"撮影範囲の車両の画像を取得し、前記車両のナンバープレートと、前記車両の特徴とを認識する認識部と、前記認識部が認識したナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第1の組み合わせと、データベースに登録されたナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第2の組み合わせとを比較し、第1の組み合わせと第2の組み合わせとが一致する場合には、一致した第2の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に所定の値を加算し、第1の組み合わせのナンバープレートと第2の組み合わせのナンバープレートが一致し、第1の組み合わせの車両の特徴と第2の組み合わせの車両の特徴とが一致しない場合には、該第2の組み合わせの特徴に対する信頼度から所定の値を減算する信頼度調整部と、前記データベースに登録された第2の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に基づいて、前記第2の組み合わせの車両の特徴を、前記第1の組み合わせの車両の特徴に更新するデータベース管理部とを有することを特徴とする車両認識装置。前記認識部は、認識したナンバープレートの信頼度を更に算出し、信頼度が閾値以上のナンバープレートと一致するナンバープレートを有する第2の組み合わせを前記データベースから抽出し、抽出した第2の組み合わせの車両の特徴と、前記認識部が認識した車両の特徴とが一致するか否かを判定し、判定結果を出力する車両特徴判定部を更に有することを特徴とする請求項1に記載の車両認識装置。前記認識部は、認識したナンバープレートの信頼度を更に算出し、ナンバープレート情報の信頼度が高いときのみデータベースの登録または更新をすることを特徴とする請求項1に記載の車両認識装置。前記データベースは、前記第2の組み合わせに車両識別情報を対応づけて記憶し、前記ナンバープレートの信頼度が閾値未満の場合に、前記第1の組み合わせと前記第2の組み合わせとを基にして、車両識別情報を判定する車両識別判定部を更に有することを特徴とする請求項1、2または3に記載の車両認識装置。前記第1の組み合わせに含まれる車両の特徴は、複数の車両の特徴を有し、前記第2の組み合わせに含まれる車両の特徴は、複数の車両の特徴を有し、前記認識部は、前記第1の組み合わせに含まれる車両の特徴毎の信頼度を更に算出し、前記信頼度調整部は、前記第2の組み合わせに含まれる車両の特徴毎に信頼度を加算または減算し、前記車両識別判定部は、前記第1の組み合わせに含まれる信頼度が閾値以上となる車両の特徴と、前記第2の組み合わせに含まれる信頼度が閾値以上となる車両の特徴とを基にして、車両識別情報を判定することを特徴とする請求項4に記載の車両認識装置。前記データベース管理部は、前記第1の組み合わせのナンバープレートと一致するナンバープレートを有する第2の組み合わせが前記データベースに存在しない場合には、前記第1の組み合わせに含まれるナンバープレートと車両の特徴とを対応づけて前記データベースに登録することを特徴とする請求項1~5のいずれか一つに記載の車両認識装置。コンピュータが実行する車両認識方法であって、撮影範囲の車両の画像を取得し、前記車両のナンバープレートと、前記車両の特徴とを認識し、前記ナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第1の組み合わせと、データベースに登録されたナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第2の組み合わせとを比較し、第1の組み合わせと第2の組み合わせとが一致する場合には、一致した第2の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に所定の値を加算し、第1の組み合わせのナンバープレートと第2の組み合わせのナンバープレートが一致し、第1の組み合わせの車両の特徴と第2の組み合わせの車両の特徴とが一致しない場合には、該第2の組み合わせの特徴に対する信頼度から所定の値を減算し、前記データベースに登録された第2の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に基づいて、前記第2の組み合わせの車両の特徴を、前記第1の組み合わせの車両の特徴に更新することを特徴とする車両認識方法。コンピュータに、撮影範囲の車両の画像を取得し、前記車両のナンバープレートと、前記車両の特徴とを認識し、前記ナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第1の組み合わせと、データベースに登録されたナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第2の組み合わせとを比較し、第1の組み合わせと第2の組み合わせとが一致する場合には、一致した第2の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に所定の値を加算し、第1の組み合わせのナンバープレートと第2の組み合わせのナンバープレートが一致し、第1の組み合わせの車両の特徴と第2の組み合わせの車両の特徴とが一致しない場合には、該第2の組み合わせの特徴に対する信頼度から所定の値を減算し、前記データベースに登録された第2の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に基づいて、前記第2の組み合わせの車両の特徴を、前記第1の組み合わせの車両の特徴に更新する処理を実行させる車両認識プログラム。しかしながら、上述した従来技術では、ナンバープレートの情報と車体の特徴とを対応づけたデータベースを事前に用意しておくことが前提なる。しかし、一般車道での交通監視を考えた場合には、どのような車両が通過するのかを予測してデータベースを事前に用意しておくことは困難である。開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、車両を認識する場合に用いるデータベースを信頼できる状態で構築できる車両認識装置、車両認識方法および車両認識プログラムを提供することを目的とする。本願の開示する車両認識装置は、一つの態様において、認識部、信頼度調整部、データベース管理部を有する。認識部は、撮影範囲の車両の画像を取得し、前記車両のナンバープレートと、前記車両の特徴とを認識する。信頼度調整部は、認識部が認識したナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第1の組み合わせと、データベースに登録されたナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第2の組み合わせとを比較する。信頼度調整部は、第1の組み合わせと第2の組み合わせとが一致する場合には、一致した第2の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に所定の値を加算する。信頼度調整部は、第1の組み合わせのナンバープレートと第2の組み合わせのナンバープレートが一致し、第1の組み合わせの車両の特徴と第2の組み合わせの車両の特徴とが一致しない場合には、該第2の組み合わせの特徴に対する信頼度から所定の値を減算する。データベース管理部は、データベースに登録された第2の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に基づいて、第2の組み合わせの車両の特徴を、第1の組み合わせの車両の特徴に更新する。車両認識装置によれば、車両を認識する場合に用いるデータベースを信頼できる状態で構築するができる。以下に、本願の開示する車両認識装置、車両認識方法および車両認識プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。本実施例にかかる車両認識装置の構成について説明する。図1は、本実施例にかかる車両認識装置の構成を示す図である。図1に示すように、この車両認識装置100は、画像取得部110、通信部120、データベース130、認識部140、管理部145、不正車両判定部170、車両特定部180を有する。また、車両認識装置100は、カメラ10に接続される。また、車両認識装置100は、ネットワーク50に接続する。カメラ10は、例えば、路上に設置され、撮影範囲の画像を撮影する。カメラ10は、画像データを車両認識装置100に出力する。画像取得部110は、カメラ10から画像データを取得し、画像データを認識部140に出力する処理部である。例えば、画像取得部110は、カメラ10と車両認識装置100とを接続するインターフェースに対応する。通信部120は、ネットワーク50を介して、管理装置等とデータ通信を行う処理部である。通信部120は、例えば、通信カードなどに対応する。データベース130は、ナンバープレートの情報と、このナンバープレートを有する車両の特徴とを対応づけて記憶する記憶装置である。データベース130は、例えば、RAMRandomAccessMemory、ROMReadOnlyMemory、フラッシュメモリFlashMemoryなどの半導体メモリ素子、またはハードディスク、光ディスクなどの記憶装置に対応する。図2は、データベースのデータ構造の一例を示す図である。図2に示すように、このデータベース130は、車両IDIdentificationと、ナンバープレート情報と、車両特徴情報とを対応づけて記憶する。車両IDは、車両を一意に識別する識別情報である。ナンバープレート情報は、陸支、分類、用途、一連番号を有する。このうち、陸支は、陸運支局に対応するものである。分類は、ナンバープレートの陸支の横に書かれている数字に対応するものである。用途は、ナンバープレートの左下に記載されたひらがな1文字に対応するものである。一連番号は、ナンバープレートの下段に記載された数字列に対応するものである。車両特徴情報は、複数種類の車両の特徴を含む。各特徴は、それぞれ信頼度が設定される。この信頼度が大きいほど、該当する特徴はより確からしいものとなる。車両の特徴は、車両の特徴を表すものであれば、どのような特徴でも良い。車両の特徴は、車両の色、車両の種類、車両の大きさ、ナンバープレートの取り付け位置等に対応する。図2に示すように、車両ID1に対応するナンバープレート情報は、陸支川崎、分類300、用途は、一連番号4249となる。また、車両ID1に対応する車両特徴情報は、項目特徴Aに対応する特徴がA1、項目特徴Aに対応する信頼度が100となる。また、車両ID1に対応する車両特徴情報は、項目特徴Bに対応する特徴がB1、項目特徴Bに対応する信頼度が90となる。また、車両ID1に対応する車両特徴情報は、項目特徴Cに対応する特徴がC1、項目特徴Cに対応する信頼度が40となる。また、車両ID1に対応する車両特徴情報は、項目特徴Dに対応する特徴がD1、項目特徴Dに対応する信頼度が30となる。また、車両ID1に対応する車両特徴情報は、項目特徴Eに対応する特徴がE1、項目特徴Eに対応する信頼度が60となる。また、車両ID1に対応する車両特徴情報は、項目特徴Fに対応する特徴がF1、項目特徴Fに対応する信頼度が90となる。また、車両ID1に対応する車両特徴情報は、項目特徴Gに対応する特徴がG1、項目特徴Gに対応する信頼度が100となる。車両ID2、3においても、ナンバープレート情報および車両特徴情報が記憶されている。なお、車両ID4に対応する車両特徴情報の特徴および信頼度は-となっている。これは、車両ID4に対応する車両特徴情報が未登録であることを示す。図1の説明に戻る。認識部140は、ナンバープレート認識部140aおよび車両特徴認識部140bを有する。ナンバープレート認識部140aは、画像取得部110から画像データを取得し、画像データを解析して、ナンバープレートの認識を行う。また、ナンバープレート認識部140aは、ナンバープレートの認識結果に対する信頼度を算出する。ナンバープレート認識部140aが、ナンバープレートを認識する処理の一例について説明する。ナンバープレート認識部140aは、陸運支局の文字列、ひらがな、数字列等の画像をテンプレートとして保持する。ナンバープレート認識部140aは、画像データからナンバープレートの画像を切り出し、切り出した画像とテンプレートとのパターンマッチングを行い、ナンバープレートの陸支、分類、用途、一連番号をそれぞれ認識する。ナンバープレート認識部140aが、認識結果に対する信頼度を算出する処理の一例について説明する。ナンバープレート認識部140aは、陸支、分類、用途、一連番号の認識結果に対する信頼度をそれぞれ算出する。図3および図4は、ナンバープレート認識部が信頼度を算出する処理を説明するための図である。ここでは、ナンバープレート認識部140aが、陸支の認識結果に対する信頼度を算出する場合について説明する。図3において、1aは陸支那須のテンプレートであり、1bは那須と認識した画像データの領域に対応する。ナンバープレート認識部140aは、テンプレート1aと画像データの領域1bとの差分画像1cを生成する。例えば、ナンバープレート認識部140aは、テンプレート1aの各画素と領域1bの各画素の輝度の差で構成される差分画像1cを生成する。差分画像1cの平均輝度はテンプレート1aと領域1bが一致している程小さい値をとる。そこで、ナンバープレート認識部140aは、信頼度の最大値例えば100から差分画像1cの平均輝度を引いた値を信頼度として算出する。図3に示す例では、差分画像1cは輝度が小さいものが多く含まれるため、差分画像1cの平均輝度は小さい値をとり、陸支の認識結果那須に対する信頼度は高くなる。図4において、1aは陸支那須のテンプレートであり、1dは那須と認識した画像データの領域に対応する。ナンバープレート認識部140aは、テンプレート1aと画像データの領域1dとの差分画像1eを生成する。例えば、ナンバープレート認識部140aは、テンプレート1aの各画素と領域1dの各画素の輝度の差で構成される差分画像1eを生成する。差分画像1eの平均輝度はテンプレート1aと領域1dが一致している程小さい値をとる。そこで、ナンバープレート認識部140aは、信頼度の最大値例えば100から差分画像1eの平均輝度を引いた値を信頼度として算出する。図4に示す例では、差分画像1eは輝度が大きいものが多く含まれるため、差分画像1eの平均輝度は大きい値をとり、陸支の認識結果那須に対する信頼度は低くなる。ナンバープレート認識部140aは、分類、用途、一連番号に対する認識結果に対しても、那須の認識結果と同様にして、信頼度を算出する。ナンバープレート認識部140aは、ナンバープレートの認識結果と、認識結果に対応する信頼度とを対応づけたナンバープレート情報を、信頼度調整部150、登録部160、不正車両判定部170、車両特定部180に出力する。なお、ナンバープレート認識部140aは、信頼度が所定の閾値以下となる認識結果を、に設定しても良い。例えば、ナンバープレート認識部140aは、所定の閾値を50とする。図1の説明に戻る。車両特徴認識部140bは、画像取得部110から画像データを取得し、画像データを解析して、車両の特徴を認識する。また、車両特徴認識部140bは、車両の特徴の認識結果に対する信頼度を算出する。車両特徴認識部140bが車両の特徴を認識する処理の一例について説明する。車両の特徴は、車両の色、車両の種類、車両の大きさ、ナンバープレートの取り付け位置などに対応する。車両特徴認識部140bが、車両の特徴を認識する技術は、従来の画像認識技術を利用する。例えば、車両特徴認識部140bは、画像データから車両の位置を特定し、車両の各画素からRGBRedGreenBlue値を取得し、各RGB値を平均することで、車両の色を認識する。また、車両特徴認識部140bは、車種毎に車両の形状をテンプレートとして保持しており、画像データの車両の形状と、テンプレートとのパターンマッチングを行うことで、車両の種類を認識する。また、車両特徴認識部140bは、画像に占める車両の割合と車両の大きさとを対応づけたテーブルを保持しており、このテーブルを利用して、車両の大きさを認識する。車両特徴認識部140bは、画像データから車両の位置とナンバープレートの位置とを特定し、車両の上端からナンバープレートの上端までの位置をナンバープレートの取り付け位置として認識する。車両特徴認識部140bが車両の特徴の認識結果に対する信頼度を算出する処理の一例について説明する。図5は、車両特徴認識部が信頼度を算出する処理を説明するための図である。ここでは、車両の特徴が、特徴1、特徴2に判別できるものとする。例えば、車両の特徴を車体の色とし、特徴1は車両の色赤、特徴2は車両の色青とする。図5の横軸は、車両の色のうち、赤色成分と青色成分に着目した場合の、赤色成分の大きさを示す。図5の縦軸は、車両の色のうち、赤色成分と青色成分に着目した場合の、青色成分の大きさを示す。車両特徴認識部140bは、車両特徴の正解が分かっているサンプルに基づいて、事前に境界を設定しておく。例えば、事前に赤と青の車のサンプルを集めて、図5に示すように、赤の車の車両の色の赤色成分の大きさと青色成分の大きさを黒丸でプロットし、青の車の車両の色の赤色成分の大きさと青色成分の大きさを白丸でプロットする。プロットした結果から、赤の車と青の車が上手く分離できるような境界線2aを設定する。境界線2aは人が手動で設定しても良く、また判別分析のような既存の多変量解析を使って設定しても良い。車両特徴認識部140bは、車両の色の認識結果の信頼度を算出する場合には、認識対象の車両の色の赤色成分の大きさと青色成分の大きさによってプロットした点と、境界線2aとの距離を信頼度とする。例えば、車両特徴認識部140bは、車両の色を赤と判定し、該車両の色の赤色成分の大きさと青色成分の大きさによってプロットした点を図5の2bとする。この場合には、車両特徴認識部140bは、点2bと境界線2aとの距離を計算し、計算した値を車両の色赤に対する信頼度とする。車両特徴認識部140bは、車両の特徴の認識結果と、認識結果に対応する信頼度とを対応づけた車両特徴情報を、信頼度調整部150、登録部160に出力する。なお、車両特徴認識部140bは、信頼度の大きさが0~100に含まれるように、信頼度の大きさを正規化しても良い。管理部145は、データベース130の車両特徴情報の登録または更新を行う処理部である。管理部145は、信頼度調整部150と、登録部160を有する。信頼度調整部150は、データベース130の車両特徴情報の特徴毎の信頼度を調整する処理部である。信頼度調整部150の処理を具体的に説明する。信頼度調整部150は、同一の画像データの車両から抽出されたナンバープレート情報および車両特徴情報を、ナンバープレート認識部140aおよび車両特徴認識部140bから取得する。信頼度調整部150は、ナンバープレート情報の陸支、分類、用途、一連番号に対する信頼度が全て所定の閾値以上か否かを判定する。例えば、この所定の閾値を90とする。信頼度調整部150は、信頼度の何れかが90未満の場合には、次のナンバープレート情報を取得するまで待機し、上記処理を繰り返し実行する。信頼度調整部150は、ナンバープレート情報の陸支、分類、用途、一連番号に対する信頼度が全て所定の閾値以上の場合には、ナンバープレート情報の陸支、分類、用途、一連番号に対応する、データベース130の車両特徴情報を特定する。ここでは、特定した車両特徴情報を、車両特徴情報1Aとする。信頼度調整部150が、車両特徴認識部140bから取得する車両特徴情報を、車両特徴情報1Bとする。信頼度調整部150は、車両特徴情報1Aを特定した後に、車両特徴情報1Aの各特徴と、車両特徴情報1Bの各特徴とを比較する。信頼度調整部150は、比較した結果、車両特徴情報1Aの各特徴のうち、車両特徴情報1Bの特徴と一致する特徴の信頼度に所定の値を加算する。例えば、信頼度調整部150は、1を信頼度に加算する。これに対して、信頼度調整部150は、車両特徴情報1Aの各特徴のうち、車両特徴情報1Bの特徴と一致しない特徴の信頼度から所定の値を減算する。例えば、信頼度調整部150は、1を信頼度から減算する。また、信頼度調整部150が信頼度に加算もしくは減算する値は、一定の値でなく、車両特徴情報1Bの信頼度に比例した値にしてもよい。信頼度調整部150は、車両特徴情報1Aの各特徴に対して、信頼度の加算または減算を行った後に、車両特徴情報1Aに、信頼度が基準値未満の特徴が存在するか否かを判定する。例えば、基準値を10とする。信頼度調整部150は、車両特徴情報1Aの特徴に対する信頼度が全て10以上の場合には、次のナンバープレート情報を取得するまで待機し、上記処理を繰り返し実行する。信頼度調整部150は、車両特徴情報1Aに信頼度が10未満となる特徴が存在する場合には、該当する特徴の内容を、車両特徴情報1Bの特徴の内容に更新する。信頼度調整部150は、特徴の内容を更新した場合には、更新した特徴に対応する信頼度を初期値に設定する。例えば、信頼度調整部150は、初期値を10に設定する。信頼度調整部150は、車両特徴情報1Aを更新した後に、次のナンバープレート情報を取得するまで待機し、上記処理を繰り返し実行する。上記の信頼度調整部150の処理を、図を用いて説明する。図6は、信頼度調整部の処理の一例を示す図である。信頼度調整部150は、ナンバープレート認識部140aからナンバープレート情報1Cを取得する。ナンバープレート情報1Cの各信頼度は、全て90以上である。信頼度調整部150は、ナンバープレート情報1Cと、データベース130とを比較すると、ナンバープレート情報1Cに対応するナンバープレート情報を含む、車両ID4のデータがヒットする。車両ID4のデータには、車両特徴情報1Aが含まれる。図6に示すように、信頼度調整部150は、データベース130の車両特徴情報1Aと、車両特徴認識部140bから取得した車両特徴情報1Bとを比較する。比較した結果、特徴A~特徴Dが、車両特徴情報1Aと車両特徴情報1Bとで不一致となる。これに対して、特徴E~特徴Gが、車両特徴情報1Aと車両特徴情報1Bとで一致する。このため、信頼度調整部150は、図6の3aに示すように、特徴E~特徴Gの信頼度に車両特徴情報1Bの信頼度に比例した値を加算する。信頼度調整部150は、3bに示すように、特徴B~特徴Dの信頼度から車両特徴情報1Bの信頼度に比例した値を減算する。なお、特徴Aに対応する信頼度は、最低限の信頼度未満となるので、信頼度調整部150は、3cに示すように、特徴Aの内容を、車両特徴情報1Bの内容となる特徴A4に更新し、信頼度を初期値の10に設定する。登録部160は、ナンバープレート情報に対応する車両特徴情報がデータベース130に登録されていない場合に、ナンバープレート情報に対応する車両特徴情報をデータベース130に登録する処理部である。登録部160は、同一の画像データから抽出されたナンバープレート情報および車両特徴情報を、ナンバープレート認識部および車両特徴認識部140bから取得する。なお、登録部160は、ナンバープレート識別情報の陸支、分類、用途、一連番号に対する信頼度が全て所定の閾値以上の場合に、車両特徴情報をデータベース130に登録する。図7は、登録部の処理の一例を示す図である。登録部160は、ナンバープレート認識部140aからナンバープレート情報1Cを取得する。ナンバープレート情報1Cの各信頼度は、全て90以上である。登録部160は、ナンバープレート情報1Cと、データベース130とを比較すると、ナンバープレート情報1Cに対応するナンバープレート情報を含む、車両ID4のデータがヒットする。車両ID4に対応する車両特徴情報はブランクである。このため、登録部160は、車両特徴情報1Bを、車両ID4に対応する車両特徴情報として登録する。このとき、車両ID4に対応する車両特徴情報の信頼度には、例えば初期値の10を設定する。図1の説明に戻る。不正車両判定部170は、画像データに含まれる車両が不正な車両か否かを判定する処理部である。不正車両判定部170は、不正な車両のIDを、管理装置に通知する。管理装置は、ネットワーク50に接続され、車両を管理する管理センターに設置される。不正車両判定部170は、車両特徴判定部の一例である。以下において、不正車両判定部170の処理を具体的に説明する。不正車両判定部170は、同一の画像データの車両から抽出されたナンバープレート情報および車両特徴情報を、ナンバープレート認識部140aおよび車両特徴認識部140bから取得する。不正車両判定部170は、ナンバープレート情報の陸支、分類、用途、一連番号に対する信頼度が全て所定の閾値以上か否かを判定する。例えば、この所定の閾値を90とする。不正車両判定部170は、信頼度の何れかが90未満の場合には、次のナンバープレート情報を取得するまで待機し、上記処理を繰り返し実行する。不正車両判定部170は、ナンバープレート情報の陸支、分類、用途、一連番号に対する信頼度が全て所定の閾値以上の場合には、ナンバープレート情報の陸支、分類、用途、一連番号に対応する、データベース130の車両特徴情報を特定する。ここでは、特定した車両特徴情報を、車両特徴情報1Aとする。不正車両判定部170は、車両特徴認識部140bから取得する車両特徴情報を、車両特徴情報1Bとする。不正車両判定部170は、車両特徴情報1Aを特定した後に、車両特徴情報1Aの各特徴と、車両特徴情報1Bの各特徴とを比較する。ただし、不正車両判定部170は、信頼度が所定の閾値以上となる特徴同士を比較する。例えば、所定の閾値を90とする。不正車両判定部170は、比較した特徴のうち、異なる特徴の数を計数する。不正車両判定部170は、異なる特徴の数が所定の数以上の場合には、車両特徴情報1Aに対応する車両、または、車両特徴情報1Bに対応する車両が不正な車両であると判定する。そして、不正車両判定部170は、車両特徴情報1Aに対応する車両IDを管理装置に通知する。上記の不正車両判定部170の処理を、図を用いて説明する。図8は、不正車両判定部の処理の一例を示す図である。不正車両判定部170は、ナンバープレート認識部140aからナンバープレート情報1Cを取得する。ナンバープレート情報1Cの各信頼度は、全て90以上である。不正車両判定部170は、ナンバープレート情報1Cと、データベース130とを比較すると、ナンバープレート情報1Cに対応するナンバープレート情報を含む、車両ID3のデータがヒットする。車両ID3のデータには、車両特徴情報1Aが含まれる。図8に示すように、車両特徴情報1Aのうち、信頼度が90以上となる特徴は、特徴C~特徴Gとなる。車両特徴情報1Bのうち、信頼度が90以上となる特徴は、特徴C、D、特徴F、特徴Gとなる。このため、不正車両判定部170は、車両特徴情報1Aの特徴C、特徴D、特徴F、特徴Gと、車両特徴情報1Bの特徴C、特徴D、特徴F、特徴Gとを比較する。比較した結果、異なる特徴は、特徴C、特徴D、特徴Fとなる。不正車両判定部170は、異なる特徴の数を計数すると、異なる特徴の数は3となる。例えば、不正車両判定部170は、異なる特徴の数が2以上の場合に、不正車両と判定する。この場合には、不正車両判定部170は、車両ID3を、管理装置に通知する。図1の説明に戻る。車両特定部180は、ナンバープレート情報の信頼度が低い場合に、ナンバープレート情報と車両の特徴とを基にして、車両IDを特定する処理部である。車両特定部180は、車両識別判定部の一例である。ここで、ナンバープレート情報の信頼度が低いとは、ナンバープレート情報の陸支、分類、用途、一連番号の信頼度のうち、何れかの信頼度が所定の信頼度未満となったことを示す。例えば、所定の信頼度を90とする。なお、ナンバープレート情報の陸支、分類、用途、一連番号の信頼度が全て所定の信頼度以上の場合には、車両特定部180は、車両の特定を行わない。これは、ナンバープレート情報から、車両を一意に特定できるためである。ナンバープレート情報の信頼度が低い場合の、車両特定部180の処理について説明する。車両特定部180は、同一の画像データの車両から抽出されたナンバープレート情報および車両特徴情報を、ナンバープレート認識部140aおよび車両特徴認識部140bから取得する。信頼度調整部150は、ナンバープレート情報の陸支、分類、用途、一連番号に対する信頼度が全て所定の閾値以上か否かを判定する。例えば、この所定の閾値を90とする。信頼度調整部150は、信頼度の全てが90以上の場合には、次のナンバープレート情報を取得するまで待機し、上記処理を繰り返し実行する。車両特定部180は、信頼度の何れかが90未満の場合には、信頼度が90以上のものをキーとして、ナンバープレート情報に対応する、データベース130の車両特徴情報を特定する。例えば、ナンバープレート情報の陸支、分類、用途、一連番号のうち、陸支、分類、一連番号の信頼度が90以上であるとする。この場合には、車両特定部180は、ナンバープレート情報の陸支、分類、一連番号をキーとして、データベース130の車両特徴情報を特定する。ここでは、特定した車両特徴情報を車両特徴情報1Dとする。車両特徴情報1Dには、車両IDが異なる複数の車両特徴情報が含まれる場合がある。車両特定部180が、車両特徴認識部140bから取得する車両特徴情報を、車両特徴情報1Bとする。車両特定部180は、車両特徴情報1Dの各特徴と、車両特徴情報1Bの各特徴とを比較する。ただし、車両特定部180は、信頼度が所定の閾値以上となる特徴同士を比較する。例えば、所定の閾値を90とする。車両特定部180は、比較した特徴のうち、一致する特徴の数を計数する。車両特定部180は、車両特徴情報1Dに含まれる車両特徴情報のうち、一致する特徴の数が最も多く、かつ、一致する特徴の数が所定の数以上の場合に、車両特徴情報の車両IDを判定する。例えば、所定の数を2とする。車両特定部180は、特定した車両IDの情報を管理装置に通知する。なお、車両特定部180は、該当する車両特徴情報が複数存在する場合には、エラーを出力する。また、車両特定部180は、一致する特徴の数が、所定の数以上となる車両特徴情報が存在しない場合にも、エラーを出力する。上記の車両特定部180の処理を、図を用いて説明する。図9~図11は、車両特定部の処理の一例を示す図である。車両特定部180は、ナンバープレート認識部140aからナンバープレート情報1Cを取得する。図9に示すように、ナンバープレート情報1Cの陸支、分類、一連番号の信頼度が90以上である。ナンバープレート情報1Cの用途の信頼度が90未満である。この場合には、車両特定部180は、ナンバープレート情報1Cの陸支川崎、分類300、一連番号4249の組を有するデータベース130の車両特徴情報IDを特定する。図9の下段に示すように、陸支川崎、分類300、一連番号4249の組を有するナンバープレート情報は、車両ID1、2のナンバープレート情報に対応する。車両特定部180は、車両特徴情報1Bの信頼度を参照し、信頼度が90以上となる特徴を特定する。図10の1段目に示すように、車両特徴情報1Bのうち、信頼度が90以上となる特徴は、特徴A、特徴C、特徴D、特徴F、特徴Gとなる。車両特定部180は、車両特徴情報1Dの信頼度を参照し、信頼度が90以上となる特徴を特定する。図10の2段目に示すように、車両ID1に対応する車両特徴情報1Dのうち、信頼度が90以上となる特徴は、特徴A、特徴B、特徴F、特徴Gとなる。図10の2段目に示すように、車両ID2に対応する車両特徴情報1Dのうち、信頼度が90以上となる特徴は、特徴A、特徴B、特徴C、特徴Fとなる。車両特定部180は、信頼度が90以上となる車両特徴情報1B、1Dの特徴同士を比較する。このため、図10の3段目に示すように、車両ID1の車両特徴情報1Dは、特徴A、特徴F、特徴Gに関して、車両特徴情報1Bと比較する。また、車両ID2の車両特徴情報1Dは、特徴A、特徴C、特徴Fに関して、車両特徴情報1Bと比較する。図11の説明に移行する。車両特定部180は、車両特徴情報1Bの特徴A、特徴F、特徴Gと、車両ID1の車両特徴情報1Dの特徴A、特徴F、特徴Gとを比較する。比較した結果、特徴A、特徴F、特徴Gがそれぞれ一致する。このため、車両特定部180は、車両ID1の車両特徴情報1Dの一致数を3とする。また、車両特徴部180は、車両特徴情報1Bの特徴A、特徴C、特徴Fと、車両ID2の車両特徴情報1Dの特徴A、特徴C、特徴Fとを比較する。比較した結果、特徴Cが一致する。このため、車両特定部180は、車両ID2の車両特徴情報1Dの一致数を1とする。図11に示したように、車両ID1の車両特徴情報1Dの一致数を3であり、車両ID2の車両特徴情報1Dの一致数を1である。一致数が最大となる車両特徴情報1Dは、車両ID1の車両特徴情報であり、一致数が所定の数2以上である。このため、車両特徴部180は、車両ID1を管理装置に通知する。上記のように、車両特定部180は、信頼度が所定の信頼度以上となる特徴に絞って、一致数を特定した。このように、信頼度によって比較する特徴を絞り込むことは有用である。信頼度によらず、全ての特徴を比較すると、車両IDを絞り込めない場合がある。図12は、全ての特徴を用いる車両特定部の処理を説明するための図である。図12に示すように、車両特定部180は、車両特徴情報1Bの特徴A~特徴Gと、車両ID1の車両特徴情報1Dの特徴A~特徴Gとを比較すると、特徴A、特徴F、特徴Gが一致する。一方、車両特定部180は、車両特徴情報1Bの特徴A~特徴Gと、車両ID2の車両特徴情報1Dの特徴A~特徴Gとを比較すると、特徴B、特徴C、特徴Dが一致する。車両ID1、2に対応する一致数は、両方とも3となるため、車両特定部180は、車両IDを絞り込むことができない。認識部140、管理部145、不正車両判定部170、車両特定部180は、ASICApplicationSpecificIntegratedCircuitや、FPGAFieldProgrammableGateArrayなどの集積装置に対応する。また、各処理部140~180は、例えば、CPUCentralProcessingUnitやMPUMicroProcessingUnit等の電子回路に対応する。次に、本実施例にかかる車両認識装置100の処理手順について説明する。図13は、車両認識装置の処理手順を示すフローチャートである。図13の処理は、例えば、車両認識装置100が、カメラ10から画像データを取得したことを契機にして実行される。図13に示すように、車両認識装置100は、画像データを取得しステップS101、画像データに含まれるナンバープレートを認識するステップS102。また、車両認識装置100は、画像データに含まれる車両の特徴を認識するステップS103。車両認識装置100は、ナンバープレート情報の信頼度が高いか否かを判定するステップS104。ステップS104において、車両認識装置100は、ナンバープレート情報の陸支、分類、用途、一連番号の信頼度が全て所定の信頼度以上の場合に、ナンバープレート情報の信頼度が高いと判定する。車両認識装置100は、ナンバープレート情報の信頼度が高くないと判定した場合にはステップS104,No、車両特定処理を実行しステップS105、処理を終了する。一方、車両認識装置100は、ナンバープレート情報の信頼度が高いと判定した場合にはステップS104,Yes、不正車両判定処理を行うステップS106。例えば、車両認識装置100は、ナンバープレート情報の信頼度が所定の閾値を超える場合に、信頼度が高いと判定してもよい。車両認識装置100は、不正車両と判定した場合にはステップS107,Yes、処理を終了する。一方、車両認識装置100は、不正車両と判定していない場合にはステップS107,No、データベース更新処理を行いステップS108、処理を終了する。次に、図13のステップS105に示した車両特定処理について説明する。図14は、車両特定処理の処理手順を示すフローチャートである。図14に示すように、車両特定部180は、ナンバープレート情報に基づいて、データベース130から車両特徴情報1Dを抽出するステップS201。車両特定部180は、車両特徴情報1Bの信頼度が高い特徴を選択するステップS202。車両特定部180は、車両特徴情報1Dの信頼度が高い特徴を選択するステップS203。車両特定部180は、選択した特徴同士を比較し、一致する特徴の数をカウントするステップS204。車両特定部180は、一致する数が最大となるものに対する車両IDが単一か否かを判定するステップS205。車両特定部180は、車両IDが単一の場合にはステップS205,Yes、車両IDを出力しステップS206、処理を終了する。一方、車両特定部180は、車両IDが複数の場合にはステップS205,No、エラーを出力しステップS207、処理を終了する。次に、図13のステップS106に示した不正車両判定処理について説明する。図15は、不正車両判定処理の処理手順を示すフローチャートである。図15に示すように、不正車両判定部170は、ナンバープレート情報に対応する車両特徴情報1Aをデータベース130から抽出するステップS301。不正車両判定部170は、車両特徴情報1Bの信頼度が高い特徴を選択するステップS302。不正車両判定部170は、データベース130から抽出した車両特徴情報1Aのうち、信頼度の高い特徴を選択するステップS303。不正車両判定部170は、選択した特徴同士を比較し、一致するか否かを判定するステップS304。不正車両判定部170は、特徴が一致する場合にはステップS305,Yes、不正車両でないと判定しステップS306、処理を終了する。一方、不正車両判定部170は、特徴が一致しない場合にはステップS305,No、不正車両と判定し、判定結果を管理装置に通知しステップS307、処理を終了する。次に、図13のステップS108に示したデータベース更新処理について説明する。図16は、データベース更新処理の処理手順を示すフローチャートである。図16に示すように、管理部145は、ナンバープレート情報に対応する車両特徴情報が登録済みか否かを判定するステップS401。管理部145は、ナンバープレート情報に対応する車両特徴情報が登録されていない場合にはステップS401,No、車両特徴情報を登録しステップS402、処理を終了する。管理部145は、ナンバープレート情報に対応する車両特徴情報が登録されている場合にはステップS401,Yes、車両特徴情報がデータベース130と同じか否かを判定するステップS403。管理部145は、車両特徴情報がデータベース130と同じ場合にはステップS403,Yes、一致した車両特徴情報の特徴の信頼度を上げステップS404、処理を終了する。一方、管理部145は、車両特徴情報がデータベース130と異なる場合にはステップS403,No、一致しない車両特徴情報の特徴の信頼度を下げるステップS405。管理部145は、車両特徴情報の信頼度が基準値以下の特徴が存在するか否かを判定するステップS406。例えば、基準値を10とする。管理部145は、車両特徴情報の信頼度が基準値以下の特徴が存在しない場合にはステップS406,No、処理を終了する。一方、管理部145は、車両特徴情報の信頼度が基準値以下の特徴が存在する場合にはステップS406,Yes、基準値未満の特徴を更新しステップS407、処理を終了する。次に、本実施例にかかる車両認識装置100の効果について説明する。車両認識装置100は、ナンバープレート認識部140aおよび車両特徴認識部140bからナンバープレート情報および車両特徴情報1Bを取得し、データベース130に登録された特徴の信頼度を調整する。具体的には、車両認識装置100は、データベース130の車両特徴情報1Aと、車両特徴情報1Bとを比較し、一致する特徴の信頼度を上げ、一致しない特徴の信頼度を下げる。車両認識装置100は、車両特徴情報1Aにおいて、信頼度の低い特徴の内容を、車両特徴情報1Bの特徴の内容に更新する。車両認識装置100は、上記の処理を、画像データを取得するたびに実行する。これにより、同一のナンバープレートを有する車両から抽出される同一の特徴は、信頼度が高くなり、滅多に抽出されない特徴は、信頼度が低くなる。従って、車両の特徴としてより確からしい特徴は、データベース130に残り、車両の特徴として確かではない特徴は、データベース130には残らない。このため、車両認識装置100によれば、車両を認識する場合に用いるデータベースを信頼できる状態で構築するができる。また、車両認識装置100は、画像データから認識したナンバープレート情報および車両特徴情報の組と、データベース130とを比較し、車両特徴情報の特徴が一致するか否かを判定する。このため、車両認識装置100によれば、データベース130の特徴と異なる不正な車両を判定することができる。また、車両認識装置100は、ナンバープレートの信頼度が閾値未満の場合に、画像データから抽出した車両の特徴と、データベース130とを基にして、車両識別情報を判定する。このため、影や遮蔽物などの影響で、ナンバープレートを正確に認識できなくても、車両を特定することができる。また、車両認識装置100は、データベース130に含まれる車両特徴情報の特徴毎に信頼度を加算または減算し、信頼度が所定の閾値以上となる特徴を利用して、車両識別情報を判定する。このため、車両をより正確に判定することができる。また、車両認識装置100は、ナンバープレート情報と車両特徴情報とを取得し、データベース130のナンバープレート情報に対応する車両特徴情報が存在しない場合には、取得した車両特徴情報を登録する。このため、データベース130の車両特徴情報を順次補っていくことができる。なお、車両認識装置100の構成は、図1のものに限られない。例えば、データベース130、管理部145、不正車両判定部170、車両特定部180を管理センタのサーバにもたせても良い。各地域に分散配置される車両認識装置100およびカメラ10が認識した車両のナンバーや特徴をサーバに通知し、サーバが車両の検知や特定を行ってもよい。ところで、上述の実施例で説明した車両認識装置100等の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。ここで、図17を用いて、上記の実施例で説明した車両認識装置100による処理と同様の機能を実現する車両認識プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図17は、車両認識プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。図17に示すように、車両認識装置100として機能するコンピュータ200は、各種演算処理を実行するCPU201と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置202と、モニタ203を有する。また、車両認識装置100は、記憶媒体からプログラム等を読取る媒体読み取り装置204と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うネットワークインターフェース装置205とを有する。また、コンピュータ200は、カメラ206、各種情報を一時記憶するRAM207と、ハードディスク装置208を有する。そして、各装置201~208は、バス209に接続される。ハードディスク装置208には、上述した車両認識装置100の機能と同様の機能を発揮する認識プログラム208a、管理プログラム208b、判定プログラム208cが記憶されている。また、ハードディスク装置208は、車両データ208dを記憶する。この車両データ208dは、データベース130に記憶されるデータに対応する。CPU201が、プログラム208a~208cをハードディスク装置208から読み出してRAM207に展開する。認識プログラム208aは、認識プロセス207aとして機能する。管理プログラム208bは、管理プロセス207bとして機能する。判定プログラム208cは、判定プロセス207cとして機能する。認識プロセス207aは、図1の認識部140に対応する。管理プロセス207bは、図1の管理部145に対応する。判定プロセス207cは、図1の不正車両判定部170、車両特定部180に対応する。CPU201は、各プロセス207a、207bを実行して、車両データ208bの情報を登録、更新し、判定プロセス207cを実行することで、不正車両の判定、車両の特定をおこなう。なお、各プログラム208a~208cについては、必ずしも最初からハードディスク装置208に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ200に挿入されるフレキシブルディスクFD、CD-ROM、DVDディスク、光磁気ディスク、ICカードなどの可搬用の物理媒体に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ200がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。付記1撮影範囲の車両の画像を取得し、前記車両のナンバープレートと、前記車両の特徴とを認識する認識部と、前記認識部が認識したナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第1の組み合わせと、データベースに登録されたナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第2の組み合わせとを比較し、第1の組み合わせと第2の組み合わせとが一致する場合には、一致した第2の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に所定の値を加算し、第1の組み合わせのナンバープレートと第2の組み合わせのナンバープレートが一致し、第1の組み合わせの車両の特徴と第2の組み合わせの車両の特徴とが一致しない場合には、該第2の組み合わせの特徴に対する信頼度から所定の値を減算する信頼度調整部と、前記データベースに登録された第2の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に基づいて、前記第2の組み合わせの車両の特徴を、前記第1の組み合わせの車両の特徴に更新するデータベース管理部とを有することを特徴とする車両認識装置。付記2前記認識部は、認識したナンバープレートの信頼度を更に算出し、信頼度が閾値以上のナンバープレートと一致するナンバープレートを有する第2の組み合わせを前記データベースから抽出し、抽出した第2の組み合わせの車両の特徴と、前記認識部140が認識した車両の特徴とが一致するか否かを判定し、判定結果を出力する車両特徴判定部を更に有することを特徴とする付記1に記載の車両認識装置。付記3前記認識部は、認識したナンバープレートの信頼度を更に算出し、ナンバープレート情報の信頼度が高いときのみデータベースの登録または更新をすることを特徴とする付記1に記載の車両認識装置。付記4前記データベースは、前記第2の組み合わせに車両識別情報を対応づけて記憶し、前記ナンバープレートの信頼度が閾値未満の場合に、前記第1の組み合わせと前記第2の組み合わせとを基にして、車両識別情報を判定する車両識別判定部を更に有することを特徴とする付記1、2または3に記載の車両認識装置。付記5前記第1の組み合わせに含まれる車両の特徴は、複数の車両の特徴を有し、前記第2の組み合わせに含まれる車両の特徴は、複数の車両の特徴を有し、前記認識部は、前記第1の組み合わせに含まれる車両の特徴毎の信頼度を更に算出し、前記信頼度調整部は、前記第2の組み合わせに含まれる車両の特徴毎に信頼度を加算または減算し、前記車両識別判定部は、前記第1の組み合わせに含まれる信頼度が閾値以上となる車両の特徴と、前記第2の組み合わせに含まれる信頼度が閾値以上となる車両の特徴とを基にして、車両識別情報を判定することを特徴とする付記4に記載の車両認識装置。付記6前記データベース管理部は、前記第1の組み合わせのナンバープレートと一致するナンバープレートを有する第2の組み合わせが前記データベースに存在しない場合には、前記第1の組み合わせに含まれるナンバープレートと車両の特徴とを対応づけて前記データベースに登録することを特徴とする付記1~5のいずれか一つに記載の車両認識装置。付記7コンピュータが実行する車両認識方法であって、撮影範囲の車両の画像を取得し、前記車両のナンバープレートと、前記車両の特徴とを認識し、前記ナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第1の組み合わせと、データベースに登録されたナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第2の組み合わせとを比較し、第1の組み合わせと第2の組み合わせとが一致する場合には、一致した第2の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に所定の値を加算し、第1の組み合わせのナンバープレートと第2の組み合わせのナンバープレートが一致し、第1の組み合わせの車両の特徴と第2の組み合わせの車両の特徴とが一致しない場合には、該第2の組み合わせの特徴に対する信頼度から所定の値を減算し、前記データベースに登録された第2の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に基づいて、前記第2の組み合わせの車両の特徴を、前記第1の組み合わせの車両の特徴に更新することを特徴とする車両認識方法。付記8前記コンピュータは更に、認識したナンバープレートの信頼度を更に算出し、信頼度が閾値以上のナンバープレートを有する第2の組み合わせを前記データベースから抽出し、抽出した第2の組み合わせの車両の特徴と、認識した車両の特徴とが一致するか否かを判定し、判定結果を出力することを特徴とする付記7に記載の車両認識方法。付記9認識したナンバープレートの信頼度を更に算出し、ナンバープレート情報の信頼度が高いときのみデータベースの登録または更新をすることを特徴とする付記7に記載の車両認識方法。付記10前記コンピュータは更に、前記データベースは、前記第2の組み合わせに車両識別情報を対応づけて記憶し、前記ナンバープレートの信頼度が閾値未満の場合に、前記第1の組み合わせと前記第2の組み合わせとを基にして、車両識別情報を判定することを特徴とする付記7、8または9に記載の車両認識方法。付記11前記第1の組み合わせに含まれる車両の特徴は、複数の車両の特徴を有し、前記第2の組み合わせに含まれる車両の特徴は、複数の車両の特徴を有し、前記コンピュータは、前記第1の組み合わせに含まれる車両の特徴毎の信頼度を更に算出し、前記第2の組み合わせに含まれる車両の特徴毎に信頼度を加算または減算し、前記第1の組み合わせに含まれる信頼度が閾値以上となる車両の特徴と、前記第2の組み合わせに含まれる信頼度が閾値以上となる車両の特徴とを基にして、車両識別情報を判定することを特徴とする付記10に記載の車両認識方法。付記12前記コンピュータは、前記第1の組み合わせのナンバープレートと一致するナンバープレートを有する第2の組み合わせが前記データベースに存在しない場合には、前記第1の組み合わせに含まれるナンバープレートと車両の特徴とを対応づけて前記データベースに登録することを特徴とする付記7~11のいずれか一つに記載の車両認識方法。付記13コンピュータに、撮影範囲の車両の画像を取得し、前記車両のナンバープレートと、前記車両の特徴とを認識し、前記ナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第1の組み合わせと、データベースに登録されたナンバープレートと車両の特徴との組み合わせを示す第2の組み合わせとを比較し、第1の組み合わせと第2の組み合わせとが一致する場合には、一致した第2の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に所定の値を加算し、第1の組み合わせのナンバープレートと第2の組み合わせのナンバープレートが一致し、第1の組み合わせの車両の特徴と第2の組み合わせの車両の特徴とが一致しない場合には、該第2の組み合わせの特徴に対する信頼度から所定の値を減算し、前記データベースに登録された第2の組み合わせの車両の特徴に対する信頼度に基づいて、前記第2の組み合わせの車両の特徴を、前記第1の組み合わせの車両の特徴に更新する処理を実行させる車両認識プログラム。付記14認識したナンバープレートの信頼度を更に算出し、信頼度が閾値以上のナンバープレートを有する第2の組み合わせを前記データベースから抽出し、抽出した第2の組み合わせの車両の特徴と、認識した車両の特徴とが一致するか否かを判定し、判定結果を出力することを更にコンピュータに実行させることを特徴とする付記13に記載の車両認識プログラム。付記15認識したナンバープレートの信頼度を更に算出し、ナンバープレート情報の信頼度が高いときのみデータベースの登録または更新をすることを特徴とする付記13に記載の車両認識プログラム。付記16前記データベースは、前記第2の組み合わせに車両識別情報を対応づけて記憶し、前記ナンバープレートの信頼度が閾値未満の場合に、前記第1の組み合わせと前記第2の組み合わせとを基にして、車両識別情報を判定する処理を更にコンピュータに実行させることを特徴とする付記13、14または15に記載の車両認識プログラム。付記17前記第1の組み合わせに含まれる車両の特徴は、複数の車両の特徴を有し、前記第2の組み合わせに含まれる車両の特徴は、複数の車両の特徴を有し、前記コンピュータに、前記第1の組み合わせに含まれる車両の特徴毎の信頼度を更に算出し、前記第2の組み合わせに含まれる車両の特徴毎に信頼度を加算または減算し、前記第1の組み合わせに含まれる信頼度が閾値以上となる車両の特徴と、前記第2の組み合わせに含まれる信頼度が閾値以上となる車両の特徴とを基にして、車両識別情報を判定する処理を実行させることを特徴とする付記16に記載の車両認識プログラム。付記18前記第1の組み合わせのナンバープレートと一致するナンバープレートを有する第2の組み合わせが前記データベースに存在しない場合には、前記第1の組み合わせに含まれるナンバープレートと車両の特徴とを対応づけて前記データベースに登録することを更にコンピュータに実行させることを特徴とする付記13~17のいずれか一つに記載の車両認識プログラム。"