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特集論文

ITS 向け車両検知・ナンバープレー
ト認識カメラの開発
Development of the Vehicle Identification Camera
System for ITS Application
黒田早川祥淳杉本

喜一史浦田秀夫

道路交通環境の改善すなわち安全性の向上，交通流の円滑化，及び快適性の向上を目指した ITS（高度道路交通システム）には，料金自動収受，安全運転支援，交通管理といった開発分野がある．それらの共通要素技術の一つとして，走行車両を自動検知しナンバープレートを認識するカメラシステムがある．当社は料金収受で培ったカメラ技術，照明技術，画像処理技術を応用発展させ，マルチレーン・フリーフロー対応，かつ高速走行車両対応のカメラシステムを開発した．今後はこのカメラシステムを ITS の様々なアプリケーションへ展開していく．

1．はじめに照明

カメラ

道路交通環境の改善すなわち安全性の向上，交通流の円滑化，及び快適性の向上を目指した ITS（高度道路交通システム）には，有料道路において料金自動収受を行う ETC（Electronic Toll Collection），都心部の渋滞緩和のための車両流入制限を目的とした ERP（Electronic Road Pricing），安全画像処理装置
ガントリ

運転支援を行う AHS（Advanced Cruise-assist HighwaySystems），交通関連情報の提供や交通流の最適化，効率的図１な道路管理を行う各種交通情報提供システムなど，様々な開フリーフロー ETC システム構成例

ガントリに設置したカメラ，照明装置と，路側に設置した画像処理装置からなる．

発分野がある．こうした ITS 各分野における共通要素技術の上記運用形態で，以下の機能を実現する．

一つとして，道路上に設置したカメラから種々の交通事象を抽出することを目的としたカメラシステムが挙げられる．こ●

不正車両特定のカメラシステムの特長は，カメラ画像の画像処理技術によ

ETC や ERP のような料金自動収受システムでは，無線り，車両検知器と組み合わせることなく車両の自動検知やナ通信による料金収受を正常に行うことができなかった車両ンバープレートの自動認識が可能となる点である．

（不正車両）に対して，ナンバープレート情報に基づくエ

本報では，こうした機能を実現するために開発したカメラ

ラー処理を行う必要がある．こうした処理の自動化を実現

システムに関して，対象となるアプリケーションについて説するために，車両検知・ナンバープレート認識を行うカメ

明し，基本要素技術であるカメラ技術，照明技術，画像処理

ラシステムが必要である．

技術について詳述する．また，開発したカメラシステムのシステム構成について紹介する．

2．対象となるアプリケーション●

交通状況監視カメラシステムを用いた交通状況監視分野への応用では，道路交通の快適性の向上のために渋滞状況を正確に把握したり，事故等を未然に防止するために速度超過や信号ITS 分野における応用例として，フリーフロー ETC システ無視などの危険走行車両を検知することが求められる．こムのカメラシステムを図１に示す．本システムの基本的な運れらを実現するためには，カメラ映像から走行車両を１台用形態を以下にまとめる．

ごとに正確に検知・追跡し，車両台数計測，車両速度計測，●●

カメラ装置・照明装置をガントリ（門柱）上に設置し，上個別ナンバープレート認識等を行うカメラシステムが必要

空から道路を見下ろすように視野を設定する．

である．

カメラより得られる連続画像を逐次処理し，カメラ視野内への車両の進入を検知する．

●

進入検知した車両に対して，適切な位置にてナンバープレート認識を行う．

3．共通要件２章で説明した各種アプリケーションに必要な共通要件を以下に挙げる．
三菱重工技報 Vol.40 No.3（2003_5）

171●●に，高フレームレートかつ高解像度を有する CCD を採用し省設置スペース
路側，ガントリ上等に設置する機器は据付の容易さ，メた．さらに，高速走行車両をぶれなく撮像し，日中の照度変ンテナンス性を考慮し，小型，軽量であることが望ましい．

化に対応するため，高速シャッタ機能を搭載した．撮像したマルチレーン対応

高解像度画像を路側等に設置した画像処理装置へ高速伝送す

複数レーンを走行する車両に対して，１台のカメラにて車両検知・ナンバープレート認識を行うため，カメラを高解像度化し，複数レーンに対応した広い視野範囲でも充分ファイバ伝送を採用した．
レンズは設置条件に応じて調整できるように，電動アイリス・ズーム機能を搭載した．

な分解能を確保する必要がある．
●

る必要があるため，長距離伝送，耐ノイズ性も考慮して，光4．2 照

高速走行車両対応
100 km/h 以上で走行する高速車両の車両検知・ナンバープレート認識が必要である．このために，カメラ・照明照明装置の外観を図３に示す．
画像を用いた車両検知・ナンバープレート認識システムで明・画像処理の高速化が必要である（図２）．

は，周囲の照度変化に対して安定した画像を撮像するために，以上，説明した共通要件を満たすために必要な要素技術照明装置が必要となる．本システムでは輝度，連続発光，コ（高速・高解像度カメラ，照明及び画像処理ソフトウェア，ストや寿命等の観点から LED 方式を選択した．
照明はカメラフレームに同期して発光し，ドライバへの影ハードウェア）の開発状況について，次章で詳述する．

響を極力抑えている．

4．基 本 要 素 技 術

4．3 画像処理ソフトウェア

ラ

ITS 向けカメラシステムに要求される車両検知機能及びナ

ITS 向けカメラの外観を図３に示す．

ンバープレート認識機能は，画像処理ソフトウェアによってカメラ単独で車両検知とナンバープレート認識を行うため実現される．ここでは，まず画像処理ソフトウェアの全体構

4．1

カ

メ

成について述べ，続いてその中の車両検知処理について説明
低速システムする．

高速システム（1）ソフトウェア全体構成
ソフトウェアは，大きく車両検知ソフトウェアとナンバープレート認識ソフトウェアより構成される．車両検知ソabc

フトウェアでは，カメラより送られてくる動画像をリアルd

タイムで処理し，カメラ視野内に車両が進入しているかどうかを判定する．車両が進入して来たと判定された場合，
低速システム

車両を検知したことをカメラ装置側に通知し，LED 照明を発光させてナンバープレート部を含む画像を撮影し，画像をナンバープレート認識ソフトウェアに送る．画像処理

高速システムソフトウェア処理フローを図４に示す．
abc

d低速システム：a，d のみ撮像・処理：
高速システム：a〜d まですべて撮像・処理

図２（2）車両検知処理① 課題
動画像処理によって車両などの移動体を検知する手法としては，背景差分やフレーム間差分などにより画高速車両の検知
低速システムでは見逃す高速車両を，高速システムでは検知することができる．

像内で時間的に変動した領域を抽出する手法が一般に用いられる．こうした手法の問題として，車両以外の移動体や日照変動等の光源環境の変動を誤って車両と判断してしまうことが挙げられる．この結果，車両以照明装置
カメラ

車両検知ソフトウェア
リアルタイムで毎フレーム実行

ナンバープレート認識ソフトウェア
車両検知時に実行

画像読込

画像読込

車両検知処理
No

車両検知？
Yes

図３

カメラ・照明装置外観の設置例である．

右側がカメラ，左が照明装置

図４

車両画像

プレート切り出し処理
文字認識処理（陸支コード，車種コード，用途コード，一連番号）

画像処理ソフトウェア処理フロー
左が車両検知，右がナンバープレート認識ソフトウェアの説明フローである．
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外の画像を誤って多数撮影し，システム全体の処理負する．
並列視覚カードについて以下に詳述する．

荷の増大につながることになる．
② 車両検知アルゴリズム●

並列視覚カード
並列視覚カードの外観を図６，機能ブロックを図７に示

上述のような課題を解決するために，パターン認識す．

技術を応用した車両検知アルゴリズムを開発した．まずあらかじめ車両前面部の画像を多数収集し，輪郭線並列視覚カードには画像処理を行う FPGA（Fieldを特徴量とする形状パターン特徴量データベース（テProgramable Gate Array ：プログラム可能なゲートアレンプレート）を作成しておく．システム稼動時には，イ）と呼ばれる画像処理プロセッサ（＝並列視覚プロセッ

このテンプレートと各フレーム画像より抽出される形サ）を搭載している．
カメラ入力は高速フレームレートに対応するためにデジ状パターン特徴量とを，統計的識別手法を用いてパターンマッチングすることにより車両であるか否かを判

タルの差動伝送方式（LVDS ： Low Voltage Differential定する．これにより，画像上の変動領域が車両であるSingal）を採用した．システムバスは CPCI（Compactか否かを正確に判定し，車両の誤検知を抑制すること

Peripheral Component interconnect）バスを採用し，CPUが可能となる．

カードとのデータ伝送を可能とした．

4．4

画像処理ハードウェア●

並列視覚プロセッサ

上記，演算量負荷の高い画像処理ソフトウェアのリアルタ

今回の車両検知処理では，図８に示すように，多数の演イム処理を実現するために，高速画像処理ハードウェアを開算器が画像を分割して並列に同一処理を行い，高速処理を発した．画像処理ハードウェアは並列視覚カードと CPU カ
DSUB 68 pinードからなる．車両検知処理は主に並列視覚カードで，ナン
バープレート認識処理は CPU カードで行っている．
フリーフロー ETC の設置条件では，高速車両（100 km/h以上）は数フレームでカメラの視野を通過するため，車両検知処理はできるだけ時間遅れなく，高速に実行する必要があ

3.3 v

LVDS
レシーバ
カメラ
入力

画像メモリ

LVDS
ドライバ

る．図５に示すとおり，車両検知処理でタイミングを計測し，撮像した画像に対してナンバープレート認識処理を実行

並列視覚プロセッサ

DIO

NTSC
エンコーダ

画像出力

SDRAM
64 MB

CPCI
FPGA

BNC

車両侵入検知図５

ナンバープレート撮像
タイミング計測

ナンバープレート撮像

DIP
SW

LED
車両通過
評価ボードの構成

車両検知・ナンバープレート認識処理タイミングチャー
ト
左から順に，車両を検知し，タイミングを計測して，ナンバープレートを撮像する．一番右は通過後の画像例である．

図７

並列視覚カード機能ブロック図

並列視覚カードは I/O して画像の入出力ポートと CPCI へのデータ伝送ポートを持ち，並列視覚プロセッサで画像処理を行う．

処理領域を複数プロセッサで分割して並列処理

入力画像
画像処理
コントローラ

並列視覚プロセッサ

：演算器

図６

並列視覚カード外観
サである．

中央のデバイスが並列視覚プロセッ

図８

処理結果
画像

車両検知

並列視覚プロセッサ機能ブロック図
複数のプロセッサで処理領域を分割して並列処理を行う
ことにより，高度な画像処理を高速で実行する．
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なにわ 500 わ ・624（a）車両検知例（b）ナンバープレート認識例

図９

車両を検知した例とナンバープレート認識結果の例

開発し，ラボテストでは良好な結果が得られた．

実現している．
並列視覚プロセッサは複数の演算ユニットが複数のデー

今後は社内テストコースにて多数車両による実運用を模擬

タに対して並列に同一処理を行う SIMD（Single

した評価試験を行い，開発したカメラシステムをベースとしInstruction Multiple Data Stream）型プロセッサである．てより一層の性能向上を目指す．また，ETC，ERP，交通情

また，内部ソフトウェアは回路記述言語（HDL ：報提供システムなど，様々なアプリケーションにおける個別Hardware Description Language）で設計しているため，の仕様にマッチしたカメラシステムを提供していく予定であFPGA を最新デバイスに変更することで，容易に処理性能る．これらをとおして，より快適な社会構築への実現に寄与（ゲート規模，処理速度）を向上することができ，ハードしていきたい．

ウェアの陳腐化を回避することができる．

5．ラボテスト評価
当社テストコースにて設置した車両検知・ナンバープレー
ト認識システムの設置例を図３に示す．
車両検知例を図９（a），ナンバープレートの認識結果例を
図 ９（ b ）に そ れ ぞ れ 示 す ． 延 べ 1 0 0 0 台 の 車 両 走 行 （ 〜黒田淳

杉本喜一

技術本部
高砂研究所
電子技術研究室

技術本部
高砂研究所
電子技術研究室

早川祥史

浦田秀夫

神戸造船所
ITS 部
ITS 設計課

神戸造船所ITS 部
ITS 設計課主席

60 km/h）試験の結果，適切なタイミングで車両検知を行い，当社従来ナンバープレート認識装置（カメラ路側設置，車両検知用別センサ有）と同等の性能を有することを確認した．

6．まとめ

動画像による高速車両検知・ナンバープレート認識装置を

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