(57)【要約】【課題】ナンバープレートの認識性能を向上させる。【解決手段】料金収受装置２００は、車両１０１の車載器１０２から路側通信装置１１１へ通信されたナンバープレート情報を受け付ける。料金収受装置２００は、車両１０１を撮影した路側カメラ１１２によって得られた車両画像を受け付ける。料金収受装置２００は、受け付けられた車両画像に対するパターンマッチングによって、受け付けられるナンバープレート情報と比較されるナンバープレート認識結果を生成する。生成されたナンバープレート認識結果が、受け付けられたナンバープレート情報と一致しない場合に、料金収受装置２００は、受け付けられた車両画像に基づいて、パターンマッチングに用いられたパターンデータを更新する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の車載器から路側通信装置へ通信されたナンバープレート情報を受け付ける情報受付部と、
前記車両を撮影した路側カメラによって得られた車両画像を受け付ける画像受付部と、
受け付けられた車両画像に対するパターンマッチングによって、受け付けられるナンバープレート情報と比較されるナンバープレート認識結果を生成する画像認識部と、
生成されたナンバープレート認識結果が、受け付けられたナンバープレート情報と一致しない場合に、受け付けられた車両画像に基づいて、パターンマッチングに用いられたパターンデータを更新するパターン学習部と
を備えるパターン学習システム。
【請求項２】
前記画像認識部は、
前記車両画像に映っているナンバープレートの中の１つ以上の文字を検出し、検出された１つ以上の文字に対応する１つ以上の画像部分を前記車両画像から１つ以上の文字画像として切り出し、前記１つ以上の文字画像に対するパターンマッチングによって前記検出された１つ以上の文字に対応する１つ以上の文字パターンを前記パターンデータから選択し、選択された１つ以上の文字パターンによって識別される１つ以上の認識文字を示すデータを前記ナンバープレート認識結果として生成する
請求項１に記載のパターン学習システム。
【請求項３】
前記ナンバープレート情報は、前記車両のナンバープレートに記されている文字列を示し、
前記パターン学習部は、
前記ナンバープレート認識結果に示される１つ以上の認識文字を前記ナンバープレート情報に示される文字列と比較することによって、前記１つ以上の認識文字のうち前記文字列の中の対応文字と一致しない認識文字を誤認識文字として検出し、前記誤認識文字と比較された対応文字に対応する文字パターンを前記パターンデータから選択し、選択された文字パターンを前記誤認識文字に対応する文字画像に基づいて更新する
請求項２に記載のパターン学習システム。
【請求項４】
情報受付部が、車両の車載器から路側通信装置へ通信されたナンバープレート情報を受け付け、
画像受付部が、前記車両を撮影した路側カメラによって得られた車両画像を受け付け、
画像認識部が、受け付けられた車両画像に対するパターンマッチングによって、受け付けられるナンバープレート情報と比較されるナンバープレート認識結果を生成し、
パターン学習部が、生成されたナンバープレート認識結果が、受け付けられたナンバープレート情報と一致しない場合に、受け付けられた車両画像に基づいて、パターンマッチングに用いられたパターンデータを更新する
パターン学習方法。
【請求項５】
車両の車載器から路側通信装置へ通信されたナンバープレート情報を受け付ける情報受付部と、
前記車両を撮影した路側カメラによって得られた車両画像を受け付ける画像受付部と、
受け付けられた車両画像に対するパターンマッチングによって、受け付けられるナンバープレート情報と比較されるナンバープレート認識結果を生成する画像認識部と、
生成されたナンバープレート認識結果が、受け付けられたナンバープレート情報と一致しない場合に、受け付けられた車両画像に基づいて、パターンマッチングに用いられたパターンデータを更新するパターン学習部として、
コンピュータを機能させるためのパターン学習プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ナンバープレートを認識するためのパターンマッチングに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ＥＴＣの普及に伴い、ＥＴＣシステムの停止による影響は大きくなっている。そのため、ＥＴＣシステムを補完するためのナンバープレート認識カメラの重要性が高まっている。そして、ナンバープレート認識の性能を向上させることの重要性が高まっている。
【０００３】
現状、画像から切り出される文字を認識するために、事前に学習された辞書（パターン）を用いたパターンマッチングが行われている。
パターンマッチングで使用される辞書は、静的環境において、ナンバープレートの確度が異なる複数の静止画を用いて生成される。
【０００４】
実環境においては、走行中の車両がナンバープレート認識カメラによって撮影される。撮影によって得られた画像に映っているナンバープレートが、辞書として登録されている各パターンとマッチングされる。そして、マッチング結果に基づいて、走行中の車両のナンバープレートが認識される。
【０００５】
特許文献１には、ナンバープレート認識装置が開示されている。
このナンバープレート認識装置は、誤認識された文字の原画像をモニタに表示し、キーボードを用いて入力される正しい文字に基づいて学習を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平５−５４１９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、ナンバープレートの認識性能を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明のパターン学習システムは、
車両の車載器から路側通信装置へ通信されたナンバープレート情報を受け付ける情報受付部と、
前記車両を撮影した路側カメラによって得られた車両画像を受け付ける画像受付部と、
受け付けられた車両画像に対するパターンマッチングによって、受け付けられるナンバープレート情報と比較されるナンバープレート認識結果を生成する画像認識部と、
生成されたナンバープレート認識結果が、受け付けられたナンバープレート情報と一致しない場合に、受け付けられた車両画像に基づいて、パターンマッチングに用いられたパターンデータを更新するパターン学習部とを備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、ナンバープレートを認識するためのパターンマッチングに用いられるパターンデータを随時更新することができる。その結果、ナンバープレートの認識性能が向上する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態１におけるＦＦＥＴＣシステム１００の構成図。
【図２】実施の形態１における料金収受装置２００の構成図。
【図３】実施の形態１における料金収受方法およびパターン学習方法のフローチャート。
【図４】実施の形態１における画像認識処理（Ｓ１１０）のフローチャート。
【図５】実施の形態１におけるナンバープレート１０３の具体例を示す図。
【図６】実施の形態１におけるパターンマッチングの概要図。
【図７】実施の形態１におけるパターン学習処理（Ｓ１３０）のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
実施の形態および図面において、同じ要素または対応する要素には同じ符号を付している。説明した要素と同じ符号が付された要素の説明は適宜に省略または簡略化する。図中の矢印はデータの流れ又は処理の流れを主に示している。
【００１２】
実施の形態１．
ナンバープレートを認識するためのパターンマッチングに用いられるパターンデータを随時更新する形態について、図１から図７に基づいて説明する。
【００１３】
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１に基づいて、ＦＦＥＴＣシステム１００の構成を説明する。
ＦＦＥＴＣシステム１００は、有料道路を通行する車両１０１に対して料金の収受を行うシステムである。
ＦＦＥＴＣは、フリーフローＥＴＣの略称である。
ＥＴＣは、Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｔｏｌｌ  Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎの略称である。
【００１４】
車両１０１には、車載器１０２が搭載されている。
車載器１０２には、ＥＴＣカードが挿入される。
ＥＴＣカードは、料金収受用のＩＣカードである。ＩＣはＩｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔの略称である。
ＥＴＣカードには、料金収受用の各種情報が記録されている。ＥＴＣカードに記録されている各種情報をカード情報と称する。
【００１５】
また、車載器１０２には、ナンバープレート情報が登録されている。
ナンバープレート情報は、車両１０１のナンバープレート１０３に記されている文字列を示す。
【００１６】
ＦＦＥＴＣシステム１００は、路側機１１０と料金収受装置２００とを備える。
路側機１１０は、有料道路の周囲（例えば、道路の上方）に設置される。
【００１７】
路側機１１０は、路側通信装置１１１と路側カメラ１１２とを備える。
路側通信装置１１１は、車両１０１の車載器１０２と無線通信を行う。例えば、路側通信装置１１１は、車載器１０２から車両データを受信する。車両データは、車両１０１に関する各種情報を含んだデータである。車両データには、カード情報およびナンバープレート情報が含まれる。
路側カメラ１１２は、車両１０１を撮影することによって、車両画像を得る。車両画像は、車両１０１が映った画像である。路側カメラ１１２は、ナンバープレート認識カメラともいう。
【００１８】
料金収受装置２００は、有料道路を通行する車両１０１に対して料金の収受を行う装置である。
料金収受装置２００は、車載器１０２から路側通信装置１１１へ通信された車両データと、車両１０１を撮影した路側カメラ１１２によって得られた車両画像とに基づいて、車両１０１に対して料金の収受を行う。
【００１９】
ＦＦＥＴＣシステム１００は、パターン学習システムの機能を備える。料金収受装置２００は、パターン学習装置の機能を備える。
パターン学習は、車両画像に対するパターンマッチングに用いられるパターンデータを機械学習するための機能である。車両画像に対するパターンマッチングは、車両画像を用いてナンバープレート１０３を認識するために行われる。
【００２０】
図２に基づいて、料金収受装置２００の構成を説明する。
料金収受装置２００は、プロセッサ２０１とメモリ２０２と補助記憶装置２０３と通信装置２０４と入出力インタフェース２０５といったハードウェアを備えるコンピュータである。これらのハードウェアは、信号線を介して互いに接続されている。
【００２１】
プロセッサ２０１は、演算処理を行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）であり、他のハードウェアを制御する。例えば、プロセッサ２０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、またはＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。
メモリ２０２は揮発性の記憶装置である。メモリ２０２は、主記憶装置またはメインメモリとも呼ばれる。例えば、メモリ２０２はＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。メモリ２０２に記憶されたデータは必要に応じて補助記憶装置２０３に保存される。
補助記憶装置２０３は不揮発性の記憶装置である。例えば、補助記憶装置２０３は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、またはフラッシュメモリである。補助記憶装置２０３に記憶されたデータは必要に応じてメモリ２０２にロードされる。
通信装置２０４はレシーバ及びトランスミッタである。例えば、通信装置２０４は通信チップまたはＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄ）である。
入出力インタフェース２０５は入力装置および出力装置が接続されるポートである。例えば、入出力インタフェース２０５はＵＳＢ端子であり、入力装置はキーボードおよびマウスであり、出力装置はディスプレイである。ＵＳＢはＵｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓの略称である。
【００２２】
料金収受装置２００は、情報受付部２１１と画像受付部２１２と画像認識部２１３とパターン学習部２１４と料金収受部２１５といった要素を備える。これらの要素はソフトウェアで実現される。
【００２３】
補助記憶装置２０３には、情報受付部２１１と画像受付部２１２と画像認識部２１３とパターン学習部２１４と料金収受部２１５としてコンピュータを機能させるための料金収受装置プログラムが記憶されている。料金収受プログラムは、メモリ２０２にロードされて、プロセッサ２０１によって実行される。
さらに、補助記憶装置２０３にはＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）が記憶されている。ＯＳの少なくとも一部は、メモリ２０２にロードされて、プロセッサ２０１によって実行される。
つまり、プロセッサ２０１は、ＯＳを実行しながら、料金収受プログラムを実行する。
料金収受プログラムを実行して得られるデータは、メモリ２０２、補助記憶装置２０３、プロセッサ２０１内のレジスタ、または、プロセッサ２０１内のキャッシュメモリといった記憶装置に記憶される。
【００２４】
メモリ２０２は記憶部２２０として機能する。但し、他の記憶装置が、メモリ２０２の代わりに、又は、メモリ２０２と共に、記憶部２２０として機能してもよい。
記憶部２２０には、車両画像に対するパターンマッチングに用いられるパターンデータ２３０などが記憶される。
【００２５】
料金収受装置２００は、プロセッサ２０１を代替する複数のプロセッサを備えてもよい。複数のプロセッサは、プロセッサ２０１の役割を分担する。
【００２６】
料金収受プログラムは、光ディスクまたはフラッシュメモリ等の不揮発性の記録媒体にコンピュータ読み取り可能に記録（格納）することができる。
料金収受プログラムは、パターン学習プログラムを含む。
【００２７】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
料金収受装置２００の動作は料金収受方法とパターン学習方法とに相当する。また、料金収受方法の手順は料金収受プログラムの手順に相当し、パターン学習方法の手順はパターン学習プログラムの手順に相当する。
【００２８】
図３に基づいて、料金収受方法およびパターン学習方法を説明する。
ステップＳ１０１において、情報受付部２１１は、車両１０１の車載器１０２から路側通信装置１１１へ通信された車両データを受け付ける。
車両データには、カード情報およびナンバープレート情報が含まれる。
【００２９】
ステップＳ１０２において、画像受付部２１２は、車両１０１を撮影した路側カメラ１１２によって得られた車両画像を受け付ける。
【００３０】
ステップＳ１１０において、画像認識部２１３は、車両画像に対するパターンマッチングによって、ナンバープレートを認識する。
【００３１】
図４に基づいて、画像認識処理（Ｓ１１０）の手順を説明する。
ステップＳ１１１において、画像認識部２１３は、車両画像に映っているナンバープレート１０３の中の１つ以上の文字を検出する。
【００３２】
図５に基づいて、ステップＳ１１１の具体例を説明する。
車両画像１２０には、車両１０１が映っている。
車両１０１のナンバープレート１０３には、「湘南  ５５  あ  ４２−４９」という文字列が記されている。
「湘南」は、運輸支局を識別する。
「５５」は、車種を識別する。
「あ」は、用途を識別する。
「４２−４９」は、一連番号である。
【００３３】
この場合、画像認識部２１３は、「湘」、「南」、「５」、「５」、「あ」、「４」、「２」、「４」および「９」の９文字を車両画像１２０から検出する。
【００３４】
運輸支局、車種、用途および一連番号は、それぞれ車両１０１の属性である。ナンバープレート１０３において、それぞれの属性が記される箇所が決められている。
画像認識部２１３は、運輸支局用の記載箇所から、「湘」と「南」との２文字を検出する。
画像認識部２１３は、車種用の記載箇所から、「５」と「５」との２文字を検出する。
画像認識部２１３は、用途用の記載箇所から、「あ」という１文字を検出する。
画像認識部２１３は、一連番号用の記載箇所から、「４」、「２」、「４」および「９」の４文字を検出する。
【００３５】
図４に戻り、ステップＳ１１２から説明を続ける。
ステップＳ１１２において、画像認識部２１３は、検出された１つ以上の文字に対応する１つ以上の画像部分を車両画像から切り出す。
切り出された画像部分を「文字画像」と称する。
【００３６】
ステップＳ１１３において、画像認識部２１３は、パターンデータ２３０を用いて、１つ以上の文字画像に対するパターンマッチングを行う。
これにより、画像認識部２１３は、検出された１つ以上の文字に対する１つ以上の文字パターンをパターンデータ２３０から選択する。
パターンマッチングの方法は任意である。例えば、画像認識部２１３は、従来方法のパターンマッチングを行う。
【００３７】
図６に基づいて、ステップＳ１１３の具体例を説明する。
パターンデータ２３０には、複数の文字に対応する複数の文字パターン２３１が含まれる。それぞれの文字パターン２３１は、標準サイズの画像であり、１つの文字を表している。それぞれの文字パターン２３１には、対応する文字の識別子が付加されている。例えば、それぞれの文字パターン２３１には、文字コードが付加されている。
【００３８】
まず、画像認識部２１３は、文字画像１２１を拡大または縮小することによって、文字画像１２１のサイズを標準サイズに変更する。
そして、画像認識部２１３は、標準サイズの文字画像１２１をそれぞれの文字パターン２３１と比較し、標準サイズの文字画像１２１と最も似ている文字パターン２３１を選択する。
画像認識部２１３は、それぞれの文字画像１２１に対して１つずつ文字パターン２３１を選択する。
【００３９】
図４に戻り、ステップＳ１１４を説明する。
ステップＳ１１４において、画像認識部２１３は、選択された１つ以上の文字パターンに基づいて、ナンバープレート認識結果を生成する。
ナンバープレート認識結果は、選択された１つ以上の文字パターンで識別される１つ以上の文字を示す。ナンバープレート認識結果に示される文字を「認識文字」と称する。
【００４０】
具体的には、画像認識部２１３は、車両属性ごとに認識文字列をナンバープレート認識結果に書き込む。つまり、ナンバープレート認識結果は、運輸支局についての認識文字列と、車種についての認識文字列と、用途についての認識文字列と、一連番号についての認識文字列とを示す。
【００４１】
図３に戻り、ステップＳ１２０から説明を続ける。
ステップＳ１２０において、料金収受部２１５は、カード情報またはナンバープレート認識結果に基づいて、車両１０１に対して料金の収受を行う。
例えば、路側通信装置１１１と車載器１０２との間での無線通信（路車間通信）が正常に行われた結果、車両データが得られた場合、料金収受部２１５は、車両データからカード情報を抽出し、カード情報に基づいて、車両１０１に対して料金の収受を行う。
例えば、路車間通信が正常に行われなかった結果、車両データが得られなかった場合、料金収受部２１５は、ナンバープレート認識結果に基づいて車両１０１を特定し、特定された車両１０１に対して料金の収受を行う。
料金の収受を行う方法は任意である。例えば、料金収受部２１５は、従来方法によって料金の収受を行う。
【００４２】
ステップＳ１３０において、パターン学習部２１４は、ナンバープレート情報とナンバープレート認識結果とに基づいて、パターンデータ２３０の機械学習を行う。
この際、パターン学習部２１４は、例えばナンバープレート情報とナンバープレート認識結果との過去の複数のデータに基づいて、パターンデータ２３０の機械学習を行っても良い。また、この機械学習は、二ューラルネットワーク、Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ（深層学習）、各種フィルタリング等の人工知能を用いて行っても良い。
ナンバープレート情報は、受け付けられた車両データから抽出される。
【００４３】
具体的には、パターン学習部２１４は、ナンバープレート認識結果をナンバープレート情報と比較する。そして、ナンバープレート認識結果がナンバープレート情報と一致しない場合に、パターン学習部２１４は、受け付けられた車両画像に基づいて、パターンデータ２３０を更新する。
【００４４】
パターン学習部２１４は、パターンデータ２３０を次のように更新する。
まず、パターン学習部２１４は、ナンバープレート認識結果に示される１つ以上の認識文字をナンバープレート情報に示される文字列と比較する。そして、パターン学習部２１４は、１つ以上の認識文字のうちナンバープレート情報に示される文字列の中の対応文字と一致しない認識文字を検出する。検出された認識文字を「誤認識文字」と称する。
次に、パターン学習部２１４は、誤認識文字と比較された対応文字に対応する文字パターンをパターンデータ２３０から選択する。
そして、パターン学習部２１４は、誤認識文字に対応する文字画像に基づいて、パターンデータ２３０から選択された文字パターンを更新する。
【００４５】
図７に基づいて、パターン学習処理（Ｓ１３０）の手順を説明する。
ステップＳ１３１において、パターン学習部２１４は、ナンバープレート認識結果から、未選択の認識文字を１つ選択する。
【００４６】
ステップＳ１３２において、パターン学習部２１４は、選択された認識文字に対応する文字をナンバープレート情報から選択する。選択される文字を「対応文字」と称する。
【００４７】
パターン学習部２１４は、対応文字を次のように選択する。
ナンバープレート認識結果とナンバープレート情報とのそれぞれは、車両属性ごとに文字列を示す。つまり、ナンバープレート認識結果とナンバープレート情報とのそれぞれは、運輸支局についての文字列と、車種についての文字列と、用途についての文字列と、一連番号についての文字列とを示す。
認識文字を含む文字列についての車両属性を「対象属性」と称する。対象属性についての文字列において認識文字の順番を示す番号を「対象番号」と称する。
まず、パターン学習部２１４は、ナンバープレート認識結果を参照し、対象属性と対象番号とを特定する。
そして、パターン学習部２１４は、ナンバープレート情報から対象属性についての文字列を選択し、選択された文字列から対象番号の文字を選択する。選択される文字が対応文字である。
【００４８】
ステップＳ１３３において、パターン学習部２１４は、選択された認識文字を対応文字と比較する。
選択された認識文字が対応文字と一致する場合、処理はステップＳ１３７に進む。
選択された認識文字が対応文字と一致しない場合、処理はステップＳ１３４に進む。選択された認識文字を「誤認識文字」と称する。
【００４９】
ステップＳ１３４において、パターン学習部２１４は、対応文字に対応する文字パターンをパターンデータ２３０から選択する。
例えば、パターン学習部２１４は、対応文字の文字コードと同じ文字コードが付加された文字パターンをパターンデータ２３０から選択する。
【００５０】
ステップＳ１３５において、パターン学習部２１４は、車両画像から切り出された１つ以上の文字画像（図４のステップＳ１１２を参照）から、誤認識文字に対応する文字画像を選択する。
【００５１】
パターン学習部２１４は、誤認識文字に対応する文字画像を次のように選択する。
まず、パターン学習部２１４は、対象属性用の記載箇所から切り出された１つ以上の文字画像を選択する。この対象属性は、誤認識文字を含む文字列についての車両属性である。
そして、パターン学習部２１４は、選択された１つ以上の文字画像から、対象番号の文字画像を選択する。この対象番号は、対象属性についての文字列において誤認識文字の順番を示す番号である。
【００５２】
ステップＳ１３６において、パターン学習部２１４は、ステップＳ１３５で選択された文字画像に基づいて、ステップＳ１３４で選択された文字パターンを更新する。
文字パターンを更新する方法は任意である。
【００５３】
ステップＳ１３７において、パターン学習部２１４は、ステップＳ１３１で選択されていない認識文字（未選択の認識文字）があるか判定する。
未選択の認識文字がある場合、処理はステップＳ１３１に進む。
未選択の認識文字がない場合、処理は終了する。
【００５４】
＊＊＊実施の形態１のまとめ＊＊＊
ＦＦＥＴＣシステムでは、車載器との無線通信により、車両が特定されている。そして、料金の収受が行われる。但し、障害時など無線通信が機能しなくなる場合がある。そのような場合に備え、車両を特定するための補完システムとしてナンバープレート認識カメラが導入されている。
実施の形態１は、このナンバープレート認識カメラによる車両認識性能の向上を図るものである。
【００５５】
実施の形態１は、予め辞書として登録されているパターンに、実環境で取得されるパターン情報を加えることによって、性能向上を図る。
ＦＦＥＴＣシステムでは、ＥＴＣ通信において車両のナンバープレート情報を取得することが可能である。車載器がセットアップされる際に車両のナンバープレート情報が車載器に格納され、ＥＴＣ通信にて車載器からナンバープレート情報が取得される。
したがって、ＥＴＣ通信にて取得されたナンバープレート情報を正として、実環境で取得された画像と辞書を連動させることで、辞書を随時更新することが可能である。
【００５６】
＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
実施の形態１により、ナンバープレートを認識するためのパターンマッチングに用いられるパターンデータを随時更新することができる。その結果、ナンバープレートの認識性能が向上する。
【００５７】
＊＊＊他の構成＊＊＊
パターン学習装置は、料金収受装置２００とは別の装置として設けられてもよい。その場合、パターン学習装置には、料金収受部２１５は不要である。
【００５８】
＊＊＊実施の形態の補足＊＊＊
実施の形態は、好ましい形態の例示であり、本発明の技術的範囲を制限することを意図するものではない。実施の形態は、部分的に実施してもよいし、他の形態と組み合わせて実施してもよい。フローチャート等を用いて説明した手順は、適宜に変更してもよい。
【００５９】
実施の形態で説明された各装置は、複数の装置で実現されてもよい。つまり、実施の形態で説明された各装置は、システムとして実現されてもよい。
実施の形態で説明された装置の各要素は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアまたはこれらの組み合わせのいずれで実現されてもよい。
「部」は、「処理」または「工程」と読み替えてもよい。
【符号の説明】
【００６０】
１００  ＦＦＥＴＣシステム、１０１  車両、１０２  車載器、１０３  ナンバープレート、１１０  路側機、１１１  路側通信装置、１１２  路側カメラ、１２０  車両画像、１２１  文字画像、２００  料金収受装置、２０１  プロセッサ、２０２  メモリ、２０３  補助記憶装置、２０４  通信装置、２０５  入出力インタフェース、２１１  情報受付部、２１２  画像受付部、２１３  画像認識部、２１４  パターン学習部、２１５  料金収受部、２２０  記憶部、２３０  パターンデータ、２３１  文字パターン。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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