JPH11213284A - 車種判別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 車両の特定の構成要素が正しく検出できない
場合でも、精度良く、かつ安価な装置で車種判別できる
と共に、画像に歪みがある場合でも精度良く車種判別で
きる車種判別装置を実現することを目的とする。 【解決手段】 あらかじめ車両の構成要素の属性が格納
された構成要素辞書と、その構成要素辞書を参照して車
両が撮像されている入力画像から撮像車両の構成要素を
検出する構成要素検出手段と、あらかじめ車両の構成要
素の位置関係が格納された構成要素配置辞書と、その構
成要素配置辞書を参照して構成要素検出手段が検出した
撮像車両の構成要素の候補領域からその構成要素の種類
を決定する構成要素決定手段と、あらかじめ車両の車種
毎の構成要素の関連情報が格納された車両辞書と、構成
要素決定手段が決定した構成要素と車両辞書とを照合し
て撮像車両の種別を判別する車種判別手段とを備えるも
のである。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、車両の撮像され
た画像から車両の種別を判別する車種判別装置に関する
ものである。

【０００２】

【従来の技術】図１６は、例えば特開昭６１−１７６８
０８に記載の従来の車種判別装置の概略構成を示すブロ
ック図である。図において、１は画像信号をデジタル化
して入力画像を作成する画像入力手段、１０１は入力画
像からナンバープレートの位置を検出すると共に、ナン
バープレート画像の文字を認識するナンバープレート認
識手段、１０２は車幅を検出する車幅検知センサ、１０
３はナンバープレート位置の検出結果及び車幅の検出結
果に基づいて入力画像から車種を判別する車種判別手
段、１０４はナンバープレートの文字の認識結果と車種
判別手段１０３の車種判別結果から登録車両の照合検索
を行う検索部である。より詳しくは、画像入力手段１は
車両を撮像する撮像部とその撮像した画像を記憶するフ
レームメモリから構成され、ナンバープレート認識手段
１０１はナンバープレート割出し部と文字割出部と文字
認識部から構成され、車種判別手段１０３は特徴抽出部
と照合部と辞書メモリから構成されている。

【０００３】次に動作を説明する。まず画像入力手段１
がカメラ等から入力した信号をデジタル化して入力画像
を作成し、フレームメモリに記憶する。次にナンバープ
レート認識手段１０１がフレームメモリに格納された入
力画像からナンバープレートを検出してナンバープレー
ト中の文字を認識する。さらに、車幅検知センサ１０２
が走行する車両の車幅を検知する。車幅検知センサ１０
２は、道路上の門構えに配設されたフォトダイオードア
レイや道路上に敷設した圧力センサ等により構成され
る。

【０００４】そして、車種判別手段１０３が入力画像に
おけるナンバープレート以外の領域（処理領域）の特徴
を抽出し、辞書メモリの内容と照合して車種を判別す
る。特徴抽出部では、車幅検知センサ１０２で得られた
車幅情報と、ナンバープレート認識手段１０１で検出し
たナンバープレートの位置情報とをもとに処理領域を決
定し、その処理領域を左右／上下に走査して黒白の変化
点数、連続する黒点数及び白点数の分布をとり、特徴値
を求める。照合部では、この特徴値を辞書メモリに格納
されている車種毎の特徴辞書と比較照合し、最も合致す
る車種を判別結果とする。

【０００５】最後に検索部１０４がナンバープレート認
識手段１０１で得られたナンバープレート文字の認識結
果と、車種判別手段１０３で得られた車種判別結果とを
使用し、予め補足するために登録されている車両と照合
検索する。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら従来の車
種判別装置では、車幅情報とナンバープレートの位置情
報に従って車種判別に用いる処理領域を決定するため、
ナンバープレートが正しく検出できない場合は車種を判
別できないという問題があった。さらに、専用の車幅検
知センサが必要なため、システムが高価なものになると
いう問題があった。また、斜めに進入してきた車両を撮
像した場合には、画像に歪み（回転）が発生し、処理領
域の位置が望ましい位置からずれてしまうため、正しく
車種判別できないという問題があった。さらに画像の歪
みを回避するために画像の歪み具合に応じて処理領域の
位置補正を行う場合にも車幅情報とナンバープレートの
位置情報だけでは補正できないという問題があった。

【０００７】この発明は上記のような問題点を解決する
ためになされたもので、例えばナンバープレートのよう
な車両の特定の構成要素が正しく検出できない場合でも
精度良く車種判別できると共に、安価な装置で車種判別
できる車種判別装置を実現することを目的とする。ま
た、例えば、斜めに進入してきた車両を撮像し、画像に
歪みがある場合でも精度良く車種を判別できる車種判別
装置を実現することを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】この発明に係る車種判別
装置は、あらかじめ車両の構成要素の属性が格納された
構成要素辞書と、その構成要素辞書を参照して構成要素
の属性に基づいて車両が撮像されている入力画像から撮
像車両の構成要素を検出する構成要素検出手段と、あら
かじめ車両の構成要素の位置関係が格納された構成要素
配置辞書と、その構成要素配置辞書を参照して構成要素
の位置関係に基づいて構成要素検出手段が検出した撮像
車両の構成要素の候補領域からその構成要素の種類を決
定する構成要素決定手段と、あらかじめ車種毎の構成要
素を判別するための車両の車種毎の構成要素の関連情報
が格納された車両辞書と、構成要素決定手段が決定した
構成要素と車両辞書とを照合して車種毎の構成要素の関
連情報に基づいて撮像車両の種別を判別する車種判別手
段とを備えるものである。

【０００９】また、次の発明に係る車種判別装置は、構
成要素決定手段が構成要素配置辞書を参照して構成要素
の種類を決定する際に、あらかじめ基準構成要素として
定めた構成要素の位置に基づいて車両中心線を求めその
車両中心線を用いるものである。

【００１０】また、次の発明に係る車種判別装置は、入
力画像からナンバープレートを認識するナンバープレー
ト認識手段を備え、そのナンバープレート認識手段の認
識結果に応じて構成要素辞書、構成要素配置辞書及び又
は車両辞書の参照範囲を限定するものである。

【００１１】さらにまた、次の発明に係る車種判別装置
は、ナンバープレート認識手段がナンバープレートの属
性を認識するものである。

【００１２】さらにまた、次の発明に係る車種判別装置
は、ナンバープレート認識手段がナンバープレートの車
種コードを認識するものである。

【００１３】また、次の発明に係る車種判別装置は、入
力画像から車体上のマークや文字を認識するマーク認識
手段を備え、そのマーク認識手段の認識結果に応じて構
成要素辞書、構成要素配置辞書及び又は車両辞書の参照
範囲を限定するものである。

【００１４】また、次の発明に係る車種判別装置は、入
力画像からナンバープレートを認識するナンバープレー
ト認識手段と、入力画像から車体上のマークや文字を認
識するマーク認識手段とを備え、ナンバープレート認識
手段及びマーク認識手段の認識結果に応じて構成要素辞
書、構成要素配置辞書及び又は車両辞書の参照範囲を限
定するものである。

【００１５】

【発明の実施の形態】実施の形態１．以下、この発明の
実施の形態１を図を用いて説明する。図１は本実施の形
態１の概略構成を示すブロック図である。図１におい
て、１は車両を撮像すると共に撮像画像信号をデジタル
化して入力画像を作成し車両の画像を入力する画像入力
手段、２はあらかじめ車両の構成要素の属性が格納され
た構成要素辞書、３は構成要素辞書２を参照して構成要
素の属性に基づいて画像入力手段１に記憶された入力画
像から撮像車両の構成要素を検出する構成要素検出手
段、４はあらかじめ車両の構成要素の位置関係が格納さ
れた構成要素配置辞書、５は構成要素配置辞書４を参照
して構成要素の位置関係に基づいて構成要素検出手段３
の検出結果である構成要素の候補領域から撮像車両の構
成要素の種類を決定する構成要素決定手段、６はあらか
じめ車種毎の構成要素を判別するための車種毎の構成要
素の関連情報が格納された車両辞書、７は構成要素決定
手段５の決定結果と車両辞書６とを照合して車種毎の構
成要素の関連情報に基づいて撮像車両の種別を判別する
車種判別手段である。

【００１６】次に動作を図１〜図３を用いて説明する。
図２は本実施の形態の動作の流れを示すフローチャート
である。図３は画像入力手段に記憶された入力画像であ
り、車両前面を撮像したものである。図４は入力画像か
らエッジ検出を行って作成したエッジ画像である。

【００１７】車種判別装置は、例えば、車両がカメラの
撮像範囲内に到来したことを感知して動作がスタートす
る。まず、画像入力手段１が画像入力をする（ステップ
Ｓ１）。従来例と同様に、例えば、カメラが車両の到来
に応じて車両を撮像し、その入力信号をデジタル化して
入力画像を作成してフレームメモリに記憶する。

【００１８】次に構成要素検出手段３は、構成要素辞書
２を参照して車両の構成要素を検出する（ステップＳ
２）。構成要素とは、車両画像を構成する個々の領域で
あり、本実施の形態では、フロントガラス、ヘッドライ
ト、ウインカー、ナンバープレートの４種類を対象とす
る。

【００１９】構成要素検出においては、まず入力画像か
ら構成要素の可能性のある候補領域を求める。例えば、
「ピラミッド階層化高速ハフ変換を用いたナンバープレ
ート領域抽出」（電子情報通信学会論文誌Ｄ、Ｖｏｌ．
Ｊ７０−Ｄ、Ｎｏ．７、ｐｐ．１３８３〜１３８９）の
「３．前処理」に記載のように、入力画像をソーベル変
換（Ｓｏｂｅｌ変換）後２値化を行ってエッジ画像を作
成し、エッジで囲まれた領域を構成要素の可能性のある
候補領域とする。図４は図１の入力画像から作成したエ
ッジ画像であり、構成要素の候補領域を示す図である。
本実施の形態では、図４の８〜２０が構成要素の候補領
域として検出されたものとする。

【００２０】次に構成要素検出手段３は、構成要素辞書
２を参照して構成要素の属性に基づいて各候補領域がど
の構成要素となるか判定し、４種類のいずれかの構成要
素と判定された候補領域にその構成要素を示すフラグを
付加して構成要素の検出結果として出力する。構成要素
辞書２には、構成要素毎に、各構成要素の属性、例え
ば、色、幅／高さの最大値と最小値が格納されている。
構成要素検出手段３は、構成要素の可能性のある各候補
領域の属性を構成要素辞書２内の属性と比較照合する。
合致するものがあれば、その候補領域に対応する構成要
素を示すフラグを付加して出力する。

【００２１】なお、本実施の形態では、一つの候補領域
に複数の構成要素のフラグが付加されても良いものとす
る。また、ドアミラーのように車両によって色が異なる
構成要素については、色属性による判定を行わなくても
良い。例えば、構成要素辞書２内の色属性を「照合除外
属性」としておき、その構成要素については色属性によ
る判定を行わないようにする。その他の構成要素につい
ても、その特徴に応じて特定の属性について照合除外と
しても良い。本実施の形態では、図４の候補領域のう
ち、９がフロントガラス、１０と１１がドアミラー、１
２と１３がヘッドライト、１７と１８がウインカー、１
２と１９がナンバープレートと判定されたものとする。

【００２２】次に構成要素決定手段５は、構成要素配置
辞書４を参照して構成要素の位置関係に基づいて構成要
素検出手段３で検出された構成要素の候補領域から撮像
車両の構成要素の種類を決定する（ステップＳ３）。構
成要素配置辞書４には車両の構成要素の位置関係を示す
情報が格納されている。例えば、各構成要素毎に、他の
構成要素との相対位置として、フロントガラスはヘッド
ライトよりも上にある、ナンバープレートはヘッドライ
トより下にあるという情報や、各構成要素間の画像上の
距離の最大値／最小値が格納されている。構成要素決定
手段５は、各構成要素の組み合わせについて構成要素配
置辞書４の内容と比較照合して、車両構成要素の種類を
決定する。

【００２３】本ステップが終了した時点で、各構成要素
のフラグ（構成要素の種類を示すフラグ）は一つに決定
される。例えば、本実施の形態では、図４の画像におい
て構成要素検出手段３は１２と１９をナンバープレート
としたが、構成要素配置辞書４内の「ナンバープレート
はヘッドライトより下にある」という情報により、本ス
テップでは１９がナンバープレートであると決定され
る。

【００２４】最後に車種判別手段７は、構成要素決定手
段５で決定した撮像車両の構成要素と車両辞書６とを照
合して入力画像中の車両の種別を判別する（ステップＳ
４）。車両辞書６には、車種毎の構成要素の関連情報、
例えば、形状（丸い、四角など）や画像上の大きさ
（幅、高さなど）、構成要素間の画像上の距離が格納さ
れている。これを構成要素決定手段５で決定した構成要
素と比較照合して最も合致した車種を判別結果とし、車
種判別の動作を終了する。

【００２５】このように、画像入力手段１で車両の到来
に応じて車両を撮像し、その入力信号をデジタル化して
入力画像を作成してフレームメモリに記憶する。次に構
成要素検出手段３で記憶された入力画像から色、幅／高
さの最大値と最小値などの属性に基づいて、車両の構成
要素の候補領域を検出する。さらに、構成要素決定手段
５で構成要素間の相対位置や構成要素間の画像上の距離
などの位置関係に基づいて、車両の構成要素の種類を決
定する。最後に、決定した構成要素と車両辞書に格納さ
れた車種毎の構成要素の関連情報や画像上の大きさなど
とを比較照合して、撮像車種を判別する。その後、例え
ば、判別した車両を車種名と共に表示画面上に表示する
ことで、判別結果を確認できるようにする。

【００２６】以上のように、本実施の形態に係る車種判
別装置によれば、車両の複数の構成要素の候補領域を検
出し、それらの位置関係の情報に基づいて種類を決定し
た構成要素を用いて車種を判別することにより、車両の
各構成要素を正しく検出でき、安価な装置で精度良く車
種判別することができる。また、全く検出できない構成
要素があったとしても、他の構成要素の情報から精度良
く車種判別することができる。例えば、ナンバープレー
トのような特定の構成要素が検出できなくても他のヘッ
ドライトやフロントガラスなどの情報から車種判別する
ことができる。

【００２７】なお、実施の形態１では、入力画像を車両
前面の画像としたが、車両が撮像されているものであれ
ば良く、これに限定されるものではない。例えば、後面
画像、側面画像、上面などでも、同様の効果を得られ
る。その場合構成要素に、リアウインドウ、テイルラン
プなどの車両のその他の構成要素を含めても良い。ま
た、入力画像として複数の画像を用いても良い。例え
ば、入力画像として車両前面画像と側面画像を用いて車
種判別しても良い。この場合、車種判別の処理時間は増
加する可能性があるが、車種判別の精度は向上する。

【００２８】また、構成要素検出手段における構成要素
候補領域の検出法として、エッジ画像を作成し、エッジ
で囲まれた領域を構成要素の候補領域として検出する場
合について説明したが、これに限定されるものではな
い。入力画像から構成要素を検出できるものであれば別
手法でも良く、同様の効果を得られる。また、複数の手
法を用いたり、構成要素毎に異なる手法を用いても良
い。

【００２９】また、車両の構成要素を、フロントガラ
ス、ヘッドライト、ウインカー、ナンバープレートとす
る場合について説明したが、これ以外の、例えばフロン
トグリル、バンパー、大型貨物車両の運転席上部にある
速度表示灯などを構成要素としても良く、同様の効果を
得られる。また、より多くの構成要素を車種判別に用い
ることによって、さらに車種判別の精度を向上すること
ができる。

【００３０】また、構成要素辞書に格納された構成要素
の属性を、色、幅／高さの最大値と最小値とする場合に
ついて説明したが、これは他の属性または基準となる画
像そのものを含めても良く、同様の効果を得られる。例
えば、構成要素辞書にウインカーの基準となる画像を格
納しておき、構成要素検出手段でそのウインカーの画像
と入力画像から検出した各構成要素の候補領域とを比較
照合し、構成要素を決定する。

【００３１】また、構成要素配置辞書の格納内容を、相
対的な上下関係と各構成要素間の画像上の距離の最大値
／最小値とする場合について説明したが、構成要素の位
置関係を示すものであれば、別の項目、例えば左右の位
置関係なども含めても良く、同様の効果を得られる。ま
た、より多くの構成要素の位置関係が格納された構成要
素配置辞書を用いることによって、さらに車種判別の精
度を向上することができる。

【００３２】また、車両辞書の格納内容を、構成要素の
形状や画像上の大きさ、構成要素間の画像上の距離とす
る場合について説明したが、これは他の項目または基準
となる画像そのものを含めても良く、また検出する構成
要素の情報だけでなく構成要素を基準にして設定した別
領域の情報も含め、車種判別手段は直接入力画像を参照
して比較照合するようにしても良い。

【００３３】また、車種判別する対象は、トラックや普
通車といった粗いレベルでも、車両の通称名称や型式を
含む細かなレベルでも良い。判別するレベルに応じて各
辞書の内容を変更する、または各辞書の比較照合範囲を
変更することにより、効率よく判別レベルに応じて車種
判別することができる。

【００３４】実施の形態２．以下、この発明の実施の形
態２を図を用いて説明する。前述の実施の形態１と同様
に、本実施の形態の概略構成を示すブロック図は図１で
ある。

【００３５】本実施の形態の動作を図１及び図５〜図７
を用いて説明する。図５は本実施の形態の動作の流れを
示すフローチャートである。図６は画像入力手段により
入力された入力画像であり、水平線に対して角度α斜め
に進入して来た車両の前面を撮像したものである。図７
は入力画像からエッジ検出を行って作成したエッジ画像
である。

【００３６】車種判別装置は、例えば、車両がカメラの
撮像範囲内に到来したことを感知して動作がスタートす
る。まず、実施の形態１のステップＳ１〜Ｓ２と同様
に、画像入力し（ステップＴ１）、構成要素を検出して
（ステップＴ２）、車両の画像から構成要素を検出す
る。

【００３７】その後、構成要素決定手段５は、検出対象
の構成要素のうち、あらかじめ基準構成要素と定めてお
いた構成要素の位置を基準として車両中心線を求める
（ステップＴ３）。本実施の形態では、ヘッドライトを
基準構成要素とする。図６の入力画像から作成したエッ
ジ画像が図７であり、２１と２２がステップＴ２におい
て構成要素検出手段３の検出したヘッドライトである。
構成要素決定手段５は、ヘッドライト２１、２２の位置
を基準として、入力画像における車両中心線を求める。
図７の２３が構成要素決定手段５で求めた車両中心線で
ある。

【００３８】次に構成要素決定手段５は、車両中心線２
３の位置と角度に従って、構成要素検出手段３で検出さ
れた構成要素の候補領域から撮像車両の構成要素の種類
を決定する（ステップＴ４）。本ステップの動作は実施
の形態１のステップＳ３とほぼ同じであるが、本実施の
形態では、構成要素配置辞書４の格納項目の一つにペア
線対称フラグがあるものとする。ペア線対称フラグと
は、当該構成要素が一つの車両に対して２個存在し、そ
れが車両中心線に関して線対称の位置関係にあることを
示すものである。例えば、ヘッドライト、ウインカー、
ドアミラーが該当する。構成要素決定手段５は、ペア線
対称フラグの付いている構成要素に対して、車両中心線
に関して線対称の位置関係にあることも決定条件とす
る。また、入力画像における構成要素間の距離や方向
は、車両中心線の方向が垂直になるように回転補正を行
って求める。

【００３９】その後、実施の形態１と同様に、車種判別
手段７が構成要素決定手段５の出力と車両辞書６とを照
合して撮像車両の種別を判別し（ステップＴ５）、車種
判別の動作を終了する。

【００４０】以上のように、本実施の形態に係る車種判
別装置によれば、前述の効果に加え、車両の中心線を求
めて、その車両中心線の位置と角度に従って車両の構成
要素の種類を決定することにより、例えば、斜めに進入
して来た車両を撮像し、画像に歪みがある場合でも精度
良く車種判別できる。

【００４１】すなわち、例えば、車両中心線に関する位
置関係を構成要素の決定条件に加えることにより、ウイ
ンカーなどのように車両中心に関して対称な構成要素の
検出精度を向上することができると共に、車両中心線に
基づいて回転補正を行って入力画像における構成要素間
の距離を求めることにより、さらに車両の構成要素の検
出精度を向上することができ、画像に歪みがある場合で
も精度良く車種判別することができる。

【００４２】なお、実施の形態２では、車両中心線を用
いて判定する構成要素を、ウインカーのように一つの車
両に２個存在し、それが車両中心線に対して線対称の位
置関係にあるものとしたが、これに限定されるものでは
なく、車両中心線に対して線対称の位置関係にあるもの
であれば良い。例えば、フロントグリルのように、一つ
の車両に１個しかなく自らが車両中心線に対して線対称
のものを含めても良い。

【００４３】また、実施の形態１のように様々な形態に
変形してもよく、変形に応じて各々前述の効果を得られ
る。例えば、入力画像として複数の画像を用いても良
く、この場合、車種判別の処理時間は増加する可能性が
あるが、本実施の形態の効果に加え、さらに車種判別の
精度が向上するという効果を得られる。

【００４４】実施の形態３．以下、この発明の実施の形
態３を図を用いて説明する。図８は本実施の形態の概略
構成を示すブロック図である。図８において前述の実施
の形態と同一のものは、同一符号を付して説明を省略す
る。２４は画像入力手段１に記憶された入力画像からナ
ンバープレートを認識するナンバープレート認識手段で
ある。

【００４５】次に動作を図８〜図１０を用いて説明す
る。図９は本実施の形態の動作の流れを示すフローチャ
ートである。図１０はナンバープレートの種類を示す略
線図である。

【００４６】車種判別装置は、例えば、車両がカメラの
撮像範囲内に到来したことを感知して動作がスタートす
る。まず、実施の形態１のステップＳ１と同様に、画像
を入力する（ステップＵ１）。

【００４７】次にナンバープレート認識手段２４は、画
像入力手段１に記憶された入力画像からナンバープレー
トを検出してナンバープレートの属性と文字を認識する
（ステップＵ２）。ナンバープレートの検出と認識につ
いては、例えば「ナンバープレート認識装置の開発」
（信学技報ＰＲＭＵ９６−４６、ｐｐ．６５〜７２）に
記載の手法を用いる。ナンバープレートには、図１０に
示すように、大型車両用の大型プレートと、中型車両用
の中型プレートがある。またナンバープレートの右上の
数字は車種を示す車種コードである。ナンバープレート
認識手段２４は、ナンバープレートを検出し、ナンバー
プレートの属性（例えば、中型／大型プレートのどちら
か）と車種コードの認識結果を出力する。

【００４８】次に構成要素検出手段３は、ナンバープレ
ート認識手段２４の認識結果に基づいて、構成要素辞書
２を参照して撮像車両の構成要素を検出する（ステップ
Ｕ３）。本実施の形態では、構成要素辞書２の内容はナ
ンバープレート属性及び車種コードに対応づけて格納さ
れているものとする。例えば、中型で車種１桁目が３か
５か７の構成要素、大型で車種１桁目が１か２の構成要
素、というような構成で格納されているとする。構成要
素検出手段３は、ナンバープレート認識手段２４で認識
したナンバープレートの属性と車種コードに合致する範
囲に限定して構成要素辞書２を参照して撮像車両の構成
要素の候補領域を検出する。それ以外は、実施の形態１
のステップＳ２と同じである。

【００４９】次に構成要素決定手段５は、ナンバープレ
ート認識手段２４の認識結果に基づいて、構成要素配置
辞書４を参照して構成要素検出手段３で検出された構成
要素の候補領域から撮像車両の構成要素の種類を決定す
る（ステップＵ４）。本実施の形態では、構成要素配置
辞書４も、構成要素辞書２と同様に、内容はナンバープ
レート属性及び車種コードに対応づけて格納されている
ものとする。構成要素決定手段５は、ナンバープレート
認識手段２４で認識したナンバープレートの属性と車種
コードに合致する範囲に限定して構成要素配置辞書４を
参照して車両構成要素の種類を決定する。それ以外は、
実施の形態１のステップＳ３と同じである。

【００５０】その後、実施の形態１と同様の手順で、車
種判別手段７が構成要素決定手段５で決定した撮像車両
の構成要素と車両辞書６とを照合して撮像車両の種別を
判別し（ステップＵ５）、車種判別の動作を終了する。

【００５１】以上のように、本実施の形態に係る車種判
別装置によれば、前述の効果に加え、ナンバープレート
の属性や車種コードの認識結果に基づいて構成要素辞書
や構成要素配置辞書の参照範囲を限定することにより、
実際とは異なる車種への誤判別を低減させることができ
る。また、車種判別の処理を高速化することができる。

【００５２】なお、実施の形態３では、ナンバープレー
トの属性と車種コードの認識結果に基づいて各辞書の参
照範囲を限定する場合について説明したが、辞書の参照
範囲を限定するものであればよく、これに限定されるも
のではない。例えば、ナンバープレートの属性のみで辞
書の参照範囲を限定しても良い。この場合、車種コード
を認識する必要がないので、より簡単な装置で、かつ、
より高速に車種判別を実現できる。また、例えば、ナン
バープレートの属性、車種コード及び色に基づいて辞書
の参照範囲を限定しても良い。この場合、参照範囲をよ
り狭く限定することができるため、さらに誤判別を低減
することができる。

【００５３】また、構成要素辞書と構成要素配置辞書の
参照範囲を限定する場合について説明したが、これに限
定されるものではない。例えば、構成要素辞書のみの参
照範囲を限定するようにしても良いし、車両辞書のみの
参照範囲を限定するようにしても良い。また、全ての辞
書の参照範囲を限定するようにしても良い。

【００５４】また、前述の実施の形態のように様々な形
態に変形してもよく、変形に応じて各々前述の効果を得
られる。例えば、入力画像として複数の画像を用いても
良く、この場合、車種判別の処理時間は増加する可能性
があるが、本実施の形態の効果に加え、さらに車種判別
の精度が向上するという効果を得られる。

【００５５】実施の形態４．以下、この発明の実施の形
態４を図を用いて説明する。図１１は本実施の形態の概
略構成を示すブロック図である。図１１において前述の
実施の形態と同一のものは、同一符号を付して説明を省
略する。２５は画像入力手段１に記憶された入力画像か
ら車体上のマークや文字を認識するマーク認識手段であ
る。

【００５６】次に動作を図１１〜図１３を用いて説明す
る。図１２は本実施の形態の動作の流れを示すフローチ
ャートである。図１３は車体上のマークや文字を示す略
線図である。

【００５７】車種判別装置は、例えば、車両がカメラの
撮像範囲内に到来したことを感知して動作がスタートす
る。まず、実施の形態１のステップＳ１と同様に、画像
を入力する（ステップＶ１）。

【００５８】次にマーク認識手段２５は、画像入力手段
１に記憶された入力画像から車体上のマークや文字を認
識する（ステップＶ２）。図１３においては、２６が車
体上のマーク、２７が車体上の文字であるが、以降両者
を含めてマークと呼ぶ。また、マークは一つであっても
複数であっても良い。マークの認識については、例えば
「情景画像からの文字パターン抽出と認識」（電子情報
通信学会論文誌Ｄ、Ｖｏｌ．Ｊ７１−Ｄ、Ｎｏ．６、ｐ
ｐ．１０３７〜１０４７）に記載の文字抽出／認識法を
用いる。マーク認識手段２５は、入力画像から車体上の
マークを検出し、マークの認識結果を出力する。

【００５９】次に構成要素検出手段３は、マーク認識手
段２５の認識結果に基づいて、構成要素辞書２を参照し
て撮像車両の構成要素を検出する（ステップＶ３）。本
実施の形態では、構成要素辞書２の内容はマークと対応
づけて格納されているものとする。構成要素検出手段３
は、マーク認識手段２５で認識したマークに合致する範
囲に限定して構成要素辞書２を参照して撮像車両の構成
要素の候補領域を検出する。それ以外は、実施の形態１
のステップＳ２と同じである。

【００６０】次に構成要素決定手段５は、マーク認識手
段２５の認識結果に基づいて、構成要素配置辞書４を参
照して構成要素検出手段３で検出された構成要素の候補
領域から撮像車両の構成要素の種類を決定する（ステッ
プＶ４）。本実施の形態では、構成要素配置辞書４も、
構成要素辞書２と同様に、内容はマークに対応づけて格
納されているものとする。構成要素決定手段５は、マー
ク認識手段２５で認識したマークに合致する範囲に限定
して構成要素配置辞書４を参照して撮像車両の構成要素
の種類を決定する。それ以外は、実施の形態１のステッ
プＳ３と同じである。

【００６１】その後、実施の形態１と同様の手順で、車
種判別手段７が構成要素決定手段５で決定した車両構成
要素と車両辞書６とを照合して撮像車両の種別を判別し
（ステップＶ５）、車種判別の動作を終了する。

【００６２】以上のように、本実施の形態に係る車種判
別装置によれば、前述の効果に加え、車体上のマークの
認識結果に基づいて構成要素辞書や構成要素配置辞書の
参照範囲を限定することにより、実際とは異なる車種へ
の誤判別を低減させることができる。また、車種判別の
処理を高速化することができる。

【００６３】なお、実施の形態４では、構成要素辞書と
構成要素配置辞書の参照範囲を限定する場合について説
明したが、これに限定されるものではない。例えば、構
成要素辞書のみの参照範囲を限定するようにしても良い
し、車両辞書のみの参照範囲を限定するようにしても良
い。また、全ての辞書の参照範囲を限定するようにして
も良い。

【００６４】また、前述の実施の形態のように様々な形
態に変形してもよく、変形に応じて各々前述の効果を得
られる。例えば、入力画像として複数の画像を用いても
良く、この場合、車種判別の処理時間は増加する可能性
があるが、本実施の形態の効果に加え、さらに車種判別
の精度が向上するという効果を得られる。

【００６５】実施の形態５．以下、この発明の実施の形
態５を図を用いて説明する。図１４は本実施の形態の概
略構成を示すブロック図である。図１４において前述の
実施の形態と同一のものは、同一符号を付して説明を省
略する。

【００６６】次に、動作を図１４、図１５を用いて説明
する。図１５は本実施の形態の動作の流れを示すフロー
チャートである。

【００６７】車種判別装置は、例えば、車両がカメラの
撮像範囲内に到来したことを感知して動作がスタートす
る。まず、実施の形態１のステップＳ１と同様に、画像
を入力する（ステップＷ１）。

【００６８】次にナンバープレート認識手段２４が、実
施の形態３と同様の手順でナンバープレートを検出して
認識し（ステップＷ２）し、認識結果としてナンバープ
レートの属性と車種コードを出力する。また、マーク認
識手段２５が、実施の形態４と同様の手順で車体上のマ
ークを検出して認識し（ステップＷ３）、車体上のマー
クを出力する。

【００６９】次に構成要素検出手段３は、ナンバープレ
ート認識手段２４及びマーク認識手段２５の認識結果に
基づいて、構成要素辞書２を参照して撮像車両の構成要
素を検出する（ステップＷ４）。本実施の形態では、構
成要素辞書２の内容はナンバープレート属性、車種コー
ド及びマークと対応づけて格納されているものとする。
構成要素検出手段３は、ナンバープレート認識手段２４
で認識した属性、車種コード及びマーク認識手段２５で
認識したマークに合致する範囲に限定して構成要素辞書
２を参照して撮像車両の構成要素の候補領域を検出す
る。それ以外は、実施の形態１のステップＳ２と同じで
ある。

【００７０】次に構成要素決定手段５は、ナンバープレ
ート認識手段２４及びマーク認識手段２５の認識結果に
基づいて、構成要素配置辞書４を参照して構成要素検出
手段３で検出された構成要素の候補領域から撮像車両の
構成要素の種類を決定する（ステップＷ５）。本実施の
形態では、構成要素配置辞書４も、構成要素辞書２と同
様に、内容はナンバープレート属性、車種コード及びマ
ークに対応づけて格納されているものとする。構成要素
決定手段５は、ナンバープレート認識手段２４で認識し
た属性、車種コード及びマーク認識手段２５で認識した
マークに合致する範囲に限定して構成要素配置辞書４を
参照して撮像車両の構成要素の種類を決定する。それ以
外は、実施の形態１のステップＳ３と同じである。

【００７１】その後、実施の形態１と同様の手順で、車
種判別手段７が構成要素決定手段５で決定した撮像車両
の構成要素と車両辞書６とを照合して入力画像中の車両
の種別を判別し（ステップＷ６）、車種判別の動作を終
了する。

【００７２】以上のように、本実施の形態に係る車種判
別装置によれば、前述の効果に加え、ナンバープレート
の属性の認識結果、車種コードの認識結果及び車体上の
マークの認識結果に基づいて構成要素辞書や構成要素配
置辞書の参照範囲を限定することにより、実際とは異な
る車種への誤判別をさらに低減させることができる。ま
た、車種判別の処理をさらに高速化することができる。

【００７３】なお、実施の形態５では、ナンバープレー
ト認識手段がナンバープレートの属性と車種コードを認
識する場合について説明したが、これに限定されるもの
ではない。例えば、ナンバープレートの属性のみを認識
しても良い。この場合、車種コードを認識する必要がな
いので、より簡単な装置で、かつ、より高速に車種判別
を実現できる。また、例えば、ナンバープレートの属
性、車種コード及び色を認識しても良い。この場合、参
照範囲をより狭く限定することができるため、さらに誤
判別を低減することができる。

【００７４】また、構成要素辞書と構成要素配置辞書の
参照範囲を限定する場合について説明したが、これに限
定されるものではない。例えば、構成要素辞書のみの参
照範囲を限定するようにしても良いし、車両辞書のみの
参照範囲を限定するようにしても良い。また、全ての辞
書の参照範囲を限定するようにしても良い。

【００７５】また、前述の実施の形態のように様々な形
態に変形してもよく、変形に応じて各々前述の効果を得
られる。例えば、入力画像として複数の画像を用いても
良く、この場合、車種判別の処理時間は増加する可能性
があるが、本実施の形態の効果に加え、さらに車種判別
の精度が向上するという効果を得られる。

【００７６】

【発明の効果】以上のように、この発明の車種判別装置
によれば、車両の複数の構成要素の候補領域を検出し、
それらの位置関係の情報に基づいて種類を決定した構成
要素を用いて車種を判別することにより、車両の各構成
要素を正しく検出でき、安価な装置で精度良く車種判別
することができる。また、全く検出できない構成要素が
あったとしても、他の構成要素の情報から精度良く車種
判別することができる。

【００７７】また、次の発明の車種判別装置によれば、
前述の効果に加え、撮像車両の構成要素の種類を決定す
る際に、車両中心線を求め、その車両中心線を用いるこ
とにより、例えば、斜めに進入して来た車両を撮像し、
画像に歪みがある場合でも精度良く車種判別できる。

【００７８】また、次の発明の車種判別装置によれば、
前述の効果に加え、ナンバープレートを認識した認識結
果に基づいて構成要素辞書、構成要素配置辞書及び又は
車両辞書の参照範囲を限定することにより、実際とは異
なる車種への誤判別を低減させることができる。また、
車種判別の処理を高速化することができる。

【００７９】さらにまた、次の発明の車種判別装置によ
れば、前述の効果に加え、ナンバープレートの属性を認
識した認識結果に基づいて構成要素辞書、構成要素配置
辞書及び又は車両辞書の参照範囲を限定することによ
り、実際とは異なる車種への誤判別を低減させることが
できる。また、車種判別の処理を高速化することができ
る。

【００８０】さらにまた、次の発明の車種判別装置によ
れば、前述の効果に加え、ナンバープレートの車種コー
ドを認識した認識結果に基づいて構成要素辞書、構成要
素配置辞書及び又は車両辞書の参照範囲を限定すること
により、実際とは異なる車種への誤判別を低減させるこ
とができる。また、車種判別の処理を高速化することが
できる。

【００８１】また、次の発明の車種判別装置によれば、
前述の効果に加え、車体上のマークや文字を認識した認
識結果に基づいて構成要素辞書、構成要素配置辞書及び
又は車両辞書の参照範囲を限定することにより、実際と
は異なる車種への誤判別を低減させることができる。ま
た、車種判別の処理を高速化することができる。

【００８２】また、次の発明の車種判別装置によれば、
前述の効果に加え、ナンバープレートを認識した認識結
果と、車体上のマークや文字を認識した認識結果とに基
づいて構成要素辞書、構成要素配置辞書及び又は車両辞
書の参照範囲を限定することにより、実際とは異なる車
種への誤判別を低減させることができる。また、車種判
別の処理を高速化することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 実施の形態１及び２の車種判別装置の概略構
成を示すブロック図である。

【図２】 実施の形態１における動作の流れを示すフロ
ーチャートである。

【図３】 実施の形態１における入力画像を示す略線図
である。

【図４】 実施の形態１におけるエッジ画像と構成要素
の候補領域を示す略線図である。

【図５】 実施の形態２における動作の流れを示すフロ
ーチャートである。

【図６】 実施の形態２における入力画像を示す略線図
である。

【図７】 実施の形態２におけるエッジ画像と基準構成
要素と車両中心線を示す略線図である。

【図８】 実施の形態３の車種判別装置の概略構成を示
すブロック図である。

【図９】 実施の形態３における動作の流れを示すフロ
ーチャートである。

【図１０】 実施の形態３におけるナンバープレートの
種別を説明するための略線図である。

【図１１】 実施の形態４の車種判別装置の概略構成を
示すブロック図である。

【図１２】 実施の形態４における動作の流れを示すフ
ローチャートである。

【図１３】 実施の形態４におけるマークを説明するた
めの略線図である。

【図１４】 実施の形態５の車種判別装置の概略構成を
示すブロック図である。

【図１５】 実施の形態５における動作の流れを示すフ
ローチャートである。

【図１６】 従来の車種判別装置の概略構成を示すブロ
ック図である。

【符号の説明】

１ 画像入力手段 ２ 構成要素
辞書 ３ 構成要素検出手段 ４ 構成要素
配置辞書 ５ 構成要素決定手段 ６ 車両辞書 ７ 車種判別手段 ２４ ナンバ
ープレート認識手段 ２５ マーク認識手段 １０１ ナン
バープレート認識手段 １０２ 車幅検知手段 １０３ 車種
判別手段 １０４ 検索部

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 あらかじめ車両の構成要素の属性が格納
   された構成要素辞書と、当該構成要素辞書を参照して上
   記構成要素の属性に基づいて車両が撮像されている入力
   画像から撮像車両の構成要素を検出する構成要素検出手
   段と、あらかじめ上記車両の構成要素の位置関係が格納
   された構成要素配置辞書と、当該構成要素配置辞書を参
   照して上記構成要素の位置関係に基づいて上記構成要素
   検出手段が検出した上記撮像車両の構成要素の候補領域
   から当該構成要素の種類を決定する構成要素決定手段
   と、あらかじめ車種毎の上記構成要素を判別するための
   上記車両の車種毎の構成要素の関連情報が格納された車
   両辞書と、上記構成要素決定手段が決定した上記構成要
   素と上記車両辞書とを照合して上記車種毎の構成要素の
   関連情報に基づいて上記撮像車両の種別を判別する車種
   判別手段とを備えることを特徴とする車種判別装置。
2. 【請求項２】 上記構成要素決定手段は、上記構成要素
   配置辞書を参照して上記構成要素の種類を決定する際
   に、あらかじめ基準構成要素として定めた上記構成要素
   の位置に基づいて車両中心線を求め当該車両中心線を用
   いることを特徴とする請求項１に記載の車種判別装置。
3. 【請求項３】 上記入力画像からナンバープレートを認
   識するナンバープレート認識手段を備え、当該ナンバー
   プレート認識手段の認識結果に応じて上記構成要素辞
   書、上記構成要素配置辞書及び又は上記車両辞書の参照
   範囲を限定することを特徴とする請求項１又は請求項２
   に記載の車種判別装置。
4. 【請求項４】 上記ナンバープレート認識手段は、ナン
   バープレートの属性を認識することを特徴とする請求項
   ３に記載の車種判別装置。
5. 【請求項５】 上記ナンバープレート認識手段は、ナン
   バープレートの車種コードを認識することを特徴とする
   請求項３に記載の車種判別装置。
6. 【請求項６】 上記入力画像から車体上のマークや文字
   を認識するマーク認識手段を備え、当該マーク認識手段
   の認識結果に応じて上記構成要素辞書、上記構成要素配
   置辞書及び又は上記車両辞書の参照範囲を限定すること
   を特徴とする請求項１又は請求項２に記載の車種判別装
   置。
7. 【請求項７】 上記入力画像からナンバープレートを認
   識するナンバープレート認識手段と、上記入力画像から
   車体上のマークや文字を認識するマーク認識手段とを備
   え、上記ナンバープレート認識手段及び上記マーク認識
   手段の認識結果に応じて上記構成要素辞書、上記構成要
   素配置辞書及び又は上記車両辞書の参照範囲を限定する
   ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の車種判
   別装置。