車両位置検知システム
【課題】違法駐車車両を容易にかつ自動的に検知して確実に排除可能にした車両位置検知システムを得る。
【解決手段】上空側から地上を撮影した空撮画像５０１を取得して、空撮画像５０１から違法駐車の対象となる車両の位置を検知するために、空撮画像５０１を撮影するためのカメラ１００を有するヘリ１０１と、空撮画像５０１に対応した地図データＭを格納する地図データファイル５１０と、空撮画像５０１と地図データＭとから車両を検知する処理装置１０２とを備えている。処理装置１０２は、空撮画像５０１と地図データＭとの位置合わせを行う地図位置合わせ手段と、空撮画像５０１に存在する車両を検知する車両検知手段と、車両が駐車禁止領域に存在するか否かを判定する違法駐車判定手段とを有する。
【解決手段】上空側から地上を撮影した空撮画像５０１を取得して、空撮画像５０１から違法駐車の対象となる車両の位置を検知するために、空撮画像５０１を撮影するためのカメラ１００を有するヘリ１０１と、空撮画像５０１に対応した地図データＭを格納する地図データファイル５１０と、空撮画像５０１と地図データＭとから車両を検知する処理装置１０２とを備えている。処理装置１０２は、空撮画像５０１と地図データＭとの位置合わせを行う地図位置合わせ手段と、空撮画像５０１に存在する車両を検知する車両検知手段と、車両が駐車禁止領域に存在するか否かを判定する違法駐車判定手段とを有する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、空撮画像および地図を用いて違法駐車車両を検知する車両位置検知システムに関し、特に、空撮画像と地図データとを比較して違法駐車車両を検知するための新規な改良技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般に、違法駐車は、他者の迷惑になるので、直ちに検知して排除する必要がある。
従来から、違法駐車を検知するための車両位置検知システムとして、大きく分けて２通りの手法が提案されている。
【０００３】
まず、第１の手法として、対象となる車両にＧＰＳなどの位置測定手段を搭載し、その測定結果を利用する手法がある（たとえば、特許文献１参照）。
また、第２の手法として、特定の場所にカメラなどを設置し、映った画像の画像処理によって判定する手法がある（たとえば、特許文献２参照）。
【０００４】
しかし、第１の手法では、対象となる車両からの位置情報を取得しなければ、第三者から検知することができず、第２の手法では、カメラなどを設置した特定の場所しか判定することができない。
【０００５】
また、第２の手法のバリエーションとして、車両にカメラを搭載し、走行しながら画像を取得して判定する第３の手法も考えられるが、車両をすべての監視領域で走行させる必要があり、膨大なコストおよび手間を要することから実用的ではない。
つまり、従来の車両位置検知システムによれば、実用的な手法を用いて、不特定多数の車両を不特定多数の領域から判別することはできない。
【０００６】
したがって、警察により違法駐車車両を検知する車両位置検知システムにおいては、多くの領域に存在する監視対象車両の位置を取得するために、第４の手法として、警官が街中を動き回り、目視によって違法駐車を判定している。
この場合、（１）警官に見つかりさえしなければ違法駐車の扱いにならない、（２）警官が見回り中に車両を移動させれば違法駐車の扱いにならない、という問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００２−２４３４５５号公報
【特許文献２】特開２００８−１５２７３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従来の車両位置検知システムにおいては、違法駐車車両の検知に適用する場合に、自車両が違法駐車をしているか否かを検知するために、上記第１の手法のように自車両で車両位置を測定する手法が考えられるが、警察などの第三者が車両位置を検知するためには、車両からの位置情報が利用できるとは限らず、結局、車両位置を検知することができないという課題があった。
【０００９】
また、第２の手法によれば、判定領域を一部に固定することによって上記課題を解決しているものの、判定領域以外に位置する車両を判定することができないので、違法駐車車両を検知のためには、数多くの領域をカバーするために数多くの車両位置検知システムを設置する必要があり、コストアップを招くという課題があった。
【００１０】
さらに、警察により違法駐車車両を検知する第４の手法においては、検知処理をできる限り対象者（違法駐車車両の持ち主）に気づかれないようにすることが望ましいが、対象者が検知作業に気づいた場合には、上記（２）のように、警官に見つかる前に車両を移動させ、検知作業の終了後にまた駐車するという回避行動が選択可能であり、結果として、違法駐車車両を排除することができないという課題があった。
【００１１】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、違法駐車車両を容易にかつ自動的に検知して確実に排除可能にした車両位置検知システムを得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
この発明に係る車両位置検知システムは、上空側から地上を撮影した空撮画像を取得して、空撮画像から違法駐車の対象となる車両の位置を検知する車両位置検知システムであって、空撮画像を撮影するためのカメラを有する撮影手段と、空撮画像に対応した地図データを格納する地図データファイルと、空撮画像と地図データとから車両を検知する処理装置とを備え、処理装置は、空撮画像と地図データとの位置合わせを行う地図位置合わせ手段と、空撮画像に存在する車両を検知する車両検知手段と、車両が駐車禁止領域に存在するか否かを判定する違法駐車判定手段とを有するものである。
【発明の効果】
【００１３】
この発明によれば、空撮画像と地図データとを比較することにより、駐車禁止領域に存在する車両を容易にかつ自動的に検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】この発明の実施の形態１に係る車両位置検知システムの全体を概略的に示す構成図である。
【図２】図１内の処理装置による駐車禁止領域の検知機能を示す説明図である。
【図３】図１内の処理装置の車両検知動作を示すフローチャートである。
【図４】図３内の領域判定処理を具体的に示すフローチャートである。
【図５】図１内の処理装置による違法駐車車両の検知機能を示す説明図である。
【図６】この発明の実施の形態２に係る車両位置検知システムの全体を概略的に示す構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１に係る車両位置検知システムの全体を概略的に示す構成図である。
図１において、車両位置検知システムは、空撮画像５０１を撮影するヘリコプタ（以下、「ヘリ」と略称する）１０１と、空撮画像５０１から車両の位置を検知する処理装置１０２とを備えている。
【００１６】
ヘリ１０１は、地上の撮影領域５００を撮影して空撮画像５０１を取得するカメラと、空撮画像５０１をヘリ位置・向き情報とともに送信する通信手段（図示せず）とを備えている。
処理装置１０２は、ヘリ１０１からの送信情報を受信する画像・位置受信機１１０と、空撮画像５０１に対応した地図データＭが格納された地図データファイル５１０と、カメラ１００に関する各種パラメータが格納されたカメラパラメータファイル５１１とを備えている。
【００１７】
また、処理装置１０２は、プログラム機能として、空撮画像５０１と地図データＭとの位置合わせを行う地図位置合わせ手段と、空撮画像５０１に存在する車両を検知する車両検知手段と、車両が駐車禁止領域に存在するか否かを判定する違法駐車判定手段とを備えている。
【００１８】
これにより、画像・位置受信機１１０からの受信情報と、あらかじめ保持された各ファイル５１０、５１１内の地図データＭおよびカメラパラメータＣとを用いて、違法駐車中の監視対象車両を検知することができる。
さらに、処理装置１０２は、違法駐車中の車両（検知結果）を表示するための出力手段（図示せず）も備えている。
【００１９】
次に、図２を参照しながら、図１に示したこの発明の実施の形態１による情報取得動作および地図位置合わせ動作について説明する。
図２は処理装置１０２による駐車禁止領域６００の検知機能を示す説明図である。
ヘリ１０１は、上空から撮影領域５００を撮影して、空撮画像５０１をリアルタイム情報として適宜に処理装置１０２に送信する。このとき、空撮画像５０１とともに、撮影時のヘリ位置・向き情報５０２を合わせて送信する。
【００２０】
処理装置１０２は、画像・位置受信機１１０を経由して、空撮画像５０１およびヘリ位置・向き情報５０２を受け取る。
また、処理装置１０２は、地図データファイル５１０から、地図の表現する範囲（緯度経度など）と、駐車禁止領域情報と、上空から判別しやすい特徴的地物情報（陸橋などの位置および大きさ）とを、地図データＭとして取り込む。
同様に、処理装置１０２は、カメラパラメータファイル５１１から、カメラ１００の撮影仕様情報を、カメラパラメータＣとして取り込む。
【００２１】
処理装置１０２において、地図位置合わせ手段は、ヘリ位置・向き情報５０２から地図上の概略位置を把握したうえで、空撮画像５０１を画像処理して陸橋などの特徴的地物情報を検知し、空撮画像５０１と地図データＭとの重ね合わせ処理を行う。
このとき、特徴的地物情報の画像内位置および大きさと、地図データＭ内の当該地物の位置、大きさから空撮画像５０１と地図データＭとの位置関係を決定する。
【００２２】
また、空撮画像５０１が示す範囲を決定するとともに、地図データＭに含まれる駐車禁止領域情報と重ね合わせることにより、空撮画像５０１中の駐車禁止領域６００（図２参照）を決定する。
【００２３】
次に、図１および図２とともに、図３〜図５を参照しながら、駐車禁止領域６００の決定後の車両検知動作および違法駐車判定動作について説明する。
処理装置１０２内の車両検知手段および違法駐車判定手段は、違法駐車中の車両が駐車禁止領域６００に存在するか否かを判定する。
【００２４】
図３は処理装置１０２による車両位置検知動作を示すフローチャートであり、図４は図３内の色判定処理（ステップＳ１３）を具体的に示すフローチャートである。また、図５は処理装置１０２による違法駐車車両の検知機能を示す説明図である。
【００２５】
図３および図４において、処理装置１０２は、駐車禁止領域６００内に対して画像処理を行い、違法駐車の対象となる車両を検知する。
なお、図３の処理開始時においては、空撮画像５０１と、調査対象領域（駐車禁止領域６００）と、処理装置１０２内にあらかじめ保持された車両判定用の閾値α、βとが、入力情報として取り込まれているものとする。
【００２６】
また、図３および図４の車両位置検知フローは、「駐車禁止領域６００に車両が存在しなければ、そこは道路の色（アスファルトの灰色）を示す」ことを想定した処理である。
【００２７】
図３において、まず、空撮画像５０１の各画素の明度を計算し、空撮画像５０１の明度を用いて閾値αの補償計算を行い、以降の処理で用いられる補正閾値α’を算出する（ステップＳ１１）。
ステップＳ１１は、撮影状況に応じて画像状態（明度）が異なることから、その差異を吸収するための補償処理である。
【００２８】
具体的には、閾値αとして「明度＝２５５」に相当する値を初期設定しておき、空撮画像５０１の画素の明度の最大値Ｌｍが「０＜Ｌｍ≦２５５」であれば、以下の式（１）のように、補正閾値α’を算出する。
【００２９】
α’＝α×（Ｌｍ／２５５） ・・・（１）
【００３０】
なお、明度の最大値Ｌｍが「０」の場合は、空撮画像５０１の全体が真っ暗な状態を示していることから、車両の判別が不可能なので、車両位置検知処理の実行条件から除外する。
【００３１】
続いて、空撮画像５０１の中から調査対象となる領域Ｘを選択して決定する（ステップＳ１２）。
ステップＳ１２においては、駐車禁止領域６００の中から、車両位置検知処理（後述する）を実行していない部分を順次に選択していくものとする。
【００３２】
また、選択する領域Ｘの大きさは、カメラパラメータＣを用いて、空撮画像５０１内の画素数と地上での実際の大きさとの関係を計算し、両者の関係から、数メートル範囲（車両が入るくらいの大きさ）に設定されるものとする。
【００３３】
次に、領域Ｘ内での車両の有無を判定するために、ステップＳ１２で決定した領域Ｘと空撮画像５０１の各画素のＲＧＢ情報とを用いて、領域Ｘ内の色判定処理（ステップＳ１３）を実行する。
ステップＳ１３は、前述の通り、「駐車禁止領域６００内に車両が存在しなければ道路の色を示す」という想定に基づく処理である。具体的には、領域Ｘ内の画素の色（ＲＧＢ情報）にどれだけ灰色（アスファルトの色）が含まれるかを判定する。
【００３４】
以下、図４を参照しながら、図３内の色判定処理（ステップＳ１３）について具体的に説明する。この場合、フロー開始時に、補正閾値α’が入力情報として取り込まれる。
図４において、処理装置１０２は、まず、色判定カウンタ値ｐｃの初期化「０クリア」を行う（ステップＳ２１）。色判定カウンタ値ｐｃは、最終的には図４（ステップＳ１３）の色判定結果（返り値）となる。
【００３５】
続いて、領域Ｘ内の未調査点の中から１つの画素（１点）を選択し（ステップＳ２２）、選択点のＲＧＢ値（色情報）を取得して（ステップＳ２３）、Ｒ、Ｇ、Ｂの各値のうちの最大値ｐｍａｘおよび最小値ｐｍｉｎを取得する（ステップＳ２４）。
【００３６】
次に、ｐｍａｘ−ｐｍｉｎの値を計算し、補正閾値α’（たとえば、α’＝２０）と比較して、以下の式（２）の関係が成立するか否かにより、領域Ｘ内の選択点が灰色であるか否かを判定する（ステップＳ２５）。
【００３７】
ｐｍａｘ−ｐｍｉｎ＜α’ ・・・（２）
【００３８】
ステップＳ２５において、ｐｍａｘ−ｐｍｉｎ＜α’（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、選択された画素は灰色に近い（ＲＧＢ値の差が少ない）ものと見なし、色判定カウンタ値ｐｃを「１」だけインクリメントして（ステップＳ２６）、ステップＳ２７に移行する。
一方、ステップＳ２５において、ｐｍａｘ−ｐｍｉｎ≧α’（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、ステップＳ２６を実行せずにステップＳ２７に移行する。
【００３９】
次に、上記調査処理（ステップＳ２２〜Ｓ２６）を、領域Ｘ内のすべての画素（点）について実行したか否かを判定する（ステップＳ２７）。
ステップＳ２７において、領域Ｘ内のすべての画素について調査が完了した（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、色判定カウンタ値ｐｃの最終値を処理結果（返り値）として出力し、図４の処理フローを終了して、図３内のステップＳ１４に移行する。
【００４０】
一方、ステップＳ２７において、領域Ｘ内に未調査の画素が存在する（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、画素選択処理（ステップＳ２２）に戻り、調査処理（ステップＳ２２〜Ｓ２６）を繰り返し実行する。
【００４１】
図３に戻り、処理装置１０２内の車両検知手段および違法駐車判定手段は、ステップＳ１３の判定結果である色判定カウンタ値ｐｃと、領域Ｘ内の画素数Ｎとの比（ｐｃ／Ｎ）が閾値β（たとえば、β＝０．７）以上であるか否かを判定する（ステップＳ１４）。
ステップＳ１４において、ｐｃ／Ｎ≧β（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、今回の調査対象の領域Ｘを道路と判定し（ステップＳ１５）、ｐｃ／Ｎ＜β（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、今回の調査対象の領域Ｘを駐車車両と判定する（ステップＳ１６）。
【００４２】
次に、上記車両位置検知処理および違法駐車判定処理（ステップＳ１２〜Ｓ１６）を、駐車禁止領域６００内のすべての領域に対して実行したか否かを判定する（ステップＳ１７）。
ステップＳ１７において、駐車禁止領域６００内のすべての領域に対して車両位置検知処理が完了した（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、違法駐車車両が存在した領域Ｘを出力して、図３の処理フローを終了する。
【００４３】
一方、ステップＳ１７において、駐車禁止領域６００内に未処理の領域が存在する（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、領域選択処理（ステップＳ１２）に戻り、車両位置検知処理（ステップＳ１２〜Ｓ１６）を繰り返し実行する。
【００４４】
図３の処理により得られた車両位置検知情報（領域Ｘ）から、図５に示すように、違法駐車中の車両がどの位置に存在するかを判定することができる。
これにより、警察では、図５から車両の絶対位置を確認した後、直ちに駐車位置に動員させて、実際の車両を確認して違法駐車車両をすべて検挙することができる。
【００４５】
このとき、上記処理（図３）により検知した車両と、実際に警官が現場に到達して検挙した車両とが同一である保証はないが、検挙した車両が違法駐車であることに代わりはないので、特に支障が生じることはない。
【００４６】
なお、ここでは、言及しなかったが、車両位置検知結果の高精度化を目的として、上記車両位置検知処理に冗長性を付加し、時系列的に撮影された複数の空撮画像５０１から得られる「異なる空撮画像５０１内に存在する同一の駐車禁止領域６００」のそれぞれに関して図３の処理を実行してもよい。
【００４７】
すなわち、ヘリ１０１は、時系列的に複数の空撮画像５０１を撮影し、処理装置１０２内の車両検知手段および違法駐車判定手段は、複数の空撮画像５０１内の同一の駐車禁止領域６００に対して、それぞれ図３および図４の調査を行い、同一の駐車禁止領域６００内の同一の領域Ｘが「駐車中の車両」と判定された場合のみに、最終的に「違法駐車中の車両」であると判定する。
【００４８】
この場合、複数の空撮画像５０１内の同一の駐車禁止領域６００に関し、すべての処理で車両位置検知された場合のみに最終的な車両位置検知結果を出力し、一部のみで検知した場合には誤検知とみなして除外する（最終的な車両位置検知結果を出力しない）、という冗長手法が追加されることになる。
なぜなら、駐車車両を短時間に連続撮影した場合に車両が駐車中であれば、同一の領域Ｘ内で常に同一車両が検知される、ことを想定しているからである。
【００４９】
以上のように、この発明の実施の形態１（図１〜図５）に係る車両位置検知システムは、上空側から地上を撮影した空撮画像５０１を取得して、空撮画像５０１から違法駐車の対象となる車両の位置を検知するために、空撮画像５０１を撮影するためのカメラ１００を有するヘリ１０１（撮影手段）と、空撮画像５０１に対応した地図データＭを格納する地図データファイル５１０と、空撮画像５０１と地図データＭとから車両を検知する処理装置１０２とを備えている。
【００５０】
処理装置１０２は、空撮画像５０１と地図データＭとの位置合わせを行う地図位置合わせ手段と、空撮画像５０１に存在する車両を検知する車両検知手段と、車両が駐車禁止領域６００に存在するか否かを判定する違法駐車判定手段とを備えている。
【００５１】
地図データファイル５１０内の地図データＭは、特徴的地物情報（陸橋位置など）を含み、処理装置１０２内の地図位置合わせ手段は、空撮画像５０１内の特徴的地物情報と地図データＭ内の特徴的地物情報との照合によって位置合わせを行う。
【００５２】
また、地図データＭは、駐車禁止領域情報（駐車禁止領域６００）を含み、処理装置１０２内の車両検知手段は、空撮画像５０１と駐車禁止領域６００とが重なる部分に存在する車両のみを検知し、違法駐車判定手段は、車両検知手段により検知された車両のみを違法駐車車両と判定する。
【００５３】
また、車両検知手段および違法駐車判定手段は、駐車禁止領域情報から決定される駐車禁止領域６００内に、駐車禁止領域がすべて調査されるように、車両の大きさに対応した領域Ｘを順次に設定し、領域Ｘ内の各画素について、ＲＧＢ情報の各値の最大値ｐｍａｘと最小値ｐｍｉｎとの差を算出して、差（ｐｍａｘ−ｐｍｉｎ）が補正閾値α’よりも小さい画素の個数（色判定カウンタ値ｐｃ）を計数し、領域Ｘ内で計数された個数が所定数よりも小さい（ｐｃ／Ｎ＜β）場合に、領域を駐車中の車両と判定する。
【００５４】
このように、空撮画像５０１と地図データＭとを比較することにより、駐車禁止領域６００に存在する車両を容易にかつ自動的に検知することができる。
また、ヘリ１０１などで上空から地上を撮影し、空撮画像５０１と地図データＭを用いて違法駐車中の車両を検知するので、調査対象となる車両に気づかれずに処理を行うことができる。
【００５５】
また、地図データＭには、位置情報（地図の示す範囲の緯度経度情報など）のみならず、駐車禁止領域６００の情報もあらかじめ含まれているので、処理装置１０２において、空撮画像５０１と地図データＭとのマッチングを取ることにより、空撮画像５０１内の駐車禁止領域６００を容易に判別して決定することができる。
【００５６】
また、空撮画像５０１内の駐車禁止領域６００のみに対して画像処理を実行することにより駐車中の車両を判別するので、判別された駐車車両が違法駐車車両であることを直ちに判定することができる。
【００５７】
また、図５のように、車両を判別した位置を地図と重ね合わせることにより、実際に車両が存在する絶対位置を知ることができる。
この結果、違法駐車中の車両および絶対位置を判別した後に、その場所に警官が同時に到達すれば、逃走回避されることなく違法駐車中の車両を確実に検挙することが可能となる。
【００５８】
さらに、ヘリ１０１は送信手段（通信手段）を備え、処理装置１０２は画像・位置受信機１１０（通信手段）を備えているので、ヘリ１０１から処理装置１０２に対して、空撮画像５０１をリアルタイムに送信することができ、迅速な車両位置検知処理を実現することができる。
【００５９】
実施の形態２．
なお、上記実施の形態１（図１）では、ヘリ１０１から処理装置１０２に対し、通信手段を介して適宜に空撮画像５０１およびヘリ位置・向き情報５０２を送信したが、図６のように、ヘリ１０１に記録媒体２００を搭載し、複数の空撮画像５０１を記録媒体２００に格納して、撮影終了後に、処理装置１０２Ａにおいてまとめて処理してもよい。
【００６０】
図６はこの発明の実施の形態２に係る車両位置検知システムの全体を概略的に示す構成図であり、前述（図１参照）と同様のものについては、前述と同一符号を付して、または符号の後に「Ａ」を付して詳述を省略する。
【００６１】
この場合、ヘリ１０１において、空撮画像５０１およびヘリ位置・向き情報５０２を一旦まとめて記録媒体２００に記録しておき、撮影終了後に、処理装置１０２Ａにおいて、記録媒体２００内のデータ（複数の空撮画像５０１を含む）が、地図データＭおよびカメラパラメータＣとともに、まとめて処理される。
【００６２】
この発明の実施の形態２（図６）によれば、ヘリ１０１および処理装置１０２Ａにおいて、通信手段（画像・位置受信機１１０など）が不要になるので、全体のシステム構成が簡易化されるが、リアルタイム性が低下するので、撮影終了の直後に、前述の車両位置検知処理を実行することが望ましい。
【００６３】
実施の形態３．
なお、上記実施の形態１、２（図１、図６）では、上空側のヘリ１０１（画像取得用の撮影手段）とは別の場所（地上側）に処理装置１０２を設置したが、各ファイル５１０、５１１とともに処理装置１０２をヘリ１０１に搭載し、最終的な車両位置検知結果のみを地上側に送信するように構成してもよい。
【００６４】
この場合、ヘリ１０１側の搭載機材が増えるものの、膨大なデータ量からなる空撮画像５０１を地上側に送信する必要がないので、ヘリ１０１側から地上側への送信情報が測定結果のみに軽減されるという効果がある。
【００６５】
実施の形態４．
また、上記実施の形態１では、空撮画像５０１と地図データＭとのマッチング用の「上空から見て判別しやすい特徴的地物情報」として、陸橋などを用いたが、他の地物情報を用いてもよい。また、単一の地物情報ではなく、ビルの並び状況や道路の広さなどの構造を利用してマッチングすることも可能である。
【００６６】
実施の形態５．
さらに、上記実施の形態１（図３、図４）では、空撮画像５０１から車両を検知するために、領域Ｘ内の各画素の色を用いたが、他の画像認識技術を用いて立体的情報を取得することにより駐車車両を検知してもよい。
この場合、空撮画像５０１から立体的情報を直接取得することは難しいが、学習データに基づく判別手段を併用することにより適用可能である。
【符号の説明】
【００６７】
１００ カメラ、１０１ ヘリ（撮影手段）、１０２、１０２Ａ 処理装置、１１０ 画像・位置受信機、２００ 記録媒体、５０１ 空撮画像、５０２ ヘリ位置・向き情報、５１０ 地図データファイル、５１１ カメラパラメータファイル、６００ 駐車禁止領域、Ｃ カメラパラメータ、Ｍ 地図データ、ｐｃ 色判定カウンタ値、ｐｍａｘ 最大値、ｐｍｉｎ 最小値、Ｘ 領域、α’ 色判定用の補正閾値、β 駐車車両判定用の閾値。
【技術分野】
【０００１】
この発明は、空撮画像および地図を用いて違法駐車車両を検知する車両位置検知システムに関し、特に、空撮画像と地図データとを比較して違法駐車車両を検知するための新規な改良技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般に、違法駐車は、他者の迷惑になるので、直ちに検知して排除する必要がある。
従来から、違法駐車を検知するための車両位置検知システムとして、大きく分けて２通りの手法が提案されている。
【０００３】
まず、第１の手法として、対象となる車両にＧＰＳなどの位置測定手段を搭載し、その測定結果を利用する手法がある（たとえば、特許文献１参照）。
また、第２の手法として、特定の場所にカメラなどを設置し、映った画像の画像処理によって判定する手法がある（たとえば、特許文献２参照）。
【０００４】
しかし、第１の手法では、対象となる車両からの位置情報を取得しなければ、第三者から検知することができず、第２の手法では、カメラなどを設置した特定の場所しか判定することができない。
【０００５】
また、第２の手法のバリエーションとして、車両にカメラを搭載し、走行しながら画像を取得して判定する第３の手法も考えられるが、車両をすべての監視領域で走行させる必要があり、膨大なコストおよび手間を要することから実用的ではない。
つまり、従来の車両位置検知システムによれば、実用的な手法を用いて、不特定多数の車両を不特定多数の領域から判別することはできない。
【０００６】
したがって、警察により違法駐車車両を検知する車両位置検知システムにおいては、多くの領域に存在する監視対象車両の位置を取得するために、第４の手法として、警官が街中を動き回り、目視によって違法駐車を判定している。
この場合、（１）警官に見つかりさえしなければ違法駐車の扱いにならない、（２）警官が見回り中に車両を移動させれば違法駐車の扱いにならない、という問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００２−２４３４５５号公報
【特許文献２】特開２００８−１５２７３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従来の車両位置検知システムにおいては、違法駐車車両の検知に適用する場合に、自車両が違法駐車をしているか否かを検知するために、上記第１の手法のように自車両で車両位置を測定する手法が考えられるが、警察などの第三者が車両位置を検知するためには、車両からの位置情報が利用できるとは限らず、結局、車両位置を検知することができないという課題があった。
【０００９】
また、第２の手法によれば、判定領域を一部に固定することによって上記課題を解決しているものの、判定領域以外に位置する車両を判定することができないので、違法駐車車両を検知のためには、数多くの領域をカバーするために数多くの車両位置検知システムを設置する必要があり、コストアップを招くという課題があった。
【００１０】
さらに、警察により違法駐車車両を検知する第４の手法においては、検知処理をできる限り対象者（違法駐車車両の持ち主）に気づかれないようにすることが望ましいが、対象者が検知作業に気づいた場合には、上記（２）のように、警官に見つかる前に車両を移動させ、検知作業の終了後にまた駐車するという回避行動が選択可能であり、結果として、違法駐車車両を排除することができないという課題があった。
【００１１】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、違法駐車車両を容易にかつ自動的に検知して確実に排除可能にした車両位置検知システムを得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
この発明に係る車両位置検知システムは、上空側から地上を撮影した空撮画像を取得して、空撮画像から違法駐車の対象となる車両の位置を検知する車両位置検知システムであって、空撮画像を撮影するためのカメラを有する撮影手段と、空撮画像に対応した地図データを格納する地図データファイルと、空撮画像と地図データとから車両を検知する処理装置とを備え、処理装置は、空撮画像と地図データとの位置合わせを行う地図位置合わせ手段と、空撮画像に存在する車両を検知する車両検知手段と、車両が駐車禁止領域に存在するか否かを判定する違法駐車判定手段とを有するものである。
【発明の効果】
【００１３】
この発明によれば、空撮画像と地図データとを比較することにより、駐車禁止領域に存在する車両を容易にかつ自動的に検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】この発明の実施の形態１に係る車両位置検知システムの全体を概略的に示す構成図である。
【図２】図１内の処理装置による駐車禁止領域の検知機能を示す説明図である。
【図３】図１内の処理装置の車両検知動作を示すフローチャートである。
【図４】図３内の領域判定処理を具体的に示すフローチャートである。
【図５】図１内の処理装置による違法駐車車両の検知機能を示す説明図である。
【図６】この発明の実施の形態２に係る車両位置検知システムの全体を概略的に示す構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１に係る車両位置検知システムの全体を概略的に示す構成図である。
図１において、車両位置検知システムは、空撮画像５０１を撮影するヘリコプタ（以下、「ヘリ」と略称する）１０１と、空撮画像５０１から車両の位置を検知する処理装置１０２とを備えている。
【００１６】
ヘリ１０１は、地上の撮影領域５００を撮影して空撮画像５０１を取得するカメラと、空撮画像５０１をヘリ位置・向き情報とともに送信する通信手段（図示せず）とを備えている。
処理装置１０２は、ヘリ１０１からの送信情報を受信する画像・位置受信機１１０と、空撮画像５０１に対応した地図データＭが格納された地図データファイル５１０と、カメラ１００に関する各種パラメータが格納されたカメラパラメータファイル５１１とを備えている。
【００１７】
また、処理装置１０２は、プログラム機能として、空撮画像５０１と地図データＭとの位置合わせを行う地図位置合わせ手段と、空撮画像５０１に存在する車両を検知する車両検知手段と、車両が駐車禁止領域に存在するか否かを判定する違法駐車判定手段とを備えている。
【００１８】
これにより、画像・位置受信機１１０からの受信情報と、あらかじめ保持された各ファイル５１０、５１１内の地図データＭおよびカメラパラメータＣとを用いて、違法駐車中の監視対象車両を検知することができる。
さらに、処理装置１０２は、違法駐車中の車両（検知結果）を表示するための出力手段（図示せず）も備えている。
【００１９】
次に、図２を参照しながら、図１に示したこの発明の実施の形態１による情報取得動作および地図位置合わせ動作について説明する。
図２は処理装置１０２による駐車禁止領域６００の検知機能を示す説明図である。
ヘリ１０１は、上空から撮影領域５００を撮影して、空撮画像５０１をリアルタイム情報として適宜に処理装置１０２に送信する。このとき、空撮画像５０１とともに、撮影時のヘリ位置・向き情報５０２を合わせて送信する。
【００２０】
処理装置１０２は、画像・位置受信機１１０を経由して、空撮画像５０１およびヘリ位置・向き情報５０２を受け取る。
また、処理装置１０２は、地図データファイル５１０から、地図の表現する範囲（緯度経度など）と、駐車禁止領域情報と、上空から判別しやすい特徴的地物情報（陸橋などの位置および大きさ）とを、地図データＭとして取り込む。
同様に、処理装置１０２は、カメラパラメータファイル５１１から、カメラ１００の撮影仕様情報を、カメラパラメータＣとして取り込む。
【００２１】
処理装置１０２において、地図位置合わせ手段は、ヘリ位置・向き情報５０２から地図上の概略位置を把握したうえで、空撮画像５０１を画像処理して陸橋などの特徴的地物情報を検知し、空撮画像５０１と地図データＭとの重ね合わせ処理を行う。
このとき、特徴的地物情報の画像内位置および大きさと、地図データＭ内の当該地物の位置、大きさから空撮画像５０１と地図データＭとの位置関係を決定する。
【００２２】
また、空撮画像５０１が示す範囲を決定するとともに、地図データＭに含まれる駐車禁止領域情報と重ね合わせることにより、空撮画像５０１中の駐車禁止領域６００（図２参照）を決定する。
【００２３】
次に、図１および図２とともに、図３〜図５を参照しながら、駐車禁止領域６００の決定後の車両検知動作および違法駐車判定動作について説明する。
処理装置１０２内の車両検知手段および違法駐車判定手段は、違法駐車中の車両が駐車禁止領域６００に存在するか否かを判定する。
【００２４】
図３は処理装置１０２による車両位置検知動作を示すフローチャートであり、図４は図３内の色判定処理（ステップＳ１３）を具体的に示すフローチャートである。また、図５は処理装置１０２による違法駐車車両の検知機能を示す説明図である。
【００２５】
図３および図４において、処理装置１０２は、駐車禁止領域６００内に対して画像処理を行い、違法駐車の対象となる車両を検知する。
なお、図３の処理開始時においては、空撮画像５０１と、調査対象領域（駐車禁止領域６００）と、処理装置１０２内にあらかじめ保持された車両判定用の閾値α、βとが、入力情報として取り込まれているものとする。
【００２６】
また、図３および図４の車両位置検知フローは、「駐車禁止領域６００に車両が存在しなければ、そこは道路の色（アスファルトの灰色）を示す」ことを想定した処理である。
【００２７】
図３において、まず、空撮画像５０１の各画素の明度を計算し、空撮画像５０１の明度を用いて閾値αの補償計算を行い、以降の処理で用いられる補正閾値α’を算出する（ステップＳ１１）。
ステップＳ１１は、撮影状況に応じて画像状態（明度）が異なることから、その差異を吸収するための補償処理である。
【００２８】
具体的には、閾値αとして「明度＝２５５」に相当する値を初期設定しておき、空撮画像５０１の画素の明度の最大値Ｌｍが「０＜Ｌｍ≦２５５」であれば、以下の式（１）のように、補正閾値α’を算出する。
【００２９】
α’＝α×（Ｌｍ／２５５） ・・・（１）
【００３０】
なお、明度の最大値Ｌｍが「０」の場合は、空撮画像５０１の全体が真っ暗な状態を示していることから、車両の判別が不可能なので、車両位置検知処理の実行条件から除外する。
【００３１】
続いて、空撮画像５０１の中から調査対象となる領域Ｘを選択して決定する（ステップＳ１２）。
ステップＳ１２においては、駐車禁止領域６００の中から、車両位置検知処理（後述する）を実行していない部分を順次に選択していくものとする。
【００３２】
また、選択する領域Ｘの大きさは、カメラパラメータＣを用いて、空撮画像５０１内の画素数と地上での実際の大きさとの関係を計算し、両者の関係から、数メートル範囲（車両が入るくらいの大きさ）に設定されるものとする。
【００３３】
次に、領域Ｘ内での車両の有無を判定するために、ステップＳ１２で決定した領域Ｘと空撮画像５０１の各画素のＲＧＢ情報とを用いて、領域Ｘ内の色判定処理（ステップＳ１３）を実行する。
ステップＳ１３は、前述の通り、「駐車禁止領域６００内に車両が存在しなければ道路の色を示す」という想定に基づく処理である。具体的には、領域Ｘ内の画素の色（ＲＧＢ情報）にどれだけ灰色（アスファルトの色）が含まれるかを判定する。
【００３４】
以下、図４を参照しながら、図３内の色判定処理（ステップＳ１３）について具体的に説明する。この場合、フロー開始時に、補正閾値α’が入力情報として取り込まれる。
図４において、処理装置１０２は、まず、色判定カウンタ値ｐｃの初期化「０クリア」を行う（ステップＳ２１）。色判定カウンタ値ｐｃは、最終的には図４（ステップＳ１３）の色判定結果（返り値）となる。
【００３５】
続いて、領域Ｘ内の未調査点の中から１つの画素（１点）を選択し（ステップＳ２２）、選択点のＲＧＢ値（色情報）を取得して（ステップＳ２３）、Ｒ、Ｇ、Ｂの各値のうちの最大値ｐｍａｘおよび最小値ｐｍｉｎを取得する（ステップＳ２４）。
【００３６】
次に、ｐｍａｘ−ｐｍｉｎの値を計算し、補正閾値α’（たとえば、α’＝２０）と比較して、以下の式（２）の関係が成立するか否かにより、領域Ｘ内の選択点が灰色であるか否かを判定する（ステップＳ２５）。
【００３７】
ｐｍａｘ−ｐｍｉｎ＜α’ ・・・（２）
【００３８】
ステップＳ２５において、ｐｍａｘ−ｐｍｉｎ＜α’（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、選択された画素は灰色に近い（ＲＧＢ値の差が少ない）ものと見なし、色判定カウンタ値ｐｃを「１」だけインクリメントして（ステップＳ２６）、ステップＳ２７に移行する。
一方、ステップＳ２５において、ｐｍａｘ−ｐｍｉｎ≧α’（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、ステップＳ２６を実行せずにステップＳ２７に移行する。
【００３９】
次に、上記調査処理（ステップＳ２２〜Ｓ２６）を、領域Ｘ内のすべての画素（点）について実行したか否かを判定する（ステップＳ２７）。
ステップＳ２７において、領域Ｘ内のすべての画素について調査が完了した（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、色判定カウンタ値ｐｃの最終値を処理結果（返り値）として出力し、図４の処理フローを終了して、図３内のステップＳ１４に移行する。
【００４０】
一方、ステップＳ２７において、領域Ｘ内に未調査の画素が存在する（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、画素選択処理（ステップＳ２２）に戻り、調査処理（ステップＳ２２〜Ｓ２６）を繰り返し実行する。
【００４１】
図３に戻り、処理装置１０２内の車両検知手段および違法駐車判定手段は、ステップＳ１３の判定結果である色判定カウンタ値ｐｃと、領域Ｘ内の画素数Ｎとの比（ｐｃ／Ｎ）が閾値β（たとえば、β＝０．７）以上であるか否かを判定する（ステップＳ１４）。
ステップＳ１４において、ｐｃ／Ｎ≧β（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、今回の調査対象の領域Ｘを道路と判定し（ステップＳ１５）、ｐｃ／Ｎ＜β（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、今回の調査対象の領域Ｘを駐車車両と判定する（ステップＳ１６）。
【００４２】
次に、上記車両位置検知処理および違法駐車判定処理（ステップＳ１２〜Ｓ１６）を、駐車禁止領域６００内のすべての領域に対して実行したか否かを判定する（ステップＳ１７）。
ステップＳ１７において、駐車禁止領域６００内のすべての領域に対して車両位置検知処理が完了した（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、違法駐車車両が存在した領域Ｘを出力して、図３の処理フローを終了する。
【００４３】
一方、ステップＳ１７において、駐車禁止領域６００内に未処理の領域が存在する（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、領域選択処理（ステップＳ１２）に戻り、車両位置検知処理（ステップＳ１２〜Ｓ１６）を繰り返し実行する。
【００４４】
図３の処理により得られた車両位置検知情報（領域Ｘ）から、図５に示すように、違法駐車中の車両がどの位置に存在するかを判定することができる。
これにより、警察では、図５から車両の絶対位置を確認した後、直ちに駐車位置に動員させて、実際の車両を確認して違法駐車車両をすべて検挙することができる。
【００４５】
このとき、上記処理（図３）により検知した車両と、実際に警官が現場に到達して検挙した車両とが同一である保証はないが、検挙した車両が違法駐車であることに代わりはないので、特に支障が生じることはない。
【００４６】
なお、ここでは、言及しなかったが、車両位置検知結果の高精度化を目的として、上記車両位置検知処理に冗長性を付加し、時系列的に撮影された複数の空撮画像５０１から得られる「異なる空撮画像５０１内に存在する同一の駐車禁止領域６００」のそれぞれに関して図３の処理を実行してもよい。
【００４７】
すなわち、ヘリ１０１は、時系列的に複数の空撮画像５０１を撮影し、処理装置１０２内の車両検知手段および違法駐車判定手段は、複数の空撮画像５０１内の同一の駐車禁止領域６００に対して、それぞれ図３および図４の調査を行い、同一の駐車禁止領域６００内の同一の領域Ｘが「駐車中の車両」と判定された場合のみに、最終的に「違法駐車中の車両」であると判定する。
【００４８】
この場合、複数の空撮画像５０１内の同一の駐車禁止領域６００に関し、すべての処理で車両位置検知された場合のみに最終的な車両位置検知結果を出力し、一部のみで検知した場合には誤検知とみなして除外する（最終的な車両位置検知結果を出力しない）、という冗長手法が追加されることになる。
なぜなら、駐車車両を短時間に連続撮影した場合に車両が駐車中であれば、同一の領域Ｘ内で常に同一車両が検知される、ことを想定しているからである。
【００４９】
以上のように、この発明の実施の形態１（図１〜図５）に係る車両位置検知システムは、上空側から地上を撮影した空撮画像５０１を取得して、空撮画像５０１から違法駐車の対象となる車両の位置を検知するために、空撮画像５０１を撮影するためのカメラ１００を有するヘリ１０１（撮影手段）と、空撮画像５０１に対応した地図データＭを格納する地図データファイル５１０と、空撮画像５０１と地図データＭとから車両を検知する処理装置１０２とを備えている。
【００５０】
処理装置１０２は、空撮画像５０１と地図データＭとの位置合わせを行う地図位置合わせ手段と、空撮画像５０１に存在する車両を検知する車両検知手段と、車両が駐車禁止領域６００に存在するか否かを判定する違法駐車判定手段とを備えている。
【００５１】
地図データファイル５１０内の地図データＭは、特徴的地物情報（陸橋位置など）を含み、処理装置１０２内の地図位置合わせ手段は、空撮画像５０１内の特徴的地物情報と地図データＭ内の特徴的地物情報との照合によって位置合わせを行う。
【００５２】
また、地図データＭは、駐車禁止領域情報（駐車禁止領域６００）を含み、処理装置１０２内の車両検知手段は、空撮画像５０１と駐車禁止領域６００とが重なる部分に存在する車両のみを検知し、違法駐車判定手段は、車両検知手段により検知された車両のみを違法駐車車両と判定する。
【００５３】
また、車両検知手段および違法駐車判定手段は、駐車禁止領域情報から決定される駐車禁止領域６００内に、駐車禁止領域がすべて調査されるように、車両の大きさに対応した領域Ｘを順次に設定し、領域Ｘ内の各画素について、ＲＧＢ情報の各値の最大値ｐｍａｘと最小値ｐｍｉｎとの差を算出して、差（ｐｍａｘ−ｐｍｉｎ）が補正閾値α’よりも小さい画素の個数（色判定カウンタ値ｐｃ）を計数し、領域Ｘ内で計数された個数が所定数よりも小さい（ｐｃ／Ｎ＜β）場合に、領域を駐車中の車両と判定する。
【００５４】
このように、空撮画像５０１と地図データＭとを比較することにより、駐車禁止領域６００に存在する車両を容易にかつ自動的に検知することができる。
また、ヘリ１０１などで上空から地上を撮影し、空撮画像５０１と地図データＭを用いて違法駐車中の車両を検知するので、調査対象となる車両に気づかれずに処理を行うことができる。
【００５５】
また、地図データＭには、位置情報（地図の示す範囲の緯度経度情報など）のみならず、駐車禁止領域６００の情報もあらかじめ含まれているので、処理装置１０２において、空撮画像５０１と地図データＭとのマッチングを取ることにより、空撮画像５０１内の駐車禁止領域６００を容易に判別して決定することができる。
【００５６】
また、空撮画像５０１内の駐車禁止領域６００のみに対して画像処理を実行することにより駐車中の車両を判別するので、判別された駐車車両が違法駐車車両であることを直ちに判定することができる。
【００５７】
また、図５のように、車両を判別した位置を地図と重ね合わせることにより、実際に車両が存在する絶対位置を知ることができる。
この結果、違法駐車中の車両および絶対位置を判別した後に、その場所に警官が同時に到達すれば、逃走回避されることなく違法駐車中の車両を確実に検挙することが可能となる。
【００５８】
さらに、ヘリ１０１は送信手段（通信手段）を備え、処理装置１０２は画像・位置受信機１１０（通信手段）を備えているので、ヘリ１０１から処理装置１０２に対して、空撮画像５０１をリアルタイムに送信することができ、迅速な車両位置検知処理を実現することができる。
【００５９】
実施の形態２．
なお、上記実施の形態１（図１）では、ヘリ１０１から処理装置１０２に対し、通信手段を介して適宜に空撮画像５０１およびヘリ位置・向き情報５０２を送信したが、図６のように、ヘリ１０１に記録媒体２００を搭載し、複数の空撮画像５０１を記録媒体２００に格納して、撮影終了後に、処理装置１０２Ａにおいてまとめて処理してもよい。
【００６０】
図６はこの発明の実施の形態２に係る車両位置検知システムの全体を概略的に示す構成図であり、前述（図１参照）と同様のものについては、前述と同一符号を付して、または符号の後に「Ａ」を付して詳述を省略する。
【００６１】
この場合、ヘリ１０１において、空撮画像５０１およびヘリ位置・向き情報５０２を一旦まとめて記録媒体２００に記録しておき、撮影終了後に、処理装置１０２Ａにおいて、記録媒体２００内のデータ（複数の空撮画像５０１を含む）が、地図データＭおよびカメラパラメータＣとともに、まとめて処理される。
【００６２】
この発明の実施の形態２（図６）によれば、ヘリ１０１および処理装置１０２Ａにおいて、通信手段（画像・位置受信機１１０など）が不要になるので、全体のシステム構成が簡易化されるが、リアルタイム性が低下するので、撮影終了の直後に、前述の車両位置検知処理を実行することが望ましい。
【００６３】
実施の形態３．
なお、上記実施の形態１、２（図１、図６）では、上空側のヘリ１０１（画像取得用の撮影手段）とは別の場所（地上側）に処理装置１０２を設置したが、各ファイル５１０、５１１とともに処理装置１０２をヘリ１０１に搭載し、最終的な車両位置検知結果のみを地上側に送信するように構成してもよい。
【００６４】
この場合、ヘリ１０１側の搭載機材が増えるものの、膨大なデータ量からなる空撮画像５０１を地上側に送信する必要がないので、ヘリ１０１側から地上側への送信情報が測定結果のみに軽減されるという効果がある。
【００６５】
実施の形態４．
また、上記実施の形態１では、空撮画像５０１と地図データＭとのマッチング用の「上空から見て判別しやすい特徴的地物情報」として、陸橋などを用いたが、他の地物情報を用いてもよい。また、単一の地物情報ではなく、ビルの並び状況や道路の広さなどの構造を利用してマッチングすることも可能である。
【００６６】
実施の形態５．
さらに、上記実施の形態１（図３、図４）では、空撮画像５０１から車両を検知するために、領域Ｘ内の各画素の色を用いたが、他の画像認識技術を用いて立体的情報を取得することにより駐車車両を検知してもよい。
この場合、空撮画像５０１から立体的情報を直接取得することは難しいが、学習データに基づく判別手段を併用することにより適用可能である。
【符号の説明】
【００６７】
１００ カメラ、１０１ ヘリ（撮影手段）、１０２、１０２Ａ 処理装置、１１０ 画像・位置受信機、２００ 記録媒体、５０１ 空撮画像、５０２ ヘリ位置・向き情報、５１０ 地図データファイル、５１１ カメラパラメータファイル、６００ 駐車禁止領域、Ｃ カメラパラメータ、Ｍ 地図データ、ｐｃ 色判定カウンタ値、ｐｍａｘ 最大値、ｐｍｉｎ 最小値、Ｘ 領域、α’ 色判定用の補正閾値、β 駐車車両判定用の閾値。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
上空側から地上を撮影した空撮画像を取得して、前記空撮画像から違法駐車の対象となる車両の位置を検知する車両位置検知システムであって、
前記空撮画像を撮影するためのカメラを有する撮影手段と、
前記空撮画像に対応した地図データを格納する地図データファイルと、
前記空撮画像と前記地図データとから前記車両を検知する処理装置とを備え、
前記処理装置は、
前記空撮画像と前記地図データとの位置合わせを行う地図位置合わせ手段と、
前記空撮画像に存在する車両を検知する車両検知手段と、
前記車両が駐車禁止領域に存在するか否かを判定する違法駐車判定手段と
を有することを特徴とする車両位置検知システム。
【請求項２】
前記地図データは、特徴的地物情報を含み、
前記地図位置合わせ手段は、前記空撮画像内の特徴的地物情報と前記地図データ内の特徴的地物情報との照合によって位置合わせを行うことを特徴とする請求項１に記載の車両位置検知システム。
【請求項３】
前記地図データは、前記駐車禁止領域情報を含み、
前記車両検知手段は、前記空撮画像と前記駐車禁止領域情報とが重なる部分に存在する車両のみを検知し、
前記違法駐車判定手段は、前記車両検知手段により検知された車両のみを違法駐車車両と判定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の車両位置検知システム。
【請求項４】
前記車両検知手段および前記違法駐車判定手段は、
前記駐車禁止領域情報から決定される駐車禁止領域内に、前記駐車禁止領域がすべて調査されるように、前記車両の大きさに対応した領域を順次に設定し、
前記領域内の各画素について、ＲＧＢ情報の各値の最大値と最小値との差を算出して、前記差が所定の閾値よりも小さい画素の個数を計数し、
前記領域内で計数された前記個数が所定数よりも小さい場合に、前記領域を駐車中の車両と判定することを特徴とする請求項３に記載の車両位置検知システム。
【請求項５】
前記撮影手段は、時系列的に複数の空撮画像を撮影し、
前記車両検知手段および前記違法駐車判定手段は、
前記複数の空撮画像内の同一の駐車禁止領域に対して、それぞれ前記調査を行い、
前記同一の駐車禁止領域内の同一の領域が駐車中の車両と判定された場合のみに、最終的に違法駐車中の車両であると判定することを特徴とする請求項４に記載の車両位置検知システム。
【請求項６】
前記撮影手段および前記処理装置は、それぞれ通信手段を有し、
前記空撮画像は、前記撮影手段から前記処理装置にリアルタイムに送信されることを特徴とする請求項１から請求項５までのいずれか１項に記載の車両位置検知システム。
【請求項７】
前記撮影手段は、複数の空撮画像を格納する記憶媒体を有し、
前記処理装置は、前記記憶媒体に格納された複数の空撮画像に対してまとめて処理を行うことを特徴とする請求項１から請求項５までのいずれか１項に記載の車両位置検知システム。
【請求項１】
上空側から地上を撮影した空撮画像を取得して、前記空撮画像から違法駐車の対象となる車両の位置を検知する車両位置検知システムであって、
前記空撮画像を撮影するためのカメラを有する撮影手段と、
前記空撮画像に対応した地図データを格納する地図データファイルと、
前記空撮画像と前記地図データとから前記車両を検知する処理装置とを備え、
前記処理装置は、
前記空撮画像と前記地図データとの位置合わせを行う地図位置合わせ手段と、
前記空撮画像に存在する車両を検知する車両検知手段と、
前記車両が駐車禁止領域に存在するか否かを判定する違法駐車判定手段と
を有することを特徴とする車両位置検知システム。
【請求項２】
前記地図データは、特徴的地物情報を含み、
前記地図位置合わせ手段は、前記空撮画像内の特徴的地物情報と前記地図データ内の特徴的地物情報との照合によって位置合わせを行うことを特徴とする請求項１に記載の車両位置検知システム。
【請求項３】
前記地図データは、前記駐車禁止領域情報を含み、
前記車両検知手段は、前記空撮画像と前記駐車禁止領域情報とが重なる部分に存在する車両のみを検知し、
前記違法駐車判定手段は、前記車両検知手段により検知された車両のみを違法駐車車両と判定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の車両位置検知システム。
【請求項４】
前記車両検知手段および前記違法駐車判定手段は、
前記駐車禁止領域情報から決定される駐車禁止領域内に、前記駐車禁止領域がすべて調査されるように、前記車両の大きさに対応した領域を順次に設定し、
前記領域内の各画素について、ＲＧＢ情報の各値の最大値と最小値との差を算出して、前記差が所定の閾値よりも小さい画素の個数を計数し、
前記領域内で計数された前記個数が所定数よりも小さい場合に、前記領域を駐車中の車両と判定することを特徴とする請求項３に記載の車両位置検知システム。
【請求項５】
前記撮影手段は、時系列的に複数の空撮画像を撮影し、
前記車両検知手段および前記違法駐車判定手段は、
前記複数の空撮画像内の同一の駐車禁止領域に対して、それぞれ前記調査を行い、
前記同一の駐車禁止領域内の同一の領域が駐車中の車両と判定された場合のみに、最終的に違法駐車中の車両であると判定することを特徴とする請求項４に記載の車両位置検知システム。
【請求項６】
前記撮影手段および前記処理装置は、それぞれ通信手段を有し、
前記空撮画像は、前記撮影手段から前記処理装置にリアルタイムに送信されることを特徴とする請求項１から請求項５までのいずれか１項に記載の車両位置検知システム。
【請求項７】
前記撮影手段は、複数の空撮画像を格納する記憶媒体を有し、
前記処理装置は、前記記憶媒体に格納された複数の空撮画像に対してまとめて処理を行うことを特徴とする請求項１から請求項５までのいずれか１項に記載の車両位置検知システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【公開番号】特開２０１１−７０３０４（Ｐ２０１１−７０３０４Ａ）
【公開日】平成２３年４月７日（２０１１．４．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−２１９２９６（Ｐ２００９−２１９２９６）
【出願日】平成２１年９月２４日（２００９．９．２４）
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成２１年度、総務省、「ユビキタス空間情報基盤技術の研究開発」委託研究、産業技術力強化法第１９条の適用を受ける特許出願
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年４月７日（２０１１．４．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年９月２４日（２００９．９．２４）
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成２１年度、総務省、「ユビキタス空間情報基盤技術の研究開発」委託研究、産業技術力強化法第１９条の適用を受ける特許出願
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【Ｆターム（参考）】
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