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公開番号2025045929
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-02
出願番号2023153992
出願日2023-09-20
発明の名称車名認識装置、車名認識方法、及び車名認識プログラム
出願人三菱電機株式会社
代理人弁理士法人クロスボーダー特許事務所
主分類G08G 1/015 20060101AFI20250326BHJP(信号)
要約【課題】画像に映っている対象車両の車名を機械学習を用いて認識する技術において、対象車両が映っている画像から均一な条件で画像を切り出したい。
【解決手段】車名認識装置100は、画素数検出部133と車名推定部134とを備える。画素数検出部133は、対象画像から検出されたナンバープレートの横方向画素数と、当該ナンバープレートの縦方向画素数とを検出する。車名推定部134は、車名を特定する手掛かりとなる特徴を有する少なくとも1つの車両部位から成る特徴部位群を構成する各車両部位が含まれるように画像を切り出すことを示す条件であって、横方向に沿う横方向画素数の横方向定数倍の長さの辺と、縦方向に沿う縦方向画素数の縦方向定数倍の長さの辺とに応じて定まる範囲を示す条件である切り出し条件を満たす範囲の画像を対象画像から切り出す。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
対象車両のナンバープレートが映っている対象画像から検出されたナンバープレートの横方向における画素数である横方向画素数と、検出されたナンバープレートの縦方向における画素数である縦方向画素数とを検出する画素数検出部と、
検出されたナンバープレートの位置を基準とする範囲を示す条件であって、画像に映っている車両の車名を特定する手掛かりとなる特徴を有する少なくとも１つの車両部位から成る特徴部位群を構成する各車両部位が含まれるように画像を切り出すことを示す条件であって、前記横方向に沿う前記横方向画素数の横方向定数倍の長さの辺と、前記縦方向に沿う前記縦方向画素数の縦方向定数倍の長さの辺とに応じて定まる範囲を示す条件である切り出し条件を満たす範囲の画像を前記対象画像から対象切り出し画像として切り出す車名推定部と
を備える車名認識装置であって、
前記横方向と前記縦方向との各々は、検出されたナンバープレートに応じて定められる方向である車名認識装置。
続きを表示（約 1,900 文字）【請求項２】
前記車名推定部は、前記対象切り出し画像を示すデータと、前記切り出し条件を満たす範囲が映っている画像を示すデータを入力とし、前記入力に対応する画像に映っている車両の車名を推定する推論モデルとを用いて、前記対象車両の車名を推定する請求項１に記載の車名認識装置。
【請求項３】
前記対象画像には、前記対象車両の前面が映っている請求項１又は２に記載の車名認識装置。
【請求項４】
前記切り出し条件は、車両のナンバープレートが映っている範囲を切り出すことを示す条件である請求項１又は２に記載の車名認識装置。
【請求項５】
前記対象車両のナンバープレートは、中板プレートと大板プレートとのいずれかであり、
前記車名認識装置は、さらに、
検出されたナンバープレートのプレートサイズが、前記大板プレートのプレートサイズであるか、前記中板プレートのプレートサイズであるかを判定するナンバープレート検出部と、
検出されたナンバープレートに記載されている文字を認識する文字認識部と
を備え、
前記車名推定部は、
検出されたナンバープレートのプレートサイズが前記大板プレートのプレートサイズである場合に、大型車に対応する切り出し条件である第１切り出し条件を満たす範囲の画像を前記対象画像から前記対象切り出し画像として切り出し、
検出されたナンバープレートのプレートサイズが前記中板プレートのプレートサイズである場合に、
認識された文字に基づいて、前記対象車両の車種が、軽自動車であるか、小型乗用車であるか、普通乗用車であるか特定し、
特定した車種が前記軽自動車である場合に、前記軽自動車に対応する切り出し条件である第２切り出し条件を満たす範囲の画像を前記対象画像から前記対象切り出し画像として切り出し、
特定した車種が前記小型乗用車である場合に、前記小型乗用車に対応する切り出し条件である第３切り出し条件を満たす範囲の画像を前記対象画像から前記対象切り出し画像として切り出し、
特定した車種が前記普通乗用車である場合に、前記普通乗用車に対応する切り出し条件である第４切り出し条件を満たす範囲の画像を前記対象画像から前記対象切り出し画像として切り出す請求項１又は２に記載の車名認識装置。
【請求項６】
コンピュータが、対象車両のナンバープレートが映っている対象画像から検出されたナンバープレートの横方向における画素数である横方向画素数と、検出されたナンバープレートの縦方向における画素数である縦方向画素数とを検出し、
前記コンピュータが、検出されたナンバープレートの位置を基準とする範囲を示す条件であって、画像に映っている車両の車名を特定する手掛かりとなる特徴を有する少なくとも１つの車両部位から成る特徴部位群を構成する各車両部位が含まれるように画像を切り出すことを示す条件であって、前記横方向に沿う前記横方向画素数の横方向定数倍の長さの辺と、前記縦方向に沿う前記縦方向画素数の縦方向定数倍の長さの辺とに応じて定まる範囲を示す条件である切り出し条件を満たす範囲の画像を前記対象画像から対象切り出し画像として切り出す車名認識方法であって、
前記横方向と前記縦方向との各々は、検出されたナンバープレートに応じて定められる方向である車名認識方法。
【請求項７】
対象車両のナンバープレートが映っている対象画像から検出されたナンバープレートの横方向における画素数である横方向画素数と、検出されたナンバープレートの縦方向における画素数である縦方向画素数とを検出する画素数検出処理と、
検出されたナンバープレートの位置を基準とする範囲を示す条件であって、画像に映っている車両の車名を特定する手掛かりとなる特徴を有する少なくとも１つの車両部位から成る特徴部位群を構成する各車両部位が含まれるように画像を切り出すことを示す条件であって、前記横方向に沿う前記横方向画素数の横方向定数倍の長さの辺と、前記縦方向に沿う前記縦方向画素数の縦方向定数倍の長さの辺とに応じて定まる範囲を示す条件である切り出し条件を満たす範囲の画像を前記対象画像から対象切り出し画像として切り出す車名推定処理と
をコンピュータである車名認識装置に実行させる車名認識プログラムであって、
前記横方向と前記縦方向との各々は、検出されたナンバープレートに応じて定められる方向である車名認識プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、車名認識装置、車名認識方法、及び車名認識プログラムに関する。
続きを表示（約 2,500 文字）【背景技術】
【０００２】
画像に映っている車両の車名を認識する車名認識処理では機械学習を用いた認識処理が行われる。具体的には、機械学習を用いた車名認識処理では、対象車両の一部が映っている画像を切り出し、切り出した画像を用いて機械学習を行い、機械学習を行った結果を用いて対象車両の車名を認識する。
特許文献１は、画像に映っている車両の種類を推定する技術を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許第６９００４４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１には、対象車両が映っている画像から均一な条件で画像を切り出さないという課題がある。ここで、機械学習に用いられる訓練データに含まれている各画像が均一な条件で切り出した画像ではない場合、当該訓練データを用いて学習することにより推論モデルを生成すると、各画像に含まれているノイズも学習することによりいわゆる「過学習（＝過剰適合：ｏｖｅｒ－ｆｉｔｔｉｎｇ）」の状態となる。そのため、この場合において、推論モデルを用いた予測においてバリアンス（ばらつき誤差）が大きくなるため、車名認識の正解率が低下するという課題が生じる。
本開示は、画像に映っている対象車両の車名を機械学習を用いて認識する技術において、対象車両が映っている画像から均一な条件で画像を切り出すことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示に係る車名認識装置は、
対象車両のナンバープレートが映っている対象画像から検出されたナンバープレートの横方向における画素数である横方向画素数と、検出されたナンバープレートの縦方向における画素数である縦方向画素数とを検出する画素数検出部と、
検出されたナンバープレートの位置を基準とする範囲を示す条件であって、画像に映っている車両の車名を特定する手掛かりとなる特徴を有する少なくとも１つの車両部位から成る特徴部位群を構成する各車両部位が含まれるように画像を切り出すことを示す条件であって、前記横方向に沿う前記横方向画素数の横方向定数倍の長さの辺と、前記縦方向に沿う前記縦方向画素数の縦方向定数倍の長さの辺とに応じて定まる範囲を示す条件である切り出し条件を満たす範囲の画像を前記対象画像から対象切り出し画像として切り出す車名推定部と
を備える車名認識装置であって、
前記横方向と前記縦方向との各々は、検出されたナンバープレートに応じて定められる方向である。
【発明の効果】
【０００６】
本開示によれば、車名推定部が切り出し条件を満たす範囲の画像を対象画像から切り出す。ここで、切り出し条件は、検出されたナンバープレートの位置を基準とする範囲を示す条件であって、画像に映っている車両の車名を特定する手掛かりとなる特徴を有する少なくとも１つの車両部位から成る特徴部位群を構成する各車両部位が含まれるように画像を切り出すことを示す条件であって、横方向に沿う横方向画素数の横方向定数倍の長さの辺と、縦方向に沿う縦方向画素数の縦方向定数倍の長さの辺とに応じて定まる範囲を示す条件である。横方向画素数は、検出されたナンバープレートの横方向における画素数である。縦方向画素数は、検出されたナンバープレートの縦方向における画素数である。従って、本開示によれば、画像に映っている対象車両の車名を機械学習を用いて認識する技術において、対象車両が映っている画像から均一な条件で画像を切り出すことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
実施の形態１に係る車名認識装置１００の構成例を示す図。
実施の形態１に係る特徴部位群を説明する図。
実施の形態１に係る車名認識装置１００の実施例を示す図。
実施の形態１に係る車名推定処理を説明する図であり、（ａ）は辞書部分空間データを用意する処理を説明する図、（ｂ）は車名を推定する処理を説明する図。
従来技術に係る課題を説明する図。
実施の形態１に係る切り出し条件を説明する図。
実施の形態１に係る認識部１３０のハードウェア構成例を示す図。
実施の形態１に係る車名認識装置１００の動作を示すフローチャート。
実施の形態１の変形例に係る認識部１３０のハードウェア構成例を示す図。
実施の形態２に係る切り出し範囲を説明する図であり、（ａ）は従来技術に係る課題を説明する図、（ｂ）は普通乗用車に対応する切り出し範囲を示す図、（ｃ）は大型車に対応する切り出し範囲を示す図。
実施の形態２に係る車名認識装置１００の構成例を示す図。
ナンバープレートを説明する図。
実施の形態２に係る切り出し条件を説明する図であり、（ａ）は軽自動車に対応する切り出し範囲を示す図、（ｂ）は小型乗用車に対応する切り出し範囲を示す図、（ｃ）は普通乗用車に対応する切り出し範囲を示す図。
実施の形態２に係る車名認識装置１００の動作を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
実施の形態の説明及び図面において、同じ要素及び対応する要素には同じ符号を付している。同じ符号が付された要素の説明は、適宜に省略又は簡略化する。図中の矢印はデータの流れ又は処理の流れを主に示している。また、「部」を、「回路」、「工程」、「手順」、「処理」又は「サーキットリー」に適宜読み替えてもよい。
【０００９】
実施の形態１．
以下、本実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１０】
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１は、本実施の形態に係る車名認識装置１００の構成例を示している。車名認識装置１００は、図１に示すように、照明部１１０と、カメラ部１２０と、認識部１３０とを備える。
（【００１１】以降は省略されています）

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