(57)【要約】【課題】車両施設における所定の駐停車領域の状態を、車両を特定しつつ精度よく判別し、車両施設を効率よく運用すること。【解決手段】実施形態に係る車両施設監視システムは、第１のカメラと、生成部と、判別部とを備える。第１のカメラは、車両施設における所定の駐停車領域ごとに設けられ、駐停車領域をそれぞれ撮像する。生成部は、第１のカメラによって撮像された正例となる撮像画像を用いた機械学習を実行することで、駐停車領域ごとの車両を特定する場合を含む駐停車領域の状態判別モデルを生成する。判別部は、第１のカメラによって撮像された判別対象分となる撮像画像を状態判別モデルへ入力することによって得られる出力値に基づいて、駐停車領域の状態を判別する。【選択図】図２Ｂ
2020098415.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両施設における所定の駐停車領域ごとに設けられ、前記駐停車領域をそれぞれ撮像する第１のカメラと、
前記第１のカメラによって撮像された正例となる撮像画像を用いた機械学習を実行することで、前記駐停車領域ごとの車両を特定する場合を含む前記駐停車領域の状態判別モデルを生成する生成部と、
前記第１のカメラによって撮像された判別対象分となる撮像画像を前記状態判別モデルへ入力することによって得られる出力値に基づいて、前記駐停車領域の状態を判別する判別部と
を備えることを特徴とする車両施設監視システム。
【請求項２】
前記生成部は、
少なくとも前記正例となる撮像画像における車両前方部の各部位の特徴が特徴ベクトルの成分に含まれるように前記車両前方部の特徴を機械学習することによって前記状態判別モデルを生成し、
前記判別部は、
前記出力値に基づいて前記駐停車領域に駐停車中の車両のナンバーを判別する
ことを特徴とする請求項１に記載の車両施設監視システム。
【請求項３】
前記車両施設の入退場口に設けられ、入退場時における車両のナンバーを少なくとも撮像可能に設けられた第２のカメラ
を備え、
前記判別部は、
前記第２のカメラの撮像画像に基づいて取得された車両のナンバーのリスト中に、前記出力値に基づいて判別された車両のナンバーが存在する場合に、前記リスト中の該当する車両へ前記駐停車領域を割り当てる
ことを特徴とする請求項２に記載の車両施設監視システム。
【請求項４】
前記判別部によって判別された前記駐停車領域の状態を所定の監視画面へ表示させる監視部
をさらに備え、
前記監視部は、
前記リスト中に、前記出力値に基づいて判別された車両のナンバーが存在しない場合、または、前記出力値に基づいて車両のナンバーが判別できない場合に、前記リストへの前記駐停車領域の手動での割り当てが可能となる操作部を前記監視画面へ表示させる
ことを特徴とする請求項３に記載の車両施設監視システム。
【請求項５】
前記監視部は、
前記リスト中において前記駐停車領域が割り当てられていない車両が選択可能となるように前記操作部を表示させる
ことを特徴とする請求項４に記載の車両施設監視システム。
【請求項６】
前記監視部は、
前記リスト中において前記駐停車領域が割り当てられた車両のナンバーを前記監視画面へ表示させる
ことを特徴とする請求項４または５に記載の車両施設監視システム。
【請求項７】
前記第２のカメラは、前記第１のカメラより少なくとも解像度が高い
ことを特徴とする請求項３〜６のいずれか一つに記載の車両施設監視システム。
【請求項８】
前記車両施設は、物流施設であり、
前記駐停車領域は、前記物流施設内の所定の区画であるスパン、該スパン内の駐停車箇所であるバース、または、前記物流施設の敷地内のトラックの待機場である
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の車両施設監視システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の実施形態は、車両施設監視システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、駐車場のような所定の駐停車領域を有する車両施設において、車両の入出場を管理する管理システムが知られている。
【０００３】
このような管理システムでは、たとえば入場ゲート機を通過する入場車両の台数と出場ゲート機を通過する出場車両の台数とを計数し、入場車両の総数から出場車両の総数を減算することによって現状の駐車台数を把握する。そして、かかる駐車台数が所定の最大駐車台数に達する場合は、車両の入場を制限し、最大駐車台数を下回っている場合は、車両の入場を許可するようにしている（たとえば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−１４１５８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した従来技術には、車両施設における所定の駐停車領域の状態を、車両を特定しつつ精度よく判別し、車両施設を効率よく運用するうえで、さらなる改善の余地がある。
【０００６】
具体的には、上述した従来技術は、出場ゲート機において出場車両を検出するものであるため、たとえば、出場車両が発車して駐停車領域が空いたとしても、出場車両が出場ゲート機に到達するまでの間は、かかる駐停車領域は満車と判定されてしまう。このため、車両の入場が制限される時間が長くなってしまい、車両施設の稼働率を低下させてしまう。
【０００７】
特に、車両施設がトラック輸送の物流拠点となる物流センターである場合、物流センターは、昨今のインターネットを利用した電子商取引などの飛躍的な普及に伴う物流需要の増加に応じて、施設の大型化や、輸送機会の多頻度化も進んできている。このような物流センターにおいては、荷捌き場ほか、トラックの駐停車領域の状態を、トラックを特定しつつ精度よく判別し、運用の効率化を図ることが強く望まれている。
【０００８】
実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、車両施設における所定の駐停車領域の状態を、車両を特定しつつ精度よく判別し、車両施設を効率よく運用することができる車両施設監視システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
実施形態の一態様に係る車両施設監視システムは、第１のカメラと、生成部と、判別部とを備える。前記第１のカメラは、車両施設における所定の駐停車領域ごとに設けられ、前記駐停車領域をそれぞれ撮像する。前記生成部は、前記第１のカメラによって撮像された正例となる撮像画像を用いた機械学習を実行することで、前記駐停車領域ごとの車両を特定する場合を含む前記駐停車領域の状態判別モデルを生成する。前記判別部は、前記第１のカメラによって撮像された判別対象分となる撮像画像を前記状態判別モデルへ入力することによって得られる出力値に基づいて、前記駐停車領域の状態を判別する。
【発明の効果】
【００１０】
実施形態の一態様によれば、車両施設における所定の駐停車領域の状態を、車両を特定しつつ精度よく判別し、車両施設を効率よく運用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１Ａ】図１Ａは、実施形態に係る車両施設監視システムの概要説明図（その１）である。
【図１Ｂ】図１Ｂは、実施形態に係る車両施設監視システムの概要説明図（その２）である。
【図１Ｃ】図１Ｃは、実施形態に係る車両施設監視システムの概要説明図（その３）である。
【図１Ｄ】図１Ｄは、実施形態に係る車両施設監視システムの概要説明図（その４）である。
【図２Ａ】図２Ａは、実施形態に係る車両施設監視システムのブロック図である。
【図２Ｂ】図２Ｂは、実施形態に係るサーバ装置のブロック図である。
【図３Ａ】図３Ａは、状態判別モデルの一例を示す図（その１）である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、状態判別モデルの一例を示す図（その２）である。
【図４】図４は、入場車両リストの一例を示す図である。
【図５Ａ】図５Ａは、スパンの状態パターンの具体例を示す図（その１）である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、スパンの状態パターンの具体例を示す図（その２）である。
【図５Ｃ】図５Ｃは、スパンの状態パターンの具体例を示す図（その３）である。
【図５Ｄ】図５Ｄは、スパンの状態パターンの具体例を示す図（その４）である。
【図５Ｅ】図５Ｅは、スパンの状態パターンの具体例を示す図（その５）である。
【図６Ａ】図６Ａは、全体監視画面の具体例を示す図である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、個別監視画面の具体例を示す図（その１）である。
【図６Ｃ】図６Ｃは、個別監視画面の具体例を示す図（その２）である。
【図６Ｄ】図６Ｄは、手動割り当て操作の一例を示す図である。
【図７Ａ】図７Ａは、実施形態に係る車両施設監視システムが実行する処理手順を示すフローチャート（その１）である。
【図７Ｂ】図７Ｂは、実施形態に係る車両施設監視システムが実行する処理手順を示すフローチャート（その２）である。
【図７Ｃ】図７Ｃは、実施形態に係る車両施設監視システムが実行する処理手順を示すフローチャート（その３）である。
【図７Ｄ】図７Ｄは、実施形態に係る車両施設監視システムが実行する処理手順を示すフローチャート（その４）である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付図面を参照して、本願の開示する車両施設監視システムの実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１３】
また、以下では、車両施設が、トラック輸送の物流拠点となる物流センターである場合を例に挙げて説明を行うが、以下で「トラック」と言った場合、荷室を有し、かかる荷室へ輸送品を積載して、輸送品を物流センターへ搬入または物流センターから搬出することができる車両を広く含むものとする。
【００１４】
まず、実施形態に係る車両施設監視システムの概要について、図１Ａ〜図１Ｄを参照して説明する。図１Ａ〜図１Ｄは、実施形態に係る車両施設監視システム１の概要説明図（その１）〜（その４）である。
【００１５】
図１Ａに示すように、実施形態に係る車両施設監視システム１は、物流センター２と、サーバ装置１０とを含む。物流センター２は、輸送品の入荷、保管、ピッキング、流通加工、検品、出荷といった物流に関する各種業務が行われる。
【００１６】
たとえば、物流センター２は、トラックＴが進入可能な複数のフロアを有し、各フロアには、所定の区画であるスパン２１が設けられている。スパン２１は、物流センター２における所定の駐停車領域の一例であって、トラックＴの荷捌き場となる領域である。なお、本実施形態では、物流センター２が複数のフロアを有することとするが、物流センター２は単一のフロア、すなわち、平屋であってもよい。
【００１７】
図１Ａに示すように、スパン２１は、たとえば物流センター２内の柱と柱の間に形成されている。スパン２１内のトラックＴの駐停車箇所は、「バース」と呼ばれる。なお、スパン２１は、複数のトラックを停めることができる寸法を有して形成されている。したがって、スパン２１は、複数のバースを有する。
【００１８】
また、スパン２１は、許容台数が動的に変化するように複数のトラックＴを停車させることができる。言い換えれば、バースの数を動的に変化させることができる。
【００１９】
たとえば、１つのスパン２１には、図中の「４０３」のスパン２１に示すように、大型のトラックＴを２台停車させることができる。また、同じ大きさのスパン２１には、たとえば、小型のトラックＴ（図示略）を２台以上停車させることができる。また、無論、１つのスパン２１には、大型と小型のトラックＴを混在させて停車させることもできる。
【００２０】
なお、ここに言う「大型」、「小型」は、相対的なサイズの大小を指すものであって、車両寸法や最大積載量、車両総重量などによって分類される、「小型トラック」、「中型トラック」、「大型トラック」の規格を指すものではない。以下では、かかる「大型」および「小型」を区分けする必要がある場合については、「大型」のトラックは「トラックＴ１」と、「小型」のトラックは「トラックＴ２」と、それぞれ記載する。
【００２１】
また、図中の「４０４」のスパン２１に示すように、スパン２１は、前述の柱と柱の間にシャッター２２を具備することができる。かかるシャッター２２を閉めることにより、スパン２１は戸締まりされた状態となる。なお、シャッター２２は、「巻き取り式」、「折りたたみ式」、「オーバースライダー式」など、収納方法の違いは問わない。
【００２２】
また、物流センター２は、たとえば敷地内に、トラックＴの待機場２３を有する。待機場２３は、物流センター２における所定の駐停車領域の一例であって、物流センター２内へ入場する前のトラックＴを待機させておく場所である。
【００２３】
そして、車両施設監視システム１は、カメラ２４を備える。カメラ２４は、物流センター２におけるスパン２１および待機場２３ごとに設けられ、各スパン２１および待機場２３をそれぞれ撮像する。
【００２４】
なお、カメラ２４は、たとえば物流センター２内の柱などに、それぞれ特定のスパン２１をたとえば斜め前方などから撮像可能な向きで取り付けられる。また、カメラ２４は、たとえば物流センター２の敷地内の柱などに、待機場２３全体を斜め上方などから撮像可能な向きで取り付けられる。ただし、いずれもカメラ２４の取り付けられる向きを限定するものではない。
【００２５】
また、カメラ２４は、無線カメラであっても、有線カメラであってもよい。無線カメラの場合、カメラ２４の配線を引き回す必要がなく、増設／変更等が容易であるというメリットが得られる。また、カメラ２４は、スチルカメラであってもムービーカメラであってもよい。本実施形態では、カメラ２４は、無線式のスチルカメラであるものとする。
【００２６】
そして、本実施形態では、かかるカメラ２４によって撮像された正例となる撮像画像を用いた機械学習を実行することで、物流センター２における駐停車領域の状態判別モデルを生成することとした。そして、カメラ２４によって撮像された判別対象分となる撮像画像を状態判別モデルへ入力することによって得られる出力値に基づいて、駐停車領域、たとえばスパン２１それぞれの状態を判別することとした。
【００２７】
具体的には、図１Ａに示すように、車両施設監視システム１は、物流センター２からは、インターネット等のネットワークＮを介して周期的に、各カメラ２４によって撮像された撮像画像を送信する（ステップＳ１）。
【００２８】
そして、サーバ装置１０は、物流センター２から送信された各カメラ２４の撮像画像を収集する（ステップＳ２）。なお、サーバ装置１０は、たとえばクラウドコンピューティングにおけるクラウドサーバとして設けられる。
【００２９】
そして、サーバ装置１０は、収集した撮像画像のうちの正例となる学習対象分を用いた機械学習により、状態判別モデルを生成する（ステップＳ３）。機械学習には、ディープラーニング等、公知のアルゴリズムを用いることができる。
【００３０】
そして、サーバ装置１０は、生成した状態判別モデルにより、たとえば各スパン２１の状態判別を行う（ステップＳ４）。具体的には、サーバ装置１０は、収集した撮像画像のうちの判別対象分を状態判別モデルへ入力し、それによって得られる状態判別モデルからの出力値に基づいて、各スパン２１の状態をリアルタイムに判別する。
【００３１】
たとえばサーバ装置１０は、スパン２１の「満空状態を判別」する。また、サーバ装置１０は、たとえば「シャッター２２の開閉状態を判別」する。本実施形態に係る車両施設監視システム１が判別可能な駐停車領域のこれら判別例については、図５Ａ〜図５Ｅを用いた説明で後述する。
【００３２】
また、サーバ装置１０は、スパン２１に駐停車中の「車両を特定」する。すなわち、サーバ装置１０は、物流センター２において、どのトラックＴがどのスパン２１に駐停車中かを判別する。
【００３３】
具体的には、まず、図１Ｂに示すように、実施形態に係る車両施設監視システム１は、トラックＴの物流センター２への「入場時」および「退場時」において、高精細カメラ２８によるナンバーの読み取りを行う（ステップＳ５）。
【００３４】
ここで、「ナンバー」は、ナンバープレートに記載された番号である（図中のＭ１部参照）。ナンバープレートは、登録自動車の自動車登録番号標、軽自動車や自動二輪車といった登録自動車以外の車両番号標、小型特殊自動車や原動機付自転車の標識を含む。
【００３５】
高精細カメラ２８（「第２のカメラ」の一例に相当）は、前述のカメラ２４より少なくとも解像度が高いカメラであり、物流センター２の入退場口にそれぞれ設けられる。かかる高精細カメラ２８により、トラックＴのナンバーを読み取ることによって、物流センター２内へ入場中のトラックＴの識別情報を把握する。
【００３６】
一方で、実施形態に係る車両施設監視システム１は、サーバ装置１０が、カメラ２４から収集した撮像画像のうちの正例となる学習対象分を用いた機械学習により状態判別モデルを生成するが（図１ＡのステップＳ３）、かかる際に、図１Ｃに示すように、サーバ装置１０は、あわせてナンバー、フロントグリルおよびエンブレム等を総合した車両前方部ＦＲ１，ＦＲ２の特徴を機械学習する（ステップＳ６）。具体的には、サーバ装置１０は、学習対象分の撮像画像中におけるナンバー、フロントグリルおよびエンブレム等の該当領域（図中の領域Ｒ１１〜Ｒ１３，Ｒ２１〜Ｒ２３参照）の各特徴を特徴ベクトルの成分として含む車両前方部ＦＲ１，ＦＲ２の特徴を機械学習する。
【００３７】
ここで、「エンブレム」は、トラックＴの前面に取り付けられた、たとえば社章、ロゴタイプ、フードクレストマーク等である（図中の領域Ｒ１３，Ｒ２３参照）。ブランド名、車名、排気量、グレードを表す文字列を含んでもよい。
【００３８】
かかるステップＳ６における機械学習のアルゴリズムとしては、たとえば、ディープラーニングの一種である「ＣＮＮ（Convolutional  Neural  Network）」や、「ｆａｓｔｅｒ  Ｒ−ＣＮＮ（Region-based  Convolutional  Neural  Networks）」等を用いることができる。
【００３９】
なお、図１Ｃに示すように、機械学習を用いた画像判別において画像特徴量としてあらわれやすいフロントグリルやエンブレム等の該当領域（図中の領域Ｒ１２，Ｒ１３，Ｒ２２，Ｒ２３参照）を、ナンバーの該当領域（図中の領域Ｒ１１，Ｒ２１参照）に対し組み合わせることによって、ナンバーの判別精度を向上させるのに資することができる。
【００４０】
これにより、図１Ｄに示すように、サーバ装置１０は、たとえば状態判別モデルの１つとして第３判別モデル１３ｅを生成する。サーバ装置１０は、かかる第３判別モデル１３ｅへ判別対象分となる各スパン２１の画像を入力し、その結果、第３判別モデル１３ｅから得られる出力値に基づいて、各スパン２１に駐停車中のトラックＴのナンバーを判別する（ステップＳ７）。
【００４１】
そして、サーバ装置１０は、ステップＳ７における判別結果を、高精細カメラ２８による読み取り結果とマッチングすることによって（ステップＳ８）、車両停車位置を特定する（ステップＳ９）。すなわち、サーバ装置１０は、どのトラックＴが、どのスパン２１のどのバースに駐停車中かを判別する。
【００４２】
そして、サーバ装置１０は、かかるトラックＴの特定を含む各スパン２１の状態を、たとえばサーバ装置１０が備えるディスプレイ等の監視画面へ表示させる。オペレータは、かかる監視画面を確認することによって各スパン２１の状態を把握し、たとえばトラックＴの配車や予約、スパン２１のバースの予約、トラックＴの呼び出し、バースの監視、トラックＴの出庫確認といった物流センター２の運用業務を、効率よく円滑に遂行することができる。
【００４３】
監視画面の具体的な例については、図６Ａ〜図６Ｄを用いた説明で後述する。また、監視画面の表示先は、たとえばオペレータが携帯する携帯情報端末等であってもよい。
【００４４】
このように、本実施形態に係る車両施設監視システム１は、カメラ２４の撮像画像に基づいて生成された状態判別モデルにより、所定の駐停車領域の各状態をリアルタイムに判別することとしたので、駐停車領域の状態を精度よく判別することができる。また、判別される各状態は、前述の「車両を特定」する場合を含むので、たとえば物流センター２のどこのスパン２１のどのバースにどのトラックＴが駐停車中であるか等を把握することができ、物流センター２をより効率よく運用することが可能となる。
【００４５】
以下、上述した実施形態に係る車両施設監視システム１の構成例について、さらに具体的に説明する。
【００４６】
図２Ａは、実施形態に係る車両施設監視システム１のブロック図である。また、図２Ｂは、実施形態に係るサーバ装置１０のブロック図である。なお、図２Ａおよび図２Ｂでは、本実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素を機能ブロックで表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。
【００４７】
換言すれば、図２Ａおよび図２Ｂに図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。たとえば、各機能ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。
【００４８】
なお、図２Ａおよび図２Ｂを用いた説明では、これまでに既に述べた構成要素については、説明を簡略化するか、省略する場合がある。
【００４９】
図２Ａに示すように、車両施設監視システム１は、物流センター２と、サーバ装置１０とを含む。物流センター２は、複数のスパン２１と、待機場２３と、中継装置２５と、ゲートウェイ装置２６と、入退場口２７と、を有する。
【００５０】
中継装置２５は、たとえば物流センター２の各フロアごとに設けられ、各スパン２１のカメラ２４の撮像画像を集約してたとえば同じく各フロアごとに設けられたゲートウェイ装置２６へ送信する。また、中継装置２５は、入退場口２７の高精細カメラ２８の撮像画像をゲートウェイ装置２６へ送信する。
【００５１】
また、中継装置２５は、たとえば物流センター２の敷地内で、待機場２３のカメラ２４とゲートウェイ装置２６との間に設けられ、待機場２３のカメラ２４の撮像画像をゲートウェイ装置２６へ装置する。中継装置２５を設けることによって、物流センター２が大規模なものであったとしても、各スパン２１、待機場２３および入退場口２７の撮像画像を集約して周期的に収集することが可能となる。
【００５２】
ゲートウェイ装置２６は、物流センター２からネットワークＮへの中継装置であって、たとえばフィールドバスネットワークで中継装置２５と接続され、中継装置２５から受信した撮像画像をネットワークＮへ送信する。
【００５３】
次に、図２Ｂに示すように、サーバ装置１０は、通信部１１と、制御部１２と、記憶部１３とを有する。制御部１２は、収集部１２ａと、抽出部１２ｂと、生成部１２ｃと、取得部１２ｄと、判別部１２ｅと、監視部１２ｆとを有する。
【００５４】
通信部１１は、たとえば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。通信部１１は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して物流センター２からカメラ２４または高精細カメラ２８の各撮像画像を受信し、制御部１２へ渡す。
【００５５】
制御部１２は、コントローラ（controller）であり、たとえば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、サーバ装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ（Random  Access  Memory）を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１２は、たとえば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。
【００５６】
記憶部１３は、たとえば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現され、図２Ｂの例では、撮像画像ＤＢ（データベース）１３ａと、学習対象分データセット１３ｂと、状態判別モデルとしての第１判別モデル１３ｃ，第２判別モデル１３ｄ，第３判別モデル１３ｅと、入場車両リスト１３ｆと、判別対象分データセット１３ｇと、判別結果ＤＢ１３ｈとを記憶する。
【００５７】
制御部１２は、サーバ装置１０の全体制御を行う。収集部１２ａは、通信部１１を介し、物流センター２から各カメラ２４の撮像画像を収集し、撮像画像ＤＢ１３ａへ格納する。
【００５８】
抽出部１２ｂは、撮像画像ＤＢ１３ａから、機械学習に用いられる正例となる撮像画像、すなわち学習対象分を抽出し、学習対象分データセット１３ｂへ格納する。また、撮像画像ＤＢ１３ａから、物流センター２の運用中において判別対象となる撮像画像、すなわち判別対象分を抽出し、判別対象分データセット１３ｇへ格納する。
【００５９】
生成部１２ｃは、学習対象分データセット１３ｂを取得し、これを用いた機械学習を実行して、状態判別モデルを生成する。
【００６０】
ここで、状態判別モデルの一例について、図３Ａおよび図３Ｂを用いて説明する。図３Ａおよび図３Ｂは、状態判別モデルの一例を示す図（その１）および（その２）である。
【００６１】
図３Ａに示すように、たとえば生成部１２ｃは、学習対象分としてスパン２１の完全空車状態の撮像画像を用いた機械学習を実行し（ステップＳ１１）、第１判別モデル１３ｃを生成する。
【００６２】
一方で、図３Ｂに示すように、たとえば生成部１２ｃは、学習対象分としてスパン２１の各状態パターンの撮像画像を用いた機械学習を実行し（ステップＳ１２）、第２判別モデル１３ｄを生成する。
【００６３】
ここで、「状態パターン」とは、物流センター２の運用においてスパン２１に対し起こりうる各状態を指し、たとえば「トラック２台停車」や「トラック１台停車」、「大型・小型が混在」、「シャッターが閉状態」といった各種パターンごとでクラスタリングされている。かかる各状態パターンの学習対象分に基づいて生成される第２判別モデル１３ｄにより、言わばスパン２１が完全空車状態でない場合の状態パターンをモデル化することができる。
【００６４】
そして、図３Ａに戻り、後述する判別部１２ｅは、まず判別対象分の撮像画像を第１判別モデル１３ｃへ入力し、その結果、第１判別モデル１３ｃから得られる出力値に基づいて、学習済みクラスとの乖離度を算出する（ステップＳ１３）。この乖離度がたとえば所定の閾値以下であるならば、入力した撮像画像が示すスパン２１の状態は、完全空車状態であることを示す。また、乖離度が閾値を上回るならば、入力した撮像画像が示すスパン２１の状態は、完全空車状態ではないことを示す。
【００６５】
そして、判別部１２ｅは、図３Ｂに示すように、乖離度が大きかった判別対象分の撮像画像を第２判別モデル１３ｄへ入力し、その結果得られる第２判別モデル１３ｄの出力値（たとえば図中の「カテゴリＩＤ」）に基づいて、各スパン２１の状態パターンを判別することとなる（ステップＳ１４）。
【００６６】
また、図１Ｄを用いて既に説明した第３判別モデル１３ｅについては、判別部１２ｅは、判別された各スパン２１の状態パターンがたとえばトラックＴの駐停車中を示す場合、該当する判別対象分の撮像画像を第３判別モデル１３ｅへ入力し、その結果得られる第３判別モデル１３ｅの出力値に基づいて、各スパン２１に駐停車中のトラックＴのナンバーを判別することとなる（図１ＤのステップＳ７）。
【００６７】
なお、図１Ｄ、図３Ａおよび図３Ｂに示した状態判別モデル、および、これを用いた判別方法はあくまで一例であって、状態判別モデルを構成するモデルの数や、各モデルにおけるクラスタリング等を図１Ｄ、図３Ａおよび図３Ｂに示した例に限定するものではない。
【００６８】
図２Ｂの説明に戻る。取得部１２ｄは、通信部１１を介し、物流センター２から高精細カメラ２８の撮像画像を取得し、撮像画像からトラックＴのナンバーを読み取る。また、取得部１２ｄは、入場口側の高精細カメラ２８の撮像画像から読み取ったナンバーを入場車両リスト１３ｆへ格納する。
【００６９】
ここで、入場車両リスト１３ｆの一例について、図４を用いて説明しておく。図４は、入場車両リスト１３ｆの一例を示す図である。入場車両リスト１３ｆは、物流センター２へ入場中のトラックＴに関する情報であり、たとえば図４に示すように、「入場日時」項目と、「ナンバー」項目と、「バース割当」項目と、「バースＩＤ」項目とを含む。
【００７０】
「入場日時」項目は、該当のトラックＴの入場日時が格納される。入場日時は、たとえば入場口の高精細カメラ２８による撮影日時である。「ナンバー」項目は、取得部１２ｄによって読み取られたナンバーがそれぞれ格納される。
【００７１】
「バース割当」項目は、該当のトラックＴにいずれかのバースが割り当てられているか否かを示す情報が格納される。たとえば、割り当て済みであれば「済」が、割り当て済みでなければ「未」が、それぞれ格納される。
【００７２】
ここで、割り当て済みとは、図１ＤのステップＳ８に示したマッチングにより、該当のトラックＴが駐停車中のバースが特定されている状態を指す。「バースＩＤ」項目は、かかる特定されたバースの識別情報が格納される。
【００７３】
図２Ｂの説明に戻る。また、取得部１２ｄは、退場口側の高精細カメラ２８の撮像画像から読み取ったナンバーに該当するトラックＴを入場車両リスト１３ｆから削除する。
【００７４】
判別部１２ｅは、判別対象分データセット１３ｇを取得し、これを第１判別モデル１３ｃへ入力して、第１判別モデル１３ｃによる出力値を受け取る。そして、判別部１２ｅは、受け取った出力値に基づいて前述の乖離度を算出し、かかる乖離度が所定の閾値以下であれば、スパン２１を完全空車状態であると判別し、判別結果を判別結果ＤＢ１３ｈへ格納する。
【００７５】
また、判別部１２ｅは、乖離度が閾値を上回るならば、該当する判別対象分の撮像画像を第２判別モデル１３ｄへ入力する。そして、判別部１２ｅは、その結果得られる第２判別モデル１３ｄの出力値に基づいて、各スパン２１の状態パターンを判別し、判別結果を判別結果ＤＢ１３ｈへ格納する。
【００７６】
ここで、図５Ａ〜図５Ｅを用いて、判別部１２ｅが判別する状態パターンの各例について、さらに具体的に説明する。図５Ａ〜図５Ｅは、スパン２１の状態パターンの具体例を示す図（その１）〜（その５）である。
【００７７】
図５Ａには、スパン２１が完全空車状態である状態パターンを示している。なお、図５Ａに示すように、同じ完全空車状態でも、照度が異なる撮像画像を用いた機械学習を実行することによって、時間帯等による明暗の差がある場合であっても、スパン２１の状態を精度よく判別可能な状態判別モデルを生成することができる。かかる点は、図５Ｂ〜図５Ｅに示す状態パターンでも同様とする。
【００７８】
次に、図５Ｂには、スパン２１に大型のトラックＴ１が２台駐停車中の状態を示している。かかる場合、いずれか一方のトラックＴ１が「存在する場合／しない場合」をそれぞれ含めた機械学習を実行することによって、スパン２１にトラックＴ１が２台許容できる場合において、スパン２１が満車状態であるのか、または、一方のバースが空いているのかを判別することが可能となる。
【００７９】
次に、図５Ｃには、スパン２１に大型のトラックＴ１と小型のトラックＴ２とが混在している状態を示している。かかる場合、いずれか一方が「存在する場合／しない場合」をそれぞれ含めた機械学習を実行することによって、スパン２１にトラックＴ１，Ｔ２が混在できる場合において、スパン２１が満車状態であるのか、または、バースに空きがあるのかを判別することが可能となる。
【００８０】
なお、図５Ｃには、スパン２１内のトラックＴ１，Ｔ２のサイズの相対的な大小を例に挙げたが、無論、車両寸法や最大積載量、車両総重量などによって分類される規格通りに「小型トラック」、「中型トラック」、「大型トラック」等をクラスタリングし、機械学習を実行するようにしてもよい。また、無論、メーカーや車種の異同に基づいて撮像画像をクラスタリングし、機械学習を実行するようにしてもよい。
【００８１】
次に、図５Ｄには、スパン２１が具備するシャッター２２の閉状態を示している。かかるシャッター２２の閉状態を含めた機械学習を実行することによって、スパン２１が戸締まり状態であるのかを判別することが可能となる。
【００８２】
なお、図５Ｅに示すように、シャッター２２の閉状態の程度が異なる場合を含めた機械学習を実行することによって生成された状態判別モデルを用いて、スパン２１の撮像画像の判定結果を時系列的に解析することによって、シャッター２２が閉状態から開状態となったのか、開状態から閉状態となったのか、その途中であるのか、あるいは途中で止まっているのか等を判別することも可能である。
【００８３】
この他にも、車両以外の物体、たとえばコンテナや、作業者等の人間等が「存在する場合／しない場合」をそれぞれ含めた機械学習を実行することによって、スパン２１に車両以外の物体が存在していることを判別することが可能となる。また、かかる場合において、スパン２１がトラックＴの進入できない状態であるのか、一方のバースが空いているのか、または、作業者がいるため注意を要するといった状態を判別することが可能となる。
【００８４】
図２Ｂの説明に戻る。また、判別部１２ｅは、判別された各スパン２１の状態パターンがたとえばトラックＴの駐停車中を示す場合、該当する判別対象分の撮像画像を第３判別モデル１３ｅへ入力する。そして、判別部１２ｅは、その結果得られる第３判別モデル１３ｅの出力値に基づいて、駐停車中のトラックＴのナンバーを判別する。
【００８５】
また、判別部１２ｅは、判別したトラックＴのナンバーと、入場車両リスト１３ｆとをマッチングし、該当するトラックＴが入場車両リスト１３ｆに存在すれば、バースを割り当てる。具体的には、判別部１２ｅは、入場車両リスト１３ｆ中の該当するトラックＴの「バース割当」項目へ「済」を設定するとともに、「バースＩＤ」項目へバースの識別情報を格納する。また、判別部１２ｅは、バースの割り当て結果を判別結果ＤＢ１３ｈへ反映する。
【００８６】
監視部１２ｆは、判別部１２ｅによって判別されたスパン２１の状態を判別結果ＤＢ１３ｈから取得し、所定の監視画面へ表示させる。監視画面は、たとえばサーバ装置１０に接続されたディスプレイ等である表示部３０へ表示される。
【００８７】
また、監視部１２ｆは、少なくともスパン２１ごとの満空状態およびスパン２１のシャッター２２の開閉状態を監視画面へ表示させる。また、監視部１２ｆは、カメラ２４によるスパン２１または待機場２３の最新の撮像画像を監視画面へ表示させる。撮像画像は、たとえば判別結果に対応付けられて判別結果ＤＢ１３ｈへ格納されている。
【００８８】
また、監視部１２ｆは、スパン２１ごとの個別の監視画面において、バースが割り当て済みである、すなわち停車位置を特定済みであるトラックＴの識別情報、たとえばナンバーを表示させる。
【００８９】
ここで、図６Ａ〜図６Ｃを用いて、監視画面の具体例について説明する。図６Ａは、全体監視画面の具体例を示す図である。また、図６Ｂおよび図６Ｃは、個別監視画面の具体例を示す図（その１）および（その２）である。
【００９０】
図６Ａに示すように、物流センター２の全体を監視する全体監視画面は、たとえば少なくともスパン２１ごとの満空状態およびスパン２１のシャッター２２の開閉状態を表示する。なお、図６Ａには、１Ｆに「１０１」〜「１０５」、２Ｆに「２０１」〜「２０５」、３Ｆに「３０１」〜「３０５」、４Ｆに「４０１」〜「４０５」で示される各スパン２１の状態を表示した場合を示しているが、フロア数、スパン数を限定するものではない。
【００９１】
具体的には、全体監視画面は、各フロアのスパン２１を、たとえばそれぞれアイコン表示する。そして、かかる各アイコンに、それぞれ「満」、「０／２」や「１／２」といった分数、「閉」、「ＮＧ」等の、状態を端的に示す文言を表示することによって、各スパン２１の状態をオペレータ等の視認者に視認させる。なお、たとえば「更新」ボタンを押すことによって、最新の状況を表示させることができる。「更新」ボタンは、「手動更新」および「自動更新」の切り替え機能を含んでいてもよい。
【００９２】
たとえば「満」は、そのスパン２１が満車状態であることを示し、判別部１２ｅによって、該当のスパン２１が満車状態であると判別された場合に表示される。
【００９３】
また、たとえば「０／２」や「１／２」といった分数は、そのスパン２１に空きバースがあることを示す。たとえば「０／２」は、判別部１２ｅによって、該当のスパン２１がトラックＴを２台許容できる場合において、完全空車状態であると判別された場合に表示される。
【００９４】
また、たとえば「１／２」は、判別部１２ｅによって、該当のスパン２１がトラックＴを２台許容できる場合において、空きバースが１つある状態であると判別された場合に表示される。
【００９５】
また、たとえば「閉」は、そのスパン２１のシャッター２２が閉状態であることを示し、判別部１２ｅによって、該当のスパン２１のシャッター２２が閉状態であると判別された場合に表示される。図６Ａに示す例では、４Ｆはすべてのスパン２１が「閉」状態にあり、かかる場合において監視部１２ｆは、たとえば４Ｆのフロアをセキュリティ管理することができる。
【００９６】
また、たとえば「ＮＧ」は、そのスパン２１のシャッター２２が異常状態であることを示し、判別部１２ｅによって、たとえば該当のスパン２１のシャッター２２が故障中であると判別された場合等に表示される。判別部１２ｅは、たとえばシャッター２２が途中で止まったままの状態で所定時間が経過した場合等に、かかるシャッター２２を故障中であると判別することができる。
【００９７】
また、図６Ａに示すように、全体監視画面は、たとえば各フロアの空きバースの数を表示させることができる。また、全体監視画面は、待機場２３の最新の撮像画像を表示させることができる。なお、たとえば「撮影」ボタンを押すことによって、さらに最新の撮像画像を表示させることもできる。
【００９８】
また、全体監視画面は、たとえば特定のスパン２１を指定する操作を行うことによって、かかるスパン２１の個別監視画面へと遷移することができる。ここで、１Ｆの「１０２」で示されるスパン２１が指定されたものとする。
【００９９】
すると、図６Ｂに示すように、かかる「１０２」のスパン２１の個別監視画面へと表示を遷移させることができる。個別監視画面では、たとえば指定されたスパン２１における「バースＩＤ」ごとの「満空情報」と、各バースに割り当てられたトラックＴの「ナンバー」と、「駐車時刻」とが表示される。なお、全体監視画面と同様に、たとえば「更新」ボタンを押すことによって、最新の状況を表示させることができる。
【０１００】
また、図６Ｂに示すように、個別監視画面は、該当のスパン２１の最新の撮像画像を表示させることができる。また、たとえば「撮影」ボタンを押すことによって、さらに最新の撮像画像を表示させることもできる。
【０１０１】
物流センター２のオペレータは、かかる個別監視画面を視認することによって、該当のスパン２１の詳細な状況、たとえば「１０２」のスパン２１の各バース１０２−０１，１０２−０２には、表示された駐車時刻から、表示されたナンバーの各トラックＴがそれぞれ駐停車中であることを即座に確認することができる。
【０１０２】
そして、オペレータは、このような全体監視画面および個別監視画面を視認することによって、空きバースのあるスパン２１を特定し、かかるスパン２１へ停車可能なトラックＴを待機場２３の最新画像を介して選定して、たとえば音声や誘導灯により、誘導することができる。なお、トラックＴのドライバが携帯する携帯情報端末や、トラックＴに搭載されたナビ等の車載装置へ、空きバースの情報を通知することによって誘導してもよい。
【０１０３】
ところで、判別部１２ｅがトラックＴのナンバーの判別を試みたものの、判別対象分であるカメラ２４の撮像画像の品質等により、判別できなかった場合や、誤判別してしまった場合が起こりうる。誤判別してしまった場合、結果として、高精細カメラ２８による読み取り結果とのマッチングにおいてマッチングエラーが生じることとなる。
【０１０４】
かかる場合、実施形態に係る車両施設監視システム１は、オペレータによるバースの手動割り当てが可能となるようにしている。ここで、図６Ｃに示すように、たとえば「１０２」のスパン２１のバース１０２−０２について、前述のマッチングエラーが生じたものとする。
【０１０５】
すると、かかる場合に、個別監視画面はたとえば、図６Ｃに示すようにマッチングエラーを示す「照合できません」のメッセージを表示させるとともに、「手動割当」ボタンを表示させる。個別監視画面は、オペレータがかかる「手動割当」ボタンを押下することにより、バースの手動割り当てを可能にする手動割り当て操作部を表示させることができる。
【０１０６】
図６Ｄは、手動割り当て操作の一例を示す図である。手動割り当て操作部では、図６Ｄに示すように、ＧＵＩウィジェットのドロップダウンリストなどにより、入場車両リスト１３ｆにおいて「バース割当」項目が「未」であるトラックＴのナンバー、すなわち物流センター２へ入場したもののステータスが「バース未割当」であるトラックＴのナンバーが選択可能となっている。
【０１０７】
そして、オペレータが、たとえば個別監視画面に表示された該当のスパン２１の撮像画像を視認しつつ、図６Ｄに示すように、特定のトラックＴのナンバーを選択し、「設定」ボタンを押下すると設定内容が確定される。かかる確定により、たとえば判別部１２ｅが、該当のトラックＴにつき、入場車両リスト１３ｆの「バース割当」項目を「済」とし、「バースＩＤ」項目にバースの識別情報を格納して、該当のトラックＴのステータスを「バース割当済」とさせる。
【０１０８】
これにより、物流センター２へ入場したものの、カメラ２４の撮像画像の品質や外乱等の影響により、システム上バースが割り当てられていないトラックＴが生じている場合に、容易な操作で、手動割り当てを行うことができる。また、これにより、物流センター２へ入場したトラックＴと、かかるトラックＴが駐停車中のバースとの関連付けの整合性を確保するのに資することができる。すなわち、物流センター２の運用の信頼性を保つのに資することができる。
【０１０９】
なお、図６Ａ〜図６Ｄに示した各種画面はあくまで一例であって、車両施設監視システム１において監視する内容や、画面レイアウト等を限定するものではない。
【０１１０】
次に、実施形態に係る車両施設監視システム１が実行する処理手順について、図７Ａ〜図７Ｄを用いて説明する。図７Ａ〜図７Ｄは、実施形態に係る車両施設監視システム１が実行する処理手順を示すフローチャート（その１）〜（その４）である。
【０１１１】
まず、トラックＴの物流センター２への入場時の処理手順について説明する。図７Ａに示すように、高精細カメラ２８の撮像画像に基づき、取得部１２ｄが、入場車両のナンバープレートを読み取る（ステップＳ１０１）。
【０１１２】
そして、読み取りが成功したならば（ステップＳ１０２，Ｙｅｓ）、取得部１２ｄが、読み取ったナンバーを入場車両リスト１３ｆへ追加し（ステップＳ１０３）、処理を終了する。また、読み取りが成功しなかったならば（ステップＳ１０２，Ｎｏ）、そのまま処理を終了する。
【０１１３】
つづいて、トラックＴが物流センター２へ入場してからの処理手順について説明する。図７Ｂに示すように、カメラ２４がスパン２１を撮像し（ステップＳ２０１）、判別部１２ｅが、かかる撮像画像からスパン２１の状態を判別する（ステップＳ２０２）。
【０１１４】
そして、スパン２１に駐停車中のトラックＴのナンバーが判別された場合（ステップＳ２０３，Ｙｅｓ）、かかるナンバーが入場車両リスト１３ｆに存在するならば（ステップＳ２０４，Ｙｅｓ）、判別部１２ｅは、入場車両リスト１３ｆにバースを割り当てる（ステップＳ２０５）。
【０１１５】
そして、監視部１２ｆは、たとえばスパン２１の個別監視画面に、満空状態やトラックＴのナンバーを含むスパン２１の状態を表示させて（ステップＳ２０６）、処理を終了する。
【０１１６】
一方、判別されたナンバーが入場車両リスト１３ｆに存在しないならば（ステップＳ２０４，Ｎｏ）、監視部１２ｆは、マッチングエラーを表示させる（ステップＳ２０７）。そして、監視部１２ｆは、たとえばスパン２１の個別監視画面に、満空状態を含むスパン２１の状態を表示させる（ステップＳ２０８）。また、監視部１２ｆは、同個別監視画面に、手動割当ボタンを表示させて（ステップＳ２０９）、処理を終了する。
【０１１７】
また、ステップＳ２０３でナンバーが判別されなかった場合（ステップＳ２０３，Ｎｏ）、監視部１２ｆは、たとえばスパン２１の個別監視画面に、満空状態やシャッター２２の開閉状態を含むスパン２１の状態を表示させる（ステップＳ２１０）。そして、監視部１２ｆは、同個別監視画面に、手動割当ボタンを表示させて（ステップＳ２１１）、処理を終了する。
【０１１８】
つづいて、手動割り当ての処理手順について説明する。図７Ｃに示すように、まず手動割当ボタンが押下されたか否かが判定される（ステップＳ３０１）。そして、手動割当ボタンが押下された場合（ステップＳ３０１、Ｙｅｓ）、入場車両リスト１３ｆのうち、「バース未割当」の車両リストが表示される（ステップＳ３０２）。なお、手動割当ボタンが押下されない場合（ステップＳ３０１，Ｎｏ）、ステップＳ３０１が繰り返される。
【０１１９】
そして、ステップＳ３０２へ表示された車両リストから候補が選択され、設定ボタンによって確定がなされる（ステップＳ３０３）。すると、判別部１２ｅが、選択された車両のステータスを「バース割当済」とする（ステップＳ３０４）。そして、処理を終了する。
【０１２０】
つづいて、トラックＴの物流センター２からの退場時の処理手順について説明する。図７Ｄに示すように、高精細カメラ２８の撮像画像に基づき、取得部１２ｄが、退場車両のナンバープレートを読み取る（ステップＳ４０１）。
【０１２１】
そして、読み取りが成功したならば（ステップＳ４０２，Ｙｅｓ）、取得部１２ｄが、読み取ったナンバーの該当車両を入場車両リスト１３ｆから削除し（ステップＳ４０３）、処理を終了する。また、読み取りが成功しなかったならば（ステップＳ４０２，Ｎｏ）、そのまま処理を終了する。
【０１２２】
上述してきたように、実施形態に係る車両施設監視システム１は、カメラ２４（「第１のカメラ」の一例に相当）と、生成部１２ｃと、判別部１２ｅとを備える。カメラ２４は、物流センター２（「車両施設」の一例に相当）におけるスパン２１（「所定の駐停車領域」の一例に相当）ごとに設けられ、スパン２１をそれぞれ撮像する。生成部１２ｃは、カメラ２４によって撮像された正例となる撮像画像を用いた機械学習を実行することで、スパン２１ごとの車両を特定する場合を含むスパン２１の状態判別モデルを生成する。判別部１２ｅは、カメラ２４によって撮像された判別対象分となる撮像画像を状態判別モデルへ入力することによって得られる出力値に基づいて、スパン２１の状態を判別する。
【０１２３】
したがって、本実施形態に係る車両施設監視システム１によれば、物流センター２におけるスパン２１の状態を、トラックＴを特定しつつ精度よく判別し、物流センター２を効率よく運用することができる。
【０１２４】
なお、上述した実施形態では、「ナンバー」に、たとえば「品川  ＸＸ  あ  １２−３４」のように地名、分類番号（ＸＸ）、１文字のひらがな文字またはアルファベット文字が含まれる場合を例に挙げたが、これに限られるものではない。たとえば、一連指定番号または車両番号に該当する「１２−３４」の部分だけを「ナンバー」としてもよい。かかる場合、機械学習時の領域Ｒ１１，Ｒ２１は、ナンバープレート全体ではなく、この数字４桁部分のみとしてもよい。
【０１２５】
また、上述した実施形態では、入退場時にトラックＴを撮像するカメラが高精細カメラ２８であることとしたが、入退場時においてトラックＴのナンバーが十分に読み取り可能であれば、カメラ２４と同程度の解像度のカメラを用いてもよい。
【０１２６】
また、上述した実施形態では、機械学習により、主にスパン２１の状態を判別する場合を例に挙げたが、無論、待機場２３の状態を判別するようにしてもよい。すなわち、待機場２３の撮像画像に基づいて機械学習を実行し、生成された状態判別モデルによって、たとえば待機場２３の各駐停車スペースの満空状態や、駐停車中のトラックＴのサイズや、ナンバー等を判別するようにしてもよい。
【０１２７】
このように、待機場２３の状態を判別可能とすることにより、たとえばあるスパン２１のバースが空いたと判別された場合に、かかるバースへ進入可能なサイズであり、かつ、より長く待機しているトラックＴを自動的に選定して、音声や誘導灯により、システムが自動的に誘導することが可能となる。
【０１２８】
また、トラックＴの誘導業務については、他の車両誘導システムが導入され、これにより運用されている場合に、車両施設監視システム１は、スパン２１および待機場２３の状態の判別結果を、かかる他の車両誘導システムへ連携させるようにしてもよい。
【０１２９】
これにより、物流センター２に複数のベンダによる複数のシステムが導入され、運用されている場合であっても、車両施設監視システム１の判別結果に基づいて、物流センター２を効率よく円滑に運用することが可能となる。
【０１３０】
また、上述した実施形態では、車両施設が物流センター２である場合を例に挙げたが、無論、車両施設を限定するものではない。たとえば、大型商業施設の駐車場などであってもよい。
【０１３１】
また、上述した実施形態では、サーバ装置１０が、収集部１２ａと、抽出部１２ｂと、生成部１２ｃと、取得部１２ｄと、判別部１２ｅと、監視部１２ｆとを有する場合を例に挙げたが、たとえば収集部１２ａや、生成部１２ｃ、監視部１２ｆ等が、それぞれの機能に特化した個別の専用装置として構成されてもよい。
【０１３２】
また、上述した実施形態では、機械学習のアルゴリズムとしてディープラーニングを用いるものとしたが、用いるアルゴリズムを限定するものではない。したがって、ＳＶＭ（Support  Vector  Machine）のようなパターン識別器を用いたサポートベクタ回帰等の回帰分析手法により機械学習を実行し、状態判別モデルを生成してもよい。また、ここで、パターン識別器はＳＶＭに限らず、たとえばアダブースト（AdaBoost）などであってもよい。また、ランダムフォレストなどを用いてもよい。
【０１３３】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【０１３４】
１    車両施設監視システム
２    物流センター
１０    サーバ装置
１２ａ  収集部
１２ｃ  生成部
１２ｅ  判別部
１２ｆ  監視部
１３ｂ  学習対象分データセット
１３ｃ  第１判別モデル
１３ｄ  第２判別モデル
１３ｅ  第３判別モデル
１３ｆ  入場車両リスト
１３ｇ  判別対象分データセット
２１    スパン
２２    シャッター
２３    待機場
２４    カメラ
２８    高精細カメラ
【図１Ａ】
2020098415.tif 000003
【図１Ｂ】
2020098415.tif 000004
【図１Ｃ】
2020098415.tif 000005
【図１Ｄ】
2020098415.tif 000006
【図２Ａ】
2020098415.tif 000007
【図２Ｂ】
2020098415.tif 000008
【図３Ａ】
2020098415.tif 000009
【図３Ｂ】
2020098415.tif 000010
【図４】
2020098415.tif 000011
【図５Ａ】
2020098415.tif 000012
【図５Ｂ】
2020098415.tif 000013
【図５Ｃ】
2020098415.tif 000014
【図５Ｄ】
2020098415.tif 000015
【図５Ｅ】
2020098415.tif 000016
【図６Ａ】
2020098415.tif 000017
【図６Ｂ】
2020098415.tif 000018
【図６Ｃ】
2020098415.tif 000019
【図６Ｄ】
2020098415.tif 000020
【図７Ａ】
2020098415.tif 000021
【図７Ｂ】
2020098415.tif 000022
【図７Ｃ】
2020098415.tif 000023
【図７Ｄ】
2020098415.tif 000024
【手続補正書】
【提出日】平成31年3月4日(2019.3.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両施設における所定の駐停車領域ごとに設けられ、前記駐停車領域をそれぞれ撮像する第１のカメラと、
前記車両施設の入退場口に設けられ、入退場時における車両のナンバーを少なくとも撮像可能に設けられた第２のカメラと、
前記第１のカメラによって撮像された正例となる撮像画像を用いた機械学習を実行することで、前記駐停車領域ごとの車両を特定する場合を含む前記駐停車領域の状態判別モデルを生成する生成部と、
前記第１のカメラによって撮像された判別対象分となる撮像画像を前記状態判別モデルへ入力することによって得られる出力値に基づいて、前記駐停車領域の状態を判別する判別部と
を備え、
前記生成部は、
少なくとも前記正例となる撮像画像における車両前方部の各部位の特徴が特徴ベクトルの成分に含まれるように前記車両前方部の特徴を機械学習することによって前記状態判別モデルを生成し、
前記判別部は、
前記出力値に基づいて前記駐停車領域に駐停車中の車両のナンバーを判別するとともに、前記第２のカメラの撮像画像に基づいて取得された車両のナンバーのリスト中に、前記出力値に基づいて判別された車両のナンバーが存在する場合に、前記リスト中の該当する車両へ前記駐停車領域を割り当てる
ことを特徴とする車両施設監視システム。
【請求項２】
前記判別部によって判別された前記駐停車領域の状態を所定の監視画面へ表示させる監視部
をさらに備え、
前記監視部は、
前記リスト中に、前記出力値に基づいて判別された車両のナンバーが存在しない場合、または、前記出力値に基づいて車両のナンバーが判別できない場合に、前記リストへの前記駐停車領域の手動での割り当てが可能となる操作部を前記監視画面へ表示させる
ことを特徴とする請求項１に記載の車両施設監視システム。
【請求項３】
前記監視部は、
前記リスト中において前記駐停車領域が割り当てられていない車両が選択可能となるように前記操作部を表示させる
ことを特徴とする請求項２に記載の車両施設監視システム。
【請求項４】
前記監視部は、
前記リスト中において前記駐停車領域が割り当てられた車両のナンバーを前記監視画面へ表示させる
ことを特徴とする請求項２または３に記載の車両施設監視システム。
【請求項５】
前記第２のカメラは、前記第１のカメラより少なくとも解像度が高い
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の車両施設監視システム。
【請求項６】
前記車両施設は、物流施設であり、
前記駐停車領域は、前記物流施設内の所定の区画であるスパン、該スパン内の駐停車箇所であるバース、または、前記物流施設の敷地内のトラックの待機場である
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の車両施設監視システム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
実施形態の一態様に係る車両施設監視システムは、第１のカメラと、第２のカメラと、生成部と、判別部とを備える。前記第１のカメラは、車両施設における所定の駐停車領域ごとに設けられ、前記駐停車領域をそれぞれ撮像する。前記第２のカメラは、前記車両施設の入退場口に設けられ、入退場時における車両のナンバーを少なくとも撮像可能に設けられる。前記生成部は、前記第１のカメラによって撮像された正例となる撮像画像を用いた機械学習を実行することで、前記駐停車領域ごとの車両を特定する場合を含む前記駐停車領域の状態判別モデルを生成する。前記判別部は、前記第１のカメラによって撮像された判別対象分となる撮像画像を前記状態判別モデルへ入力することによって得られる出力値に基づいて、前記駐停車領域の状態を判別する。また、前記生成部は、少なくとも前記正例となる撮像画像における車両前方部の各部位の特徴が特徴ベクトルの成分に含まれるように前記車両前方部の特徴を機械学習することによって前記状態判別モデルを生成する。また、前記判別部は、前記出力値に基づいて前記駐停車領域に駐停車中の車両のナンバーを判別するとともに、前記第２のカメラの撮像画像に基づいて取得された車両のナンバーのリスト中に、前記出力値に基づいて判別された車両のナンバーが存在する場合に、前記リスト中の該当する車両へ前記駐停車領域を割り当てる。