源ＯＮスイッチ
１５． ＧＰＳセンサ
１６． 電池
１７． 電池残量検知部
１８． ＩＤ符号部
１９． 後続検知部
２０． 画像ＳＷ
２１． 無線通信回路
２２． 撮影間隔決定部
３０． 無線通信網
３１． 管理サーバ
３２． 捜索依頼者
３３． 自動車メーカ
３４． 監視装置
３１１．検知リスト一覧部
３１２．未検知部抽出部
３１３．比較判定部
３１４．捜索対象リスト部
３１５．捜索結果一覧部
３１６．高度検知部
３１７．管理サーバリスト部 1. Camera 1a. Camera amplifier 1b. Brightness detection section 2. Pre-processing section 3. Vehicle contour detection unit 4. Driver contour detection section 5. Vehicle number detection unit 6. Color detection section 7. Size detection part 8. Manufacturer detection unit 9. Vehicle type detection unit 10. List of car models by manufacturer 11. Glasses detection unit 12. Clothes color detection unit 13. Gender detection section 14. Power ON switch 15. GPS sensor 16. Battery 17. Battery remaining amount detection unit 18. ID code part 19. Subsequent detection section 20. Image SW
21. Wireless communication circuit 22. Shooting interval determining unit 30. Wireless communication network 31. Management server 32. Search requester 33. Automobile manufacturer 34. Monitoring device 311. Detection list list section 312. Undetected part extraction unit 313. Comparison/judgment section 314. Search target list section 315. Search result list section 316. Altitude detection section 317. Management server list section

車両の番号を認識し、番号と一致する車両を検出する技術は、こんにち、駐車場で実用化されているが、当て逃げやあおり運転などで被害を受けた人が加害車両の車両番号を記憶できるとは限らず、多くのケースでは、加害車両は、「赤のトヨタ車であった」とか「眼鏡をかけた男性が運転していたとか」とか、記憶はあいまいなことも多い。多発するあおり運転の加害者発掘のため車両にドライブレコーダを搭載することで、加害車両の車両番号を特定できるが、その車両を発見するには警察が警官を動員しての発見作業が主であり、発見に時間を要す、あるいは、発見できないままの状態も多い。 Technology that recognizes a vehicle's number and detects a vehicle that matches the number is now in practical use in parking lots. It is not always possible to remember, and in many cases, memories are often vague, such as ``the at-fault vehicle was a red Toyota,'' or ``a man wearing glasses was driving it.'' In order to discover the perpetrators of reckless driving, which occurs frequently, by installing a drive recorder in a vehicle, it is possible to identify the vehicle number of the offending vehicle, but in order to find the vehicle, the police mainly have to mobilize officers to find the vehicle. However, there are many cases where it takes time to discover, or even remains undiscovered.

図１は監視装置のブロック図であり、１はカメラ、１aはカメラアンプ、１bは明るさ検出部、２は前処理部、３は車輛輪郭検出部、４は運転者輪郭検出部、５は車両番号検知部、６は色検知部、７は大きさ検知部、８はメーカ検知部、９は車種検知部、１０はメーカ別車種リスト、１１は眼鏡検知部、１２は服装色検知部、１３は男女検知部、１４は電源ONスイッチ、１５はＧＰＳセンサ、１６は電池、１７は電池残量検知部、１８はＩＤ符号部、１９は後続検知部、２０は画像ＳW（スイッチ）、２１は無線通信回路、２２は撮影間隔決定部である。カメラ１内の明るさ検出部1ｂは、カメラ信号の振幅より明るさを判断し、夜間などで明るさが低下した時、カメラアンプ１aの増幅度を上げるようにするためのものである。 FIG. 1 is a block diagram of a monitoring device, in which 1 is a camera, 1a is a camera amplifier, 1b is a brightness detection section, 2 is a preprocessing section, 3 is a vehicle contour detection section, 4 is a driver contour detection section, and 5 is a Vehicle number detection section, 6 is a color detection section, 7 is a size detection section, 8 is a manufacturer detection section, 9 is a vehicle model detection section, 10 is a list of vehicle models by manufacturer, 11 is a glasses detection section, 12 is a clothing color detection section, 13 is a gender detection section, 14 is a power ON switch, 15 is a GPS sensor, 16 is a battery, 17 is a remaining battery level detection section, 18 is an ID code section, 19 is a subsequent detection section, 20 is an image SW (switch), 21 2 is a wireless communication circuit, and 22 is a photographing interval determining unit. The brightness detection unit 1b in the camera 1 determines the brightness based on the amplitude of the camera signal, and increases the amplification degree of the camera amplifier 1a when the brightness decreases at night or the like.

撮影時間の設定は、車両番号が認識できるかどうかがキーファクタであるため、図２の撮影間隔決定部２２は、明るさ検出部１b出力とともに車両番号検知部５の出力を見ながら撮影間隔を決定し、カメラ１に決定された時間を通知する。夜間では、暗いため車両番号が認識できるよう、撮影時間は長くする必要がある。撮影時間を長くすることが撮影間隔を長くし、後続車が接近していた時、その後続車の撮影ができず、検知ができなくなる可能性もあるが、その後続車は、他の道路区間で認識される機会も多いので、それを、良しとしてもよい。 Since the key factor for setting the photographing time is whether the vehicle number can be recognized, the photographing interval determining section 22 in FIG. The camera 1 is notified of the determined time. At night, it is dark, so the shooting time needs to be long so that the vehicle number can be recognized. Increasing the shooting time will lengthen the shooting interval, and when the following vehicle is approaching, it may not be possible to photograph and detect the following vehicle, but the following vehicle may be on another road section. There are many opportunities to be recognized for this, so it may be considered a good thing.

図１に示す検知部（色、大きさ、メーカ、車種など特徴項目の検知）の作業は、検知するために予め設定されているリストとの比較作業である。色検知部６には、色パタンとして、黒、赤、白、緑、青、黄、灰などが設定されていて、その中から最も似ている色を選び、検知結果として出力する。大きさ検知部７では、セダン車、ハイルーフ車、トラック、バス、軽自動車、その他の大型車などのパタンで検知される。一般にバスやその他の大型車は、車両の警察の捜索対象になることは、まずないので検知作業を省略してもよい。メーカ検知部８は車両の前部についているメーカのマーク（ロゴ）を検知することで行う。車種検知部９は、例えばベンツではCクラス、Eクラス、トヨタではアクア、カローラなどがパタン化されていて、その中から、最も似ているパタンが検知される。メーカのマーク検知作業は比較的容易であり、メーカ検知部８の出力から、メーカ別車種リスト１０から車種検知部９へ、車種パタンがロードされる。なお、メーカ別車種リスト１０の内容は、自動車メーカ３３からの情報提供を受け、管理サーバ３１、無線通信網３０より、監視装置３４に届き、随時更新されている。 The work of the detection unit shown in FIG. 1 (detection of characteristic items such as color, size, manufacturer, car model, etc.) is a comparison work with a list set in advance for detection. The color detection unit 6 is set with black, red, white, green, blue, yellow, gray, etc. as color patterns, and selects the most similar color from among them and outputs it as a detection result. The size detection unit 7 detects patterns such as sedan cars, high-roof cars, trucks, buses, light cars, and other large vehicles. In general, buses and other large vehicles are unlikely to be searched by police, so detection work may be omitted. The manufacturer detection unit 8 detects the manufacturer's mark (logo) on the front of the vehicle. The vehicle type detection unit 9 has patterns such as C class and E class for Benz, Aqua and Corolla for Toyota, and detects the most similar pattern among them. The work of detecting a maker's mark is relatively easy, and a vehicle model pattern is loaded from the output of the maker detection section 8 to the vehicle model detection section 9 from the maker-specific vehicle model list 10. The contents of the manufacturer-specific vehicle model list 10 are updated as needed after receiving information from the automobile manufacturer 33 and reaching the monitoring device 34 via the management server 31 and the wireless communication network 30.

表１のＧＰＳ値は、監視装置３４のＧＰＳセンサ１５から提供される所定の値、車両の走行方向は、「東」とか「北」、車線は「中央寄り」とか「歩道より」で示す。制限速度は、その区間での車両に許される最大走行速度である。 The GPS values in Table 1 are predetermined values provided by the GPS sensor 15 of the monitoring device 34 , the driving direction of the vehicle is indicated as "east" or "north", and the lane is indicated as "closer to the center" or "from the sidewalk". The speed limit is the maximum speed allowed for vehicles in that section.

表１では画像番号の記入が省略されているが、画像番号は、「ＩＤ符号＋撮影日時情報＋連番」で構成される。日時情報は、撮影日時が、例えば２０２２年６月５日１３時２５分４２秒であれば、20220605132542となり、連番は４桁であり、前記したように撮影間隔が１００マイクロ秒なら、１秒間に１万枚が撮影されるので、連番としては、１秒間の最初の撮影であれば、0001,最後の撮影であれば、9999である。 Although the entry of the image number is omitted in Table 1, the image number is composed of "ID code + shooting date and time information + serial number". For example, if the shooting date and time is 13:25:42 on June 5, 2022, the date and time information will be 20220605132542, and the serial number will be 4 digits, and if the shooting interval is 100 microseconds as described above, then 1 second Since 10,000 images are taken per second, the sequential number is 0001 for the first shot in one second, and 9999 for the last shot.

検知リスト一覧部３１１は、監視装置３４から受信した検知結果情報で表１の情報に相当する。この中には表１の時刻T3にあるように検知結果が「未検知」なものがある。検知結果が「未検知」なものについては、管理サーバ３１内の高度検知部３１６で、高度な検知アルゴリズムと処理速度で、原画像をもとに再度検知を試み、不明でなくなった未検知項目（車両番号や車種、運転者の眼鏡など）は、その結果を検知リスト一覧部３１１に送る。高度検知部で優先すべきことは、車両番号の検知であり、番号検知のため、原画像の車両番号部分の抜取、電子ズームによる画像の拡大、番号数字の補完などのアルゴリズムを用いて行う。検知作業は、監視装置３４のようにリアルタイムである必要はないので、車両番号の検知作業をできるだけ丁寧に行う。高度検知部３１６は、このような画像解析作業を行うが、最新のアルゴリズム技術が反映されるよう、アルゴリズムは適宜アップデートされている。未検知抽出部３１２は、検知リスト一覧部３１１の出力より「未検知」とされた特徴項目を抽出するためのもので、その出力が高度検知部３１６に届く。例えば表１の時刻Ｔ３においては「未検知」項目があり、表１に示す画像番号をもとに、高度検知部３１６で画像解析を行う。このようにして管理サーバ３１の高度検知作業をもとに修正された検知リスト一覧部３１１の出力は、比較判定部３１３で捜索対象リスト部３１４のリストと比較し、一致を検出する。一致が確認されたとき、捜索目的がひき逃げの時は、速やかに捜索依頼者３２や捜索当事者としての警察に連絡される。なお、捜索当事者である警察などは、図３の捜索依頼者３２に含まれる。 The detection list list section 311 is detection result information received from the monitoring device 34 and corresponds to the information in Table 1. Among these, as shown at time T3 in Table 1, there are cases where the detection result is "undetected". If the detection result is "undetected", the advanced detection unit 316 in the management server 31 attempts detection again based on the original image using an advanced detection algorithm and processing speed, and detects the undetected items that are no longer unknown. (vehicle number, car model, driver's glasses, etc.) sends the results to the detection list list section 311. The priority of the altitude detection unit is to detect the vehicle number, and this is done using algorithms such as extracting the vehicle number part from the original image, enlarging the image with electronic zoom, and complementing the number numbers. Since the detection work does not need to be done in real time unlike the monitoring device 34, the vehicle number detection work is performed as carefully as possible. The altitude detection unit 316 performs such image analysis work, and the algorithm is updated as appropriate to reflect the latest algorithm technology. The undetected extraction unit 312 is for extracting feature items marked as “undetected” from the output of the detection list list unit 311, and its output reaches the altitude detection unit 316. For example, at time T3 in Table 1, there is an "undetected" item, and the altitude detection unit 316 performs image analysis based on the image number shown in Table 1. The output of the detection list list section 311 modified based on the altitude detection work of the management server 31 in this way is compared with the list of the search target list section 314 in the comparison/judgment section 313 to detect a match. When a match is confirmed, if the purpose of the search is a hit-and-run, the search requester 32 or the police as the party involved in the search are immediately contacted. Incidentally, the police and other parties involved in the search are included in the search requester 32 in FIG.

上記の実施態様は、監視装置３４が車両、運転者の特徴検出作業を行う例で示したが、監視装置３４は、カメラ画像のみを管理サーバ３１に送り、管理サーバ３１が特徴検出作業も行うようにする事も処理能力の高い管理サーバを使用することで可能である。このケースでは監視装置３４の構成は、図１のカメラ１、ＧＰＳセンサ１５、ＩＤ符号部１８を含んだカメラ装置に簡易化される。なお、撮影間隔決定部の動作は管理サーバ３１で行われ、管理サーバ３１から決定された撮影間隔がカメラ装置に送信される。 The above embodiment has been described as an example in which the monitoring device 34 performs the feature detection work of the vehicle and the driver, but the monitoring device 34 sends only camera images to the management server 31, and the management server 31 also performs the feature detection work. This can also be done by using a management server with high processing capacity. In this case , the configuration of the monitoring device 34 is simplified to a camera device including the camera 1, the GPS sensor 15, and the ID code unit 18 shown in FIG. Note that the operation of the photographing interval determining unit is performed by the management server 31, and the determined photographing interval is transmitted from the management server 31 to the camera device.

Claims (5)

道路に設置される監視装置と管理サーバが無線通信網で接続され、捜索依頼者からの捜索車両についての特徴の記憶情報をもとに、前記監視装置は、前記記憶情報の特徴項目ごとに走行中の車両のカメラ画像から車両の特徴を検知し、検知結果を、前記監視装置に付与される特有のＩＤ符号と車両画像とともに検知情報として前記管理サーバに送信し、該管理サーバでは、前記監視装置から送信される前記検知情報と、捜索依頼者からの前記記憶情報を比較し、一致が確認されたとき、そのことを、前記管理サーバは前記捜索依頼者に連絡することを特徴とする車両監視システム。 A monitoring device installed on the road and a management server are connected via a wireless communication network, and based on stored information about the characteristics of the search vehicle from the search requester, the monitoring device runs according to the characteristic items of the stored information. The characteristics of the vehicle are detected from the camera image of the vehicle inside, and the detection result is sent as detection information to the management server together with a unique ID code given to the monitoring device and the vehicle image. The vehicle is characterized in that the detected information transmitted from the device is compared with the stored information from the search requester, and when a match is confirmed, the management server notifies the search requester of the fact. Monitoring system. 道路に設置されるカメラを具備する監視装置と管理サーバが無線通信網で接続され、前記監視装置には固有のＩＤ符号が付与され、前記カメラで道路を走行する車両の画像を撮影し、撮影画像を前記管理サーバに送信し、該管理サーバにおいては、捜索依頼者から捜索車両についての特徴の記憶情報を受信するとともに、前記記憶情報の特徴項目ごとに前記撮影画像から車両の特徴を検知し、検知結果と前記捜索依頼者からの捜索車両についての特徴の記憶情報を比較し、一致が確認されたとき、そのことを、前記管理サーバは前記捜索依頼者に連絡することを特徴とする車両監視システム。 A monitoring device equipped with a camera installed on the road and a management server are connected via a wireless communication network, the monitoring device is given a unique ID code, and the camera takes images of vehicles traveling on the road. The image is transmitted to the management server, and the management server receives stored information of characteristics about the searched vehicle from the search requester and detects characteristics of the vehicle from the captured image for each characteristic item of the stored information. , the detection result is compared with the stored information of characteristics about the searched vehicle from the search requester, and when a match is confirmed, the management server notifies the search requester of the same. Monitoring system. 請求項１において、車両の画像より車両の特徴が未検知とされた前記特徴項目に対し、前記管理サーバでは、前記監視装置が具備する検知能力より高度な検知能力を有す検知手段を具備し、前記監視装置より送信される車両の画像を解析できるようにしたことを特徴とする車両監視システム。 In claim 1, the management server includes a detection means having a detection capability higher than the detection capability of the monitoring device for the characteristic item of the vehicle that is determined to be undetected from the image of the vehicle. , A vehicle monitoring system characterized in that it is possible to analyze images of a vehicle transmitted from the monitoring device. 請求項１または２において、前記特徴項目として自動車メーカから提供される車種リスト情報を活用することを特徴とする車両監視システム。 3. The vehicle monitoring system according to claim 1, wherein vehicle type list information provided by an automobile manufacturer is utilized as the feature item. 請求項１または２において、前記監視装置のＩＤ符号は、管理サーバ番号、郵便番号、道路番号、道路区間番号で構成され、監視装置の設置時に監視装置に書き込まれることを特徴とする車両監視システム。 3. The vehicle monitoring system according to claim 1, wherein the ID code of the monitoring device is composed of a management server number, a postal code, a road number, and a road section number, and is written into the monitoring device when the monitoring device is installed. .

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