(57)【要約】【課題】人の検知精度を向上できる判定方法を提供する。【解決手段】第１の画像における人の検知に係る検知情報と、第２の画像における車両を識別するための識別符号の認識に係る認識情報と、を取得するステップと、検知情報に含まれる検知時刻と認識情報に含まれる認識時刻との差が所定時間以内である場合、検知情報と認識情報とに基づいて、人であるか否かを判定するステップと、を有する。【選択図】図３
2016021200.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の画像における人の検知に係る検知情報と、第２の画像における車両を識別するための識別符号の認識に係る認識情報と、を取得する取得ステップと、
前記検知情報に含まれる検知時刻と前記認識情報に含まれる認識時刻との差が所定時間以内である場合、前記検知情報と前記認識情報とに基づいて、人であるか否かを判定する判定ステップと、
を有する判定方法。
【請求項２】
請求項１に記載の判定方法であって、
前記判定ステップでは、
前記検知情報に含まれる前記人の移動方向と前記認識情報に含まれる前記識別符号の移動方向とが略一致する場合、前記検知情報と前記認識情報とに基づいて、人であるか否かを判定する、判定方法。
【請求項３】
請求項１に記載の判定方法であって、
前記判定ステップでは、
前記検知情報に含まれる検知時刻と前記認識情報に含まれる認識時刻との差が所定時間以上である場合、前記検知情報に基づいて人であるか否かを判定し、前記認識情報に基づいて、人であるか否かを判定する、判定方法。
【請求項４】
請求項１に記載の判定方法であって、
前記判定ステップでは、前記検知情報に含まれる前記第１の画像における前記人の検知位置と、前記認識情報に含まれる前記第２の画像における前記識別符号の認識位置と、の差が所定距離以内である場合、前記検知情報と前記認識情報とに基づいて、人であるか否かを判定する、判定方法。
【請求項５】
第１の画像を撮像する第１の撮像部と
第２の画像を撮像する第２の撮像部と、
前記第１の画像における人の検知に係る検知情報を生成する検知処理部と、
前記第２の画像における車両を識別するための識別符号の認識に係る認識情報を生成する認識処理部と、
前記検知情報に含まれる検知時刻と前記認識情報に含まれる認識時刻との差が所定時間以内である場合、前記検知情報と前記認識情報とに基づいて、人であるか否かを判定する判定部と、
を備える判定システム。
【請求項６】
第１の画像における人の検知に係る検知情報と、第２の画像における車両を識別するための識別符号の認識に係る認識情報と、を取得する取得部と、
前記検知情報に含まれる前記人の検知時刻と前記認識情報に含まれる前記識別符号の認識時刻との差が所定時間以内である場合、前記検知情報と前記認識情報とに基づいて、人であるか否かを判定する判定部と、
を有する判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判定方法、判定システム、及び判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、自転車と二輪車とを判別し、又は、自転車や二輪車の乗員と歩行者とを判別可能な画像認識装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。この画像認識装置は、対象物（自転車、二輪車、乗員、歩行者等）をカメラにより撮像し、撮像された画像から移動速度を求め、移動速度に基づいて対象物の種別を判断する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２４９８４１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に記載された画像認識装置では、想定される速度と異なる場合、誤認識する場合があり、乗員や歩行者等の人の検知精度が不十分であった。
【０００５】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、人の検知精度を向上できる判定方法、判定システム、及び判定装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の判定方法は、第１の画像における人の検知に係る検知情報と、第２の画像における車両を識別するための識別符号の認識に係る認識情報と、を取得する取得ステップと、前記検知情報に含まれる検知時刻と前記認識情報に含まれる認識時刻との差が所定時間以内である場合、前記検知情報と前記認識情報とに基づいて、人であるか否かを判定する判定ステップと、を有する。
【０００７】
本発明の判定システムは、第１の画像を撮像する第１の撮像部と、第２の画像を撮像する第２の撮像部と、前記第１の画像における人の検知に係る検知情報を生成する検知処理部と、前記第２の画像における車両を識別するための識別符号の認識に係る認識情報を生成する認識処理部と、前記検知情報に含まれる検知時刻と前記認識情報に含まれる認識時刻との差が所定時間以内である場合、前記検知情報と前記認識情報とに基づいて、人であるか否かを判定する判定部と、を備える。
【０００８】
本発明の判定装置は、第１の画像における人の検知に係る検知情報と、第２の画像における車両を識別するための識別符号の認識に係る認識情報と、を取得する取得部と、前記検知情報に含まれる前記人の検知時刻と前記認識情報に含まれる前記識別符号の認識時刻との差が所定時間以内である場合、前記検知情報と前記認識情報とに基づいて、人であるか否かを判定する判定部と、を有する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、人の検知精度を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態における判定システムの構成例を示す模式図
【図２】（Ａ），（Ｂ）実施形態における路上又は路側に設置された各カメラとの配置関係の一例を示す模式図
【図３】実施形態における判定システムにおける各装置の構成例を示すブロック図
【図４】実施形態における判定システムにおける各装置の構成の第１変形例を示すブロック図
【図５】実施形態における判定システムにおける各装置の構成の第２変形例を示すブロック図
【図６】（Ａ）〜（Ｃ）実施形態における各カメラにより撮像された撮像画像の一例を示す模式図
【図７】実施形態における監視装置のモニタに表示される画面例を示す模式図
【図８】実施形態における進入対象が高速道路の出口側に現れた場合の判定システムの動作例を示す模式図
【図９】実施形態における進入対象が高速道路の入口側に現れた場合の判定システムの動作例を示す模式図
【図１０】実施形態における高速道路の出口側における画像処理結果に基づく判定システムの動作例を示す模式図
【図１１】実施形態における高速道路の入口側における画像処理結果に基づく判定システムの動作例を示す模式図
【図１２】実施形態における統合判定処理部の動作例を示すフローチャート
【図１３】実施形態における統合判定処理部による判定処理の一例を示すフローチャート
【図１４】実施形態における統合判定処理部による判定処理の一例を示すフローチャート（図１３の続き）
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。
【００１２】
以下の実施形態の判定システムは、例えば、人物検知とナンバープレートの認識との少なくとも一方に基づいて、高速道路への進入が禁止された対象物（例えば歩行者、自転車、小型バイク）や逆走する対象物等の誤進入を抑制するシステムに適用される。
【００１３】
図１は、実施形態における判定システム１００の構成例を示す模式図である。判定システム１００は、例えば、人物検知カメラ１０１，１０２、ナンバー認識カメラ１０３、人物検知処理部１１０、ナンバー認識処理部１１５、統合判定処理部１２０、録画装置１３０、監視装置１４０、アラーム表示器１５１、スピーカ１５２、及び警告表示盤１５３を備える。判定システム１００の各機器は、例えば、通信ネットワークを介して接続される。
【００１４】
アラーム表示器１５１、スピーカ１５２、及び警告表示盤１５３は、所定の警告情報（アラーム）を発報する報知器１５０の一例である。統合判定処理部１２０は、判定装置の一例である。
【００１５】
人物検知カメラ１０１は、ＩＲ（ＩｎｆｒａＲｅｄ）カメラであり、例えば、路上（道路上）又は路側に設置され、赤外線（例えば遠赤外線）を用いて対象物（例えば、車両、人）を撮像する。
【００１６】
具体的には、対象物としての車両は、例えば、四輪自動車（単に四輪車、四輪とも称する）、二輪自動車（単に二輪車とも称する）、自転車を含む。また、対象物としての人は、例えば、車両の乗員、歩行者を含む。二輪車は、例えば、大型バイク（単に大型とも称する）及び小型バイク（単に小型とも称する）を含む。本実施形態では、大型バイクは、例えば、総排気量１２５ＣＣ以上である二輪車であり、小型バイクは、例えば、総排気量１２５ＣＣ未満の二輪車である。
【００１７】
人物検知カメラ１０１は、赤外線を用いて撮像するので、可視光を用いる場合と比較すると、例えば、天候、時間帯、周囲の照明環境により撮像画像の画質が変化し、人の検知精度が低下することを抑制できる。
【００１８】
人物検知カメラ１０２は、例えば、路上又は路側に設置され、可視光を用いて対象物を撮像する。人物検知カメラ１０２は、可視光を用いるので、赤外線を用いる場合と比較すると、例えば、対象物周辺の熱による影響を抑制して、撮像できる。例えば、外気温が人の体温に近い場合や、降雨の場合でも、人の検知精度が低下することを抑制できる。
【００１９】
尚、人物検知カメラ１０１，１０２のいずれか一方は設けられなくてもよい。
【００２０】
ナンバー認識カメラ１０３は、例えば、路上又は路側に設置され、対象物を撮像する。ナンバー認識カメラ１０３は、例えば、車両に取り付けられたナンバープレートを含めて、車両の画像を撮像する。
【００２１】
人物検知処理部１１０は、例えば、立ち入りが制限された所定の領域（立入制限エリア、例えば高速道路）における所定の場所（例えば料金所）に設置され、人物検知カメラ１０１，１０２の少なくとも一方から取得された画像において、人の有無を検知する。
【００２２】
ナンバー認識処理部１１５は、例えば、路側に設置され、ナンバー認識カメラ１０３により撮像された画像において、ナンバー認識を行う。ナンバー認識処理部１１５は、ナンバー認識では、撮像画像におけるナンバープレートの位置に記載された文字情報を認識し、ナンバープレートに記載された文字を特定する。ナンバープレートは、車両を識別するための識別符号の一例であり、例えば、画像認識により車種の検知を行うことで車両を識別してもよい。
【００２３】
統合判定処理部１２０は、例えば交通管制室に設置される。統合判定処理部１２０は、例えば、人物検知処理部１１０による人物処理結果と、ナンバー認識処理部１１５によるナンバー認識結果と、に基づいて、その対象物が人、若しくは車両であるかを判定する。その判定結果に基づいて、報知器１５０を用いて発報するか否かを判定する。統合判定処理部１２０は、例えば、高速道路内に立入禁止の対象物（例えば、人、自転車、小型バイク）が存在すると判定すると、報知器１５０を介してアラームを発報させる。
【００２４】
録画装置１３０は、例えば、高速道路の料金所に設置され、所定のタイミングにおいて、人物検知カメラ１０１，１０２により撮像された画像を録画（記録）する。録画装置１３０は、例えば、ＮＤＲ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅｃｏｒｄｅｒ）であり、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）を含む。尚、録画装置１３０は、ＨＤＤ以外の記録媒体を搭載してもよい。録画装置１３０は、例えば、人物検知カメラ１０１，１０２の画像を常時録画してもよい。
【００２５】
監視装置１４０は、例えば交通管制室に設置され、交通管制官（運用者）によって適宜操作される。監視装置１４０は、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、サーバ装置により構成される。また、監視装置１４０にはモニタ１４５が接続され、交通管制官は、モニタ１４５より各種画像を確認できる。
【００２６】
モニタ１４５には、例えば、人物検知カメラ１０１，１０２により撮像されたリアルタイムの画像又は過去の画像が表示されてもよい。モニタ１４５には、ナンバー認識カメラ１０３により撮像されたリアルタイムの画像又は過去の画像が表示されてもよい。また、モニタ１４５には、状況監視用カメラ（不図示）により撮像されたリアルタイムの画像又は過去の画像が表示されてもよい。
【００２７】
アラーム表示器１５１は、例えば、交通管制室に設置され、パトランプを含む。アラーム表示器１５１は、例えば、立入制限エリア（例えば高速道路）への進入（例えば誤進入））が発生した場合に、交通管制官に対して、表示によりアラームを発生させる。これにより、例えば、交通管制官は、異常の発生を迅速に認識できる。
【００２８】
スピーカ１５２は、例えば、交通管制室又は路上若しくは路側に設置される。スピーカ１５２は、例えば、立入制限エリアへの進入が発生した場合に、交通管制官、進入した人、車両、又はその周囲の車両に対して、音声によりアラームを発生させる。これにより、例えば、交通管制官、誤進入した人、車両、又はその周囲の車両の乗員が、異常の発生を迅速に認識できる。
【００２９】
警告表示盤１５３は、例えば、路上又は路側に設置され、立入制限エリアへの進入が発生した場合に、進入した人、車両、又はその周囲の車両に対して、表示によりアラームを発生させる。これにより、例えば、誤進入した人、車両、又はその周囲の車両の乗員が、異常の発生を迅速に認識できる。
【００３０】
尚、交通管制室は、１つ以上の料金所（高速道路の出入り口）を監視する。つまり、交通管制室に設置された監視装置１４０（統合判定処理部１２０）は、１つ以上の料金所及びその周辺に設置された各装置（例えば、人物検知処理部１１０、ナンバー認識処理部１１５）を監視する。例えば、交通管制室が少数の料金所を取りまとめる場合、通常の進入に対する誤報が増大しても、交通管制室の監視員への影響は少ないが、交通管制室が多数（例えば１００か所）の料金所を取りまとめる場合、通常の進入に対する誤報が増大すると、交通管制室の監視員への影響が大きくなる（不要な作業が増大する）。そのため、多数の料金所であっても、不要な作業が少なくなるように、本実施形態では、従来より上記誤報や失報を低減させる。
【００３１】
次に、各カメラの配置例及び各カメラの画角の設定例について説明する。
図２（Ａ）は、路上又は路側に設置された各カメラとの配置関係の一例を示す模式図である。
【００３２】
判定システム１００では、各カメラにより撮像される撮像画像における道路進行方向の中心位置が略一致するように、人物検知カメラ１０１，１０２及びナンバー認識カメラ１０３が、位置合わせされて配置される。
【００３３】
また、人物検知カメラ１０１，１０２及びナンバー認識カメラ１０３は、一般道から高速道路の本線に向かって撮影を行う。これは、高速道路から一般道に向かって撮影を行うと、一般道の交差点等が撮影範囲に入り、不要な検知（交差点の人等の検知）をする場合があるためである。
【００３４】
人物検知カメラ１０１，１０２及びナンバー認識カメラ１０３が設置される高さは、道路を通過する車両を考慮して設定される。人物検知カメラ１０１，１０２の画角は、例えば、１台あたり幅Ｌ３（例えば４（ｍ）：１車線分）である。従って、人物検知カメラ１０１，１０２によって１車線における人物検知が可能である。人物検知カメラ１０１，１０２は、人物検知カメラ１０１，１０２からの距離が長さＬ１である道路上の位置が撮像範囲に含まれるように、向きや高さが調整されて設置される。長さＬ１は、人物検知カメラ１０１，１０２の有するレンズの焦点距離等によって決まる。
【００３５】
ナンバー認識カメラ１０３は、例えば、２つの撮像部を内蔵する。２つの撮像部の画角は、合わせて幅４（ｍ）（１車線分）である。従って、ナンバー認識カメラ１０３の２つの撮像部によって１車線における車両のナンバープレートの認識が可能である。ナンバー認識カメラ１０３は、ナンバー認識カメラ１０３からの距離が長さＬ２である道路上の位置が撮像範囲に含まれるように、向きや高さが調整されて設置される。長さＬ２は、ナンバー認識カメラ１０３の有するレンズの焦点距離等によって決まる。
【００３６】
尚、人物検知カメラ１０１，１０２は、１台で複数車線を撮像可能でもよいし、複数台で１車線を撮像可能でもよい。ナンバー認識カメラ１０３は、１つの撮像部で１車線又は複数車線を撮像可能でもよいし、３台以上の撮像部で１車線を撮像可能でもよい。
【００３７】
また、上記では各カメラが別個の筐体により構成されることを例示したが、各カメラが一体化され、１つの筐体により構成されてもよい。図２（Ｂ）は、路上に設置された、１つの筐体により構成された一体化カメラ１０４との配置関係の一例を示す模式図である。
【００３８】
一体化カメラ１０４は、人物検知カメラ１０１，１０２及びナンバー認識カメラ１０３を含む。人物検知カメラ１０１，１０２及びナンバー認識カメラ１０３は、各々のカメラにより撮像される撮像画像における道路進行方向の中心位置が略一致するように、同様の向きに向けられ、位置合わせされる。これにより、長期運用によりカメラの撮像位置（主に重力方向）がずれても、人物検知カメラ１０１，１０２及びナンバー認識カメラ１０３の相対位置が変化しないため、容易に長期運用することが可能になる。
【００３９】
一体化カメラ１０４は、例えば、路上の幅方向の中心（例えば車線中央付近）に設置された場合、道路上を歩行する人又は道路を走行する車両の乗員が大型車両により隠蔽されることを抑制できる。尚、一体化カメラ１０４は、１台で複数車線を撮像可能でもよい。
【００４０】
尚、図２（Ａ），（Ｂ）に例示した位置とは異なる位置に、各カメラが設置されてもよい。図２（Ａ），（Ｂ）では、一車線分を撮像するためのカメラのセットの配置を例示したが、複数車線分を撮像する場合には、カメラのセットが複数用意されてもよい。
【００４１】
次に、判定システム１００における各装置の機能について説明する。
図３は、判定システム１００における各装置の構成例を示すブロック図である。尚、図３では、人物検知カメラとして、人物検知カメラ１０１を用い、人物検知カメラ１０２を用いない場合を例示する。図３において、図１において説明した内容と同様の内容については、説明を省略又は簡略化する。
【００４２】
判定システム１００は、例えば、人物検知カメラ１０１、ナンバー認識カメラ１０３、人物検知処理部１１０、ナンバー認識処理部１１５、統合判定処理部１２０、録画装置１３０、監視装置１４０、報知器１５０を備える。
【００４３】
人物検知処理部１１０は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）を有する。例えば、ＣＰＵは、ＲＯＭ又はＲＡＭに格納されたプログラムを実行することで、人物検知処理部１１０が有する各機能を実現する。
【００４４】
人物検知処理部１１０は、例えば、制御部１１１、検知部１１２、及び通信部１１３を備える。制御部１１１は、人物検知処理部１１０の処理を統括する。検知部１１２は、人物検知カメラ１０１により撮像された画像に基づいて、例えば所定の画像認識処理により、画像に含まれる人（例えば、歩行者、車両の乗員）に係る情報を検知する。この人に係る情報は、例えば、画像における人の有無、人の移動方向（向き）の情報を含む。
【００４５】
通信部１１３は、例えば、人物検知カメラ１０１による撮像画像を順次受信する。通信部１１３は、例えば、人物検知結果の情報と、人物検知カメラ１０１による撮像画像と、を統合判定処理部１２０及び録画装置１３０へ送信する。尚、録画装置１３０へ送られる情報には、人物検知カメラ１０１による撮像画像に人物検知結果が重畳されていてもよい。
【００４６】
尚、人物検知処理部１１０は、各種情報（例えば、撮像画像に人物検知結果が重畳された情報）を表示する表示部（不図示）を備えてもよい。
【００４７】
人物検知結果の情報は、例えば、人物検知カメラ１０１により撮像された画像において検知された人物の有無、当該人物の移動方向（向き）、人物が検知された時刻、画像（フレーム）における人物が検知された位置（座標）、の情報を含む。
【００４８】
ナンバー認識処理部１１５は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを有する。例えば、ＣＰＵは、ＲＯＭ又はＲＡＭに格納されたプログラムを実行することで、ナンバー認識処理部１１５が有する各機能を実現する。
【００４９】
ナンバー認識処理部１１５は、例えば、制御部１１６、認識部１１７、及び通信部１１８を備える。制御部１１６は、ナンバー認識処理部１１５の処理を統括する。認識部１１７は、ナンバー認識カメラ１０３により撮像された画像に基づいて、所定の画像認識処理により、画像に含まれるナンバープレートに係る情報を認識（ナンバー認識）する。ナンバープレートに係る情報は、例えば、ナンバープレートに記載されたナンバー、ナンバープレートの車種、ナンバープレートの移動方向（向き）、ナンバープレートの移動速度の情報を含む。
【００５０】
通信部１１８は、例えば、ナンバー認識カメラ１０３による撮像画像を受信する。通信部１１８は、ナンバー認識処理部１１５の認識結果に基づき、例えば、ナンバー認識結果の情報（ナンバー情報）と、ナンバー認識した際のナンバー認識カメラ１０３による撮像画像（静止画）と、を統合判定処理部１２０へ送信する。通信部１１８は、ナンバーを認識した際だけでなく、常時、統合判定処理部１２０へ上記情報、画像を送信してもよい。
【００５１】
ナンバー認識結果の情報は、例えば、ナンバー認識カメラ１０３により撮像された車両のナンバープレートの種別（車種）、当該ナンバープレート（車両）の移動方向（向き）、当該ナンバープレート（車両）の速度、の情報を含む。ナンバープレートの車種は、例えば、四輪車、大型バイク、小型バイクを含む。また、ナンバー認識結果の情報は、例えば、ナンバー認識された時刻、画像（フレーム）におけるナンバーが認識された位置（座標）、の情報を含む。
【００５２】
統合判定処理部１２０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを有する。例えば、ＣＰＵは、ＲＯＭ又はＲＡＭに格納されたプログラムを実行することで、統合判定処理部１２０が有する各機能を実現する。
【００５３】
統合判定処理部１２０は、例えば、通信部１２１、判定部１２２、及び発報部１２３を備える。通信部１２１は、人物検知処理部１１０からの人物検知結果の情報と、ナンバー認識処理部１１５からのナンバー認識結果の情報と、を取得（例えば受信）する。
【００５４】
判定部１２２は、取得されたナンバー認識結果と人物検知結果との少なくともに基づいて、発報部１２３による発報の要否を判定する。判定部１２２による判定結果は、例えば、図１０，図１１に例示される。
【００５５】
判定部１２２は、例えば、ナンバー認識結果と人物検知結果との少なくとも一方に基づいて、人物検知処理部１１０により検知された人の有無を判定する。つまり、判定部１２２は、人物検知処理部１１０による検知結果を補足し、人物検知結果の正当性を判定する。これにより、人の検知精度を向上できる。また、判定部１２２は、例えば、ナンバー認識結果と人物検知結果との少なくとも一方に基づいて、アラームの発報の要否を判定する。
【００５６】
発報部１２３は、判定部１２２により発報が必要と判定された場合、アラームを発報するよう、録画装置１３０や報知器１５０に指示（報知指示）する。
【００５７】
監視装置１４０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭを有する。例えば、ＣＰＵは、ＲＯＭ又はＲＡＭに格納されたプログラムを実行することで、監視装置１４０が有する各機能（例えば、監視機能、アラーム発報等の報知機能）を実現する。
【００５８】
報知器１５０は、例えば、アラーム表示器１５１、スピーカ１５２、又は警告表示盤１５３を含む。報知器１５０は、例えば、統合判定処理部１２０からの報知指示に基づいて、所定のアラームを発報（例えば表示、音声出力、振動）する。
【００５９】
図４は、判定システム１００における各装置の構成の第１変形例を示すブロック図である。図４において、図３に示した構成と同様の構成については、説明を省略又は簡略化する。図４では、図３の構成例と比較すると、判定システム１００が、人物検知カメラ１０２を備え、人物検知カメラ１０１を備えない場合を例示している。
【００６０】
図５は、判定システム１００における各装置の構成の第２変形例を示すブロック図である。図５において、図３に示した構成と同様の構成については、説明を省略又は簡略化する。
【００６１】
図５では、図３の構成例と比較すると、判定システム１００が、人物検知カメラ１０１，１０２の双方を備える。人物検知処理部１１０は、前述した人物検知処理部１１０の機能に加え、人物検知カメラ１０１，１０２のどちらの撮像画像を採用するかを選択するカメラ選択機能を有する。
【００６２】
人物検知処理部１１０は、所定の条件に基づいて、採用する撮像画像を選択する。所定の条件は、例えば、人物検知カメラ１０１，１０２による撮像画像のコントラスト、気温、湿度、降水量、撮像画像中の人物の移動速度、を含む。人物検知処理部１１０は、例えば、気象に関する情報（例えば、気温、湿度、降水量）を提供する気象センサ（不図示）を備えてもよいし、通信ネットワークを介して気象サーバから気象に関する情報を取得してもよい。なお、採用する画像は、画像認識を行った後、その結果に基づき選択されてもよいし、気象に関する情報に基づきあらかじめ選択されてもよい。
【００６３】
例えば、人物検知処理部１１０は、高温又は降雨時の条件下では、人物検知カメラ１０２による撮像画像を採用し、常温の条件化では、人物検知カメラ１０１による撮像画像を採用する。例えば、人物検知処理部１１０は、人の移動速度が高速である場合、人物検知カメラ１０２による撮像画像を採用し、人の移動速度が低速である場合、人物検知カメラ１０１による撮像画像を採用する。これにより、人が高速で移動する場合に発生するブラーの影響を抑制でき、人の検知精度を向上できる。
【００６４】
人物検知処理部１１０は、基本的に人物検知カメラ１０１を用いるよう設定し、人物検知カメラ１０１による撮像画像が上記所定の条件を満たさない場合に人物検知カメラ１０２による撮像画像を採用してもよい。また、人物検知処理部１１０は、人物検知カメラ１０１，１０２による撮像画像に基づいて、例えば両画像を合成して、新たな画像を生成し、統合判定処理部１２０等へ送信してもよい。尚、人物検知カメラ１０２は、可視光を用いて撮像するので、人工物（例えば照明）の影響を受けやすい。
【００６５】
次に、各カメラによる撮像画像に含まれる対象物の関連付けについて説明する。
【００６６】
図６（Ａ）は、人物検知カメラ１０１又は１０２による撮像画像の一例を示す模式図である。図６（Ｂ）は、ナンバー認識カメラ１０３の一方の撮像部（例えば左側に配置された撮像部）による撮像画像の一例を示す模式図である。図６（Ｃ）は、ナンバー認識カメラ１０３の他方の撮像部（例えば右側に配置された撮像部）による撮像画像の一例を示す模式図である。
【００６７】
図６（Ａ），（Ｃ）では、同一の対象物がそれぞれの撮像画像に映り込んでいる。つまり、図６（Ａ）では、人１０１ａが検知され、図６（Ｃ）では、ナンバープレート１０３ｂが認識される。
【００６８】
図６（Ａ）〜（Ｃ）に示すように、人物検知カメラ１０１，１０２とナンバー認識カメラ１０３とは、上述したよう撮像画像における道路進行方向（図６（Ａ）〜（Ｃ）におけるＹ方向）の中心位置が略一致するよう調整して設置される。つまり、同じ対象物について、人物検知とナンバー認識とが所定時間中に実行されるように、中心位置を設定する。例えば、同じ対象物について、人物検知とナンバー認識とのタイミングが大きくずれると、同じ対象物を別々の対象物として認識する。そのため、同じ対象物について、人物検知とナンバー認識とが所定時間中に実行されるようにする。
【００６９】
統合判定処理部１２０では、通信部１２１は、人物検知処理部１１０により人が検知された画像における座標の情報と、ナンバー認識処理部１１５によりナンバーが認識された画像における座標の情報と、を受信してもよい。判定部１２２は、受信された両座標に基づいて、道路横断方向（図６（Ａ）〜（Ｃ）におけるＸ方向）における対象物（進入者等）の位置を推定してもよい。
【００７０】
判定部１２２は、人物検知された時刻とナンバー認識された時刻との時間が所定時間以内である場合、人物検知された対象物とナンバー認識された対象物とを同一の対象（例えば、車両と車両の乗員）として関連付けて、統合判定する。統合判定には、例えば、発報の要否の判定が含まれる。
【００７１】
判定部１２２は、人物検知された人の移動方向（例えばＹ方向）とナンバー認識されたナンバープレートの移動方向（例えばＹ方向）とが略一致する場合、人物検知された対象物とナンバー認識された対象物とを同一の対象（例えば、車両と車両の乗員）として関連付けて、統合判定してもよい。
【００７２】
判定部１２２は、道路横断方向（Ｘ方向）における人物検知された座標とナンバー認識された座標との距離が所定距離以下である場合、人物検知された対象物とナンバー認識された対象物とを同一の対象（例えば、車両と車両の乗員）として関連付けて、統合判定してもよい。尚、判定部１２２は、道路進行方向（Ｙ方向）の位置については、画角ずれを考慮し、上記関連付けの指標としなくてもよい。
【００７３】
判定部１２２は、上記時間に関する条件とともに、上記距離又は方向（向き）に関する条件を満たした場合に、人物検知された対象物とナンバー認識された対象物とが同一の対象であるとして関連付けてもよい。
【００７４】
判定部１２２は、人物検知された対象物とナンバー認識された対象物とが複数存在する場合、上記距離、時間、向きに関する条件を判定し、人物検知された対象物とナンバー認識された対象物とが１つずつ存在する場合に、上記距離、時間、向きに関する条件の判定を省略してもよい。
【００７５】
このように、人物検知された対象物とナンバー認識された対象物とを関連付けすることで、例えば、高速道路への誤進入時の誤報や失報を抑制できる。例えば、人物検知された対象物が人であり、ナンバー認識されたナンバープレートが大型バイクのナンバープレートである場合、人物検知結果とナンバー認識結果が関連付けられ、大型バイクであると認識できるため、発報しないことがあり得る。一方、従来のように、人物検知のみで発報の要否を判定する場合、大型バイクの場合であっても人物検知に基づき発報することがある。つまり、この関連付けにより、このような誤報を抑制できる。誤報や失報の抑制は、例えば、高速道路に多数の人物検知カメラ１０１，１０２、ナンバー認識カメラ１０３が設置されている場合には、一層有益となる。
【００７６】
次に、監視装置１４０のモニタ１４５に表示される画面について説明する。
図７は、モニタ１４５により表示される画面例を示す模式図である。
【００７７】
監視装置１４０は、例えば、４つに分割されたモニタ１４５の表示領域１４１〜１４４に、複数の画像を同時に表示してもよい。この画像は、例えば、静止画又は動画を含む。
【００７８】
表示領域１４１には、例えば、人物検知カメラ１０１，１０２により撮像された画像のうち、録画装置１３０に保持され、人物検知処理部１１０により人が検知された画像が表示される。この場合、監視装置１４０は、人が検知された時点を含む検知期間の表示対象の画像（例えば動画）を、表示領域１４１に反復して表示する。
【００７９】
表示領域１４２には、例えば、人物検知カメラ１０１，１０２により撮像され、人物検知カメラ１０１，１０２から取得された画像（リアルタイム画像）が表示される。
【００８０】
表示領域１４３には、例えば、ナンバー認識カメラ１０３により撮像された画像のうち、ナンバー認識処理部１１５によりナンバーが認識された画像が表示される。この画像は、例えば、静止画であり、統合判定処理部１２０から取得され、ナンバーが認識された時点の画像を含む。尚、ナンバーが認識された画像が録画装置１３０に記録され、監視装置１４０が、ナンバーが認識された画像を録画装置１３０から取得してもよい。
【００８１】
表示領域１４４には、例えば、状況確認用カメラ（不図示）により撮像された画像が表示される。この画像は、例えば、状況確認用カメラから送られたリアルタイム画像である。例えば、監視装置１４０は、操作部（不図示）を備えてもよい。監視装置１４０は、例えば、交通管制官による操作部への操作入力を受け付け、操作入力に基づいて、状況確認用カメラの画角、パン、チルト、ズーム等を制御してもよい。これにより、例えば、交通管制官は、状況監視用カメラの画角を自由に遠隔操作でき、監視対象の道路の状況を目視で容易に確認できる。また、例えば高速に移動することで画面外に移動した対象物に対しても、容易に追従して確認できる。
【００８２】
図７に示した画面構成によれば、運用者は、発報時の警告情報と画面に表示された情報とを比較して、正報であるか誤報であるかを迅速に確認できる。また、運用者が誤報であると判断した場合には、監視装置１４０の所定の操作部（例えば発報解除ボタン）を操作（例えばクリック）してもよい。これにより、アラーム音やアラーム表示を迅速に停止でき、誤報に対して容易に対応できる。
【００８３】
次に、判定システム１００の動作例について説明する。
【００８４】
ここでは、一例として、人物検知カメラ１０１，１０２、及びナンバー認識カメラ１０３が、高速道路に進入する方向（出口又は入口から本線の向き）に対して後方から撮像する向きで設置される。
【００８５】
人物検知カメラ１０１，１０２、及びナンバー認識カメラ１０３は、例えば、料金所と一般道との間に設置され、早期に誤進入者が気付けるように、一般道寄りに設置される。高速道路では、例えば、人、小型バイク、及び自転車が、本線への立ち入りを制限されている。
【００８６】
また、一例として、時速２０ｋｍ未満で走行する車両を遅い車両とし、時速２０ｋｍ以上で走行する車両を速い車両とする。一例として、車両に乗車していない人と自転車とを、まとめて「人」とする。なお、以降の説明では、「人」は、車両に乗車していない人と自転車とを示す。一例として、人物検知カメラとして、人物検知カメラ１０１が用いられる。
【００８７】
また、四輪車では、車両の前後にナンバープレートが設置される。二輪車では、車両の後方にナンバープレートが設置され、車両の前方にナンバープレートが設置されない。
【００８８】
図８は、高速道路の出口側における進入対象（対象物）に対する判定システム１００の動作例を示す模式図である。図９は、高速道路の入口側における進入対象に対する判定システム１００の動作例を示す模式図である。
【００８９】
図８及び図９では、ケース（事例）毎に、進入対象がどのようにして区別されるか、及び、その進入対象者に対して統合判定処理部１２０が発報するか否かが示されている。
【００９０】
ケースＨ１について説明する。人が高速道路の出口から進入する（入る）場合、人物検知処理部１１０は、人が存在することを検知し、高速道路の出口から本線の向きに人が進行（移動）していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、人がナンバープレートを備えていないことから、ナンバーを認識しない。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が必要と判定する。
【００９１】
ケースＮ１について説明する。人が高速道路の出口から退出する（出る）場合、人物検知処理部１１０は、人が存在することを検知し、高速道路の本線から出口の向きに人が進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、人がナンバープレートを備えていないことから、ナンバーを認識しない。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が不要と判定する。つまり、例えば、進入者として検知された人が大型バイクである可能性があるため、誤報低減を優先して発報しないようにできる。尚、進入者の安全を優先して発報することができないわけではない。
【００９２】
ケースＩ１について説明する。遅い小型バイクが高速道路の出口から進入する場合、人物検知処理部１１０は、人が存在することを検知し、高速道路の出口から本線の向きに人が進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、車両後方に設置されたナンバープレートから小型バイクのナンバーを認識し、車両（ナンバープレート）が高速道路の出口から本線の向きに進行していることを認識し、時速２０ｋｍ未満の車両（ナンバープレート）の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が必要と判定する。
【００９３】
ケースＮ１について説明する。遅い小型バイクが高速道路の出口から退出する場合、人物検知処理部１１０は、人が存在することを検知し、高速道路の本線から出口の向きに人が進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、ナンバー認識カメラ１０３により車両後方に設置されたナンバープレートが撮像されないので、ナンバーを認識しない。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が不要と判定する。つまり、例えば、進入者として検知、認識された小型バイクが大型バイクである可能性があるため、誤報低減を優先して発報しないようにできる。
【００９４】
ケースＣ１について説明する。速い小型バイクが高速道路の出口から進入する場合、人物検知処理部１１０は、人物検知カメラ１０１，１０２が小型バイクの移動速度への追従が不十分となり、人を検知しない。ナンバー認識処理部１１５は、小型バイクのナンバーを認識し、車両が高速道路の出口から本線の向きに進行していることを認識し、時速２０ｋｍ以上の車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が必要と判定する。尚、ケースＣ１では、人物検知されないので、ナンバー認識に基づいて発報の要否が判定される。
【００９５】
ケースＡ１について説明する。速い小型バイクが高速道路の出口から退出する場合、人物検知処理部１１０は、人を検知しない。ナンバー認識処理部１１５は、ナンバーを認識しない。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が不要と判定する。
【００９６】
尚、ケースＡ１では、赤外線を用いて撮像する人物検知カメラ１０１を用いることを想定したので、ブラーに起因して人物検知されないことを例示したが、可視光を用いて撮像する人物検知カメラ１０２を用いることで、人物検知されてもよい。人物検知カメラ１０１により人物検知されない他のケースでも同様である。
【００９７】
ケースＫ１について説明する。遅い大型バイクが高速道路の出口から進入する場合、人物検知処理部１１０は、人が存在することを検知し、高速道路の出口から本線の向きに人が進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、車両後方に設置されたナンバープレートから大型バイクのナンバーを認識し、車両が高速道路の出口から本線の向きに進行していることを認識し、時速２０ｋｍ未満の車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が必要と判定する。
【００９８】
ケースＮ１について説明する。遅い大型バイクが高速道路の出口から退出する場合、人物検知処理部１１０は、人が存在することを検知し、高速道路の本線から出口の向きに人が進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、ナンバーを認識しない。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が不要と判定する。
【００９９】
ケースＥ１について説明する。速い大型バイクが高速道路の出口から進入する場合、人物検知処理部１１０は、人物検知カメラ１０１，１０２が大型バイクの移動速度への追従が不十分となり、人を検知しない。ナンバー認識処理部１１５は、大型バイクのナンバーを認識し、車両が高速道路の出口から本線の向きに進行していることを認識し、時速２０ｋｍ以上の車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が必要と判定する。尚、ケースＥ１では、人物検知されないので、ナンバー認識に基づいて発報の要否が判定される。
【０１００】
ケースＡ１について説明する。速い大型バイクが高速道路の出口から退出する場合、人物検知処理部１１０は、人を検知しない。ナンバー認識処理部１１５は、ナンバーを認識しない。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が不要と判定する。
【０１０１】
ケースＦ１について説明する。四輪車が高速道路の出口から進入する場合、人物検知処理部１１０は、人物検知カメラ１０１，１０２による撮像画像において車両中の乗員を検知しない。ナンバー認識処理部１１５は、四輪車のナンバーを認識し、車両が高速道路の出口から本線の向きに進行していることを認識し、車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が必要と判定する。尚、ケースＦ１では、人物検知されないので、ナンバー認識に基づいて発報の要否が判定される。
【０１０２】
ケースＧ１について説明する。四輪車が高速道路の出口から退出する場合、人物検知処理部１１０は、人物検知カメラ１０１，１０２による撮像画像において車両中の乗員を検知しない。ナンバー認識処理部１１５は、四輪車のナンバーを認識し、車両が高速道路の本線から出口の向きに進行していることを認識し、車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、正常に高速道路から退出する四輪車の台数を計測する。この場合、統合判定処理部１２０は、例えば、既に計測された台数に、今回の１台を加算する。
【０１０３】
ケースＨ２について説明する。人が高速道路の入口から進入する場合、人物検知処理部１１０は、人が存在することを検知し、高速道路の入口から本線の向きに人が進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、人がナンバープレートを備えていないことから、ナンバーを認識しない。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が必要と判定する。
【０１０４】
ケースＮ２について説明する。人が高速道路の入口から退出する場合、人物検知処理部１１０は、人が存在することを検知し、高速道路の本線から入口の向きに人が進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、人がナンバープレートを備えていないことから、ナンバーを認識しない。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が必要と判定する。
【０１０５】
ケースＩ２について説明する。遅い小型バイクが高速道路の入口から進入する場合、人物検知処理部１１０は、人が存在することを検知し、高速道路の入口から本線の向きに人が進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、車両後方に設置されたナンバープレートから小型バイクのナンバーを認識し、車両が高速道路の入口から本線の向きに進行していることを認識し、時速２０ｋｍ未満の車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が必要と判定する。
【０１０６】
ケースＮ２について説明する。遅い小型バイクが高速道路の入口から退出する場合、人物検知処理部１１０は、人が存在することを検知し、高速道路の本線から入口の向きに人が進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、ナンバー認識カメラ１０３により車両後方に設置されたナンバープレートが撮像されないので、ナンバーを認識しない。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が必要と判定する。
【０１０７】
ケースＣ２について説明する。速い小型バイクが高速道路の入口から進入する場合、人物検知処理部１１０は、人物検知カメラ１０１，１０２が小型バイクの移動速度への追従が不十分となり、人を検知しない。ナンバー認識処理部１１５は、小型バイクのナンバーを認識し、車両が高速道路の入口から本線の向きに進行していることを認識し、時速２０ｋｍ以上の車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が必要と判定する。尚、ケースＣ２では、人物検知されないので、ナンバー認識に基づいて発報の要否が判定される。
【０１０８】
ケースＡ２について説明する。速い小型バイクが高速道路の入口から退出する場合、人物検知処理部１１０は、人を検知しない。ナンバー認識処理部１１５は、ナンバーを認識しない。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が不要と判定する。
【０１０９】
尚、ケースＡ２では、赤外線を用いて撮像する人物検知カメラ１０１を用いることを想定したので、ブラーに起因して人物検知されないことを例示したが、可視光を用いて撮像する人物検知カメラ１０２を用いることで、人物検知されてもよい。人物検知カメラ１０１により人物検知されない他のケースでも同様である。
【０１１０】
ケースＫ２について説明する。遅い大型バイクが高速道路の入口から進入する場合、人物検知処理部１１０は、人が存在することを検知し、高速道路の入口から本線の向きに人が進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、車両後方に設置されたナンバープレートから大型バイクのナンバーを認識し、車両が高速道路の入口から本線の向きに進行していることを認識し、時速２０ｋｍ未満の車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が不要と判定する。
【０１１１】
ケースＮ２について説明する。遅い大型バイクが高速道路の入口から退出する場合、人物検知処理部１１０は、人が存在することを検知し、高速道路の本線から入口の向きに人が進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、ナンバーを認識しない。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が必要と判定する。
【０１１２】
ケースＥ２について説明する。速い大型バイクが高速道路の入口から進入する場合、人物検知処理部１１０は、人物検知カメラ１０１，１０２が大型バイクの移動速度への追従が不十分となり、人を検知しない。ナンバー認識処理部１１５は、大型バイクのナンバーを認識し、車両が高速道路の入口から本線の向きに進行していることを認識し、時速２０ｋｍ以上の車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が不要と判定する。
【０１１３】
ケースＡ２について説明する。速い大型バイクが高速道路の入口から退出する場合、人物検知処理部１１０は、人を検知しない。ナンバー認識処理部１１５は、ナンバーを認識しない。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が不要と判定する。
【０１１４】
ケースＦ２について説明する。四輪車が高速道路の入口から進入する場合、人物検知処理部１１０は、人物検知カメラ１０１，１０２による撮像画像において車両中の乗員を検知しない。ナンバー認識処理部１１５は、四輪車のナンバーを認識し、車両が高速道路の入口から本線の向きに進行していることを認識し、車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、正常に高速道路へ進入する四輪車の台数を計測する。この場合、統合判定処理部１２０は、例えば、既に計測された台数に、今回の１台を加算する。
【０１１５】
ケースＧ２について説明する。四輪車が高速道路の入口から退出する場合、人物検知処理部１１０は、人物検知カメラ１０１，１０２による撮像画像において車両中の乗員を検知しない。ナンバー認識処理部１１５は、四輪車のナンバーを認識し、車両が高速道路の本線から入口の向きに進行していることを認識し、車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が必要と判定する。尚、ケースＧ２では、人物検知されないので、ナンバー認識に基づいて発報の要否が判定される。
【０１１６】
図１０は、高速道路の出口側における画像認識処理の結果（人物検知結果、ナンバー認識結果）に基づく判定システム１００の動作例を示す模式図である。図１１は、高速道路の入口側における画像認識処理の結果に基づく判定システム１００の動作例を示す模式図である。
【０１１７】
図１０及び図１１では、ケース（事例）毎に、人物検知結果の情報、ナンバー認識結果の情報、統合判定処理の結果の情報、及びその他の情報（備考）が示されている。尚、図１０及び図１１におけるケース番号は、図８及び図９におけるケース番号に対応する。
【０１１８】
まず、図１０のケースＢ１について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知しない。ナンバー認識処理部１１５は、小型バイクのナンバーを認識し、車両が高速道路の出口から本線の向きに進行していることを認識し、時速２０ｋｍ未満の車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が不要と判定する。これにより、例えば、遅い四輪車（例えばバス）の車体に記載された文字を小型バイクのナンバープレートの文字であると誤認した場合でも、誤発報を抑制できる。
【０１１９】
ケースＣ１について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知しない。ナンバー認識処理部１１５は、小型バイクのナンバーを認識し、車両が高速道路の出口から本線の向きに進行していることを認識し、時速２０ｋｍ以上の車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、進入対象を速い小型バイクの逆走（誤進入）と認識し、発報が必要と判定する。
【０１２０】
ケースＤ１について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知しない。ナンバー認識処理部１１５は、大型バイクのナンバーを認識し、車両が高速道路の出口から本線の向きに進行していることを認識し、時速２０ｋｍ未満の車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が不要と判定する。これにより、例えば、遅い四輪車（例えばバス）の車体に記載された文字を大型バイクのナンバープレートの文字であると誤認した場合でも、誤発報を抑制できる。
【０１２１】
ケースＥ１について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知しない。ナンバー認識処理部１１５は、大型バイクのナンバーを認識し、車両が高速道路の出口から本線の向きに進行していることを認識し、時速２０ｋｍ以上の車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、進入対象を速い大型バイクの逆走（誤進入）と認識し、発報が必要と判定する。
【０１２２】
ケースＦ１について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知しない。ナンバー認識処理部１１５は、四輪車のナンバーを認識し、車両が高速道路の出口から本線の向きに進行していることを認識し、車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、進入対象を四輪車の逆走（誤進入）と認識し、発報が必要と判定する。
【０１２３】
ケースＧ１について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知しない。ナンバー認識処理部１１５は、四輪車のナンバーを認識し、車両が高速道路の本線から出口の向きに進行していることを認識し、車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、進入対象を四輪車の順走と認識し、車両の台数計測を行うと判定する。これにより、例えば、正常に順走する四輪車の台数をカウントできる。
【０１２４】
ケースＨ１について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知し、人が高速道路の出口から本線の向きに進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、ナンバーを認識しない。この場合、統合判定処理部１２０は、進入対象を人の逆走（誤進入）と認識し、発報が必要と判定する。
【０１２５】
ケースＩ１について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知し、人が高速道路の出口から本線の向きに進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、小型バイクのナンバーを認識し、車両が高速道路の出口から本線の向きに進行していることを認識し、時速２０ｋｍ未満の車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、進入対象を遅い小型バイクの逆走（誤進入）と認識し、発報が必要と判定する。
【０１２６】
ケースＪ１について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知し、人が高速道路の出口から本線の向きに進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、小型バイクのナンバーを認識し、車両が高速道路の出口から本線の向きに進行していることを認識し、時速２０ｋｍ以上の車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、進入対象を速い小型バイクの逆走（誤進入）と認識し、発報が必要と判定する。
【０１２７】
ケースＫ１について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知し、人が高速道路の出口から本線の向きに進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、大型バイクのナンバーを認識し、車両が高速道路の出口から本線の向きに進行していることを認識し、時速２０ｋｍ未満の車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、進入対象を遅い大型バイクの逆走（誤進入）と認識し、発報が必要と判定する。
【０１２８】
ケースＬ１について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知し、人が高速道路の出口から本線の向きに進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、大型バイクのナンバーを認識し、車両が高速道路の出口から本線の向きに進行していることを認識し、時速２０ｋｍ以上の車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、進入対象を速い大型バイクの逆走（誤進入）と認識し、発報が必要と判定する。
【０１２９】
ケースＭ１について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知し、人が高速道路の出口から本線の向きに進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、四輪車のナンバーを認識し、車両が高速道路の出口から本線の向きに進行していることを認識し、車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、人物検知を誤検知として無視し、ナンバー認識の結果のみで進入対象を四輪車の逆走（誤進入）と認識し、発報が必要と判定する。
【０１３０】
ケースＮ１について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知し、人が高速道路の本線から出口の向きに進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、ナンバーを認識しない。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が不要と判定する。これにより、例えば、大型バイクの順走に起因する誤発報を抑制できる。
【０１３１】
ケースＯ１について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知し、人が高速道路の本線から出口の向きに進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、四輪車のナンバーを認識し、車両が高速道路の本線から出口の向きに進行していることを認識し、車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、人物検知を誤検知として無視し、進入対象を四輪車の順走と認識し、車両の台数計測を行うと判定する。これにより、正常に順走する四輪車の台数をカウントできる。
【０１３２】
次に、図１１のケースＢ２について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知しない。ナンバー認識処理部１１５は、小型バイクのナンバーを認識し、車両が高速道路の入口から本線の向きに進行していることを認識し、時速２０ｋｍ未満の車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が不要と判定する。これにより、例えば、遅い四輪車（例えばバス）の車体に記載された文字を小型バイクのナンバープレートの文字であると誤認した場合でも、誤発報を抑制できる。
【０１３３】
ケースＣ２について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知しない。ナンバー認識処理部１１５は、小型バイクのナンバーを認識し、車両が高速道路の入口から本線の向きに進行していることを認識し、時速２０ｋｍ以上の車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、進入対象を速い小型バイクの順走（誤進入）と認識し、発報が必要と判定する。
【０１３４】
ケースＤ２について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知しない。ナンバー認識処理部１１５は、大型バイクのナンバーを認識し、車両が高速道路の入口から本線の向きに進行していることを認識し、時速２０ｋｍ未満の車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、発報が不要と判定する。
【０１３５】
ケースＥ２について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知しない。ナンバー認識処理部１１５は、大型バイクのナンバーを認識し、車両が高速道路の入口から本線の向きに進行していることを認識し、時速２０ｋｍ以上の車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、進入対象を速い大型バイクの順走と認識し、発報が不要と判定する。
【０１３６】
ケースＦ２について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知しない。ナンバー認識処理部１１５は、四輪車のナンバーを認識し、車両が高速道路の入口から本線の向きに進行していることを認識し、車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、進入対象を四輪車の順走と認識し、車両の台数計測を行うと判定する。これにより、例えば、正常に順走する四輪車の台数をカウントできる。
【０１３７】
ケースＧ２について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知しない。ナンバー認識処理部１１５は、四輪車のナンバーを認識し、車両が高速道路の本線から入口の向きに進行していることを認識し、車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、進入対象を四輪車の逆走（誤進入）と認識し、発報が必要と判定する。
【０１３８】
ケースＨ２について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知し、人が高速道路の入口から本線の向きに進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、ナンバーを認識しない。この場合、統合判定処理部１２０は、進入対象を人の順走（誤進入）と認識し、発報が必要と判定する。
【０１３９】
ケースＩ２について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知し、人が高速道路の入口から本線の向きに進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、小型バイクのナンバーを認識し、車両が高速道路の入口から本線の向きに進行していることを認識し、時速２０ｋｍ未満の車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、進入対象を遅い小型バイクの順走（誤進入）と認識し、発報が必要と判定する。
【０１４０】
ケースＪ２について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知し、人が高速道路の入口から本線の向きに進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、小型バイクのナンバーを認識し、車両が高速道路の入口から本線の向きに進行していることを認識し、時速２０ｋｍ以上の車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、速い小型バイクの順走（誤進入）と認識し、発報が必要と判定する。
【０１４１】
ケースＫ２について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知し、人が高速道路の入口から本線の向きに進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、大型バイクのナンバーを認識し、車両が高速道路の入口から本線の向きに進行していることを認識し、時速２０ｋｍ未満の車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、進入対象を遅い大型バイクの順走と認識し、発報が不要と判定する。
【０１４２】
ケースＬ２について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知し、人が高速道路の入口から本線の向きに進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、大型バイクのナンバーを認識し、車両が高速道路の入口から本線の向きに進行していることを認識し、時速２０ｋｍ以上の車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、進入対象を速い大型バイクの順走と認識し、発報が不要と判定する。
【０１４３】
ケースＭ２について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知し、人が高速道路の入口から本線の向きに進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、四輪車のナンバーを認識し、車両が高速道路の入口から本線の向きに進行していることを認識し、車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、人物検知は誤検知として無視し、進入対象を四輪車の順走と認識し、車両の台数計測を行うと判定する。これにより、正常に順走する四輪車の台数をカウントできる。
【０１４４】
ケースＮ２について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知し、人が高速道路の本線から入口の向きに進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、ナンバーを認識しない。この場合、統合判定処理部１２０は、進入対象を人の逆走（誤進入）と認識し、発報が必要と判定する。
【０１４５】
ケースＯ２について説明する。人物検知処理部１１０は、人を検知し、人が高速道路の本線から入口の向きに進行していることを検知する。ナンバー認識処理部１１５は、四輪車のナンバーを認識し、車両が高速道路の本線から入口の向きに進行していることを認識し、車両の速度を認識する。この場合、統合判定処理部１２０は、人物検知を誤検知として無視し、進入対象を四輪車の逆走（誤進入）と認識し、発報が必要と判定する。
【０１４６】
尚、ナンバー認識処理部１１５は、車両がバイク（小型バイク又は大型バイク）であり、高速道路の本線から出口又は入口の向きに進行する場合、車両前方が撮像されるので、ナンバーを認識できない。従って、ナンバー認識処理部１１５によりナンバー認識された場合、高速道路の出口又は入口から本線に進行することが認識され、この場合のナンバー認識結果の情報が統合判定処理部１２０へ送られる。
【０１４７】
また、ナンバー認識処理部１１５は、車両がバイクであり、高速道路の本線から出口又は入口の向きに進行する場合、四輪車の車体に記載された文字を誤認識したと推定されるので、統合判定処理部１２０へナンバー認識結果の情報を送信しなくてもよい。また、この場合でも、ナンバー認識処理部１１５がナンバー認識結果の情報を統合判定処理部１２０へ送信し、統合判定処理部１２０が上記ケースのように判定し、誤認識に伴う誤発報や失報を抑制してもよい。
【０１４８】
図１２は、統合判定処理部１２０の動作例を示すフローチャートである。
【０１４９】
まず、通信部１２１は、例えば通信ネットワークを介して、人物検知処理部１１０から人物検知結果の情報を受信する（Ｓ１１）
【０１５０】
通信部１２１は、Ｓ１１において受信された人物検知結果の情報を、人物検知リストに登録する（Ｓ１２）。人物検知リストは、例えば、統合判定処理部１２０の図示しない記憶部に保持される。
【０１５１】
人物検知リストは、人物検知カメラ１０１，１０２のカメラ毎に設けられてもよい。人物検知リストは、人物検知処理部１１０毎又は料金所毎に設けられてもよい。人物検知リストは、統合判定処理部１２０が管理する範囲で１つ設けられてもよい。人物検知リストは、後述するナンバー認識検知リストと共通で、統合判定処理部１２０が管理する範囲で１つ（一括して）設けられてもよい。一括して設けられる場合、人物検知結果とともにカメラＩＤ等を合わせて保持しておくことで、判定部１２２が、人物検知カメラ１０１，１０２の設置場所を認識でき、同じ設置場所に存在するナンバー認識カメラ１０３との紐付けを行うことができる。
【０１５２】
通信部１２１は、人物検知リストに人物検知結果の情報を登録してから、ナンバー認識結果の情報を受信するために、所定時間（例えばｎ秒）待機する（Ｓ１３）。通信部１２１は、所定時間の経過前において人物検知結果の情報が新たに受信された場合、この人物検知結果の情報も人物検知リストに登録する。
【０１５３】
通信部１２１は、所定時間の経過前にナンバー認識結果の情報を受信した場合、ナンバー認識リストに、受信されたナンバー認識結果の情報を登録する。ナンバー登録リストは、例えば、統合判定処理部１２０の図示しない記憶部に保持される。
【０１５４】
ナンバー認識リストは、ナンバー認識カメラ１０３毎に設けられてもよい。ナンバー認識リストは、ナンバー認識処理部１１５毎に設けられてもよい。ナンバー認識リストは、統合判定処理部１２０が管理する範囲で１つ設けられてもよい。人物検知リストは、前述する人物検知リストと共通で、統合判定処理部１２０が管理する範囲で１つ（一括して）設けられてもよい。一括して設けられる場合、ナンバー認識結果とともにカメラＩＤ等を合わせて保持しておくことで、判定部１２２が、ナンバー認識カメラ１０３の設置場所を認識でき、同じ設置場所に存在する人物検知カメラ１０１，１０２との紐付けを行うことができる。
【０１５５】
判定部１２２は、ナンバー認識リストに、所定のナンバー認識結果の情報が存在するか否かを判定する（Ｓ１４）。所定のナンバー認識結果の情報は、例えば、位置に関する条件と移動方向に関する条件とを満たすナンバー認識結果の情報である。具体的には、位置（距離）に関する条件は、例えば、ナンバー認識リストに登録されたナンバー認識結果の情報に含まれるナンバー認識の位置と、人物検知リストに登録された人物検知結果の情報に含まれる人物検知の位置と、が所定距離以下であることである。移動方向に関する条件は、例えば、ナンバー認識リストに登録されたナンバー認識結果に含まれる車両の移動方向と、人物検知リストに登録された人物検知結果の情報に含まれる人の移動方向と、が同じであることである。
【０１５６】
判定部１２２は、所定のナンバー認識結果の情報が存在する場合、この対応する人物検知結果の情報とナンバー認識結果の情報とを関連付ける（Ｓ１５）。つまり、人物検知された人とナンバー認識されたナンバープレートとを対応付ける。
【０１５７】
判定部１２２は、人物検知結果の情報と関連付けされた所定のナンバー認識結果の情報を、ナンバー認識リストから削除する（Ｓ１６）。
【０１５８】
判定部１２２は、関連付けされた人物検知結果の情報とナンバー認識結果の情報との少なくとも一方に基づいて、判定処理を実行する（Ｓ１７）。人物検知結果の情報とナンバー認識結果の情報とが関連付けされた場合、人物検知結果の情報とナンバー認識結果の情報との双方が得られている。人物検知結果の情報とナンバー認識結果の情報とが関連付けさなかった場合、例えば、いずれか一方の情報が得られている。尚、判定処理の詳細について後述する。
【０１５９】
判定部１２２は、判定処理の実行が完了すると、判定処理が完了した人物検知結果の情報を、人物検知リストから削除する（Ｓ１８）。
【０１６０】
図１３及び図１４は、統合判定処理部１２０による判定処理の一例を示すフローチャートである。
【０１６１】
図１３において、判定処理が開始されると、判定部１２２は、人物検知カメラ１０１，１０２及びナンバー認識カメラ１０３の設置場所を判定する（Ｓ３１）。設置場所は、例えば、高速道路の入口付近又は出口付近である。判定部１２２は、例えば、関連付けされた人が検知された画像を撮像した人物検知カメラ１０１，１０２の識別情報、及び、関連付けされたナンバーが認識された車両を撮像したナンバー認識カメラ１０３の識別情報、の少なくとも一方に基づいて、設置場所を判定する。各カメラの識別情報（ＩＤ）は、例えば、ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）アドレス、ポート番号、ＭＡＣ（Ｍｅｄｉａ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）アドレスを含む。
【０１６２】
各カメラの設置場所が入口付近である場合、判定部１２２は、関連付けされたナンバー認識結果の情報の有無及びナンバー認識により認識された車種を判定する（Ｓ３２）。
【０１６３】
認識された車種が小型バイクである場合、判定部１２２は、ナンバー認識結果の情報に含まれるこの小型バイクの移動速度が所定閾値（例えば時速２０ｋｍ）以上であるか否かを判定する（Ｓ３３）。
【０１６４】
小型バイクの移動速度が所定閾値以上である場合（図１１のＣ２、Ｊ２）、発報部１２３は、報知器１５０にアラームを発報させる（Ｓ３４）。
【０１６５】
Ｓ３２において関連付けされたナンバー認識結果の情報が存在しない場合、又は、Ｓ３３において小型バイクの移動速度が所定閾値未満である場合、判定部１２２は、関連付けされた人物検知結果の情報の有無を判定する（Ｓ３５）。
【０１６６】
Ｓ３３からＳ３５に進む場合、バス等を小型バイクであると誤認識している可能性があるとし、ナンバー認識と人物検知とによりダブルチェックしている。これにより、ナンバー認識精度及び人物検知精度を向上できる。なお、Ｓ３５において、人物検知結果が存在しない場合（図１１のＢ２）、発報部１２３は、報知器１５０にアラームを発報させない（Ｓ３７）。
【０１６７】
関連付けされた人物検知結果が存在する場合（図１１のＨ２、Ｉ２、Ｎ２）、発報部１２３は、報知器１５０にアラームを発報させる（Ｓ３６）。
【０１６８】
Ｓ３２においてナンバー認識結果の情報に含まれる車種が大型バイクである場合（図１１のＤ２、Ｅ２、Ｋ２、Ｌ２）、発報部１２３は、報知器１５０にアラームを発報させない（Ｓ３８）。Ｓ３８では、Ｓ３５のようなダブルチェックがされていない。これは、誤認識の場合でもバス等であり、発報させない状況は変化しないためである。
【０１６９】
Ｓ３２においてナンバー認識結果の情報に含まれる車種が四輪車である場合、判定部１２２は、ナンバー認識結果の情報に含まれる車両の移動方向を判定する（Ｓ３９）。
【０１７０】
車両の移動方向が高速道路の本線から入口の向きである場合（図１１のＧ２、Ｏ２）、発報部１２３は、報知器１５０にアラームを発報させる（Ｓ４０）。
【０１７１】
車両の移動方向が高速道路の入口から本線の向きである場合（図１１のＦ２、Ｍ２）、判定部１２２は、この移動方向に進行する車両の台数を計測する（Ｓ４１）。この場合、判定部１２２は、例えば、既に計測された車両の台数に、今回の１台を加算する。
【０１７２】
Ｓ３１において各カメラの設置場所が出口付近である場合、判定部１２２は、関連付けされたナンバー認識結果の情報の有無及びナンバー認識により認識された車種を判定する（Ｓ５１）。
【０１７３】
認識された車種が小型バイク又は大型バイクである場合、判定部１２２は、ナンバー認識結果の情報に含まれるこの小型バイク又は大型バイクの移動速度が所定閾値（例えば時速２０ｋｍ）以上であるか否かを判定する（Ｓ５２）。
【０１７４】
小型バイク又は大型バイクの移動速度が所定閾値以上である場合（図１０のＣ１、Ｅ１、Ｊ１、Ｌ１）、発報部１２３は、報知器１５０にアラームを発報させる（Ｓ５３）。
【０１７５】
Ｓ５１において関連付けされたナンバー認識結果の情報が存在しない場合、又は、Ｓ５２において小型バイク又は大型バイクの移動速度が所定閾値未満である場合、判定部１２２は、関連付けされた人物検知結果の情報の有無を判定する（Ｓ５４）。
【０１７６】
Ｓ５２からＳ５４に進む場合、バス等を小型バイク又は大型バイクであると誤認識している可能性があるとし、ナンバー認識と人物検知とによりダブルチェックされている。これにより、ナンバー認識精度及び人物検知精度を向上できる。なお、Ｓ５４において、人物検知結果が存在しない場合（図１０のＢ１、Ｄ１）、発報部１２３は、報知器１５０にアラームを発報させない（Ｓ５７）。
【０１７７】
関連付けされた人物検知結果が存在する場合、判定部１２２は、人物検知結果の情報に含まれる人の移動方向を判定する（Ｓ５５）。
【０１７８】
人の移動方向が高速道路の出口から本線の向きである場合（図１０のＨ１、Ｉ１、Ｋ１）、発報部１２３は、報知器１５０にアラームを発報させる（Ｓ５６）。
【０１７９】
Ｓ５５において人の移動方向が高速道路の本線から出口の向きである場合（図１０のＮ１）、発報部１２３は、報知器１５０にアラームを発報させない（Ｓ５７）。尚、Ｓ５５からＳ５７に進む場合に発報させないのは、例えば、大型バイクと人とを区別することが困難であるためである。
【０１８０】
Ｓ５１においてナンバー認識結果の情報に含まれる車種が四輪車である場合、判定部１２２は、ナンバー認識結果の情報に含まれる車両の移動方向を判定する（Ｓ５８）。
【０１８１】
車両の移動方向が高速道路の出口から本線の向きである場合（図１０のＦ１、Ｍ１）、発報部１２３は、報知器１５０にアラームを発報させる（Ｓ５９）。
【０１８２】
車両の移動方向が高速道路の本線から出口の向きである場合（図１０のＧ１、Ｏ１）、判定部１２２は、この移動方向に進行する車両の台数を計測する（Ｓ６０）。この場合、判定部１２２は、例えば、既に計測された車両の台数に、今回の１台を加算する。
【０１８３】
統合判定処理部１２０の動作例によれば、人物検知に識別符号の認識を組み合わせて人物検知の精度を補助し、人物検知カメラ１０１，１０２による撮像画像における人の有無の検知精度を向上できる。また、識別符号の認識に人物検知を組み合わせて識別符号の認識の精度を補助し、ナンバー認識カメラ１０３による撮像画像における識別符号の認識精度を向上できる。
【０１８４】
尚、図１２では、人物検知後にナンバー認識されることを例示したが、ナンバー認識後に人物検知されてもよい。この場合、例えば、図１２における人物検知に係る記載とナンバー認識に係る記載とが逆になる。
【０１８５】
尚、Ｓ４１，Ｓ６０における四輪車の台数の計測の処理は、省略されてもよい。
【０１８６】
特許文献１に記載された画像認識装置は、人物検知用のカメラのみを用いて人の有無を判断していた。そのため、カメラにより撮像された画像中の人や自転車の移動速度が遅い場合には、人の検知精度が低下することがあった。また、移動速度を用いずに識別する場合、人物検知用のカメラの画質が十分でないと、人の検知精度が低下することがあった。
【０１８７】
判定システム１００によれば、例えば、人物検知処理とともに、ナンバー認識処理を組み合わせて行うことで、人物検知により検知された人が、歩行者であるか、又はバイクの乗員であるかを区別することを容易化できる。
【０１８８】
例えば、人物検知処理により検知された人の移動速度が遅い場合や人の移動が少ない場合でも、人であるか否かを容易に判定できる。また、例えば、人物検知カメラ１０１，１０２の他に、ナンバー認識カメラ１０３を用いるので、ナンバー認識カメラ１０３が人物検知カメラ１０１，１０２を補助する役割を果たして、人の検知精度の向上に寄与する。
【０１８９】
また、撮像画像における対象物が人か否かを判定できるとともに、対象物が車両である場合には車両の車種も判定でき、対象物を分類できる。また、対象物の分類精度を向上できるので、車両の乗員ではない人（歩行者）の検知精度も向上できるとも言える。
【０１９０】
また、人物検知及びナンバー認識により得られた様々な情報に基づいて、例えば、立入制限エリア（例えば高速道路）への立入制限者（例えば、人、自転車、小型バイク）の誤進入を抑制できる。また、立入制限者であるか否かの判定精度を向上できるので、アラームの誤報や失報の発生を抑制でき、発報精度を向上できる。従って、例えば、高速道路を監視する交通管制官への負担を低減できる。
【０１９１】
また、例えば、車体に記載された文字が誤検知された場合、ナンバー認識の精度が低下する可能性があるが、ナンバー認識と人物検知とを組み合わることで、ナンバー認識の認識精度を向上できる。
【０１９２】
また、例えば、人物検知処理では、対象物が高速に移動する場合にブラーが発生し、人の検知精度が低下することがある。特に赤外線を用いたカメラでは、ブラーが発生し易い。これに対して、ナンバー認識も用いて人の有無の判定を行うことで、人の検知精度の低下を抑制できる。
【０１９３】
なお、本発明は、上記実施形態の構成に限られるものではなく、特許請求の範囲で示した機能、または本実施形態の構成が持つ機能が達成できる構成であればどのようなものであっても適用可能である。
【０１９４】
例えば、上記実施形態では、判定システム１００が高速道路に用いられることを例示したが、他の場所（例えば、所定の施設が備える駐車場、車両の専用道路、歩行者専用道路）や、計測のために、人、二輪車、四輪車等を別々にカウントする場合等において用いられてもよい。
【０１９５】
（本発明の一態様の概要）
本発明の一態様の判定方法は、第１の画像における人の検知に係る検知情報と、第２の画像における車両を識別するための識別符号の認識に係る認識情報と、を取得する取得ステップと、前記検知情報に含まれる検知時刻と前記認識情報に含まれる認識時刻との差が所定時間以内である場合、前記検知情報と前記認識情報とに基づいて、人であるか否かを判定する判定ステップと、を有する。
【０１９６】
この方法によれば、人物検知に識別符号の認識を組み合わせて人物検知の精度を補助し、第１の画像における人の検知精度（判定精度）を向上できる。また、例えば、人の移動速度が遅い場合や人の移動が少ない場合でも、人を検知できる。また、画像に含まれる人の検知処理を行う検知処理部の精度が不十分であっても、人の検知精度の低下を抑制できる。
【０１９７】
本発明の一態様の判定方法は、前記判定ステップでは、前記検知情報に含まれる前記人の移動方向と前記認識情報に含まれる前記識別符号の移動方向とが略一致する場合、前記検知情報と前記認識情報とに基づいて、人であるか否かを判定する。
【０１９８】
この方法によれば、人物検知に係る対象物と識別符号の認識に係る対象物とを、移動方向に基づいて異なる対象として識別でき、人の検知精度を向上できる。
【０１９９】
本発明の一態様の判定方法は、前記判定ステップでは、前記検知情報に含まれる検知時刻と前記認識情報に含まれる認識時刻との差が所定時間以上である場合、前記検知情報に基づいて人であるか否かを判定し、前記認識情報に基づいて、人であるか否かを判定する。
【０２００】
この方法によれば、人物検知に係る対象物と識別符号の認識に係る対象物とを、検知時刻及び認識時刻に基づいて異なる対象として識別でき、人の検知精度を向上できる。
【０２０１】
本発明の一態様の判定方法は、前記判定ステップでは、前記検知情報に含まれる前記第１の画像における前記人の検知位置と、前記認識情報に含まれる前記第２の画像における前記識別符号の認識位置と、の差が所定距離以内である場合、前記検知情報と前記認識情報とに基づいて、人であるか否かを判定する。
【０２０２】
この方法によれば、人物検知又は識別符号の認識された対象物の関連付けに、時間的な条件とともに、距離的な条件を加味することで、対象物の関連付けの精度を向上でき、人の検知精度を更に向上できる。
【０２０３】
本発明の一態様の判定システムは、第１の画像を撮像する第１の撮像部と、第２の画像を撮像する第２の撮像部と、前記第１の画像における人の検知に係る検知情報を生成する検知処理部と、前記第２の画像における車両を識別するための識別符号の認識に係る認識情報を生成する認識処理部と、前記検知情報に含まれる検知時刻と前記認識情報に含まれる認識時刻との差が所定時間以内である場合、前記検知情報と前記認識情報とに基づいて、人であるか否かを判定する判定部と、を備える。
【０２０４】
この構成によれば、人物検知に識別符号の認識を組み合わせて人物検知の精度を補助し、第１の画像における人の検知精度（判定精度）を向上できる。また、例えば、人の移動速度が遅い場合や人の移動が少ない場合でも、人を検知できる。また、検知処理部の精度が不十分であっても、人の検知精度の低下を抑制できる。
【０２０５】
本発明の一態様の判定装置は、第１の画像における人の検知に係る検知情報と、第２の画像における車両を識別するための識別符号の認識に係る認識情報と、を取得する取得部と、前記検知情報に含まれる前記人の検知時刻と前記認識情報に含まれる前記識別符号の認識時刻との差が所定時間以内である場合、前記検知情報と前記認識情報とに基づいて、人であるか否かを判定する判定部と、を有する。
【０２０６】
この構成によれば、人物検知に識別符号の認識を組み合わせて人物検知の精度を補助し、第１の画像における人の検知精度（判定精度）を向上できる。また、例えば、人の移動速度が遅い場合や人の移動が少ない場合でも、人を検知できる。また、画像に含まれる人の検知処理を行う検知処理部の精度が不十分であっても、人の検知精度の低下を抑制できる。
【産業上の利用可能性】
【０２０７】
本発明は、人の検知精度を向上できる判定方法、判定システム、及び判定装置等に有用である。
【符号の説明】
【０２０８】
１００  判定システム
１０１，１０２  人物検知カメラ
１０３  ナンバー認識カメラ
１０４  一体化カメラ
１１０  人物検知処理部
１１１  制御部
１１２  検知部
１１３  通信部
１１５  ナンバー認識処理部
１１６  制御部
１１７  認識部
１１８  通信部
１２０  統合判定処理部
１２１  通信部
１２２  判定部
１２３  発報部
１３０  録画装置
１４０  監視装置
１５０  報知器
【図１】
2016021200.tif 000003
【図２】
2016021200.tif 000004
【図３】
2016021200.tif 000005
【図４】
2016021200.tif 000006
【図５】
2016021200.tif 000007
【図６】
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【図７】
2016021200.tif 000009
【図８】
2016021200.tif 000010
【図９】
2016021200.tif 000011
【図１０】
2016021200.tif 000012
【図１１】
2016021200.tif 000013
【図１２】
2016021200.tif 000014
【図１３】
2016021200.tif 000015
【図１４】
2016021200.tif 000016