(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路を走行する車輌と道路面を撮影するカメラと、前記カメラで撮影したカメラ映像を入力して画像処理により前記車輌の車番を認識する車番認識手段と、前記カメラ映像を入力して前記車輌の有無を検出する車輌有無検知手段と、前記カメラ映像を入力して前記車輌の車番板の画像濃度を検出する車番板濃度検知手段と、前記カメラ映像を入力して前記道路面の画像濃度を検出する路面濃度検知手段と、前記車輌有無検知手段により車輌不通過時間が設定時間になっても前記車輌が検出されない場合に、車輌検出時に前記車番板濃度検出手段で検出された車番板画像濃度と前記路面濃度検知手段で検出された前記道路面の画像濃度に基づいて、車輌不通過時の前記設定時間における道路面画像濃度の変化量から前記車輌が通過したとしたときの前記車番板の画像濃度を推定する車番板濃度推定手段と、前記車番板濃度推定手段で推定した推定車番板画像濃度となるように前記カメラのアイリスを制御するアイリス制御手段とを具備することを特徴とする車番認識装置。
【請求項２】
路面の特定領域と通過中の車輌を撮影するためのカメラと、前記カメラで撮影したカメラ映像を入力して前記車輌の車番板の車番認識処理を行う画像処理装置と、前記画像処理装置からの制御信号により前記カメラのアイリスを制御するアイリス制御装置とを備え、前記画像処理装置は、前記カメラで撮影した車輌映像を入力して画像処理により前記車輌の車番を認識する車番認識手段と、前記カメラ映像に車輌が撮影されているかを検出する車輌有無検知手段と、前記車輌の車番板の画像濃度を検出する車番板濃度検知手段と、前記道路面の画像濃度を検出する路面濃度検知手段と、前記車輌有無検知手段が設定時間経過しても前記車輌を検出しないときに、車輌検出時に前記車番濃度検出手段で検出された車番板画像濃度と前記路面濃度検知手段で検出された前記道路面画像濃度に基づいて、前記設定時間経過時の前記道路面画像濃度の変化量から前記車輌が通過したとしたときの車番板の画像濃度を推定する車番板濃度推定手段とを具備し、前記車番板濃度推定手段で推定した推定車番板画像濃度となるように前記アイリス制御装置を制御することを特徴とする車番認識装置。
【請求項３】
前記車輌有無検知手段が前記車輌を検出したときは前記車輌検出時に前記車番濃度検出手段で検出された車番板画像濃度と目標値との比較を行い、偏差により前記アイリス制御装置を制御するとともに前記車番認識部により前記車輌の車番認識を行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の車番認識装置。
【請求項４】
前記車輌の不通過時間が実用的な時間内であれば、前記車輌が通過したとしたときの車番板の画像濃度を前記道路面の画像濃度の変化量から推定することを特徴とする請求項１又は２に記載の車番認識装置。
【請求項５】
道路を走行する車輌と道路面を撮影する固定配置されたカメラと、前記カメラのアイリスを制御するアイリス制御装置と、前記カメラで撮影した映像をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器と、前記ディジタル信号に変換された映像を記憶する画像メモリと、前記画像メモリに記憶されている映像を入力して画像処理を行う画像プロセッサと、中央処理装置とを備え、前期中央処理装置は、前記画像プロセッサで画像処理された画像から前記車輌の車番を認識する車番認識処理と、前記車輌の有無を検出する車輌有無検知処理と、前記車輌の車番板の濃度を検出する車番板濃度検知処理と、前記道路面の路面濃度を検出する路面濃度検知処理と、前記車輌有無検知処理により設定時間経過しても前記車輌を検出しないときに、前記車輌検出時の前記車番濃度検出処理及び路面濃度検知処理で検出された車番板画像濃度及び前記道路面の画像濃度に基づいて前記設定時間経過時の道路面画像濃度の変化量から前記車輌が通過したとしたときの車番板の画像濃度を推定する車番板濃度推定処理と、前記車番板濃度推定処理で推定した推定車番板画像濃度となるように前記アイリス制御装置に制御信号を出力する処理を実行することを特徴とする車番認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は道路を走行する自動車の車両番号（車番）を画像認識によって読取り認識する車番認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、車輌の車番認識の際、車番板の画像をカメラに取り込み画像処理により車番を認識する技術が採用されるようになってきている。車輌が屋内にある場合にはあまり問題にならないが、車輌が屋外の道路を走行するときには、太陽光等の影響により車輌番号を付加した車番板の明るさが大きく変動するために、カメラ画像に取り込んだとき、車番部分の画像の輝度（以後、濃度と呼称する）を一定（目標値）にするようカメラのアイリスを制御する必要がある。
【０００３】
車番板に付与した番号を認識処理するのであるから、車番板の明るさを計測し、アイリス制御することが理想である。しかし、車輌の不通過時にアイリス制御の制御情報が得られないという問題があり、従来は、車番板の明るさ（照度）を使用したアイリス制御は行われていないのが実状である。
【０００４】
従来、路面に描画したラインの読み取りを行う際に、道路面の明るさによりアイリス制御を行うことは、例えば、特開平９―３１９８７９号公報に記載されている。また、カメラで撮影する対象物の輝度によってアイリスを制御することは特開平７―２５０３１８号公報に記載されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
車輌の車番板に描画した車番を確実に認識するには、車番板の画像濃度が一定になるようなアイリス制御が必要である。車番板の明るさ（照度）をアイリス制御に使えないのは、車輌が通過しない時間帯に制御情報が得られなく制御を継続できないためである。道路面等の明るさを使用してアイリス制御する方法は考えられるが、道路面と車番板の明るさには、長期的には一定の関係になく、環境条件の変化により車番認識に支障をきたすことになる。例えば、夕方等に道路面の鏡面反射に近い強い反射光をカメラに取り込みこれでアイリス制御を行うと、入力画像中の車番表面部が暗くなり車番認識できなくなる。車番板の明るさによりアイリス制御を行うべきところを路面で代用したために発生する。車番の明るさによるアイリス制御を行い、車輌の不通過時にも継続して安定なアイリス制御を行えることが強く要望されている。
【０００６】
本発明は上記点に対処して成されたもので、その目的とするところは車輌の不通過時にも継続して安定なアイリス制御を行い車番の認識を正確に行える車番認識装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決する手段】
本発明の特徴とするところは、アイリス制御を行う設定時間だけ車輌が通過しないときには設定時間における道路面濃度の変化量から車番板濃度を推定し、検出した車番板濃度と推定車番板濃度に基づきカメラのアイリスを制御するようにしたことにある。
【０００８】
本発明はアイリス制御を行う設定時間における道路面濃度（照度）の変化量から車番板濃度（照度）を推定し、推定車番板濃度に基づきカメラのアイリスを制御するようにしている。車輌の不通過時間が実用的な時間内であれば、路面照度の変化割合と車輌の車番板照度の変化割合は比例するので、路面照度の変化量から推定する推定車番板照度によりアイリス制御を十分な精度で安定に行うことができる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施例を図面により説明する。図１に本発明の全体構成図を示す。
【００１０】
図１において、道路４にはカメラ１が固定配置されており、常時路面４Ａの画像を取込み路面の一部と通過中の車輌５の画像を取込むことができるようになっている。カメラ１は架台３５上に設置されている。カメラ１で撮影した映像は、画像処理装置２に取り込まれる。
【００１１】
画像処理装置２は、カメラ画像を常時監視処理を行い、車輌５がカメラ視野に現れたら、車番板部分のみを抽出して車番を読み取る。画像処理装置２はこのような動作を繰り返し実行する。の車番計測は昼夜行う必要があり、太陽光のない夜間には、通常照明を点灯する。
【００１２】
屋外での画像取込であり、昼間でも天候によっては照度が変化し、特に朝夕等は一定の割合で照度が連続的に変化する。照度の変化に対しては、アイリス制御装置３によりカメラ１のアイリスを制御し、映像（画像）の輝度（カメラ１の受光量）が常に一定になるようにする。
【００１３】
図２に画像処理装置部２の一例詳細構成図を示す。
【００１４】
画像処理装置部２は、中央処理装置（ＣＰＵ）６,主メモリ７，バス３３、画像専用プロセッサ８，画像メモリ９、Ａ／Ｄ変換器１０およびプロセス入出力部１１から構成されている。
【００１５】
カメラ１からの映像は、Ａ／Ｄ変換器１０によりアナログ信号からディジタル信号に変換されて、ディジタル画像として画像メモリ９に格納される。画像専用プロセッサー８は、カメラ画像を画像メモリ９より取込み（カメラ１から直接取込む場合もある）画像処理を行う。ＣＰＵ６は処理プログラムを順次実行する。例えば，ＣＰＵ６は画像専用プロセッサ８に対して実行命令を出したりする機能を持っている。
【００１６】
画像専用プロセッサ８の結果は，ＣＰＵ６を介して主メモリ７に格納される。プロセス入出力部１１はアイリス制御装置３に対して信号を出力するのに使用する。
【００１７】
図３にＣＰＵ６のソフトウエアの機能ブロック図を示す。
【００１８】
ＣＰＵ６のソフトウエアは主メモリ７に記憶され、実行時にはＣＰＵ６に転送される。ソフトウエア機能は、画像入力部（手段）１３，アイリス制御部１４，車輌有無検知部１５，車番板検知部１６，車番認識部１９，車輌不通過時の車番板濃度推定部１７、車番板以外の対象物である路面濃度検知部１８、不通過時間計測部３４および車番板濃度目標値テーブル３０から構成されている。
【００１９】
本発明では、レンズの絞りの程度を表現するためにアイリスレベルという数値列を定義して用いている。例えば、アイリスレベルとは、レンズの絞りの程度を１６段階に分けてレベル数字で表現する。レンズの絞りを全開にしたときにレベル０とし、レンズの絞りを全閉にしたときレベル１６とする。その間を１６等分（例えばレンズの開部面積の比率等による）する。このようにして、絞りの程度を０〜１６段階のレベル値で表現する。
【００２０】
アイリスレベルをｉとすると、対象物の照度Ｌと入力画像の濃度Ｇの間には、式１、式２のような関係式Ｆｉ, Ｆｉ-1を定義できる。
【００２１】
【数１】
Ｇ＝Ｆｉ（Ｌ）  、（ｉ＝０〜１６）              …（式１）
【００２２】
【数２】
Ｌ＝Ｆｉ-1（Ｇ）  、（ｉ＝０〜１６）            …（式２）
式１は、照度（カメラ入力値）Ｌから画像濃度Ｇの関係を示す式であり、また、式２は、画像濃度Ｇと照度（カメラ入力値）Ｌの関係を示す式である。
【００２３】
通常の実用範囲では、画像濃度Ｇと照度（カメラ入力値）Ｌは近似的に比例するので式３が成立する。
【００２４】
【数３】
Ｌ＝Ｋ・Ｇ                                      …（式３）
Ｋ：比例定数
本発明では、車番板の照度Ｌが環境条件で変化したときに、画像に取り込んだ時の該車番板の輝度すなわち濃度Ｇが、車番板の目標値濃度Ｇtに一定に保たれるようにアイリスレベルｉを制御するのである。すなわち、次式を満たすアイリスレベルｊになるようにアイリスを常に制御することである。
【００２５】
【数４】
Ｇｊ＝Ｆｊ（Ｌ）  ≦  Ｇt  ＜  Ｇｊ＋１＝Ｆｊ＋１（Ｌ）    …（式４）
または、
【００２６】
【数５】
Ｇｊ―１＝Ｆｊ―１（Ｌ）＜  Ｇt  ≦Ｇｊ＝Ｆｊ（Ｌ）        …（式５）
但し、
Ｇｊ：アイリスレベルｊのとき入力した画像中の車番板の濃度
ｊ:アイリスレベル
Ｌ ：車番板の照度
ここで、照度Ｌは対象物の明るさであり、画像処理装置２では直接計測できないが，画像として取り込んだ画像濃度Ｇｋとして観測される。このような制御を常時行うことにより、画像中の車番の濃度は、目標値Ｇt付近に保持されるので、画像処理による車番の検知は確実に行われる。
【００２７】
次に動作を説明する。
【００２８】
（１）通常時のアイリス制御の説明
車輌５が通常の間隔で走行している通常時の処理を説明する。
【００２９】
カメラ１で撮影された映像は画像メモリ９に格納され、ＣＰＵ６には画像入力部１３によって取り込まれる。車輌通過時の画像の場合は、車輌有無検知部１５により画像中に車輌を検知すると、車番板濃度検知部１６により車番板の有無を判定し、車番板を検知したら車番板濃度を求める。
【００３０】
車番板濃度検知部１６で求めた車番板濃度はアイリス制御部１４と車番認識部１９に与えられる。アイリス制御部１４は目標値テーブル３０の目標値Ｇtと車番板濃度検出値の比較を行い、その偏差をアイリス制御装置３に与える。アイリス制御装置３は車番板濃度が目標値Ｇtとなるようにカメラ１のアイリスを制御する。
【００３１】
一方、車番認識部１９は良く知られている画像処理技術により車番の認識処理を行う。このように車番板が画像中に検知された時は、アイリス制御処理と車番認識処理を行うのである。
【００３２】
アイリス制御部１４は，アイリスレベルがｋであるとすると、車番板濃度は画像濃度Ｇｋとなる。このようにして得られた画像濃度Ｇｋが目標値Ｇtにあるか判定する。具体的には、上述の式４または式５に示す範囲にあるかどうかを判定する。画像濃度Ｇｋが目標値Ｇtの範囲内にあるときにはアイリスの更新は行わず，範囲外のときにアイリスの更新を行う。詳細処理については後述する図９にて説明する。
【００３３】
一方、車輌有無検知部１５が画像中に車輌５を検知しないときは、再び画像メモリ９から画像を取り込み上述の処理を繰り返し実行する。通常は車輌５が検知されて車番板の濃度が得られたときにアイリス制御処理と車番認識処理が行われる。
【００３４】
（２）車輌不通過時の処理の説明
車輌５の不通過時間が連続して５分ないし３０分継続すると、太陽の照度等が変化する。５分以内の短い期間であれば、急変することは考えられないが、５分〜３０分程度車輌の通過がない時に周囲の明るさが急変することがある。このようなときに、車番板の照度Ｘだけでのアイリス制御は行えなくなる。
【００３５】
まず、本発明の理解を容易にするため車輌不通過が発生しアイリス制御ができない時の問題点と、その問題点を解決するための本発明について説明する。
【００３６】
図４（ａ）は、横軸に時刻、縦軸に照度をとり、車番板照度Ｌｖと道路面照度Ｌｄの関係を示す特性図である。太陽光等により車輌５の車番板照度は、図４（ａ）の特性Ｌｖのように時間と共に変化する。なお、車輌板照度Ｌｖは車輌通過時のみ得られる点列情報であるが、カメラ視野内に固定されているものとして連続して表している。車輌板照度Ｌｖは太陽光等の光源の位置や環境変化によりこのように変化をする。
【００３７】
路面照度Ｌｄは常にカメラ１により撮影される道路４の特定領域４Ａの照度である。この特定領域４Ａはカメラ１の設置位置によって適宜選択される。特定領域４Ａの路面照度Ｌｄは図示のように変化する。
【００３８】
図４（ａ）から明らかなように、車番板照度Ｌｖと路面照度Ｌｄは、短期的には同じような傾向で照度が変化し、長期的には同じ比率で変化するものではなく太陽高さ等の影響の受け方に差があり差が累積される。長期的にみると違った傾向を示している。
【００３９】
本発明は、この２つの対象物の照度はこのような傾向を示し、そして、車輌５の不通過の現象は図４（ａ）に示すように時々発生しており長時間でなく５分から３０分程度の短時間だけ不通過状態になっている。
【００４０】
図４では時刻ｔ０で不通過を発生し時刻ｔ１で通過を再開している。また、時刻ｔ２で再び不通過となり、時刻ｔ３で再び通過開始する。更に、時刻ｔn-1で不通過となり時刻ｔnで再度通過状態となる。このような繰り返しが、一般の路上での、車輌不通過現象の発生のパターンである。
【００４１】
本発明は、このような車輌不通過現象パターンの特徴を利用している。図４（ｂ）に示すように車番板照度Ｌｖと路面照度Ｌｄは式６のようになる。
【００４２】
【数６】
ξ０＝Ｌｖ（ｔ０）／Ｌｄ（ｔ０）
ξ３＝Ｌｖ（ｔ３）／Ｌｄ（ｔ３）
ξn-1＝Ｌｖ（ｔn-1）／Ｌｄ（ｔn-1）                    …（式６）
ε：ある時刻における車番板と道路面の照度の比率
Ｌｖ（ｔ０）：時刻ｔ０における車番板照度（カメラ入力値）
Ｌｖ（ｔ３）：時刻ｔ３における車番板照度（カメラ入力値）
Ｌｖ（ｔｎ−１）：時刻ｔｎ−１における車番板照度（カメラ入力値）
Ｌｄ（ｔ０）：時刻ｔ０における路面照度（カメラ入力値）
Ｌｄ（ｔ３）：時刻ｔ３における路面照度（カメラ入力値）
Ｌｄ（ｔｎ−１）：時刻ｔｎ−１における路面照度（カメラ入力値）
式６に示す照度比率εは時間間隔がある程度以上になると、一般に式７のようになる。
【００４３】
【数７】
ξ０≠ξ３≠ξn-1                                      …（式７）
式７は、車番板と道路面の反射率の関係が時刻により異なることを示している。
【００４４】
このことを図５を用いて説明する。図５は太陽の位置２２の時と位置２２ａの時について示している。
【００４５】
太陽２２の位置では，道路面２１（Ｔ）に立てた法線２４に対して、太陽光の入射角α１とカメラ１への入射角α２が等しくなっている。従って，道路面２１の反射はカメラ１に最大の明るさで入力されることが理解できる。一方、車番板２０の点Ｐのカメラ１から見た明るさは，ＱＰ方向の光りがやや多く入力されるであろうと思われるが、太陽光のように強くはない。
【００４６】
このように、太陽２２の位置により２点の明るさの差は大変違ったものになるのである。
【００４７】
一方，太陽位置２２ａの時には，路面Ｔはカメラ１と太陽の位置関係は特定の位置にはなく、路面の明るさはそれほど強く輝かなくなる。
【００４８】
太陽２２aの時刻をｔ０とし、太陽２２の時刻をｔn-1とし、
ξ０＝Ｌｖ（ｔ０）／Ｌｄ（ｔ０）
ξn-1＝Ｌｖ（ｔn-1）／Ｌｄ（ｔn-1）
とすると照度比率は式８のようになる。
【００４９】
【数８】
ξ０≠ξn-1                                …（式８）
図５は，極端な例を示しているが，昼間は太陽の高度が刻々と変化するので、程度の違いはあるけれども，似たような状況になる。
【００５０】
このようなことから、車番板表面２０と道路面２１の照度について以下のことがいえる。
【００５１】
短時間的には路面２１と車番板２０の照度変化は比例するが、長時間的には路面２１と車番板２０の照度変化は比例しない。
【００５２】
車番板２０の照度（入力信号）は変化するので、画像認識を確実に行うためには、車番板２０の画像における濃度をアイリスを制御して一定範囲におさえることが必須である。
【００５３】
さて、本発明は車輌不通過時においても車番板の画像濃度を一定（目標値）にするようなアイリス制御を行うことである。車輌が通過しないので、実際の車番板の照度情報は得られないが、環境変化により車輌がもし通過していたら車番板の画像濃度はどの程度に変化したかを推定計算し、その推定値が目標値Ｇtになるようにアイリスを制御するのである。
【００５４】
本発明では、車輌不通過時に車番板の画像濃度を推定計算するために、路面の画像濃度変化を使用して車輌不通過時の照度環境変化情報として使用する。この環境変化情報を使用して車番板の画像濃度の変化を計算する。
【００５５】
車輌の通過しない期間が３０分以内とか実用的な時間範囲内であれば、アイリスの制御に使える程度の車番板の画像濃度変化を推定可能である。車番板以外の照度情報としては、カメラに撮影される道路面の画像濃度値を使用する。このようにすることにより、車輌の不通過時間があってもアイリス制御は行われる。
【００５６】
このような車番板以外の情報によるアイリス制御を長時間続けていると誤差が蓄積されて車番を正常に認識できなくなる虞があるが、通常、車輌は３０分以内の頻度で通過するので、次に通過した時に車番板を検知してその車番板情報により正常なアイリスレベルに戻せることになる。
【００５７】
図３において車輌不通過状態を生じたときの処理を説明する。
【００５８】
画像入力手段１３により取込み、車輌有無検知手段１５により車輌が有りとなった場合は、車番板検知手段１６で車番板を検知すると車番認識部１９において車番認識を行い、また、アイリス制御部１４でアイリス制御を行う。この際、時刻ｔ０の車番板濃度Ｇｖ（ｔ０）を記憶する。更に、車番板以外の路面の画像の濃度Ｇｄ（ｔ０）を計測し記憶する。
【００５９】
車番を正常に読み取った時に計測し記憶したデータを下記とする（時刻をｔ０とする）。
【００６０】
Ｇｖ（ｔ０）：  車番板の画像上の濃度値（時刻ｔ０における）
Ｇｄ（ｔ０）：  道路面の画像上の濃度値（時刻ｔ０における）
車輌通過の際は、このような処理を同時に行うのである。
【００６１】
カメラ１で撮影した同一シーン中で、時刻ｔ０,ｔ０＋Δｔ間（Δｔは実用程度に短い時間）における二点の対象物の照度変化に関しては経験的に次式が成立する。
【００６２】
【数９】
0003710663.tif 000002
更に、対象物の照度と画像上の濃度は、近似的に比例関係にあるので（式３による）、アイリス制御の有無にかかわらず次式が成立する。
【００６３】
【数１０】
0003710663.tif 000003
Ｇｖ（ｔ０）：時刻ｔ０における車番板の画像上の濃度
Ｇｖ（ｔ０＋Δｔ）：時刻ｔ０＋Δｔにおける車番板の画像上の濃度
Ｇｄ（ｔ０）：時刻ｔ０における路面の画像上の濃度
Ｇｄ（ｔ０＋Δｔ）：時刻ｔ０＋Δｔにおける路面の画像上の濃度
さて、時刻ｔ＝ｔ０において車輌通過後に不通過が発生したとする。車輌不通過時には、不通過時間計測部３４により連続して不通過となった時間Δｔをカウントする。車輌不通過時間Δｔが設定時間（一定時間）になっても車番板を検知しない場合には、車番板濃度推定部１７により時刻ｔ０＋Δｔに車輌が通過したと仮定した場合に車番板を計測したときに推定される車番板の画像濃度Ｇｖ（ｔ０＋Δｔ）を計算する。
【００６４】
まず、時刻ｔ０＋Δｔにおける車番板以外の路面４Ａの画像濃度Ｇｄ（ｔ０＋Δｔ）を路面濃度検知部１８により検知する。車番板濃度推定部１７は車番板の画像濃度Ｇｖ（ｔ０＋Δｔ）を式９を変形した次式により推定計算する。
【００６５】
【数１１】
0003710663.tif 000004
この計算値Ｇｖ（ｔ０＋Δｔ）が，目標値Ｇtの範囲に入るようにアイリス制御手段１４により通常のアイリス制御と同じように制御を行うのである。車輌不通過時の車番板の濃度による制御であるが、その濃度値は実測値ではなく、上述の計算値であることが本発明の特徴である。
【００６６】
このように、計算値Ｇｖ（ｔ０＋Δｔ）によるアイリス制御を繰り返している間は、計算値の誤差によるアイリス制御はレンズの絞り状態を最適値から多少はずれたものになる。しかし、画像処理は、多少のアイリスの誤差があっても車番認識を行える。そして、次の車輌の通過が必ずあるので車輌不通過状態が終わり、通常の車番板の情報によるアイリス制御に戻るのである。車番板の画像上の実測濃度によるアイリス制御によりカメラレンズの絞りは、最適条件に戻ることになる。
【００６７】
次に図６〜図９に示すフロー図により本発明の動作を説明する。
【００６８】
なお、図６〜図９はＣＰＵ６の計算手順どおりに処理アルゴリグムを表わしており、図３に示す機能ブロック図と必ずしも対応していない。これは、画像処理に特有な処理速度を最優先にプログラムを製作してあり、機能単位に処理が分割されていないためである。
【００６９】
図６は全体の処理フローを示している。
【００７０】
図６において、前段処理（ボックスＡ）では、立ち上げ時の初期設定等を行う。オンライン車番読み取り処理（ボックスＢ）では、カメラ画像を取込み車輌の通過を監視しながら通過時、車番を読み取る、と同時に、車番板画像上の濃度や路面の画像上の濃度のデータを記録する。
【００７１】
図７は図６の立ち上げ時の初期設定処理をフローで示す。
【００７２】
図７の処理は路上にカメラ１を設置した状態で行う。
【００７３】
まず、車番の目標濃度値Ｇtをセットする（ボックスＡ−１００）。目標濃度値Ｇtは経験値である。車輌の通過検知を待って（ボックスＡ−２００）、検知すると車番板を抽出する。車番の濃度を計測し（ボックスＡ−３００）、車番目標濃度値Ｇtになるまで繰り返しアイリス制御を行う（ボックスＡ−５００、ボックスＡ−６００）。
【００７４】
図８は、オンラインでの車番認識処理（ボックスＢ）である。画像を取込み（ボックスＢ―１００）（画像入力部１３の処理）、車輌抽出処理を行い、車輌が抽出される（ボックスＢ―２００）（車輌有無検知部１５の処理）と、車番板の抽出処理（ボックスＢ―３００）（車番板濃度検知部１６）を行う。
【００７５】
次に、車番認識（ボックスＢ―４００）（車番認識部１９）を行う。正常に車番が認識された場合には、車番板の濃度、特定点（例えば道路表面の一点）の濃度を記憶する（ボックスＢ―５００）（車番板濃度検知部１６）。さらに、車番板の濃度によりアイリス制御を行う（ボックスＢ―６００）（アイリス制御部１４）。
【００７６】
車輌抽出しない場合には、車輌不通過時間をカウントし(不通過時間計測部３４)、状態の継続時間をみて設定時間以上不通過が継続する場合（ボックスＢ―７００）には、定期的に車番板の濃度を推定して（ボックスＢ―８００）、アイリス制御を実施する（ボックスＢ―６００）（アイリス制御部１４）。この場合には、車番板の濃度は、推定計算値を使用する。
【００７７】
図９はアイリス制御部１４のアイリス制御処理（ボックスＢ―６００）の詳細フロー図である。
【００７８】
車番板の計測濃度と目標値を比較する（ボックスＢ５００−１０）。範囲内の場合には何ら処理を行わず、目標値より大きいときにはアイリスレベルを上げる（ボックスＢ５００−３０）。また、目標値より小さいときにはアイリスレベルを下げる（ボックスＢ５００−２０）。このように、車番板の濃度は、車輌が通過しなくても推定値を使えるので、全く問題なくアイリスの制御を継続でき認識率が低下することはない。
【００７９】
本発明は以上のようにしてアイリス制御して車番認識するのであるが、アイリス制御を行う設定時間における道路面濃度（照度）の変化量から車番板濃度（照度）を推定し、推定車番板濃度に基づきカメラのアイリスを制御しているので、車輌の不通過時間が実用的な時間内であれば、路面照度の変化割合と車輌の車番板照度の変化割合は比例するので、路面照度の変化量から推定する推定車番板照度によりアイリス制御を十分な精度で安定に行うことができる。
【００８０】
【発明の効果】
本発明はアイリス制御を行う設定時間における道路面濃度（照度）の変化量から車番板濃度（照度）を推定し、推定車番板濃度に基づきカメラのアイリスを制御するようにしている。車輌の不通過時間が実用的な時間内であれば、路面照度の変化割合と車輌の車番板照度の変化割合は比例するので、路面照度の変化量から推定する推定車番板照度によりアイリス制御を十分な精度で安定に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例を示す全体構成図である。
【図２】本発明による画像処理装置の一例を示す詳細構成図である。
【図３】本発明による中央処理装置の一例を示す詳細構成図である。
【図４】車輌不通過時における車番板の照度変化の説明図である。
【図５】路面照度と車番板照度の説明図である。
【図６】本発明の動作を説明するためのフロー図である。
【図７】本発明の動作を説明するためのフロー図である。
【図８】本発明の動作を説明するためのフロー図である。
【図９】本発明の動作を説明するためのフロー図である。
【符号の簡単な説明】
１…映像入力装置（カメラ）、２…画像処理部、３…アイリス制御装置、４…路面、５…計測対象物（車両等）、６…CPU、７…主メモリ、８…画像専用プロセッサ、９…画像メモリ、１０…ＡＤ変換器、１１…プロセス入出力部、１３…画像入力部、１４…アイリス制御部、１５…車輌有無検知部、１６…車番板濃度検知部、１７…車番板濃度推定部、１８…路面濃度検知部、１９…車番認識部、２０…車番板、２１…道路面、３３…バス、３４…不通過時間計測部、３５…カメラ架台。
【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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