特許ウォッチ

公開番号2024127101
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-09-20
出願番号2023035991
出願日2023-03-08
発明の名称車種識別装置、車種識別モデル生成装置および車種識別モデル生成方法
出願人日新電機株式会社
代理人弁理士法人 HARAKENZO WORLD PATENT & TRADEMARK
主分類G06V 10/82 20220101AFI20240912BHJP(計算;計数)
要約【課題】自動車の車種を正確に識別することが可能な技術を提供する。
【解決手段】切出し領域サイズ計算部(21)は、自動車を撮影した撮影画像におけるナンバープレート位置座標に基づいて、切出し領域サイズを計算する。切出し処理部(23)は、切出し領域サイズ計算部(21)によって計算された切出し領域サイズに応じて、撮影画像から、自動車の車種を識別するための画像を切出す。そして、識別部(24)は、自動車の車種を識別するための学習用画像とラベルとの関係を学習した学習モデルを用いて、切出し処理部(23)によって切出された画像から、自動車の車種を識別する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
自動車を撮影した撮影画像におけるナンバープレート位置座標に基づいて、切出し領域サイズを計算する切出し領域サイズ計算部と、
前記切出し領域サイズ計算部によって計算された前記切出し領域サイズに応じて、前記撮影画像から、前記自動車の車種を識別するための画像を切出す切出し処理部と、
前記自動車の車種を識別するための学習用画像とラベルとの関係を学習した学習モデルを用いて、前記切出し処理部によって切出された画像から、前記自動車の車種を識別する識別部と、を備える車種識別装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記学習用画像は、第１の学習画像と、当該第１の学習画像に対して画像処理を行うことによって得られた第２の学習画像とを含む、請求項１に記載の車種識別装置。
【請求項３】
前記第２の学習画像は、前記第１の学習画像に対して、ホモグラフィ変換行列を用いて変換した画像である、請求項２に記載の車種識別装置。
【請求項４】
前記第２の学習画像は、前記第１の学習画像に対して、画像を左右にシフトするための第１の変換行列、画像を上下にシフトするための第２の変換行列、画像を台形補正するための第３の変換行列、および画像を拡大縮小するための第４の変換行列、の少なくともいずれかを用いて変換した画像である、請求項３に記載の車種識別装置。
【請求項５】
前記学習用画像は、前記第１の学習画像に対して、前記第１の変換行列、前記第２の変換行列、前記第３の変換行列、および前記第４の変換行列のうちの複数の変換行列の順序を並び替えた行列積を用いて変換した複数の前記第２の学習画像を含む、請求項４に記載の車種識別装置。
【請求項６】
前記第２の学習画像は、前記第１の学習画像に対して、明るさ補正を行った画像である、請求項２～５のいずれか１項に記載の車種識別装置。
【請求項７】
前記第２の学習画像は、前記第１の学習画像に対して、色反転を行った画像である、請求項２～５のいずれか１項に記載の車種識別装置。
【請求項８】
前記切出し領域サイズ計算部は、前記ナンバープレート位置座標の高さ方向の座標と、前記切出し処理部が画像を切出すときの基準となる基準ナンバープレート位置座標の高さ方向の座標とが一致するときに、前記切出し領域サイズを計算する、請求項１～５のいずれか１項に記載の車種識別装置。
【請求項９】
前記ナンバープレート位置座標の高さ方向の座標をＹ座標とし、前記撮影画像の縦方向のサイズをα、当該Ｙ座標が最大のときの切出し領域サイズをβ、当該Ｙ座標が最小のときの切出し領域サイズをγとすると、前記切出し領域サイズ計算部は、次式（式１ａ）によって切出し領域サイズＬ×Ｌを計算する、請求項８に記載の車種識別装置。
Ｌ＝（β－γ）×ｙ／α＋γ ・・・（式１ａ）
【請求項１０】
自動車の車種を識別するための第１の学習画像に対して、画像処理を行うことによって第２の学習画像を生成する画像処理部と、
前記第１の学習画像および前記第２の学習画像とラベルとの関係を学習して学習モデルを生成する学習部と、を備える、車種識別モデル生成装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、車種識別装置、車種識別モデル生成装置および車種識別モデル生成方法に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
例えば、視野内に侵入した走行中の車両をＩＴＶ（Industrial Television）カメラで連続的に撮像し、そのＩＴＶカメラにより撮像された画像情報に基づいて、車両のナンバープレートを映し出した画像をコンピュータ処理で検出し、そのナンバープレート中の文字情報を読み取ることにより車両を識別する車両ナンバー読取装置がある。これに関連する技術として、下記の特許文献１に開示された発明がある。
【０００３】
特許文献１には、撮像カメラにより得られたナンバープレートのグレースケール画像を二値化した二値画像からナンバープレート中の記号の水平エッジ位置を特定し、記号の水平エッジ位置を中心としてグレースケール画像上で水平方向左右に所定の画素数オフセットした勾配値計測範囲および基準値計測範囲を設定し、その勾配値計測範囲内でのグレースケール濃度の勾配値を計測値として算出すると共に、基準値計測範囲内でのコントラスト値を基準値として算出し、その基準値に対する計測値の割合をフォーカス評価値として算出するフォーカス評価部が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２００９－１４０１６０号公報（２００９年６月２５日公開）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
車両ナンバー読取装置は、車両のナンバープレート中の文字情報を読み取ることで、駐車場や構内の入出管理、道路上における不審車両の追跡調査等を行うことができる。ナンバープレート情報は車両を一意に識別できるため、管理を行ううえでは十分であるが、ナンバープレート情報に加えて車種の情報があれば、管理者、監視者が該当の車両を目視で発見しやすくなる。
【０００６】
しかしながら、ナンバープレート情報は、車両の種類についての大まかな区別（乗用車、軽自動車等）しか識別することができず、詳細な車種（車名）を識別することはできない。このような問題は、上述の特許文献１を用いたとしても解決することはできない。
【０００７】
本発明の一態様は、自動車の車種を正確に識別することが可能な技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る車種識別装置は、自動車を撮影した撮影画像におけるナンバープレート位置座標に基づいて、切出し領域サイズを計算する切出し領域サイズ計算部と、前記切出し領域サイズ計算部によって計算された前記切出し領域サイズに応じて、前記撮影画像から、前記自動車の車種を識別するための画像を切出す切出し処理部と、前記自動車の車種を識別するための学習用画像とラベルとの関係を学習した学習モデルを用いて、前記切出し処理部によって切出された画像から、前記自動車の車種を識別する識別部と、を備える。
【０００９】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る車種識別モデル生成装置は、自動車の車種を識別するための第１の学習画像に対して、画像処理を行うことによって第２の学習画像を生成する画像処理部と、前記第１の学習画像および前記第２の学習画像と、ラベルとの関係を学習して学習モデルを生成する学習部と、を備える。
【００１０】
また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る車種識別モデル生成方法は、自動車の車種を識別するための第１の学習画像に対して、画像処理を行うことによって第２の学習画像を生成する工程と、前記第１の学習画像および前記第２の学習画像と、ラベルとの関係を学習して学習モデルを生成する工程と、を含む。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許