"通過する車両の正面画像をカメラ手段で取得し、取得した画像に基づいて前記車両に関する各種情報を取得管理する車両管理システムにおいて、前記カメラ手段を右又は左回りに約90度回転した状態で設置された16:9のアスペクト比のハイビジョンカメラで構成したことを特徴とする車両管理システム。請求項1に記載の車両管理システムにおいて、前記ハイビジョンカメラの撮影画像を回転補正して、縦長9:16のアスペクト比の画像に変換する画像変換手段と、前記画像変換手段によって変換された縦長9:16のアスペクト比の画像に基づいて前記車両に関する各種情報を取得する制御手段とを備えたことを特徴とする車両管理システム。請求項2に記載の車両管理システムにおいて、前記制御手段は、前記縦長9:16のアスペクト比の画像を縦方向の所定領域に分割し、分割後の領域毎に解析を実行することを特徴とする車両管理システム。請求項3に記載の車両管理システムにおいて、前記制御手段は、前記縦長9:16のアスペクト比の画像の分割後の領域の最下部の画像に基づいて車番の解析を行い、解析された車番に基づいて前記車両の運転者情報を絞り込み、絞り込まれた運転者情報と前記縦長9:16のアスペクト比の画像の分割後の他の領域の画像とに基づいて前記車両の運転者等の解析を行うことを特徴とする車両管理システム。特許文献1に記載の車両管理システムは、複数のカメラで車両を連続して撮影し、その車両の画像に基づいて車両の車幅、軸数、車高、ナンバープレート、車種コード及びプレートサイズ等を総合的に判断する車種認識装置を備えている。防犯、車両の入退場、道路交通違反検知等における車両管理システムでは、車のナンバープレートを読取るシステムに加え、運転手同乗者も含むの情報顔画像も同時に取得し、違反者の特定作業等の効率化を図っている。従来の車両管理システムにおいては、カメラの撮影素子が4:3のアスペクト比で構成されているため、車のナンバープレート車番を認証する場合、認証可能なレベルで画像を取得するために、トラック等の大型車の運転者については、1台のカメラで同時に撮影することができないので、少なくとも1台の車両に対して2台又はこれ以上のカメラを設置しているのが現状である。特に、走行中の車両内の運転手や同乗者の顔画像を認証のために精度よく取得するためには、できるだけ高解像度のカメラを用いて認証可能な画像を撮影する必要があった。従って、大型車以外の普通乗用車に対してもその車番認証用、顔認証用として、通常は2台以上のカメラを設置し、それぞれ高品質の認証用の画像を取得しているのが現状である。本発明は、上述の点に鑑みてなされたものであり、車両自体に関する情報並びに運転手及び同乗者に関する情報などの車両に関する各種情報を精度良くかつ効率的に取得することのできる車両管理システムを提供することを目的とする。本発明に係る車両管理システムの第1の特徴は、通過する車両の正面画像をカメラ手段で取得し、取得した画像に基づいて前記車両に関する各種情報を取得管理する車両管理システムにおいて、前記カメラ手段を右又は左回りに約90度回転した状態で設置された16:9のアスペクト比のハイビジョンカメラで構成したことにある。ハイビジョンカメラは、アスペクト比16:9の横長で高解像度の画像認証用に適した画像を取得することができる。このハイビジョンカメラを右又は左回りに約90度回転した状態で設置し、通過する車両の正面画像を縦長の画像として取得する。これによって、1台のハイビジョンカメラでアスペクト比9:16の縦長で高解像度の認証用画像を大型車及び普通乗用車に対して撮影することができるようになり、車両自体に関する情報並びに運転手及び同乗者に関する情報を精度良くかつ効率的に取得することが可能となる。本発明に係る車両管理システムの第2の特徴は、前記第1の特徴に記載の車両管理システムにおいて、前記ハイビジョンカメラの撮影画像を回転補正して、縦長9:16のアスペクト比の画像に変換する画像変換手段と、前記画像変換手段によって変換された縦長9:16のアスペクト比の画像に基づいて前記車両に関する各種情報を取得する制御手段とを備えたことにある。これは、右又は左回りに約90度回転した状態で設置されたハイビジョンカメラからはアスペクト比16:9の横長で高解像度の認証用画像が出力されるので、画像変換手段で縦長9:16のアスペクト比の画像に一旦変換し、変換後の画像に基づいて車両に関する各種情報の取得を行うようにしたものである。本発明に係る車両管理システムの第3の特徴は、前記第2の特徴に記載の車両管理システムにおいて、前記制御手段は、前記縦長9:16のアスペクト比の画像を縦方向の所定領域に分割し、分割後の領域毎に解析を実行することにある。これは、アスペクト比9:16の縦長の認証用画像には、大型車又は普通乗用車が撮影されているが、大型車も普通乗用車も認証用画像における車番の位置はほぼ同じであり、認証用画像の下側に存在し、中間から上側に顔画像が存在することが分かっているので、縦長の認証用画像を所定領域に分割し、分割後の領域毎に解析を行うことによって効率的に認証を行えるようにしたものである。本発明に係る車両管理システムの第4の特徴は、前記第3の特徴に記載の車両管理システムにおいて、前記制御手段は、前記縦長9:16のアスペクト比の画像の分割後の領域の最下部の画像に基づいて車番の解析を行い、解析された車番に基づいて前記車両の運転者情報を絞り込み、絞り込まれた運転者情報と前記縦長9:16のアスペクト比の画像の分割後の他の領域の画像とに基づいて前記車両の運転者等の解析を行うことにある。これは、縦長の認証用画像を所定領域に分割し、分割後の領域の特に最下部の領域について車番の認証解析を行うことによって、その認証率を高く維持でき、さらに解析された車番に基づいて運転者情報を絞り込むことによって、運転者情報の認証率も高く維持できるようにしたものである。なお、運転者等の中に運転者本人及び同乗者を含むものである。本発明によれば、車両に関する各種情報を精度良くかつ効率的に取得することができるという効果がある。以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図1は、本発明の第1の実施形態に係る車両管理システムをETCレーンに適用した場合の基本構成を示す図である。この実施の形態に係る車両管理システムは、ハイビジョンカメラ11~1n、車両検知センサ21~2n、ネットワークビデオレコーダNVR30、遠隔監視制御PC40、ネットワークハブ50などから構成される。図1では、ETCレーンはn列分存在するが、ここでは第1レーンのみを示し、車両検知センサについても第1レーンのものだけを図示してある。従って、他の第2~第nのETCレーンについても同様に車両検知センサ22~2nが存在し、それぞれの車両検知信号はネットワークビデオレコーダ30に入力されるように構成されている。ハイビジョンカメラ11~1nは、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラなどの電子機器であり、撮影素子が16:9のアスペクト比で製造されているため、横長で高解像度画像認証用に適した画像を取得することができる。ハイビジョンカメラ11~1nによってそれぞれ撮影された電子画像はネットワークハブ50を介してネットワークビデオレコーダ30に出力される。この実施の形態では、横長16:9のアスペクト比のハイビジョンカメラ11~1nを、右又は左回りに90度回転させてETCレーンに設置することによって、ハイビジョンカメラ11~1nからアスペクト比が9:16の縦長の画像を取得している。ハイビジョンカメラ11~1nから取得された縦長の画像は、遠隔監視制御PC40の表示画面41に示すように表示される。図2は、遠隔監視制御PC40に表示されるハイビジョンカメラ11の画像の一例を示す図である。図2に示すように、通常ハイビジョンカメラの画像は横長16:9のアスペクト比で構成されているが、この実施の形態では、ハイビジョンカメラ11の撮影画像42aのように、縦長9:16のアスペクト比の画像が表示されるように、ハイビジョンカメラ11の撮影画像を一旦90度回転補正している。図2Aの表示画面41aは、ETCレーンを通過した車両として普通乗用車1の場合にハイビジョンカメラ11によって取得された撮影画像42aと解析画像43aを示す。図2Bの表示画面41bは、ETCレーン通過した車両としてトラック等の大型車2の場合にハイビジョンカメラ11によって取得された撮影画像42bと解析画像43bを示す。この実施の形態によれば、1台のハイビジョンカメラ11だけを用いて普通乗用車から大型車までそれぞれ車高及び車幅の異なる車両の車番、運転手の画像を、画質を落とすことなく、1台のハイビジョンカメラ11の画像として取得撮影することができる。この実施の形態では、ハイビジョンカメラ11~1nからの画像を通常認証に利用するためには、撮影画像を一旦90度回転補正し、その後に認証を行う画像補正機能を付加している。従来のETCレーンの車両管理システムに、この画像補正機能を付加することによって、ハイビジョンカメラ11~1nからの画像を通常認証用の画像として使用することができる。なお、画像補正機能はハイビジョンカメラ11側で行っても、モニタ側のネットワークビデオレコーダ30又は遠隔監視制御PC40で行ってもよい。ここでの認証とは、目視認証と自動認証がある。図3は、図1の遠隔監視制御PC40が実行する車両管理システムの動作例を示すフローチャート図である。まず、最初のステップS50では、遠隔監視制御PC40は、車両検知センサ21~2nのいずれかから車両検知信号が出力される毎に、このステップの判定を繰り返し実行し、車両検知信号が検知されたyes時点で次のステップS51に進む。ステップS51では、遠隔監視制御PC40は、車両1,2の進入方向が正しいか否かの判定を繰り返し実行し、進入方向が正しいyes場合に次のステップS52に進む。ステップS52では、遠隔監視制御PC40は、縦長9:16のアスペクト比の画像を3分割し、その中の最下部の画像を解析画像43a,43bとし、これに対して解析を開始し、主に車番の抽出を実行する。縦長9:16のアスペクト比の画像には、大型車、普通乗用車、軽自動車等の種々のタイプの車両が撮影されるが、車番の撮影位置はどのタイプの車両も下側となるので、ここでは3分割された画像の最下部の画像に対して車番の解析を行う。ステップS53では、車番が抽出できたか否かの判定を行い、抽出できなかったno場合はステップS54に進み、抽出できたyes場合はステップS55に進む。ステップS54では、車番を抽出できなかった回数が規定の回数以下であるか否かを判定し、規定の回数以下yesの場合はステップS52に戻り、画像の別の領域について同様の車番の解析処理を行い、車番を抽出できなかった回数が規定の回数よりも多いno場合は処理終了し、リターンする。ステップS55では、抽出された車番を含む画像を保存するか又は画像にインデックスを付与して保存する。ステップS56では、既存のデータベースと今回抽出された車番との照合を開始する。ステップS57では、既存のデータベースとの照合が成功したか否かの判定を行い、照合できなかったno場合はステップS58に進み、照合できたyes場合はステップS59に進む。ステップS58では、照合できなかった車番を新たなデータとしてデータベースに登録する。ステップS59では、車番が既存データベースと照合されたので、それを認証データとしてデータベースに登録し、次のステップS60に進む。ステップS60では、車番の抽出に使用した最下部の画像を除く残りの上側の画像約3分の2の画像を解析画像43a,43bとして、これについて解析を開始して、主に運転手の顔画像の抽出を行う。縦長9:16のアスペクト比の画像には、大型車、普通乗用車、軽自動車等の種々のタイプの車両が撮影されており、運転者の位置は車両毎に異なるので、車番が認証された場合、その車番ナンバープレートの大きさ、色などに応じて車両のタイプを特定することができるので、特定された車両タイプに応じて、縦長9:16のアスペクト比の画像の残り上側の画像において顔画像の取得可能な領域を特定し、その領域について顔画像の解析を行うようにする。例えば、図2Aの普通乗用車1の場合は、車番から普通乗用車と認証されるので、縦長9:16のアスペクト比の画像の3分割された画像の真ん中の画像解析画像43aに基づいて顔画像の解析が行われ、図2Bの大型車2の場合は、車番から大型車と認証されるので、縦長9:16のアスペクト比の画像の3分割された画像の最上部の画像解析画像43bに基づいて顔画像の解析が行われる。なお、車両全体の外形形状に基づいて、顔画像の取得可能な領域を特定し、それも基づいて顔画像を解析するようにしてもよい。ステップS61では、運転手等の顔画像が抽出できたか否かの判定を行い、抽出できなかったno場合はステップS62に進み、抽出できたyes場合はステップS63に進む。ステップS62では、顔画像が抽出できなかった回数が規定の回数以下であるか否かを判定し、規定の回数以下yesの場合はステップS60に戻り、画像の別の領域について同様の顔画像の解析処理を行い、顔画像を抽出できなかった回数が規定の回数よりも多いno場合は処理終了し、リターンする。ステップS63では、抽出された顔画像を含む画像又はこの画像と共にインデックスを付与して保存する。ステップS64では、既存のデータベースに保存されている車番に対応した顔画像と今回抽出された顔画像との間でバイオメトリクス認証顔認証等を行なう。ステップS65では、既存のデータベースとの照合が成功したか否かの判定を行い、照合できなかったno場合はステップS66に進み、照合できたyes場合はステップS68に進む。ステップS66では、照合できなかった回数が規定の回数以下であるか否かを判定し、規定の回数以下yesの場合はステップS64に戻り、既存のデータベースに保存されている車番とは無関係の他の顔画像群に対して、同様のバイオメトリクス認証顔認証等を行い、照合できなかった回数が規定の回数よりも多いno場合はステップS67に進む。ステップS67では、照合できなかった顔画像を新たなデータとしてデータベースに登録する。ステップS68では、顔画像が既存データベースと照合されたので、それを認証データとしてデータベースに登録し、リターンする。上述の実施の形態によれば、車番認証とバイオメトリクス認証を組み合わせ、まったく異なる特徴点車番と顔等での認証を複合させ、車番で絞込みをかけた後、バイオメトリクス認証する等で、認証速度アップ即時性アップを図ることができる。"