(57)【要約】【課題】車体色の判定精度を向上する。【解決手段】認識装置１２から送信された認識結果は、撮影条件、ナンバー情報、ナンバープレート周辺平均輝度、及びボンネット平均輝度等を含む。車両識別装置１４の車体色パターン判定処理部４２は、ナンバープレート周辺輝度及びボンネット平均輝度に基づいて、車体色候補を判定し、また判定パターンを付与して車両テーブル４８及びナンバー管理テーブル５０に格納する。また、車体色総合判定処理部４４は、同一車両の複数の車体色候補及び判定パターンを総合判定し、総合判定結果を付与し、総合判定結果に基づいて総合判定色を補正することにより、車体色を決定する。【選択図】図２
2015201018.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一車両における車体の複数箇所の基準部分及び前記車両のナンバープレートを各々含む複数の画像毎に、前記基準部分から車体色を判定して車体色候補とする判定部と、
前記複数の画像の各々における前記複数箇所の基準部分の輝度に関する情報に基づいて、前記複数の画像の各々に対して前記判定部が判定した前記車体色候補から前記車両の車体の色を決定する決定部と、
を備えた車両識別装置。
【請求項２】
前記判定部は、前記輝度に関する情報に基づいて、撮影条件に応じた前記車体色候補の判定精度を表す判定情報を前記車体色候補に付与し、
前記決定部は、前記複数の画像の各々に対する前記車体色候補に付与された前記判定情報に基づいて、前記車両の車体の色を決定する、
請求項１に記載の車両識別装置。
【請求項３】
前記決定部は、さらに、同色の前記車体色候補が付与された画像の数に基づいて、前記車両の車体の色を決定する、
請求項２に記載の車両識別装置。
【請求項４】
前記判定情報は、前記複数箇所の基準部分各々の輝度が所定範囲内で、かつ前記複数箇所の基準部分の輝度の差が小さいほど、高い判定精度となるように定められている、
請求項２または請求項３に記載の車両識別装置。
【請求項５】
前記複数箇所の基準部分のうちの１箇所は、前記車両の車体における前記ナンバープレートの周辺の領域部分である、
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の車両識別装置。
【請求項６】
同一車両における車体の複数箇所の基準部分及び前記車両のナンバープレートを含む画像を撮影する撮影部を含む認識装置と、
複数の前記認識装置各々の前記撮影部により撮影された複数の前記画像毎に、前記基準部分から車体色を判定して車体色候補とする判定部と、複数の前記画像の各々における前記複数箇所の基準部分の輝度に関する情報に基づいて、複数の前記画像の各々に対して前記判定部が判定した前記車体色候補から前記車両の車体の色を決定する決定部と、を含む車両識別装置と、
を備えた車両識別システム。
【請求項７】
コンピュータに、
同一車両における車体の複数箇所の基準部分及び前記車両のナンバープレートを含む複数の画像毎に、前記基準部分から車体色を判定して車体色候補とし、
前記複数の画像の各々における前記複数箇所の基準部分の輝度に関する情報に基づいて、前記複数の画像の各々に対して前記車体色候補から前記車両の車体の色を決定する、
ことを含む処理を実行させる車両識別方法。
【請求項８】
コンピュータに、
同一車両における車体の複数箇所の基準部分及び前記車両のナンバープレートを含む複数の画像毎に、前記基準部分から車体色を判定して車体色候補とし、
前記複数の画像の各々における前記複数箇所の基準部分の輝度に関する情報に基づいて、前記複数の画像の各々に対して前記車体色候補から前記車両の車体の色を決定する、
ことを含む処理を実行させる車両識別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両識別装置、車両識別システム、車両識別方法、及び車両識別プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両のナンバーを認識して、管理や監視等をすることが行われている。一般に、ナンバープレートには、車両毎に重複しないように付与されたナンバーが記載されている。従って、ナンバープレートに記載されたナンバーを認識することにより、盗難車両や逃走車両等の犯罪に係わる車両の検出や、駐車場の入退場管理等に広く利用されている。ナンバープレートを認識する方法としては、ナンバープレートを撮影した画像の画像データから文字情報を読み取ることによりナンバーを認識することが行われている。
【０００３】
一方、犯罪捜査や犯罪抑止等の観点から、車両のナンバーに加えて、目撃者の証言等から得られる車両に関する情報として、車両の車体色が利用されている。例えば、ナンバーの一部と車体色の組み合わせにより、車両の絞り込みが行える。
【０００４】
そのため、車両の車体色を判定する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−１４９０３９号公報
【特許文献２】特開２０００−２２２６７３号公報
【特許文献３】特開２００８−１５２６２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ナンバープレート（車両）の撮影は、屋外等、撮影条件が変化しやすい環境で撮影されることが多い。そのため、車体色の判定は、撮影条件の影響を受けやすく、誤判定する懸念がある。従来技術のように、撮影条件の影響を受けやすい場合は、車体色の判定精度が十分ではない場合がある。
【０００７】
本発明は一つの側面として、車体色の判定精度を向上することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
１つの態様では、同一車両における車体の複数箇所の基準部分及び前記車両のナンバープレートを各々含む複数の画像毎に、前記基準部分から車体色を判定して車体色候補とする。また、前記複数の画像の各々における前記複数箇所の基準部分の輝度に関する情報に基づいて、前記複数の画像の各々に対して前記判定部が判定した前記車体色候補から前記車両の車体の色を決定する。
【発明の効果】
【０００９】
一つの側面として、車体色の判定精度を向上することができる、という効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施形態に係る車両識別システムの概略構成を示す図である。
【図２】本実施形態に係る車両識別システムの概略構成を示す機能ブロック図である。
【図３】本実施形態に係る車両テーブルの具体例を示す図である。
【図４】撮影条件、ナンバープレート周辺の輝度、及びボンネット部分の輝度の関係の具体例を説明するための図である。
【図５】本実施形態に係るナンバー管理テーブルの具体例を示す図である。
【図６】本実施形態に係る車両識別装置の管理サーバとして機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図７】本実施形態に係る車両識別装置の蓄積サーバとして機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図８】本実施形態に係る認識装置の認識処理装置として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図９】本実施形態に係る認識装置の認識処理装置で実行される認識処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】本実施形態に係る車両識別装置の管理サーバで実行される車両識別処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】本実施形態に係る車両識別装置の管理サーバで実行される車両識別処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】本実施形態に係る車両識別装置の管理サーバで実行される検索処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】本実施形態に係る車両識別システムのその他の一例の概略構成を示す機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して開示の技術の一例を詳細に説明する。本実施形態では、一例として、開示の技術の複数箇所の基準部分が、ナンバープレート周辺の車体部分、及びボンネット部分である場合について説明する。
【００１２】
図１は、本実施形態に係る車両識別システム１０の概略構成図である。図１に示すように、車両識別システム１０は、複数の認識装置１２及び車両識別装置１４を備える。複数の認識装置１２の各々と、車両識別装置１４とは、ネットワーク１６を介して接続されている。
【００１３】
複数の認識装置１２は、道路や駐車場等や屋外または屋内等の、それぞれ異なる地点もしくは同一地点における異なる方向を撮影する位置に設置されている。認識装置１２は、複数地点に配置されているため、同一の車両が複数の認識装置１２で撮影される。認識装置１２は、撮影部２６及び認識処理装置２８を備える。撮影部２６は、車両の画像を撮影する機能を有する。以下では、撮影部２６が撮影した車両の画像を「車両画像」という。認識処理装置２８は、車両画像の画像データに対して、詳細を後述する認識処理を行うことにより、詳細を後述する車両のナンバー情報を含む認識結果情報を出力する。認識装置１２は、車両画像の画像データ、及び認識結果情報をネットワーク１６を介して車両識別装置１４に送信する。
【００１４】
車両識別装置１４は、管理サーバ２０、蓄積サーバ２２、表示部２４、及び操作部２５を備える。管理サーバ２０は、詳細を後述する車体色パターン判定処理及び車体色総合判定処理を行うことにより、認識装置１２から受信した認識結果情報に基づいて、車両の車体色の判定及び管理を行う。蓄積サーバ２２は、管理サーバ２０で車両の車体色の管理を行うための、詳細を後述する各種テーブル、及びデータを蓄積する。なお、本実施形態では、車体色とは、車体本体（ボディ）の色のことをいう。
【００１５】
また、本実施形態の車両識別装置１４では、表示部２４及び操作部２５により、ユーザが管理サーバ２０の管理に基づいて車体色の検索等を行うことができる。表示部２４は、画面を有するものであればよく、具体例としては、ディスプレイ、液晶、及びタッチパネル等が挙げられる。また、操作部２の具体例としては、タッチパネルや各種キー等が挙げられる。
【００１６】
図２は、各認識装置１２及び車両識別装置１４の機能的な概略構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、認識装置１２は、撮影部２６及び認識処理装置２８を備える。
【００１７】
撮影部２６は、車両画像を撮影する機能を有する。撮影部２６の具体的一例としては、カメラが挙げられる。撮影部２６は、車両を撮影する際の撮影条件に応じて、車両のナンバープレートが適切に撮影されるようにアイリス（絞り）等を調整して撮影を行う。
【００１８】
撮影部２６の読取方向が「前」の場合は、車両の前側、具体的には前側のナンバープレートを含む領域を撮影する。一方、撮影部２６の読取方向が「後」の場合は、車両の後側、具体的には、後側のナンバープレートを含む領域を撮影する。車両画像には、車両のナンバープレート及び、車体の一部としてボンネットの一部が少なくとも含まれる。なお、車両の後部には、ボンネットは設けられていないが、説明の便宜上、ボンネットに対応する車両の後部の位置の車体部分についてもボンネットと呼ぶ。
【００１９】
以下では、撮影部２６が車両画像を撮影した際の撮影日時、アイリス（絞り）値、及び読取方向等撮影条件に関する情報を「撮影情報」という。撮影部２６は、車両画像の画像データ及び撮影情報を認識処理装置２８に渡す。
【００２０】
認識処理装置２８は、認識処理を行うことにより、車両のナンバー情報を含む認識結果情報を出力する機能を有する。認識処理装置２８は、フレームメモリ３０、認識処理部３２、画像圧縮部３４、及び送受信部３６を含む。
【００２１】
フレームメモリ３０は、車両画像の画像データを記憶する機能を有する。
【００２２】
認識処理部３２は、フレームメモリ３０から画像データを読み出して認識処理を行う。認識処理は、車両のナンバーを認識する処理を含む。また、認識処理はその他の車両に関する情報を取得するための複数の処理をさらに含んでいる。具体例として、本実施形態の認識処理は、ナンバープレートが位置する領域の座標を算出する処理、ナンバープレート周辺の領域の平均輝度を算出する処理、及びボンネット部分の平均輝度を算出する処理をさらに含んでいる。
【００２３】
認識処理部３２は、車両のナンバーを認識する処理では、ナンバープレートに対応する画像部分のデータに対して、文字認識を行うことにより、車両のナンバーを認識する。ナンバーは、ナンバープレートに記載された文字情報であり、ひらがな、カタカナ、漢字、及びアルファベット等の文字や数字を含む。以下では、認識装置１２で認識したナンバーの情報を「ナンバー情報」という。
【００２４】
また、認識処理部３２は、ナンバープレートが位置する領域の座標を算出する処理では、ナンバープレートの車両画像における位置を示す座標を算出する。
【００２５】
また、認識処理部３２は、ナンバープレート周辺の領域の平均輝度を算出する処理では、ナンバープレートの周辺の領域にあたる部分の車体（以下、「ナンバープレート周辺」という）の平均輝度を算出する。平均輝度の算出の方法の具体例として、本実施形態の認識処理部３２では、ナンバープレート周辺の車両画像の画素の輝度情報を加算して画素数で除算した値を用いる。なお、平均輝度の算出の方法は特に限定されず、汎用の技術を用いることができる。
【００２６】
ナンバープレート周辺の領域は、一般的にバンパーにあたる部分である。一般車両では、バンパーと車体色とが同色である場合が多いため、本実施形態では、開示の技術の基準部分の一例として、ナンバープレート周辺を用いる。輝度は、色によって異なるため、車体色と同色のバンパーにあたる基準部分を用いることが、車体色の判定には好ましい。そのため、ナンバープレート周辺とは、ナンバープレート周辺のバンパーである部分のみが含まれることが好ましい。具体例として、本実施形態では、ナンバープレートの縁から５ｃｍ〜１０ｃｍ以内の周辺（上下、左右含む）の領域としている。本実施形態では、ナンバープレートの周辺領域として、ナンバープレートの縁からの長さ（上記のようにｃｍ等）や、車両画像の画素数が、詳細を後述するナンバープレート周辺平均領域輝度算出プロセスに予め規定されている。
【００２７】
なお、ナンバープレート自身は、自家用車両ならば「白」または「黄（軽自動車）」、事業用車両ならば「緑」または「黒（軽自動車）」、及び外交官用ならば「青」に定められており、車体の色と一致していない場合が多い。そのため、本実施形態の車両識別装置１４では、ナンバープレート自身の色及び輝度は、車体色の判定に用いない。
【００２８】
また、認識処理部３２は、ボンネット部分の平均輝度を算出する処理では、車体のボンネット部分にあたる部分の平均輝度（ボンネット平均輝度）を算出する。平均輝度の算出の方法の具体例として、本実施形態の認識処理部３２では、ボンネット部分の車両画像の画素の輝度情報を加算して画素数で除算した値を用いる。なお、平均輝度の算出の方法は特に限定されず、汎用の技術を用いることができる。
【００２９】
なお、本実施形態の認識処理部３２では、ボンネット部分の位置をナンバープレートの位置から推測する。例えば、ボンネットは、ナンバープレートの上方向（車体の上側方向）に位置する。そのため、本実施形態の認識処理部３２では、具体的一例として、車両画像上で、ナンバープレートの上方向から所定距離、離れた位置をボンネット部分と推測する。ボンネット部分の推測に用いられる所定距離は、詳細を後述するボンネット平均輝度算出プロセスに予め規定されている。なお、ボンネット部分とは、ボンネット部分のみではなく、撮影位置等により、ボンネット以外の部分が含まれてしまう場合も含む。また、ボンネット部分は、車体色と同様の部分であれば、ボンネット以外の部分の車体を含む部分であってもよい。
【００３０】
以下では、撮影情報、ナンバー情報、ナンバープレート領域の座標、ナンバープレート周辺平均輝度、及びボンネット平均輝度を総称して、「認識結果情報」という。認識処理部３２は、認識結果情報及び車両画像の画像データを画像圧縮部３４に渡す。
【００３１】
画像圧縮部３４は、認識処理部３２を介して取得した車両画像の画像データを予め定められた圧縮方式により圧縮する。画像圧縮部３４は、圧縮した車両画像の画像データ及び認識結果情報を送受信部３６に渡す。
【００３２】
送受信部３６は、圧縮された車両画像の画像データ及び認識結果情報を含む送信データを生成して、ネットワーク１６を介して車両識別装置１４に送信する。なお、本実施形態では、車両画像の画像データを圧縮して、車両識別装置１４に送信するが、未圧縮の車両画像の画像データを送信するようにしてもよい。送信するデータ量が多くなるため、本実施形態のように圧縮した車両画像の画像データを送信することが好ましい。
【００３３】
車両識別装置１４は、管理サーバ２０、蓄積サーバ２２、表示部２４、及び操作部２５を備える。
【００３４】
管理サーバ２０は、認識装置１２から受信した車両画像の画像データ及び認識結果情報に基づいて、車両の車体色の管理を行う機能を有する。管理サーバ２０は、送受信部４０、車体色パターン判定処理部４２、車体色総合判定処理部４４、及び検索部５２を含む。
【００３５】
送受信部４０は、ネットワーク１６を介して、認識装置１２から、車両画像の画像データ及び認識結果情報を受信する機能を有する。また、蓄積サーバ２２の送受信部４６との間でＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークを介して各種情報の授受を行う機能を有する。
【００３６】
開示の技術の判定部の一例である車体色パターン判定処理部４２は、ボンネット部分の車体色を車両の車体色候補として判定する機能を有する。また、車体色パターン判定処理部４２は、車体色候補の判定における判定精度を表す、開示の技術の判定情報の一例である判定パターンＡ〜Ｃを車体色候補に付与する。
【００３７】
本実施形態の車体色パターン判定処理部４２は、開示の技術の輝度に関する情報の一例であるナンバープレート周辺平均輝度、ボンネット平均輝度、及び両平均輝度の差に基づいて判定パターンを付与する。
【００３８】
判定精度は、撮影条件の影響を受ける。また、撮影条件により、ナンバープレート周辺の輝度、及びボンネット部分の輝度が異なる。判定精度について図４を参照して説明する。図４に、撮影条件、ナンバープレート周辺の輝度、及びボンネット部分の輝度の関係の具体例を説明するための図を示す。なお、図４は、撮影部２６の読取方向が「前」の場合の具体例を示している。図４（１）は、車両の後方から太陽光が照射される日照条件を模式的に示した図である。図４（１）における網掛け部分が太陽光により影となる部分である。認識装置１２では、ナンバープレートの文字認識の精度を高めるため、ナンバープレート自身及びナンバープレート周辺の輝度が一定に保たれるよう、撮影部２６のアイリスがオープン方向に制御される。そのため、車両画像のボンネット部分の領域の輝度は高く（明るく）なる。
【００３９】
図４（２）は、車両の左側に建造物が存在し、さらに、車両の左側から太陽光が照射される日照条件を模式的に示した図である。図４（２）における網掛け部分が太陽光により影となる部分である。ナンバープレート自身及びナンバープレート周辺の輝度を一定に保つため、撮影部２６のアイリスは中間付近の開度に制御される。そのため、車両画像のボンネット部分の輝度は低く（暗く）なる。
【００４０】
図４（３）は、車両の前方から太陽光が照射される日照条件を模式的に示す図である。図４（３）における網掛け部分が太陽光により明るくなる部分である。ナンバープレート自身及びナンバープレート周辺の輝度を一定に保つため、撮影部２６のアイリスがクローズ方向に制御される。そのため、車両画像のボンネット部分の輝度は低く（暗く）なる。
【００４１】
図４（１）〜（３）に示すように、ナンバープレート自身及びナンバープレート周辺の輝度はアイリス制御により安定している。一方、ボンネット部分の輝度は安定しておらず、輝度変化が大きいため、車体色の判定に適さない場合がある。ボンネット部分の輝度が安定しているほど、判定精度は高くなる。そのため、本実施形態の車体色パターン判定処理部４２では、ボンネット部分の輝度が安定しているか否かにより、判定パターンを付与している。具体的に、車体色パターン判定処理部４２は、判定パターンＡ〜Ｃの何れかを付与している。判定パターンＡが最も判定精度が高く、判定パターンＣが最も判定精度が低い。
【００４２】
本実施形態の車体色パターン判定処理部４２では、具体的一例として、判定パターンＡ〜Ｃを以下のようにしている。なお、本実施形態では、輝度は０〜２５５の値である。
【００４３】
判定パターンＣは、ボンネット平均輝度が５０未満、または２００を超える場合としている。判定パターンＣでは、車両画像が暗すぎて車体色の判定には適さない場合の具体例として、ボンネット平均輝度が５０未満の場合としている。また、判定パターンＣは、車両画像が明るすぎて、いわゆる白飛びしてしまい車体色の判定には適さない場合の具体例として、ボンネット平均輝度が２００を超える場合としている。
【００４４】
また、判定パターンＡは、ボンネット平均輝度が５０以上、２００以下の範囲内であり、ボンネット平均輝度とナンバープレート周辺平均輝度との差が±１０％以内の場合としている。ボンネット平均輝度が５０以上、２００以下の範囲内である場合は、ボンネット部分の車両画像が車体色の判定に適していることを表している。また、本実施形態では、上述したように、ナンバープレートの輝度が安定するように撮影を行っている。そのため、ボンネット平均輝度とナンバープレート周辺平均輝度との差が小さいほど、ボンネット部分の輝度が安定している。そこで、本実施形態の車体色パターン判定処理部４２は、平均輝度の差が±１０％以内の場合は、十分にボンネット部分の輝度が安定しているとみなして、判定パターンＡを付与する。
【００４５】
また、判定パターンＢは、ボンネット平均輝度が５０以上、２００以下の範囲内であり、ボンネット平均輝度とナンバープレート周辺平均輝度との差が±１０％を超えている場合としている。ボンネット平均輝度が５０以上、２００以下の範囲内であるため、上述したように、ボンネット部分の車両画像が車体色の判定に適していることを表している。一方、平均輝度の差が±１０％を超えているため、ボンネット部分の輝度が安定していない懸念がある。そのため、本実施形態の車体色パターン判定処理部４２は、平均輝度の差が±１０％を超える場合は、ボンネット部分輝度が安定していない可能性があるとみなして、判定パターンＢを付与する。
【００４６】
なお、判定パターンＡ〜Ｃの付与に用いる閾値となる上述の輝度の値は、具体的一例であることはいうまでもない。また、判定パターンの種類もＡ〜Ｃに限定されない。なお、本実施形態では、車体色パターン判定処理部４２による判定パターンの付与にアイリス値を用いていないため、車両テーブル４８にアイリス値を含めないようにしてもよい。また、判定パターンの付与にアイリス値も用いるようにしてもよい。
【００４７】
また、車体色パターン判定処理部４２は、車両画像毎に、撮影日時、撮影地点、読取方向、車両ナンバー、及びアイリス値を対応付けて、車両テーブル４８に記憶させる。これらに加えさらに、車体色パターン判定処理部４２は、ナンバープレート周辺平均輝度、ボンネット平均輝度、車体色、判定パターン、及び画像情報パスも対応づけて車両テーブル４８に記憶させる。図３に、車両テーブル４８の具体例を示す。なお、図３では、車両ナンバーとして、数字のみを記載しているが、車両ナンバーは、上述したナンバー情報に対応し、数字以外の文字等も含む。
【００４８】
車両テーブル４８に含まれる項目のうち、撮影地点は、認識装置１２の配置されている位置に当たる。撮影地点は、認識装置１２が自身の位置を送信したものを車両識別装置１４が受信して用いるようにしてもよい。また例えば、車両識別装置１４が、認識装置１２から車両画像の画像データ等を受信した際に、受信先の認識装置１２の識別番号等により、設置されている位置を把握して用いるようにしてもよい。また、撮影地点は、場所そのものを表すもの（住所等）であってもよいし、認識装置１２の識別番号等であってもよい。
【００４９】
また、車両テーブル４８に含まれる項目のうち、画像情報パスは、車両画像の画像データを特定するための情報である。画像情報の具体的一例としては、ファイルパス等が挙げられる。
【００５０】
車体色総合判定処理部４４は、各車両毎に、車体色パターン判定処理部４２で判定した車体色候補及び判定パターンと、撮影日時と、読取方向とを、対応付けた情報をナンバー管理テーブル５０に記憶させる機能を有する。車体色総合判定処理部４４は、開示の技術の決定部の一例である。車体色総合判定処理部４４は、このように対応付けた情報を記憶させることにより、同一の車両に対して、車体色候補及び判定パターンの組み合わせを複数記憶させる。
【００５１】
図５に、ナンバー管理テーブル５０の具体例を示す。なお、図５では、車両ナンバーとして、数字のみを記載しているが、車両ナンバーは、上述したナンバー情報に対応し、数字以外の文字等も含む。また、図５では、同一の車両（ナンバー）に対して、撮影地点１〜３の３箇所における上記対応付けた情報を記憶している場合を示しているが、これに限らないことはいうまでもない。対応付けた情報を記憶する数は、特に限定されないが、例えば、最新のものから所定の件数としてもよい。同一ナンバーであっても、車体を塗り替えたりする場合等があるため、このように最新のものから所定の件数とすることが好ましい。なお、所定の件数とは、特に限定されず、例えば、統計学上、有意な値としてもよい。また、図５に示したナンバー管理テーブル５０では、撮影毎に上記対応付けた情報を並べているがこれに限らない。また、本実施形態では、同一地点であっても、撮影日時が異なる場合は、同一車両の別の車両画像として扱う。
【００５２】
さらに、車体色総合判定処理部４４は、ナンバー管理テーブル５０に含まれる複数の車体色候補及び判定パターンの組み合わせに基づいて、対応する車両の車体色を総合的に判定して判定精度に応じた総合判定結果を付与する。本実施形態の車体色総合判定処理部４４は具体的一例として、詳細を後述する１〜６の総合判定結果を付与する。総合判定結果は、総合判定１が最も判定精度が高い場合に対応し、総合判定６が最も判定精度が低い場合に対応し、判定値に応じて、判定精度が変化する。
【００５３】
さらに、車体色総合判定処理部４４は、総合判定結果に基づいて判定した総合判定色を車両の車体色として決定する。車体色総合判定処理部４４は、総合判定結果及び総合判定色を、車体色候補及び判定パターンの組み合わせと対応付けてナンバー管理テーブル５０に記憶させる。
【００５４】
検索部５２は、ユーザ等が、車両の検索を行う場合に、操作部２５からの指示操作に応じて、蓄積サーバ２２内を検索し、検索結果を表示部２４に表示させる機能を有する。
【００５５】
蓄積サーバ２２は、送受信部４６、車両テーブル４８、ナンバー管理テーブル５０、及び画像データＤＢ（データベース）５１を備える。
【００５６】
送受信部４６は、管理サーバ２０の送受信部４０との間でＬＡＮ等のネットワークを介して各種情報の授受を行う機能を有する。
【００５７】
蓄積サーバ２２は、送受信部４６が、管理サーバ２０から受信した車両テーブル４８及びナンバー管理テーブル５０を記憶する機能を有する。また、蓄積サーバ２２は、送受信部４０を介して送受信部４６が受信した車両画像の画像データを画像データＤＢ５１に記憶する機能を有する。また、蓄積サーバ２２は、送受信部４６が、各種データの要求を管理サーバ２０から受信した場合は、要求に応じたデータを読み出して、管理サーバ２０に送信する機能を有する。
【００５８】
なお、管理サーバ２０は、例えば図６に示すコンピュータ８０で実現することができる。コンピュータ８０はＣＰＵ（Central Processing Unit）８２、メモリ８４、不揮発性の記憶部８６、入出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）８８、及びネットワークＩ／Ｆ９０を備える。ＣＰＵ８２、メモリ８４、記憶部８６、入出力Ｉ／Ｆ８８、及びネットワークＩ／Ｆ９０は、バス９１を介して互いに接続されている。入出力Ｉ／Ｆ８８は、車両識別装置１４に備えられた表示部２４及び操作部５４に接続されている。
【００５９】
記憶部８６はＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部８６には、コンピュータ８０を車両識別装置１４の管理サーバ２０として機能させるための車両識別プログラム９２が記憶されている。ＣＰＵ８２は、車両識別プログラム９２を記憶部８６から読み出してメモリ８４に展開し、車両識別プログラム９２が有する各プロセスを順次実行する。
【００６０】
車両識別プログラム９２は、送受信プロセス９３、車体色判定処理プロセス９４、車体色総合判定処理プロセス９６、及び検索プロセス９８を有する。ＣＰＵ８２は、送受信プロセス９３を実行することで、送受信部４０として動作する。また、ＣＰＵ８２は、車体色判定処理プロセス９４を実行することで、車体色パターン判定処理部４２として動作する。また、ＣＰＵ８２は、車体色総合判定処理プロセス９６を実行することで、車体色総合判定処理部４４として動作する。さらに、ＣＰＵ８２は、検索プロセス９８を実行することで、検索部５２として動作する。
【００６１】
これにより、車両識別プログラム９２を実行したコンピュータ８０が、車両識別装置１４の管理サーバ２０として機能する。
【００６２】
また、管理サーバ２０と同様に、蓄積サーバ２２は、例えば図７に示すコンピュータ１００で実現することができる。コンピュータ１００はＣＰＵ１０２、ネットワークＩ／Ｆ１０４、メモリ１０６、及び不揮発性の記憶部１０８を備える。ＣＰＵ１０２、ネットワークＩ／Ｆ１０４、メモリ１０６、及び不揮発性の記憶部１０８は、バス１１０を介して互いに接続されている。
【００６３】
記憶部１０８はＨＤＤやフラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部１０８には、コンピュータ１００を車両識別装置１４の蓄積サーバ２２として機能させるための蓄積プログラム１１２が記憶されている。ＣＰＵ１０２は、蓄積プログラム１１２を記憶部１０８から読み出してメモリ１０６に展開し、蓄積プログラム１１２が有する各プロセスを順次実行する。
【００６４】
蓄積プログラム１１２は、送受信プロセス１１３、車両テーブル蓄積プロセス１１４、ナンバー管理テーブル蓄積プロセス１１６、及び画像データ蓄積プロセス１１８を有する。
【００６５】
また、記憶部１０８の車両テーブル記憶領域１２０は、車両テーブル４８が記憶される記憶領域として機能する。また、記憶部１０８のナンバー管理テーブル記憶領域１２２は、ナンバー管理テーブル５０が記憶される記憶領域として機能する。また、記憶部１０８の車両画像データ記憶領域１２４は、受信した車両画像の画像データＤＢ５１が記憶される記憶領域として機能する。
【００６６】
ＣＰＵ１０２は、送受信プロセス１１３を実行することで、送受信部４６として動作する。また、ＣＰＵ１０２は、車両テーブル蓄積プロセス１１４を実行することで、車両テーブル４８を車両テーブル記憶領域１２０に記憶させるよう動作する。また、ＣＰＵ１０２は、ナンバー管理テーブル蓄積プロセス１１６を実行することで、ナンバー管理テーブル５０をナンバー管理テーブル記憶領域１２２に記憶させるよう動作する。また、ＣＰＵ１０２は、画像データ蓄積プロセス１１８を実行することで、画像データＤＢ５１を画像データＤＢ記憶領域１２４に記憶させるよう動作する。
【００６７】
これにより、蓄積プログラム１１２を実行したコンピュータ１００が、車両識別装置１４の蓄積サーバ２２として機能する。
【００６８】
さらにまた、管理サーバ２０と同様に、認識装置１２の認識処理装置２８は、例えば図８に示すコンピュータ６０で実現することができる。コンピュータ６０はＣＰＵ６２、メモリ６４、不揮発性の記憶部６６、及びネットワークＩ／Ｆ６８を備える。ＣＰＵ６２、メモリ６４、不揮発性の記憶部６６、及びネットワークＩ／Ｆ６８は、バス６９を介して互いに接続されている。
【００６９】
記憶部６６はＨＤＤやフラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部６６には、コンピュータ６０を認識装置１２の認識処理装置２８として機能させるための認識処理プログラム７０が記憶されている。ＣＰＵ６２は、認識処理プログラム７０を記憶部６６から読み出してメモリ６４に展開し、認識処理プログラム７０が有する各プロセスを順次実行する。
【００７０】
認識処理プログラム７０は、送受信プロセス７１を有する。また、認識処理プログラム７０は、ナンバー認識プロセス７２、ナンバープレート領域座標算出プロセス７４、ナンバープレート領域平均輝度算出プロセス７６、ボンネット平均輝度算出プロセス７８、及び画像圧縮プロセス７９を有する。
【００７１】
ＣＰＵ６２は、送受信プロセス７１を実行することで、送受信部３６として動作する。また、ＣＰＵ６２は、ナンバー認識プロセス７２、ナンバープレート領域座標算出プロセス７４、ナンバープレート領域平均輝度算出プロセス７６、及びボンネット平均輝度算出プロセス７８を実行することで認識処理部３２として動作する。また、ＣＰＵ６２は、画像圧縮プロセス７９を実行することで、画像圧縮部３４として動作する。
【００７２】
これにより、認識処理プログラム７０を実行したコンピュータ６０が、認識装置１２の認識処理装置２８として機能する。
【００７３】
なお、管理サーバ２０、蓄積サーバ２２、及び認識処理装置２８は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等で実現することも可能である。
【００７４】
次に、本実施形態に係る車両識別システム１０による作用について説明する。
【００７５】
まず、認識装置１２の認識処理装置２８で行われる認識処理について説明する。図９は、本実施形態の認識装置１２の認識処理装置２８で行われる認識処理の一例を示すフローチャートである。図９に示した認識処理は、撮影部２６が車両を撮影する毎に行われる。
【００７６】
まず、認識処理のステップＳ１００で、認識処理装置２８は、撮影部２６で撮影した車両画像の画像データをデジタル化してフレームメモリ３０に取り込む。
【００７７】
次のステップＳ１０２で、認識処理部３２は、取り込んだ画像データに応じた車両画像に対してナンバープレート認識処理を実施して、文字認識処理を行う。そして次のステップＳ１０４で、認識処理部３２は、ナンバープレートが認識できたか否かを判定する。文字認識が失敗した場合等、ナンバープレートが認識できなかった場合は、ステップＳ１１０へ移行する。一方、ナンバープレートが認識できた場合は、ステップＳ１０６へ移行する。
【００７８】
ステップＳ１０６で、認識処理部３２は、上述したようにナンバープレート領域の座標を算出する。また、認識処理部３２は、上述したようにナンバープレート周辺平均輝度を算出する。さらに、認識処理部３２は、上述したようにボンネット平均輝度を算出する。認識処理部３２は、算出したナンバープレート領域の座標、ナンバープレート周辺平均輝度、及びボンネット平均輝度と、ナンバー情報と、撮影条件とを認識結果情報として、画像圧縮部３４を解して送受信部３６に渡す。撮影条件とは、上述したように、撮影日時、撮影方向、及びアイリス値を含む。
【００７９】
次のステップＳ１０８で、認識処理部３２は、撮影部２６が車両画像を撮影した際の撮影条件、ナンバー情報、ナンバープレート周辺平均輝度、及びボンネット平均輝度を予め定められた記憶領域に記憶する。
【００８０】
次のステップＳ１１０で画像圧縮部３４は、取り込んだ車両画像の画像データを、予め定められた圧縮方式により、圧縮する。画像圧縮部３４は、圧縮した車両画像の画像データを送受信部３６に渡す。
【００８１】
次のステップＳ１１２で送受信部３６は、圧縮した車両画像の画像データ及び認識結果を含む送信データを生成して、車両識別装置１４に送信した後、本処理を終了する。なお、本実施形態では、認識処理部３２によりナンバープレートを文字認識した際に、文字認識に失敗する場合も考慮しており、文字認識に失敗した場合であっても、送信データを生成し、車両識別装置１４に送信する。この場合、送信データには、文字認識に失敗したことを示す情報を含む。
【００８２】
なお、本実施形態では、認識処理を実行する毎に送受信部３６が送信データを車両識別装置１４に送信するようにしているがこれに限らず、所定のタイミング毎に、送信するようにしてもよい。例えば、数時間おきに送信するようにしてもよい。
【００８３】
次に、車両識別装置１４の管理サーバ２０における車両識別処理について説明する。図１０及び図１１は、管理サーバ２０で行われる車両識別処理の一例を示すフローチャートである。図１０及び図１１に示した車両識別処理は、認識装置１２から送信データを受信する毎や、所定のタイミング毎に行われる。なお、所定のタイミングとしては、例えば、１日に１回、所定の時間に行うこと等が挙げられる。
【００８４】
まず、車両識別処理のステップＳ２００で、送受信部４０は、認識装置１２から認識結果情報及び車両画像の画像データを含む送信データを受信する。また、送受信部４０は、受信した認識結果情報を蓄積サーバ２２に送信し、蓄積サーバ２２内の車両テーブル４８に記憶させる。また、送受信部４０は、受信した車両画像の画像データを蓄積サーバ２２に送信し、蓄積サーバ２２内の画像データＤＢ５１に記憶させる。
【００８５】
次のステップＳ２０２で車体色パターン判定処理部４２が、車両画像の画像データから、ボンネット部分の車体色を車体色候補として判定する。本実施形態の車体色パターン判定処理部４２は、上述したボンネット平均輝度を算出した際と同様にして、車両画像からボンネット部分を検出する。そして、車体色パターン判定処理部４２は、検出したボンネット部分の車両画像の色を車体色候補として判定する。車両画像から色（車体色）を判定する方法は、特に限定されず、汎用の技術を用いることができる。
【００８６】
次のステップＳ２０４で車体色パターン判定処理部４２は、認識結果情報に含まれるボンネット平均輝度が５０以上、２００以下の範囲内にあるか否かを判定する。本処理により、車体色パターン判定処理部４２は、上述したように、車両画像が車体色の判定に適さないか否かを判定している。ボンネット平均輝度が５０以上、２００以下の範囲内にない場合、すなわち、ボンネット平均輝度が５０未満、または２００を超える範囲内にある場合は、車両画像が車体色の判定に適さない懸念があるため、ステップＳ２０６へ移行する。ステップＳ２０６で、車体色パターン判定処理部４２は、判定パターンＣを付与した後、ステップＳ２１４へ移行する。一方、ボンネット平均輝度が５０以上、２００以下の範囲内にある場合は、ステップＳ２０８へ移行する。
【００８７】
ステップＳ２０８で、車体色パターン判定処理部４２は、ナンバープレート周辺平均輝度とボンネット平均輝度との差が±１０％以内であるか否かを判定する。平均輝度の差が±１０％以内の場合は、ステップＳ２１０へ移行する。ステップＳ２１０で、車体色パターン判定処理部４２は、判定パターンＡを付与した後、ステップＳ２１４へ移行する。一方、ステップＳ２０８で、平均輝度の差が±１０％を超えている場合は、ステップＳ２１２へ移行する。ステップＳ２１２で、車体色パターン判定処理部４２は、判定パターンＢを付与した後、ステップＳ２１４へ移行する。
【００８８】
ステップＳ２１４で、車体色パターン判定処理部４２は、蓄積サーバ２２の車両テーブル４８に、判定パターンを記憶させる。
【００８９】
次のステップＳ２１６で、車体色パターン判定処理部４２は、蓄積サーバ２２のナンバー管理テーブル５０に、撮影日時、撮影地点、読取方向、車両ナンバー、車体色候補、及び判定パターンを対応付けて記憶させる。また、車体色パターン判定処理部４２は、アイリス値、ナンバープレート周辺平均輝度、ボンネット平均輝度、及び画像情報パスも対応付けてナンバー管理テーブル５０に記憶させる。
【００９０】
このように、ステップＳ２０２〜Ｓ２１６の処理では、車体色パターン判定処理部４２により、車両画像から車体色候補を判定し、判定パターンを付与して、車両テーブル４８及びナンバー管理テーブル５０に記憶させる処理を行う。車体色候補の判定及び判定パターンの付与が終了すると、管理サーバ２０では、次に、車体色総合判定処理部４４により、車体色候補と判定パターンとに基づいて車両の車体色を決定する総合判定を行う。
【００９１】
次のステップＳ２１８で、車体色総合判定処理部４４は、ナンバー管理テーブル５０から、読取方向、車体色候補、及び判定パターン（以下、「データ」と総称する）を車両のナンバー単位で読み出す。なお、本実施形態では、ナンバー単位で各データを読み出すようにしているが、これに限らず、例えば、レコード単位であってもよいが、ここでは、複数のデータが読み出される。
【００９２】
次のステップＳ２２０で、車体色総合判定処理部４４は、読み出したデータのうちから、読取方向が「前」のデータを抽出する。上述したように、車体色パターン判定処理部４２は、読取方向が「後」の場合、ボンネットの位置に対応する車両の後側の車体部分に対して車体色の判定を行っている。いわゆるセダンタイプの車両では、ボンネットの位置に対応する車両の後側が、トランク等になっているため、車体と同色である場合が多い。しかしながら、ワゴンやバン等のタイプの車両では、ボンネットの位置に対応する車両の後側が、リアガラス等になっており、車体と異なる色である場合が多い。このように、読取方向が「後」の車両画像では、読取方向が「前」の車両画像に比べて、ボンネット部分から判定した車体色候補が、車体と異なる色である可能性が高い。そのため、本実施形態の車体色総合判定処理部４４では、読取方向が「前」の車両画像（データ）のみを抽出して、総合判定に用いている。これにより、本実施形態の車体色総合判定処理部４４では、総合判定精度を向上させることができる。従って、車両識別システム１０（車両識別装置１４）による車体色の判定精度を向上させることができる。
【００９３】
なお、本実施形態に限らず、読取方向が「後」の車両画像（データ）を用いるようにしてもよい。読取方向が「後」の車両画像（データ）を用いる場合は、読取方向が「前」で、高判定精度に対応する判定パターン（判定パターンＡ）が付与された車体色候補と、車体色候補が同色の車両画像（データ）のみを使用するようにしてもよい。
【００９４】
次のステップＳ２２２で、車体色総合判定処理部４４は、車体色候補が全て同一であるか否かを判定する。具体的には、車体色総合判定処理部４４は、同一の車両ナンバーに対応する、撮影地点毎の車体色候補が全て同一（同色）であるか否かを判定する。全て同一である場合は、ステップＳ２２４へ移行する。ステップＳ２２４で、車体色総合判定処理部４４が、総合判定結果として総合判定１を付与した後、ステップＳ２４４へ移行する。
【００９５】
一方、車体色候補が全て同一ではない場合、すなわち、一つでも異なる色の車体色候補がある場合は、ステップＳ２２６へ移行する。ステップＳ２２６で、車体色総合判定処理部４４は、読み出した全データのうち、判定パターンＡの数が全数の８０％以上、かつ、車体色候補の８０％以上が同一であるか否かを判定する。判定パターンＡの数が全数の８０％以上、かつ、車体色候補の８０％以上が同一である場合は、ステップＳ２２８へ移行する。ステップＳ２２８で、車体色総合判定処理部４４が、総合判定結果として総合判定２を付与した後、ステップＳ２４４へ移行する。
【００９６】
一方、判定パターンＡの数が全数の８０％以上、かつ、車体色候補の８０％以上が同一ではない場合は、ステップＳ２３０へ移行する。ステップＳ２３０で、車体色総合判定処理部４４は、読み出した全データのうち、判定パターンＡの数が全数の８０％未満、２０％以上の範囲内、かつ、車体色候補の８０％以上が同一であるか否かを判定する。判定パターンＡの数が全数の８０％未満、２０％以上の範囲内、かつ、車体色候補の８０％以上が同一である場合は、ステップＳ２３２へ移行する。ステップＳ２３２で、車体色総合判定処理部４４が、総合判定結果として総合判定３を付与した後、ステップＳ２４４へ移行する。
【００９７】
一方、判定パターンＡの数が全数の８０％未満、２０％以上の範囲内、かつ、車体色候補の８０％以上が同一ではない場合は、ステップＳ２３４へ移行する。ステップＳ２３０４、車体色総合判定処理部４４は、読み出した全データのうち、判定パターンＢの数が全数の８０％以上、かつ、車体色候補の８０％以上が同一であるか否かを判定する。判定パターンＢの数が全数の８０％以上、かつ、車体色候補の８０％以上が同一である場合は、ステップＳ２３６へ移行する。ステップＳ２３６で、車体色総合判定処理部４４が、総合判定結果として総合判定４を付与した後、ステップＳ２４４へ移行する。
【００９８】
一方、判定パターンＢの数が全数の８０％以上、かつ、車体色候補の８０％以上が同一ではない場合は、ステップＳ２３８へ移行する。ステップＳ２３８で、車体色総合判定処理部４４は、読み出した全データのうち、判定パターンＢの数が全数の８０％未満、２０％以上の範囲内、かつ、車体色候補の８０％以上が同一であるか否かを判定する。判定パターンＢの数が全数の８０％未満、２０％以上の範囲内、かつ、車体色候補の８０％以上が同一である場合は、ステップＳ２４０へ移行する。ステップＳ２４０で、車体色総合判定処理部４４が、総合判定結果として総合判定５を付与した後、ステップＳ２４４へ移行する。
【００９９】
一方、判定パターンＢの数が全数の８０％未満、２０％以上の範囲内、かつ、車体色候補の８０％以上が同一ではない場合は、ステップＳ２４２へ移行する。ステップＳ２４２で、車体色総合判定処理部４４が、総合判定結果として総合判定６を付与した後、ステップＳ２４４へ移行する。
【０１００】
ステップＳ２４４で、車体色総合判定処理部４４は、ナンバー管理テーブル５０に、付与した総合判定結果を記録する。
【０１０１】
次のステップＳ２４６で、車体色総合判定処理部４４は、総合判定結果に基づいて、車両の車体色を決定し、ナンバー管理テーブル５０の総合判定色に記録した後、本処理を終了する。
【０１０２】
具体的には、本実施形態の車体色総合判定処理部４４では、総合判定結果に基づいて、ナンバー管理テーブル５０に記録してある総合判定色を補正する処理を行う。具体的一例として、総合判定１の場合は、判定精度が高く、判定の信頼性が高いため、総合判定色の補正を行わない。また、総合判定２及び３の場合は、８０％以上同一であった車体色候補の色に、総合判定色を補正する。なお、この場合、既に総合判定色が８０％以上同一であった車体色候補の色である場合は、補正を行わなくてよいことはいうまでもない。また、総合判定４及び５の場合は、補正を行わない。総合判定４及び５の場合は、判定精度が余り高くない、データが多いことになる。車体色パターン判定処理部４２による判定数が増加したり、新旧のデータが入れ替わることで、判定パターンや車体色候補が変化したりするため、本実施形態の車体色総合判定処理部４４では、総合判定色の補正は行わない。また、総合判定６の場合は、判定パターンＣのデータが多い場合や、車体色候補の色がばらついている場合等であるため、判定精度が低く、判定の信頼性が低いため、総合判定色を「不明」とする。
【０１０３】
なお、初めて、車体色総合判定処理部４４により総合判定を行う車両（ナンバー）の場合は、補正をする元のデータが無いため、同一の車両（ナンバー）に対応する全データのうち、最も頻度が高い車体色候補を総合判定色としてもよい。また、このような場合、総合判定２〜６については、車体色を不明としておき、総合判定１については、同一色である車体色候補を総合判定色としてもよい。
【０１０４】
なお、これらの総合判定結果（総合判定１〜６）、各総合判定結果を得るための閾値は、具体的一例であり、変更可能であることはいうまでもない。例えば、判定パターンＡの車体色候補のうち、所定の割合以上が同一色である等としてもよい。また、総合判定結果に基づいた総合判定色の決定方法も、具体的一例であり、変更可能であることはいうまでもない。
【０１０５】
次に、車両識別装置１４の管理サーバ２０における検索処理について説明する。図１２は、管理サーバ２０で行われる検索処理の一例を示すフローチャートである。図１２に示した検索処理は、ユーザ（ナンバー等の検索を行う者）から検索を指示されると実行される。ユーザによる検索指示は、操作部２５により行われる。
【０１０６】
まず、検索処理のステップＳ３００で、検索部５２は、操作部２５から検索指示を受け付ける。検索は、例えば、車両のナンバーの一部もしくは全部、及び車体色の少なくとも一方をユーザが入力することにより、行われる。そのため、本ステップで、検索部５２は、車両のナンバーの一部もしくは全部、及び車体色の少なくとも一方を受け付ける。
【０１０７】
次のステップＳ３０２で、検索部５２は、受け付けた検索指示をキーとして、車両テーブル４８から、車両のナンバー情報を検索して検索結果としてナンバー情報を得る。
【０１０８】
次のステップＳ３０４で、操作部５４は、ナンバー管理テーブル５０から、該当ナンバーの総合判定色を検索して検索結果として車体色情報を得る。
【０１０９】
次のステップＳ３０６で、操作部５４は、検索結果として、車両のナンバー情報と、車体色情報を表示部２４に表示させた後、本処理を終了する。
【０１１０】
なお、検索部５２による検索は、これに限らず、例えば、撮影日時と車体色とをキーとして、車両のナンバーを検索するようにしてもよい。また例えば、検索結果として、総合判定結果を表示させるようにしてもよい。この場合、検索結果となる車体色の確からしさをユーザが認識できるようになる。また、画像データＤＢ５１から車両画像を検索して、表示させるようにしてもよい。
【０１１１】
以上説明したように、本実施形態による車両識別システム１０によれば、認識装置１２が撮影部２６により撮影した車両画像から認識処理により、認識結果と車両画像を車両識別装置１４に送信する。認識結果は、撮影条件、ナンバー情報、ナンバープレート周辺平均輝度、及びボンネット平均輝度等を含む。車両識別装置１４の車体色パターン判定処理部４２は、ナンバープレート周辺輝度及びボンネット平均輝度に基づいて、車体色候補を判定し、また判定パターンを付与して車両テーブル４８及びナンバー管理テーブル５０に格納する。また、車体色総合判定処理部４４は、同一車両の複数の車体色候補及び判定パターンを総合判定し、総合判定結果を付与し、総合判定結果に基づいて総合判定色を補正することにより、自動的に車体色を決定する。
【０１１２】
このように本実施形態の車両識別システム１０では、輝度情報に基づいた判定精度が反映された判定パターンを車体色候補に付与し、複数の車体色候補と判定パターンとの組み合わせから総合的に車体色を決定している。そのため、車体色の判定において、日照変化や気象変化等に応じた撮影条件の変化の影響を低減することができ、車体色の判定精度を向上させることができる。
【０１１３】
また、本実施形態の車両識別システム１０では、認識装置１２により、車両画像を撮影する際に、ナンバープレートが最適に撮影されている。そのため、ナンバーの認識精度を低下させることなく、車体色の判定精度を向上させることができる。
【０１１４】
また、本実施形態の車両識別システム１０では。ナンバープレートの認識と車体色の判定とを別個の車両画像を用いずに行うことができる。ナンバープレートの認識用の車両画像と、車体色の判定用の車両画像とを別個にする必要がない。そのため、例えば、別個とした場合には、２つの撮影部２６が必要となるが、本実施形態の車両識別システム１０では、１つの撮影部２６を設ければよい。また例えば、それぞれ用に連続して撮影を２回行う場合は、２回目の撮影ではアイリスの調整が間に合わず適切に撮影されない懸念が生じるが、本実形態では、1回の撮影ですむため、そのような懸念が生じない。
【０１１５】
なお、上記車両識別処理では、車体色パターン判定処理部４２による処理と、車体色総合判定処理部４４による処理とを一貫して行っていたが、これに限らず、例えば、別個の処理としてもよい。例えば、図１０に示した一連の車体色パターン判定処理部４２による処理を一つの処理とし、図１１に示した一連の車体色総合判定処理部４４による処理を一つの処理としてもよい。この場合、両処理を行うタイミングを異ならせてもよい。例えば、車体色パターン判定処理部４２よる処理は、認識装置１２から送信データを受信する毎に行うようにしてもよい。また、車体色総合判定処理部４４による処理は、１日に１回など、車体色パターン判定処理部４２による処理よりも低頻度で行うようにしてもよい。
【０１１６】
また、本実施形態では、検索部５２を車両識別装置１４の管理サーバ２０内に設けたがこれに限らない。例えば、管理サーバ２０外に設けてもよい。また例えば、検索部５２を車両識別装置１４と別の装置としてもよい。具体的には、別の端末装置や検索装置等としてもよい。
【０１１７】
また、本実施形態では、車両識別装置１４の管理サーバ２０の車体色パターン判定処理部４２で、車体色候補を判定しているが、これに限らず、認識装置１２で車体色候補を判定するようにしてもよい。例えば、認識装置１２の認識処理装置２８の認識処理部３２における認識処理の一貫として車体色候補の判定を行ってもよい。
【０１１８】
また、本実施形態では、ナンバープレート周辺の平均輝度やボンネット平均輝度を認識装置１２の認識処理部３２における認識処理で算出していたが、これに限らない。認識装置１２の認識処理部３２で行った認識処理の一部または全部を車両識別装置１４で行うようにしてもよい。
【０１１９】
図１３に、具体的一例として、車両の画像を撮影し、撮影画像を送信するのみの認識装置と、受信した車両画像から上述した認識処理を行う場合の車両識別装置とを備えた場合の車両識別システムの概略構成を示す。なお、図１３において、図２に示した車両識別システム１０と同様の構成については、同一の符号を付している。図１３に示した車両識別システム２１０では、認識装置２１２の認識処理装置２２８は、フレームメモリ３０、画像圧縮部３４、及び送受信部３６を備えている。認識装置２１２は、撮影部２６により撮影した車両画像を画像圧縮部３４で圧縮し、圧縮した画像データと撮影条件とを送信データとして送受信部３６から車両識別装置２１４に送信する。一方、車両識別装置２１４の蓄積サーバ２２０は、送受信部４０、車体色パターン判定処理部４２、車体色総合判定処理部４４、検索部５２、及び認識処理部２３２を備えている。認識処理部２３２は、上述した認識処理のステップＳ１０４及びＳ１０６（図９参照）を行う。
【０１２０】
また、上記では、車両識別プログラム９２が記憶部８６に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、車両識別プログラム９２を記憶媒体に記録された形態で提供することも可能である。記憶媒体としては、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory）、及びＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等が挙げられる。また、認識処理プログラム７０及び蓄積プログラム１１２についても、車両識別プログラム９２と同様に、記憶媒体に記録された形態で提供することも可能である。
【０１２１】
以上の上記実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【０１２２】
（付記１）
同一車両における車体の複数箇所の基準部分及び前記車両のナンバープレートを各々含む複数の画像毎に、前記基準部分から車体色を判定して車体色候補とする判定部と、
前記複数の画像の各々における前記複数箇所の基準部分の輝度に関する情報に基づいて、前記複数の画像の各々に対して前記判定部が判定した前記車体色候補から前記車両の車体の色を決定する決定部と、
を備えた車両識別装置。
【０１２３】
（付記２）
前記判定部は、前記輝度に関する情報に基づいて、撮影条件に応じた前記車体色候補の判定精度を表す判定情報を前記車体色候補に付与し、
前記決定部は、前記複数の画像の各々に対する前記車体色候補に付与された前記判定情報に基づいて、前記車両の車体の色を決定する、
付記１に記載の車両識別装置。
【０１２４】
（付記３）
前記決定部は、さらに、同色の前記車体色候補が付与された画像の数に基づいて、前記車両の車体の色を決定する、
付記２に記載の車両識別装置。
【０１２５】
（付記４）
前記判定情報は、前記複数箇所の基準部分各々の輝度が所定範囲内で、かつ前記複数箇所の基準部分の輝度の差が小さいほど、高い判定精度となるように定められている、
付記２または付記３に記載の車両識別装置。
【０１２６】
（付記５）
前記複数箇所の基準部分のうちの１箇所は、前記車両の車体における前記ナンバープレートの周辺の領域部分である、
付記１から付記４のいずれか１項に記載の車両識別装置。
【０１２７】
（付記６）
前記決定部は、前記車両の前側のナンバープレートを各々含む前記複数の画像に基づいて、前記車両の車体の色を決定する、
付記１から付記５のいずれか１項に記載の車両識別装置。
【０１２８】
（付記７）
同一車両における車体の複数箇所の基準部分及び前記車両のナンバープレートを含む画像を撮影する撮影部と、前記撮影部により撮影された前記画像から、前記画像における前記複数箇所の基準部分の輝度に関する情報を算出する算出部と、を含む認識装置と、
複数の前記認識装置各々の前記撮影部により撮影された、同一車両の複数の前記画像毎に、前記基準部分から車体色を判定して車体色候補とする判定部と、複数の前記画像の各々における前記複数箇所の基準部分の輝度に関する情報に基づいて、前記複数の画像の各々に対して前記判定部が判定した前記車体色候補から前記車両の車体の色を決定する決定部と、を含む車両識別装置と、
を備えた車両識別システム。
【０１２９】
（付記８）
前記車両識別装置の前記判定部は、前記輝度に関する情報に基づいて、撮影条件に応じた前記車体色候補の判定精度を表す判定情報を前記車体色候補に付与し、
前記車両識別装置の前記決定部は、前記複数の画像の各々に対する前記車体色候補に付与された前記判定情報に基づいて、前記車両の車体の色を決定する、
付記７に記載の車両識別システム。
【０１３０】
（付記９）
前記車両識別装置の前記決定部は、さらに、同色の前記車体色候補が付与された画像の数に基づいて、前記車両の車体の色を決定する、
付記８に記載の車両識別システム。
【０１３１】
（付記１０）
前記判定情報は、前記複数箇所の基準部分各々の輝度が所定範囲内で、かつ前記複数箇所の基準部分の輝度の差が小さいほど、高い判定精度となるように定められている、
付記８または付記９に記載の車両識別システム。
【０１３２】
（付記１１）
前記複数箇所の基準部分のうちの１箇所は、前記車両の車体における前記ナンバープレートの周辺の領域部分である、
付記７から付記１０のいずれか１項に記載の車両識別システム。
【０１３３】
（付記１２）
前記車両識別装置の前記決定部は、前記車両の前側のナンバープレートを各々含む前記複数の画像に基づいて、前記車両の車体の色を決定する、
付記７から付記１１のいずれか１項に記載の車両識別システム。
【０１３４】
（付記１３）
同一車両における車体の複数箇所の基準部分及び前記車両のナンバープレートを含む画像を撮影する撮影部を含む認識装置と、
複数の前記認識装置各々の前記撮影部により撮影された複数の前記画像毎に、前記基準部分から車体色を判定して車体色候補とする判定部と、複数の前記画像の各々における前記複数箇所の基準部分の輝度に関する情報に基づいて、複数の前記画像の各々に対して前記判定部が判定した前記車体色候補から前記車両の車体の色を決定する決定部と、を含む車両識別装置と、
を備えた車両識別システム。
【０１３５】
（付記１４）
前記車両識別装置の前記判定部は、前記輝度に関する情報に応じて、撮影条件に応じた前記車体色候補の判定精度を表す判定情報を前記車体色候補に付与し、
前記車両識別装置の前記決定部は、前記複数の画像の各々に対する前記車体色候補に付与された前記判定情報に基づいて、前記車両の車体の色を決定する、
付記１３に記載の車両識別システム。
【０１３６】
（付記１５）
前記車両識別装置の前記決定部は、さらに、同色の前記車体色候補が付与された画像の数に基づいて、前記車両の車体の色を決定する、
付記１４に記載の車両識別システム。
【０１３７】
（付記１６）
前記判定情報は、前記複数箇所の基準部分各々の輝度が所定範囲内で、かつ前記複数箇所の基準部分の輝度の差が小さいほど、高い判定精度となるように定められている、
付記１４または付記１５に記載の車両識別システム。
【０１３８】
（付記１７）
前記複数箇所の基準部分のうちの１箇所は、前記車両の車体における前記ナンバープレートの周辺の領域部分である、
付記１３から付記１６のいずれか１項に記載の車両識別システム。
【０１３９】
（付記１８）
前記車両識別装置の前記決定部は、前記車両の前側のナンバープレートを各々含む前記複数の画像に基づいて、前記車両の車体の色を決定する、
付記１３から付記１７のいずれか１項に記載の車両識別システム。
【０１４０】
（付記１９）
コンピュータに、
同一車両における車体の複数箇所の基準部分及び前記車両のナンバープレートを含む複数の画像毎に、前記基準部分から車体色を判定して車体色候補とし、
前記複数の画像の各々における前記複数箇所の基準部分の輝度に関する情報に基づいて、前記複数の画像の各々に対して前記車体色候補から前記車両の車体の色を決定する、
ことを含む処理を実行させる車両識別方法。
【０１４１】
（付記２０）
前記輝度に関する情報に応じて、撮影条件に応じた前記車体色候補の判定精度を表す判定情報を前記車体色候補に付与し、
前記複数の画像の各々に対する前記車体色候補に付与された前記判定情報に基づいて、前記車両の車体の色を決定する、
付記１９記載の車両識別方法。
【０１４２】
（付記２１）
さらに、同色の前記車体色候補が付与された画像の数に基づいて、前記車両の車体の色を決定する、
付記２０に記載の車両識別方法。
【０１４３】
（付記２２）
前記判定情報は、前記複数箇所の基準部分各々の輝度が所定範囲内で、かつ前記複数箇所の基準部分の輝度の差が小さいほど、高い判定精度となるように定められている、
付記２０または付記２１に記載の車両識別方法。
【０１４４】
（付記２３）
前記複数箇所の基準部分のうちの１箇所は、前記車両の車体における前記ナンバープレートの周辺の領域部分である、
付記１９から付記２２のいずれか１項に記載の車両識別方法。
【０１４５】
（付記２４）
前記車両の前側のナンバープレートを各々含む前記複数の画像に基づいて、前記車両の車体の色を決定する、
付記１９から付記２３のいずれか１項に記載の車両識別方法。
【０１４６】
（付記２５）
コンピュータに、
同一車両における車体の複数箇所の基準部分及び前記車両のナンバープレートを含む複数の画像毎に、前記基準部分から車体色を判定して車体色候補とし、
前記複数の画像の各々における前記複数箇所の基準部分の輝度に関する情報に基づいて、前記複数の画像の各々に対して前記車体色候補から前記車両の車体の色を決定する、
ことを含む処理を実行させる車両識別プログラム。
【０１４７】
（付記２６）
前記輝度に関する情報に応じて、撮影条件に応じた前記車体色候補の判定精度を表す判定情報を前記車体色候補に付与し、
前記複数の画像の各々に対する前記車体色候補に付与された前記判定情報に基づいて、前記車両の車体の色を決定する、
付記２５に記載の車両識別プログラム。
【０１４８】
（付記２７）
さらに、同色の前記車体色候補が付与された画像の数に基づいて、前記車両の車体の色を決定する、
付記２６に記載の車両識別プログラム。
【０１４９】
（付記２８）
前記判定情報は、前記複数箇所の基準部分各々の輝度が所定範囲内で、かつ前記複数箇所の基準部分の輝度の差が小さいほど、高い判定精度となるように定められている、
付記２６または付記２７に記載の車両識別プログラム。
【０１５０】
（付記２９）
前記複数箇所の基準部分のうちの１箇所は、前記車両の車体における前記ナンバープレートの周辺の領域部分である、
付記２５から付記２８のいずれか１項に記載の車両識別プログラム。
【０１５１】
（付記３０）
前記車両の前側のナンバープレートを各々含む前記複数の画像に基づいて、前記車両の車体の色を決定する、
付記２５から付記２９のいずれか１項に記載の車両識別プログラム。
【符号の説明】
【０１５２】
１０、２１０  車両識別システム
１２、２１２  認識装置
１４、２１４  車両識別装置
２０、２２０  管理サーバ
２２  蓄積サーバ
２８、２２８  認識処理装置
３２、２３２  認識処理部
４２  車体色パターン判定処理部
４４  車体色総合判定処理部
６０、８０、１００  コンピュータ
６２、５２、１０２  ＣＰＵ
８４、１０６、６４  メモリ
８６、１０８、６６  記憶部
７０  認識処理プログラム
９２  車両識別プログラム
１１２  蓄積プログラム
【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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