(57)【要約】【課題】車番の読み取りとともにヘルメットを非着用で自動二輪車を走行している運転手を発見できる構成を実現する。【解決手段】二輪車画像抽出部１０２は、道路を撮影した撮影画像から、自動二輪車及び当該自動二輪車の運転手が表される撮影画像である二輪車画像を抽出する。判定部１０４は、二輪車画像を解析して、自動二輪車の運転手のヘルメット着用の有無を判定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路を撮影した撮影画像から、自動二輪車及び当該自動二輪車の運転手が表される撮影画像である二輪車画像を抽出する二輪車画像抽出部と、
前記二輪車画像を解析して、前記自動二輪車の運転手のヘルメット着用の有無を判定する判定部とを有する情報処理装置。
【請求項２】
前記判定部は、
前記二輪車画像の輪郭を、ヘルメット着用時の輪郭モデル及びヘルメット非着用時の輪郭モデルの少なくともといずれかと照合して、前記自動二輪車の運転手のヘルメット着用の有無を判定する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記判定部は、
前記二輪車画像に表される運転手の頭部の輪郭を、ヘルメット着用時の頭部の輪郭モデル及びヘルメット非着用時の頭部の輪郭モデルの少なくともといずれかと照合して、前記自動二輪車の運転手のヘルメット着用の有無を判定する請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記情報処理装置は、更に、
前記二輪車画像から、前記自動二輪車の車番が表される車番画像を抽出し、抽出した車番画像を解析して、前記自動二輪車の車番を読み取る車番読み取り部を有する請求項１に記載の情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動二輪車（オートバイ）の運転手のヘルメット着用の有無を判定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、通行車両の画像をカメラで撮影し、画像中のナンバープレート情報を自動的に読み取る車番読取装置が用いられている（例えば、特許文献１）。
車番読取装置により読み取られたナンバープレート情報をもとに特定の車両の通行履歴等を調査することが可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−２１１７２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
近年では車番読取装置に自動二輪車のナンバープレートの読取機能が求められており、今後は、自動二輪車のナンバープレートの読取機能を備えた車番読取装置が広く普及されることが予想される。
自動二輪車の運転手にはヘルメットの着用が義務付けられている。しかしながら、ヘルメットを非着用で自動二輪車を運転する運転手も多く存在する。
ヘルメット非着用で自動二輪車を走行している運転手を車番とともに発見することで、このような運転手の取り締まり、安全運転の促進、二輪車運転手の啓蒙を図ることができる。
【０００５】
本発明は、このような事情に鑑みたものであり、車番の読み取りとともにヘルメットを非着用で自動二輪車を走行している運転手を発見できる構成を実現することを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る情報処理装置は、
道路を撮影した撮影画像から、自動二輪車及び当該自動二輪車の運転手が表される撮影画像である二輪車画像を抽出する二輪車画像抽出部と、
前記二輪車画像を解析して、前記自動二輪車の運転手のヘルメット着用の有無を判定する判定部とを有する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、二輪車画像を解析して、二輪車の運転手のヘルメット着用の有無を判定するため、車番の読み取りとともに、ヘルメットを非着用で自動二輪車を走行している運転手を発見することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１に係る情報処理装置の構成例を示す図。
【図２】実施の形態１に係る情報処理装置の動作例を示すフローチャート図。
【図３】実施の形態１に係る撮影画像の例を示す図。
【図４】実施の形態１に抽出モデルの例を示す図。
【図５】実施の形態１に係る照合モデル（ヘルメット着用全体輪郭）の例を示す図。
【図６】実施の形態１に係る照合モデル（ヘルメット非着用全体輪郭）の例を示す図。
【図７】実施の形態２に係る照合モデル（ヘルメット着用頭部輪郭）の例を示す図。
【図８】実施の形態２に係る照合モデル（ヘルメット非着用頭部輪郭）の例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１は、本実施の形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す。
情報処理装置１００は、カメラ２００に接続されており、カメラ２００で撮影された撮影画像を取得する。
カメラ２００は、一定周期（例えば１秒周期）で、自動車や自動二輪車が走行する道路を写真撮影する。
情報処理装置１００は受信装置９０１、プロセッサ９０２、記憶装置９０３及び出力装置９０４というハードウェアを備えるコンピュータである。
情報処理装置１００は、機能構成として、撮影画像取得部１０１、二輪車画像抽出部１０２、車番読み取り部１０３、判定部１０４及びアラート生成部１０５を備える。
受信装置９０１は、カメラ２００から送信される撮影画像を受信する。
記憶装置９０３には、撮影画像取得部１０１、二輪車画像抽出部１０２、車番読み取り部１０３、判定部１０４及びアラート生成部１０５の機能を実現するプログラムが記憶されている。
そして、プロセッサ９０２がこれらプログラムを実行して、後述する撮影画像取得部１０１、二輪車画像抽出部１０２、車番読み取り部１０３、判定部１０４及びアラート生成部１０５の動作を行う。
図１では、プロセッサ９０２が撮影画像取得部１０１、二輪車画像抽出部１０２、車番読み取り部１０３、判定部１０４及びアラート生成部１０５の機能を実現するプログラムを実行している状態を模式的に表している。
また、記憶装置９０３には、後述する抽出モデル、車番モデル及び照合モデルも記憶されている。
また、出力装置９０４は、例えばディスプレイ装置である。
【００１０】
撮影画像取得部１０１は、受信装置９０１から撮影画像を取得する。
撮影画像取得部１０１は取得した撮影画像を二輪車画像抽出部１０２に出力する。
【００１１】
二輪車画像抽出部１０２は、撮影画像取得部１０１から撮影画像を取得し、取得した撮影画像から二輪車画像を抽出する。
二輪車画像抽出部１０２は、撮影画像取得部１０１から取得した撮影画像に、自動二輪車及び自動二輪車の運転手が表される二輪車画像が含まれるか否かを解析し、撮影画像に二輪車画像が含まれている場合は二輪車画像を抽出する。
二輪車画像抽出部１０２は、記憶装置９０３で記憶されている抽出モデルを用いて、撮影画像取得部１０１から取得した撮影画像から二輪車画像を抽出する。
そして、二輪車画像抽出部１０２は抽出した二輪車画像を車番読み取り部１０３に出力する。
【００１２】
車番読み取り部１０３は、二輪車画像抽出部１０２から二輪車画像を取得する。
更に、車番読み取り部１０３は、取得した二輪車画像から、自動二輪車の車番が表される車番画像を抽出し、抽出した車番画像を解析して、自動二輪車の車番（ナンバープレート情報）を読み取る。
車番読み取り部１０３は、車番画像の抽出に、記憶装置９０３で記憶されている車番モデルを用いる。
そして、車番読み取り部１０３は、二輪車画像と車番を判定部１０４に出力する。
【００１３】
判定部１０４は、車番読み取り部１０３から二輪車画像と車番を取得する。
判定部１０４は、二輪車画像を解析して、自動二輪車の運転手のヘルメット着用の有無を判定する。
より具体的には、判定部１０４は、二輪車画像の輪郭を、ヘルメット着用時の輪郭モデル及びヘルメット非着用時の輪郭モデルの少なくともといずれかと照合して、自動二輪車の運転手のヘルメット着用の有無を判定する。
そして、判定部１０４は、運転手がヘルメット非着用と判定した場合には、車番をアラート生成部１０５に出力する。
また、判定部１０４は、車番とともに二輪車画像をアラート生成部１０５に出力してもよい。
【００１４】
アラート生成部１０５は、判定部１０４から車番を取得し、車番を情報処理装置１００のオペレータに通知するアラートを生成する。
判定部１０４から二輪車画像が出力されている場合は、アラート生成部１０５はアラートに二輪車画像を含ませるようにしてもよい。
そして、判定部１０４は、生成したアラートを出力装置９０４に出力して、情報処理装置１００のオペレータにヘルメット非着用の運転手が運転する自動二輪車の車番を通知する。
【００１５】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
次に、図２のフローチャートを参照して、本実施の形態に係る情報処理装置１００の動作例を説明する。
【００１６】
最初に、ステップＳ２０１において、撮影画像取得部１０１が受信装置９０１を介してカメラの撮影画像を取得する。
撮影画像取得部１０１は撮影画像を二輪車画像抽出部１０２に出力する。
【００１７】
次に、ステップＳ２０２において、二輪車画像抽出部１０２が撮影画像取得部１０１から出力された撮影画像に二輪車画像が含まれるかどうかを判定する。
例えば、撮影画像取得部１０１から図３に示す撮影画像３００が出力されたとする。
二輪車画像抽出部１０２は、例えば、図４に示す抽出モデル４００を用いて撮影画像３００に二輪車画像が含まれているか否かを判定する。
抽出モデル４００は、二輪車及び二輪車の運転手の輪郭形状に相当するシルエット画像である。
なお、運転手がヘルメットを着用している場合の二輪車画像、運転手がヘルメットを着用していない場合の二輪車画像のいずれも抽出できるように、抽出モデル４００の頭部部分の大きさは、後述する照合モデル５００の頭部部分よりも小さく、照合モデル６００の頭部部分よりも大きい。
二輪車画像抽出部１０２は、任意のサイズの抽出モデル４００を撮影画像３００上で走査し、抽出モデル４００のシルエットに適合する画像を探索する。
一回目の走査で二輪車画像を見つけることができない場合は、二輪車画像抽出部１０２は抽出モデル４００のサイズを変えて走査を繰り返してもよい。
撮影画像３００に二輪車画像が含まれている場合は、二輪車画像抽出部１０２は二輪車画像を撮影画像３００から抽出し、抽出した二輪車画像を車番読み取り部１０３に出力し、ステップＳ２０３以降の処理が行われる。
一方、撮影画像３００に二輪車画像が含まれていない場合は処理を終了する。
【００１８】
ステップＳ２０３では、車番読み取り部１０３が、二輪車画像抽出部１０２から出力された二輪車画像から車番の画像を抽出し、車番を読み取る。
より具体的には、車番読み取り部１０３は車番の輪郭形状（矩形）のシルエットである車番モデルを二輪車画像上で走査し、車番モデルのシルエットに適合する画像を探索する。
そして、車番読み取り部１０３は、車番の画像から車番を読み取る。
車番の画像から車番を読み取る方法は、既存の文字認識技術を利用する。
【００１９】
次に、車番読み取り部１０３は、ステップＳ２０４において、ステップＳ２０３で読み取った車番が記憶装置９０３に登録済みであるか否かを判定する。
ステップＳ２０３で読み取った車番が登録済みである場合（Ｓ２０４でＹＥＳ）は、処理を終了する。
一方、ステップＳ２０３で読み取った車番号が登録済みでない場合（Ｓ２０４でＮＯ）は、車番読み取り部１０３は、ステップＳ２０５において、ステップＳ２０３で読み取った車番を記憶装置９０３に登録する。
そして、車番読み取り部１０３は、二輪車画像と車番を判定部１０４に出力する。
【００２０】
判定部１０４は、車番読み取り部１０３から二輪車画像と車番を取得し、ステップＳ２０６において、二輪車画像の輪郭を照合モデルと照合する。
判定部１０４は、二輪車画像の輪郭を、例えば、図５に示す照合モデル５００及び図６に示す照合モデル６００の少なくともいずれかと照合して、自動二輪車の運転手のヘルメット着用の有無を判定する。
図５の照合モデル５００は、ヘルメット着用時の自動二輪車の全体の輪郭モデルであり、図６の照合モデル６００は、ヘルメット非着用時の自動二輪車の全体の輪郭モデルである。
判定部１０４は、二輪車画像の輪郭が照合モデル５００に適合する場合または照合モデル６００に適合しない場合は、自動二輪車の運転手はヘルメットを着用していると判定する。
また、判定部１０４は、二輪車画像の輪郭が照合モデル６００に適合する場合または照合モデル５００に適合しない場合は、自動二輪車の運転手はヘルメットを着用していないと判定する。
判定部１０４は、運転手がヘルメットを着用していないと判定した場合（Ｓ２０７でＮＯ）は、当該自動二輪車の車番をアラート生成部１０５に出力する。
また、判定部１０４は、車番とともに二輪車画像をアラート生成部１０５に出力してもよい。
一方、運転手がヘルメットを着用していると判定した場合（Ｓ２０７でＹＥＳ）は、処理を終了する。
【００２１】
ステップＳ２０８では、アラート生成部１０５が判定部１０４から車番を取得し、ヘルメットを非着用の運転手が運転している自動二輪の車番として、判定部１０４から取得した車番を情報処理装置１００のオペレータに通知するアラートを生成する。
判定部１０４から二輪車画像が出力されている場合は、アラート生成部１０５はアラートに二輪車画像を含ませるようにしてもよい。
そして、判定部１０４は、ステップＳ２０９において、生成したアラートを出力装置９０４に出力して、情報処理装置１００のオペレータにヘルメット非着用の運転手が運転する自動二輪車の車番を通知する。
【００２２】
＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
以上、本実施の形態によれば、二輪車画像を解析して、二輪車の運転手のヘルメット着用の有無を判定するため、車番の読み取りとともに、ヘルメットを非着用で自動二輪車を走行している運転手を発見することができる。
また、ヘルメット非着用で自動二輪車を走行している運転手を車番とともに発見することで、ヘルメット非着用の運転手の取り締まり、安全運転の促進、二輪車運転手の啓蒙を図ることができる。
【００２３】
実施の形態２．
本実施の形態では、実施の形態１よりも高精度にヘルメットの着用有無を判定する方法を説明する。
なお、本実施の形態に係る情報処理装置１００の構成例は図１に示す通りである。
また、本実施の形態に係る情報処理装置１００の動作例は図２に示す通りであるが、Ｓ２０６の処理が実施の形態１と異なる。
なお、以下で説明していない事項は実施の形態１と同じである。
【００２４】
本実施の形態では、ステップＳ２０５までの処理は実施の形態１と同様であるため、説明を省略する。
本実施の形態のステップＳ２０６では、判定部１０４は、二輪車画像に表される運転手の頭部の輪郭を、ヘルメット着用時の頭部の輪郭モデル及びヘルメット非着用時の頭部の輪郭モデルの少なくともといずれかと照合して、自動二輪車の運転手のヘルメット着用の有無を判定する。
より具体的には、判定部１０４は、運転手の頭部の輪郭を、図７の照合モデル７００及び図８の照合モデル８００の少なくともいずれかと照合して、自動二輪車の運転手のヘルメット着用の有無を判定する。
図７の照合モデル７００は、ヘルメット着用時のヘルメット着用時の頭部の輪郭モデルであり、図８の照合モデル８００は、ヘルメット非着用時の頭部の輪郭モデルである。
判定部１０４は、例えば微分法によるエッジ検出により運転手の頭部の輪郭を検出する。
判定部１０４は、二輪車画像の運転手の頭部の輪郭が照合モデル７００に適合する場合または照合モデル８００に適合しない場合は、自動二輪車の運転手はヘルメットを着用していると判定する。
また、判定部１０４は、二輪車画像の運転手の頭部の輪郭が照合モデル８００に適合する場合または照合モデル７００に適合しない場合は、自動二輪車の運転手はヘルメットを着用していないと判定する。
Ｓ２０８以降の処理は実施の形態１と同様であるため、説明を省略する。
【００２５】
以上、本実施の形態によれば、二輪車画像の運転手の頭部の輪郭を解析して、二輪車の運転手のヘルメット着用の有無を判定するため、より高精度にヘルメットの着用有無を判定することができる。
【００２６】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、これら２つの実施の形態を組み合わせて実施しても構わない。
あるいは、これら２つの実施の形態のうち、１つを部分的に実施しても構わない。
あるいは、これら２つの実施の形態を部分的に組み合わせて実施しても構わない。
なお、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。
【００２７】
＊＊＊ハードウェア構成例の説明＊＊＊
最後に、情報処理装置１００のハードウェア構成の補足説明を行う。
図１に示すプロセッサ９０２は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。
プロセッサ９０２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等である。
図１に示す記憶装置９０３は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等である。
図１に示す受信装置９０１は、撮影画像を受信するレシーバーである。
受信装置９０１は、例えば、通信チップ又はＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄ）である。
【００２８】
また、記憶装置９０３には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）も記憶されている。
そして、ＯＳの少なくとも一部がプロセッサ９０２により実行される。
プロセッサ９０２はＯＳの少なくとも一部を実行しながら、撮影画像取得部１０１、二輪車画像抽出部１０２、車番読み取り部１０３及び判定部１０４（以下、これらをまとめて「部」という）の機能を実現するプログラムを実行する。
図１では、１つのプロセッサが図示されているが、情報処理装置１００が複数のプロセッサを備えていてもよい。
また、「部」の処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値が、記憶装置９０３、又は、プロセッサ９０２内のレジスタ又はキャッシュメモリに記憶される。
また、「部」の機能を実現するプログラムは、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ等の可搬記憶媒体に記憶されてもよい。
【００２９】
また、「部」を「プロセッシングサーキットリー」又は「回路」又は「工程」又は「手順」又は「処理」に読み替えてもよい。
「プロセッシングサーキットリー」又は「回路」は、プロセッサ９０２だけでなく、ロジックＩＣ又はＧＡ（Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）又はＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）又はＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）といった他の種類の処理回路をも包含する概念である。
【符号の説明】
【００３０】
１００  情報処理装置、１０１  撮影画像取得部、１０２  二輪車画像抽出部、１０３  車番読み取り部、１０４  判定部、１０５  アラート生成部、２００  カメラ、３００  撮影画像、４００  抽出モデル、５００  照合モデル、６００  照合モデル、７００  照合モデル、８００  照合モデル。
【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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