【事件の表示】
　特許第３２５４４６４号「車輌認識装置と移動体認識方法」の請求項１ないし３、５ないし７に係る特許に対する特許異議の申立てについて、次のとおり決定する。
【結　論】
　訂正を認める。
　特許第３２５４４６４号の請求項１ないし３、５ないし７に係る特許を維持する。
【理　由】
１．手続の経緯
　
　特許第３２５４４６４号の請求項１ないし３、５ないし７に係る発明についての出願は、平成４年７月１３日の出願であって、平成１３年１１月３０日にその特許についての特許権の設定がなされ、その後、その特許について、特許異議申立人澤新により特許異議の申立がなされ、取消理由が通知され、その指定期間内である平成１５年１月２７日に訂正請求がなされたものである。
　
　
２．訂正の適否についての判断
　
（１）訂正の内容
　
　特許権者が求めている訂正の内容は、以下ａ〜ｃのとおりの訂正事項である。
　
　ａ．特許請求の範囲の請求項１において、「濃淡テンプレート」とあるのを「矩形の濃淡テンプレート」と訂正し、「相関処理」とあるのを「正規化相関処理」と訂正し、「サーチエリア」とあるのを「矩形のサーチエリア」と訂正する。
　
　ｂ．特許請求の範囲の請求項５において、公報２頁目左欄第２５行に「初期濃淡テンプレート」とあるのを「矩形の初期濃淡テンプレート」と訂正し、公報２頁目左欄第２７行に「初期サーチエリア」とあるのを「矩形の初期サーチエリア」と訂正し、公報２頁目左欄第２９行〜３０行にかけて「サーチエリア」とあるのを「矩形のサーチエリア」と訂正し、公報２頁目左欄第３３〜３４行にかけて「濃淡パターンマッチング処理」とあるのを「正規化相関演算による濃淡パターンマッチング処理」と訂正する。
　
　ｃ．明細書における［発明の詳細な説明］の欄、具体的には明細書中の段落番号０００６，０００７，００１２，００２８を、上記ａ．及びｂ．に記載の特許請求の範囲の訂正内容に整合させるように訂正する。
　
（２）訂正の目的の適否、新規事項の有無及び拡張・変更の存否
　
　　上記訂正事項ａは、請求項１に係る発明に関し、「濃淡テンプレート」、「相関処理」及び「サーチエリア」をそれぞれ「矩形の濃淡テンプレート」、「正規化相関処理」及び「矩形のサーチエリア」に限定したものであり、これらの点は、特許明細書の段落【００１３】〜【００２４】の記載及び同図面の図２，１１〜１４，１６〜１８の記載を根拠とするものである。よって、上記訂正事項ａは、特許請求の範囲の減縮を目的とするものであって、新規事項の追加に該当せず、実質的に特許請求の範囲を拡張又は変更するものでない。
　
　　上記訂正事項ｂは、請求項５に係る発明に関し、「初期濃淡テンプレート」、「初期サーチエリア」、「サーチエリア」及び「濃淡パターンマッチング処理」をそれぞれ「矩形の濃淡テンプレート」、「矩形の初期サーチエリア」、「矩形のサーチエリア」及び「正規化相関演算による濃淡パターンマッチング処理」に限定したものであり、これらの点は、特許明細書の段落【００１３】〜【００２４】の記載及び同図面の図２，１１〜１４，１６〜１８の記載を根拠とするものである。よって、上記訂正事項ｂは、特許請求の範囲の減縮を目的とするものであって、新規事項の追加に該当せず、実質的に特許請求の範囲を拡張又は変更するものでない。
　
　　上記訂正事項ｃは、特許請求の範囲と発明の詳細な説明との整合を取るためのものであり、明瞭でない記載の釈明を目的とするものであって、新規事項の追加に該当せず、実質的に特許請求の範囲を拡張又は変更するものでない。
　
（３）独立特許要件
　
　　上記訂正事項ａに伴い、訂正明細書の特許請求の範囲の請求項４に係る発明は、訂正された請求項１を引用するものとなるから、特許異議の申立てがなされていない請求項４が結果的に訂正されたこととなり、この訂正は特許請求の範囲の減縮を目的としたものに該当するので、訂正明細書の請求項４に係る発明の独立特許要件について検討する。
　　訂正明細書の請求項４に係る発明は、訂正明細書の特許請求の範囲の請求項４に記載された事項により特定されたとおりのものであって、同請求項１に係る発明の構成要件を全て含むものである。
　　そして、当該請求項１に係る発明が、下記４．（１）のように、申立人が提出した刊行物に記載された発明と同一であるとも、また、申立人が提出した刊行物に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明できたものとも認めることができない。
　
　　また、上記訂正事項ｂに伴い、訂正明細書の特許請求の範囲の請求項８に係る発明は、訂正された請求項５を引用するものとなるから、特許異議の申立てがなされていない請求項８が結果的に訂正されたこととなり、この訂正は特許請求の範囲の減縮を目的としたものに該当するので、訂正明細書の請求項８に係る発明の独立特許要件について検討する。
　　訂正明細書の請求項８に係る発明は、訂正明細書の特許請求の範囲の請求項８に記載された事項により特定されたとおりのものであって、同請求項５に係る発明の構成要件を全て含むものである。
　　そして、当該請求項５に係る発明が、下記４．（５）のように、申立人が提出した刊行物に記載された発明と同一であるとも、また、申立人が提出した刊行物に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明できたものとも認めることができない。
　
　　したがって、訂正明細書の請求項４、８に係る発明は、出願の際、独立して特許を受けることができるものである。
　
（４）むすび
　
　以上のとおりであるから、上記訂正は、特許法第１２０条の４第３項において準用する平成６年法律第１１６号による改正前の特許法第１２６条第１項ただし書、第２項及び第３項の規定に適合するので、この訂正を認める。
　
　
３．特許異議の申立てについての判断
　
（１）申立ての理由の概要
　
　申立人澤新は、証拠として、　
　　甲第１号証：Ｅ．Ｅ．Ｈｉｌｂｅｒｔ，Ｐａｕｌ　Ａ．Ｒｅｎｎｉｅ，ａｎｄ　Ｗｏｌｆｇａｎｇ　Ａ．Ｋｎｅｉｄｌ，“Ａ　Ｓｅｎｓｏｒ　ｆｏｒ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　ｏｆ　Ａｒｔｅｒｉａｌｓ　ａｎｄ　Ｎｅｔｗｏｒ　ｋｓ”：ＩＥＥＥ　ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ　ＯＮ　ＶＥＨＩＣＵＬＡＲ　ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ，ＶＯＬ．ＶＴ-２９，Ｎｏ．２，ＭＡＹ（１９８０）ｐｐ．２０８-２１５（以下「刊行物１」という。）
　
　　甲第２号証：Ａｌａｎ　Ｐ．Ｓｃｈｌｕｔｓｍｅｙｅｒ，“ＷＩＤＥ　ＡＲＥＡ　ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ　ＳＹＳＴＥＭ（ＷＡＤＳ）”：Ｕ．Ｓ．Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ，Ｆｅｄｅｒａｌ　Ｈｉｇｈｗａｙ　Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ　Ｒｅｐｏｒｔ，Ｎｏ．ＦＨＷＡ-ＲＤ-８２-１４４，Ｓｅｐ．（１９８１）（以下「刊行物２」という。）
　
　　甲第３号証：上田浩次他「画像処理を用いた駐車車両検出アルゴリズム」：電子情報通信学会論文誌　Ｄ-ＩＩ　Ｖｏｌ．Ｊ７４-Ｄ-１１　Ｎｏ．１０　ｐｐ．１３７９-１３８９　１９９１年１０月（以下「刊行物３」という。）
　
　　甲第４号証：特開昭５９−７９８６８号公報（以下「刊行物４」という。）
　　甲第５号証：特開昭６１−１８８６８３号公報（以下「刊行物５」という。）
を提出し、本件請求項１、３、５及び７の特許発明は甲第１号証に記載された発明と同一あるいは実質同一であるから、特許法第２９条第１項第３号の規定により特許を受けることができないものであり、特許法第１１３条第１項第３号の規定により取り消すべきものである。　
　また、本件請求項５及び７の特許発明は甲第２号証に記載された発明と同一あるいは実質同一であるから、特許法第２９条第１項第３号の規定により特許を受けることができないものであり、特許法第１１３条第１項第３号の規定により取り消すべきものである。
　さらに、本件請求項１〜３、５〜７の各特許発明は甲第１号証、甲第２号証、甲第３号証、甲第４号証及び甲第５号証に記載された発明に基づいて、その発明の属する技術分野における通常の知識を有する者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができないのものあり、特許法第１１３条第１項第２号の規定により取り消すべきものである旨主張している。
　
（２）本件発明
　
　上記訂正請求により訂正された訂正明細書の特許請求の範囲の請求項１ないし３、５ないし７に係る発明（以下「本件発明１ないし３、５ないし７」という。）は、その請求項１ないし３、５ないし７に記載された次のとおりのものである。
　
「【請求項１】テレビカメラからの映像を入力濃淡画像として処理することによって、車輛を認識する装置であって、入力濃淡画像上に設けられた車輛検知エリア内に車輛が侵入したことを画像処理により判断する車輛進入判定回路と、車輛検知エリア上の車輛を含む画像領域を矩形の濃淡テンプレートとして抽出するテンプレート切出し回路と、切出しされた矩形の濃淡テンプレートを記憶するテンプレート記憶回路と、該テンプレート記憶回路に記憶されている矩形の濃淡テンプレートと入力濃淡画像とを正規化相関処理するパターンマッチング回路と、入力濃淡画像上での正規化相関処理範囲を矩形のサーチエリアとして更新設定するサーチエリア設定回路と、上記テンプレート記憶回路での矩形の濃淡テンプレートを更新するテンプレート更新回路と、車輛の移動速度、移動方向を算出する車両追跡回路とを設け、車輛進入判定回路で車輛が進入したと判断した場合、入力濃淡画像の車輛検知エリア内の画像から車輛の画像をテンプレート切出し回路で切出した上、テンプレート記憶回路に記憶し、サーチエリア設定回路で設定された矩形のサーチエリアについて、次回入力濃淡画像とテンプレート記憶回路の画像とでパターンマッチング回路によって正規化相関処理し、正規化相関処理された矩形のサーチエリア上で最大類似度の座標を検出するとともに、車輛追跡回路によって、前回での最大類似度の座標との偏差から車輛の移動速度、移動方向を算出し、更に、テンプレート更新回路によって、前回テンプレートと上記最大類似度の座標近傍の画像とから次回テンプレートが更新作成されるようにした車輛認識装置。
　
【請求項２】上記車輛進入判定回路では、車輛検知エリアへの車輛の進入は、車輛検知エリア上から切り出された画像の濃淡の重心、分散から判断されるようにした請求項１記載の車輛認識装置。
　
【請求項３】上記サーチエリア設定回路では、次回入力濃淡画像上へのサーチエリアは、今回車輛の位置と、車輛の移動速度、移動方向とから予測される次回車輛の位置にもとづき、設定されるようにした請求項１記載の車輛認識装置。
　
【請求項５】テレビカメラからの映像を入力濃淡画像として処理することによって、移動体の移動状態を順次認識する方法であって、入力濃淡画像上に設けられた移動体検知エリア内に移動体が進入したと判断された場合、該移動体を含む画像領域が矩形の初期濃淡テンプレートとして抽出された上入力濃淡画像との間で濃淡パターンマッチング処理が矩形の初期サーチエリア上で行われることによって、類似度最大の座標が上記移動体の初期位置として一旦認識された後は、次回入力濃淡画像上での矩形のサーチエリアが更新設定される度に、該サーチエリア上での入力濃淡画像と、初期濃淡テンプレート、または前回濃淡プレートと今回類似度最大の座標近傍の画像とから更新作成された次回濃淡テンプレートとの間で正規化相関演算による濃淡パターンマッチング処理が行われた上、類似度最大の座標が上記移動体の位置として認識されるようにした移動体認識方法。
　
【請求項６】移動体検知エリアへの移動体の進入は、移動体検知エリア上から切り出された画像の濃度の重心、分散から判断されるようにした請求項５記載の移動体認識方法。
　
【請求項７】次回入力濃淡画像上でのサーチエリアは、今回移動体の位置と、移動体の移動速度、移動方向とから予測される次回移動体の位置にもとづき、更新設定されるようにした請求項５記載の移動体認識方法。」
　
（３）刊行物記載の発明
　
　刊行物１には、幹線道路や道路網の制御用センサ（ＳＣＡＮ）に関し、以下の事項が記載されている。
　
「要約−幹線道路や道路網の制御用センサ（ＳＣＡＮ）は、リアルタイムな数量を連帯的に供給するために、画像処理技術とプロセッサ技術を使う。…ＳＣＡＮ用に開発したキーソフトは、ＴＶカメラからの画像データを車輛の記述・軌跡データに変える車輛検出・追跡アルゴリズムである。これらの前処理された軌跡データは、電話線上に送信することができ、広範囲の交通パラメータに簡単に変えることができる。ＳＣＡＮの実験用電気回路盤は、遠隔の実地試験と評価を可能にするバン（車）の中に取り付けられ、実行されている。ＳＣＡＮの実験用電気回路盤とその操作、評価、そして潜在的な応用について述べる。」（第２０８頁左欄１〜１５行の対応訳文）
　
「ＳＣＡＮにおけるキーソフトのアルゴリズムのブロック図を図３に示す。車輛検出・追跡アルゴリズム（ＶＤＴＡ）は、高レートな画像データを車輛記述・車輛軌跡の表現形式に変える前処理である。車輛記述は、例えば、長さ、高さ、幅、種類などである。車輛軌跡は、時刻の関数として表された車輛位置であり、それは車輛の動的な特性（位置、速度、車線変更など）を本質的に明らかにする。…明らかに、ＶＤＴＡはＳＣＡＮソフトのかぎとなる要素である。これらソフトのアルゴリズムの各々について、以下に簡単に述べる。」（第２１０頁右欄９〜３５行の対応訳文）
　
「ＶＤＴＡにおける基本処理関数のブロック図を図４に示す。こらら処理関数の概念説明については文献［４］で論じられており、詳細な説明は文献［５］に与えられる。この論文の中では、簡単な説明だけが与えられる。今、カメラは高架橋上にあり、遠ざかる車を眺めていると仮定する。図５はこの光景を描写し、通過車輛の存在を検出するために使われる画像上の画素集合の線（検知ライン）の位置を示している。道路に沿って進む車輛のいろんな見え方も示されている。以下の議論では、カメラから毎秒３０枚の画像がサンプリングされ、デジタイズされて、プロセッサの利用可能な場所に記憶されることを仮定する。」（第２１０頁右欄３７行〜２１１頁左欄６行の対応訳文）
　
「各画像フレームがサンプリングされてデジタイズされた時に、検知ライン上の画素集合は、それらが道路か車輛かを決定するために解析される。車輛間には互いに多大な違いがあるため、車輛の画素集合を統計的に特徴づけることはできそうにない。…変化する背景状態に自動的に順応する。」（第２１１頁左欄２０行〜右欄２６行の対応訳文）
　
「相関追跡：上述の処理は、車輛が検知ラインを横切ったときに、車輛を記述し、車輛の位置を定める。車輛の動きのみの限定した計測であれば、道路に沿って遠方に位置する別の検知ラインに対して、同じ処理を試みることによって得ることができる。しかしながら、このアプローチは、解像度と隠蔽の問題が増大していくため、実装がとても難しい。その代わりに、完全な車輛軌跡は相関追跡によって得られる。図５に示したように、車輛ｓｉｇｎａｔｕｒｅ（テンプレート）は、車輛内の画素集合の部分集合を記憶することによって抽出される。これら画素集合は、その時と場所における車輛の見え方を表す参照ｓｉｇｎａｔｕｒｅに成る。車輛が前進すると、画像から画素集合がｓｉｇｎａｔｕｒｅ形状で獲得され（検索ｓｉｇｎａｔｕｒｅ）、参照ｓｉｇｎａｔｕｒｅの画素集合に対する類似度が調べられる。車輛の新しい位置は、参照ｓｉｇｎａｔｕｒｅに最も類似した探索ｓｉｇｎａｔｕｒｅの位置として決定される。最も類似した探索ｓｉｇｎａｔｕｒｅを新しい参照ｓｉｇｎａｔｕｒｅとすることによって、処理は繰り返される。ｓｉｇｎａｔｕｒｅの位置は、各車輛に対して、全てのフレーム（画像）で、あるいは毎秒３０回更新される。これは、探索範囲を最小化することによる計算量の減少と追跡の信頼度の増大という利点を持っている。ｓｉｇｎａｔｕｒｅは、車輛が遠方に行くにつれて、解像度による見え方の変化に即したサイズに縮小される。」（第２１１頁右欄４３行〜２１２頁左欄８行の対応訳文）
　
「ビデオデジタイザー：ビデオデジタイザーは、カメラからデジタルプロセッサまでアナログビデオ信号をインターフェースで接続する。それは、複合ビデオ信号を受け取り、論理タイミングのための同期信号を除き、アナログビデオ信号のゲインとＤＣレベルを調整する。それから、その調整されたアナログ信号は、サンプリングされて毎秒６０フィールド（画像）、すなわち８ビット階調の画素を２５６個持った２４０本の走査線からなるフィールドにデジタイズされる。…」（第２１２頁右欄３９〜５４行の対応訳文）
　
　同じく、刊行物２には、広範囲検知システム（ＷＡＤＳ）に関し、以下の事項が記載されている。
　
「車道環境、交通挙動、期待した計算力についての分析が、ＷＡＤＳアルゴリズムに関する下記構想を生み出した。
（１）車輛が大きく、互いに隠蔽していない近傍において、車輛を記述し、位置を定められることは最もすばらしい。
（２）交通流に直角をなし、かつ、車線を横切った線が、車輛を初期検出するために使われる。
（３）一旦検出されると、車輛の速度は、車線に沿った線を使って初期推定される。
（４）車輛の位置と初期の推定速度が与えられると、ｓｉｇｎａｔｕｒｅは車輛の画像から抽出される。それから、連続するフレームにおいて、車輛の予測位置を囲む局所的なサーチエリア内で、ｓｉｇｎａｔｕｒｅの最も適合する位置を探索することによって、車輛を追跡することができるだろう。
（５）全体的なソフトウエア構想は、上述の車輛検出・追跡アルゴリズム（ＶＤＴＡ）から成るべきである。それは、車輛記述や車輛軌跡データを交通パラメータ変換アルゴリズムや事故検出アルゴリズムに渡すだろう。」（第３頁１〜２２行の対応訳文）
　
「現在のＷＡＤＳに関する説明に移る前に、車輛追跡について言及しなければならない。上述した初期のアルゴリズム構想では、車輛追跡を含んでいた。車輛追跡は、３章に記載した車輛検出アルゴリズムの方法により、高速道路画像内の車輛の位置を最初に定めることによって、成し遂げられる。一旦、車輛の位置が定められると、ｓｉｇｎａｔｕｒｅはその位置から抽出される。このｓｉｇｎａｔｕｒｅは、車輛部分の見え方を表す画像集合から成る。それから、連続するビデオフレームにおいて、車輛の予測位置を直接囲むエリア内の画素集合に対して、ｓｉｇｎａｔｕｒｅは照合される。サーチエリアのサイズは、車輛の前回の位置と速度をもとに、加速度の物理的な制限にしたがって求められる車輛の存在可能な範囲として選択される。その照合処理は、車輛の新しい位置として仮定される。ｓｉｇｎａｔｕｒｅの最も適合する位置を出力する。このように、車輛は、高速道路シーン中を移動するにつれて、ｓｉｇｎａｔｕｒｅ照合処理によって追跡される。」（第３頁３４〜４頁第８行の対応訳文）
　
「車輛追跡は、車輛位置の系列、例えば車輛軌跡を出力として供給するといった利点がある。車輛軌跡から、速度、加速度、車線変更のようなデータを直接引き出すこともできる。これらデータは、交通研究員や技術者にとって大変興味あるデータである。彼等は、新しい事故検知アルゴリズムを開発するためや、高速道路の設計を改良するのに役立てるために、そのデータを使うだろう。」（第４頁９〜１５行の対応訳文）
　
「ＶＦＤはカメラから（あるいは選択的にビデオレコーダから）のアナログ信号を受け、デジタルプロセッサで扱うためのデジタル形式に変換する。同期パルスを除いた後、ＶＦＤは各水平走査線を、線に沿って左から右に一定間隔の２５６点にサンプリングする。各点は、黒を表す０と白を表す２５５の間のデジタル値に変換される。サンプル点（画素）集合は、ＶＦＤ内のデジタルメモリに記憶される。ＶＦＤメモリは、２５６個のサンプル点集合を持った２４０行、あるいはビデオ入力における１つの完全なフィールド（画像）を保持する。ＶＦＤは入力された各フレームの１フィールドをデジタル化する。その間はＶＦＤの他の機能は実行されない。それから、２番目のフィールド時間には、ＶＦＤはデジタル化を終え、デジタルプロセッサによって要求された機能を実行できるようになる。」（第９頁２１〜32行の対応訳文）
　
「デジタルプロセッサは、３２キロバイトのメモリと２．５マイクロ秒の典型的な命令時間を持つ、Ｈｏｎｅｙｗｅｌｌ製レベル６、モデル４３の汎用１６ビットミニコンピュータである。デジタルプロセッサは、ＷＡＤＳハードウエアとソフトウエアの性能を試験するために、ＷＡＤＳアルゴリズムと他のルーチンに従ってプログラムされた。プロセッサは、ＶＦＤやプロセッサに接続された支援装置（ＣＲＴ／キーボード、フロッピーディスク、カートリッジディスク、ラインプリンタ）の動作を制御する。プロセッサを使うことで、ＷＡＤＳアルゴリズムはＶＦＤから交通シーンの画像集合の部分集合を読み込み、車輛記述や速度を抽出し、ＣＲＴやラインプリンタのどちらか、あるいは両方に車輛情報を表示する。」（第１０頁１３〜２３行の対応訳文）
　
　同じく、刊行物３には、画像処理を用いた駐車車両検出アルゴリズムに関し、以下の事項が記載されている。
　
「車両の移動成分を抽出するにあたり，本方式では，時間的に隣接する２画面間の差分方式を採用した。この差分方式については，交通流を検出する方法として過去に研究例がある。その代表的な一例では，ビデオ信号の１フレームをアナログ的に記憶した後，その記憶フレーム信号と一定時間遅延後の現行フレーム信号間でアナログ的に差分を行う方式を基本として，交差点における交通流検出のための移動車両抽出を行っている。このような研究例をもとに，本論文では方式自体をディジタル化し，更に、この差分結果を今までの移動車両検出のみならず，駐車車両（停車車両）の検出情報として用いるようにした。」（第１３８２頁右欄１５〜２６行）
　
「ここで用いた車両追跡パラメータ（車両の位置）は，シーケンシャルサブトラクションから得られた車両成分の濃度値に対して，各駐車マスごとに重心位置を算出した。」（第１３８４頁左欄１０〜１３行）
　
「この弁別を行うためのパラメータとしては，重心点からの濃度の広がり，つまり統計的手法である分散を用いた。」（第１３８５頁右欄１６行〜１３８６頁左欄２行）
　
　同じく、刊行物４には、画像処理による移動物体追跡装置に関し、以下の事項が記載されている。
　
「ズーム機構を含むカメラと、このカメラから時々刻々入力する画像信号を記憶する第１のメモリと、この第１のメモリから予め定められた追跡目標物体の画像を抽出して記憶する第２のメモリと、この第２のメモリからの画像に最も近似する画像を前記第１のメモリの画像から抽出する相関器を備え、この相関器で抽出された画像を前記第２のメモリに追跡目標物体の新たな画像として記憶し、この記憶と前回の記憶の偏差により前記カメラの角度およびズーム機構を制御することを特徴とした移動物体追跡装置。」（特許請求の範囲）
　
「また相関器５は次に目標追跡物体を入力画像信号から抽出するための基準信号とするため、新たに求められた抽出信号を対象物体画像記憶部４に供給して更新する。」（公報第２頁左欄１７〜２０行）
　
　同じく、刊行物５には、パターン認識辞書作成方式に関し、以下の事項が記載されている。
　
「入力パターンに対するパターン認識用のデータであるテンプレートを格納する辞書を備え、入力パターンに基づいて辞書内の該入力パターンに対応したテンプレートを補正し、新たなテンプレートとして辞書に格納するパターン認識辞書作成方式において、補正されたテンプレートに対する補正直前の元のテンプレートに関する情報を格納する復元情報格納手段と、入力パターンに対応して辞書の補正を行うと共に、補正を受けたテンプレートの補正直前の元のテンプレートに関する情報を復元情報格納手段に送出する辞書補正処理手段と、辞書補正処理を取消す辞書補正取消しコマンドを発生するコマンド発生部と、この辞書補正取消しコマンドが加えられたとき、復元情報格納手段の情報に基づいて辞書を補正直前の元の状態に復元させる辞書復元手段を備えたことを特徴とするパターン認識辞書作成方式。」（特許請求の範囲）
　
（４）対比・判断
　
　ア．本件発明１について
　
　　本件発明１と刊行物１記載の発明とを対比すると、刊行物１に記載された発明は、本件発明１における次に掲げる事項（以下「事項Ａ」という。）を具備していなし、刊行物１には、かかる事項Ａを示唆する記載もなされていない。
「車輛検知エリア上の車輛を含む画像領域を矩形の濃淡テンプレートとして抽出するテンプレート切出し回路」
　刊行物１に記載のものは、車輛ｓｉｇｎａｔｕｒｅ（テンプレート）を車輛内の画素集合の部分集合を記憶することによって抽出するものであり、車輛検知エリア上の車輛を含む画像領域を矩形の濃淡テンプレートとして抽出する点については何ら記載がなく、示唆する記載もなされていない。すなわち、刊行物１には、本件発明１の上記事項Ａについて記載がなく、示唆する記載もなされていない。　
  また、上記事項Ａは、刊行物２ないし５のいずれにも記載されていなし、示唆する記載もなされていない。
　
　そして、本件発明１は、上記事項Ａにより、濃淡パターンマッチングにより低コントラスト，車輛の重なりがある車輛についても正確にその動きを検出可能という作用効果（【発明の効果】の記載）を生じるものと認められる。
　したがって、本件発明１は、刊行物１に記載された発明ではなく、また、刊行物１ないし５に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。
　
　イ．本件発明２について
　
　　本件発明２は、本件発明１を引用し、さらに限定事項を付加したものであるから、本件発明１と同様、申立人が提出した刊行物１ないし５に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。
　
　ウ．本件発明３について
　
　  本件発明３は、本件発明１を引用し、さらに限定事項を付加したものであるから、本件発明１と同様、申立人が提出した刊行物１に記載された発明ではなく、また、刊行物１ないし５に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。
　
　エ．本件発明５について
　
　  本件発明５と刊行物１又は２記載の発明とを対比すると、刊行物１又は２に記載された発明は、本件発明５における次に掲げる事項（以下「事項Ｂ」という。）を具備していなし、刊行物１又は２には、かかる事項Ｂを示唆する記載もなされていない。
「移動体を含む画像領域が矩形の初期濃淡テンプレートとして抽出された上、入力濃淡画像との間で濃淡パターンマッチング処理」する点。  
　刊行物１に記載のものは、車輛ｓｉｇｎａｔｕｒｅ（テンプレート）を車輛内の画素集合の部分集合を記憶することによって抽出するものであり、また、刊行物２に記載のものは、ｓｉｇｎａｔｕｒｅを車輛の画像から抽出するものであり、移動体を含む画像領域を矩形の初期濃淡テンプレートとして抽出する点については何ら記載がなく、示唆する記載もなされていない。すなわち、刊行物１又は２には、本件発明５の上記事項Ｂについて記載がなく、示唆する記載もなされていない。
　また、上記事項Ｂは、刊行物３ないし５のいずれにも記載されていなし、示唆する記載もなされていない。
　
　そして、本件発明５は、上記事項Ｂにより、濃淡パターンマッチングにより低コントラスト，車輛の重なりがある車輛についても正確にその動きを検出可能という作用効果（【発明の効果】の記載）を生じるものと認められる。
　したがって、本件発明５は、刊行物１又は２に記載されたいずれの発明でもなく、また、刊行物１ないし５に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。
　
　オ．本件発明６について
　
　　本件発明６は、本件発明５を引用し、さらに限定事項を付加したものであるから、本件発明５と同様、申立人が提出した刊行物１ないし５に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。
　
　カ．本件発明７について
　
　　本件発明７は、本件発明５を引用し、さらに限定事項を付加したものであるから、本件発明５と同様、申立人が提出した刊行物１又は２に記載された発明のいずれでもなく、また、刊行物１ないし５に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。
　　
（５）むすび
　
　以上のとおりであるから、特許異議申立の理由及び証拠によっては、本件発明１ないし３、５ないし７についての特許を取り消すことはできない。
　また、他に本件発明１ないし３、５ないし７についての特許を取り消すべき理由を発見しない。
　
　よって、結論のとおり決定する。
【異議決定日】
平成１５年２月１０日（２００３．２．１０）
【訂正の要旨】
訂正事項
ａ．特許請求の範囲の請求項１において、「濃淡テンプレート」とあるのを「矩形の濃淡テンプレート」と訂正し、「相関処理」とあるのを「正規化相関処理」と訂正し、「サーチエリア」とあるのを「矩形のサーチエリア」と訂正する。
ｂ．特許請求の範囲の請求項５において、公報２頁目左欄第２５行に「初期濃淡テンプレート」とあるのを「矩形の初期濃淡テンプレート」と訂正し、公報２頁目左欄第２７行に「初期サーチエリア」とあるのを「矩形の初期サーチエリア」と訂正し、公報２頁目左欄第２９〜３０行にかけて「サーチエリア」とあるのを「矩形のサーチエリア」と訂正し、公報２頁目左欄第３３〜３４行にかけて「濃淡パターンマッチング処理」とあるのを「正規化相関演算による濃淡パターンマッチング処理」と訂正する。
ｃ．明細書における［発明の詳細な説明］の欄、具体的には明細書中の段落番　号０００６，０００７，００１２，００２８を、上記ａ．及びｂ．に記載の特許請求の範囲の訂正内容に整合させるように訂正する。
（５４）【発明の名称】
車輌認識装置と移動体認識方法
（５７）【特許請求の範囲】
　【請求項１】　テレビカメラからの映像を入力濃淡画像として処理することによって、車輛を認識する装置であって、入力濃淡画像上に設けられた車輛検知エリア内に車輛が進入したことを画像処理により判断する車輛進入判定回路と、車輛検知エリア上の車輛を含む画像領域を
矩形の
矩形の
矩形の
正規化
正規化
矩形の
矩形の
矩形の
正規化
正規化
矩形の
　【請求項２】　上記車輛進入判定回路では、車輛検知エリアへの車輛の進入は、車輛検知エリア上から切り出された画像の濃度の重心、分散から判断されるようにした請求項１記載の車輛認識装置。
　【請求項３】　上記サーチエリア設定回路では、次回入力濃淡画像上へのサーチエリアは、今回車輛の位置と、車輛の移動速度、移動方向とから予測される次回車輛の位置にもとづき、設定されるようにした請求項１記載の車輛認識装置。
　【請求項４】　上記パターンマッチング回路では、濃淡パターンマッチング処理に伴う濃淡テンプレート画像の濃度累積値、２乗累積値、入力濃淡画像の濃度累積値、２乗累積値、入力濃淡画像と濃淡テンプレート画像の濃度積和累積値の算出に際し、初期濃淡テンプレートが得られた場合と濃淡テンプレートが更新作成された場合には、濃淡テンプレート画像に関する濃度累積値、２乗累積値が予め高速に算出され、サーチエリア上での濃淡パターンマッチング処理に際しては、入力濃淡画像の濃度累積値、２乗累積値、入力濃淡画像と濃淡テンプレート画像の濃度積和累積値が算出された上、予め算出されている濃淡テンプレート画像に関する値とから類似度が算出されるようにした請求項１記載の車輛認識装置。
　【請求項５】　テレビカメラからの映像を入力濃淡画像として処理することによって、移動体の移動状態を順次認識する方法であって、入力濃淡画像上に設けられた移動体検知エリア内に移動体が進入したと判断された場合、該移動体を含む画像領域が
矩形の
矩形の
矩形の
正規化相関演算による
　【請求項６】　移動体検知エリアへの移動体の進入は、移動体検知エリア上から切り出された画像の濃度の重心、分散から判断されるようにした請求項５記載の移動体認識方法。
　【請求項７】　次回入力濃淡画像上でのサーチエリアは、今回移動体の位置と、移動体の移動速度、移動方向とから予測される次回移動体の位置にもとづき、更新設定されるようにした請求項５記載の移動体認識方法。
　【請求項８】　濃淡パターンマッチング処理に伴う濃淡テンプレート画像の濃度累積値、２乗累積値、入力濃淡画像の濃度累積値、２乗累積値、入力濃淡画像と濃淡テンプレート画像の濃度積和累積値の算出に際し、初期濃淡テンプレートが得られた場合と濃淡テンプレートが更新作成された場合には、濃淡テンプレート画像に関する濃度累積値、２乗累積値が予め高速に算出され、サーチエリア上での濃淡パターンマッチング処理に際しては、入力濃淡画像の濃度累積値、２乗累積値、入力濃淡画像と濃淡テンプレート画像の濃度積和累積値が算出された上、予め算出されている濃淡テンプレート画像に関する値とから類似度が算出されるようにした請求項５記載の移動体認識方法。
【発明の詳細な説明】
　【０００１】
　【産業上の利用分野】
　本発明は道路の状況などを把握する車輌認識装置と移動体認識方法に係り、特に、移動車輌の追跡に好適な車輌認識装置と移動体認識方法に関する。
　【０００２】
　【従来技術】
　交通状態を検知することは、円滑な道路交通を保つ上で非常に有効である。交通状態を検出する装置としては、超音波式車輌感知器、ループ式車輌感知器と呼ばれる装置が従来から利用されている。これらの装置は、道路上の１地点に超音波や磁気を作用させて、その変化により車輌の存在を計測し、その変化の時間により、車輌の台数，速度を検出している。しかし、このような装置は、原理上１地点の交通状態しか判定できないため、広い範囲を計測したい場合に不利である。このため、特開平２−１２２４００号公報記載の従来技術のように、テレビカメラから得られた映像を処理して交通状態を計測する方法が最近盛んになってきている。また、特開平３−２０４７８３号公報記載の従来技術では、テレビカメラからの入力濃淡画像を２値化して重心演算をすることで、動物体の追跡を行っている。特開昭６２−１８０４８８号公報記載の従来技術は、移動体の認識ではなく文字の認識に関するものであるが、多値のテンプレートを用意してこれを複数の２値テンプレートに分解し、入力映像を２値化した画像と前記２値テンプレートとの類似度をパターンマッチングで求めることで、文字認識を行っている。
　【０００３】
　尚、パターンマッチングについての従来技術としては、特開昭６３−９８０７０号等がある。
　【０００４】
　【発明が解決しようとする課題】
　画像処理によって車の台数，速度などを計測する従来の方法は、入力濃淡画像を微分→２値化→特徴計測といった流れがほとんどであるため、２値化のしきい値が設定しにくく、車が重なった場合に計測が困難になるという問題が有る。また、入力濃淡画像の２値化，重心演算を行う従来技術は、装置を設置する環境，状況の変化により画像のコントラストが低くなり車輌を背景から弁別できなくなることがあるという問題がある。多値テンプレートを複数の２値テンプレートに分解して２値画像とパターンマッチングするのでは、移動体の認識を精度良く行うことができないという問題がある。
　【０００５】
　本発明の目的は、低コントラストの車輌であっても又、重なりが生じても精度良く車輌を識別しその移動を追跡することのできる車輌認識装置等を提供することにある。
　【０００６】
　【課題を解決するための手段】
　上記目的としての車両認識装置、即ち、テレビカメラからの映像を入力濃淡画像として処理することによって、車輛を認識する装置としては、入力濃淡画像上に設けられた車輛検知エリア内に車輛が進入したことを画像処理により判断する車輛進入判定回路と、車輛検知エリア上の車輛を含む画像領域を
矩形の
矩形の
矩形の
正規化
正規化
矩形の
矩形の
矩形の
正規化
正規化
矩形の
　【０００７】
　また、移動体認識方法としては、テレビカメラからの映像を入力濃淡画像として処理することによって、移動体の移動状態を順次認識するに際して、入力濃淡画像上に設けられた移動体検知エリア内に移動体が進入したと判断された場合、該移動体を含む画像領域が
矩形の
矩形の
矩形の
正規化相関演算による
　【０００８】
　【０００９】
　【作用】
　２値化したテンプレートではなく、濃淡画像によるテンプレートを使用することで、背景や重なりが生じた検出対象物でも精度良く認識することが可能となる。
　【００１０】
　また、検出対象物自身の画像から濃淡テンプレートを切り出して使用するので、認識率が向上する。
　【００１１】
　更に、濃淡テンプレートを順次更新していくので、移動体を長時間に渡ってその形状等が変化しても追跡可能となる。
　【００１２】
　【実施例】
　以下、本発明の一実施例を図面を用いて説明する。
　図１は本発明の一実施例に係る車輌認識装置のブロック構成図である。テレビカメラ１などで撮像した道路の映像は、アナログデータをディジタルデータに変換するＡ／Ｄ変換器２を経て、画像メモリ３に入力される。この画像メモリ３として、本実施例では、８ビット（２５６階調）程度の濃淡画像メモリを使用する。この車輌認識装置は、車輌の濃淡画像（８ビット２５６階調）の
矩形の
　【００１３】
　入力画像ｆ（ｘ，ｙ）に対し、濃淡テンプレートｔ（ｐ，ｑ）で正規化相関する場合、入力画像ｆ（ｕ，ｖ）点の類似度ｒ（ｕ，ｖ）は次の数式１で計算される。
　【００１４】
　【数１】
　【００１５】
　ここで、ｐ，ｑは濃淡テンプレートのｘ，ｙサイズである。なお、相関を求める方法としては、上記と同様な効果がある相関処理ならどのような処理でも構わない。
　【００１６】
　画像メモリ３、濃淡テンプレート記憶回路４の走査、濃淡パターンマッチング回路６の動作などは、すべてＣＰＵ７で制御される。すなわち、ＣＰＵ７からアドレスプロセッサ５と濃淡パターンマッチング回路６に起動がかかり、上記数式１の画像アドレスをアドレスプロセッサ５で発生させ、画像メモリ３，濃淡テンプレート記憶回路４の当該アドレスのデータを読み出し、濃淡パターンマッチング回路６で類似度計算に必要なデータを求め、ＣＰＵ７で類似度ｒ（ｕ，ｖ）を計算する。
　【００１７】
　濃淡パターンマッチング回路６を簡単に説明すると、濃淡テンプレートに関するデータは予め計算できるので、類似度演算の時は入力画像に関するデータを計算し、ＣＰＵ７に伝送する。入力画像に関するデータは、上記数式１の場合は、下記の数式２〜数式４の演算を濃淡パターンマッチング回路６で求めている。
　【００１８】
　【数２】
　【００１９】
　【数３】
　【００２０】
　【数４】
　【００２１】
　図２は、入力画像に対し、濃淡パターンマッチングを行う説明図である。マッチング対象として、図２（ａ）に示す様に、例えば４台の車１０があるとする。この場合、予め、濃淡テンプレートとして、車の色，大きさ（形）に見合った濃淡テンプレートが作成されている必要がある。例えば、濃淡テンプレートＴ１で図２（ｂ）のようにパターンマッチングしながら走査していき、類似度ｒ（ｕ，ｖ）が大きくなる座標を探すと、図３（ａ）のように、Ｐ１点が求まる。同様に、濃淡テンプレートＴ２〜Ｔ４で走査すると、図３（ａ）のように、Ｐ２点〜Ｐ４点が求まる。従って、時刻ｔの車輌存在座標と、時刻ｔ＋Δｔの車輌存在座標を、図３（ｂ）のように求めれば、各車輌の瞬間移動速度，移動方向などを求めることが可能となる。
　【００２２】
　上記の正規化相関処理の利点は、登録した濃淡テンプレートと画像のパターンが似ていれば、明るさが変化したり、多少何かによって隠れた場合（車輌の重なりや、建物の影などによって車輌の一部分しか見えない場合など）でも類似度としてはある程度得られることにある。すなわち、路面の明るさに似た色を持つ車でも、その形からそれが「車輌」であると認識することができる。従来は、あるしきい値で２値化処理するため、低コントラストの車輌の認識が非常に困難であったが、本方式を用いることで容易に車輌の抽出が可能である。
　【００２３】
　ところで、道路を走行する車輌の動きを認識する場合、車のサーチを常に図２（ｂ）のように全面走査する必要はない。すなわち、車の移動範囲はある程度限定されているので、車の以前の動きから次のサーチ範囲を特定することができる。図４にその例を示すが、車輌が（ｘ０，ｙ０）座標から（ｘ１，ｙ１）座標に移動した場合、次のサーチエリアを、移動速度Ｖと移動方向θを用いて特定することが可能である。予想位置は、前回の移動速度Ｖに対し、最小速度Ｖｍｉｎ，最大速度Ｖｍａｘおよび移動方向の変化量２φを用いて、図４の扇型の範囲となるが、処理を簡単にするために、その扇型を囲む領域を次回のサーチ範囲とする。その場合、次の数式５〜数式８のように定まる。
　【００２４】
　【数５】
　　ｘｓ＝ｘ１＋Ｖｍｉｎ・ｃｏｓ（θ＋φ）　・・・・　式５
　【００２５】
　【数６】
　　ｙｓ＝ｙ１＋Ｖｍａｘ・ｓｉｎ（θ＋φ）　・・・・　式６
　【００２６】
　【数７】
　　ｘｅ＝ｘ１＋Ｖｍａｘ・ｃｏｓ（θ−φ）　・・・・　式７
　【００２７】
　【数８】
　　ｙｅ＝ｙ１＋Ｖｍｉｎ・ｓｉｎ（θ−φ）　・・・・　式８
　【００２８】
　ここで、ｘｓ，ｙｓは領域の始点座標、ｘｅ，ｙｅは領域の終点座標である。なお、車輌の向きの範囲φは、図５のように、速度Ｖの関数として変化させてもよい。このようにすることで、図６（ａ）に示すように、時刻ｔに求まった車輌のＰ１〜Ｐ４点の座標を追跡する場合、図６（ｂ）のように、
矩形の
　【００２９】
　次に、図７を用い、実際の車の追跡を行なう例を説明する。
　図７（ａ）は、画面下から車が上方向に移動する場合であるが、車を追跡する場合、車が画面に入った画像を順次追跡する必要がある。このため、画面下部に検出エリアを設け、この部分に入ってきた車輌の画像を上方向に追跡していく。濃淡テンプレートを数種類用意し、まず最初にサーチエリアについて車輌の検出を行なう。すなわち、サーチエリアだけについて類似度を各濃淡テンプレート毎に実行する。その結果、時刻ｔに図７（ｂ）のように座標Ｐ１，Ｐ２に車輌が検出されたとすると、追跡テーブルを表１のように設け、Ｘｏｌｄ，ＹｏｌｄにＰ１，Ｐ２の座標をそれぞれ登録する。
　【００３０】
　【表１】
　【００３１】
　その時同時に、濃淡テンプレート番号Ｔｎｏと時刻Ｔｉｍｅｏｌｄを登録する。この場合、追跡の初期状態であるため、Ｘ１，Ｙ１，Ｔｉｍｅ１にはＸｏｌｄ，Ｙｏｌｄ，Ｔｉｍｅｏｌｄを登録し、Ｘ２，Ｙ２，Ｔｉｍｅ２には“０”を格納しておく。ここで、Ｘ１，Ｙ１，Ｔｉｍｅ１は、追跡する場合の前回の座標および時刻を、Ｘ２，Ｙ２，Ｔｉｍｅ２は追跡する場合の今回の座標および時刻を表す。さらに、初期状態であるため、以前の移動速度および方向が求まっていないので、次のサーチエリアは、移動速度の初期値として“０”から最大速度（高速道路なら１５０ｋｍ／ｈ）、移動方向の変化量の初期値として例えば３０度を設定し、移動する範囲を指定しておく（前記Ｖｍｉｎを０ｋｍ／ｈ、Ｖｍａｘを１５０ｋｍ／ｈ、θを０度、φを３０度として、ｘｓ，ｙｓ，ｘｅ，ｙｅを計算する。）。そして、時刻ｔ１の時刻の画像を入力し、Ｐ１の車のサーチエリアについては濃淡テンプレートＴｎｏが“３”の濃淡テンプレートで類似度を計算し、表２のように最大類似度のＰ１’点を座標（Ｘ２，Ｙ２）に代入する。
　【００３２】
　【表２】
　【００３３】
　Ｐ２点の車輌についても同様に実行する。２回目以降は、移動速度を求めることができるので、求まった移動速度Ｖ，向きθから前記した方法によって次のサーチエリアを求め格納する。時刻ｔ２の処理も同様であり、表３のようになる。
　【００３４】
　【表３】
　【００３５】
　このように管理することで、車輌の追跡を簡単に実行することが可能となる。
　【００３６】
　図８，図９，図１０は、具体的処理手順を示すフローチャートである。図８はメインフローであり、
（１）まず濃淡テンプレートの登録や、管理テーブルのイニシャルなどの初期設定を行なう。
（２）画像を入力し、その画像に対して検出エリアでの車輌サーチを行ない、車輌の追跡を実行する。
　【００３７】
　検出エリアでの車輌サーチは図９に示すように、
（１）濃淡テンプレート番号をイニシャルし、濃淡テンプレート番号ｉでマッチング処理する。
　【００３８】
（２）類似度がしきい値以上の座標があれば、その類似度の最大座標を求めて追跡テーブルのＸｏｌｄ，Ｙｏｌｄ，Ｔｎｏ，Ｔｉｍｅｏｌｄに座標、濃淡テンプレート番号、時刻を登録する。
　【００３９】
（３）この時、Ｘ１，Ｙ１，Ｔｉｍｅ１にもＸｏｌｄ，Ｙｏｌｄ，Ｔｉｍｅｏｌｄの値を格納する。
　【００４０】
（４）次に、テーブルのフラグを立てると共に、次のサーチエリア（初期値）を設定する。
　上記処理を全ての濃淡テンプレートについて同様に実行する。以上が車輌検出処理である。
　【００４１】
　追跡処理は図１０のように実行する。
（１）追跡テーブルのカウンタをイニシャルし、追跡テーブルｉのフラグが“０”なら次のテーブルに、“１”ならサーチエリアについて、該当濃淡テンプレート（Ｔｎｏ）でパターンマッチングする。
（２）しきい値以上の類似度があれば、最大類似度の座標を抽出し、追跡テーブルのＸ２，Ｙ２に座標を、Ｔｉｍｅ２にその時の時刻を格納する。
　【００４２】
（３）そして、次の画像に対するサーチエリアを、Ｘ１，Ｙ１，Ｘ２，Ｙ２から求まる移動速度，方向から算出し、サーチエリアを格納する。
　【００４３】
（４）その後、Ｘ１，Ｙ１，Ｔｉｍｅ１にＸ２，Ｙ２，Ｔｉｍｅ２をコピーする。
　以上の処理を、フラグが立っている車輌について全て行ない、車輌追跡処理を終了する。
　【００４４】
　ところで、車輌の進入検知のために数多くの濃淡テンプレートを持つことは、図７の検出エリアでの車輌サーチに非常に時間を要してしまい、移動物体が高速になると１台１台を検知できなくなる可能性がある。このため、次の２つの対策が考えられる。
（１）濃淡テンプレートをできるだけ少なくする。
（２）入力画像から、追跡するための濃淡テンプレートを作成する。
　【００４５】
　まず（１）の方法について説明する。車を対象として濃淡テンプレートを作成する場合、白色小型，黒色小型，白色大型，黒色大型だけでは濃淡テンプレートとしては少なすぎる。すなわち、白色の小型のテンプレートを持っている場合、セダン，バン，ジープ，荷台付きなどがあるため、車の大きさ的には同じ小型でも形が異なるパターンでマッチングすると、全ての車を検出できなくなる。しかしながら、このために全てのタイプの濃淡テンプレートを記憶し、それぞれでマッチングすることは非常に時間がかかり現実的でない。
　【００４６】
　そこで、図１１から図１３を参照して濃淡テンプレートの作成方法を説明する。予め濃淡テンプレートが図１１のようにＴ（１）〜Ｔ（８）の８枚あるとする。それぞれで別の濃淡テンプレートに対する類似度、例えば、Ｔ（１）とそれ以外の濃淡テンプレートとのマッチングを行い、類似度が似ているものについては、両テンプレートを用いて新しいパターンのテンプレートを作成して元のテンプレートは破棄し、テンプレートの数を減少させる。例えばパターンＴ（１）とパターンＴ（６）、Ｔ（３）とパターンＴ（５）が類似している場合、パターンＴ（１）とパターンＴ（６）の両画像を平均化処理してパターンＴ’（１）を作成し、パターンＴ（３）とパターンＴ（５）の両画像を平均化処理してパターンＴ’（３）を作成する。
　【００４７】
　このようにして、１回類似度を求めて画像を合成した結果、図１２に示すように、濃淡テンプレートは６枚に減少する。さらに図１２のパターンと、図１１に示す初期の濃淡テンプレートＴ（１）〜Ｔ（８）とのマッチングを行って同様の処理をすることで、図１３のように新たな濃淡テンプレートが合成され、全体のテンブート数を減らすことができる。このような処理を、類似度がある閾値より大きな場合がなくなるまで繰り返せば、最終的に得られる濃淡テンプレートは、車輌を抽出するのに必要最小限の濃淡テンプレートの数になる。この結果、処理時間を大きく減少させることが可能となる。上記では画像の平均化処理で新たな濃淡テンプレートを作成しているが、このほかにも両画像の最大濃度や最小濃度を残す方法などがある。
　【００４８】
　次に、（２）の対策について説明する。上記（２）の対策は、濃淡テンプレートを予め持つのでなく、テレビカメラから取り込んだ入力画像の中から、追跡すべき画像を自動的に切り出し、その画像を濃淡テンプレートとして用いるものである。すなわち、テンプレートの数は追跡する車の数だけですむ。
　【００４９】
　図１４から図１７を参照して、その作成方法を説明する。図１４は、車輌が画面下部から上部方向に移動している例である（破線はレーン領域を示す）。この車輌を追跡するため、画面下部の画像の内、車輌が必ず入る大きさの領域を切り出して、図１４のように濃淡テンプレートとする。この場合、図１５のように切り出す領域の中心に車輌が入らない場合の画像をそのまま濃淡テンプレートとして登録すると、その後の追跡処理に悪影響を及ぼす。そこで、切り出した画像の濃度の状態が周辺に片寄っていないかどうかを調べ、切り出す領域の位置、大きさなどを変更する。
　【００５０】
　車のパターンは左右対象であることに着目し、次のような処理を行なう。
（１）切り出した画像の垂直方向の濃度の累積分布を求める（Ｘ軸濃度累積分布）。
（２）求めた分布の濃度の重心ｘｇと分散σｘを求める。
（３）同様にきり出した画像の水平方向の濃度の累積分布を求める（Ｙ軸濃度累積分布）。
（４）求めた分布の濃度の重心ｙｇと分散σｙを求める。
　【００５１】
（５）濃度の重心ｘｇ，ｙｇを中心座標にして、切り出す領域の大きさ
　　Δｘ＝α・σｘ
　　Δｙ＝α・σｙ
として切り出す。αは定数（図１６）。
（６）再度切り出した領域で上記処理を行ない、重心座標，分散が変化しなくなるまで繰り返す。
　以上の処理により、車輌を中心に、しかも車輌を囲む最小領域（図１７）の濃淡テンプレートを登録することが可能となる。なお、濃度が片寄っている状態で終了した場合は、車輌が画面に完全に入っていないものと見做し、濃淡テンプレートの登録を止める（次の時刻で入力した画像で処理し直す）。
　【００５２】
　上述した実施例は、道路を真上から見た場合についての処理であるが、道路を撮影する場合、実際には真上から撮影することはほとんどできない。このため、道路を俯瞰撮影することになる。この場合の道路の見え方は、図１８（ａ）のように、Ｔ０時刻の車がＴ１，Ｔ２と移動すると、車が遠方になるに従い車が小さく見える。したがって、図１４で説明した濃淡テンプレートの追跡では、濃淡テンプレートと同じ大きさに見える車輌の検出はできても、遠方の車輌に対しては検出できなくなり、結果的に追跡できなくなってしまう。
　【００５３】
　そこで、図１８（ｂ）のように、追跡しながら濃淡テンプレートを更新することで対処する。すなわち、点Ｐ０がある濃淡テンプレートで検出された場合は、次にサーチするための濃淡テンプレートは、点Ｐ０の近傍の画像を用いて濃淡テンプレートを作成する。この作成方法は、上記と同様、濃度の重心，分散を用いた手法でもよい。そして、新たに登録された濃淡テンプレートで次のサーチエリアについてマッチング処理し、点Ｐ１が求まる。そして、点Ｐ１の近傍の画像を用いて濃淡テンプレートを作成する。このような処理を順次実行することで、車輌の大きさが変化しても、柔軟に追跡することが可能となる。この方法は、車の大きさが瞬間的にはほとんど変化しないことに着目したものである。
　【００５４】
　テンプレートの作成は、前回のテンプレート画像（ｇ）と新たに検出された車輌位置近傍の画像（ｆ）の平均（（ｆ＋９）／２）や、線形結合演算（αｆ＋βｇ　、α＋β＝１）で作成してもよい。
　このような手法を用いると、例えば図１９のように示すように、交差点での右折車輌台数を計測する場合、右折する車は徐々に向きを変えるために１つの濃淡テンプレートでは追跡が途中で終わってしまうが、追跡しながら濃淡テンプレートを更新することで、容易に追跡が可能となる。なお、濃淡テンプレートの大きさを車の大きさ、すなわち、求まった車輌位置のｙ座標で定まる比率で小さくする方法もある。ただし、大きさだけの変化しか対応できない。
　【００５５】
　ところで、濃淡テンプレートを更新した場合は、前述した数式１の演算のうち、濃淡テンプレートに関するデータを予め求めることができなくなる。そこで、高速にその値を求めることが必要となる。そのため、図２０のように、濃淡テンプレートｔ（ｉ，ｊ）に関するデータを求める回路を追加し、濃淡テンプレートが登録されると、次の数式９，数式１０の演算を実行し、常に高速処理が可能な構成にすることもできる。
　【００５６】
　【数９】
　【００５７】
　【数１０】
　【００５８】
　ここで、ｐ，ｑは濃淡テンプレートのサイズによって常に変化する。
　【００５９】
　入力画像からテンプレート切出回路１１でテンプレートを切出し、これを前回のテンプレートと平均処理あるいは線形結合処理等により次回のテンプレートをテンプレート更新回路１２で作成し、これを登録して次回の追跡に使用することで、連続的な追跡装置が構成される。
　【００６０】
　【発明の効果】
　本発明によれば、濃淡パターンマッチングにより低コントラスト，車輌の重なりがある車輌についても正確にその動きを検出可能となる。又、濃淡テンプレートの更新処理により、記憶するテンプレートの形状と追跡すべき移動物体の形状が変化するような場合でも、パターンマッチング処理での移動物体追跡が実行でき、特に交差点などの右折車輌などについても容易に認識可能である。
　【００６１】
　なお、本発明は停止車輌の検出（駐車違反など）や、駐車場管理（駐車している場所の検出）などにも利用できるものである。
【図面の簡単な説明】
　【図１】
　本発明の一実施例を説明する図である。
　【図２】
　濃淡パターンマッチングの処理例を示す図である。
　【図３】
　濃淡パターンマッチングで検出された座標を示す図である。
　【図４】
　濃淡パターンマッチングの処理エリアを算出する方法を示す図である。
　【図５】
　移動物体が移動する方向を、速度によって変化させる場合の説明図である。
　【図６】
　移動物体を追跡する場合のサーチエリアを説明する図である。
　【図７】
　移動物体を追跡する場合の説明図である。
　【図８】
　移動物体を追跡する場合のメインフロー例を示す図である。
　【図９】
　移動物体を追跡する場合の検出エリアでの車輌サーチの処理フロー例を示す図である。
　【図１０】
　移動物体を追跡する場合の車輌追跡の処理フロー例を示す図である。
　【図１１】
　テンプレートを最小枚数にするための処理例を示す図である。
　【図１２】
　テンプレートを最小枚数にするための処理例を示す図である。
　【図１３】
　テンプレートを最小枚数にするための処理例を示す図である。
　【図１４】
　車輌の初期テンプレート画像の作成例を示す図である。
　【図１５】
　車輌が切り出し領域から外れたときの状態を示す図である。
　【図１６】
　車輌を切り出し領域の中心にしたとき説明図である。
　【図１７】
　車輌の大きさにあわせてテンプレート画像の大きさを決定するときの説明図である。
　【図１８】
　車輌の大きさが変化する場合のテンプレート更新処理方法例を示す図である。
　【図１９】
　交差点を右折する車輌のモデルを示す図である。
　【図２０】
　テンプレートを更新する場合の、濃淡パターンマッチング回路の一例を示す図である。
　【符号の説明】
　３…画像メモリ、４…濃淡テンプレート、５…アドレスプロセッサ、６…濃淡パターンマッチング回路、１１…テンプレート切出回路、１２…テンプレート更新回路。