(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
深層学習に基づくナンバープレート分類方法であって、電子装置に応用され、
端末装置によって送信された、対応する車両のナンバープレート情報を有する少なくとも１枚の写真を取得するステップと、
取得された少なくとも1枚の写真を前処理して、前処理した前記少なくとも1枚の写真を予め訓練された識別モデルの入力パラメーターに適合させるステップと、
前処理された前記少なくとも１枚の写真を予め訓練された識別モデルに入力し、予め訓練された識別モデルを使用して前記少なくとも１枚の写真に対応する車両用途情報を識別し、且つ前記少なくとも１枚の写真に対応する車両用途情報を端末装置に送信するステップと、
を備え、
前記予め訓練された識別モデルは、訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルであり、前記深層畳み込みニューラルネットワークモデルの訓練プロセスは、
予め設定された数量のナンバープレート情報付きの写真サンプルを取得するステップと、
取得された写真サンプルの中のナンバープレート情報に対応する車両用途に基づいて、取得された写真サンプルを車両用途に応じて分類して少なくとも１つの写真種類を得るステップと、
各写真種類の中の各写真サンプルをホワイトニングし、且つホワイトニングした後の各写真サンプルのサイズを調整し、調整した後の各写真サンプルを回転することによって各写真種類の中の写真サンプル集合を得るステップと、
各写真種類の中の写真サンプル集合内から各写真種類の中の訓練される写真サンプルの集合及び各写真種類の中の検証待ちの写真サンプルの集合を取得するステップと、
各写真種類の中の訓練待ちの写真サンプルの集合の写真サンプルを深層畳み込みニューラルネットワークモデルに順次に入力し、予め設定された適応モーメント推定（ａｄａｐｔｉｖｅ  ｍｏｍｅｎｔ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ、Ａｄａｍ）の訓練アルゴリズムを使用してナンバープレート情報によって車両用途を識別するための深層畳み込みニューラルネットワークモデルを訓練し、且つ各写真種類の中の検証される写真サンプル集合の写真サンプルを使用して訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルを検証するステップと、を備え、
前記写真は複数の写真であり、対応する車両用途によって分類され、同じ車両用途に対応する写真は、同じ写真種類に分類され、異なる車両用途に対応する写真は、異なる写真種類に分類されるステップをさらに備え、
前記車両用途は、貨物自動車用、警察用、自家用車及び軍事用を備えることを特徴とする深層学習に基づくナンバープレート分類方法。
【請求項２】
深層学習に基づくナンバープレート分類システムであって、電子装置内で実行され、前記システムは、
端末装置によって送信された、対応する車両のナンバープレート情報を有する少なくとも１枚の写真を取得することに用いられる取得モジュールと、
少なくとも1枚の写真を前処理して、前処理した少なくとも1枚の写真を予め訓練された識別モデルの入力パラメーターに適合させることに用いられる前処理モジュールと、
前処理された前記少なくとも１枚の写真を予め訓練された識別モデルに入力し、訓練された識別モデルを使用して前記少なくとも１枚の写真に対応する車両用途情報を識別し、且つ前記少なくとも１枚の写真に対応する車両用途情報を端末装置に送信する識別モジュールと、
前記少なくとも1枚の写真が複数の写真である場合、前記少なくとも1枚の写真に対応する車両用途によって前記少なくとも1枚の写真を分類し、同じ車両用途に対応する写真は、同じ写真種類に分類され、異なる車両用途に対応する写真は、異なる写真種類に分類されることに用いられる分類モジュールと、
を備え、
前記予め訓練された識別モデルは、訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルであり、前記深層畳み込みニューラルネットワークモデルの訓練プロセスは、
予め設定された数量のナンバープレート情報付きの写真サンプルを取得し、
取得された写真サンプルの中のナンバープレート情報に対応する車両用途に基づいて、取得された写真サンプルを車両用途に応じて分類して少なくとも１つの写真種類を得、
各写真種類の中の各写真サンプルをホワイトニングし、且つホワイトニングした後の各写真サンプルのサイズを調整し、調整した後の各写真サンプルを回転することによって各写真種類の中の写真サンプル集合を得、
各写真種類の中の写真サンプル集合内から各写真種類の中の訓練待ちの写真サンプルの集合及び各写真種類の中の検証待ちの写真サンプルの集合を取得し、
各写真種類の中の訓練される写真サンプルの集合の写真サンプルを前記深層畳み込みニューラルネットワークモデルに順次に入力し、予め設定された適応モーメント推定（ａｄａｐｔｉｖｅ  ｍｏｍｅｎｔ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ、Ａｄａｍ）の訓練アルゴリズムを使用してナンバープレート情報によって車両用途を識別するための深層畳み込みニューラルネットワークモデルを訓練し、且つ各写真種類の中の検証待ちの写真サンプル集合の写真サンプルを使用して訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルを検証する
ことを備え、
前記車両用途は、貨物自動車用、警察用、自家用車及び軍事用を備えることを特徴とする深層学習に基づくナンバープレート分類システム。
【請求項３】
電子装置であって、処理装置と、記憶装置と、深層学習に基づくナンバープレート分類システムと、を備え、前記ナンバープレート分類システムは、前記記憶装置に格納され、少なくとも１つのコンピュータ読み取り可能な命令を備え、前記少なくとも１つのコンピュータ読み取り可能な命令は、前記処理装置によって実行され、以下の操作、すなわち、
端末装置によって送信された少なくとも１枚の写真を取得し、前記写真は、対応する車両のナンバープレート情報を有し、
取得された少なくとも1枚の写真を前処理して、前処理した少なくとも1枚の前記写真を予め訓練された識別モデルの入力パラメーターに適合させ、
前処理された前記少なくとも１枚の写真を予め訓練された識別モデルに入力し、訓練された識別モデルを使用して前記少なくとも１枚の写真に対応する車両用途情報を識別し、且つ前記少なくとも１枚の写真に対応する車両用途情報を端末装置に送信すること
を実行し、
前記予め訓練された識別モデルは、訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルであり、前記深層畳み込みニューラルネットワークモデルの訓練プロセスは、
予め設定された数量のナンバープレート情報付きの写真サンプルを取得し、
取得された写真サンプルの中のナンバープレート情報に対応する車両用途に基づいて、取得された写真サンプルを車両用途に応じて分類して少なくとも１つの写真種類を得、
各写真種類の中の各写真サンプルをホワイトニングし、且つホワイトニングした後の各写真サンプルのサイズを調整し、調整した後の各写真サンプルを回転することによって各写真種類の中の写真サンプル集合を得、
各写真種類の中の写真サンプル集合内から各写真種類の中の訓練待ちの写真サンプルの集合及び各写真種類の中の検証待ちの写真サンプルの集合を取得し、
各写真種類の中の訓練される写真サンプルの集合の写真サンプルを前記深層畳み込みニューラルネットワークモデルに順次に入力し、予め設定された適応モーメント推定（ａｄａｐｔｉｖｅ  ｍｏｍｅｎｔ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ、Ａｄａｍ）の訓練アルゴリズムを使用してナンバープレート情報によって車両用途を識別するための深層畳み込みニューラルネットワークモデルを訓練し、且つ各写真種類の中の検証待ちの写真サンプル集合の写真サンプルを使用して訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルを検証し、
前記写真は複数の写真であり、対応する車両用途によって分類され、同じ車両用途に対応する写真は、同じ写真種類に分類され、異なる車両用途に対応する写真は、異なる写真種類に分類され、
前記車両用途は、貨物自動車用、警察用、自家用車及び軍事用を備える、
ことを備える電子装置。
【請求項４】
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、それには、処理装置によって実行されて以下の操作を実現するための少なくとも１つのコンピュータ読み取り可能な命令が記憶され、
端末装置によって送信された少なくとも１枚の写真を取得し、前記写真は、対応する車両のナンバープレート情報を有し、
取得された少なくとも1枚の写真を前処理して、前処理した少なくとも1枚の写真を予め訓練された識別モデルの入力パラメーターに適合させ、
前処理された前記少なくとも１枚の写真を予め訓練された識別モデルに入力し、予め訓練された識別モデルを使用して前記少なくとも１枚の写真に対応する車両用途情報を識別し、且つ前記少なくとも１枚の写真に対応する車両用途情報を端末装置に送信し、
前記予め訓練された識別モデルは、訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルであり、前記深層畳み込みニューラルネットワークモデルの訓練プロセスは、
予め設定された数量のナンバープレート情報付きの写真サンプルを取得し、
取得された写真サンプルの中のナンバープレート情報に対応する車両用途に基づいて、取得された写真サンプルを車両用途に応じて分類して少なくとも１つの写真種類を得、
各写真種類の中の各写真サンプルをホワイトニングし、且つホワイトニングした後の各写真サンプルのサイズを調整し、調整した後の各写真サンプルを回転することによって各写真種類の中の写真サンプル集合を得、
各写真種類の中の写真サンプル集合内から各写真種類の中の訓練待ちの写真サンプルの集合及び各写真種類の中の検証待ちの写真サンプルの集合を取得し、
各写真種類の中の訓練される写真サンプルの集合の写真サンプルを前記深層畳み込みニューラルネットワークモデルに順次に入力し、予め設定された適応モーメント推定（ａｄａｐｔｉｖｅ  ｍｏｍｅｎｔ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ、Ａｄａｍ）の訓練アルゴリズムを使用してナンバープレート情報によって車両用途を識別するための深層畳み込みニューラルネットワークモデルを訓練し、且つ各写真種類の中の検証待ちの写真サンプル集合の写真サンプルを使用して訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルを検証する
ことを備え、
前記写真は複数の写真であり、対応する車両用途によって分類され、同じ車両用途に対応する写真は、同じ写真種類に分類され、異なる車両用途に対応する写真は、異なる写真種類に分類され、
前記車両用途は、貨物自動車用、警察用、自家用車及び軍事用を備える、
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、２０１６年６月２４日に出願され、「深層学習に基づくナンバープレート分類方法及びシステム」と題された中国特許出願第２０１６１０４７０９０６９号の優先権を主張し、その全体の内容が参照により本明細書に組み込まれている。
【背景技術】
【０００２】
本発明は、データ処理技術分野に関するものであり、深層学習に基づくナンバープレート分類方法、システム、電子装置及び記憶媒体に関するものである。
【０００３】
現在、保険会社は、車両保険事業（例えば、車両保険賠償事業である）における多くの賠償車両の写真を取得する必要があり、保険会社は、賠償車両の写真を効果的に管理するために、一般的に手動によって各賠償車両の写真の中の関連車両用途（例えば、貨物自動車用、警察用、自家用車、軍事用等々である）を確認し、それから車両用途に応じて手動で賠償車両の写真を分類するが、このやり方は、多くの人員、材料が無駄になるだけでなく、間違い易い。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記したような内容に鑑みると、本発明は、車両用途を自動で正確に識別し、且つ正確に分類することができ、精度及び作業効率を向上させることができる深層学習に基づくナンバープレート分類方法、システム、電子装置及び記憶媒体を提供する必要がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
深層学習に基づくナンバープレート分類方法は、電子装置に応用され、
端末装置によって送信された少なくとも１枚の写真を取得し、前記写真は、対応する車両のナンバープレート情報を有するステップと、
取得された少なくとも1枚の写真を前処理して、前処理した少なくとも1枚の写真を予め訓練された識別モデルの入力パラメーターに適合させるステップと、
前処理された前記少なくとも１枚の写真を予め訓練された識別モデルに入力し、予め訓練された識別モデルを使用して前記少なくとも１枚の写真に対応する車両用途情報を識別し、且つ前記少なくとも１枚の写真に対応する車両用途情報を端末装置に送信するステップと、を備える。
【０００６】
深層学習に基づくナンバープレート分類システムは、電子装置に応用され、
端末装置によって送信された少なくとも１枚の写真を取得し、前記写真は、対応する車両のナンバープレート情報を有することに用いられる取得モジュールと、
取得された少なくとも1枚の写真を前処理して、前処理した少なくとも1枚の写真を予め訓練された識別モデルの入力パラメーターに適合させることに用いられる前処理モジュールと、
前処理された前記少なくとも１枚の写真を予め訓練された識別モデルに入力し、予め訓練された識別モデルを使用して前記少なくとも１枚の写真に対応する車両用途情報を識別し、且つ前記少なくとも１枚の写真に対応する車両用途情報を端末装置に送信する識別モジュールと、を備える。
【０００７】
電子装置は、処理装置と、記憶装置と、深層学習に基づくナンバープレート分類システムと、を備え、前記ナンバープレート分類システムは、記憶装置に格納され、少なくとも１つのコンピュータ読み取り可能な命令を備え、前記少なくとも１つのコンピュータ読み取り可能な命令は、前記処理装置によって実行され、以下の操作、すなわち、
端末装置によって送信された少なくとも１枚の写真を取得し、前記写真は、対応する車両のナンバープレート情報を有し、
取得された少なくとも1枚の写真を前処理して、前処理した少なくとも1枚の写真を予め訓練された識別モデルの入力パラメーターに適合させ、
前処理された前記少なくとも１枚の写真を予め訓練された識別モデルに入力し、予め訓練された識別モデルを使用して前記少なくとも１枚の写真に対応する車両用途情報を識別し、且つ前記少なくとも１枚の写真に対応する車両用途情報を端末装置に送信すること
を実行する車両用途情報を端末装置に送信する。
【０００８】
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体には、処理装置によって実行されて以下の操作を実現するための少なくとも１つのコンピュータ読み取り可能な命令が記憶され、
端末装置によって送信された少なくとも１枚の写真を取得し、前記写真は、対応する車両のナンバープレート情報を有し、
取得された少なくとも1枚の写真を前処理して、前処理した少なくとも1枚の写真を予め訓練された識別モデルの入力パラメーターに適合させ、
前処理された前記少なくとも１枚の写真を予め訓練された識別モデルに入力し、予め訓練された識別モデルを使用して前記少なくとも１枚の写真に対応する車両用途情報を識別し、且つ前記少なくとも１枚の写真に対応する車両用途情報を端末装置に送信する。
【発明の効果】
【０００９】
上述した技術方案から分かるように、本発明は、まず予め設定されたアルゴリズムを使用してナンバープレート情報に基づいて車両用途を識別するための識別モデルを訓練することによって予め訓練された識別モデルを得る。次に予め訓練された識別モデルに各写真を入力し、予め訓練された識別モデルを用いて各写真に対応する車両用途情報を識別し、且つ識別した各写真に対応する車両用途情報を端末装置に伝送し、各写真に対応する車両用途情報に基づいて同じ車両用途の写真を１つの種類に分類する。本発明は、写真における車両用途を自動で正確に識別し、且つ正確に分類することができ、精度及び作業効率を向上させる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明に係る深層学習に基づくナンバープレート分類方法の好ましい実施形態の応用環境図である。
【図２】本発明に係る深層学習に基づくナンバープレート分類方法の好ましい実施形態のフローチャートである。
【図３】本発明に係る深層畳み込みニューラルネットワークモデルのモデル構造図である。
【図４】本発明に係る深層学習に基づくナンバープレート分類システムの機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１に示すように、本発明に係る深層学習に基づくナンバープレート分類方法の好ましい実施形態の応用環境を示す図である。該応用環境図は、電子装置１及び携帯端末２を備える。前記電子装置１は、ネットワークや近距離無線通信技術などの適切な技術を介して端末装置２とデータの通信を行うことができる。
【００１２】
前記携帯端末２は、キーボード、マウス、リモコン、タッチパッド又は音声制御装置などを介してユーザーとヒューマンコンピュータインタラクションすることができるいずれか一種の電子製品、例えば、パソコン、タブレットパソコン、スマートフォン、携帯情報端末（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ、ＰＤＡ）、ゲーム機、インターネットプロトコルテレビジョン（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ  Ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ、ＩＰＴＶ）、インテリジェントウェアラブル端末等々を含むが、これらに限定されるものではない。その中において、前記ユーザー装置及びネットワーク装置が設置されるネットワークは、インターネット、広域ネットワーク、メトロポリタンエリアネットワーク、ローカルエリアネットワーク、仮想プライベートネットワーク（Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＶＰＮ）などを含むがこれらに限定されるものではない。
【００１３】
前記電子装置１は、予め設定される又は格納されている命令に従って、数値計算及び／又は情報処理を自動的に行う処理装置である。前記電子装置１は、コンピュータでも、単一のウェブサーバでも、複数のウェブサーバによって形成されるサーバ群、又はクラウドコンピューティングに基づいて複数のホストまたはウェブサーバによって構成されるクラウドであってもよく、その中において、クラウドコンピューティングは、分散コンピューティングの中の一種であり、複数の疎結合のコンピュータを結び付けることで1台の仮想的な高性能コンピュータを構成する。
【００１４】
本実施形態において、電子装置１は、深層学習に基づくナンバープレート分類システム１０（以下、「分類システム」と略称する）、記憶装置１１及び処理装置１２などを備える。処理装置１２は、電子装置１の実行を支援することに用いられ、１つ又は複数のマイクロプロセッサ、デジタルプロセッサ等々を備えることができる。記憶装置１１は、各種のデータ及びコンピュータ読み取り可能な命令を格納することに用いられ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ又はＦｌａｓｈ  Ｍｅｍｏｒｙ（フラッシュメモリー）などのような１つ又は複数の不揮発性記憶媒体を備えることができる。
【００１５】
分類システム１０は、まず、予め設定されたアルゴリズムを使用してナンバープレート情報に基づいて車両用途を識別するための識別モデルを訓練することによって予め設定された識別モデルを得る。次に各写真を予め設定された識別モデルに入力し、予め設定された識別モデルを用いて各写真に対応する車両用途情報を識別し、且つ識別した各写真に対応する車両用途情報を端末装置２に伝送し、各写真に対応する車両用途情報に基づいて同じ車両用途の写真は１つの種類に分類することができる。１つの実施形態において、分類システム１０は、記憶装置１１に格納され、記憶装置１１に格納されている少なくとも１つのコンピュータ読み取り可能な命令を備え、前記少なくとも１つのコンピュータ読み取り可能な命令は、処理装置１２によって実行されることによって、本発明の各実施形態のナンバープレート分類方法を実現する。後述するように、前記少なくとも１つのコンピュータ読み取り可能な命令は、各部分によって実現される機能に応じて異なり、異なる論理モジュールに分けられる。
【００１６】
本発明は、写真における車両用途を自動で正確に識別し、且つ正確に分類することができ、精度及び作業効率を向上させる。
【００１７】
図２に示すように、本発明に係る深層学習に基づくナンバープレート分類方法の好ましい実施形態のフローチャートである。本実施形態の深層学習に基づくナンバープレート分類方法は、フローチャートに示すようなステップに限定されるものではなく、これ以外のフローチャートに示すようなステップにおいて、あるステップは省略でき、ステップの間の手順も変更することができる。
【００１８】
Ｓ１０：端末装置２によって送信された少なくとも１枚の写真を取得する。
【００１９】
本実施形態において、端末装置２は、車両用途識別インタフェースを表示できるように配置される。端末装置２は、ユーザーの操作に応答し、前記車両用途識別インタフェースを表示する。例えば、端末装置２は、ブラウザシステムを介して電子装置１にアクセスし、電子装置１は、前記車両用途識別インタフェースを前記ブラウザシステムに送信して表示させる。或いは、前記分類システム１０は、１つのクライアントシステムに対応し、前記クライアントシステムは、前記端末装置２にインストールされる。前記端末装置２のクライアントシステムは、実行した後に前記車両用途識別インタフェースを生成して表示する。
【００２０】
前記車両用途識別インタフェースは、１枚の写真の識別コントロール及び複数の写真の識別コントロールを備える。ユーザーは、前記１枚の写真の識別コントロールを介して前記１枚の写真のナンバープレートに対応する車両用途を識別するための命令を電子装置１に送信し、且つ１枚のナンバープレート情報付きの写真をアップロードすることができる。ユーザーは、前記複数の写真の識別コントロールを介して前記複数の写真のナンバープレートに対応する車両用途を識別するための命令を電子装置１に送信し、且つ複数のナンバープレート情報付きの写真をアップロードすることができる。
【００２１】
Ｓ１１：取得された少なくとも1枚の写真を前処理して、前処理した少なくとも1枚の写真を予め訓練された識別モデルの入力パラメーターに適合させる。
【００２２】
本実施形態において、前記少なくとも1枚の写真は、１枚の写真かもしれないし複数の写真かもしれない。上述した「取得された少なくとも1枚の写真を前処理して、前処理した少なくとも1枚の写真を事前に訓練された識別モデルの入力パラメーターに適合させる」は、以下のステップを備える。
【００２３】
（１）前記少なくとも1枚の写真をホワイトニングして画像内に含まれるノイズ画素を除去し、ホワイトニングした各写真の画素平均値が０であり、且つ画素分散が１である。
【００２４】
他の実施形態においては、フィルタ、例えば、ガウシアンローパスフィルタ、平均化フィルタ、ガウシアンフィルタ等々を介して前記少なくとも１枚の写真内に含まれるノイズ画素を除去することができる。
【００２５】
（２）予め訓練された識別モデルの入力次元に基づいてホワイトニングされた各写真のサイズを調整する。
【００２６】
本実施形態において、調整された各写真のサイズは、前記予め訓練された識別モデルの入力次元と同じである。前記入力次元は、画像のサイズであり、例えば、サイズは２５６×２５６である。前記ホワイトニングされた各写真のサイズが前記予め訓練された識別モデルの入力次元より大きい場合、前記ホワイトニングされた各写真を縮小する。前記ホワイトニングされた各写真のサイズが前記予め訓練された識別モデルの入力次元より小さい場合、前記ホワイトニングされた各写真を拡大する。
【００２７】
本実施形態において、前記予め訓練された識別モデルは、訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルである。前記深層畳み込みニューラルネットワークモデルは、１つの入力層、２０の畳み込み層、６つのプール層、３つの隠れ層及び１つの分類層から構成される。前記深層畳み込みニューラルネットワークモデルのモデル構造が図３に示されている。ここで、Ｃｏｎｖ  ａ−ｂ（例えば、Ｃｏｎｖ  ３−６４）は、このレイヤの畳み込みカーネルの次元がa×aであり、このレイヤの畳み込みカーネルの数がｂであることを表す。Ｍａｘｐｏｏｌ２は、前記プール層のプールカーネルの次元が２×２であることを表す。ＦＣ−ｃ（例えば、ＦＣ−６）は、この隠れ層（即ち全結合層）がｃ個の出力ノードを有することを表す。Ｓｏｆｔ−ｍａｘは、この分類層がソフトマックス分類器を使用して入力画像を分類することを表す。
【００２８】
本実施形態において、写真サンプルに基づいて訓練して学習した後訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルを得る。写真を前記訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルに入力すると、写真の中の車両用途を正確且つ自動で獲得することができる。一般的には、写真サンプルの数量が多ければ多いほど、前記訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルの識別率が高くなる。
【００２９】
本実施形態において、前記深層畳み込みニューラルネットワークモデルの訓練プロセスは、主として下記ステップを含む。
【００３０】
（１）予め設定された数量（例えば、５０万枚）のナンバープレート情報付きの写真サンプルを取得する。前記ナンバープレート情報には、登録番号等が含まれている。例えば、警察用のナンバープレートには「警」の単語等があり、軍事用のナンバープレートには「軍」の単語等がある。
【００３１】
（２）取得された写真サンプルの中のナンバープレート情報に対応する車両用途に基づいて、取得された写真サンプルを車両用途に応じて分類して少なくとも１つの写真種類を得る。
【００３２】
本実施形態において、前記車両用途は、貨物自動車用、警察用、自家用車及び軍事用を備えるが、これらに限定されるものではない。前記写真種類は、貨物自動車用写真種類、警察用写真種類、自家用車写真種類及び軍事用写真種類を備えるが、これらに限定されるものではない。
【００３３】
本実施形態において、同じ車両用途に対応する写真サンプルは、同じ写真種類に分類され、異なる車両用途に対応する写真サンプルは、異なる写真種類に分類される。
【００３４】
（３）各写真種類の中の各写真サンプルをホワイトニングし、且つホワイトニングした後の各写真サンプルのサイズを調整し、調整した後の各写真サンプルを回転することによって各写真種類の中の写真サンプル集合を得る。
【００３５】
本実施形態において、各写真種類の中の写真サンプル集合の取得方式は、以下によって具体的に実現する。
【００３６】
各写真種類の中の各写真サンプルをホワイトニングし、ホワイトニングした後の写真サンプルの画素値を０にさせ且つ分散を１にさせることによって写真サンプル内に含まれるノイズ画素を除去する。他の実施形態において、フィルタ、例えば、ガウシアンローパスフィルタ、平均化フィルタ及びガウスフィルタ等々を用いて少なくとも１枚の写真内に含まれるノイズ画素を除去することもできる。
【００３７】
ホワイトニングされた各写真サンプルのサイズを調整し、調整した各写真サンプルのサイズは、前記深層畳み込みニューラルネットワークモデルの入力次元と同じである。前記入力次元は、写真のサイズであり、例えば、サイズは２５６×２５６である。
【００３８】
各写真種類の中の各写真サンプルについて、予め設定された回転角度間隔（例えば、３０度）に従って各写真サンプルを回転させ、回転させた写真サンプルに対し、対応する角度に従って透視変更処理を行い、各写真サンプルの各回転角度での写真サンプル集合を得、従って各写真種類の中の写真サンプル集合を得る。
【００３９】
（４）各写真種類の中の写真サンプル集合内から各写真種類の中の訓練待ちの写真サンプルの集合及び各写真種類の中の検証待ちの写真サンプルの集合を取得する。
【００４０】
本実施形態において、各写真種類の中の写真サンプル集合内から第一所定比率（例えば、７０％）の写真サンプルの集合を抽出して各写真種類の中の訓練される写真サンプルの集合として、各写真種類の中の残りの写真サンプルの集合を各写真種類の中の検証される写真サンプル集合とする。
【００４１】
（５）各写真種類の中の訓練される写真サンプルの集合の写真サンプルを深層畳み込みニューラルネットワークモデルに順次に入力し、予め設定された訓練アルゴリズムを使用してナンバープレート情報によって車両用途を識別するための深層畳み込みニューラルネットワークモデルを訓練し、且つ各写真種類の中の検証される写真サンプル集合の写真サンプルを使用して訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルを検証する。
【００４２】
本実施形態において、各写真種類の中の検証される写真サンプル集合の写真サンプルを使用して訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルを検証する時、訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルの識別精度が予め設定された閾値（例えば、９５％）以上である場合、訓練が完了する。続いて訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルを使用してある写真の車両用途を正確に識別することができる。
【００４３】
訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルの識別精度が予め設定された閾値（例えば、９５％）未満である場合、注意情報が送信され、ユーザーにナンバープレート情報付きの写真サンプルの数量を増加して上述したステップ（１）〜（５）に従って深層畳み込みニューラルネットワークモデルを再び訓練することを注意する。
【００４４】
本実施形態において、深層畳み込みニューラルネットワークモデルの訓練原理は、下記になる。
【００４５】
前記深層畳み込みニューラルネットワークモデルの訓練は、第三オープンソースライブラリ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ  ｆｏｒ  Ｆａｓｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ、Ｃａｆｆｅ）付きのＣｉｆａｒ１０データ分類任務のパラメーターを採用する。Ｃａｆｆｅは、明確且つ効率的な深層学習フレームワークのオープンソースライブラリであり、データから有用な特徴を自主的に学習することができ、特にいくつかの画像等に対する。Ｃａｆｆｅ１０は、Ｃａｆｆｅの中の１つのデータベースである。
【００４６】
本実施形態において、前記予め設定された訓練アルゴリズムは、適応モーメント推定（ａｄａｐｔｉｖｅ  ｍｏｍｅｎｔ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ、Ａｄａｍ）である。Ａｄａｍアルゴリズムは、ランダム最適化に基づいているアルゴリズムであり、ｍｏｍｅｎｔｕｍの確率的勾配降下（Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ  ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｄｅｓｃｅｎｔ、ＳＧＤ）アルゴリズムに基づいて改善される。ｍｏｍｅｎｔｕｍの項を適応的に推定することによって、モデル訓練の目標を効率的に達成する。
【００４７】
深層畳み込みニューラルネットワークモデルの訓練プロセスは、分類誤差を最小にすることを目標とする。データセットＤと仮定すると、訓練中に最適化する必要がある目的関数は、データセット内の各サンプルを分類する平均誤差Ｌ（ｍ）である。
【００４８】
0006689972.tif 000002
【００４９】
ここで、ｆＭ（Ｄｊ）は、データセット内のｊ番目のサンプルの分類誤差であり、Ｍは、分類モデルを表し、λΓ（Ｍ）は、正則化項であり、λは正則化の強さを決める係数であり、Γ（Ｍ）は正則化関数であり、どのように誤差関数を正則化するかを制御することに用いられ、｜Ｎ｜は、データセットの総サンプル数を表す。データセットは、大規模のサンプルを含むため、サンプルのサブセットを使用して元のデータセットの平均誤差、即ち
0006689972.tif 000003
を推定する。
【００５０】
0006689972.tif 000004
【００５１】
ここで、｜ｎ｜は、サンプルのサブセットのサンプル数を表し、モデルは前項の伝送中に誤差を生じ、誤差勾配▽ｆｍ、正則化勾配▽Γ（Ｍ）を逆方向に伝播することによってモデルのパラメーターを更新する。ＳＧＤ＋ＢＰに基づく通常の最適化アルゴリズムとは異なる。前記アルゴリズムは、次のように更新される。
【００５２】
0006689972.tif 000005
【００５３】
ここで、▽Ｌ（Ｍｔ）は、目的関数の勾配を表し、ｍｔとνｔは、それぞれタイミングがｔである時に目的関数の勾配の一次モーメント（平均値）と二次モーメント（分散した平方偏差）の推定であり、α1は、一次モーメントに対応する減衰率を表し、α2は、二次モーメントに対応する減衰率を表し、εは、予め設定された定数であり、αは、ステップサイズを表し、ｔは、タイミングｔｉｍｅｓｔｅｐ又は反復回数を表し、Ｍは、分類モデルを表し、iは、i番目のサンプルを表す。
【００５４】
訓練プロセスにおいて、その中、これらの３つのパラメーターは、それぞれ０．９、０．９９、１０−８のような既定値を取る。最適化プロセスにおけるＡｄａｍアルゴリズムの平滑化と高速収束の機能により、収集された標本データが小さくてもモデルを迅速に収束させて所望の分類精度を得ることができる。
【００５５】
Ｓ１２：前処理された前記少なくとも１枚の写真を予め訓練された識別モデルに入力し、訓練された識別モデルを使用して前記少なくとも１枚の写真に対応する車両用途情報を識別し、且つ前記少なくとも１枚の写真に対応する車両用途情報を端末装置２に送信する。
【００５６】
本実施形態において、上述した前記予め訓練された識別モデルを訓練する原理に基づいて理解できることは、前記予め訓練された識別モデルは、ナンバープレート情報によって車両用途を識別する。従って、前処理された前記少なくとも１枚の写真を予め訓練された識別モデルの入力として、前記少なくとも１枚の写真に対応する車両用途情報を正確に識別することができる。
【００５７】
本実施形態において、前記少なくとも1枚の写真が１枚の写真である場合、前記１枚の写真に対応する車両用途情報を前記端末装置２に送信する。前記少なくとも1枚の写真が複数の写真である場合、前記各写真の名称及び各写真に対応する車両用途情報を前記端末装置２に送信する。
【００５８】
他の実施形態において、前記少なくとも1枚の写真が複数の写真である場合、前記少なくとも1枚の写真に対応する車両用途によって前記少なくとも1枚の写真を分類する。
【００５９】
本実施形態において、前記車両用途は、貨物自動車用、警察用、自家用車及び軍事用を備えるが限定されるものではない。前記写真種類は、貨物自動車用写真種類、警察用写真種類、自家用車写真種類及び軍事用写真種類を備えるが限定されるものではない。
【００６０】
本実施形態において、同じ車両用途に対応する写真サンプルは、同じ写真種類に分類され、異なる車両用途に対応する写真サンプルは、異なる写真種類に分類される。分類された写真の種類及び各写真種類の中の各写真の名称及び各写真に対応する車両用途情報を前記端末装置２に送信する。
【００６１】
図４に示すように、前記分類システム１０のプログラムコードは、その異なる機能に応じて複数の機能モジュールに分けられても良い。本実施形態において、前記分類システム１０は、取得モジュール１００と、前処理モジュール１０２と、訓練モジュール１０３と、識別モジュール１０４と、分類モジュール１０５と、を備える。以下の実施形態における各モジュールの機能を具体的に説明する。
【００６２】
前記取得モジュール１００は、端末装置２によって送信された少なくとも１枚の写真を取得し、前記写真は、対応する車両のナンバープレート情報を有することに用いられる。
【００６３】
本実施形態において、端末装置２は、車両用途識別インタフェースを表示できるように配置される。端末装置２は、ユーザーの操作によって応答され、前記車両用途識別インタフェースを表示する。例えば、端末装置２は、ブラウザシステムを介して電子装置１にアクセスし、電子装置１は、前記車両用途識別インタフェースを前記ブラウザシステムに送信して表示させる。或いは、前記分類システム１０は、１つのクライアントシステムに対応し、前記クライアントシステムは、前記端末装置２にインストールされる。前記端末装置２のクライアントシステムは、実行した後に前記車両用途識別インタフェースを生成して表示する。
【００６４】
前記車両用途識別インタフェースは、１枚の写真識別コントロール及び複数の写真識別コントロールを備える。ユーザーは、前記１枚の写真識別コントロールを介して前記１枚の写真のナンバープレートに対応する車両用途を識別するための命令を電子装置１に送信し、且つ１枚の写真をアップロードする。ユーザーは、前記複数の写真識別コントロールを介して電子装置１に送信し、前記取得モジュール１００は、識別された１枚の写真のナンバープレートに対応する車両用途の命令を取得し、且つ前記写真を受信し、前記複数の写真のナンバープレートに対応する車両用途を識別するための命令を受信し、且つ複数の写真をアップロードし、前記取得モジュール１００は、識別された複数の写真のナンバープレートに対応する車両用途を取得し、且つ前記複数の写真を受信する。
【００６５】
前処理モジュール１０２は、取得された少なくとも1枚の写真を前処理して、前処理した少なくとも1枚の写真を予め訓練された識別モデルの入力パラメーターに適合させることに用いられる。
【００６６】
本実施形態において、前記少なくとも1枚の写真は、１枚の写真かもしれないし複数の写真かもしれない。上述した「前処理モジュール１０２は、取得された少なくとも1枚の写真を前処理して、前処理した少なくとも1枚の写真を事前に訓練された識別モデルの入力パラメーターに適合させる」ことは、以下のステップを備える。
【００６７】
（１）前記少なくとも1枚の写真をホワイトニングして画像内に含まれるノイズ画素を除去し、ホワイトニングした各写真の画素平均値が０であり、且つ画素分散が１である。
【００６８】
他の実施形態においては、フィルタ、例えば、ガウシアンローパスフィルタ、平均化フィルタ、ガウスフィルタ等々を用いて前記少なくとも１枚の写真内に含まれるノイズ画素を除去してもよい。
【００６９】
（２）予め訓練された識別モデルの入力次元に基づいてホワイトニングされた各写真のサイズを調整する。
【００７０】
本実施形態において、調整された各写真のサイズは、前記予め訓練された識別モデルの入力次元と同じである。前記入力次元は、画像のサイズであり、例えば、サイズは２５６×２５６である。前記ホワイトニングされた各写真のサイズが前記予め訓練された識別モデルの入力次元より大きい場合、前記ホワイトニングされた各写真を縮小する。前記ホワイトニングされた各写真のサイズが前記予め訓練された識別モデルの入力次元より小さい場合、前記ホワイトニングされた各写真を拡大する。
【００７１】
本実施形態において、前記予め訓練された識別モデルは、訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルである。前記深層畳み込みニューラルネットワークモデルは、１つの入力層、２０個の畳み込み層、６つのプール層、３つの隠れ層及び１つの分類層から構成される。前記深層畳み込みニューラルネットワークモデルのモデル構造が図３に示されている。ここで、Ｃｏｎｖ  ａ−ｂ（例えば、Ｃｏｎｖ  ３−６４）は、このレイヤの畳み込みカーネルの次元がa×aであり、このレイヤの畳み込みカーネルの数がｂであることを表す。Ｍａｘｐｏｏｌ２は、前記プール層のプールカーネルの次元が２×２であることを表す。ＦＣ−ｃ（例えば、ＦＣ−６）は、この隠れ層（即ち全結合層）がｃ個の出力ノードを有することを表す。Ｓｏｆｔ−ｍａｘは、この分類層がソフトマックス分類器を使用して入力画像を分類することを表す。
【００７２】
本実施形態において、訓練モジュール１０３は、写真サンプルに基づいて訓練して学習した後訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルを得るために用いられる。写真を前記訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルに入力すると、写真の中の車両用途を正確且つ自動で獲得することができる。一般的には、写真サンプルの数量が多ければ多いほど、前記訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルの識別率が高くなる。
【００７３】
本実施形態において、前記訓練モジュール１０３が前記深層畳み込みニューラルネットワークモデルを訓練するプロセスは、下記ステップを主に含む。
【００７４】
（１）予め設定された数量（例えば、５０万枚）のナンバープレート情報付きの写真サンプルを取得する。前記ナンバープレート情報には、登録番号等が含まれている。例えば、警察用のナンバープレートには「警」の単語等があり、軍事用のナンバープレートには「軍」の単語等がある。
【００７５】
（２）取得された写真サンプルの中のナンバープレート情報に対応する車両用途に基づいて、取得された写真サンプルを車両用途に応じて分類して少なくとも１つの写真種類を得る。
【００７６】
本実施形態において、前記車両用途は、貨物自動車用、警察用、自家用車及び軍事用を備えるが限定されるものではない。前記写真種類は、貨物自動車用写真種類、警察用写真種類、自家用車写真種類及び軍事用写真種類を備えるが限定されるものではない。
【００７７】
本実施形態において、同じ車両用途に対応する写真サンプルは、同じ写真種類に分類され、異なる車両用途に対応する写真サンプルは、異なる写真種類に分類される。
【００７８】
（３）各写真種類の中の各写真サンプルをホワイトニングし、且つホワイトニングした後の各写真サンプルのサイズを調整し、調整した後の各写真サンプルを回転することによって各写真種類の中の写真サンプル集合を得る。
【００７９】
本実施形態において、各写真種類の中の写真サンプル集合の取得方式は、以下によって具体的に実現する。
【００８０】
各写真種類の中の各写真サンプルをホワイトニングし、ホワイトニングした後の写真サンプルの画素値を０にさせ且つ分散を１にさせることによって写真サンプル内に含まれるノイズ画素を除去する。他の実施形態において、フィルタ、例えば、ガウシアンローパスフィルタ、平均化フィルタ及びガウスフィルタ等々を用いて少なくとも１枚の写真内に含まれるノイズ画素を除去することもできる。
【００８１】
ホワイトニングされた各写真サンプルのサイズを調整し、調整した各写真サンプルのサイズは、前記深層畳み込みニューラルネットワークモデルの入力次元と同じである。前記入力次元は、写真のサイズであり、例えば、サイズは２５６×２５６である。
【００８２】
各写真種類の中の各写真サンプルについて、予め設定された回転角度間隔（例えば、３０度）に従って各写真サンプルを回転させ、回転させた写真サンプルに、対応する角度に従って透視変更処理を行い、各写真サンプルの各回転角度での写真サンプル集合を得、従って各写真種類の中の写真サンプル集合を得る。
【００８３】
（４）各写真種類の中の写真サンプル集合内から各写真種類の中の訓練待ちの写真サンプルの集合及び各写真種類の中の検証待ちの写真サンプルの集合を取得する。
【００８４】
本実施形態において、各写真種類の中の写真サンプル集合内から第一所定比率（例えば、７０％）の写真サンプルの集合を抽出して各写真種類の中の訓練待ちの写真サンプルの集合として、各写真種類の中の残りの写真サンプルの集合を各写真種類の中の検証待ちの写真サンプル集合とする。
【００８５】
（５）各写真種類の中の訓練待ちの写真サンプルの集合の写真サンプルを前記深層畳み込みニューラルネットワークモデルに順次に入力し、予め設定された訓練アルゴリズムを使用してナンバープレート情報によって車両用途を識別するための深層畳み込みニューラルネットワークモデルを訓練し、且つ各写真種類の中の検証待ちの写真サンプル集合の写真サンプルを使用して訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルを検証する。
【００８６】
本実施形態において、各写真種類の中の検証待ちの写真サンプル集合の写真サンプルを使用して訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルを検証し、訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルの識別精度が予め設定された閾値（例えば、９５％）以上である場合、訓練が完了する。続いて、訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルを使用してある写真の車両用途を正確に識別するよう準備することができる。
【００８７】
訓練された深層畳み込みニューラルネットワークモデルの識別精度が予め設定された閾値（例えば、９５％）未満である場合、注意情報が送信され、ユーザーにナンバープレート情報付きの写真サンプルの数量を増加して上述したステップ（１）〜（５）に従って深層畳み込みニューラルネットワークモデルを再び訓練することを注意する。
【００８８】
本実施形態において、深層畳み込みニューラルネットワークモデルの訓練原理は、下記の通りである。
【００８９】
前記深層畳み込みニューラルネットワークモデルの訓練は、第三オープンソースライブラリ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ  ｆｏｒ  Ｆａｓｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ、Ｃａｆｆｅ）付きのＣｉｆａｒ１０データ分類任務のパラメーターを採用する。Ｃａｆｆｅは、明確且つ効率的な深層学習フレームワークのオープンソースライブラリであり、データから有用な特徴を自主的に学習することができ、いくつかの画像等に対しては特にそうである。Ｃａｆｆｅ１０は、Ｃａｆｆｅの中の１つのデータベースである。
【００９０】
本実施形態において、前記予め設定された訓練アルゴリズムは、適応モーメント推定（ａｄａｐｔｉｖｅ  ｍｏｍｅｎｔ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ、Ａｄａｍ）である。Ａｄａｍアルゴリズムは、ランダム最適化に基づいているアルゴリズムであり、ｍｏｍｅｎｔｕｍ（学習のポテンシャルエネルギーであり、「規則」とも呼ばれる）の確率的勾配降下（Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ  ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｄｅｓｃｅｎｔ、ＳＧＤ）アルゴリズムに基づいて改善されたものである。ｍｏｍｅｎｔｕｍの項を適応的に推定することによって、モデル訓練の目標を効率的に達成する。
【００９１】
深層畳み込みニューラルネットワークモデルの訓練プロセスは、一貫して分類誤差を最小にすることを目標とする。データセットＤと仮定すると、訓練中に最適化する必要がある目的関数は、データセット内の各サンプルを分類する平均誤差Ｌ（ｍ）である。
【００９２】
0006689972.tif 000006
【００９３】
ここで、ｆＭ（Ｄｊ）は、データセット内のｊ番目のサンプルの分類誤差であり、Ｍは、分類モデルを表し、λΓ（Ｍ）は、正則化項であり、λは正則の重みであって正則化のレベルを制御し、Γ（Ｍ）は正則化関数であり、どのように誤差関数を正則化するかを制御することに用いられ、｜Ｎ｜は、データセットの総サンプル数を表す。データセットは、大規模のサンプルを含むことができるため、サンプルのサブセットを使用して元のデータセットの平均誤差、即ち 
0006689972.tif 000007
を推定する。
【００９４】
0006689972.tif 000008
【００９５】
ここで、｜ｎ｜は、サンプルのサブセットのサンプル数を表し、モデルは前項の伝送中に誤差を生じる可能性があり、その後、誤差勾配▽ｆｍ、正則化勾配▽Γ（Ｍ）を逆方向に伝播することによってモデルのパラメーターを更新する。ＳＧＤ＋ＢＰに基づく通常の最適化アルゴリズムとは異なる。前記アルゴリズムは、次のように更新される。
【００９６】
0006689972.tif 000009
【００９７】
ここで、▽Γ（Ｍｔ）は、目的関数の勾配を表し、ｍｔとνｔは、それぞれタイミングがｔである時に目的関数の勾配の一次モーメント（平均値）と二次モーメント（分散した平方偏差）の推定であり、α1は、一次モーメントに対応する減衰率を表し、α2は、二次モーメントに対応する減衰率を表し、εは、予め設定された定数であり、αは、ステップサイズを表し、ｔは、タイミングｔｉｍｅｓｔｅｐ又は反復回数を表し、Ｍは、分類モデルを表し、iは、i番目のサンプルを表す。
【００９８】
訓練プロセスにおいて、これらの３つのパラメーターは、それぞれ０．９、０．９９、１０−８のようなデフォルト値を取る。最適化プロセスにおけるＡｄａｍアルゴリズムの平滑化と高速収束の機能により、収集された標本データが小さくてもモデルを迅速に収束させて所望の分類精度を得ることができる。
【００９９】
識別モジュール１０４は、前処理された前記少なくとも１枚の写真を予め訓練された識別モデルに入力し、予め訓練された識別モデルを使用して前記少なくとも１枚の写真に対応する車両用途情報を識別し、且つ前記少なくとも１枚の写真に対応する車両用途情報を端末装置２に送信する。
【０１００】
本実施形態において、上述した前記予め訓練された識別モデルを訓練する原理に基づいて、前記予め訓練された識別モデルが、ナンバープレート情報によって車両用途を識別し、従って、前処理された前記少なくとも１枚の写真を予め訓練された識別モデルの入力として、前記少なくとも１枚の写真に対応する車両用途情報を正確に識別できることが分かる。
【０１０１】
本実施形態において、前記少なくとも1枚の写真が１枚の写真である場合、前記識別モジュール１０４は、前記１枚の写真に対応する車両用途情報を前記端末装置２に送信する。前記少なくとも1枚の写真が複数の写真である場合、前記識別モジュール１０４は、前記各写真の名称及び各写真に対応する車両用途情報を前記端末装置２に送信する。
【０１０２】
他の実施形態において、前記分類モジュール１０５は、前記少なくとも1枚の写真が複数の写真である場合、前記少なくとも1枚の写真に対応する車両用途によって前記少なくとも1枚の写真を分類することに用いられる。
【０１０３】
本実施形態において、前記車両用途は、貨物自動車用、警察用、自家用車及び軍事用を備えるが、これらに限定されるものではない。従って、前記写真種類は、貨物自動車用写真種類、警察用写真種類、自家用車写真種類及び軍事用写真種類を備えるが、これらに限定されるものではない。
【０１０４】
本実施形態において、同じ車両用途に対応する写真は、同じ写真種類に分類され、異なる車両用途に対応する写真は、異なる写真種類に分類される。分類された写真の種類及び各写真種類の中の各写真の名称及び各写真に対応する車両用途情報を前記端末装置２に送信する。
【０１０５】
また、本発明の各実施形態における各機能モジュールは、１つの処理ユニットに集積されても良く、各ユニットは、単独で物理的に存在していても良く、２つ又は２つ以上のユニットは、１つのユニットに集積されていても良い。上述した集積されたユニットは、ハードウェアの形態で実現することができ、ハードウェアとソフトウェア機能モジュールによって実現することもできる。
【０１０６】
この技術分野の技術者に対して、本発明は、上述した例示的な実施形態の詳細に限定されるものではなく、本発明の精神又は基本的な特徴から逸脱することなく、他の具体的な形態で本発明を実現できることは明らかである。従って、いずれの点から見たも、実施形態は例示的なものと見なされるべきで、これらに限定されるものではなく、本発明の範囲は、特許請求の範囲によって限定されるが上述した説明ではなく、従って、同等の要素の意味および範囲内に入るすべての変更は、本発明の範囲に属するべきであることを理解できる。特許請求の範囲におけるいずれかの関連標記は、関連する特許請求の範囲の制限と見なされるべきではない。さらに、「含む」、「備える」という単語は、他の要素又はステップを排除するものではなく、単数は複数を除外しないことは明らかである。システムの特許請求の範囲に記載された複数のユニット又は装置は、ソフトウェア又はハードウェアによって1つのユニット又は装置によって実現されても良い。（存在するならば）「第一」、「第二」などの単語は、なんらかの特定の手順を示すのではなくて名称を示すために使用される。
【０１０７】
最後に説明すべきことは、以上の実施形態は、本発明の技術方案を説明するためだけのものであって、限定を構成するものではない。好ましい実施形態を参照して詳細に説明したが、この技術分野の技術者であれば、本発明の精神と範囲を逸脱することなく本発明の技術方案に対する変更及び同等の代替を行うことができることを理解すべきである。
【図１】
0006689972.tif 000010
【図２】
0006689972.tif 000011
【図３】
0006689972.tif 000012
【図４】
0006689972.tif 000013