(57)【要約】【課題】車両に関する各種情報を精度良くかつ効率的に取得できるようにする。【解決手段】車両管理システムは、通過する車両の正面画像をカメラ手段で取得し、取得した画像４２ａ，４２ｂに基づいて車両に関する各種情報を取得管理する。ハイビジョンカメラ１１〜１ｎを右又は左回りに約９０度回転した状態で設置し、通過する車両の正面画像を縦長の画像として取得する。各レーンには１台のハイビジョンカメラ１１〜１ｎが設置され、アスペクト比９：１６の縦長で高解像度の認証用画像を大型車及び普通乗用車に対して撮影できるようにする。画像変換手段で縦長９：１６のアスペクト比の画像に一旦変換し、変換後の画像に基づいて車両に関する各種情報の取得を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
通過する車両の正面画像をカメラ手段で取得し、取得した画像に基づいて前記車両に関する各種情報を取得管理する車両管理システムにおいて、
前記カメラ手段を右又は左回りに約９０度回転した状態で設置された１６：９のアスペクト比のハイビジョンカメラで構成したことを特徴とする車両管理システム。
【請求項２】
請求項１に記載の車両管理システムにおいて、前記ハイビジョンカメラの撮影画像を回転補正して、縦長９：１６のアスペクト比の画像に変換する画像変換手段と、前記画像変換手段によって変換された縦長９：１６のアスペクト比の画像に基づいて前記車両に関する各種情報を取得する制御手段とを備えたことを特徴とする車両管理システム。
【請求項３】
請求項２に記載の車両管理システムにおいて、前記制御手段は、前記縦長９：１６のアスペクト比の画像を縦方向の所定領域に分割し、分割後の領域毎に解析を実行することを特徴とする車両管理システム。
【請求項４】
請求項３に記載の車両管理システムにおいて、前記制御手段は、前記縦長９：１６のアスペクト比の画像の分割後の領域の最下部の画像に基づいて車番の解析を行い、解析された車番に基づいて前記車両の運転者情報を絞り込み、絞り込まれた運転者情報と前記縦長９：１６のアスペクト比の画像の分割後の他の領域の画像とに基づいて前記車両の運転者等の解析を行うことを特徴とする車両管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に関する情報を管理する車両管理システムに係り、特に車両のナンバープレートなどの車両自体に関する情報並びに車両の運転手及び同乗者に関する情報を精度良くかつ効率的に取得することのできるようにした車両管理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の車両管理システムには、有料道路の料金所等の自動料金収受（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｔｏｌｌ  Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ：ＥＴＣ）システムに設置されたものが知られている。これは、ＥＴＣレーンを車両が通過するときに、レーン横に設置された受信装置と車両に搭載された車載器との間で必要な情報を無線にて交信し、ノンストップで通行料金の課金処理を自動的に行うようになっている。このような車両管理システムとして特許文献１に記載のようなものが知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平０８−２３３５２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の車両管理システムは、複数のカメラで車両を連続して撮影し、その車両の画像に基づいて車両の車幅、軸数、車高、ナンバープレート、車種コード及びプレートサイズ等を総合的に判断する車種認識装置を備えている。防犯、車両の入退場、道路交通違反検知等における車両管理システムでは、車のナンバープレートを読取るシステムに加え、運転手（同乗者も含む）の情報（顔画像）も同時に取得し、違反者の特定作業等の効率化を図っている。
【０００５】
従来の車両管理システムにおいては、カメラの撮影素子が４：３のアスペクト比で構成されているため、車のナンバープレート（車番）を認証する場合、認証可能なレベルで画像を取得するために、トラック等の大型車の運転者については、１台のカメラで同時に撮影することができないので、少なくとも１台の車両に対して２台又はこれ以上のカメラを設置しているのが現状である。特に、走行中の車両内の運転手や同乗者の顔画像を認証のために精度よく取得するためには、できるだけ高解像度のカメラを用いて認証可能な画像を撮影する必要があった。従って、大型車以外の普通乗用車に対してもその車番認証用、顔認証用として、通常は２台以上のカメラを設置し、それぞれ高品質の認証用の画像を取得しているのが現状である。
【０００６】
本発明は、上述の点に鑑みてなされたものであり、車両自体に関する情報並びに運転手及び同乗者に関する情報などの車両に関する各種情報を精度良くかつ効率的に取得することのできる
車両管理システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る車両管理システムの第１の特徴は、通過する車両の正面画像をカメラ手段で取得し、取得した画像に基づいて前記車両に関する各種情報を取得管理する車両管理システムにおいて、前記カメラ手段を右又は左回りに約９０度回転した状態で設置された１６：９のアスペクト比のハイビジョンカメラで構成したことにある。ハイビジョンカメラは、アスペクト比１６：９の横長で高解像度の画像認証用に適した画像を取得することができる。このハイビジョンカメラを右又は左回りに約９０度回転した状態で設置し、通過する車両の正面画像を縦長の画像として取得する。これによって、１台のハイビジョンカメラでアスペクト比９：１６の縦長で高解像度の認証用画像を大型車及び普通乗用車に対して撮影することができるようになり、車両自体に関する情報並びに運転手及び同乗者に関する情報を精度良くかつ効率的に取得することが可能となる。
【０００８】
本発明に係る車両管理システムの第２の特徴は、前記第１の特徴に記載の車両管理システムにおいて、前記ハイビジョンカメラの撮影画像を回転補正して、縦長９：１６のアスペクト比の画像に変換する画像変換手段と、前記画像変換手段によって変換された縦長９：１６のアスペクト比の画像に基づいて前記車両に関する各種情報を取得する制御手段とを備えたことにある。これは、右又は左回りに約９０度回転した状態で設置されたハイビジョンカメラからはアスペクト比１６：９の横長で高解像度の認証用画像が出力されるので、画像変換手段で縦長９：１６のアスペクト比の画像に一旦変換し、変換後の画像に基づいて車両に関する各種情報の取得を行うようにしたものである。
【０００９】
本発明に係る車両管理システムの第３の特徴は、前記第２の特徴に記載の車両管理システムにおいて、前記制御手段は、前記縦長９：１６のアスペクト比の画像を縦方向の所定領域に分割し、分割後の領域毎に解析を実行することにある。これは、アスペクト比９：１６の縦長の認証用画像には、大型車又は普通乗用車が撮影されているが、大型車も普通乗用車も認証用画像における車番の位置はほぼ同じであり、認証用画像の下側に存在し、中間から上側に顔画像が存在することが分かっているので、縦長の認証用画像を所定領域に分割し、分割後の領域毎に解析を行うことによって効率的に認証を行えるようにしたものである。
【００１０】
本発明に係る車両管理システムの第４の特徴は、前記第３の特徴に記載の車両管理システムにおいて、前記制御手段は、前記縦長９：１６のアスペクト比の画像の分割後の領域の最下部の画像に基づいて車番の解析を行い、解析された車番に基づいて前記車両の運転者情報を絞り込み、絞り込まれた運転者情報と前記縦長９：１６のアスペクト比の画像の分割後の他の領域の画像とに基づいて前記車両の運転者等の解析を行うことにある。これは、縦長の認証用画像を所定領域に分割し、分割後の領域の特に最下部の領域について車番の認証解析を行うことによって、その認証率を高く維持でき、さらに解析された車番に基づいて運転者情報を絞り込むことによって、運転者情報の認証率も高く維持できるようにしたものである。なお、運転者等の中に運転者本人及び同乗者を含むものである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、車両に関する各種情報を精度良くかつ効率的に取得することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る車両管理システムをＥＴＣレーンに適用した場合の基本構成を示す図である。
【図２】遠隔監視制御ＰＣに表示されるハイビジョンカメラの画像の一例を示す図である。
【図３】図１の遠隔監視制御ＰＣが実行する車両管理システムの動作例を示すフローチャート図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に係る車両管理システムをＥＴＣレーンに適用した場合の基本構成を示す図である。この実施の形態に係る車両管理システムは、ハイビジョンカメラ１１〜１ｎ、車両検知センサ２１〜２ｎ、ネットワークビデオレコーダ（ＮＶＲ）３０、遠隔監視制御ＰＣ４０、ネットワークハブ５０などから構成される。図１では、ＥＴＣレーンはｎ列分存在するが、ここでは第１レーンのみを示し、車両検知センサについても第１レーンのものだけを図示してある。従って、他の第２〜第ｎのＥＴＣレーンについても同様に車両検知センサ２２〜２ｎが存在し、それぞれの車両検知信号はネットワークビデオレコーダ３０に入力されるように構成されている。
【００１４】
ハイビジョンカメラ１１〜１ｎは、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラなどの電子機器であり、撮影素子が１６：９のアスペクト比で製造されているため、横長で高解像度（画像認証用に適した）画像を取得することができる。ハイビジョンカメラ１１〜１ｎによってそれぞれ撮影された電子画像はネットワークハブ５０を介してネットワークビデオレコーダ３０に出力される。この実施の形態では、横長１６：９のアスペクト比のハイビジョンカメラ１１〜１ｎを、右又は左回りに９０度回転させてＥＴＣレーンに設置することによって、ハイビジョンカメラ１１〜１ｎからアスペクト比が９：１６の縦長の画像を取得している。ハイビジョンカメラ１１〜１ｎから取得された縦長の画像は、遠隔監視制御ＰＣ４０の表示画面４１に示すように表示される。
【００１５】
図２は、遠隔監視制御ＰＣ４０に表示されるハイビジョンカメラ１１の画像の一例を示す図である。図２に示すように、通常ハイビジョンカメラの画像は横長１６：９のアスペクト比で構成されているが、この実施の形態では、ハイビジョンカメラ１１の撮影画像４２ａのように、縦長９：１６のアスペクト比の画像が表示されるように、ハイビジョンカメラ１１の撮影画像を一旦９０度回転補正している。
【００１６】
図２（Ａ）の表示画面４１ａは、ＥＴＣレーンを通過した車両として普通乗用車１の場合にハイビジョンカメラ１１によって取得された撮影画像４２ａと解析画像４３ａを示す。図２（Ｂ）の表示画面４１ｂは、ＥＴＣレーン通過した車両としてトラック等の大型車２の場合にハイビジョンカメラ１１によって取得された撮影画像４２ｂと解析画像４３ｂを示す。この実施の形態によれば、１台のハイビジョンカメラ１１だけを用いて普通乗用車から大型車までそれぞれ車高及び車幅の異なる車両の車番、運転手の画像を、画質を落とすことなく、１台のハイビジョンカメラ１１の画像として取得（撮影）することができる。
【００１７】
この実施の形態では、ハイビジョンカメラ１１〜１ｎからの画像を通常認証に利用するためには、撮影画像を一旦９０度回転補正し、その後に認証を行う画像補正機能を付加している。従来のＥＴＣレーンの車両管理システムに、この画像補正機能を付加することによって、ハイビジョンカメラ１１〜１ｎからの画像を通常認証用の画像として使用することができる。なお、画像補正機能はハイビジョンカメラ１１側で行っても、モニタ側のネットワークビデオレコーダ３０又は遠隔監視制御ＰＣ４０で行ってもよい。ここでの認証とは、目視認証と自動認証がある。
【００１８】
図３は、図１の遠隔監視制御ＰＣ４０が実行する車両管理システムの動作例を示すフローチャート図である。まず、最初のステップＳ５０では、遠隔監視制御ＰＣ４０は、車両検知センサ２１〜２ｎのいずれかから車両検知信号が出力される毎に、このステップの判定を繰り返し実行し、車両検知信号が検知された（ｙｅｓ）時点で次のステップＳ５１に進む。ステップＳ５１では、遠隔監視制御ＰＣ４０は、車両１，２の進入方向が正しいか否かの判定を繰り返し実行し、進入方向が正しい（ｙｅｓ）場合に次のステップＳ５２に進む。
【００１９】
ステップＳ５２では、遠隔監視制御ＰＣ４０は、縦長９：１６のアスペクト比の画像を３分割し、その中の最下部の画像を解析画像４３ａ，４３ｂとし、これに対して解析を開始し、主に車番の抽出を実行する。縦長９：１６のアスペクト比の画像には、大型車、普通乗用車、軽自動車等の種々のタイプの車両が撮影されるが、車番の撮影位置はどのタイプの車両も下側となるので、ここでは３分割された画像の最下部の画像に対して車番の解析を行う。
【００２０】
ステップＳ５３では、車番が抽出できたか否かの判定を行い、抽出できなかった（ｎｏ）場合はステップＳ５４に進み、抽出できた（ｙｅｓ）場合はステップＳ５５に進む。ステップＳ５４では、車番を抽出できなかった回数が規定の回数以下であるか否かを判定し、規定の回数以下（ｙｅｓ）の場合はステップＳ５２に戻り、画像の別の領域について同様の車番の解析処理を行い、車番を抽出できなかった回数が規定の回数よりも多い（ｎｏ）場合は処理終了し、リターンする。
【００２１】
ステップＳ５５では、抽出された車番を含む画像を保存するか又は画像にインデックスを付与して保存する。ステップＳ５６では、既存のデータベースと今回抽出された車番との照合を開始する。ステップＳ５７では、既存のデータベースとの照合が成功したか否かの判定を行い、照合できなかった（ｎｏ）場合はステップＳ５８に進み、照合できた（ｙｅｓ）場合はステップＳ５９に進む。ステップＳ５８では、照合できなかった車番を新たなデータとしてデータベースに登録する。ステップＳ５９では、車番が既存データベースと照合されたので、それを認証データとしてデータベースに登録し、次のステップＳ６０に進む。
【００２２】
ステップＳ６０では、車番の抽出に使用した最下部の画像を除く残りの上側の画像（約３分の２の画像）を解析画像４３ａ，４３ｂとして、これについて解析を開始して、主に運転手の顔画像の抽出を行う。縦長９：１６のアスペクト比の画像には、大型車、普通乗用車、軽自動車等の種々のタイプの車両が撮影されており、運転者の位置は車両毎に異なるので、車番が認証された場合、その車番（ナンバープレートの大きさ、色など）に応じて車両のタイプを特定することができるので、特定された車両タイプに応じて、縦長９：１６のアスペクト比の画像の残り上側の画像において顔画像の取得可能な領域を特定し、その領域について顔画像の解析を行うようにする。
【００２３】
例えば、図２（Ａ）の普通乗用車１の場合は、車番から普通乗用車と認証されるので、縦長９：１６のアスペクト比の画像の３分割された画像の真ん中の画像（解析画像４３ａ）に基づいて顔画像の解析が行われ、図２（Ｂ）の大型車２の場合は、車番から大型車と認証されるので、縦長９：１６のアスペクト比の画像の３分割された画像の最上部の画像（解析画像４３ｂ）に基づいて顔画像の解析が行われる。なお、車両全体の外形形状に基づいて、顔画像の取得可能な領域を特定し、それも基づいて顔画像を解析するようにしてもよい。
【００２４】
ステップＳ６１では、運転手等の顔画像が抽出できたか否かの判定を行い、抽出できなかった（ｎｏ）場合はステップＳ６２に進み、抽出できた（ｙｅｓ）場合はステップＳ６３に進む。ステップＳ６２では、顔画像が抽出できなかった回数が規定の回数以下であるか否かを判定し、規定の回数以下（ｙｅｓ）の場合はステップＳ６０に戻り、画像の別の領域について同様の顔画像の解析処理を行い、顔画像を抽出できなかった回数が規定の回数よりも多い（ｎｏ）場合は処理終了し、リターンする。
【００２５】
ステップＳ６３では、抽出された顔画像を含む画像又はこの画像と共にインデックスを付与して保存する。ステップＳ６４では、既存のデータベースに保存されている車番に対応した顔画像と今回抽出された顔画像との間でバイオメトリクス認証（顔認証等）を行なう。ステップＳ６５では、既存のデータベースとの照合が成功したか否かの判定を行い、照合できなかった（ｎｏ）場合はステップＳ６６に進み、照合できた（ｙｅｓ）場合はステップＳ６８に進む。
【００２６】
ステップＳ６６では、照合できなかった回数が規定の回数以下であるか否かを判定し、規定の回数以下（ｙｅｓ）の場合はステップＳ６４に戻り、既存のデータベースに保存されている車番とは無関係の他の顔画像群に対して、同様のバイオメトリクス認証（顔認証等）を行い、照合できなかった回数が規定の回数よりも多い（ｎｏ）場合はステップＳ６７に進む。ステップＳ６７では、照合できなかった顔画像を新たなデータとしてデータベースに登録する。ステップＳ６８では、顔画像が既存データベースと照合されたので、それを認証データとしてデータベースに登録し、リターンする。
【００２７】
上述の実施の形態によれば、車番認証とバイオメトリクス認証を組み合わせ、まったく異なる特徴点（車番と顔等）での認証を複合させ、車番で絞込みをかけた後、バイオメトリクス認証する等で、認証速度アップ（即時性アップ）を図ることができる。
【符号の説明】
【００２８】
１…普通乗用車、
１１〜１ｎ…ハイビジョンカメラ、
２…大型車、
２１〜２ｎ…車両検知センサ、
３０…ネットワークビデオレコーダ、
４０…遠隔監視制御ＰＣ、
４１，４１ａ，４１ｂ…表示画面
４２ａ，４２ｂ…撮影画像、
４３ａ，４３ｂ…解析画像、
５０…ネットワークハブ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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