(57)【要約】【課題】画像の中から車番プレートの領域を抽出すること。【解決手段】車番プレートに使用され得る文字の輪郭線の方向のうち所定の存在率のしきい値よりも高い存在率の輪郭線の方向と、画像の各座標におけるエッジの方向とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さい場合に、当該座標に対して点数を付与して当該座標におけるエッジの方向を評価するエッジ方向評価部１１３と、エッジ方向評価部１１３が付与した点数の分布に基づいて、画像の中から車番プレートの領域を抽出する車番プレート領域抽出部１１６とを備える。【選択図】図２
2014099128.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の中から車番プレートの領域を抽出する画像認識装置であって、
前記車番プレートに使用され得る文字の輪郭線の方向のうち所定の存在率のしきい値よりも高い存在率の輪郭線の方向と、前記画像の各座標におけるエッジの方向とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さい場合に、当該座標に対して点数を付与して当該座標におけるエッジの方向を評価するエッジ方向評価部と、
前記エッジ方向評価部が付与した点数の分布に基づいて、前記画像の中から前記車番プレートの領域を抽出する車番プレート領域抽出部と
を備える画像認識装置。
【請求項２】
前記画像の各座標におけるエッジの強さが所定の強さのしきい値よりも大きいか否かを判定するエッジ強さ判定部
を更に備え、
前記エッジ方向評価部は、前記エッジの強さが所定の強さのしきい値よりも小さいと前記エッジ強さ判定部が判定した場合、前記輪郭線の方向と、前記エッジの方向とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さくても、当該座標に対して点数を付与しない
請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項３】
前記エッジ方向評価部が付与した点数の水平方向の分布を集計する水平方向分布集計部
を更に備え、
前記車番プレート領域抽出部は、前記水平方向分布集計部が集計した水平方向の点数の分布に基づいて、前記画像の中から前記車番プレートの水平方向の領域を抽出する
請求項１又は２に記載の画像認識装置。
【請求項４】
前記エッジ方向評価部が付与した点数の鉛直方向の分布を集計する鉛直方向分布集計部
を更に備え、
前記車番プレート領域抽出部は、前記鉛直方向分布集計部が集計した鉛直方向の点数の分布に基づいて、前記画像の中から前記車番プレートの鉛直方向の領域を抽出する
請求項１から３のいずれか一項に記載の画像認識装置。
【請求項５】
前記エッジ方向評価部が付与した点数の所定領域毎の分布を集計する領域分布集計部
を更に備え、
前記車番プレート領域抽出部は、前記領域分布集計部が集計した所定領域毎の点数の分布に基づいて、前記画像の中から前記車番プレートの領域を抽出する
請求項１から４のいずれか一項に記載の画像認識装置。
【請求項６】
前記エッジ方向評価部は、前記輪郭線の方向と前記エッジの方向とのずれ量が所定のずれ量のしきい値よりも小さい場合、当該輪郭線の方向の存在率に応じて異なる点数を付与する
請求項１から５のいずれか一項に記載の画像認識装置。
【請求項７】
画像の中から車番プレートの領域を抽出する車番プレート領域抽出方法であって、
前記車番プレートに使用され得る文字の輪郭線の方向のうち所定の存在率のしきい値よりも高い存在率の輪郭線の方向と、前記画像の各座標におけるエッジの方向とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さい場合に、当該座標に対して点数を付与して当該座標におけるエッジの方向を評価するエッジ方向評価段階と、
前記エッジ方向評価段階において付与された点数の分布に基づいて、前記画像の中から前記車番プレートの領域を抽出する車番プレート領域抽出段階と
を備える画像認識方法。
【請求項８】
画像の中から車番プレートの領域を抽出する画像認識装置として、コンピュータを機能させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
前記車番プレートに使用され得る文字の輪郭線の方向のうち所定の存在率のしきい値よりも高い存在率の輪郭線の方向と、前記画像の各座標におけるエッジの方向とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さい場合に、当該座標に対して点数を付与して当該座標におけるエッジの方向を評価するエッジ方向評価部、
前記エッジ方向評価部が付与した点数の分布に基づいて、前記画像の中から前記車番プレートの領域を抽出する車番プレート領域抽出部
として機能させるプログラム。
【請求項９】
画像の中から車番プレートの領域を抽出する画像認識装置として、コンピュータを機能させるプログラムを記録した記録媒体であって、
前記コンピュータを、
前記車番プレートに使用され得る文字の輪郭線の方向のうち所定の存在率のしきい値よりも高い存在率の輪郭線の方向と、前記画像の各座標におけるエッジの方向とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さい場合に、当該座標に対して点数を付与して当該座標におけるエッジの方向を評価するエッジ方向評価部、
前記エッジ方向評価部が付与した点数の分布に基づいて、前記画像の中から前記車番プレートの領域を抽出する車番プレート領域抽出部
として機能させるプログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像認識装置、画像認識方法、プログラム、及び記録媒体に関する。特に本発明は、画像の中から車番プレートの領域を抽出する画像認識装置、画像認識方法、当該画像認識装置としてコンピュータを機能させるプログラム、並びに当該プログラムを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
車番情報は、個々の車両を同定するキーとなるため、様々な用途への適用が成されている。ここで、車番は、個々の車両に付与された文字列である。
【０００３】
車番認識では、一般道路、高速道路、駐車場入り口等、様々な環境の中の車両が対象のため、天候等に影響されずに、しかも、ぶれのない精緻な画像をタイミングよく撮ることが必要である。更に、車番認識では、得られた画像を入力として、車番を正しく認識するアルゴリズムと、それを高速に且つ安価に実現する画像認識装置が不可欠である。
【０００４】
このような背景に関連する技術には、様々なものが知られている（例えば、特許文献１、２参照。）。
【０００５】
例えば、特許文献１には、路上を走行中、又は停止中の車両の車番を自動識別する装置が記載されている。より具体的に説明すると、この装置は、道路を撮影する。そして、この装置は、撮影された画像から車番プレート枠の候補を判定する。そして、この装置は、画像から車番領域の候補を判定する。そして、この装置は、車番プレート枠の候補に基づき推定される車番プレート枠で囲まれる部分と、車番領域の候補に基づき推定される車番領域との重複度を基準として車番プレート位置を判定する。このようにして、この装置によっては、車番プレート枠の候補と、車番領域の候補との重複度から車番プレート位置を判定できるので、いずれか単独の候補のみから車番プレート位置の判定を行う場合に比べて、より確かな確率で車番プレート切り出し処理を行うことができる。
【０００６】
また、例えば、特許文献２には、車両の車番プレート認識を行う装置が記載されている。より具体的に説明すると、この装置は、取り込んだ画像を水平方向と鉛直方向に縮小する。そして、この装置は、縮小された画像について、各画素の値から、その画素より正、又は負方向に所定量ずらした位置の画素の値を減算し、この減算結果を２値化しきい値と比較して２値化し、正方向にずらしたときの値と、負方向にずらしたときの値の論理積演算により疑似ずらし相関画像を生成する。そして、この装置は、縮小された画像について、各画素の値から、その画素より正、又は負方向に所定量ずらした位置の画素の値を減算し、この減算結果を２値化しきい値と比較して２値化し、正方向にずらしたときの値と、負方向にずらしたときの値の論理和演算により疑似論理和画像を生成する。そして、この装置は、疑似ずらし相関画像を複数の小領域に分割し、各小領域の中で輝度値が１に設定されている画素の面積を算出し、その各小領域の面積値に基づいて車番プレート候補小領域を選択する。そして、この装置は、車番プレート候補小領域に基づいて、疑似論理和画像上に車番プレート領域を仮設定し、この仮設定領域に対して車番プレート領域としての適合性をチェックし車番プレート領域を切り出す。このようにして、この装置によっては、専用の演算装置を新規に開発することなく、汎用の演算装置を用いて高速且つ高精度に車番プレート領域を切り出すことができ、開発期間の短縮、及びコストの低減化を図ることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第２８９３８１４号公報
【特許文献２】特許第３６７９９５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところで、車番認識システムにおいては、対象車両が増大している。そこで、車番認識システムにおいては、より高速に車番を認識するために、文字を切り出すべき車番プレートの領域を、より高速に抽出することが求められている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明の第１の形態によると、画像の中から車番プレートの領域を抽出する画像認識装置であって、車番プレートに使用され得る文字の輪郭線の方向のうち所定の存在率のしきい値よりも高い存在率の輪郭線の方向と、画像の各座標におけるエッジの方向とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さい場合に、当該座標に対して点数を付与して当該座標におけるエッジの方向を評価するエッジ方向評価部と、エッジ方向評価部が付与した点数の分布に基づいて、画像の中から車番プレートの領域を抽出する車番プレート領域抽出部とを備える。
【００１０】
画像の各座標におけるエッジの強さが所定の強さのしきい値よりも大きいか否かを判定するエッジ強さ判定部を更に備え、エッジ方向評価部は、エッジの強さが所定の強さのしきい値よりも小さいとエッジ強さ判定部が判定した場合、輪郭線の方向と、エッジの方向とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さくても、当該座標に対して点数を付与しなくてよい。
【００１１】
エッジ方向評価部が付与した点数の水平方向の分布を集計する水平方向分布集計部を更に備え、車番プレート領域抽出部は、水平方向分布集計部が集計した水平方向の点数の分布に基づいて、画像の中から車番プレートの水平方向の領域を抽出してよい。
【００１２】
エッジ方向評価部が付与した点数の鉛直方向の分布を集計する鉛直方向分布集計部を更に備え、車番プレート領域抽出部は、鉛直方向分布集計部が集計した鉛直方向の点数の分布に基づいて、画像の中から車番プレートの鉛直方向の領域を抽出してよい。
【００１３】
エッジ方向評価部が付与した点数の所定領域毎の分布を集計する領域分布集計部を更に備え、車番プレート領域抽出部は、領域分布集計部が集計した所定領域毎の点数の分布に基づいて、画像の中から車番プレートの領域を抽出してよい。
【００１４】
エッジ方向評価部は、輪郭線の方向とエッジの方向とのずれ量が所定のずれ量のしきい値よりも小さい場合、当該輪郭線の方向の存在率に応じて異なる点数を付与してよい。
【００１５】
本発明の第２の形態によると、画像の中から車番プレートの領域を抽出する車番プレート領域抽出方法であって、車番プレートに使用され得る文字の輪郭線の方向のうち所定の存在率のしきい値よりも高い存在率の輪郭線の方向と、画像の各座標におけるエッジの方向とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さい場合に、当該座標に対して点数を付与して当該座標におけるエッジの方向を評価するエッジ方向評価段階と、エッジ方向評価段階において付与された点数の分布に基づいて、画像の中から車番プレートの領域を抽出する車番プレート領域抽出段階とを備える。
【００１６】
本発明の第３の形態によると、画像の中から車番プレートの領域を抽出する画像認識装置として、コンピュータを機能させるプログラムであって、コンピュータを、車番プレートに使用され得る文字の輪郭線の方向のうち所定の存在率のしきい値よりも高い存在率の輪郭線の方向と、画像の各座標におけるエッジの方向とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さい場合に、当該座標に対して点数を付与して当該座標におけるエッジの方向を評価するエッジ方向評価部、エッジ方向評価部が付与した点数の分布に基づいて、画像の中から車番プレートの領域を抽出する車番プレート領域抽出部として機能させる。
【００１７】
本発明の第４の形態によると、画像の中から車番プレートの領域を抽出する画像認識装置として、コンピュータを機能させるプログラムを記録した記録媒体であって、コンピュータを、車番プレートに使用され得る文字の輪郭線の方向のうち所定の存在率のしきい値よりも高い存在率の輪郭線の方向と、画像の各座標におけるエッジの方向とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さい場合に、当該座標に対して点数を付与して当該座標におけるエッジの方向を評価するエッジ方向評価部、エッジ方向評価部が付与した点数の分布に基づいて、画像の中から車番プレートの領域を抽出する車番プレート領域抽出部として機能させるプログラムを記録した。
【００１８】
なおまた、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となり得る。
【発明の効果】
【００１９】
以上の説明から明らかなように、この発明によっては、高速且つ精確に、画像の中から車番プレートの領域を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】一実施形態に係る車番認識システム１００の利用環境の一例を示す図である。
【図２】第１の実施形態に係る画像認識装置１１０のブロック構成の一例を示す図である。
【図３】水平方向分布集計部１１４が集計した水平方向の点数の分布の一例をグラフ形式で示す図である。
【図４】鉛直方向分布集計部１１５が集計した鉛直方向の点数の分布の一例をグラフ形式で示す図である。
【図５】車番プレート領域抽出部１１６が抽出した車番プレートの領域の一例を示す図である。
【図６】画像認識装置１１０の動作フローの一例を示す図である。
【図７】第２の実施形態に係る画像認識装置１１０のブロック構成の一例を示す図である。
【図８】第２の実施形態に係る画像認識装置１１０の動作フローの一例を示す図である。
【図９】第３の実施形態に係る画像認識装置１１０の動作フローの一例を示す図である。
【図１０】第４の実施形態に係る画像認識装置１１０のブロック構成の一例を示す図である。
【図１１】第４の実施形態に係る画像認識装置１１０の動作フローの一例を示す図である。
【図１２】第５の実施形態に係る画像認識装置１１０のブロック構成の一例を示す図である。
【図１３】評価情報格納部１２４に格納される情報の一例をテーブル形式で示す図である。
【図１４】領域分布情報格納部１２５に格納される情報の一例をテーブル形式で示す図である。
【図１５】第５の実施形態に係る画像認識装置１１０の動作フローの一例を示す図である。
【図１６】第６の実施形態に係る画像認識装置１１０のブロック構成の一例を示す図である。
【図１７】図６の実施形態に係る画像認識装置１１０の動作フローの一例を示す図である。
【図１８】本実施形態に係る画像認識装置１１０を構成するコンピュータ８００のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではなく、また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００２２】
図１は、一実施形態に係る車番認識システム１００の利用環境の一例を示す。車番認識システム１００は、車両の前面部を撮影し、その映像から車番プレートの文字を認識するシステムである。
【００２３】
車番認識システム１００は、画像認識装置１１０、ＣＣＴＶ（Ｃｌｏｓｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ  ＴｅｌｅＶｉｓｉｏｎ）カメラ１３０、補助光源１５０、及びホストコンピュータ１７０を備える。
【００２４】
画像認識装置１１０は、画像の中から車番プレートの領域を抽出する装置である。画像認識装置１１０は、ＣＣＴＶカメラ１３０と電気的に接続されている。また、画像認識装置１１０は、ホストコンピュータ１７０と通信回線Ｎを介して通信接続される。なおまた、通信回線Ｎは、インターネット等のコンピュータネットワーク、通信事業者のコアネットワーク、及び種々のローカルネットワークを含む。
【００２５】
ＣＣＴＶカメラ１３０は、車番認識に使用する装置である。ＣＣＴＶカメラ１３０は、画像認識装置１１０と電気的に接続されている。例えば、ＣＣＴＶカメラ１３０は、画像をコンピュータ処理するのに十分な分解能、感度、及びＳＮ（Ｓｉｇｎａｌ  Ｎｏｉｓｅ）比を備えている。
【００２６】
補助光源１５０は、夜間時においても車番を認識することができるように、運転者に幻惑のない近赤外線の照明を照射する装置である。補助光源１５０は、ＣＣＴＶカメラ１３０と電気的に接続されている。例えば、補助光源１５０には、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）、キセノンランプ、ハロゲンランプ等がある。
【００２７】
ホストコンピュータ１７０は、車番の情報を利用した処理を行う装置である。ホストコンピュータ１７０は、画像認識装置１１０と通信回線Ｎを介して通信接続される。そして、ホストコンピュータ１７０は、車番の情報を、個々の車両を固定するキーとして、主要道路における特定区間を通過するための所要時間の計測、有料道路における料金種別の判定、駐車場における契約車の判定、特定車の到着監視、利用履歴の取得や顧客情報の取得、緊急配備での迅速な盗難車発見等の処理を行う。
【００２８】
なおまた、本実施形態においては、説明が煩雑になることを防ぐことを目的として、車番認識システム１００が一の画像認識装置１１０、ＣＣＴＶカメラ１３０、補助光源１５０、及びホストコンピュータ１７０を備える構成について説明する。しかしながら、車番認識システム１００は、複数の画像認識装置１１０、ＣＣＴＶカメラ１３０、補助光源１５０、及びホストコンピュータ１７０を備えてよい。
【００２９】
図２は、第１の実施形態に係る画像認識装置１１０のブロック構成の一例を示す。画像認識装置１１０は、画像入力受付部１１１、勾配算出部１１２、エッジ方向評価部１１３、水平方向分布集計部１１４、鉛直方向分布集計部１１５、車番プレート領域抽出部１１６、文字認識処理部１１７、及び車番データ送信部１１８を有する。以下の説明においては、各構成要素の機能、及び動作を詳述する。
【００３０】
画像入力受付部１１１は、ＣＣＴＶカメラ１３０から出力された、画像の入力を受け付ける。
【００３１】
勾配算出部１１２は、画像の各座標の水平方向、及び鉛直方向の各方向について、勾配の値を算出する。ここで、勾配の値を算出することは、エッジ検出と言える。エッジは、画素値が急峻に変化する点である。
【００３２】
エッジ方向評価部１１３は、車番プレートに使用され得る文字の輪郭線の方向のうち所定の存在率のしきい値よりも高い存在率の輪郭線の方向と、画像の各座標におけるエッジの方向とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さい場合に、その座標に対して点数を付与してその座標におけるエッジの方向を評価する。
【００３３】
水平方向分布集計部１１４は、エッジ方向評価部１１３が付与した点数の水平方向の分布を集計する。
【００３４】
鉛直方向分布集計部１１５は、エッジ方向評価部１１３が付与した点数の鉛直方向の分布を集計する。
【００３５】
車番プレート領域抽出部１１６は、エッジ方向評価部１１３が付与した点数の分布に基づいて、画像の中から車番プレートの領域を抽出する。例えば、車番プレート領域抽出部１１６は、水平方向分布集計部１１４が集計した水平方向の点数の分布に基づいて、画像の中から車番プレートの水平方向の領域を抽出する。また、例えば、車番プレート領域抽出部１１６は、鉛直方向分布集計部１１５が集計した鉛直方向の点数の分布に基づいて、画像の中から車番プレートの鉛直方向の領域を抽出する。
【００３６】
文字認識処理部１１７は、車番プレートの領域の画像を文字認識処理を行って、車番を認識する。
【００３７】
車番データ送信部１１８は、車番を示すデータを、ホストコンピュータ１７０へ送信する。
【００３８】
図３は、水平方向分布集計部１１４が集計した水平方向の点数の分布の一例をグラフ形式で示す。本実施形態においては、画像に対して、水平方向の座標値をｉで表している。
【００３９】
図３に示すグラフにおいて、集計値Ｖｉ＿ｍａｘは、水平方向の点数の分布の最大値である。そして、水平方向の座標ｉ＿ｍａｘは、集計値Ｖｉ＿ｍａｘとなる画像の水平方向の座標である。
【００４０】
また、集計値Ｖｉ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄは、集計値Ｖｉ＿ｍａｘに所定の係数α（但し、０＜α＜１とする。）を乗じた値である。そして、水平方向の座標ｉ＿ｌｅｆｔは、水平方向の点数の分布を、画像の左端の座標から右端の方向へ探索した場合に、集計値が初めて集計値Ｖｉ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄとなる画像の水平方向の座標である。また、水平方向の座標ｉ＿ｒｉｇｈｔは、水平方向の点数の分布を、画像の右端の座標から左端の方向へ探索した場合に、集計値が初めて集計値Ｖｉ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄとなる画像の水平方向の座標である。
【００４１】
図４は、鉛直方向分布集計部１１５が集計した鉛直方向の点数の分布の一例をグラフ形式で示す。本実施形態においては、画像に対して、鉛直方向の座標値をｊで表している。
【００４２】
図４に示すグラフにおいて、集計値Ｖｊ＿ｍａｘは、鉛直方向の点数の分布の最大値である。そして、鉛直方向の座標ｊ＿ｍａｘは、集計値Ｖｊ＿ｍａｘとなる画像の鉛直方向の座標である。
【００４３】
また、集計値Ｖｊ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄは、集計値Ｖｊ＿ｍａｘに所定の係数β（但し、０＜β＜１とする。）を乗じた値である。そして、鉛直方向の座標ｊ＿ｕｐｐｅｒは、鉛直方向の点数の分布を、画像の上端の座標から下端の方向へ探索した場合に、集計値が初めて集計値Ｖｊ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄとなる画像の鉛直方向の座標である。また、鉛直方向の座標ｊ＿ｌｏｗｅｒは、鉛直方向の点数の分布を、画像の下端の座標から上端の方向へ探索した場合に、集計値が初めて集計値Ｖｊ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄとなる画像の鉛直方向の座標である。
【００４４】
図５は、車番プレート領域抽出部１１６が抽出した車番プレートの領域の一例を示す。車番プレート領域抽出部１１６が抽出した車番プレートの領域は、始点座標（ｉ＿ｌｅｆｔ，ｊ＿ｕｐｐｅｒ）、及び終点座標（ｉ＿ｒｉｇｈｔ，ｊ＿ｌｏｗｅｒ）で囲まれる領域である。
【００４５】
図６は、画像認識装置１１０の動作フローの一例を示す。なおまた、この動作フローの説明においては、図１から図５を共に参照する。
【００４６】
ＣＣＴＶカメラ１３０は、例えば、１／１０００秒程度のシャッタ速度によって道路上の所定の領域を撮像する。その際、補助光源１５０は、ＣＣＴＶカメラ１３０のシャッタ速度に同期して発光する。そして、ＣＣＴＶカメラ１３０は、撮像する度に、撮像して得られた画像を、画像認識装置１１０へ出力する。
【００４７】
画像認識装置１１０の画像入力受付部１１１は、ＣＣＴＶカメラ１３０から出力された画像の入力を受け付ける度に（Ｓ１０１）、その画像を、勾配算出部１１２、及び文字認識処理部１１７へ送る。
【００４８】
画像認識装置１１０の勾配算出部１１２は、画像入力受付部１１１から送られた画像を受け取ると、その画像をラスタースキャンしながら、各座標の水平方向、及び鉛直方向の各方向について、勾配の値を算出する（Ｓ１０２）。例えば、勾配算出部１１２は、画像の各座標の水平方向の勾配の値ｆ（ｒｏｗ）を、式（１）のようにして算出する。また、例えば、勾配算出部１１２は、画像の各座標の鉛直方向の勾配の値ｆ（ｃｏｌ）を、式（２）のようにして算出する。ここで、ｆ（ｉ，ｊ）は、座標（ｉ，ｊ）の画素値である。
【００４９】
【数１】
2014099128.tif 000003
【００５０】
【数２】
2014099128.tif 000004
【００５１】
そして、勾配算出部１１２は、各座標の水平方向、及び鉛直方向の各方向について、勾配の値を算出する度に、その座標と、その座標の水平方向の勾配の値ｆ（ｒｏｗ）と、その座標の鉛直方向の勾配の値ｆ（ｃｏｌ）とを示すデータを、エッジ方向評価部１１３へ送る。
【００５２】
画像認識装置１１０のエッジ方向評価部１１３は、勾配算出部１１２から送られたデータを受け取ると、そのデータによって示される座標におけるエッジの方向を評価する（Ｓ１０３）。例えば、エッジ方向評価部１１３は、勾配算出部１１２から受け取ったデータによって示される座標の水平方向の勾配の値ｆ（ｒｏｗ）と、その座標の鉛直方向の勾配の値ｆ（ｃｏｌ）とに基づいて、その座標におけるエッジの方向θを、式（３）のようにして算出する。
【００５３】
【数３】
2014099128.tif 000005
【００５４】
ここで、車番プレートに使用され得る文字は、所定のフォントにて表される。そのため、車番プレートに使用され得る文字の輪郭線の方向は、特定の方向に偏っている傾向にある。例えば、０°の輪郭線の方向（横方向）と、９０°の輪郭線の方向（縦方向）は、特に高い存在率である。そこで、エッジ方向評価部１１３は、算出した座標におけるエッジの方向θと、０°又は９０°とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さいか否かを判定する。ここで、所定のずれ量のしきい値を考慮する理由は、必ずしも画像に車番プレートが水平に、又は想定された角度で写っていない可能性があるからである。例えば、所定のずれ量のしきい値は、例えば、±５°程度とする。そして、座標におけるエッジの方向θと、０°又は９０°とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さい場合、エッジ方向評価部１１３は、その座標に対して点数を１点付与することによって、その座標におけるエッジの方向を評価する。一方、座標におけるエッジの方向θと、０°又は９０°とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも大きい場合、エッジ方向評価部１１３は、その座標に対して点数を付与しないことによって、その座標におけるエッジの方向を評価する。そして、エッジ方向評価部１１３は、その座標と、その座標における点数とを示すデータを、水平方向分布集計部１１４、及び鉛直方向分布集計部１１５へ送る。なおまた、０°の輪郭線の方向と、９０°の輪郭線の方向は、この発明における「車番プレートに使用され得る文字の輪郭線の方向のうち所定の存在率のしきい値よりも高い存在率の輪郭線の方向」の一例であってよい。
【００５５】
画像認識装置１１０の水平方向分布集計部１１４は、エッジ方向評価部１１３から送られたデータを受け取ると、そのデータによって示される点数の水平方向の分布を集計する（Ｓ１０４）。例えば、水平方向分布集計部１１４は、座標（ｉ，ｊ）、座標（ｉ，ｊ＋１）、座標（ｉ，ｊ＋２）、・・・の点数を加算して、水平方向の座標ｉの点数の集計値とする。このようにして、水平方向分布集計部１１４は、水平方向の座標ｉ、ｉ＋１、ｉ＋２、・・・の各座標における集計値を算出すると、水平方向の点数の分布を示すデータを、車番プレート領域抽出部１１６へ送る。
【００５６】
画像認識装置１１０の鉛直方向分布集計部１１５は、エッジ方向評価部１１３から送られたデータを受け取ると、そのデータによって示される点数の鉛直方向の分布を集計する（Ｓ１０５）。例えば、鉛直方向分布集計部１１５は、座標（ｉ，ｊ）、座標（ｉ＋１，ｊ）、座標（ｉ＋２，ｊ）、・・・の点数を加算して、鉛直方向の座標ｊの点数の集計値とする。このようにして、鉛直方向分布集計部１１５は、鉛直方向の座標ｊ、ｊ＋１、ｊ＋２、・・・の各座標における集計値を算出すると、鉛直方向の点数の分布を示すデータを、車番プレート領域抽出部１１６へ送る。
【００５７】
画像認識装置１１０の車番プレート領域抽出部１１６は、水平方向分布集計部１１４、及び鉛直方向分布集計部１１５から送られたデータをそれぞれ受け取ると、これらのデータによって示される点数の分布に基づいて、画像の中から車番プレートの領域を抽出する（Ｓ１０６）。例えば、車番プレート領域抽出部１１６は、水平方向分布集計部１１４から受け取ったデータによって示される水平方向の点数の分布の中から、水平方向の点数の分布が最大となる集計値Ｖｉ＿ｍａｘを特定する。そして、車番プレート領域抽出部１１６は、その集計値Ｖｉ＿ｍａｘに所定の係数α（但し、０＜α＜１とする。）を乗じた値Ｖｉ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄを算出する。そして、車番プレート領域抽出部１１６は、水平方向の点数の分布を、画像の左端の座標から右端の方向へ探索して、図３に示すように、集計値が初めて値Ｖｉ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄとなる画像の水平方向の座標ｉ＿ｌｅｆｔを特定する。また、車番プレート領域抽出部１１６は、水平方向の点数の分布を、画像の右端の座標から左端の方向へ探索して、図３に示すように、集計値が初めて値Ｖｉ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄとなる画像の水平方向の座標ｉ＿ｒｉｇｈｔを特定する。同様に、車番プレート領域抽出部１１６は、鉛直方向分布集計部１１５から受け取ったデータによって示される鉛直方向の点数の分布の中から、鉛直方向の点数の分布が最大となる集計値Ｖｊ＿ｍａｘを特定する。そして、車番プレート領域抽出部１１６は、その集計値Ｖｊ＿ｍａｘに所定の係数β（但し、０＜β＜１とする。）を乗じた値Ｖｊ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄを算出する。そして、車番プレート領域抽出部１１６は、鉛直方向の点数の分布を、画像の上端の座標から下端の方向へ探索して、図４に示すように、集計値が初めて値Ｖｊ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄとなる画像の鉛直方向の座標ｊ＿ｕｐｐｅｒを特定する。また、車番プレート領域抽出部１１６は、鉛直方向の点数の分布を、画像の下端の座標から上端の方向へ探索して、図４に示すように、集計値が初めて値Ｖｊ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄとなる画像の鉛直方向の座標ｊ＿ｌｏｗｅｒを特定する。そして、車番プレート領域抽出部１１６は、図５に示すように、始点座標（ｉ＿ｌｅｆｔ，ｊ＿ｕｐｐｅｒ）、及び終点座標（ｉ＿ｒｉｇｈｔ，ｊ＿ｌｏｗｅｒ）で囲まれる領域を、車番プレートの領域として抽出する。そして、車番プレート領域抽出部１１６は、抽出した車番プレートの領域の始点座標（ｉ＿ｌｅｆｔ，ｊ＿ｕｐｐｅｒ）、及び終点座標（ｉ＿ｒｉｇｈｔ，ｊ＿ｌｏｗｅｒ）を示すデータを、文字認識処理部１１７へ送る。
【００５８】
画像認識装置１１０の文字認識処理部１１７は、画像入力受付部１１１から送られた画像を受け取り、車番プレート領域抽出部１１６から送られたデータを受け取ると、画像入力受付部１１１から受け取った画像の中から、車番プレート領域抽出部１１６から受け取ったデータによって示される始点座標（ｉ＿ｌｅｆｔ，ｊ＿ｕｐｐｅｒ）、及び終点座標（ｉ＿ｒｉｇｈｔ，ｊ＿ｌｏｗｅｒ）によって囲まれる車番プレートの領域を対象にして、文字認識処理を行って、車番を認識する（Ｓ１０７）。例えば、文字認識には、高速な演算が可能なパターンマッチング方式、文字それぞれの特徴量を抽出し、標準パターンとの距離演算で分離する方式、文字パターンを直接ニューラルネットワーク等に与える方式等が採用される。そして、文字認識処理部１１７は、認識した車番を示すデータを、車番データ送信部１１８へ送る。
【００５９】
画像認識装置１１０の車番データ送信部１１８は、文字認識処理部１１７から送られたデータを受け取ると、そのデータを、ホストコンピュータ１７０へ送信する（Ｓ１０８）。
【００６０】
このようにして、ホストコンピュータ１７０は、画像認識装置１１０から送信されたデータによって示される車番の情報を利用した処理を行うことができるようになる。
【００６１】
以上、説明したように、第１の実施形態に係る画像認識装置１１０は、車番プレートに使用され得る文字の輪郭線の方向のうち所定の存在率のしきい値よりも高い存在率の輪郭線の方向と、画像の各座標におけるエッジの方向とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さい場合に、その座標に対して点数を付与してその座標におけるエッジの方向を評価する。そして、画像認識装置１１０は、付与した点数の分布に基づいて、画像の中から車番プレートの領域を抽出する。
【００６２】
このようにして、第１の実施形態に係る画像認識装置１１０によっては、既知の技術と比較して、より高速且つ精確に、画像の中から車番プレートの領域を抽出することができる。
【００６３】
また、上述したように、第１の実施形態に係る画像認識装置１１０は、付与した点数の水平方向の分布を集計する。そして、画像認識装置１１０は、集計した水平方向の点数の分布に基づいて、画像の中から車番プレートの水平方向の領域を抽出する。
【００６４】
このようにして、第１の実施形態に係る画像認識装置１１０によっては、高速且つ精確に、画像の中から車番プレートの水平方向の領域を抽出することができる。
【００６５】
また、上述したように、第１の実施形態に係る画像認識装置１１０は、付与した点数の鉛直方向の分布を集計する。そして、画像認識装置１１０は、集計した鉛直方向の点数の分布に基づいて、画像の中から車番プレートの鉛直方向の領域を抽出する。
【００６６】
このようにして、第１の実施形態に係る画像認識装置１１０によっては、高速且つ精確に、画像の中から車番プレートの鉛直方向の領域を抽出することができる。
【００６７】
図７は、第２の実施形態に係る画像認識装置１１０のブロック構成の一例を示す。第２の実施形態に係る画像認識装置１１０は、画像入力受付部１１１、勾配算出部１１２、エッジ方向評価部１１３、水平方向分布集計部１１４、鉛直方向分布集計部１１５、車番プレート領域抽出部１１６、文字認識処理部１１７、車番データ送信部１１８、及びルックアップテーブル１１９を有する。以下の説明においては、各構成要素の機能、及び動作を詳述する。
【００６８】
なおまた、第２の実施形態に係る画像認識装置１１０の構成要素のうち、第１の実施形態に係る画像認識装置１１０の構成要素と同じ符号を付している同名の構成要素は、同様の機能、及び動作を示す。したがって、以下の説明においては、その詳細な説明を省略する。
【００６９】
ルックアップテーブル１１９は、水平方向の勾配の値ｆ（ｒｏｗ）と、鉛直方向の勾配の値ｆ（ｃｏｌ）との全ての組み合わせに対して、各組み合わせによって決まるエッジの方向θの評価結果である点数が格納されているテーブルである。例えば、水平方向の勾配の値ｆ（ｒｏｗ）と鉛直方向の勾配の値ｆ（ｃｏｌ）との組み合わせによって決まるエッジの方向θと、０°又は９０°とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さい場合、その水平方向の勾配の値ｆ（ｒｏｗ）と、鉛直方向の勾配の値ｆ（ｃｏｌ）との組み合わせに対して、１点の点数が格納されている。また、例えば、水平方向の勾配の値ｆ（ｒｏｗ）と鉛直方向の勾配の値ｆ（ｃｏｌ）との組み合わせによって決まるエッジの方向θと、０°又は９０°とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも大きい場合、その水平方向の勾配の値ｆ（ｒｏｗ）と、鉛直方向の勾配の値ｆ（ｃｏｌ）との組み合わせに対して、０点の点数が格納されている。
【００７０】
図８は、第２の実施形態に係る画像認識装置１１０の動作フローの一例を示す。なおまた、この動作フローの説明においては、図１から図７を共に参照する。また、第２の実施形態に係る画像認識装置１１０の動作ステップのうち、第１の実施形態に係る画像認識装置１１０の動作ステップと同じ符号を付している同名の動作ステップは、同様の動作を示す。したがって、以下の説明においては、その詳細な説明を省略する。
【００７１】
画像認識装置１１０のエッジ方向評価部１１３は、勾配算出部１１２から送られたデータを受け取ると、ルックアップテーブル１１９に格納されている点数の情報のうち、勾配算出部１１２から受け取ったデータによって示される水平方向の勾配の値ｆ（ｒｏｗ）と、鉛直方向の勾配の値ｆ（ｃｏｌ）との組み合わせに対して格納されている点数を読み出す。そして、エッジ方向評価部１１３は、ルックアップテーブル１１９から読み出した点数を、勾配算出部１１２から受け取ったデータによって示される座標におけるエッジの方向の評価結果とする（Ｓ１０９）。そして、エッジ方向評価部１１３は、その座標と、その座標における点数とを示すデータを、水平方向分布集計部１１４、及び鉛直方向分布集計部１１５へ送る。
【００７２】
以上、説明したように、第２の実施形態に係る画像認識装置１１０は、ルックアップテーブル１１９を参照してエッジの方向を評価する。
【００７３】
このようにして、第２の実施形態に係る画像認識装置１１０によっては、より高速に、画像の中から車番プレートの領域を抽出することができる。
【００７４】
図９は、第３の実施形態に係る画像認識装置１１０の動作フローの一例を示す。なおまた、この動作フローの説明においては、図１から図８を共に参照する。また、第３の実施形態に係る画像認識装置１１０の動作ステップのうち、第１の実施形態に係る画像認識装置１１０の動作ステップと同じ符号を付している同名の動作ステップは、同様の動作を示す。したがって、以下の説明においては、その詳細な説明を省略する。
【００７５】
画像認識装置１１０のエッジ方向評価部１１３は、勾配算出部１１２から送られたデータを受け取ると、そのデータによって示される座標におけるエッジの方向を評価する（Ｓ１１０）。例えば、エッジ方向評価部１１３は、勾配算出部１１２から受け取ったデータによって示される水平方向の勾配の値ｆ（ｒｏｗ）と、その座標の鉛直方向の勾配の値ｆ（ｃｏｌ）とに基づいて、その座標におけるエッジの方向θを、式（３）のようにして算出する。ここで、車番プレートに使用され得る文字は、所定のフォントにて表される。そのため、車番プレートに使用され得る文字の輪郭線の方向は、特定の方向に偏っている傾向にある。例えば、０°の輪郭線の方向と、９０°の輪郭線の方向は、特に高い存在率である。また、例えば、４５°の輪郭線の方向は、０°や９０°の輪郭線の方向に次いで高い存在率であるとする。このような場合、エッジ方向評価部１１３は、算出した座標におけるエッジの方向θと、０°、４５°、又は９０°とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さいか否かを判定する。ここで、所定のずれ量のしきい値を考慮する理由は、必ずしも画像に車番プレートが水平に写っていない可能性があるからである。例えば、所定のずれ量のしきい値は、例えば、±５°程度とする。そして、座標におけるエッジの方向θと、０°又は９０°とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さい場合、エッジ方向評価部１１３は、その座標に対して点数を５点付与することによって、その座標におけるエッジの方向を評価する。また、座標におけるエッジの方向θと、４５°とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さい場合、エッジ方向評価部１１３は、その座標に対して点数を３点付与することによって、その座標におけるエッジの方向を評価する。一方、座標におけるエッジの方向θと、０°、４５°、又は９０°とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも大きい場合、エッジ方向評価部１１３は、その座標に対して点数を付与しないことによって、その座標におけるエッジの方向を評価する。そして、エッジ方向評価部１１３は、その座標と、その座標における点数とを示すデータを、水平方向分布集計部１１４、及び鉛直方向分布集計部１１５へ送る。
【００７６】
以上、説明したように、第３の実施形態に係る画像認識装置１１０は、車番プレートに使用され得る文字の輪郭線の方向とエッジの方向とのずれ量が所定のずれ量のしきい値よりも小さい場合、その輪郭線の方向の存在率に応じて異なる点数を付与する。
【００７７】
このようにして、第３の実施形態に係る画像認識装置１１０によっては、第１の実施形態に係る画像認識装置１１０と比較して、より精確に、画像の中から車番プレートの鉛直方向の領域を抽出することができる。
【００７８】
図１０は、第４の実施形態に係る画像認識装置１１０のブロック構成の一例を示す。第４の実施形態に係る画像認識装置１１０は、画像入力受付部１１１、勾配算出部１１２、エッジ強さ判定部１２０、エッジ方向評価部１２１、水平方向分布集計部１１４、鉛直方向分布集計部１１５、車番プレート領域抽出部１１６、文字認識処理部１１７、及び車番データ送信部１１８を有する。以下の説明においては、各構成要素の機能、及び動作を詳述する。
【００７９】
なおまた、第４の実施形態に係る画像認識装置１１０の構成要素のうち、第１の実施形態に係る画像認識装置１１０の構成要素と同じ符号を付している同名の構成要素は、同様の機能、及び動作を示す。したがって、以下の説明においては、その詳細な説明を省略する。
【００８０】
エッジ強さ判定部１２０は、画像の各座標におけるエッジの強さが所定の強さのしきい値よりも大きいか否かを判定する。
【００８１】
エッジ方向評価部１２１は、車番プレートに使用され得る文字の輪郭線の方向のうち所定の存在率のしきい値よりも高い存在率の輪郭線の方向と、画像の各座標におけるエッジの方向とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さい場合に、その座標に対して点数を付与してその座標におけるエッジの方向を評価する。例えば、エッジ方向評価部１２１は、エッジの強さが所定の強さのしきい値よりも小さいとエッジ強さ判定部１２０が判定した場合、車番プレートに使用され得る文字の輪郭線の方向と、座標におけるエッジの方向とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さくても、その座標に対して点数を付与しない。
【００８２】
図１１は、第４の実施形態に係る画像認識装置１１０の動作フローの一例を示す。なおまた、この動作フローの説明においては、図１から図１０を共に参照する。また、第４の実施形態に係る画像認識装置１１０の動作ステップのうち、第１の実施形態に係る画像認識装置１１０の動作ステップと同じ符号を付している同名の動作ステップは、同様の動作を示す。したがって、以下の説明においては、その詳細な説明を省略する。
【００８３】
画像認識装置１１０の勾配算出部１１２は、各座標の水平方向、及び鉛直方向の各方向について、勾配の値を算出する度に、その座標と、その座標の水平方向の勾配の値ｆ（ｒｏｗ）と、その座標の鉛直方向の勾配の値ｆ（ｃｏｌ）とを示すデータを、エッジ強さ判定部１２０、及びエッジ方向評価部１２１へ送る。
【００８４】
画像認識装置１１０のエッジ強さ判定部１２０は、勾配算出部１１２から送られたデータを受け取ると、そのデータによって示される座標におけるエッジの強さが所定の強さのしきい値よりも大きいか否かを判定する（Ｓ１１１）。例えば、エッジ強さ判定部１２０は、勾配算出部１１２から受け取ったデータによって示される座標の水平方向の勾配の値ｆ（ｒｏｗ）と、その座標の鉛直方向の勾配の値ｆ（ｃｏｌ）とに基づいて、その座標におけるエッジの強さを、式（４）、又は式（５）のようにして算出する。
【００８５】
【数４】
2014099128.tif 000006
【００８６】
【数５】
2014099128.tif 000007
【００８７】
ここで、一般に、車番プレートの文字の輪郭線部分の画素値は、車番プレート本体の画素値と比較して、大きく変化している。したがって、その近傍の座標におけるエッジの強さは、強いと言える。一方、路面の凹凸部分等の画素値は、小さく変化している。したがって、その近傍の座標におけるエッジの強さは、弱いと言える。しかしながら、座標におけるエッジの方向θは、そのエッジの強さの強弱に拘らず、同じ方向を示す場合がある。そのため、路面の凹凸部分等の近傍の座標におけるエッジは、ノイズとして無視する必要がある。そこで、エッジ強さ判定部１２０は、算出したエッジの強さが所定の強さのしきい値よりも大きいか否かを判定する。例えば、車番プレートの文字の輪郭線部分の画素値が車番プレート本体の画素値と比較して、大きく変化しているようなものを対象とする場合、強さのしきい値は、大きい値に設定される。一方、車番プレートの文字の輪郭線部分の画素値が車番プレート本体の画素値と比較して、あまり大きく変化していないようなものを対象とする場合、強さのしきい値は、小さい値に設定される。そして、エッジ強さ判定部１２０は、座標におけるエッジの強さが所定の強さのしきい値よりも大きいか否かを判定すると、その座標と、判定結果とを示すデータを、エッジ方向評価部１２１へ送る。
【００８８】
画像認識装置１１０のエッジ方向評価部１２１は、勾配算出部１１２から送られたデータを受け取り、エッジ方向評価部１２１から送られたデータを受け取ると、エッジ方向評価部１２１から受け取ったデータによって示される判定結果が「座標におけるエッジの強さが所定の強さのしきい値よりも小さい」との判定結果であった場合（Ｓ１１１：Ｎｏ）、車番プレートに使用され得る文字の輪郭線の方向と、その座標におけるエッジの方向とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さくても、その座標に対して点数を付与しない（Ｓ１１２）。一方、エッジ方向評価部１２１から受け取ったデータによって示される判定結果が「座標におけるエッジの強さが所定の強さのしきい値よりも大きい」との判定結果であった場合（Ｓ１１１：Ｙｅｓ）、エッジ方向評価部１２１は、勾配算出部１１２から送られたデータによって示される座標におけるエッジの方向を評価する（Ｓ１０３）。
【００８９】
以上、説明したように、第４の実施形態に係る画像認識装置１１０は、画像の各座標におけるエッジの強さが所定の強さのしきい値よりも大きいか否かを判定する。そして、画像認識装置１１０は、エッジの強さが所定の強さのしきい値よりも小さいとエッジ強さ判定部が判定した場合、車番プレートに使用され得る文字の輪郭線の方向と、座標におけるエッジの方向とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さくても、その座標に対して点数を付与しない。
【００９０】
このようにして、第４の実施形態に係る画像認識装置１１０によっては、路面の凹凸部分等の近傍の座標におけるエッジを、ノイズとして無視することができる。
【００９１】
図１２は、第５の実施形態に係る画像認識装置１１０のブロック構成の一例を示す。第５の実施形態に係る画像認識装置１１０は、画像入力受付部１１１、勾配算出部１１２、エッジ方向評価部１１３、領域分布集計部１２２、車番プレート領域抽出部１２３、文字認識処理部１１７、車番データ送信部１１８、評価情報格納部１２４、及び領域分布情報格納部１２５を有する。以下の説明においては、各構成要素の機能、及び動作を詳述する。
【００９２】
なおまた、第５の実施形態に係る画像認識装置１１０の構成要素のうち、第１の実施形態に係る画像認識装置１１０の構成要素と同じ符号を付している同名の構成要素は、同様の機能、及び動作を示す。したがって、以下の説明においては、その詳細な説明を省略する。
【００９３】
領域分布集計部１２２は、エッジ方向評価部１１３が付与した点数の所定領域毎の分布を集計する。
【００９４】
車番プレート領域抽出部１２３は、エッジ方向評価部１１３が付与した点数の分布に基づいて、画像の中から車番プレートの領域を抽出する。例えば、車番プレート領域抽出部１２３は、領域分布集計部１２２が集計した所定領域毎の点数の分布に基づいて、画像の中から車番プレートの領域を抽出する。
【００９５】
評価情報格納部１２４には、各座標に付与された点数の情報が格納される。
【００９６】
領域分布情報格納部１２５には、所定領域毎の点数の分布の情報が格納される。
【００９７】
図１３は、評価情報格納部１２４に格納される情報の一例をテーブル形式で示す。評価情報格納部１２４には、座標、及び点数の各情報が対応付けられて格納される。
【００９８】
座標の情報は、エッジ方向評価部１１３がエッジの方向を評価した対象の画像の座標を示す情報である。点数の情報は、座標の情報によって示される座標に付与された点数を示す情報である。
【００９９】
図１４は、領域分布情報格納部１２５に格納される情報の一例をテーブル形式で示す。領域分布情報格納部１２５には、始点座標、終点座標、及び点数の各情報が対応付けられて格納される。
【０１００】
本実施形態においては、領域分布集計部１２２が矩形領域毎の点数の分布を集計する場合、始点座標の情報は、領域分布集計部１２２が点数の分布を集計した矩形領域の左上の座標を示す情報である。また、終点座標の情報は、領域分布集計部１２２が点数の分布を集計した矩形領域の右下の座標を示す情報である。点数の情報は、領域分布集計部１２２が集計した、始点座標の情報によって示される座標と、終点座標の情報によって示される座標とによって囲まれた矩形領域内の点数の集計点を示す情報である。
【０１０１】
図１５は、第５の実施形態に係る画像認識装置１１０の動作フローの一例を示す。なおまた、この動作フローの説明においては、図１から図１３を共に参照する。また、第５の実施形態に係る画像認識装置１１０の動作ステップのうち、第１の実施形態に係る画像認識装置１１０の動作ステップと同じ符号を付している同名の動作ステップは、同様の動作を示す。したがって、以下の説明においては、その詳細な説明を省略する。
【０１０２】
画像認識装置１１０のエッジ方向評価部１１３は、座標におけるエッジの方向を評価する度に、その座標の情報と、その座標における点数の情報とを対応付けて、評価情報格納部１２４に格納する。このようにして、評価情報格納部１２４には、図１３に示すような情報が格納されることになる。そして、エッジ方向評価部１１３は、画像の全座標におけるエッジの方向を評価し終えると、その旨を示すデータを、領域分布集計部１２２へ送る。
【０１０３】
画像認識装置１１０の領域分布集計部１２２は、エッジ方向評価部１１３から送られたデータを受け取ると、評価情報格納部１２４に格納されている情報を参照して、エッジ方向評価部１１３が付与した点数の所定領域毎の分布を集計する（Ｓ１１３）。例えば、所定領域の大きさは、想定している車番プレートを撮像した場合の、画像上の車番プレートの大きさと同じか、それよりも小さい大きさの矩形領域とする。領域分布集計部１２２は、画像の全領域に対して、所定領域を少しずつずらしながら、その所定領域内の点数を加算して集計する。そして、領域分布集計部１２２は、その所定領域の始点座標の情報と、その所定領域の終点座標の情報と、その所定領域内の集計した点数の情報とを対応付けて、領域分布情報格納部１２５に格納する。このようにして、領域分布情報格納部１２５には、図１４に示すような情報が格納されることになる。ここで、領域分布集計部１２２は、所定領域を１画素ずつずらしながら集計してもよいし、複数画素ずつずらしながら集計してもよいし、ランダムにずらしながら集計してもよい。そして、領域分布集計部１２２は、画像の全領域に対して、所定領域毎の点数の分布の集計を終えると、その旨を示すデータを、車番プレート領域抽出部１２３へ送る。
【０１０４】
画像認識装置１１０の車番プレート領域抽出部１２３は、領域分布集計部１２２から送られたデータを受け取ると、領域分布情報格納部１２５に格納されている情報を参照して、画像の中から車番プレートの領域を抽出する（Ｓ１１４）。例えば、車番プレート領域抽出部１２３は、領域分布情報格納部１２５に格納されている情報のうち、所定の点数のしきい値よりも大きい点数の情報に対応付けられて格納されている、始点座標の情報と、終点座標の情報とを全て読み出す。そして、車番プレート領域抽出部１２３は、領域分布情報格納部１２５から読み出した始点座標の情報によって示される座標と、終点座標の情報によって示される座標とによって囲まれる全ての矩形領域を囲む矩形領域を、車番プレートの領域として抽出する。そして、車番プレート領域抽出部１２３は、抽出した車番プレートの領域の左上の座標と、右下の座標とを示すデータを、文字認識処理部１１７へ送る。
【０１０５】
以上、説明したように、第５の実施形態に係る画像認識装置１１０は、所定領域毎の点数の分布を集計する。そして、画像認識装置１１０は、集計した所定領域毎の点数の分布に基づいて、画像の中から車番プレートの領域を抽出する。
【０１０６】
このようにして、第５の実施形態に係る画像認識装置１１０によっては、第１の実施形態に係る画像認識装置１１０と比較して、より精確に、画像の中から車番プレートの領域を抽出することができる。
【０１０７】
図１６は、第６の実施形態に係る画像認識装置１１０のブロック構成の一例を示す。第６の実施形態に係る画像認識装置１１０は、画像入力受付部１１１、勾配算出部１１２、エッジ方向評価部１１３、水平方向分布集計部１１４、鉛直方向分布集計部１１５、領域分布集計部１２２、車番プレート領域抽出部１２６、文字認識処理部１１７、車番データ送信部１１８、評価情報格納部１２４、及び領域分布情報格納部１２５を有する。以下の説明においては、各構成要素の機能、及び動作を詳述する。
【０１０８】
なおまた、第６の実施形態に係る画像認識装置１１０の構成要素のうち、第１の実施形態に係る画像認識装置１１０、又は第５の実施形態に係る画像認識装置１１０の構成要素と同じ符号を付している同名の構成要素は、同様の機能、及び動作を示す。したがって、以下の説明においては、その詳細な説明を省略する。
【０１０９】
車番プレート領域抽出部１２６は、エッジ方向評価部１１３が付与した点数の分布に基づいて、画像の中から車番プレートの領域を抽出する。例えば、車番プレート領域抽出部１２６は、水平方向分布集計部１１４が集計した水平方向の点数の分布に基づいて、画像の中から車番プレートの水平方向の領域を抽出する。また、例えば、車番プレート領域抽出部１２６は、鉛直方向分布集計部１１５が集計した鉛直方向の点数の分布に基づいて、画像の中から車番プレートの鉛直方向の領域を抽出する。また、例えば、車番プレート領域抽出部１２６は、領域分布集計部１２２が集計した所定領域毎の点数の分布に基づいて、画像の中から車番プレートの領域を抽出する。
【０１１０】
図１７は、図６の実施形態に係る画像認識装置１１０の動作フローの一例を示す。なおまた、この動作フローの説明においては、図１から図１７を共に参照する。また、第６の実施形態に係る画像認識装置１１０の動作ステップのうち、第１の実施形態に係る画像認識装置１１０、又は第５の実施形態に係る画像認識装置１１０の動作ステップと同じ符号を付している同名の動作ステップは、同様の動作を示す。したがって、以下の説明においては、その詳細な説明を省略する。
【０１１１】
画像認識装置１１０のエッジ方向評価部１１３は、座標におけるエッジの方向を評価する度に、その座標と、その座標における点数とを示すデータを、水平方向分布集計部１１４、及び鉛直方向分布集計部１１５へ送るとともに、これらの情報を対応付けて、評価情報格納部１２４に格納する。このようにして、評価情報格納部１２４には、図１３に示すような情報が格納されることになる。
【０１１２】
画像認識装置１１０の車番プレート領域抽出部１１６は、水平方向分布集計部１１４、及び鉛直方向分布集計部１１５から送られたデータをそれぞれ受け取ると、これらのデータによって示される点数の分布に基づいて、画像の中から車番プレートの仮領域を抽出する（Ｓ１１５）。例えば、車番プレート領域抽出部１１６は、水平方向分布集計部１１４から受け取ったデータによって示される水平方向の点数の分布の中から、水平方向の点数の分布が最大となる集計値Ｖｉ＿ｍａｘを特定する。そして、車番プレート領域抽出部１１６は、その集計値Ｖｉ＿ｍａｘに所定の係数α（但し、０＜α＜１とする。）を乗じた値Ｖｉ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄを算出する。そして、車番プレート領域抽出部１１６は、水平方向の点数の分布を、画像の左端の座標から右端の方向へ探索して、図３に示すように、集計値が初めて値Ｖｉ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄとなる画像の水平方向の座標ｉ＿ｌｅｆｔを特定する。また、車番プレート領域抽出部１１６は、水平方向の点数の分布を、画像の右端の座標から左端の方向へ探索して、図３に示すように、集計値が初めて値Ｖｉ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄとなる画像の水平方向の座標ｉ＿ｒｉｇｈｔを特定する。同様に、車番プレート領域抽出部１１６は、鉛直方向分布集計部１１５から受け取ったデータによって示される鉛直方向の点数の分布の中から、鉛直方向の点数の分布が最大となる集計値Ｖｊ＿ｍａｘを特定する。そして、車番プレート領域抽出部１１６は、その集計値Ｖｊ＿ｍａｘに所定の係数α（但し、０＜α＜１とする。）を乗じた値Ｖｊ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄを算出する。そして、車番プレート領域抽出部１１６は、鉛直方向の点数の分布を、画像の上端の座標から下端の方向へ探索して、図４に示すように、集計値が初めて値Ｖｊ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄとなる画像の鉛直方向の座標ｊ＿ｕｐｐｅｒを特定する。また、車番プレート領域抽出部１１６は、鉛直方向の点数の分布を、画像の下端の座標から上端の方向へ探索して、図４に示すように、集計値が初めて値Ｖｊ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄとなる画像の鉛直方向の座標ｊ＿ｌｏｗｅｒを特定する。そして、車番プレート領域抽出部１１６は、図５に示すように、始点座標（ｉ＿ｌｅｆｔ，ｊ＿ｕｐｐｅｒ）、及び終点座標（ｉ＿ｒｉｇｈｔ，ｊ＿ｌｏｗｅｒ）で囲まれる領域を、車番プレートの仮領域として抽出する。そして、車番プレート領域抽出部１１６は、抽出した車番プレートの仮領域の始点座標（ｉ＿ｌｅｆｔ，ｊ＿ｕｐｐｅｒ）、及び終点座標（ｉ＿ｒｉｇｈｔ，ｊ＿ｌｏｗｅｒ）を示すデータを、領域分布集計部１２２へ送る。
【０１１３】
画像認識装置１１０の領域分布集計部１２２は、車番プレート領域抽出部１１６から送られたデータを受け取ると、そのデータによって示される始点座標（ｉ＿ｌｅｆｔ，ｊ＿ｕｐｐｅｒ）、及び終点座標（ｉ＿ｒｉｇｈｔ，ｊ＿ｌｏｗｅｒ）によって囲まれる車番プレートの仮領域に対して、評価情報格納部１２４に格納されている情報を参照して、エッジ方向評価部１１３が付与した点数の所定領域毎の分布を集計する（Ｓ１１６）。例えば、所定領域の大きさは、想定している車番プレートを撮像した場合の、画像上の車番プレートの大きさと同じか、それよりも小さい大きさの矩形領域とする。領域分布集計部１２２は、車番プレートの仮領域に対して、所定領域を少しずつずらしながら、その所定領域内の点数を加算して集計する。そして、領域分布集計部１２２は、その所定領域の始点座標の情報と、その所定領域の終点座標の情報と、その所定領域内の集計した点数の情報とを対応付けて、領域分布情報格納部１２５に格納する。このようにして、領域分布情報格納部１２５には、図１４に示すような情報が格納されることになる。ここで、領域分布集計部１２２は、所定領域を１画素ずつずらしながら集計してもよいし、複数画素ずつずらしながら集計してもよいし、ランダムにずらしながら集計してもよい。そして、領域分布集計部１２２は、車番プレートの仮領域に対して、所定領域毎の点数の分布の集計を終えると、その旨を示すデータを、車番プレート領域抽出部１２３へ送る。
【０１１４】
画像認識装置１１０の車番プレート領域抽出部１２３は、領域分布集計部１２２から送られたデータを受け取ると、領域分布情報格納部１２５に格納されている情報を参照して、画像の中から車番プレートの本領域を抽出する（Ｓ１１７）。例えば、車番プレート領域抽出部１２３は、領域分布情報格納部１２５に格納されている情報のうち、所定の点数のしきい値よりも大きい点数の情報に対応付けられて格納されている、始点座標の情報と、終点座標の情報とを全て読み出す。そして、車番プレート領域抽出部１２３は、領域分布情報格納部１２５から読み出した始点座標の情報によって示される座標と、終点座標の情報によって示される座標とによって囲まれる全ての矩形領域を囲む矩形領域を、車番プレートの本領域として抽出する。そして、車番プレート領域抽出部１２３は、抽出した車番プレートの本領域の左上の座標と、右下の座標とを示すデータを、文字認識処理部１１７へ送る。
【０１１５】
以上、説明したように、第６の実施形態に係る画像認識装置１１０は、集計した水平方向の点数の分布と、集計した鉛直方向の点数の分布とに基づいて、画像の中から車番プレートの仮領域を抽出する。そして、画像認識装置１１０は、集計した所定領域毎の分布に基づいて、車番プレートの仮領域の中から車番プレートの本領域を抽出する。
【０１１６】
このようにして、第６の実施形態に係る画像認識装置１１０によっては、第１の実施形態に係る画像認識装置１１０と比較して、より精確に、画像の中から車番プレートの領域を抽出することができ、第５の実施形態に係る画像認識装置１１０と比較して、より高速に、画像の中から車番プレートの領域を抽出することができる。
【０１１７】
図１８は、本実施形態に係る画像認識装置１１０を構成するコンピュータ８００のハードウェア構成の一例を示す。本実施形態に係るコンピュータ８００は、ホストコントローラ８０１により相互に接続されるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）８０２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）８０３、グラフィックコントローラ８０４、及びディスプレイ８０５を有するＣＰＵ周辺部と、入出力コントローラ８０６により相互に接続される通信インターフェース８０７、ハードディスクドライブ８０８、及びＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）ドライブ８０９を有する入出力部と、入出力コントローラ８０６に接続されるＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）８１０、フレキシブルディスクドライブ８１１、及び入出力チップ８１２を有するレガシー入出力部とを備える。
【０１１８】
ホストコントローラ８０１は、ＲＡＭ８０３と、高い転送レートでＲＡＭ８０３をアクセスするＣＰＵ８０２、及びグラフィックコントローラ８０４とを接続する。ＣＰＵ８０２は、ＲＯＭ８１０、及びＲＡＭ８０３に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。グラフィックコントローラ８０４は、ＣＰＵ８０２等がＲＡＭ８０３内に設けたフレームバッファ上に生成する画像データを取得し、ディスプレイ８０５上に表示させる。これに代えて、グラフィックコントローラ８０４は、ＣＰＵ８０２等が生成する画像データを格納するフレームバッファを、内部に含んでもよい。
【０１１９】
入出力コントローラ８０６は、ホストコントローラ８０１と、比較的高速な入出力装置である通信インターフェース８０７、ハードディスクドライブ８０８、及びＣＤ−ＲＯＭドライブ８０９を接続する。ハードディスクドライブ８０８は、コンピュータ８００内のＣＰＵ８０２が使用するプログラム、及びデータを格納する。ＣＤ−ＲＯＭドライブ８０９は、ＣＤ−ＲＯＭ８９２からプログラム、又はデータを読み取り、ＲＡＭ８０３を介してハードディスクドライブ８０８に提供する。
【０１２０】
また、入出力コントローラ８０６には、ＲＯＭ８１０と、フレキシブルディスクドライブ８１１、及び入出力チップ８１２の比較的低速な入出力装置とが接続される。ＲＯＭ８１０は、コンピュータ８００が起動時に実行するブートプログラム、及び／又はコンピュータ８００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。フレキシブルディスクドライブ８１１は、フレキシブルディスク８９３からプログラム、又はデータを読み取り、ＲＡＭ８０３を介してハードディスクドライブ８０８に提供する。入出力チップ８１２は、フレキシブルディスクドライブ８１１を入出力コントローラ８０６へと接続すると共に、例えばパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して各種の入出力装置を入出力コントローラ８０６へと接続する。
【０１２１】
ＲＡＭ８０３を介してハードディスクドライブ８０８に提供されるプログラムは、フレキシブルディスク８９３、ＣＤ−ＲＯＭ８９２、又はＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。プログラムは、記録媒体から読み出され、ＲＡＭ８０３を介してコンピュータ８００内のハードディスクドライブ８０８にインストールされ、ＣＰＵ８０２において実行される。
【０１２２】
コンピュータ８００にインストールされ、コンピュータ８００を画像認識装置１１０として機能させるプログラムは、コンピュータ８００を、ステップＳ１０３、Ｓ１０９、Ｓ１１０において、車番プレートに使用され得る文字の輪郭線の方向のうち所定の存在率のしきい値よりも高い存在率の輪郭線の方向と、画像の各座標におけるエッジの方向とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さい場合に、その座標に対して点数を付与してその座標におけるエッジの方向を評価するエッジ方向評価部と、エッジ方向評価部が付与した点数の分布に基づいて、ステップＳ１０６、Ｓ１１４、Ｓ１１５、Ｓ１１７において、画像の中から車番プレートの領域を抽出する車番プレート領域抽出部として機能させる。
【０１２３】
更に、当該プログラムは、コンピュータ８００を、ステップＳ１１１において、画像の各座標におけるエッジの強さが所定の強さのしきい値よりも大きいか否かを判定するエッジ強さ判定部と、エッジの強さが所定の強さのしきい値よりも小さいとエッジ強さ判定部が判定した場合、ステップＳ１１２において、輪郭線の方向と、エッジの方向とのずれ量が、所定のずれ量のしきい値よりも小さくても、その座標に対して点数を付与しないエッジ方向評価部として機能させてもよい。
【０１２４】
更に、当該プログラムは、コンピュータ８００を、エッジ方向評価部が付与した点数の水平方向の分布を、ステップＳ１０４において集計する水平方向分布集計部と、水平方向分布集計部が集計した水平方向の点数の分布に基づいて、ステップＳ１０６、Ｓ１１５において、画像の中から車番プレートの水平方向の領域を抽出する車番プレート領域抽出部として機能させてもよい。
【０１２５】
更に、当該プログラムは、コンピュータ８００を、エッジ方向評価部が付与した点数の鉛直方向の分布を、ステップＳ１０５において集計する鉛直方向分布集計部と、鉛直方向分布集計部が集計した鉛直方向の点数の分布に基づいて、ステップＳ１０６、Ｓ１１５において、画像の中から車番プレートの鉛直方向の領域を抽出する車番プレート領域抽出部として機能させてもよい。
【０１２６】
更に、当該プログラムは、コンピュータ８００を、エッジ方向評価部が付与した点数の所定領域毎の分布を、ステップＳ１１３、Ｓ１１６において集計する領域分布集計部と、領域分布集計部が集計した所定領域毎の点数の分布に基づいて、ステップＳ１１４、Ｓ１１７において、画像の中から車番プレートの領域を抽出する車番プレート領域抽出部として機能させてもよい。
【０１２７】
更に、当該プログラムは、コンピュータ８００を、ステップＳ１１０において、車番プレートに使用され得る文字の輪郭線の方向とエッジの方向とのずれ量が所定のずれ量のしきい値よりも小さい場合、その輪郭線の方向の存在率に応じて異なる点数を付与するエッジ方向評価部として機能させてもよい。
【０１２８】
これらのプログラムに記述された情報処理は、コンピュータ８００に読み込まれることにより、ソフトウェアと上述した各種のハードウェア資源とが協働した具体的手段である
画像入力受付部、勾配算出部、エッジ方向評価部、水平方向分布集計部、鉛直方向分布集計部、車番プレート領域抽出部、文字認識処理部、車番データ送信部、ルックアップテーブル、エッジ強さ判定部、領域分布集計部、評価情報格納部、及び領域分布情報格納部として機能する。そして、これらの具体的手段によって、本実施形態におけるコンピュータ８００の使用目的に応じた情報の演算、又は加工を実現することにより、使用目的に応じた特有の画像認識装置１１０が構築される。
【０１２９】
一例として、コンピュータ８００と外部の装置等との間で通信を行う場合には、ＣＰＵ８０２は、ＲＡＭ８０３上にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理内容に基づいて、通信インターフェース８０７に対して通信処理を指示する。通信インターフェース８０７は、ＣＰＵ８０２の制御を受けて、ＲＡＭ８０３、ハードディスクドライブ８０８、フレキシブルディスク８９３、又はＣＤ−ＲＯＭ８９２等の記憶装置上に設けた送信バッファ領域等に記憶された送信データを読み出してネットワークへと送信し、もしくは、ネットワークから受信した受信データを記憶装置上に設けた受信バッファ領域等へと書き込む。このように、通信インターフェース８０７は、ダイレクトメモリアクセス方式により記憶装置との間で送受信データを転送してもよく、これに代えて、ＣＰＵ８０２が転送元の記憶装置、又は通信インターフェース８０７からデータを読み出し、転送先の通信インターフェース８０７、又は記憶装置へとデータを書き込むことにより送受信データを転送してもよい。
【０１３０】
また、ＣＰＵ８０２は、ハードディスクドライブ８０８、ＣＤ−ＲＯＭ８９２、フレキシブルディスク８９３等の外部記憶装置に格納されたファイル、又はデータベース等の中から、全部、又は必要な部分をダイレクトメモリアクセス転送等によりＲＡＭ８０３へと読み込ませ、ＲＡＭ８０３上のデータに対して各種の処理を行う。そして、ＣＰＵ８０２は、処理を終えたデータを、ダイレクトメモリアクセス転送等により外部記憶装置へと書き戻す。
【０１３１】
このような処理において、ＲＡＭ８０３は、外部記憶装置の内容を一時的に保持するものとみなせるから、本実施形態においてはＲＡＭ８０３、及び外部記憶装置等をメモリ、記憶部、又は記憶装置等と総称する。本実施形態における各種のプログラム、データ、テーブル、データベース等の各種の情報は、このような記憶装置上に格納されて、情報処理の対象となる。なおまた、ＣＰＵ８０２は、ＲＡＭ８０３の一部をキャッシュメモリに保持し、キャッシュメモリ上で読み書きを行うこともできる。このような形態においても、キャッシュメモリはＲＡＭ８０３の機能の一部を担うから、本実施形態においては、区別して示す場合を除き、キャッシュメモリもＲＡＭ８０３、メモリ、及び／又は記憶装置に含まれるものとする。
【０１３２】
また、ＣＰＵ８０２は、ＲＡＭ８０３から読み出したデータに対して、プログラムの命令列により指定された、本実施形態中に記載した各種の演算、情報の加工、条件判断、情報の検索、置換等を含む各種の処理を行い、ＲＡＭ８０３へと書き戻す。例えば、ＣＰＵ８０２は、条件判断を行う場合においては、本実施形態において示した各種の変数が、他の変数、又は定数と比較して、大きい、小さい、以上、以下、又は等しい等の条件を満たすかどうかを判断し、条件が成立した場合、又は不成立であった場合に、異なる命令列へと分岐し、又はサブルーチンを呼び出す。
【０１３３】
また、ＣＰＵ８０２は、記憶装置内のファイル、又はデータベース等に格納された情報を検索することができる。例えば、第１属性の属性値に対し第２属性の属性値がそれぞれ対応付けられた複数のエントリが記憶装置に格納されている場合において、ＣＰＵ８０２は、記憶装置に格納されている複数のエントリの中から第１属性の属性値が指定された条件と一致するエントリを検索し、そのエントリに格納されている第２属性の属性値を読み出すことにより、所定の条件を満たす第１属性に対応付けられた第２属性の属性値を得ることができる。
【０１３４】
以上に示したプログラム、又はモジュールは、外部の記憶媒体に格納されてもよい。記憶媒体としては、フレキシブルディスク８９３、ＣＤ−ＲＯＭ８９２の他に、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、又はＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ）等の光学記録媒体、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、ＩＣカード等の半導体メモリ等を用いることができる。また、専用通信ネットワーク、又はインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスク、又はＲＡＭ等の記憶媒体を記録媒体として使用して、ネットワークを介してプログラムをコンピュータ８００に提供してもよい。
【０１３５】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は、上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更、又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。そのような変更、又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【０１３６】
特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示したシステム、方法、装置、プログラム、及び記録媒体における動作、手順、ステップ、及び段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現し得ることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
【符号の説明】
【０１３７】
１００  車番認識システム
１１０  画像認識装置
１１１  画像入力受付部
１１２  勾配算出部
１１３  エッジ方向評価部
１１４  水平方向分布集計部
１１５  鉛直方向分布集計部
１１６  車番プレート領域抽出部
１１７  文字認識処理部
１１８  車番データ送信部
１１９  ルックアップテーブル
１２０  エッジ強さ判定部
１２１  エッジ方向評価部
１２２  領域分布集計部
１２３  車番プレート領域抽出部
１２４  評価情報格納部
１２５  領域分布情報格納部
１２６  車番プレート領域抽出部
１３０  ＣＣＴＶカメラ
１５０  補助光源
１７０  ホストコンピュータ
８００  コンピュータ
８０１  ホストコントローラ
８０２  ＣＰＵ
８０３  ＲＡＭ
８０４  グラフィックコントローラ
８０５  ディスプレイ
８０６  入出力コントローラ
８０７  通信インターフェース
８０８  ハードディスクドライブ
８０９  ＣＤ−ＲＯＭドライブ
８１０  ＲＯＭ
８１１  フレキシブルディスクドライブ
８１２  入出力チップ
８９１  ネットワーク通信装置
８９２  ＣＤ−ＲＯＭ
８９３  フレキシブルディスク
Ｎ  通信回線
【図１】
2014099128.tif 000008
【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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【図１８】
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