三菱重工技報 VOL.45 NO.3: 2008

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特集論

低解像度カメラ対応車両番号認識システムの開発

文System Image
Enforcement Cameras
Vehicle Image

Recognition
ResultThe Development of License Plate Number
Recognition System Using Low Resolution
Camera中 尾 健 太＊1

杉 本 喜 一＊2

＊1

岡 﨑 拓 馬＊3

Kenta Nakao

斎藤真由美

Road Side Equipment(Radio equipment)

Mayumi Saitoh

Kiichi Sugimoto

Takuma Okazaki

簡易ガントリを用いたマルチレーンフリーフロー型道路課金システム（MLFF）では，不正車取締り用カメラの小型化が要求され，それに伴う解像度低下に対応した動画像処理による車両番号認識技術が必要となる．当社は従来の静止画を用いた車両番号認識技術をベースに，画質改善技術，複数画像の処理技術，データベース照合技術の３つの技術を開発した．ラボ試験による評価の結果，低解像度カメラシステムに対しても従来の静止画と同様の番号認識率 95％以上を達成するめどを得た．今後，さらにロバスト性向上を図り，実機に適用する予定である．

1．はじめにができない車両のナンバープレートをガントリに設置されたカメラで撮影する．

当社はこれまで，シンガポール ERP（Electronic

撮影された画像は，センターコンピュータシステム

Road Pricing）や日本の ETC（Electronic Toll Collection）に伝送され，センターコンピュータシステムに組み込に代表されるように，路側のガントリ（門柱）に設置まれた車両番号認識ソフトウェアによって，車両番号されたアンテナと車載器の通信により課金を行うシスが特定される（図１参照）．

(1)

テムを開発してきた ．
一方，据付工事費用の削減や景観への配慮から，簡当社の車両番号認識装置は，20 年以上の実稼動下で 95 ％以上の高認識率を実現している．

易ガントリを用いたマルチレーンフリーフロー課金システム（MLFF）のニーズが世界的に高まってきてい

車両画像入力る．
従来の課金システムにおいては，不正車取締り用のプレート探索処理

大型・高解像度カメラを用いて撮影された高精度な静止画像により車両番号自動認識を実現している．

プレート2 値化処理

しかし，MLFF 課金システムでは簡易ガントリとなることから不正車取締り用のカメラも従来に比べて文字認識処理小型化が要求され，それに伴う撮影画像の解像度低下によって，従来の車両番号認識処理では所望の認識率車両番号認識結果実現が困難となる．
そこで，本報では低解像度カメラで撮影された画像

図１に対しても，従来と同等の認識率を実現する処理手法

基本的な車両番号認識処理の流れについて報告する．

2．車両番号認識

3．技

当社では車両番号認識技術を，車種判別装置の一部

シンガポール ERP では，大型・高解像度なカメラや，不正通行車両の特定に適用している．
例えば，シンガポール ERP における不正車両番号認識では，車載器未装着の車両など，正常な課金処理＊1

技術本部高砂研究所電子・光技術研究室
技術本部高砂研究所神戸技術開発・研究推進グループ主席＊3
神戸造船所 ITS 事業ユニット ITS 設計課＊2術課

題を使用しているため，得られる画像の品質が高く，画像サイズも大きいことから，１台の車両に対して１枚の静止画像を撮影している．

三菱重工技報 VOL.45 NO.3: 200827

しかし，簡易ガントリへの設置に適した一般的な小型カメラを使用する場合，現行のシンガポール ERP

時
刻

撮影画像と比較して得られる画像の解像度が低くなることによる認識精度の低下が懸念される．
一方，小型・低解像度カメラを使用する場合，近年の計算機性能向上により１台の車両を動画像で処理できるという利点があるが，複数の画像を処理する技術が必要となる．
このことから，小型・低解像度カメラを用いた車両
番号認識装置の主な技術的課題は，以下に示す２点となる．
（1）画像の低解像度化
画像の低解像度化（a）全ての 認 識 結
果に1つ以上の不明文字が存在t

認識結果
ABC123

認識結果
AB？12？

認識結果
AB？12？

t+1

認識結果
ABC123

認識結果
ABC123

認識結果
A?C12？

t+2

認識結果
ABC123

認識結果
ABD123

認識結果
ABC?23t+
3

認識結果ABC123

認識結果
A8C123

認識結果?B?1?3ー

正しい認識結果の判定・選択が必要

不明文字対策が必要

課題（2）同一車両に対する複数画像の処理
3．1

全て認識結果が（a）複数の異なる同じ認識結果が存在

図３

動画像による複数認識結果の課題

撮影画像の解像度が低下すると，文字線がボケたり，つぶれたりした画像が発生しやすくなる．

（1）プレート切り出し処理

さらに，撮像装置の小型化に伴い，照明装置の発光低解像度画像や低コントラスト画像においては，パワーも低下することから，照度不足による画像の明プレート部の鮮明度が足りないことから，他のノイ．
るさ低下も問題となる（図２参照）

ズ部分を誤ってプレートとして選択してしまう恐れがある．
そこで，安定したプレート切り出し処理を実現するために，鮮明化処理を追加した．

画像

この鮮明化処理は，ノイズ除去フィルタと先鋭化

カメラ
コントラスト鮮明度
文字の分離度

図２3．2

大型高解像度カメラ
良（明るい）良（文字が鮮明）良（分離度大）小型低解像度カメラ悪（暗い）悪（文字のボケ・つぶれ）
悪（分離度小）画質低下による技術的課題

処理を組み合わせたものであり，ノイズを抑えながら画像の鮮明度を改善する．
また，解像度低下による文字のボケやつぶれの助長を抑えるために，周囲の輝度勾配を考慮した拡大処理を導入した（図４参照）．

同一車両に対する複数画像の処理

１台の車両を撮影した動画像は，連続した複数の画像で構成されるため，それぞれの画像から車両番号認鮮明化
拡大処理

識結果を取得することが可能となる．
しかし，全ての画像において同じ認識結果であれば問題ないが，（a）同一車両画像に対して複数の異なる認識結果が存在する場合や，（b）全ての認識結果に 1（a）低解像度画像

図４（b）処理画像

鮮明化・拡大処理の効果

つ以上の不明文字を含む場合は，正しい認識結果を導．
く処理が必要となる（図３参照）

4．開発技術の特徴
4．1（2）コントラスト改善処理
明るさ不足による撮影画像のコントラストが低いと，文字を正確に２値化することが困難になる．

低解像度画像に対応した画像処理アルゴリズム

したがって，切り出したプレート画像に対して，統3．1 に示した画質低下に伴う課題を解決するため，計的な輝度情報を分析することによりコントラスト

従来の車両番号認識アルゴリズムをベースに以下に示の良否を判定し，自動的に適切なコントラストとなす３種類の画像処理アルゴリズムの開発を行った．

るように各画素の輝度を改善する前処理を開発した．

（1）プレート切り出し処理

また，コントラストを改善したプレート画像に対（2）コントラスト改善処理

して，高周波抽出フィルタで，文字相当の周波数成（3）文字分離処理分を強調しておき，その結果を原画像へ重畳するこ三菱重工技報 VOL.45 NO.3: 2008

28とによって，より文字部とプレート背景部の輝度差．
を拡げる処理を導入した（図５参照）

正解：

ABC

認識結果1：

ABD

認識結果2：

B?C

認識結果3：

ABC（1）複数認識結果の取得（a）鮮明化・拡大画像

得点BD

65

1文字め 2文字め（b）高周波抽出画像

図５A「B」 6.0（3）文字分離処理
さらに，画質低下によって生じる問題として，文字のつぶれやボケに起因した文字同士の連結があ

3文字め

6.0 5.0

「D」

5.0

「C」

7.0 5.0

図６B?C607

認識結果3：
得点

75 5

ABC

（4）各文字位置の最大得点文字を選択
最終認識結果：「A B C」

（3）各文字位置への認識結果割付ける．この問題に対しては，（1）で示した拡大処理の認識結果2：
得点

文字
1 文字め
「A」
最大得点 （9＋7＝16）
「B」
2 文字め
最大得点 （6＋5＝11）
「C」
3 文字め
最大得点 （7＋5＝12）「A」 9.0 7.0

高周波画像重畳による文字部強調処理

ABD
965

（2）文字認識結果に応じた得点付け（c）文字部強調画像

9

認識結果1：
得点

複数認識結果の統合処理改良を適用したとしても，相似拡大であるため，原画像の状態で文字同士が連結している場合に文字連

次に，それぞれの文字を１文字め，２文字めへと順に得点を割り付けていく．

結を分離することはできない．
そこで，主に輝度ヒストグラムから得られる統計

最後に，各文字位置に対して，割り付けられた総合情報に基づき，文字すき間の微小な明るさの変化を得点が最も多い文字を選択し，最終的な認識結果とす捉えて，隣接文字同士の境界を決定する処理を新たる．に開発した．

4．3

4．2

さらに，車両番号認識結果の確度を一層向上させる

複数認識結果を活用する処理アルゴリズム

3．2 で示した課題に対する打ち手として，同一車両の複数認識結果を統合する処理を新たに開発した（図６参照）．

データベースを利用した認識精度向上ため，データベースを利用した認識精度向上技術を開発した（図７参照）．
課金システムにおけるデータベースは，センターコ

具体的には，まず，文字の認識結果に基づいた得点を各文字に付与する．

ンピュータシステムに蓄えられている車載器との通信記録，登録車両番号などによって構成されている．

この得点は，あらかじめ登録されている文字テンプ

したがって，車両番号認識結果が得られた際，そのレートとの類似度を数値化したものであり，得点が高時刻における車載器の通信記録をデータベースから検いほど，文字認識結果の確度が高くなる．

索し，そこに記録されている登録車両番号と認識結果

時刻：t
時刻 t の通信記録

HBC123

時刻：t

HBC123
番号認識結果照合

GHS785

OCK495
ABC123
ICM32

KM432
WCK090
LOP257

BBZ221
PPQ878

ZO194
WWY234

ABC123
推定結果

番号認識結果BDC345

通信記録 DB

順位 クラス 評価値
0.6
1
H
0.5
2
A
0.4
3
B

ABC123

照合

時刻 t の通信記録

BDC345

GHS785

OCK495
ABC123
ICM32

KM432
BBC123
CCC123

BBZ221
PPQ878

ZO194
WWY234

通信記録 DB

推定結果（a）DBから検索して番号認識結果の確度向上

図７（B）似た番号が多い場合には文字認識の結果を活用

データベース照合処理

三菱重工技報 VOL.45 NO.3: 200829が一致すれば，その認識結果が正しいことが確認できる．

処理①：低解像度画像に対応した画像処
理アルゴリズム
処理②：複数認識結果を活用する処理アルゴリズム
処理③：データベースを利用した認識精度向上

また，認識結果の文字が一部不明であった場合にも，同様に通信記録から検索することにより，似た登録車両番号を確度の高い認識結果として抽出することができる．

認識率（％）

100
95908580

しかし，認識結果の不明文字が多い場合や，通信記録を検索した結果，似た登録車両番号が複数検索され従来（＊1）

た際に特定できない問題がある．

処理
①

図８

そこで，番号認識結果を検索する際の一致度評価に（＊1）低解像度画像に対する従来手法での認識率
処理
処理①＋② ①＋②＋③

開発技術の性能評価結果

おいて，個別の文字認識結果を考慮に入れた検索技術
これにより，MLFF 課金システムでも高精度な不を導入した．

5．ラボテスト評価

正車取締りが可能となり，運用形態の自由度が向上したシステムをお客様に提供することが可能となる．

今回開発した低解像度画像に対する車両番号認識処

今後，更なるロバスト性向上のため，より多数の画理について，多数の車両画像を用いて性能を評価した．

像データを用いた評価試験を通して継続的に改良を行

車両画像としては，低解像度カメラによって撮影さい，実機への展開を図る予定である．

れた車両画像をベースに，様々な外乱環境（天候変化による直射光や影の影響，プレートの汚れ，折れ曲がれなど）を想定して，ノイズ，コントラスト低下，ボケなど複数種類の外乱を付加したシミュレーション画像を用いた．
その結果，車両番号の認識率は 95 ％以上となり，新たに開発した処理（特許出願中）を適用することで，従来の高解像度画像に対する認識精度（認識率 95 ％）と同等以上の性能が得られることを確認した（図８参参 考 文 献（1） 橋 本 英 喜 ほ か， シ ン ガ ポ ー ル に お け る マ ル チ
レーン電子式道路課金システム，三菱重工技報
Vol.36 No.1（1999）p.50（2）宮本一正ほか，交通・物流分野における文字認識技術の開発，三菱重工技報 Vol.33 No.6（1996）
p.404

照）．

6．まとめ

料金所のように一旦停止が不要で自在走行が可能なMLFF 課金システムは，渋滞緩和やエネルギー有効活用の観点から，今後ますますニーズが高まると予想

中尾健太

される．
今回開発した画像処理手法は MLFF 課金システムの小型・低解像度カメラをターゲットとしたものであり，従来の高解像度画像での認識率と同等以上の性能であることを確認した．

岡﨑拓馬

杉本喜一

斎藤真由美