(57)【要約】【課題】同じ位置において重複して撮影されたような画像のうち有効な画像だけを自動選別して蓄積し，記憶容量の削減を実現する。【解決手段】データ評価部２２は，撮影端末１０から受信した画像データと同じ位置または所定の範囲内の位置で撮影された画像データが画像データ蓄積部２３に既に蓄積されている場合に，受信したデータから所定の評価式に従ってそのデータの有効度の値を算出し，蓄積されているデータの有効度の値との大小比較によって，画像データ蓄積部２３に蓄積されているデータを，撮影端末１０から受信した新しいデータで更新するかどうかを決定する。【選択図】図１
2010055138.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影端末で撮影された画像を受信し，蓄積する画像蓄積装置であって，
画像データとその画像データに対応付けられた撮影位置を示す位置データとを含むデータを，前記撮影端末から受信するサーバデータ受信部と，
前記撮影端末から受信したデータを蓄積する画像データ蓄積部と，
前記サーバデータ受信部により前記撮影端末からデータを受信したときに，既に同じ位置または所定の範囲内の位置で撮影された画像データが前記画像データ蓄積部に蓄積されている場合には，受信したデータから所定の評価式に従ってそのデータの有効度の値を算出し，蓄積されているデータの有効度の値との大小比較によって，前記画像データ蓄積部に蓄積されているデータを前記受信したデータで更新するかどうかを決定するデータ評価部とを備える
ことを特徴とする画像蓄積装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像蓄積装置において，
前記データ評価部が用いる評価式は，
前記有効度の値が，所定の区間内の連続する画像データからなる映像のフレーム数が大きいほど大きくなる評価式，もしくは前記映像の解像度が大きいほど大きくなる評価式，もしくは前記映像に含まれるピクセルの明度の平均値が大きいほど大きくなる評価式，もしくは前記映像における各フレームの明度差の平均値が大きいほど大きくなる評価式，もしくは撮影日時が新しいほど大きくなる評価式，もしくはカメラワークが安定しているほど大きくなる評価式，またはこれらの評価式のうち複数を組み合わせた評価式を含む
ことを特徴とする画像蓄積装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の画像蓄積装置において，
前記撮影端末から受信したデータ内の画像データに写っているオブジェクトを認識するデータ認識部と，
前記データ認識部が認識した認識結果を蓄積する認識データ蓄積部とをさらに備え，
前記データ評価部は，
前記データの有効度の値の算出において前記認識データ蓄積部に蓄積された認識結果を利用し，認識率が大きいほど有効度の値が大きくなる評価式を用いて有効度の値を算出する
ことを特徴とする画像蓄積装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の画像蓄積装置において，
前記データ評価部は，
前記画像データ蓄積部に蓄積する同じ位置または所定の範囲内の位置で撮影された画像データの個数を最大ｎ個（ただし，ｎは１以上の整数）とし，前記受信したデータの有効度の値が，前記画像データ蓄積部に蓄積されている同じ位置または所定の範囲内の位置で撮影された画像データを含むデータの有効度のｎ番目に大きい値より大きい場合に，その蓄積されているデータのうち最も有効度の小さいデータを削除して前記受信したデータを前記画像データ蓄積部に保存し，小さい場合に，前記受信したデータを前記画像データ蓄積部に蓄積しないで棄却する
ことを特徴とする画像蓄積装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の画像蓄積装置において，
前記データ評価部は，
前記画像データ蓄積部に，連続する画像データのうち所定の区間内の画像データを保存するときに，前記区間の起点から終点までの上り方向と下り方向とを区別しないで同じ位置または所定の範囲内の位置であるか否かを判断する
ことを特徴とする画像蓄積装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５までのいずれか１項に記載の画像蓄積装置において，
前記データ評価部は，
異なる時間帯，曜日，期日または期間に撮影された画像データについては，別々に前記データの有効度の値の算出および有効度の値の大小比較を行う
ことを特徴とする画像蓄積装置。
【請求項７】
コンピュータを，請求項１から請求項６までのいずれか１項に記載の画像蓄積装置が備える前記サーバデータ受信部，前記画像データ蓄積部および前記データ評価部，または，さらに請求項３に記載の画像蓄積装置が備える前記データ認識部および前記認識データ蓄積部として，機能させるための画像蓄積装置用プログラム。
【請求項８】
撮影端末と，該撮影端末で撮影された画像を蓄積する画像蓄積装置とを備える画像蓄積システムであって，
前記撮影端末は，
画像を撮影する撮影部と，
撮影時の位置情報を取得する位置取得部と，
前記撮影された画像データと前記取得された位置データとを対応付けて蓄積する端末蓄積部と，
前記端末蓄積部に蓄積されたデータを前記画像蓄積装置へ送信する端末送信部とを備え，
前記画像蓄積装置は，
画像データとその画像データに対応付けられた撮影位置を示す位置データとを含むデータを，前記撮影端末から受信するサーバデータ受信部と，
前記撮影端末から受信したデータを蓄積する画像データ蓄積部と，
前記サーバデータ受信部により前記撮影端末からデータを受信したときに，既に同じ位置または所定の範囲内の位置で撮影された画像データが前記画像データ蓄積部に蓄積されている場合には，受信したデータから所定の評価式に従ってそのデータの有効度の値を算出し，蓄積されているデータの有効度の値との大小比較によって，前記画像データ蓄積部に蓄積されているデータを前記受信したデータで更新するかどうかを決定するデータ評価部とを備える
ことを特徴とする画像蓄積システム。
【請求項９】
請求項８に記載の画像蓄積システムにおいて，
前記撮影端末と前記画像蓄積装置との間に，
前記撮影端末からのデータを無線ＬＡＮインタフェースにより受信するアクセスポイントデータ受信部と，
受信したデータを前記画像蓄積装置に送信するアクセスポイントデータ送信部とからなるデータ中継器を備える
ことを特徴とする画像蓄積システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，撮影端末で撮影された画像（または映像）を整理して蓄積する画像蓄積装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
デジタルビデオカメラの小型化・低価格化に伴い，これらのカメラを，自動車をはじめとした移動体に搭載することが一般化してきている。実際にこのようなカメラは，車載カメラとして製品化され市販されている。
【０００３】
デジタルビデオカメラで撮影された映像データ（以下，時間的に連続な画像データを「映像データ」と呼ぶ）は比較的大容量になるが，振動等に強いＳＤメモリカード等の大容量化に伴い，相当長い時間の映像データをデジタルデータファイルの形式で格納することも可能になっている。
【０００４】
また，ＧＰＳ（Global Positioning System ）の小型化・低価格化に伴い，このような自己位置を特定することができる機器も，自動車をはじめとした移動体に搭載することが一般化してきている。
【０００５】
一方で，撮影されたデータに対しては，ハードディスク装置（ＨＤＤ）等の大容量化・低価格化に伴い，やはりデジタルデータファイルの形式で，オフィス・データセンタ等に設置されたパーソナルコンピュータ（ＰＣ）やサーバ機器にコピーをして，長時間分の撮影データを蓄積することが可能になっている。
【０００６】
これらの従来技術により，車載カメラで撮影され，ＳＤメモリカード等に蓄積された映像データを，そのまま撮影者によりサーバ等のＨＤＤへ順次ファイルとしてコピーしていった場合，それだけではそのファイル名等を知らない限り，記録した映像データを有効に利用することができない。
【０００７】
これに対しては，例えば下記の特許文献１では，ＧＰＳから得られた位置情報を画像情報と同期させて記録する方法が考えられており，この方法を用いることにより，車載カメラで撮影された映像データのフレーム番号と，その時点で取得した位置情報とをセットで記録しておくことによって，利用者により指定された緯度・経度等の位置情報から指定された距離範囲内にある映像データの対象フレーム画像を検索するシステムを，容易に構成することができる。なお，フレーム番号は，映像データ中の何番目の画像データかを示す番号であり，フレーム番号が特定されることにより，映像データ内の画像データが特定される。
【０００８】
また，画像処理技術の発達により，映像データファイルから直接的に取得できる画素数，フレームレート（映像１秒当たりが何フレームの画像から構成されているかを示す値）や，画素値から簡単に算出できる画像の明るさといった特徴量のほかに，映像内における動き（カメラワーク）を抽出することが可能であり，さらに画像認識によりオブジェクトを検出することも可能である。
【０００９】
また，特許文献２の主に段落００３７から段落００４７には，映像における隣接フレーム間において，画像全体の類似度による全体変化量と局所的な類似度による局所集合変化量という２種類の特徴量を求めることによって，手ぶれと急激なカメラワークを検出する技術が記載されている。
【００１０】
特許文献３の主に段落００４１から段落００４９には，あらかじめ撮影された画像（登録用画像）から特徴点を抽出して学習マップを用意しておき，それを入力画像（認識用画像）から抽出された特徴点を，ずらしマッチング処理を行うことにより探索し，画像認識を行う技術が記載されている。
【００１１】
また，非特許文献１に記載の方法によれば，指定された文字列が含まれる画像の検索を行うことが可能であり，この方法を使うことによって，画像中の案内標識，看板（文字看板）等に特定の文字列が含まれるかどうかを自動認識することができる。
【特許文献１】特開平７−１２３３４８号公報
【特許文献２】特開２０００−２６１７５７号公報
【特許文献３】特開２００７−２９９３６４号公報
【非特許文献１】「画像インデクシングを目的としたテキスト領域抽出不要の景観中文字認識」，電子情報通信学会  信学技報  PRMU2004-89 (2004-10) ，p.37-42
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら，従来の技術では，複数の撮影者により長期間にわたって繰り返し撮影を続けることにより，サーバに蓄積されるデータの更新がなされることに関しての考慮がなされていない。
【００１３】
すなわち，同一市町村内や担当営業地域内など，一定の地域内で繰り返し車を走らせるような業務を行っている業種は，物流業者・タクシー事業者・設備や道路の維持管理工事業者など多々あり，これらの車に搭載したデジタルビデオカメラにより撮影を行ってくると，対象地域を網羅した画像データが取得できるはずである。しかしながら，単純に撮影した画像データをサーバに逐次追加して記憶していくと，いかにＨＤＤ等の外部記憶装置が大容量化しているとはいえ，一方的に増加していくため，簡単にサーバの記憶容量限界を超えてしまう。
【００１４】
また，他の課題として，位置を指定して画像検索を行った場合，特にそれが幹線道路等の撮影者が頻繁に通る位置であったときに，検索結果として条件に合致するデータが不必要なまでに数多くヒットしてしまうという問題もある。
【００１５】
以上のような問題への対策として，サーバの容量を一定に保つために，同時に取得された位置情報をもとに，同一位置（もしくは，ある閾値距離以内）のデータが既にサーバ存在する場合には，古いデータを削除して新たに撮影されたデータのみを記憶することが考えられる。また，検索における結果を絞り込むために，撮影時刻あるいはサーバへの更新時刻が新しいもののみを検索結果としてヒットさせることも考えられる。
【００１６】
しかしながら，例えばある日に撮影した画像データは晴れた日中で画像が鮮明に映っており，その翌日に同一地点から撮影した画像データは雨天の夕暮れ時で画像が不鮮明というような場合もあり得る。このようなケースがあることを考えると，最新のデータだけを蓄積したり，最新のデータだけを検索結果としてヒットさせる方式では，不鮮明な翌日のデータが参照されるようになってしまうという課題が生じる。
【００１７】
この例の場合，２日間の撮影者が同一であった場合には，その撮影者の判断として，翌日のデータはサーバに登録しないといった対処方法は可能であるが，多人数の撮影者がいる場合には，いちいち上書き登録すべきか否かの確認を行うことは大きな作業負担となるという課題がある。
【００１８】
本発明は，以上のような課題を解決し，画像の利用者にとって有効なデータだけをサーバに簡単に登録することができるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本発明は，上記課題を解決するために，受信したデータからそのデータの有効度を算出する評価部を設け，その評価結果に応じてサーバ登録時に上書きして登録すべきか否かを自動的に判断する。
【００２０】
詳しくは，本発明は，撮影端末で撮影された画像を受信し，蓄積する画像蓄積装置（データ処理サーバ）であって，画像データとその画像データに対応付けられた撮影位置を示す位置データとを含むデータを，前記撮影端末から受信するサーバデータ受信部と，前記撮影端末から受信したデータを蓄積する画像データ蓄積部と，前記サーバデータ受信部により前記撮影端末からデータを受信したときに，既に同じ位置または所定の範囲内の位置で撮影された画像データが前記画像データ蓄積部に蓄積されている場合には，受信したデータから所定の評価式に従ってそのデータの有効度の値を算出し，蓄積されているデータの有効度の値との大小比較によって，前記画像データ蓄積部に蓄積されているデータを前記受信したデータで更新するかどうかを決定するデータ評価部とを備えることを特徴とする。
【００２１】
これによって，画像データ蓄積部に蓄積する価値の小さい不要なデータが蓄積されることを回避することができるようになる。
【００２２】
前記データ評価部が用いる評価式としては，前記有効度の値が，所定の区間内の連続する画像データからなる映像のフレーム数が大きいほど大きくなる評価式，もしくは前記映像の解像度が大きいほど大きくなる評価式，もしくは前記映像に含まれるピクセルの明度の平均値が大きいほど大きくなる評価式，もしくは前記映像における各フレームの明度差の平均値が大きいほど大きくなる評価式，もしくは撮影日時が新しいほど大きくなる評価式，もしくはカメラワークが安定しているほど大きくなる評価式，またはこれらの評価式のうち複数を組み合わせた評価式を用いることできる。
【００２３】
これにより，鮮明な画像データを優先的に画像データ蓄積部に蓄積することができるようになる。
【００２４】
さらに，前記画像蓄積装置は，前記撮影端末から受信したデータ内の画像データに写っているオブジェクトを認識するデータ認識部と，前記データ認識部が認識した認識結果を蓄積する認識データ蓄積部とを備え，前記データ評価部は，前記データの有効度の値の算出において前記認識データ蓄積部に蓄積された認識結果を利用し，認識率が大きいほど有効度の値が大きくなる評価式を用いて有効度の値を算出するように構成してもよい。
【００２５】
被写体である何らかのオブジェクトに対する認識率が高い画像データは，鮮明な画像データであることが多いので，認識率を有効性の判断に用いることにより，適切な画像データを画像データ蓄積部に蓄積することが可能になる。
【００２６】
また，前記発明において，前記データ評価部は，前記画像データ蓄積部に蓄積する同じ位置または所定の範囲内の位置で撮影された画像データの個数を最大ｎ個（ただし，ｎは１以上の整数）とし，前記受信したデータの有効度の値が，前記画像データ蓄積部に蓄積されている同じ位置または所定の範囲内の位置で撮影された画像データを含むデータの有効度のｎ番目に大きい値より大きい場合に，その蓄積されているデータのうち最も有効度の小さいデータを削除して前記受信したデータを前記画像データ蓄積部に保存し，小さい場合に，前記受信したデータを前記画像データ蓄積部に蓄積しないで棄却するように構成することもできる。
【００２７】
これによって，ｎの設定値に応じた量の有効な画像データの蓄積が可能になる。
【００２８】
また，前記発明において，前記データ評価部は，前記画像データ蓄積部に，連続する画像データのうち所定の区間内の画像データを保存するときに，前記区間の起点から終点までの上り方向と下り方向とを区別しないで同じ位置または所定の範囲内の位置であるか否かを判断するように構成することもできる。
【００２９】
車載カメラで撮影した画像のような場合，画像データ蓄積部に蓄積する画像データの用途によっては，上り方向と下り方向とを区別したほうがよい場合もあるが，区別する必要がない場合には，画像データ蓄積部に蓄積する画像データの量を少なくすることができる。
【００３０】
また，前記発明において，前記データ評価部は，異なる時間帯，曜日，期日または期間に撮影された画像データについては，別々に前記データの有効度の値の算出および有効度の値の大小比較を行うように構成することもできる。
【００３１】
これによって，例えば昼に撮影された画像と，夜に撮影された画像，もしくは通勤時間帯に撮影された画像などのように，異なる時間帯の画像データを別々に蓄積することができるようになる。あるいは，平日／休日で分けることや，降雪地域では，１２月から３月頃までの降雪季節とそれ以外の季節に分けるというようなことも同様に可能である。
【００３２】
また，画像蓄積システムは，前記画像蓄積装置を備えるとともに，画像を撮影する撮影部と，撮影時の位置情報を取得する位置取得部と，前記撮影された画像データと前記取得された位置データとを対応付けて蓄積する端末蓄積部と，前記端末蓄積部に蓄積されたデータを前記画像蓄積装置へ送信する端末送信部とを有する撮影端末を備える。
【００３３】
前記画像蓄積システムにおいて，前記撮影端末と前記画像蓄積装置との間に，前記撮影端末からのデータを無線ＬＡＮインタフェースにより受信するアクセスポイントデータ受信部と，受信したデータを前記画像蓄積装置に送信するアクセスポイントデータ送信部とからなるデータ中継器を備える構成としてもよい。
【００３４】
このデータ中継器を備える画像蓄積システムでは，撮影端末として携帯電話などを利用する場合に比べて，撮影端末の通信コストを削減することができる。
【発明の効果】
【００３５】
本発明によれば，同じ位置において重複して撮影されたような画像のうち，鮮明な画像だけを蓄積することができるようになり，画像の利用者にとって有効なデータを少ない記憶容量で保存することができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
以下，本発明を適用した画像蓄積装置の実施の形態を図面を用いて詳細に説明する。
【００３７】
図１は，本発明の実施の形態に係るシステム全体の構成例を示している。図１において，１０は車載カメラやカメラ付き携帯電話その他の撮影端末，２０は撮影端末１０で撮影された画像を蓄積する画像蓄積装置であるデータ処理サーバ，３０は無線ＬＡＮでの通信をインターネットに中継するデータ中継器である。撮影端末１０が，直接，電話網や通信網を介してデータ処理サーバ２０と通信を行えるような構成の場合には，データ中継器３０は設けなくてもよい。
【００３８】
撮影端末１０は，撮影部１１，位置情報取得部１２，端末蓄積部１３，端末データ送信部１４を備える。これらの詳細については後述する。
【００３９】
データ処理サーバ２０は，サーバデータ受信部２１，データ評価部２２，画像データ蓄積部２３，データ認識部２４，認識データ蓄積部２５を備える。これらの詳細についても後述する。
【００４０】
データ中継器３０は，撮影端末１０から通信要求を受け付けるアクセスポイントデータ受信部３１，要求された通信データをインターネット等を介してデータ処理サーバ２０へ送信するアクセスポイントデータ送信部３２を備える。
【００４１】
図２は，撮影端末１０の構成例を示している。この例では，撮影端末１０の本体部として，フラッシュメモリ１３０を内蔵した小型可搬ＰＣ（パーソナルコンピュータ）１００を用い，図１の撮影部１１としてデジタルカメラ１１０，位置情報取得部１２としてＧＰＳ装置１２０，端末データ送信部１４としてデータ通信用携帯電話１４０を用いている。フラッシュメモリ１３０は，端末蓄積部１３として用いられている。デジタルカメラ１１０，ＧＰＳ装置１２０，データ通信用携帯電話１４０は，ＵＳＢケーブル等により，小型可搬ＰＣ１００に接続される。もちろん，本発明は，これらの機器を一体型として組み込んだものを撮影端末１０として実施することも可能である。
【００４２】
デジタルカメラ１１０は，車両のダッシュボードやフロントグリル内など，前方外部が撮影できる位置に固定して設置される。また，ＧＰＳ装置１２０も，ＧＰＳ衛星からの電波を受信可能なダッシュボードや車外の天井等に設置される。小型可搬ＰＣ１００とデータ通信用携帯電話１４０も車内の運転に支障がない場所に固定して設置される。
【００４３】
デジタルカメラ１１０により撮影された，２次元配列上の画素（ピクセル）ごとのＲＧＢ値の数値データに変換された画像データは，逐次，ＪＰＥＧ形式の瞬間ごとの画像に変換され，それらのデータを一定時間分まとめたモーションＪＰＥＧ形式のファイルとしてフラッシュメモリ１３０を利用した記憶ドライブに格納される。あるいは，連続した画像が１つの映像としてＭＰＥＧ形式のファイルに変換されて，フラッシュメモリ１３０を利用した記憶ドライブに格納される。このようなモーションＪＰＥＧあるいはＭＰＥＧといった標準形式のファイルとして映像データを保存するための手段は，市販されているＰＣ上のソフトウェアを利用して実現することもできる。
【００４４】
ＧＰＳ装置１２０からも，逐次，ＧＰＳ衛星からの電波を受けて算出された自己位置のデータが小型可搬ＰＣ１００に送られてくる。自己位置のデータは，決められた様式のテキストデータとして送られてくるので，そのテキストデータを小型可搬ＰＣ１００上のソフトウェアで解析することにより，緯度・経度のデータを取り出すことができる。その時点で，デジタルカメラ１１０から取得し映像ファイルとして書き込みを行っている映像のファイル名とフレーム番号とともに，緯度・経度のデータを，例えば図３のような表形式の画像データ管理テーブルに，１レコードずつ書き込む。あるいは，図３のようなデータを表すカンマ区切りのテキストファイル等に１行ずつ書き込むといった実施も可能である。
【００４５】
図３に示す画像データ管理テーブル（あるいはテキストファイル）は，映像ファイルのファイル名，フレーム番号，撮影時刻，緯度，経度等のデータ項目により構成され，フラッシュメモリ１３０上のファイルとして格納される。このように，端末蓄積部１３は，フラッシュメモリ１３０上に撮影された画像データと取得された位置データを共に蓄積するように構成できる。
【００４６】
この小型可搬ＰＣ１００に接続したデータ通信用携帯電話１４０を用いて，インターネットにこの端末を接続し，やはりインターネット上に接続されたデータ処理サーバ２０に対して，データ通信用のコネクションを確立することができる。このようにして確立されたデータ通信コネクションを通じて，フラッシュメモリ１３０上に蓄積された画像データと位置データを，データ処理サーバ２０に転送する。特に，標準化されたＨＴＴＰプロトコルを利用し，データ処理サーバ２０上のＨＴＴＰサーバプロセスに対してデータを送信するソフトウェアを，撮影端末１０を構成する小型可搬ＰＣ１００上に実装することは容易である。
【００４７】
この場合に，データ送信のためのＨＴＴＰリクエストに対する正常・異常を示すリターン値を定めておくことにより，データ処理サーバ２０が確実にデータの転送を受けたか否かを送信側である小型可搬ＰＣ１００上のソフトウェアが判断できるので，処理異常時にはリトライを行い，処理正常時には送信済みのデータをフラッシュメモリ１３０から削除するという構成をとることができる。
【００４８】
図４は，撮影端末１０の他の構成例を示す図である。図２で説明した撮影端末１０との差異がある部分は，撮影端末１０からのデータ送信方式にあり，図２の撮影端末１０では，端末データ送信部１４としてデータ通信用携帯電話１４０を用いていたのに対し，本実施例では，無線ＬＡＮカード１４１を用いている。他のデジタルカメラ１１１，ＧＰＳ装置１２１，フラッシュメモリ１３１，小型可搬ＰＣ１０１の部分は，図２に示すものとほぼ同様である。
【００４９】
無線ＬＡＮカード１４１を用いる場合，データ通信用携帯電話１４０とは異なり，無線ＬＡＮアクセスポイントの電波範囲内という限られた場所でのみ利用可能であるため，撮影端末１０の処理としては，あらかじめアクセスポイント（データ中継器３０）の位置を登録しておき，位置情報がその範囲内に入ったときにデータ通信用コネクションを確立するようにしておく。あるいは，撮影端末１０上に利用者が操作できる「通信ボタン」を配置し，そのボタンが押されたときに接続するようにするという実施例も考えられる。
【００５０】
データ中継器３０は，無線ＬＡＮカード１４１を用いた無線ＬＡＮインタフェースでの通信をインターネットに中継するもので，このような機能を持った装置は市販されている。また，このようにして送信されるデータは，図２の撮影端末１０を用いた場合と変わらないため，データ処理サーバ２０はまったく同じ構成で実施できる。
【００５１】
図４に示す撮影端末１０では，一般に通信コストが高く通信速度も低速な携帯電話を使わないので，コストと通信速度の面で有利であるという効果がある。
【００５２】
図５は，図４に示す撮影端末１０を用いるときに利用するデータ中継器３０の構成例を示している。
【００５３】
本実施例におけるデータ中継器３０は，撮影端末１０からの無線ＬＡＮアクセスポイント３０１と，インターネット５０に接続するためのネットワークカード（イーサネットカード）３０３と，これらを制御する制御用ＣＰＵ３０２から構成される。このようなデータ中継器３０としては，市販されている既存のものを用いることができる。
【００５４】
次に，データ処理サーバ２０の実施例について説明する。図６は，データ処理サーバ２０のハードウェア構成例を示している。
【００５５】
データ処理サーバ２０は，図６に示すように，プログラム格納域２０２に格納された命令をフェッチして実行するＣＰＵ２０１，磁気ディスク装置（ＨＤＤ）２０３，メモリ２０４，インターネット５０に接続するためのアダプタであるネットワークカード２０５などからなる汎用的な計算機を用いて構成され，これらのハードウェアとプログラム格納域２０２に格納されるソフトウェアプログラムとによって，図１に示すサーバデータ受信部２１，データ評価部２２，画像データ蓄積部２３，データ認識部２４，認識データ蓄積部２５が実現される。
【００５６】
このうち，データ処理サーバ２０における画像データ蓄積部２３としては，汎用的なデータベースマネージメントシステム（ＤＢＭＳ）を利用し，図７のようなテーブルを構成することで実現する。すなわち，画像データ蓄積部２３には，単位映像データ（詳細は後述），撮影時刻，起点と終点のそれぞれの緯度・経度のデータなどが格納される。なお，この例では，映像データそのものをテーブル上の１つのカラムとして格納する方式としているが，他の実施例として，映像データは通常のファイル形式としておき，ＤＢＭＳ内のテーブルには，そのファイル名を管理することで同様に本発明を実施することも可能である。
【００５７】
図８は，サーバデータ受信部２１の処理フローチャートである。サーバデータ受信部２１は，上記で説明した撮影端末１０の端末データ送信部１４の実施例に対応して，図８のような処理の実行機能を持つ。
【００５８】
サーバデータ受信部２１は，まずステップＳ１において，端末データ送信部１４から送られてきたＨＴＴＰリクエストを受信し，ステップＳ２では，ＨＴＴＰプロトコルにより送信されてくる映像データと位置データとを，それぞれデータ処理サーバ２０内に映像ファイル４０，位置情報テキストファイル４１の一時ファイルとして復元する。
【００５９】
次に，ステップＳ３により，エラーなく復元できたかどうかを判定し，正常に復元できた場合には，ステップＳ４により，データ評価部２２に対してファイル受信があったことをファイル名と共にイベント情報として通知する。また，撮影端末１０に対しては，ステップＳ５により，処理途中での異常の有無を返却する。
【００６０】
図９は，データ評価部２２の処理フローチャートである。なお，ここでは主に分割された単位映像ごとにデータを評価する例を説明するが，もっと単純に各フレームの画像ごとにデータを評価する実施も可能であることは，以下の説明から明らかである。
【００６１】
データ評価部２２は，ステップＳ１０にて，サーバデータ受信部２１からイベントの通知を受けて処理を開始する。まず，ステップＳ１１では，一時ファイルとして保存されている映像ファイル４０と位置情報テキストファイル４１のデータから，単位映像に分割する処理を行う。ここで単位映像とは，撮影された地域の道路をあらかじめ区切った単位のことをいう。
【００６２】
図１０は，単位映像区間の説明図である。映像区間は，図１０（Ａ）に示すように各交差点で区切ることや，図１０（Ｂ）に示すように交差点とは無関係に一定間隔で区切ることなどが考えられる。さらに，極端な場合として，図１０（Ｃ）に示すように一地点ごと（映像の１フレーム画像）に区切ることも考えられる。
【００６３】
映像ファイル４０に格納されている映像を単位映像に分割するためには，映像内の各フレームごとの位置情報が必要であるが，映像取得の間隔（すなわち映像のフレームレート）と位置情報取得の間隔が異なり，フレーム番号に対応する位置情報がないこともあり得る。しかし，その場合には，前後のフレームのうち位置情報が付与された情報を利用して，比例配分などの計算式によって近似することで，各フレームに対する位置情報を付与できる。
【００６４】
なお，図１０（Ａ）および（Ｂ）のような区切りを行う例の場合には，あらかじめ，対象となる地域の道路地図データなどを保持しておき，映像中の各フレームの画像が，どの道路地点のデータであるかを検索する。このとき，一般にＧＰＳで取得される位置には誤差があるので，もっとも近い道路上の位置にマッピングさせる。あるフレームの位置をマッピングした道路位置が属する道路区間が，その前のフレームの位置をマッピングした道路位置が属する区間と異なる場合には，そのフレーム間に区切り位置あると判断できるので，そのフレーム位置で映像を分割する。このような処理により，映像分割を実施することがてきる。
【００６５】
以下の実施例の説明では，区切りの区間の距離を数十メートル程度と考え，それぞれ区切られた区間は，起点と終点の緯度・経度で唯一に指定できる（起点終点間に迂回路がない）という条件が成り立つという想定で説明する。以上のような条件が成立しない場合にも，道路ＩＤ番号を付与するとか，中間経由地の緯度・経度を付与するとかいう方法により，本発明を実施することができる。
【００６６】
さらに，区間ごと（一地点ごとに区切る場合には映像内の画像ごと）に下記の処理（Ｓ１２１〜Ｓ１２６）を繰り返す。まず，ステップＳ１２１では，対象の区間と同一のデータが，画像データ蓄積部２３内に存在するかどうかを検索する。これは，ＤＢＭＳの機能により，起点と終点の緯度・経度を条件として検索することにより実現できる。ステップＳ１２２の判定により，もし，条件に合致するデータがない場合には，ステップＳ１２３へ進み，新たな分割映像の区間データを追加登録して，繰り返し処理に戻る。追加登録もＤＢＭＳの機能を用いて実現できる。
【００６７】
条件に合致するデータが存在する場合には，ステップＳ１２４へ進み，蓄積データと新たなデータのそれぞれに対して，有効度を計算する。新たなデータの有効度をＡ，蓄積データの有効度をＢとして説明する。
【００６８】
有効度の計算方法の一例を図１１に示す。この例では，フレームレートが高い，解像度が高い，明るい（悪天候や夕暮れ時等の撮影ではない），コントラストがはっきりしている，最近撮影された，といった条件ほど有効であるとし，これらの数値に加重係数を掛けた上で合計するといった比較的単純な式により計算することとしている。
【００６９】
ステップＳ３０では，区間映像のフレーム数（またはフレームレート）を有効度Ａfrとする。ステップＳ３１では，区間映像の解像度をＡres とする。区間映像の解像度は，１フレームの縦ピクセル数×横ピクセル数である。次に，ステップＳ３２では，明るさに着目した有効度Ａbrを，区間映像の各フレームの各ピクセルの明度の平均値として算出する。
【００７０】
Ａbr＝Σf Σx Σy Ｙ（ｆ，ｘ，ｙ）／（フレーム数×縦ピクセル数×横ピクセル数）である。ただし，ＮＴＳＣ系加重平均法と呼ばれる下記の式で，画素のＲＧＢ値から明度Ｙを計算する。すなわち，ｆフレーム目の（ｘ，ｙ）画素の明度をＹ（ｆ，ｘ，ｙ）としたとき，Ｙ（ｆ，ｘ，ｙ）を次の式で算出する。
【００７１】
Ｙ（ｆ，ｘ，ｙ）＝０．２９８９１２＊Ｒ（ｆ，ｘ，ｙ）＋０．５８６６１１＊Ｇ（ｆ，ｘ，ｙ）＋０．１１４４７８＊Ｂ（ｆ，ｘ，ｙ）
次のステップＳ３３では，区間映像の各フレームの明度差の平均値を，コントラストに着目した有効度Ａcon として算出する。
【００７２】
Ａcon ＝  Σf ｛Ｙmax （ｆ）−Ｙmin （ｆ）｝／フレーム数
として算出される。ただし，Ｙmax （ｆ）はフレームｆにおける明度の最大値，Ｙmin （ｆ）はフレームｆにおける明度の最小値である。
【００７３】
ステップＳ３４では，ある基準日時からの経過秒数を，撮影日時に関する有効度Ａtiとする。なお，基準日時は最も古い撮影日時より古い時点であれば，いつでもよい。
【００７４】
最後に，ステップＳ３５では，以上を総合した有効度Ａを，次式により算出する。
【００７５】
Ａ＝ΣＣi ×Ａi 
ここで，Ａi は，ステップＳ３０〜Ｓ３４で算出したＡfr（フレーム数に着目した有効度），Ａres （解像度に着目した有効度），Ａbr（明るさに着目した有効度），Ａcon （コントラストに着目した有効度），Ａti（撮影日時に着目した有効度）である。また，Ｃi は，あらかじめ定められた各Ａi の評価項目に対する加重係数である。
【００７６】
図９のステップＳ１２５で，新たな映像データの有効度Ａのほうが，蓄積データの有効度Ｂより高いと評価された場合には，ステップＳ１２６へ進み，ＤＢＭＳの機能を用いて画像データ蓄積部２３に蓄積されている蓄積映像を削除し，新たな分割映像を画像データ蓄積部２３に登録する。すなわち，画像データ蓄積部２３に蓄積されている同一位置の映像データを，新たな映像データに更新する。なお，画像データ蓄積部２３に新たな映像データを格納するとき，その有効度Ａを蓄積データの有効度Ｂとして保存しておくようにしてもよい。
【００７７】
ステップＳ１２５の有効度の評価において，蓄積データの有効度Ｂのほうが高い場合には，新たな映像データは画像データ蓄積部２３に登録しないで棄却する。以上のステップＳ１２１〜Ｓ１２６を，分割された映像ごとに繰り返す。
【００７８】
図１１に示したような有効度の算出方法で用いる計算式は，本発明の具体的な使用目的に応じて，適当な式に変更して実施することもできる。以下に，その具体的な変更例を挙げる。
【００７９】
例えば，明るさに関しては，図１１の例では，明るいほど「Ａbr」の値が大きくなるようにしているが，明る過ぎる画像が必ずしも望ましくない場合もあり得る。これを考慮して，理想とする期待値との差を「Ａbr」の値として計算してもよい。なお，この場合には，期待値に近いほど数値が小さくなるため，加重係数としては，マイナス値を取るようにすることで，期待値に近いほど有効度が高く評価されるようにできる。すなわち，
Ａbr＝区間映像の各フレームの各ピクセルの明度の期待値からのずれの平均値
＝Σf Σx Σy ａｂｓ（Ｙ（ｆ，ｘ，ｙ）−Ｙ0 ）／（フレーム数×縦ピクセル数        ×横ピクセル数）
である。ただし，ａｂｓ（）は，絶対値を求める関数，Ｙ0 は理想とする明度の値である。
【００８０】
また，コントラストについては，図１１の例では，最大値と最小値のみを利用して評価するため，ごく限られた画素のみが極端に明るかったり極端に暗かったりすることがあり，不適切に「Ａcon 」の値が高く評価されることがあり得る。そこで，画素全体の明度を統計処理することにより，明度の分布の指標となる標準偏差を算出することができるので，その指標を「Ａcon 」の値として利用する実施も好適である。すなわち，
Ａcon ＝区間映像の各フレームの明度の標準偏差の平均値
＝Σf ｛σ（ｆ）｝／フレーム数  
である。σ（ｆ）は，フレームｆにおける明度の分布Ｙ（ｆ，ｘ，ｙ）を統計処理して求めた標準偏差である。この値は，偏りが少ない（つまり明度が満遍なく分散している）ほど大きな数値となるため，有効度が高くなる。
【００８１】
さらに，これらの値は，その有効度合いに応じて，そのままの値で使用するのではなく数学的な計算を施してから求めることもできる。例えば，撮影日時についての有効度「Ａti」の値の算出においては，現在日時との差を，１ヶ月ごとに値が半減するような計算式により算出することもできる。
【００８２】
Ａti＝（１／２）＊＊（現在日時−撮影日時）
なお，ここで＊＊は巾乗を表し，日時は月単位に換算して算出するものとする。
【００８３】
つまり，非常に新しい画像と比較して，有効度が１ヶ月前の画像は１／２，２ヶ月前の画像は１／４，３ヶ月前の画像は１／８となるような算出式を用いてもよく，これは『現在の画像か１ヶ月前の画像か』の差は大きいが，『１年（１２ヶ月）前の画像か１年１ヶ月（１３ヶ月）前の画像か』の差はあまり影響がないというような場合には，有用な値となる。
【００８４】
また，上記の例では，「Ａbr」の値や「Ａcon 」の値などは，映像を構成する全画像をもとに算出する方法を述べているが，車載カメラからの画像では連続的に撮影されるため，隣接する画像間において大きな値の変化が少ないと考えられる。そこで計算量を削減するために，次に述べる方法１〜方法３などのように，一部の画像のみを対象として算出するような実施も好適である。
〔方法１〕先頭，最終などの特定のフレーム番号の画像の情報のみを使用する。
〔方法２〕評価時にランダムに指定されたフレーム番号の画像の情報のみを使用する。
〔方法３〕フレームレートを下げて（例えば３０ｆｐｓの映像に対して，３０フレームずつ飛ばすことによって１ｆｐｓとする）から平均値を計算する。
【００８５】
他に有効度に基づいて画像データを更新するかどうかを決定する方法として，次のような方法を用いる実施も好適である。
【００８６】
（１）保存する画像データを有効度の最も高い１つだけにするのではなく，最大ｎ個としておき，新たな画像に対して有効度が，既存の有効度のｎ番目より大きければ，新たな画像を追加して，ｎ番目（既存のうちもっとも有効度の低いもの）を削除する。これにより，同一の位置について種々の環境条件に応じたｎ個の画像データが保存されることになり，利用者が必要とする適切な画像データが上書きされてしまう確率が小さくなる。
【００８７】
（２）上記の例では，位置情報を起点と終点の緯度・経度としているので，実際には，同じ区間でも上下は別々になる。これをわざと上下同一視するようにして，上り下りで有効度の高いもの１つだけにする。こうすることにより，記憶装置に蓄積する画像データの蓄積量をさらに小さくすることができる。
【００８８】
（３）画像データに，位置情報の他に撮影時刻の時刻情報も付加し，蓄積する画像データを位置情報で分けるだけでなく，時間帯で分ける実施も可能である。つまりデータ上に，「時間帯」というカラムを設け，それもキーとすることにより，「昼」と「夜」を別々に蓄積するというように実施することができる。同様に，平日／休日で分けることや，特定の期日や季節で分けるなど，時間的に異なる状況があり得る場合に，それらを時間情報のキーを用いて別々に蓄積し管理するような実施も可能である。
【００８９】
（４）一度計算した有効度の評価値を画像データ蓄積部２３に保存しておくことにより，新たなデータが送信されてきたときに，既存データの有効度を計算し直すのではなく，その保存されたデータを使うことができる。
【００９０】
次に，データ処理サーバ２０が，撮影端末１０から受信した画像データからその画像データ内のオブジェクトを認識するデータ認識部２４を用い，認識結果について認識データ蓄積部２５に蓄積する実施例について説明する。
【００９１】
図１２は，本実施例におけるデータ評価部２２の処理フローチャートである。前述した図９の処理フローチャートと全体的な処理の概要は同様である。ただし，本実施例では，ステップＳ２２４における有効度の算出において，データ認識部２４による認識結果を評価値として用いる点が異なる。以下では，この違い部分について詳述する。
【００９２】
画像データあるいはその連続した画像列からなる映像データから特徴量を抽出して，有効な認識を行う技術は多く考案されている（特許文献２，特許文献３，非特許文献１など）。これらの技術を用いて，画像データを入力すると認識結果を出力するソフトウェアライブラリを構成することは可能であり，本実施例におけるデータ認識部２４は，このソフトウェアライブラリを用いて実施される形態とすることができる。具体的には次のように実現することができる。
【００９３】
特許文献２によれば，映像における隣接フレーム間において，画像全体の類似度による全体変化量と局所的な類似度による局所集合変化量という２種類の特徴量を求めることによって，手ぶれと急激なカメラワークを検出することが可能となる。車載カメラからの映像の場合，車の発進・停止時や障害物を乗り越える際の揺れ，あるいはカメラ設置の不備による画像の揺れが「手ぶれ」に相当すると考えられる。これにより，手ぶれ区間が，元となる映像区間中に占める割合（％）を計算できる。この値を１００％から引くことで，対象映像区間中の非手ぶれ区間率（つまり有効な区間の割合）を算出することができる。特許文献２の方法は，計算機上のソフトウェアによって実現可能であるので，映像データを入力として，この非手ぶれ区間率を出力するソフトウェアライブラリの構築は可能である。
【００９４】
特許文献３によれば，あらかじめ撮影された画像（登録用画像）から特徴点を抽出して学習マップを用意しておき，それを入力画像（認識用画像）から抽出された特徴点を，ずらしマッチング処理を行うことにより探索し，画像認識を行うことができる。そのため，あらかじめ交通標識や特定の形状の看板（コンビニエンスストアやレストラン等のロゴ看板）等のオブジェクトを登録用画像として用意しておくことにより，これらのオブジェクトが認識用画像中に存在するか否か，存在する場合には画像上のどの位置にあるかを算出することが可能となる。
【００９５】
図１３は，データ認識部２４の処理フローチャートである。データ認識部２４は，認識用の位置情報付き映像データ６０（＝連続する画像データ）を入力すると，繰り返し処理によって画像データを１フレームずつ取り出して各フレームにどのオブジェクトがどの位置にあるかを判定する。そのため，まずステップＳ５０において，位置情報付き映像データ６０をフレームごとの画像データに分離する。次に，ステップＳ５１では，前述した特許文献２，特許文献３，非特許文献１などに記載された技術を用いて画像認識を行い，認識のための登録用画像として用意されたオブジェクト（認識対象物）があれば，それを認識結果とする。ステップＳ５２では，認識結果をメモリ領域上の認識結果テーブル６１に保存する。
【００９６】
図１４（Ａ）は，認識結果テーブル６１の例を示している。ここでは，道路標識を認識対象のオブジェクトとしている。認識結果テーブル６１は，図１４（Ａ）に示すように，フレーム番号と，認識されたオブジェクト種別（またはオブジェクト名など），認識されたオブジェクトのフレーム内の位置を示すオブジェクト位置，そのオブジェクトの縦横のサイズを示す大きさなどの情報を保持する。
【００９７】
ステップＳ５３では，最終フレームまで認識が終了したかどうかを判定し，最終フレームまで処理していなければ，ステップＳ５０へ戻り，同様にフレームごとの画像認識を繰り返す。
【００９８】
最終フレームまで認識が終了したならば，次にステップＳ５４において，これまでの認識結果のうち不要となるものの条件に合致するかどうかを判定する。ここでは，例えば次のような条件がすべて満たされたものを，不要な認識結果と判断する。
〔条件１〕連続した隣接フレームに同じオブジェクト種別がある。
〔条件２〕オブジェクト位置の差が所定の閾値以下である。
〔条件３〕条件１および条件２を満たす対象の中で大きさが最大でない。
【００９９】
認識結果テーブル６１のレコードにおいて，以上の条件１〜３がすべて満たされれば，ステップＳ５５へ進み，そのレコードを認識結果テーブル６１から削除する。この処理により，例えば図１４（Ａ）に示す認識結果テーブル６１において，第Ｎ−１フレームの「止まれ」のレコード，第Ｎフレームと第Ｎ＋１フレームの「右折禁止」のレコードが削除されることになる。
【０１００】
ステップＳ５６において，認識結果テーブル６１の最終レコードまでの削除条件のチェックを行ったかどうかを判定し，未チェックのレコードがあれは，同様にステップＳ５５に戻って処理を繰り返す。すべてチェックしたならば，ステップＳ５７へ進む。
【０１０１】
ステップＳ５７では，認識結果テーブル６１に残った各レコードのフレーム番号を，映像データに付加された位置情報をもとに，緯度・経度の情報に変換し，結果をオブジェクト認識結果６２として出力する。図１４（Ｂ）は，その出力されたオブジェクト認識結果６２の例を示している。このオブジェクト認識結果６２は，認識データ蓄積部２５に蓄積される。
【０１０２】
上記ステップＳ５４，Ｓ５５の処理について，具体例に従って，さらに詳しく説明する。
【０１０３】
図１５は，隣接フレームに移る同一オブジェクトの例を示している。図中のＲが「右折禁止標識」として認識された領域を示している。図１５に示すように，車載カメラからの映像の場合，隣接する複数のフレームで，同一の標識等が映っていることが一般的なため，隣接する複数のフレームで同じオブジェクトの認識結果が画像上近接した位置として出力される。
【０１０４】
このように，隣接フレーム間で「同一種のオブジェクトでありその画像上の位置の差がある閾値以下」という条件のオブジェクトに対しては，もっとも大きく撮影されている出力結果，すなわち認識結果の画像上の大きさが最大な出力結果を残して，他のフレームにおける認識結果は削除する。一般には，前方に設置された車載カメラの場合，走行に従ってオブジェクトがだんだん大きくなり，最後はフレームアウトしていくため，オブジェクトが撮影されている最終フレームの認識結果が残ることになる。
【０１０５】
本実施例においては，映像データには緯度・経度といった位置情報が付与されているため，残ったフレーム番号をその位置情報に直すことにより，認識された各オブジェクトの位置（正確に言うと，道路上，そのオブジェクトがもっとも大きく見える位置）が取得できる。このようにして，入力された位置情報付きの映像データに対して，その映像から抽出できる単数または複数のオブジェクトが，そのオブジェクトの位置（正確に言うと，道路上，そのオブジェクトがもっとも大きく見える位置）データと共に出力される。
【０１０６】
また，上記ステップＳ５１における画像認識において，非特許文献１に記載の方法によれば，指定された文字列が含まれる画像の検索を行うことが可能であり，この方法を使うことによって，地名等の特定の文字列が画像上に存在するか否か，存在する場合には画像上のどの位置にあるか，を算出することが可能となる。このため，入力された位置情報付き映像データ６０に対して，その映像から抽出できる単数または複数の地名等の文字列が，その文字列の位置（正確に言うと，道路上，その文字列がもっとも大きく見える位置）データと共に出力されるソフトウェアライブラリを構築することができ，そのソフトウェアライブラリによって，データ認識部２４を構成することができる。
【０１０７】
図１６は，認識データ蓄積部２５の構成例を示している。認識データ蓄積部２５は，撮影された画像の位置を示す緯度経度，オブジェクト種別，画像内のオブジェクト位置，オブジェクトの大きさなどの情報を管理するデータべースマネージメントシステム（ＤＢＭＳ）によって構成される。
【０１０８】
図１７には，前述したデータ認識部２４の認識結果を用いたデータ評価部２２における有効度算出処理の一例を示している。
【０１０９】
まず，ステップＳ４０〜Ｓ４２により，映像データより取得できる評価値を求める。ステップＳ４０では，区間映像のフレーム数を，フレーム数に関する有効度Ａfrとする。ステップＳ４１では，区間映像の解像度，すなわち縦ピクセル数×横ピクセルを，解像度に関する有効度Ａres に設定する。同様に，ステップＳ４２では，図１１で説明したような各種の有効度Ａi を算出する。
【０１１０】
続いて，ステップＳ４３，Ｓ４４では，データ認識部２４を利用して有効度の評価値を求める。まず，ステップＳ４３では，データ認識部２４へカメラワークの認識を依頼し，データ認識部２４では，特許文献２に記載されているようなカメラワーク認識技術を用いてカメラワークを検出し，その検出したカメラワークの情報を，データ評価部２２に通知する。この結果をもとに，データ評価部２２では，カメラワーク安定度に関する有効度Ａcwを，手ぶれ区間のない区間の割合（非手ぶれ区間率）から算出する。Ａcwは，次式から算出されることになる。
【０１１１】
Ａcw＝１００−（手ぶれ区間が区間映像に占める％）
次に，ステップＳ４４では，標識・看板等の認識をデータ認識部２４に要求し，その認識結果をもとに，認識結果に関する有効度Ａrec を算出する。データ認識部２４では，上述した特許文献３に記載されているようなオブジェクト認識技術や，非特許文献１に記載されているような文字認識技術を用いて，オブジェクト認識や文字認識を行い，その認識結果をデータ評価部２２に通知する。データ評価部２２では，画像の位置情報から認識データ蓄積部２５に蓄積されている既存の認識結果を検索し，一致した認識結果の個数を算出して，一致した認識結果の個数を認識度に関する有効度Ａrec とする。
【０１１２】
すなわち，データ認識部２４では，位置情報付き映像データから前述した認識処理により，標識等のオブジェクトや文字の認識結果を求める。このような認識結果を，やはりＤＢＭＳから構成される認識データ蓄積部２５に，「どの位置（緯度・経度）にどのような認識データが画像上どのあたりの位置に存在していたか」を保存しておく（図１４（Ｂ）参照）。データ評価部２２から新たなデータが送信された場合には，その新たなデータ上に「同じような位置（＝ある閾値範囲内で同一位置）に同じ認識データが存在していたか」をデータ認識部２４が検査し，同じ認識ができた個数，すなわち一致した認識結果を有効度Ａrec として算出する。
【０１１３】
一般に，計算機による認識が多く成功するためには，画像の品質が高い必要がある。これは逆に言うと，認識が成功する場合の画像の有効度が高いということである。そのため，この値を有効度の評価式の１つとして利用することとしている。なお，認識成功率の高い画像を利用してもなお認識されなくなった（あるいは新たに認識されるようになった）店舗看板，案内標識といったオブジェクトは，実際に街中の経年変化により発生した差異と考えられるので，この認識データ蓄積部２５には，このようなオブジェクトに関する最新の情報も保持されることになる。
【０１１４】
その後，ステップＳ４５では，トータルの有効度Ａを，次式により算出する。
【０１１５】
Ａ＝ΣＣi ×Ａi 
ただし，Ｃi は，有効度Ａfr，Ａres ，…，Ａcw，Ａrec のそれぞれの評価項目に対するあらかじめ定められた加重係数Ｃfr，Ｃres ，…，Ｃcw，Ｃrec である。
【０１１６】
以上の画像蓄積装置が行う処理は，コンピュータとソフトウェアプログラムとによって実現することができ，そのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録することも，ネットワークを通して提供することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１１７】
【図１】本発明の実施の形態に係る全体構成例を示す図である。
【図２】撮影端末の構成例を示す図である。
【図３】画像データ管理テーブルの例を示す図である。
【図４】撮影端末の他の構成例を示す図である。
【図５】データ中継器の構成例を示す図である。
【図６】データ処理サーバの構成例を示す図である。
【図７】画像データ蓄積部の構成例を示す図である。
【図８】サーバデータ受信部の処理フローチャートである。
【図９】データ評価部の処理フローチャートである。
【図１０】単位映像区間の説明図である。
【図１１】有効度の計算方法の一例を示す図である。
【図１２】他の実施例におけるデータ評価部の処理フローチャートである。
【図１３】データ認識部の処理フローチャートである。
【図１４】認識結果テーブルとオブジェクト認識結果の例を示す図である。
【図１５】隣接フレームに移る同一オブジェクトの例を示す図である。
【図１６】認識データ蓄積部の構成例を示す図である。
【図１７】データ評価部における有効度算出処理の一例を示す図である。
【符号の説明】
【０１１８】
１０  撮影端末
１１  撮影部
１２  位置情報取得部
１３  端末蓄積部
１４  端末データ送信部
２０  データ処理サーバ
２１  サーバデータ受信部
２２  データ評価部
２３  画像データ蓄積部
２４  データ認識部
２５  認識データ蓄積部
３０  データ中継器
３１  アクセスポイントデータ受信部
３２  アクセスポイントデータ送信部
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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