(57)【要約】【課題】衝突事故後行方不明となった加害車両を、確保された被害車両に基づき効率よく早期かつ確実に発見する。【解決手段】被害車両の３次元画像を取得する第１ステップ、被害車両の車種型式の３次元データを取得する第２ステップ、任意の車種型式の３次元データを取得する第３ステップ、第２，３ステップにより取得した３次元データに基づきモデルを作成する第４，５ステップ、両モデル同士を衝突させる計算を実行する第６ステップ、衝突計算後の被害車両のモデルと、第１ステップにより取得した３次元画像との形状近似度を算出する第７ステップ、その形状近似度が所定値以上である被害車両モデルの衝突相手車両の衝突計算後の３次元モデルデータを保存する第８ステップ、被疑車両の３次元画像を取得する第９ステップ、第８ステップの３次元モデルと第９ステップの３次元画像との形状近似度を算出する第１０ステップをコンピューター１０により実行する。【選択図】図１
2016148960.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両同士の衝突事故を起して行方不明となった不明車両を、当該衝突事故において前記不明車両と衝突し確保された確保車両に基づき捜索するための事故車両捜索支援システムであって、
前記確保車両の３次元画像を取得する第１ステップと、
前記確保車両に相当する車種型式の３次元モデルデータを取得する第２ステップと、
任意の車種型式の３次元モデルデータを取得する第３ステップと、
前記第２ステップにより取得した３次元モデルデータに基づき、前記確保車両の３次元モデルを、衝突シミュレーション空間上に作成する第４ステップと、
前記第３ステップにより取得した３次元モデルデータに基づき、任意の車両の３次元モデルを、衝突シミュレーション空間上に作成する第５ステップと、
前記第４ステップにより作成した前記確保車両の３次元モデルと、前記第５ステップにより作成した任意の車両の３次元モデルとを衝突させる衝突シミュレーションを実行する第６ステップと、
前記第６ステップによる衝突シミュレーション実行後の前記確保車両の３次元モデルと、前記第１ステップにより取得した３次元画像との形状近似度を算出する第７ステップと、
前記第７ステップにより算出される形状近似度が所定の閾値以上である前記確保車両の３次元モデルの衝突相手の車両の３次元モデルデータであって衝突シミュレーション実行後のデータを保存する第８ステップと、
前記不明車両の候補車両の３次元画像を取得する第９ステップと、
前記第８ステップにより保存された衝突相手の車両の３次元モデルと、前記第９ステップにより取得した３次元画像との形状近似度を算出する第１０ステップと、
をコンピューターにより実行可能に構成された事故車両捜索支援システム。
【請求項２】
Ｎシステムから撮影車両画像とその車両ナンバーを取得する第１１ステップと、
前記第１１ステップにより取得した車両ナンバーに基づき前記撮影車両画像に相当する車種型式の３次元モデルデータを取得する第１２ステップと、
前記第１２ステップにより取得した３次元モデルデータに基づき、前記撮影車両画像と同じ向きの２次元モデル画像を作成する第１３ステップと、
前記第１３ステップにより作成した２次元モデル画像と、前記撮影車両画像との形状相違度を算出する第１４ステップと、
前記第８ステップにより保存された衝突相手の車両の３次元モデルに基づき、前記撮影車両画像と同じ向きの２次元モデル画像を作成する第１５ステップと、
前記第１４ステップにより算出される形状相違度が所定の閾値以上である前記撮影車両画像と前記第１５ステップにより作成された２次元モデル画像との形状近似度を算出する第１６ステップと、
前記第１６ステップにより算出される形状近似度が所定の閾値以上である前記撮影車両画像に対応する前記車両ナンバーによって特定される車両を前記候補車両として登録する第１７ステップと、
をコンピューターにより実行可能に構成された請求項１に記載の事故車両捜索支援システム。
【請求項３】
車両同士の衝突事故を起して行方不明となった不明車両を、当該衝突事故において前記不明車両と衝突し確保された確保車両に基づき捜索するために、
前記確保車両の３次元画像を取得する第１ステップと、
前記確保車両に相当する車種型式の３次元モデルデータを取得する第２ステップと、
任意の車種型式の３次元モデルデータを取得する第３ステップと、
前記第２ステップにより取得した３次元モデルデータに基づき、前記確保車両の３次元モデルを、衝突シミュレーション空間上に作成する第４ステップと、
前記第３ステップにより取得した３次元モデルデータに基づき、任意の車両の３次元モデルを、衝突シミュレーション空間上に作成する第５ステップと、
前記第４ステップにより作成した前記確保車両の３次元モデルと、前記第５ステップにより作成した任意の車両の３次元モデルとを衝突させる衝突シミュレーションを実行する第６ステップと、
前記第６ステップによる衝突シミュレーション実行後の前記確保車両の３次元モデルと、前記第１ステップにより取得した３次元画像との形状近似度を算出する第７ステップと、
前記第７ステップにより算出される形状近似度が所定の閾値以上である前記確保車両の３次元モデルの衝突相手の車両の３次元モデルデータであって衝突シミュレーション実行後のデータを保存する第８ステップと、
前記不明車両の候補車両の３次元画像を取得する第９ステップと、
前記第８ステップにより保存された衝突相手の車両の３次元モデルと、前記第９ステップにより取得した３次元画像との形状近似度を算出する第１０ステップと、
をコンピューターに実行させるための事故車両捜索支援プログラム。
【請求項４】
Ｎシステムから撮影車両画像とその車両ナンバーを取得する第１１ステップと、
前記第１１ステップにより取得した車両ナンバーに基づき前記撮影車両画像に相当する車種型式の３次元モデルデータを取得する第１２ステップと、
前記第１２ステップにより取得した３次元モデルデータに基づき、前記撮影車両画像と同じ向きの２次元モデル画像を作成する第１３ステップと、
前記第１３ステップにより作成した２次元モデル画像と、前記撮影車両画像との形状相違度を算出する第１４ステップと、
前記第８ステップにより保存された衝突相手の車両の３次元モデルに基づき、前記撮影車両画像と同じ向きの２次元モデル画像を作成する第１５ステップと、
前記第１４ステップにより算出される形状相違度が所定の閾値以上である前記撮影車両画像と前記第１５ステップにより作成された２次元モデル画像との形状近似度を算出する第１６ステップと、
前記第１６ステップにより算出される形状近似度が所定の閾値以上である前記撮影車両画像に対応する前記車両ナンバーによって特定される車両を前記候補車両として登録する第１７ステップと、
をコンピューターに実行させるための請求項３に記載の事故車両捜索支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両同士の衝突事故を起して行方不明となった不明車両を捜索すること支援する事故車両捜索支援システム及び事故車両捜索支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両衝突事故を起した者が加害車両とともに逃亡を図った場合、加害車両を特定するには、鑑識の知識を有する者が被害車両の破損形状と現場残留物から加害車両の特徴を鑑定し、その加害車両の特徴に基づき捜査員等が捜索する方法がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−２６２８９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記方法の鑑定工程、捜索工程には人が介在するため加害車両の特徴を提示するまでの時間、さらに加害車両を発見するまでの捜索にかかる時間に画一性を維持できず、加害車両の発見の早期化、確実化、捜索の効率化を図ることが難しかった。
また、車両衝突事故の捜査においては、現場残留物が広範囲に飛散しているためにその収集や現場残留物に基づく鑑定に長期を要する場合、目撃情報が得られない場合、監視カメラのない場所での事故であり事故そのものの監視カメラ映像がない場合等の困難な状況が起こり得る。
一方、被害車両は事故現場に残留し、証拠として初期に確保できる場合がほとんどである。
【０００５】
本発明は以上の従来技術における問題に鑑みてなされたものであって、車両同士の衝突事故を起して行方不明となった不明車両を、当該衝突事故において前記不明車両と衝突し確保された確保車両に基づき、効率よく早期かつ確実に発見することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
以上の課題を解決するための請求項１記載の発明は、車両同士の衝突事故を起して行方不明となった不明車両を、当該衝突事故において前記不明車両と衝突し確保された確保車両に基づき捜索するための事故車両捜索支援システムであって、
前記確保車両の３次元画像を取得する第１ステップと、
前記確保車両に相当する車種型式の３次元モデルデータを取得する第２ステップと、
任意の車種型式の３次元モデルデータを取得する第３ステップと、
前記第２ステップにより取得した３次元モデルデータに基づき、前記確保車両の３次元モデルを、衝突シミュレーション空間上に作成する第４ステップと、
前記第３ステップにより取得した３次元モデルデータに基づき、任意の車両の３次元モデルを、衝突シミュレーション空間上に作成する第５ステップと、
前記第４ステップにより作成した前記確保車両の３次元モデルと、前記第５ステップにより作成した任意の車両の３次元モデルとを衝突させる衝突シミュレーションを実行する第６ステップと、
前記第６ステップによる衝突シミュレーション実行後の前記確保車両の３次元モデルと、前記第１ステップにより取得した３次元画像との形状近似度を算出する第７ステップと、
前記第７ステップにより算出される形状近似度が所定の閾値以上である前記確保車両の３次元モデルの衝突相手の車両の３次元モデルデータであって衝突シミュレーション実行後のデータを保存する第８ステップと、
前記不明車両の候補車両の３次元画像を取得する第９ステップと、
前記第８ステップにより保存された衝突相手の車両の３次元モデルと、前記第９ステップにより取得した３次元画像との形状近似度を算出する第１０ステップと、
をコンピューターにより実行可能に構成された事故車両捜索支援システムである。
【０００７】
請求項２記載の発明は、Ｎシステムから撮影車両画像とその車両ナンバーを取得する第１１ステップと、
前記第１１ステップにより取得した車両ナンバーに基づき前記撮影車両画像に相当する車種型式の３次元モデルデータを取得する第１２ステップと、
前記第１２ステップにより取得した３次元モデルデータに基づき、前記撮影車両画像と同じ向きの２次元モデル画像を作成する第１３ステップと、
前記第１３ステップにより作成した２次元モデル画像と、前記撮影車両画像との形状相違度を算出する第１４ステップと、
前記第８ステップにより保存された衝突相手の車両の３次元モデルに基づき、前記撮影車両画像と同じ向きの２次元モデル画像を作成する第１５ステップと、
前記第１４ステップにより算出される形状相違度が所定の閾値以上である前記撮影車両画像と前記第１５ステップにより作成された２次元モデル画像との形状近似度を算出する第１６ステップと、
前記第１６ステップにより算出される形状近似度が所定の閾値以上である前記撮影車両画像に対応する前記車両ナンバーによって特定される車両を前記候補車両として登録する第１７ステップと、
をコンピューターにより実行可能に構成された請求項１に記載の事故車両捜索支援システムである。
【０００８】
請求項３記載の発明は、車両同士の衝突事故を起して行方不明となった不明車両を、当該衝突事故において前記不明車両と衝突し確保された確保車両に基づき捜索するために、
前記確保車両の３次元画像を取得する第１ステップと、
前記確保車両に相当する車種型式の３次元モデルデータを取得する第２ステップと、
任意の車種型式の３次元モデルデータを取得する第３ステップと、
前記第２ステップにより取得した３次元モデルデータに基づき、前記確保車両の３次元モデルを、衝突シミュレーション空間上に作成する第４ステップと、
前記第３ステップにより取得した３次元モデルデータに基づき、任意の車両の３次元モデルを、衝突シミュレーション空間上に作成する第５ステップと、
前記第４ステップにより作成した前記確保車両の３次元モデルと、前記第５ステップにより作成した任意の車両の３次元モデルとを衝突させる衝突シミュレーションを実行する第６ステップと、
前記第６ステップによる衝突シミュレーション実行後の前記確保車両の３次元モデルと、前記第１ステップにより取得した３次元画像との形状近似度を算出する第７ステップと、
前記第７ステップにより算出される形状近似度が所定の閾値以上である前記確保車両の３次元モデルの衝突相手の車両の３次元モデルデータであって衝突シミュレーション実行後のデータを保存する第８ステップと、
前記不明車両の候補車両の３次元画像を取得する第９ステップと、
前記第８ステップにより保存された衝突相手の車両の３次元モデルと、前記第９ステップにより取得した３次元画像との形状近似度を算出する第１０ステップと、
をコンピューターに実行させるための事故車両捜索支援プログラムである。
【０００９】
請求項４記載の発明は、Ｎシステムから撮影車両画像とその車両ナンバーを取得する第１１ステップと、
前記第１１ステップにより取得した車両ナンバーに基づき前記撮影車両画像に相当する車種型式の３次元モデルデータを取得する第１２ステップと、
前記第１２ステップにより取得した３次元モデルデータに基づき、前記撮影車両画像と同じ向きの２次元モデル画像を作成する第１３ステップと、
前記第１３ステップにより作成した２次元モデル画像と、前記撮影車両画像との形状相違度を算出する第１４ステップと、
前記第８ステップにより保存された衝突相手の車両の３次元モデルに基づき、前記撮影車両画像と同じ向きの２次元モデル画像を作成する第１５ステップと、
前記第１４ステップにより算出される形状相違度が所定の閾値以上である前記撮影車両画像と前記第１５ステップにより作成された２次元モデル画像との形状近似度を算出する第１６ステップと、
前記第１６ステップにより算出される形状近似度が所定の閾値以上である前記撮影車両画像に対応する前記車両ナンバーによって特定される車両を前記候補車両として登録する第１７ステップと、
をコンピューターに実行させるための請求項３に記載の事故車両捜索支援プログラムである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、車両同士の衝突事故を起して行方不明となった不明車両の捜査を、当該衝突事故において前記不明車両と衝突し確保された確保車両に基づき、衝突シミュレーションにより衝突相手車両の衝突後の３次元モデルを予測してこれを手がかりに支援するので、人手による現場残留物の収集や鑑定、目撃情報の聴取を待たず、事故そのものの監視カメラ映像がない場合でも、不明車両を効率よく早期かつ確実に発見することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態に係る事故車両捜索支援システムの構成図である。
【図２】本発明の一実施形態に係り、被害車両とこれを撮影する３次元計測装置の模式図である。
【図３】本発明の一実施形態に係り、衝突シミュレーション空間内を概念的に示す概念図である。
【図４】本発明の一実施形態に係り、衝突シミュレーション実行時の衝突シミュレーション空間内を概念的に示す概念図である。
【図５】本発明の一実施形態に係り、衝突シミュレーションによる被害車両の衝突相手車両の衝突後の３次元モデルの一例であって保存されるもの示す模式図である。
【図６】本発明の一実施形態に係り、被疑車両とこれを撮影する３次元計測装置の模式図である。
【図７】本発明の一実施形態に係り、衝突シミュレーションによる衝突相手車両の３次元モデルと、被疑車両の３次元画像とを重ね合わせて両者の形状近似度を算出する処理を示す概念図である。
【図８】本発明の一実施形態に係り、Ｎシステムの読取装置による対象車両の撮影の様子を示す模式図である。
【図９】本発明の一実施形態に係り、図８の撮影に続き、被疑車両を割り出すまでの流れを説明するための模式図である。
【図１０】本発明の一実施形態における事故車両捜索支援処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に本発明の一実施形態につき図面を参照して説明する。以下は本発明の一実施形態であって本発明を限定するものではない。なお、以下の説明における「加害車両」は「車両同士の衝突事故を起して行方不明となった不明車両」に相当し、「被害車両」は「当該衝突事故において前記不明車両と衝突し確保された確保車両」に相当し、「被疑車両」は「前記不明車両の候補車両」に相当する。
【００１３】
図１に示すように本発明の一実施形態に係る事故車両捜索支援システムは、メインコンピューター１０と、データベース１１と、通信端末１２と、３次元計測装置１３とを備え、Ｎシステム２０と連携する。Ｎシステム２０は、自動車ナンバー自動読取装置で、道路上に設置されるカメラを有した読取装置２１，２１，２１，・・・と、これらを統合管理するＮシステムサーバー２２とを有する。
メインコンピューター１０は、大規模な計算を高速に処理が可能な大規模コンピューター、いわゆるスーパーコンピュータである。メインコンピューター１０と通信端末１２との間は、無線ＬＡＮ等の中継器１４を介して通信可能にされている。
通信端末１２としては、ノート型、タブレット型などのパーソナルコンピューターが活用される。
３次元計測装置１３は、通信端末１２に接続される。３次元計測装置１３は、ステレオカメラであり、撮影して構成した３次元画像を通信端末１２に入力する。
データベース１１には、あらゆる車種型式の車両の３次元モデルデータその他の車両特性データ、車両登録情報が登録されている。
【００１４】
次に、事故発生から始まる加害車両捜索の流れに沿って説明する。メインコンピューター１０は、事故車両捜索支援プログラムに基づき以下の事故車両捜索支援処理を実行し、事故車両捜索支援システムの中枢部として機能する。事故車両捜索支援処理の流れを図１０のフローチャートに示す。
事故現場において、図２に示すような被害車両Ｍが確保されたとする。
まず、被害車両Ｍを３次元計測装置１３により撮影する。メインコンピューター１０は、通信端末１２、中継器１４等を介して被害車両Ｍの３次元画像を取得する（第１ステップＳ１）。
次に、メインコンピューター１０は、車両登録情報と被害車両Ｍの車両ナンバーに基づき被害車両Ｍに相当する車種型式を特定し、被害車両Ｍに相当する車種型式の３次元モデルデータをデータベース１１から取得する（第２ステップＳ２）。
また、メインコンピューター１０は、衝突相手として任意の車種型式の３次元モデルデータをデータベース１１から取得する（第３ステップＳ３）。任意の車種型式には、被害車両Ｍと同車種同型式も含まれる。
【００１５】
次に、メインコンピューター１０は、第２ステップＳ２により取得した３次元モデルデータに基づき、被害車両Ｍの３次元モデルＭ０を、図３に示すように衝突シミュレーション空間上に作成する（第４ステップＳ４）。
また、メインコンピューター１０は、第３ステップＳ３により取得した３次元モデルデータに基づき、任意の車両の３次元モデルＡ０を、図３に示すように衝突シミュレーション空間上に作成する（第５ステップＳ５）。
次に、メインコンピューター１０は、図４に示すように被害車両Ｍの３次元モデルＭ０と、任意の車両の３次元モデルＡ０とを衝突させる衝突シミュレーションを実行する（第６ステップＳ６）。図３に示す３次元モデルＭ０の衝突後の３次元モデルＭ１を図４に示す。図３に示す３次元モデルＡ０の衝突後を３次元モデルＡ１１、Ａ１２，Ａ１３・・・を図４に示す。
ここで、衝突シミュレーションのソフトウエアとしては、各車両メーカー等で利用されているものを適用し得る。また、衝突シミュレーションでは、追突、正面衝突、側面接触などの衝突モード、さらには両車両の衝突までの移動軌跡、速度変化歴、加速度変化歴及び積載重量などの衝突諸条件が設定される。メインコンピューター１０は、被害車両Ｍの３次元画像と第２ステップＳ２により取得した３次元モデルデータとの比較に基づき衝突モードを選択する。その比較として、３次元モデルＭ０と、第１ステップにより取得した被害車両Ｍの３次元画像とを車輪などの特徴点を基準に形状を重ね合わせるか、もしくは形状が最も一致するように重ね合わせ、形状がずれている部位を特定する。ここでは、図２に示すように車両後部が、形状がずれている部位として特定されて追突モードが選択される。メインコンピューター１０は、衝突相手の車種型式を順次選択し、車種型式ごとに衝突諸条件を様々に設定して衝突シミュレーションを実行する。
【００１６】
メインコンピューター１０は、図４に示す衝突シミュレーション実行後の被害車両Ｍの３次元モデルＭ１と、第１ステップＳ１により取得した被害車両Ｍの３次元画像との形状近似度を算出する（第７ステップＳ７）。そのために、メインコンピューター１０は計算領域の３次元空間上で３次元モデルＭ１と、第１ステップにより取得した被害車両Ｍの３次元画像とを車輪などの特徴点を基準に形状を重ね合わせるか、もしくは形状が最も一致するように重ね合わせ、形状がずれている部分につき、例えば形状差体積値を算出することで形状近似度を算出する。ここで、形状差体積値は、両者の形状がずれた部分に生じる空間の体積の合計値である。形状差体積値が大きいほど形状近似度が低いという指標となる。分散や標準偏差を用いてもよい。
【００１７】
次に、メインコンピューター１０は、第７ステップＳ７により算出される形状近似度が所定の閾値以上（形状差体積値が所定値以下）である被害車両Ｍの３次元モデルＭ１の衝突相手車両の衝突後の３次元モデルＡ１１，Ａ１２，Ａ１３，Ａ１４，Ｂ１１，Ｂ１２のデータを内部ハードディスクなどの記憶装置に保存する（第８ステップＳ８）。
例えば、一つの車種型式の衝突相手車両につき衝突諸条件の違いにより、衝突後の３次元モデルが多数構成され、形状近似度が所定の閾値以上であったものが３次元モデルＡ１１，Ａ１２，Ａ１３，Ａ１４であり、他の車種型式の衝突相手車両につき形状近似度が所定の閾値以上であったものが３次元モデルＢ１１，Ｂ１２であったとして、図５に示す。
すなわち、例えば図５に示すように、衝突後の衝突相手車両の３次元モデルＡ１１，Ａ１２，Ａ１３，Ａ１４、Ｂ１１，Ｂ１２の３次元モデルデータが保存される。
【００１８】
メインコンピューター１０は、第８ステップＳ８まで終了したら、Ｎシステムを活用した捜査ルーティンＲ５０（第１１ステップＳ１１〜第１７ステップＳ１７）を始動する。
【００１９】
一方、メインコンピューター１０は、図６に示すように被疑車両Ｘ１の３次元画像の入力があった場合（分岐ステップＳ６０でＹＥＳ）には、この入力を受け、被疑車両Ｘ１の３次元画像を取得する（第９ステップＳ９）。
次に、メインコンピューター１０は、第８ステップＳ８により保存された衝突相手の車両の３次元モデルＡ１１，Ａ１２，Ａ１３，Ａ１４のぞれぞれと、第９ステップＳ９により取得した３次元画像Ｘ１との形状近似度を算出する（第１０ステップＳ１０、図７参照）。ここでも形状近似度は、第７ステップＳ７の形状近似度と同様に算出すれば足りる。なお、メインコンピューター１０は、被疑車両Ｘ１の車両ナンバーに基づき、その車種型式を特定し、その車種型式に相当する３次元モデルＡ１１，Ａ１２，Ａ１３，Ａ１４のぞれぞれと、第９ステップＳ９により取得した３次元画像Ｘ１との形状近似度を算出する。他の３次元モデルＢ１，Ｂ２は被疑車両Ｘ１と車種型式が異なるので排除する。
メインコンピューター１０は、算出した形状近似度のうち少なくとも最も高かった形状近似度を通信端末１２に出力する。
メインコンピューター１０は、他の被疑車両Ｘ２，Ｘ３・・・の３次元画像の入力があるたびに、第９ステップＳ９から第１０ステップＳ１０を繰り返す。
通信端末１２により表示出力される形状近似度を参考にして捜査員により捜査が行われ、特定の被疑車両が加害車両であるとの確証が得られたら、捜査員等により通信端末１２を介して被害車両Ｍに対する加害車両の捜索終了の指示が入力される。加害車両であるとの確証が得られる場合としては、形状近似度が一定以上に高いことに後押しされて捜査員が被疑車両をさらに調べて物証を得たり、被疑車両の所有者を追求して自白を得たりした場合などである。
メインコンピューター１０は、捜索終了の指示が入力されたら（分岐ステップＳ７０でＹＥＳ）、Ｎシステムを活用した捜査ルーティンＲ５０を終了して、被害車両Ｍに関する事故車両捜索支援処理を終了する。
【００２０】
ここで、Ｎシステムを活用した捜査ルーティンＲ５０（第１１ステップＳ１１〜第１７ステップＳ１７）につき説明する。
まず、メインコンピューター１０は、Ｎシステム２０から撮影車両画像Ｙ１（Ｙ２，Ｙ３・・・）とその車両ナンバーを取得する（第１１ステップＳ１１、図８、図９(a)参照）。撮影車両画像Ｙ１（Ｙ２，Ｙ３・・・）は読取装置２１により対象車両を撮影したものである。
次に、メインコンピューター１０は、第１１ステップＳ１１により取得した車両ナンバーに基づき撮影車両画像Ｙ１（Ｙ２，Ｙ３・・・）に相当する車種型式の３次元モデルＹ０のデータをデータベース１１から取得する（第１２ステップＳ１２、図９(b)参照）。図８、図９では、撮影車両画像Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３に相当する車種型式が同一であった場合を図示する。
次に、メインコンピューター１０は、第１２ステップＳ１２により取得した３次元モデルＹ０のデータに基づき、撮影車両画像Ｙ１（Ｙ２，Ｙ３）と同じ向きの２次元モデル画像Ｙ０ａを作成する（第１３ステップＳ１３、図９(c)参照）。
次に、メインコンピューター１０は、第１３ステップＳ１３により作成した２次元モデル画像Ｙ０ａと、撮影車両画像Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３のそれぞれとの形状相違度を算出する（第１４ステップＳ１４、図９(d)参照）。ここでも形状相違度は、第７ステップＳ７の形状近似度と同様に算出すれば足りる。但し、形状相違度は、形状近似度が高いほど低く、形状近似度が低いほど高い逆指向のパラメータであり、本ステップでは２次元計算であるため形状体積値は形状差面積値となる。形状差面積値が大きいほど形状相違度が高いという指標となる。
次に、メインコンピューター１０は、第８ステップＳ８により保存された衝突相手車両の３次元モデルＡ１１，Ａ１２，Ａ１３，Ａ１４に基づき、撮影車両画像Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３のそれぞれと同じ向きの２次元モデル画像Ａ１１ａ，Ａ１２ａ，Ａ１３ａ，Ａ１４ａを作成する（第１５ステップＳ１５、図９(f)参照）。
次に、メインコンピューター１０は、第１４ステップＳ１４により算出される形状相違度が所定の閾値以上である撮影車両画像Ｙ１，Ｙ３（図９(e)参照）のそれぞれと第１５ステップＳ１５により作成された２次元モデル画像Ａ１１ａ，Ａ１２ａ，Ａ１３ａ，Ａ１４ａのそれぞれとの形状近似度を算出する（第１６ステップＳ１６）。ここでも形状近似度は、第７ステップＳ７の形状近似度と同様に算出すれば足りる。但し、本ステップでは２次元計算であるため形状差体積値は形状差面積値となる。
次に、メインコンピューター１０は、第１６ステップＳ１６により算出される形状近似度が所定の閾値以上である撮影車両画像Ｙ１に対応する車両ナンバーによって特定される車両を被疑車両として登録する（第１７ステップＳ１７、図９(g)参照）。
この被疑車両の登録情報は、通信端末１２に出力される。被疑車両の登録情報に基づき被疑車両を発見した捜査員等により第９ステップＳ９のための３次元画像撮影及び送信の作業が行われる。
【００２１】
なお、図１には、通信端末１２及び３次元計測装置１３を１台ずつ示したが、通信端末１２及び３次元計測装置１３は多数設けられ、各署交通課などに配置される。また、通信端末１２は、警察及び関係組織の各基幹部、パトロールカーなどの末端部等に配備されたものでもある。第１７ステップＳ１７の被疑車両の登録情報は、広く多数の通信端末１２に発信される。
以上の本実施形態の事故車両捜索支援によれば、事故発生時に被害車両の３次元画像を入力し、その後、捜査員の捜査等により発見した加害車両と思われる車両を上記第９ステップＳ９の被疑車両としてその３次元画像を入力するだけで、被疑車両と加害車両とが同一であることの信頼度を示す形状近似度を得られるので、人手による現場残留物の収集や鑑定、目撃情報の聴取を待たず、事故そのものの監視カメラ映像がない場合でも、加害車両を効率よく早期かつ確実に発見することができる。
また、本実施形態の事故車両捜索支援によれば、Ｎシステムを活用した捜査ルーティンＲ５０によって加害車両と思われる被疑車両の情報が得られ、加害車両の選別作業を進展させることができ、上記捜査員の捜査を支援することができる。
例えば、事故そのものの監視カメラ映像がない場合でも、事故直後に逃走する加害車両が事故現場周囲に設置された読取装置２１によって撮影されている場合がある。この場合、加害車両の修理又は廃棄による証拠隠滅前の撮影となる。その映像から捜査ルーティンＲ５０によって被疑車両を抽出してこれを捜査員によって確保させ、上記第９ステップＳ９での３次元画像の入力に結びつけることができ、ひいては加害車両の発見に結びつけることができる。
【００２２】
なお、以上の実施形態に拘わらず、追突、正面衝突、側面接触などの衝突モードを第１ステップＳ１と併せて通信端末１２から入力するようにしてもよい。被害車両の検証やその運転者の証言から追突、正面衝突、側面接触などの別が明確になる場合が多く、メインコンピューター１０による衝突モードの判別処理が省かれ計算負荷が軽くなるからである。
また、本事故車両捜索支援システムを、追突事故に限定して実施してもよい。その場合、メインコンピューター１０は、追突モードのみで衝突シミュレーションを行う。
また、本事故車両捜索支援システムを、側面同士の接触事故に限定して実施してもよい。その場合、メインコンピューター１０は、側面接触モードのみで衝突シミュレーションを行う。
【符号の説明】
【００２３】
１０  メインコンピューター
１１  データベース
１２  通信端末
１３  ３次元計測装置
【図１】
2016148960.tif 000003
【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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