車両監視装置、および車両監視プログラム
【課題】文字パターン領域が汚れているまたは有色系カバーを装着している車両を検出すること。
【解決手段】本車両監視手法では、文字パターンのマッチング率が低い車両１０１の撮影条件と、車両１０１の前後に通過した文字パターンのマッチング率が高い車両１０２，１０３の撮影条件とを比較する。そして、本車両監視手法では、車両１０１〜１０３の撮影条件が同一であった場合に、車両１０１の文字パターン領域が汚れていると判断する。これにより、画像１０４の文字パターンのマッチング率の低下が、急激な日照変化によるものである可能性を排除することができる。また、画像１０５，１０６の文字パターンのマッチング率はともに高いため、撮影カメラＣの汚れの可能性を排除することができる。この結果、画像１０４の文字列のマッチング率の低下は、車両１０１の文字パターン領域の汚れ（あるいは、有色系カバー装着）であると判断できる。
【解決手段】本車両監視手法では、文字パターンのマッチング率が低い車両１０１の撮影条件と、車両１０１の前後に通過した文字パターンのマッチング率が高い車両１０２，１０３の撮影条件とを比較する。そして、本車両監視手法では、車両１０１〜１０３の撮影条件が同一であった場合に、車両１０１の文字パターン領域が汚れていると判断する。これにより、画像１０４の文字パターンのマッチング率の低下が、急激な日照変化によるものである可能性を排除することができる。また、画像１０５，１０６の文字パターンのマッチング率はともに高いため、撮影カメラＣの汚れの可能性を排除することができる。この結果、画像１０４の文字列のマッチング率の低下は、車両１０１の文字パターン領域の汚れ（あるいは、有色系カバー装着）であると判断できる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示技術は、車両を監視する車両監視装置、および車両監視プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、自動車、自動二輪車などの車両の外面の所定の領域には、各車両を一意に特定する文字パターン（たとえば、自動車登録番号標）が付与されている。したがって、車両の文字パターンを自動認識して、有料道路の料金支払所の自動化や駐車場の駐車車両が契約者のものであるか否かの判定、さらには盗難車両や逃走車両の検出などを実現する各種システムが提案されている。
【０００３】
通常、文字パターンの認識は、各地に点在する撮影カメラにより撮影した画像を用いて行われる。このため、撮影カメラの前面カバーの汚れ（またはレンズ）による認識性能の低下が問題となっていた。また、汚れは被写体である車両にも存在するため、撮影カメラに起因した汚れか、車両の文字パターンを付与した領域（以下、「文字パターン領域」という）自体の汚れ（あるいは、有色系カバー装着）かの判断が必要であった。
【０００４】
従来においては、車両の文字パターン領域の画像を用いて当該文字パターンを認識して、ピントのボケ状態を定量化し、フォーカス調整を行う技術が開示されている（たとえば、下記特許文献１参照。）。また、車両に搭載されたカメラの汚れを映像の質の劣化により検出し、モニタに表示して運転者に報知する技術がある（たとえば、下記特許文献２参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−２３５９２１号公報
【特許文献２】特開２０００−６７３７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した従来技術では、文字パターンの認識性能の低下要因が、車両の文字パターン領域自体の汚れ（あるいは、有色系カバー装着）であることを判定することができないという問題がある。
【０００７】
本開示技術は、上述した従来技術による問題点を解消するため、文字パターン領域が汚れている車両または有色系カバーを装着している車両を検出することができる車両監視装置、および車両監視プログラム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】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本開示技術は、所定の地点に設置されたカメラにより撮影された画像を解析して認識される、車両の文字パターン内の文字列に含まれる文字の形状のテンプレートに対するマッチング率と、前記画像の撮影時刻とを含む車両データを複数取得し、前記複数の車両データから、前記マッチング率が所定の第１の閾値未満である第１車両データを検出し、前記複数の車両データから、前記マッチング率が所定の第２の閾値以上でかつ前記撮影時刻が前記第１車両データの前記撮影時刻から一定時間内である第２車両データを検出し、前記第２車両データが検出された場合、前記第１車両データを出力対象車両データとして決定し、前記出力対象車両データに対応する車両の情報を所定の装置に対して出力することを特徴とする。
【０００９】
本開示技術によれば、カメラにより撮影された画像から得られる文字列のマッチング率と、カメラの撮影時刻とを用いて、文字パターン領域が汚れている車両を特定することができる。
【発明の効果】
【００１０】
本車両監視装置、および車両監視プログラムによれば、文字パターン領域が汚れているまたは有色系カバーを装着している車両を特定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本車両監視手法の概要を示す説明図である。
【図２】実施の形態にかかる車両監視システムのシステム構成図である。
【図３】実施の形態にかかる車両監視装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図４】車両データテーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。
【図５】車両監視装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図６】メジャーアラームの一例を示す説明図である。
【図７】マイナーアラームの一例を示す説明図である。
【図８】確認画面の一例を示す説明図である。
【図９】車両監視装置の車両監視処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図１０】車両監視装置の車両監視処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。
【図１１】車両監視装置の報知処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図１２】車両監視装置の報知処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。
【図１３】認識装置の認識処理手順の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる車両監視装置、および車両監視プログラムの好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００１３】
（本車両監視手法の概要）
まず、本車両監視手法の概要について説明する。図１は、本車両監視手法の概要を示す説明図である。図１において、ある地点に設置された撮影カメラＣにより撮影された車両１０１〜１０３の文字パターン領域（たとえば、ナンバープレート）の画像１０４〜１０６が示されている。なお、車両１０２，１０３は、画像１０１の撮影時刻の一定時間内に撮影地点を通過した車両１０１の前後の車両である。
【００１４】
また、画像１０４〜１０６は、同一の撮影条件（撮影カメラＣのアイリス値、シャッタースピードなど）で撮影されたものである。なお、撮影条件についての詳細な説明は後述する。また、画像１０４〜１０６内のハッチング部分は、砂や泥などの付着により汚れている領域を表わしている。
【００１５】
ここで、既存の認識手法により認識された画像１０４の文字列のマッチング率は５０［％］である。マッチング率は、文字パターン領域内の文字列に含まれる文字の形状のテンプレートに対する認識率（類似度）である。また、画像１０５の文字列のマッチング率は８０［％］である。また、画像１０６の文字列のマッチング率は９５［％］である。なお、ここでは車両１０１の文字パターン領域の汚れにより、画像１０４の文字列のマッチング率が低下していることを想定する。
【００１６】
一般に、パターンマッチングなどの画像処理により得られる認識結果は、日照変化などの影響により同一車両であっても異なる場合がある。具体的には、たとえば、急激な日照変化により撮影カメラＣのアイリス値の絞りが追従しきれない場合などには、文字列のマッチング率が低下する傾向にある。
【００１７】
すなわち、画像１０４の文字列のマッチング率の低下は、文字パターン領域の汚れや撮影カメラＣの汚れのほか、急激な日照変化によるものである可能性がある。それ故に、画像１０４の認識結果だけでは、文字列のマッチング率を低下させている要因を一意に特定することができない。
【００１８】
そこで、本車両監視手法では、車両１０１の撮影条件と、車両１０１の前後に通過した車両１０２，１０３の撮影条件とを比較する。ただし、車両１０２，１０３は、文字列のマッチング率が高い車両である。そして、本車両監視手法では、たとえば、車両１０１〜１０３の撮影条件が同一であった場合に、車両１０１の文字パターン領域が汚れていると判断する。
【００１９】
これにより、画像１０４の文字列のマッチング率の低下が、急激な日照変化によるものである可能性を排除することができる。また、画像１０５，１０６の文字列のマッチング率はともに高いため、撮影カメラＣの汚れの可能性を排除することができる。この結果、画像１０４の文字列のマッチング率の低下は、車両１０１の文字パターン領域の汚れ（あるいは、有色系カバー装着）であると判断することができる。
【００２０】
（車両監視システムのシステム構成）
つぎに、実施の形態にかかる車両監視システムのシステム構成について説明する。図２は、実施の形態にかかる車両監視システムのシステム構成図である。図２において、車両監視システム２００は、車両監視装置２０１と、撮影カメラ２０２−１〜２０２−ｎと、認識装置２０３−１〜２０３−ｎと、を含む構成である。また、車両監視システム２００において、車両監視装置２０１、撮影カメラ２０２−１〜２０２−ｎおよび認識装置２０３−１〜２０３−ｎは、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワーク２１０を介して通信可能に接続されている。
【００２１】
車両監視装置２０１は、走行中の車両を撮影した画像を解析して得られる文字パターンを用いて車両を監視する機能を有する。また、車両監視装置２０１は、各地に点在する撮影カメラ２０２−１〜２０２−ｎに関する各種情報を出力する機能を有する。
【００２２】
撮影カメラ２０２−１〜２０２−ｎは、各地の道路上に設置されており、日照変化や被写体速度に応じて撮影条件を自律的に変化させて車両を撮影する機能を有する。また、撮影カメラ２０２−１〜２０２−ｎは、撮影した画像を認識装置２０３−１〜２０３−ｎに送信する機能を有する。
【００２３】
認識装置２０３−１〜２０３−ｎは、撮影カメラ２０２−１〜２０２−ｎと１対１で設けられており、撮影カメラ２０２−１〜２０２−ｎにより撮影された画像を解析する機能を有する。具体的には、認識装置２０３−１〜２０３−ｎは、画像から車両が有する文字パターン領域を抽出して、文字パターンの認識処理を行なう。
【００２４】
文字パターンの認識手法としては、たとえば、文字の形状と、予め記憶されたテンプレート文字の形状とを比較してマッチング率を求める手法を用いることができる。このとき、認識装置２０３−１〜２０３−ｎは、文字パターンに含まれる文字ごとのマッチング率の平均値を求めることにしてもよい。ただし、認識手法は任意であり、ここで説明した手法に限らない。
【００２５】
また、認識装置２０３−１〜２０３−ｎは、画像の平均輝度を算出する機能を有する。ここで、輝度とは、色の濃淡を数値化して表わす指標値であり、たとえば、画素ごとのＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の画素値を足し合わせた値である。なお、特定の色を強調させたい場合には、その色の画素値を定数倍（たとえば、３倍）して、他の色の画素値と足し合わせることにしてもよい。
【００２６】
また、認識装置２０３−１〜２０３−ｎは、画像、撮影時刻、認識結果（文字パターン、マッチング率を含む）および輝度情報を含む車両データを車両監視装置２０１に送信する機能を有する。なお、画像は、圧縮して送信することにしてもよい。
【００２７】
（車両監視装置のハードウェア構成）
図３は、実施の形態にかかる車両監視装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図３において、車両監視装置２０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ‐Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３０３と、磁気ディスクドライブ３０４と、磁気ディスク３０５と、光ディスクドライブ３０６と、光ディスク３０７と、ディスプレイ３０８と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０９と、キーボード３１０と、マウス３１１と、スキャナ３１２と、プリンタ３１３と、を備えている。また、各構成部はバス３００によってそれぞれ接続されている。
【００２８】
ここで、ＣＰＵ３０１は、車両監視装置２０１の全体の制御を司る。ＲＯＭ３０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。磁気ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって磁気ディスク３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。磁気ディスク３０５は、磁気ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。
【００２９】
光ディスクドライブ３０６は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって光ディスク３０７に対するデータのリード／ライトを制御する。光ディスク３０７は、光ディスクドライブ３０６の制御で書き込まれたデータを記憶したり、光ディスク３０７に記憶されたデータをコンピュータに読み取らせたりする。
【００３０】
ディスプレイ３０８は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ３０８は、たとえば、ＣＲＴ、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。
【００３１】
インターフェース（以下、「Ｉ／Ｆ」と略する。）３０９は、通信回線を通じてＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットなどのネットワーク３１４に接続され、このネットワーク３１４を介して他の装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ３０９は、ネットワーク３１４と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ３０９には、たとえばモデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【００３２】
キーボード３１０は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力を行う。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス３１１は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などを行う。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。
【００３３】
スキャナ３１２は、画像を光学的に読み取り、車両監視装置２０１内に画像データを取り込む。なお、スキャナ３１２は、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅａｄｅｒ）機能を持たせてもよい。また、プリンタ３１３は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ３１３には、たとえば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。
【００３４】
なお、ここでは車両監視装置２０１のハードウェア構成について説明したが、撮影カメラ２０２−１〜２０２−ｎおよび認識装置２０３−１〜２０３−ｎについても同様のハードウェア構成によって実現できる。以降、特に指定する場合を除いて、撮影カメラ２０２−１〜２０２−ｎを「撮影カメラ２０２」と表記し、認識装置２０３−１〜２０３−ｎを「認識装置２０３」と表記する。
【００３５】
（車両データテーブルの記憶内容）
つぎに、車両監視装置２０１が用いる車両データテーブルについて説明する。図４は、車両データテーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。図４において、車両データテーブル４００は、地点ＩＤ、撮影時刻、文字パターン、マッチング率、アイリス値、シャッタースピード、文字パターン平均輝度、全体平均輝度、第１フラグおよび第２フラグのフィールドを有する。各フィールドに情報を設定することで、車両データがレコードとして記憶されている。
【００３６】
ここで、地点ＩＤとは、各地に点在する撮影カメラ２０２の設置地点を識別する識別子である。撮影時刻とは、撮影カメラ２０２により車両が撮影された時刻である。文字パターンとは、車両が有する文字パターン領域内の文字列である。マッチング率とは、文字パターンと文字テンプレートとの類似度を表わす指標値である。マッチング率が高いほど、文字テンプレートとの類似度が高く、文字パターン領域内の文字列が鮮明であることを示す。
【００３７】
アイリス値とは、撮影カメラ２０２のレンズの絞り度合（たとえば、焦点開口径）を示す指標値である。アイリス値が高いほど焦点深度が深くなる。シャッタースピードとは、感光体に対して光を当てる時間（たとえば、１／２０００〜１［秒］）である。文字パターン平均輝度とは、画像内の文字パターン領域の平均輝度である。全体平均輝度とは、画像全体の平均輝度である。
【００３８】
第１および第２フラグとは、文字パターンのマッチング率の低下要因を判断するためのフラグである。なお、第１および第２フラグについての説明は後述する。車両データテーブル４００は、図３に示したＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００３９】
ここで、車両データＤ１を例に挙げると、撮影時刻は「３月１４日１０時５５分１２秒」、文字パターンは「１２３４」、マッチング率は「９０［％］」、アイリス値は「８０」、シャッタースピードは「１／１０００［秒］」である。また、文字パターン平均輝度は「１２０」、全体平均輝度は「１８０」、第１および第２フラグは未設定である。
【００４０】
（車両監視装置の機能的構成）
つぎに、車両監視装置２０１の機能的構成について説明する。図５は、車両監視装置の機能的構成を示すブロック図である。図５において、車両監視装置２０１は、取得部５０１と、検出部５０２と、判定部５０３と、決定部５０４と、計数部５０５と、作成部５０６と、出力部５０７と、を含む構成である。この制御部となる機能（取得部５０１〜出力部５０７）は、具体的には、たとえば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ３０９により、その機能を実現する。
【００４１】
取得部５０１は、車両データを取得する機能を有する。ここで、車両データとは、撮影カメラ２０１により撮影された画像を解析して得られる車両の文字パターン領域内の文字パターンの認識結果と画像が撮影された撮影条件および撮影時刻とを含む情報である。まは、認識結果とは、たとえば、車両の文字パターン内の文字列に含まれる文字の形状のテンプレートに対するマッチング率を特定する情報である。すなわち、車両データは、たとえば、図４に示した車両データＤ１〜Ｄｋである。
【００４２】
具体的には、たとえば、取得部５０１が、ネットワーク２１０を介して認識装置２０３から車両データを取得する。また、取得部５０１が、図３に示したキーボード３１０やマウス３１１をユーザが操作することで入力された車両データを取得してもよい。なお、取得された車両データは、たとえば、車両データテーブル４００（図４参照）に時系列に記憶される。また、車両データには、撮影カメラ２０１により撮影された画像が添付されていてもよい。
【００４３】
検出部５０２は、取得された複数の車両データから、認識結果から特定されるマッチング率が所定の閾値ａ未満となる第１車両データを検出する機能を有する。ここで、閾値ａは、任意に設定可能であり、たとえば、マッチング率が閾値ａを下回ると文字パターンの認識性能が低下していると判断できる値に設定される。なお、閾値ａは、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００４４】
具体的には、たとえば、検出部５０２が、車両データテーブル４００を参照して、マッチング率が閾値ａ未満（たとえば、ａ＝７０）の車両データＤ３を検出する。なお、第１車両データが検出されると、車両データテーブル４００内の該当レコードの第２フラグのフィールドにフラグＢが設定される。これにより、何らかの不具合によりマッチング率が低下している車両の車両データを検出することができる。
【００４５】
また、検出部５０２は、複数の車両データから、画像全体での平均輝度が所定の閾値ｂ以上でかつ文字パターン領域の平均輝度が閾値ｂ未満となる第１車両データを検出することにしてもよい。ここで、閾値ｂは任意に設定可能である。なお、閾値ｂは、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００４６】
ここで一例として「閾値ｂ：ｂ＝１００」とする。この場合、検出部５０２が、たとえば、車両データテーブル４００を参照して、全体平均輝度が１００以上でかつ文字パターン平均輝度が１００未満となる車両データＤ３を検出する。これにより、画像全体に比べて文字パターン領域の平均輝度が低い車両の車両データを検出することができる。
【００４７】
また、検出部５０２は、複数の車両データから、マッチング率が閾値ａ’以上でかつ撮影時刻が第１車両データの撮影時刻から一定時間Ｔ内の第２車両データを検出する機能を有する。ここで、閾値ａ’は任意に設定可能であり、たとえば、マッチング率が閾値ａ’を下回ると文字パターンの認識性能が低下していると判断できる値に設定される。なお、閾値ａ’は、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。以下の説明では、「閾値ａ’＝閾値ａ」とする。
【００４８】
また、第２車両データの検出対象となる複数の車両データは、たとえば、第１車両データに対応する画像を撮影した撮影カメラ２０２により撮影された画像に対応する車両データである。すなわち、第１および第２車両データに対応する画像は、同一地点ＩＤの撮影カメラ２０２により撮影されたものである。
【００４９】
また、一定時間Ｔは、任意に設定可能である。たとえば、一定時間Ｔは、日照変化の変動が少ない期間、すなわち、撮影カメラ２０２の撮影条件の変化が少ない期間に設定される。なお、一定時間Ｔは、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００５０】
具体的には、たとえば、検出部５０２が、マッチング率が閾値ａ以上でかつ車両データＤ３の撮影時刻から一定時間Ｔ内（Ｔ＝３０［分］）で直近の前後の車両データＤ２，Ｄ４を検出する。なお、検出された第２車両データは、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶される。
【００５１】
決定部５０４は、第２車両データが検出された場合、第１車両データを出力対象車両データとして決定する機能を有する。ここで、出力対象車両とは、文字パターン領域の文字パターンの一部または全部が不鮮明である車両である。なお、文字パターンの一部または全部が不鮮明である状態とは、たとえば、文字パターン領域自体が汚れている、または、有色系カバーを装着している状態である。
【００５２】
すなわち、マッチング率が閾値ａ未満の第１車両データの画像撮影時刻から一定期間の間に、マッチング率が閾値ａ（＝ａ’）以上の第２車両データが存在する場合に、第１車両データにより特定される車両の文字パターンが不鮮明であると決定する。
【００５３】
出力部５０７は、出力対象車両データに対応する車両の情報を所定の装置に対して出力する機能を有する。具体的には、たとえば、出力部５０７が、文字パターンの一部または全部が不鮮明であると決定された車両を特定する情報として、当該車両の文字パターンを出力することにしてもよい。出力形式としては、たとえば、ディスプレイ３０８への表示、プリンタ３１３への印刷出力、Ｉ／Ｆ３０９による外部装置への送信がある。また、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶することとしてもよい。
【００５４】
判定部５０３は、第１車両データの撮影条件と、検出された第２車両データの撮影条件とが同一か否かを判定する機能を有する。ここで、撮影条件とは、撮影時における撮影カメラ２０２の絞り度合（以下、「アイリス値」という）、シャッタースピードなどである。
【００５５】
具体的には、たとえば、判定部５０３が、車両データＤ３のアイリス値「７９」と車両データＤ２，Ｄ４のアイリス値「８１」、「８０」とのそれぞれの差分が所定範囲ｃ以内か否かを判定してもよい。ここで、範囲ｃは、任意に設定可能であり、レンズの絞りに関する微調整程度の値が設定される。なお、範囲ｃは、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００５６】
ここで一例として「範囲ｃ：ｃ＝５」とすると、車両データＤ３のアイリス値と車両データＤ２，Ｄ４のアイリス値とのそれぞれの差分は「２」、「１」となる。したがって、判定部５０３が、車両データＤ３の撮影条件と、車両データＤ２，Ｄ４の撮影条件とがそれぞれ同一であると判定する。
【００５７】
また、判定部５０３が、車両データＤ３のシャッタースピード「１／１０００［秒］」と車両データＤ２，Ｄ４のシャッタースピード「１／１０００［秒］」とがそれぞれ同一（または、所定範囲内）か否かを判定してもよい。この場合、シャッタースピードは共通のため、判定部５０３が、車両データＤ３の撮影条件と、車両データＤ２，Ｄ４の撮影条件とがそれぞれ同一であると判定する。
【００５８】
なお、判定された判定結果は、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶される。具体的には、たとえば、撮影条件が同一と判定されると、車両データテーブル４００内の第１車両データの第１フラグのフィールドにフラグＡが設定される。
【００５９】
また、決定部５０４は、撮影条件が同一と判定された場合に、第１車両データを出力対象車両データとして決定することにしてもよい。すなわち、決定部５０４が、撮影条件が同一と判定された場合に、第１車両データから特定される車両の文字パターンの一部または全部が不鮮明であると決定する。
【００６０】
具体的には、たとえば、決定部５０４が、車両データテーブル４００を参照して、第１フラグにフラグＡが設定されている車両データＤ３を特定する。そして、決定部５０４が、特定された車両データＤ３から特定される車両の文字パターンの一部または全部が不鮮明であると決定する。なお、決定された決定結果は、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶される。
【００６１】
また、検出部５０２は、複数の車両データから、文字パターン領域内の文字パターンが認識不能である第３車両データを検出する機能を有する。ここで、第３車両データとは、たとえば、マッチング率が「０」または所定の閾値ｄ以下の車両データであり、文字パターンの一部または全部が認識不能な車両データである。
【００６２】
なお、閾値ｄは、任意に設定可能であり、たとえば、閾値ｄを下回ると文字パターンの一部または全部が認識不能となる値に設定される。なお、閾値ｄは、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００６３】
具体的には、たとえば、検出部５０２が、車両データテーブル４００を参照して、マッチング率が「０」の車両データを検出する。なお、第３車両データが検出されると、たとえば、車両データテーブル４００内の第３車両データの第２フラグのフィールドにフラグＣが設定される。
【００６４】
計数部５０５は、検出された検出結果に基づいて、特定期間Ｘ内の車両データ群のうち第３車両データを計数する機能を有する。ここで、特定期間Ｘは、任意に設定可能（たとえば、１時間、２４時間）である。なお、特定期間Ｘは、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００６５】
また、特定期間Ｘ内の車両データ群とは、同一の設置地点の撮影カメラ２０２により撮影された画像に対応する車両データである。なお、同一の設置地点の撮影カメラ２０２により撮影された画像に対応する車両データは、地点ＩＤにより識別できる。
【００６６】
具体的には、たとえば、計数部５０５が、車両データテーブル４００を参照して、特定期間Ｘ内（たとえば、１１時〜１４時までの３時間）の車両データの数を計数する。また、計数部５０５が、車両データテーブル４００を参照して、特定期間Ｘ内のフラグＣが設定された第３車両データ（たとえば、車両データＤ６）の数を計数する。なお、計数された計数結果は、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶される。
【００６７】
また、判定部５０３は、特定期間Ｘ内の車両データ群に対する第３車両データの計数結果の割合が所定の閾値ｅ以上か否かを判定する機能を有する。ここで、閾値ｅは、任意に設定可能（たとえば、３０％）であり、たとえば、閾値ｅを上回ると撮影カメラ２０２のレンズが汚れている、あるいは、撮影カメラ２０２が故障していると判断できる値に設定される。
【００６８】
具体的には、たとえば、判定部５０３が、計数された計数結果に基づいて、特定期間Ｘの車両データの総数に対する第３車両データの総数の割合を求めて、閾値ｅ以上か否かを判定する。なお、閾値ｅは、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００６９】
作成部５０６は、判定された判定結果に基づいて、撮影カメラ２０２に関する警告情報を作成する機能を有する。ただし、ここでの撮影カメラ２０２は、第３車両データに対応する画像を撮影した撮影カメラである。具体的には、たとえば、作成部５０６が、閾値ｅ以上と判定された場合、撮影カメラ２０２のレンズが汚れている、あるいは、撮影カメラ２０２が故障していることを示す警告情報を作成する。なお、作成された作成結果は、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶される。
【００７０】
また、出力部５０７は、撮影カメラ２０２の識別子（たとえば、地点ＩＤ）と対応付けて、作成された警告情報を出力する機能を有する。具体的には、たとえば、出力部５０７が、図６に示すメジャーアラーム６００をディスプレイ３０８に表示することにしてもよい。ここで、警告情報について説明する。
【００７１】
図６は、メジャーアラームの一例を示す説明図である。図６において、撮影カメラ２０２−１のレンズが汚れている、あるいは、撮影カメラ２０２−１が故障していることを示すメジャーアラーム６００がディスプレイ３０８に表示されている。
【００７２】
メジャーアラーム６００を車両監視システム２００の管理者などに提示することにより、撮影カメラ２０２の急激な汚れや故障に迅速に対応することが可能となり、認識性能の低下を防ぐことができる。なお、メジャーアラーム６００には、特定期間Ｘを提示することにしてもよい。これにより、特定期間Ｘ中の天候を確認することで、撮影カメラ２０２−１の汚れが天候の影響による一時的なものか否かを判断することができる。
【００７３】
また、計数部５０５は、検出された検出結果に基づいて、特定期間Ｘ内の車両データ群のうち第１車両データを計数する機能を有する。具体的には、たとえば、計数部５０５が、車両データテーブル４００を参照して、特定期間Ｘ内（たとえば、１１時〜１５時までの４時間）の車両データの数を計数する。また、計数部５０５が、車両データテーブル４００を参照して、特定期間Ｘ内のフラグＢが設定された第１車両データ（たとえば、車両データＤ３，Ｄ５，Ｄ８）の数を計数する。
【００７４】
また、判定部５０３は、特定期間Ｘ内の車両データ群に対する第１車両データの計数結果の割合が所定の閾値ｆ以上か否かを判定する機能を有する。ここで、閾値ｆは、任意に設定可能（たとえば、３０％）であり、たとえば、閾値ｆを上回ると撮影カメラ２０２に起因する汚れが進行していると判断できる値に設定される。
【００７５】
具体的には、たとえば、判定部５０３が、計数された計数結果に基づいて、特定期間Ｘの車両データの総数に対する第１車両データの総数の割合を求めて、閾値ｆ以上か否かを判定する。なお、閾値ｆは、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００７６】
また、作成部５０６は、閾値ｆ以上と判定された場合、撮影カメラ２０２に起因する汚れが存在しかつ汚れが進行していることを示す警告情報を作成する。具体的には、たとえば、図７に示すマイナーアラーム７００を警告情報として作成する。
【００７７】
なお、上述した特定期間Ｘ内の第１車両データの計数処理において、フラグＢが設定されている第１車両データのうち、フラグＡが設定されている第１車両データを計数対象から排除することにしてもよい。具体的には、たとえば、計数部５０５が、特定期間Ｘ（１１時〜１５時までの４時間）内のフラグＢが設定されている車両データＤ３，Ｄ５，Ｄ８のうち車両データＤ５のみを計数する。
【００７８】
これにより、マッチング率が低い（閾値ａ未満）車両のうち、文字パターン領域自体の汚れ（または、有色系カバー）によりマッチング率が低下している車両を排除することができる。その結果、撮影カメラ２０２の汚れによりマッチング率が低下している車両をより正確に計数することができる。
【００７９】
図７は、マイナーアラームの一例を示す説明図である。図７において、撮影カメラ２０２−１に起因する汚れが進行していることを報知するマイナーアラーム７００がディスプレイ３０８に表示されている。マイナーアラーム７００を車両監視システム２００の管理者などに提示することにより、適切な時期での撮影カメラ２０２の清掃作業が可能となり、認識性能の低下を防ぐことができる。
【００８０】
計数部５０５は、特定期間Ｘ内に文字パターンの一部または全部が不鮮明であると決定された回数（または、第１車両データの検出数）を文字パターンごとに計数する機能を有する。具体的には、たとえば、計数部５０５が、車両データテーブル４００を参照して、特定期間Ｘ内の車両データ群のうち、フラグＡ（または、フラグＢ）が設定されている車両データを文字パターンごとに計数する。
【００８１】
ここで一例として特定期間Ｘ内の車両データ群を車両データＤ１〜Ｄ９とする。この場合、計数部５０５が、文字パターン「３３４４」について、フラグＡが設定されている車両データを計数する。ここでは、計数結果は車両データＤ３，Ｄ８の「２」となる。ただし、母集団となる車両データ群は、同一地点のものであってもよく、また、複数地点のものであってもよい。なお、計数された計数結果は、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶される。
【００８２】
また、判定部５０３は、計数された計数結果が所定の閾値ｇ以上か否かを判定する機能を有する。ここで、閾値ｇは、任意に設定可能（たとえば、５［回］）であり、たとえば、閾値ｇを上回ると意図的に文字パターン領域内の文字パターンを隠蔽していると判断できる値に設定される。なお、閾値ｇは、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００８３】
また、決定部５０４は、計数結果が閾値ｇ以上と判定された文字パターンがある場合、当該文字パターンに対応する第１車両データを出力対象車両データとして決定する機能を有する。すなわち、決定部５０４が、計数結果が閾値ｇ以上の文字パターンの車両を、意図的に文字パターンを隠蔽している車両に決定する。この場合、たとえば、出力部５０７が、意図的に文字パターンを隠蔽している車両を特定する情報として、当該車両の文字パターンを出力することにしてもよい。
【００８４】
また、作成部５０６は、計数結果が閾値ｇ以上と判定された場合、文字パターンの一部または全部が定常的に不鮮明であることを示す情報を作成する機能を有する。具体的には、たとえば、作成部５０６が、図８に示す確認画面８００を作成する。
【００８５】
図８は、確認画面の一例を示す説明図である。図８において、文字パターンの一部または全部が定常的に不鮮明であることを示す確認画面８００がディスプレイ３０８に表示されている。また、確認画面８００には、文字パターン「３３４４」の車両を撮影した画像８０１，８０２が時系列に表示されている。
【００８６】
確認画面８００を車両監視システム２００の管理者などに提示することにより、定常的に文字パターンが不鮮明な車両を確認することができる。また、文字パターン領域の画像８０１，８０２を時系列に提示することにより、汚れの進行状況や犯罪目的に利用される可能性が高い有色系カバーを管理者が目視で確認できる。
【００８７】
（車両監視処理手順）
つぎに、車両監視装置２０１の車両監視処理手順について説明する。図９および図１０は、車両監視装置の車両監視処理手順の一例を示すフローチャートである。ただし、「撮影カメラ２０２−ｉ」が設置された地点を「地点Ｓｉ」と表記する（ｉ＝１，２，…，ｎ）。
【００８８】
図９のフローチャートにおいて、まず、検出部５０２により、「ｉ＝１」とし（ステップＳ９０１）、車両データテーブル４００を参照して、地点Ｓｉの車両データの中から任意の車両データを選択する（ステップＳ９０２）。このあと、検出部５０２により、選択された車両データのマッチング率が「０」か否かを判断する（ステップＳ９０３）。
【００８９】
ここで、マッチング率が「０」の場合（ステップＳ９０３：Ｙｅｓ）、検出部５０２により、選択された車両データの第２フラグにフラグＣを設定して（ステップＳ９０４）、ステップＳ９０７に移行する。
【００９０】
一方、マッチング率が「０」でない場合（ステップＳ９０３：Ｎｏ）、検出部５０２により、選択された車両データのマッチング率が閾値ａ未満か否かを判断する（ステップＳ９０５）。ここで、マッチング率が閾値ａ以上の場合（ステップＳ９０５：Ｎｏ）、ステップＳ９０７に移行する。
【００９１】
一方、マッチング率が閾値ａ未満の場合（ステップＳ９０５：Ｙｅｓ）、検出部５０２により、選択された車両データの第２フラグにフラグＢを設定する（ステップＳ９０６）。そして、検出部５０２により、地点Ｓｉの車両データの中から選択されていない未選択の車両データがあるか否かを判断する（ステップＳ９０７）。
【００９２】
ここで、未選択の車両データがある場合（ステップＳ９０７：Ｙｅｓ）、ステップＳ９０２に戻る。一方、未選択の車両データがない場合（ステップＳ９０７：Ｎｏ）、ｉをインクリメントして（ステップＳ９０８）、「ｉ＞ｎ」か否かを判断する（ステップＳ９０９）。
【００９３】
ここで、「ｉ≦ｎ」の場合（ステップＳ９０９：Ｎｏ）、ステップＳ９０２に戻る。一方、「ｉ＞ｎ」の場合（ステップＳ９０９：Ｙｅｓ）、図１０に示すステップＳ１００１に移行する。
【００９４】
図１０のフローチャートにおいて、まず、「ｉ＝１」とし（ステップＳ１００１）、検出部５０２により、車両データテーブル４００を参照して、地点Ｓｉの車両データの中からフラグＢが設定された車両データを選択する（ステップＳ１００２）。このあと、検出部５０２により、地点Ｓｉの車両データの中から、選択された車両データの直近かつフラグＢが未設定の前後の車両データを検出する（ステップＳ１００３）。
【００９５】
このあと、検出部５０２により、車両データが検出されたか否かを判断し（ステップＳ１００４）、非検出の場合（ステップＳ１００４：Ｎｏ）、ステップＳ１００９に移行する。一方、車両データが検出された場合（ステップＳ１００４：Ｙｅｓ）、検出された車両データの撮影時刻が、選択された車両データの撮影時刻の一定時間Ｔ内か否かを判断する（ステップＳ１００５）。
【００９６】
ここで、一定時間Ｔ外の場合（ステップＳ１００５：Ｎｏ）、ステップＳ１００９に移行する。一方、一定時間Ｔ内の場合（ステップＳ１００５：Ｙｅｓ）、判定部５０３により、選択された車両データのアイリス値と検出された車両データのアイリス値との差分が範囲ｃ内か否を判定する（ステップＳ１００６）。
【００９７】
ここで、範囲ｃ外の場合（ステップＳ１００６：Ｎｏ）、ステップＳ１００９に移行する。一方、範囲ｃ内の場合（ステップＳ１００６：Ｙｅｓ）、判定部５０３により、選択された車両データのシャッタースピードと検出された車両データのシャッタースピードとが同一か否かを判断する（ステップＳ１００７）。
【００９８】
ここで、シャッタースピードが異なる場合（ステップＳ１００７：Ｎｏ）、ステップＳ１００９に移行する。一方、シャッタースピードが同一の場合（ステップＳ１００７：Ｙｅｓ）、判定部５０３により、選択された車両データの第１フラグにフラグＡを設定する（ステップＳ１００８）。そして、検出部５０２により、地点Ｓｉの車両データの中から選択されていないフラグＢが設定された未選択の車両データがあるか否かを判断する（ステップＳ１００９）。
【００９９】
ここで、未選択の車両データがある場合（ステップＳ１００９：Ｙｅｓ）、ステップＳ１００２に戻る。一方、未選択の車両データがない場合（ステップＳ１００９：Ｎｏ）、ｉをインクリメントして（ステップＳ１０１０）、「ｉ＞ｎ」か否かを判断する（ステップＳ１０１１）。
【０１００】
ここで、「ｉ≦ｎ」の場合（ステップＳ１０１１：Ｎｏ）、ステップＳ１００２に戻る。一方、「ｉ＞ｎ」の場合（ステップＳ１０１１：Ｙｅｓ）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。なお、ステップＳ１００２において、地点Ｓｉの車両データの中にフラグＢが設定された車両データが存在しない場合はステップＳ１０１０に移行することにしてもよい。
【０１０１】
これにより、撮影カメラ２０２により撮影された画像から得られる文字パターンのマッチング率が低い車両のうち、文字パターンが不鮮明な車両を特定できる。
【０１０２】
＜報知処理手順＞
つぎに、車両監視装置２０１の報知処理手順について説明する。図１１は、車両監視装置の報知処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。ただし、「撮影カメラ２０２−ｉ」が設置された地点を「地点Ｓｉ」と表記する（ｉ＝１，２，…，ｎ）。
【０１０３】
図１１のフローチャートにおいて、まず、計数部５０５により、「ｉ＝１」とし（ステップＳ１１０１）、車両データテーブル４００を参照して、特定期間Ｘの地点Ｓｉの車両データ群を特定する（ステップＳ１１０２）。このあと、計数部５０５により、特定された車両データ群のうちフラグＣが設定されている車両データを計数する（ステップＳ１１０３）。そして、判定部５０３により、特定期間Ｘ内の車両データの総数に対する計数結果の割合が閾値ｅ以上か否かを判定する（ステップＳ１１０４）。
【０１０４】
ここで、閾値ｅ以上の場合（ステップＳ１１０４：Ｙｅｓ）、作成部５０６により、地点Ｓｉに設置された撮影カメラ２０２−ｉに関するメジャーアラームを作成する（ステップＳ１１０５）。そして、出力部５０７により、作成されたメジャーアラームを出力して（ステップＳ１１０６）、ステップＳ１１１１に移行する。
【０１０５】
一方、ステップＳ１１０４において、閾値ｅ未満の場合（ステップＳ１１０４：Ｎｏ）、計数部５０５により、特定された車両データ群のうちフラグＢが設定されている車両データを計数する（ステップＳ１１０７）。そして、判定部５０３により、特定期間Ｘ内の車両データの総数に対する計数結果の割合が閾値ｆ以上か否かを判定する（ステップＳ１１０８）。
【０１０６】
ここで、閾値ｆ未満の場合（ステップＳ１１０８：Ｎｏ）、ステップＳ１１１１に移行する。一方、閾値ｆ以上の場合（ステップＳ１１０８：Ｙｅｓ）、作成部５０６により、地点Ｓｉに設置された撮影カメラ２０２−ｉに関するマイナーアラームを作成する（ステップＳ１１０９）。そして、出力部５０７により、作成されたマイナーアラームを出力する（ステップＳ１１１０）。
【０１０７】
このあと、計数部５０５により、ｉをインクリメントして（ステップＳ１１１１）、「ｉ＞ｎ」か否かを判断する（ステップＳ１１１２）。ここで、「ｉ≦ｎ」の場合（ステップＳ１１１２：Ｎｏ）、ステップＳ１１０２に戻る。一方、「ｉ＞ｎ」の場合（ステップＳ１１１２：Ｙｅｓ）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１０８】
なお、ステップＳ１１０７において、計数部５０５により、車両データ群のうち、フラグＢが設定され、かつ、フラグＡが非設定の車両データを計数することにしてもよい。
【０１０９】
これにより、撮影カメラ２０２の汚れが進行していることを管理者に警告することができる。また、撮影カメラ２０２が汚れている、または撮影カメラ２０２が故障していることを管理者に警告することができる。
【０１１０】
なお、図１１に示した報知処理手順は、たとえば、定期的（１時間ごと、１日ごと）に実行することにしてもよい。そして、たとえば、単位時間当たりのフラグＢ、Ｃの割合が前回測定時と比較して増加傾向にある場合あるいは極端に増加している場合は、急激な認識性能の低下と判断してメジャーアラームを管理者に提示し、目視による運用に切り替えることにしてもよい。
【０１１１】
図１２は、車両監視装置の報知処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。図１２のフローチャートにおいて、まず、計数部５０５により、車両データテーブル４００を参照して、特定期間Ｘの地点Ｓ１〜Ｓｎの車両データ群を特定する（ステップＳ１２０１）。
【０１１２】
このあと、計数部５０５により、特定された車両データ群のうちフラグＡが設定されている任意の車両データを選択する（ステップＳ１２０２）。そして、計数部５０５により、文字パターンが選択された車両データと同一かつフラグＡが設定された車両データを計数する（ステップＳ１２０３）。
【０１１３】
つぎに、判定部５０３により、計数された計数結果が閾値ｇ以上か否かを判定する（ステップＳ１２０４）。ここで、閾値ｇ未満の場合（ステップＳ１２０４：Ｎｏ）、ステップＳ１２０７に移行する。一方、閾値ｇ以上の場合（ステップＳ１２０４：Ｙｅｓ）、作成部５０６により、文字パターンの一部または全部が定常的に不鮮明であることを示す確認画面を作成する（ステップＳ１２０５）。
【０１１４】
そして、出力部５０７により、作成された確認画面を出力する（ステップＳ１２０６）。このあと、計数部５０５により、特定された車両データ群のうちフラグＡが設定されている未選択の車両データがあるか否かを判断する（ステップＳ１２０７）。
【０１１５】
ここで、未選択の車両データがある場合（ステップＳ１２０７：Ｙｅｓ）、ステップＳ１２０２に戻る。一方、未選択の車両データがない場合（ステップＳ１２０７：Ｎｏ）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１１６】
これにより、文字パターンの一部または全部が定常的に不鮮明である車両の文字パターンを管理者に提示することができる。
【０１１７】
（認識装置の認識処理手順）
つぎに、認識装置２０３の認識処理手順について説明する。図１３は、認識装置の認識処理手順の一例を示す説明図である。図１３のフローチャートにおいて、まず、認識装置２０３により、走行中の車両を撮影した画像を撮影カメラ２０２から取得したか否かを判断する（ステップＳ１３０１）。
【０１１８】
ここで、画像を取得するのを待って（ステップＳ１３０１：Ｎｏ）、取得した場合（ステップＳ１３０１：Ｙｅｓ）、認識装置２０３により、取得した画像を用いて認識処理を実行する（ステップＳ１３０２）。なお、取得した画像には、撮影時における撮影カメラ２０２の撮影条件が付与されている。
【０１１９】
このあと、認識装置２０３により、取得した画像を圧縮する（ステップＳ１３０３）。そして、認識装置２０３により、認識結果に基づいて車両データを作成し（ステップＳ１３０４）、作成された車両データを車両監視装置２０１に送信して（ステップＳ１３０５）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。なお、車両データには、圧縮された画像が添付されている。
【０１２０】
なお、車両監視装置２０１は、撮影カメラ２０２から取得した画像を受信し、認識装置２０３において行われる認識処理を認識装置２０３側で行うこととしてもよい。
【０１２１】
以上説明したように、本開示技術によれば、撮影カメラ２０２により撮影された画像から得られる文字パターンのマッチング率から文字パターンが不鮮明な車両を絞り込み、撮影カメラ２０２の撮影条件から文字パターンが不鮮明な車両を特定できる。
【０１２２】
また、本開示技術によれば、各車両の撮影時における撮影カメラ２０２のアイリス値から撮影条件を判断することができる。
【０１２３】
また、本開示技術によれば、各車両の撮影時における撮影カメラ２０２のシャッタースピードから撮影条件を判断することができる。
【０１２４】
また、本開示技術によれば、撮影カメラ２０２により撮影された画像全体の平均輝度と該画像内の文字パターン領域の平均輝度とから文字パターンが不鮮明な車両を絞り込むことができる。これにより、認識装置２０３における画像を解析して文字パターンのマッチング率を求める処理が不要となる。
【０１２５】
また、本開示技術によれば、特定期間Ｘ内でのマッチング率の低い車両の割合から撮影カメラ２０２の汚れの進行度を判断して警告情報（マイナーアラーム）を報知することができる。これにより、従来のように、車両の文字パターン領域自体の汚れを撮影カメラ２０２の汚れと誤認して、撮影カメラ２０２の清掃にかかる負担の増加を招くことなく、適切な時期での撮影カメラ２０２の清掃作業が可能となり、認識性能の低下を防ぐことができる。
【０１２６】
また、本開示技術によれば、特定期間Ｘ内での文字パターンを認識不能な車両の割合から撮影カメラ２０２の汚れまたは撮影カメラ２０２の故障を判断して警告情報（メジャーアラーム）を報知することができる。これにより、撮影カメラ２０２の急激な汚れや故障に迅速に対応することが可能となり、認識性能の低下を防ぐことができる。
【０１２７】
また、本開示技術によれば、特定期間Ｘ内での文字パターンが不鮮明であると判断された回数を車両ごとに計数することにより、定常的に文字パターンが不鮮明な車両を特定して確認情報を報知することができる。
【０１２８】
また、本開示技術によれば、確認情報とともに文字パターン領域の画像を時系列に提示することにより、汚れの進行状況や有色系カバーの装着をユーザが目視で確認できる。
【０１２９】
なお、本実施の形態で説明した車両監視方法は、予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等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本車両監視プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本車両監視プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
【０１３０】
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１３１】
（付記１）所定の地点に設置されたカメラにより撮影された画像を解析して認識される、車両の文字パターン内の文字列に含まれる文字の形状のテンプレートに対するマッチング率と、前記画像の撮影時刻とを含む車両データを複数取得する取得手段と、
前記複数の車両データから、前記マッチング率が所定の第１の閾値未満である第１車両データを検出する第１の検出手段と、
前記複数の車両データから、前記マッチング率が所定の第２の閾値以上でかつ前記撮影時刻が前記第１車両データの前記撮影時刻から一定時間内である第２車両データを検出する第２の検出手段と、
前記第２の検出手段により前記第２車両データが検出された場合、前記第１車両データを出力対象車両データとして決定する決定手段と、
前記出力対象車両データに対応する車両の情報を所定の装置に対して出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする車両監視装置。
【０１３２】
（付記２）前記車両データには、当該車両データに対応する前記画像の撮影条件を示す値が含まれており、
前記第１の検出手段により検出された前記第１車両データの前記撮影条件を示す値の、前記第２の検出手段により検出された前記第２車両データの前記撮影条件を示す値との差分が所定範囲内か否かを判定する判定手段を備え、
前記決定手段は、前記判定手段により前記差分が所定範囲内であると判定された前記第１車両データのみを前記出力対象車両データとして決定することを特徴とする付記１に記載の車両監視装置。
【０１３３】
（付記３）前記判定手段は、前記第１車両データに含まれる前記カメラの絞り度合と、前記第２車両データに含まれる前記カメラの絞り度合との差分が所定範囲内であるか否かを判定し、
前記決定手段は、
前記判定手段により前記所定範囲内であると判定された前記第１車両データのみを前記出力対象車両データとして決定することを特徴とする付記２に記載の車両監視装置。
【０１３４】
（付記４）前記判定手段は、前記第１車両データに含まれる前記カメラのシャッタースピードと、前記第２車両データに含まれる前記カメラのシャッタースピードとが同一か否かを判定し、
前記決定手段は、前記判定手段によってシャッタースピードが同一と判定された前記第１車両データのみを前記出力対象車両データとして決定することを特徴とする付記２または３に記載の車両監視装置。
【０１３５】
（付記５）前記車両データは、前記画像全体での平均輝度および文字パターン領域での平均輝度を含んでおり、
前記第１の検出手段は、前記複数の車両データから、前記画像全体での平均輝度が所定の閾値以上でかつ前記文字パターン領域の平均輝度が前記閾値未満となる第１車両データを検出することを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の車両監視装置。
【０１３６】
（付記６）所定の地点に設置されたカメラにより撮影された画像を解析して認識される、車両の文字パターン内の文字列と、当該文字列に含まれる文字の形状のテンプレートに対するマッチング率と、前記画像の撮影時刻と、を含む車両データを複数取得する取得手段と、
前記複数の車両データから、前記マッチング率が所定の第１の閾値未満である第１車両データを検出する検出手段と、
前記撮影時刻が特定期間内である前記第１車両データの数を、前記文字列ごとに計数する計数手段と、
前記計数手段によって計数された前記第１車両データの数が所定の第２の閾値以上か否かを前記文字列ごとに判定する判定手段と、
前記判定手段によって前記第２の閾値以上と判定された前記文字列がある場合、当該文字列に対応する前記第１車両データを出力対象車両データとして決定する決定手段と、
前記出力対象車両データに対応する車両の情報を所定の装置に対して出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする車両監視装置。
【０１３７】
（付記７）前記複数の車両データには、当該各車両データに対応する前記画像を撮影したカメラの識別子が含まれており、
特定のカメラの前記識別子を含みかつ前記撮影時刻が特定期間内である複数の前記車両データからなる車両データ群に含まれる全車両データの数と、当該車両データ群に含まれる前記第１車両データの数とを計数する第２の計数手段と、
前記第２の計数手段により計数された前記全車両データの数に対する当該第２の計数手段により計数された前記第１車両データの数の割合が所定の第３の閾値以上か否かを判定する第２の判定手段と、を備え、
前記出力手段は、前記第２の判定手段によって前記第３の閾値以上と判定された場合に、前記特定のカメラの識別子に対応するカメラの情報を出力することを特徴とする付記１〜６のいずれか一つに記載の車両監視装置。
【０１３８】
（付記８）前記複数の車両データには、当該各車両データに対応する前記画像を撮影したカメラの識別子が含まれており、
前記複数の車両データから、前記文字列が認識不能である第３車両データを検出する第３の検出手段と、
特定のカメラの前記識別子を含みかつ前記撮影時刻が特定期間内である複数の前記車両データからなる車両データ群に含まれる全車両データの数と、当該車両データ群に含まれる前記第３車両データの数とを計数する第３の計数手段と、
前記第３の計数手段により計数された前記全車両データの数に対する当該第３の計数手段により計数された前記第３車両データの数の割合が所定の第４の閾値以上か否かを判定する第３の判定手段と、を備え、
前記出力手段は、前記の第３の判定手段によって前記第４の閾値以上と判定された場合に、前記特定のカメラの識別子に対応するカメラの情報を出力することを特徴とする付記１〜７のいずれか一つに記載の車両監視装置。
【０１３９】
（付記９）コンピュータを、
所定の地点に設置されたカメラにより撮影された画像を解析して認識される、車両の文字パターン内の文字列に含まれる文字の形状のテンプレートに対するマッチング率と、前記画像の撮影時刻とを含む車両データを複数取得する取得手段、
前記複数の車両データから、前記マッチング率が所定の第１の閾値未満である第１車両データを検出する第１の検出手段、
前記複数の車両データから、前記マッチング率が所定の第２の閾値以上でかつ前記撮影時刻が前記第１車両データの前記撮影時刻から一定時間内である第２車両データを検出する第２の検出手段、
前記第２の検出手段により前記第２車両データが検出された場合、前記第１車両データを出力対象車両データとして決定する決定手段、
前記出力対象車両データに対応する車両の情報を所定の装置に対して出力する出力手段、
として機能させることを特徴とする車両監視プログラム。
【符号の説明】
【０１４０】
２００ 車両監視システム
２０１ 車両監視装置
２０２，２０２−１〜２０２−ｎ，Ｃ 撮影カメラ
２０３，２０３−１〜２０３−ｎ 認識装置
５０１ 取得部
５０２ 検出部
５０３ 判定部
５０４ 決定部
５０５ 計数部
５０６ 作成部
５０７ 出力部
【技術分野】
【０００１】
本開示技術は、車両を監視する車両監視装置、および車両監視プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、自動車、自動二輪車などの車両の外面の所定の領域には、各車両を一意に特定する文字パターン（たとえば、自動車登録番号標）が付与されている。したがって、車両の文字パターンを自動認識して、有料道路の料金支払所の自動化や駐車場の駐車車両が契約者のものであるか否かの判定、さらには盗難車両や逃走車両の検出などを実現する各種システムが提案されている。
【０００３】
通常、文字パターンの認識は、各地に点在する撮影カメラにより撮影した画像を用いて行われる。このため、撮影カメラの前面カバーの汚れ（またはレンズ）による認識性能の低下が問題となっていた。また、汚れは被写体である車両にも存在するため、撮影カメラに起因した汚れか、車両の文字パターンを付与した領域（以下、「文字パターン領域」という）自体の汚れ（あるいは、有色系カバー装着）かの判断が必要であった。
【０００４】
従来においては、車両の文字パターン領域の画像を用いて当該文字パターンを認識して、ピントのボケ状態を定量化し、フォーカス調整を行う技術が開示されている（たとえば、下記特許文献１参照。）。また、車両に搭載されたカメラの汚れを映像の質の劣化により検出し、モニタに表示して運転者に報知する技術がある（たとえば、下記特許文献２参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−２３５９２１号公報
【特許文献２】特開２０００−６７３７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した従来技術では、文字パターンの認識性能の低下要因が、車両の文字パターン領域自体の汚れ（あるいは、有色系カバー装着）であることを判定することができないという問題がある。
【０００７】
本開示技術は、上述した従来技術による問題点を解消するため、文字パターン領域が汚れている車両または有色系カバーを装着している車両を検出することができる車両監視装置、および車両監視プログラム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】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本開示技術は、所定の地点に設置されたカメラにより撮影された画像を解析して認識される、車両の文字パターン内の文字列に含まれる文字の形状のテンプレートに対するマッチング率と、前記画像の撮影時刻とを含む車両データを複数取得し、前記複数の車両データから、前記マッチング率が所定の第１の閾値未満である第１車両データを検出し、前記複数の車両データから、前記マッチング率が所定の第２の閾値以上でかつ前記撮影時刻が前記第１車両データの前記撮影時刻から一定時間内である第２車両データを検出し、前記第２車両データが検出された場合、前記第１車両データを出力対象車両データとして決定し、前記出力対象車両データに対応する車両の情報を所定の装置に対して出力することを特徴とする。
【０００９】
本開示技術によれば、カメラにより撮影された画像から得られる文字列のマッチング率と、カメラの撮影時刻とを用いて、文字パターン領域が汚れている車両を特定することができる。
【発明の効果】
【００１０】
本車両監視装置、および車両監視プログラムによれば、文字パターン領域が汚れているまたは有色系カバーを装着している車両を特定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本車両監視手法の概要を示す説明図である。
【図２】実施の形態にかかる車両監視システムのシステム構成図である。
【図３】実施の形態にかかる車両監視装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図４】車両データテーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。
【図５】車両監視装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図６】メジャーアラームの一例を示す説明図である。
【図７】マイナーアラームの一例を示す説明図である。
【図８】確認画面の一例を示す説明図である。
【図９】車両監視装置の車両監視処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図１０】車両監視装置の車両監視処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。
【図１１】車両監視装置の報知処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図１２】車両監視装置の報知処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。
【図１３】認識装置の認識処理手順の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる車両監視装置、および車両監視プログラムの好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００１３】
（本車両監視手法の概要）
まず、本車両監視手法の概要について説明する。図１は、本車両監視手法の概要を示す説明図である。図１において、ある地点に設置された撮影カメラＣにより撮影された車両１０１〜１０３の文字パターン領域（たとえば、ナンバープレート）の画像１０４〜１０６が示されている。なお、車両１０２，１０３は、画像１０１の撮影時刻の一定時間内に撮影地点を通過した車両１０１の前後の車両である。
【００１４】
また、画像１０４〜１０６は、同一の撮影条件（撮影カメラＣのアイリス値、シャッタースピードなど）で撮影されたものである。なお、撮影条件についての詳細な説明は後述する。また、画像１０４〜１０６内のハッチング部分は、砂や泥などの付着により汚れている領域を表わしている。
【００１５】
ここで、既存の認識手法により認識された画像１０４の文字列のマッチング率は５０［％］である。マッチング率は、文字パターン領域内の文字列に含まれる文字の形状のテンプレートに対する認識率（類似度）である。また、画像１０５の文字列のマッチング率は８０［％］である。また、画像１０６の文字列のマッチング率は９５［％］である。なお、ここでは車両１０１の文字パターン領域の汚れにより、画像１０４の文字列のマッチング率が低下していることを想定する。
【００１６】
一般に、パターンマッチングなどの画像処理により得られる認識結果は、日照変化などの影響により同一車両であっても異なる場合がある。具体的には、たとえば、急激な日照変化により撮影カメラＣのアイリス値の絞りが追従しきれない場合などには、文字列のマッチング率が低下する傾向にある。
【００１７】
すなわち、画像１０４の文字列のマッチング率の低下は、文字パターン領域の汚れや撮影カメラＣの汚れのほか、急激な日照変化によるものである可能性がある。それ故に、画像１０４の認識結果だけでは、文字列のマッチング率を低下させている要因を一意に特定することができない。
【００１８】
そこで、本車両監視手法では、車両１０１の撮影条件と、車両１０１の前後に通過した車両１０２，１０３の撮影条件とを比較する。ただし、車両１０２，１０３は、文字列のマッチング率が高い車両である。そして、本車両監視手法では、たとえば、車両１０１〜１０３の撮影条件が同一であった場合に、車両１０１の文字パターン領域が汚れていると判断する。
【００１９】
これにより、画像１０４の文字列のマッチング率の低下が、急激な日照変化によるものである可能性を排除することができる。また、画像１０５，１０６の文字列のマッチング率はともに高いため、撮影カメラＣの汚れの可能性を排除することができる。この結果、画像１０４の文字列のマッチング率の低下は、車両１０１の文字パターン領域の汚れ（あるいは、有色系カバー装着）であると判断することができる。
【００２０】
（車両監視システムのシステム構成）
つぎに、実施の形態にかかる車両監視システムのシステム構成について説明する。図２は、実施の形態にかかる車両監視システムのシステム構成図である。図２において、車両監視システム２００は、車両監視装置２０１と、撮影カメラ２０２−１〜２０２−ｎと、認識装置２０３−１〜２０３−ｎと、を含む構成である。また、車両監視システム２００において、車両監視装置２０１、撮影カメラ２０２−１〜２０２−ｎおよび認識装置２０３−１〜２０３−ｎは、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワーク２１０を介して通信可能に接続されている。
【００２１】
車両監視装置２０１は、走行中の車両を撮影した画像を解析して得られる文字パターンを用いて車両を監視する機能を有する。また、車両監視装置２０１は、各地に点在する撮影カメラ２０２−１〜２０２−ｎに関する各種情報を出力する機能を有する。
【００２２】
撮影カメラ２０２−１〜２０２−ｎは、各地の道路上に設置されており、日照変化や被写体速度に応じて撮影条件を自律的に変化させて車両を撮影する機能を有する。また、撮影カメラ２０２−１〜２０２−ｎは、撮影した画像を認識装置２０３−１〜２０３−ｎに送信する機能を有する。
【００２３】
認識装置２０３−１〜２０３−ｎは、撮影カメラ２０２−１〜２０２−ｎと１対１で設けられており、撮影カメラ２０２−１〜２０２−ｎにより撮影された画像を解析する機能を有する。具体的には、認識装置２０３−１〜２０３−ｎは、画像から車両が有する文字パターン領域を抽出して、文字パターンの認識処理を行なう。
【００２４】
文字パターンの認識手法としては、たとえば、文字の形状と、予め記憶されたテンプレート文字の形状とを比較してマッチング率を求める手法を用いることができる。このとき、認識装置２０３−１〜２０３−ｎは、文字パターンに含まれる文字ごとのマッチング率の平均値を求めることにしてもよい。ただし、認識手法は任意であり、ここで説明した手法に限らない。
【００２５】
また、認識装置２０３−１〜２０３−ｎは、画像の平均輝度を算出する機能を有する。ここで、輝度とは、色の濃淡を数値化して表わす指標値であり、たとえば、画素ごとのＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の画素値を足し合わせた値である。なお、特定の色を強調させたい場合には、その色の画素値を定数倍（たとえば、３倍）して、他の色の画素値と足し合わせることにしてもよい。
【００２６】
また、認識装置２０３−１〜２０３−ｎは、画像、撮影時刻、認識結果（文字パターン、マッチング率を含む）および輝度情報を含む車両データを車両監視装置２０１に送信する機能を有する。なお、画像は、圧縮して送信することにしてもよい。
【００２７】
（車両監視装置のハードウェア構成）
図３は、実施の形態にかかる車両監視装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図３において、車両監視装置２０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ‐Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３０３と、磁気ディスクドライブ３０４と、磁気ディスク３０５と、光ディスクドライブ３０６と、光ディスク３０７と、ディスプレイ３０８と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０９と、キーボード３１０と、マウス３１１と、スキャナ３１２と、プリンタ３１３と、を備えている。また、各構成部はバス３００によってそれぞれ接続されている。
【００２８】
ここで、ＣＰＵ３０１は、車両監視装置２０１の全体の制御を司る。ＲＯＭ３０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。磁気ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって磁気ディスク３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。磁気ディスク３０５は、磁気ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。
【００２９】
光ディスクドライブ３０６は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって光ディスク３０７に対するデータのリード／ライトを制御する。光ディスク３０７は、光ディスクドライブ３０６の制御で書き込まれたデータを記憶したり、光ディスク３０７に記憶されたデータをコンピュータに読み取らせたりする。
【００３０】
ディスプレイ３０８は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ３０８は、たとえば、ＣＲＴ、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。
【００３１】
インターフェース（以下、「Ｉ／Ｆ」と略する。）３０９は、通信回線を通じてＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットなどのネットワーク３１４に接続され、このネットワーク３１４を介して他の装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ３０９は、ネットワーク３１４と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ３０９には、たとえばモデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【００３２】
キーボード３１０は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力を行う。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス３１１は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などを行う。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。
【００３３】
スキャナ３１２は、画像を光学的に読み取り、車両監視装置２０１内に画像データを取り込む。なお、スキャナ３１２は、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅａｄｅｒ）機能を持たせてもよい。また、プリンタ３１３は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ３１３には、たとえば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。
【００３４】
なお、ここでは車両監視装置２０１のハードウェア構成について説明したが、撮影カメラ２０２−１〜２０２−ｎおよび認識装置２０３−１〜２０３−ｎについても同様のハードウェア構成によって実現できる。以降、特に指定する場合を除いて、撮影カメラ２０２−１〜２０２−ｎを「撮影カメラ２０２」と表記し、認識装置２０３−１〜２０３−ｎを「認識装置２０３」と表記する。
【００３５】
（車両データテーブルの記憶内容）
つぎに、車両監視装置２０１が用いる車両データテーブルについて説明する。図４は、車両データテーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。図４において、車両データテーブル４００は、地点ＩＤ、撮影時刻、文字パターン、マッチング率、アイリス値、シャッタースピード、文字パターン平均輝度、全体平均輝度、第１フラグおよび第２フラグのフィールドを有する。各フィールドに情報を設定することで、車両データがレコードとして記憶されている。
【００３６】
ここで、地点ＩＤとは、各地に点在する撮影カメラ２０２の設置地点を識別する識別子である。撮影時刻とは、撮影カメラ２０２により車両が撮影された時刻である。文字パターンとは、車両が有する文字パターン領域内の文字列である。マッチング率とは、文字パターンと文字テンプレートとの類似度を表わす指標値である。マッチング率が高いほど、文字テンプレートとの類似度が高く、文字パターン領域内の文字列が鮮明であることを示す。
【００３７】
アイリス値とは、撮影カメラ２０２のレンズの絞り度合（たとえば、焦点開口径）を示す指標値である。アイリス値が高いほど焦点深度が深くなる。シャッタースピードとは、感光体に対して光を当てる時間（たとえば、１／２０００〜１［秒］）である。文字パターン平均輝度とは、画像内の文字パターン領域の平均輝度である。全体平均輝度とは、画像全体の平均輝度である。
【００３８】
第１および第２フラグとは、文字パターンのマッチング率の低下要因を判断するためのフラグである。なお、第１および第２フラグについての説明は後述する。車両データテーブル４００は、図３に示したＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００３９】
ここで、車両データＤ１を例に挙げると、撮影時刻は「３月１４日１０時５５分１２秒」、文字パターンは「１２３４」、マッチング率は「９０［％］」、アイリス値は「８０」、シャッタースピードは「１／１０００［秒］」である。また、文字パターン平均輝度は「１２０」、全体平均輝度は「１８０」、第１および第２フラグは未設定である。
【００４０】
（車両監視装置の機能的構成）
つぎに、車両監視装置２０１の機能的構成について説明する。図５は、車両監視装置の機能的構成を示すブロック図である。図５において、車両監視装置２０１は、取得部５０１と、検出部５０２と、判定部５０３と、決定部５０４と、計数部５０５と、作成部５０６と、出力部５０７と、を含む構成である。この制御部となる機能（取得部５０１〜出力部５０７）は、具体的には、たとえば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ３０９により、その機能を実現する。
【００４１】
取得部５０１は、車両データを取得する機能を有する。ここで、車両データとは、撮影カメラ２０１により撮影された画像を解析して得られる車両の文字パターン領域内の文字パターンの認識結果と画像が撮影された撮影条件および撮影時刻とを含む情報である。まは、認識結果とは、たとえば、車両の文字パターン内の文字列に含まれる文字の形状のテンプレートに対するマッチング率を特定する情報である。すなわち、車両データは、たとえば、図４に示した車両データＤ１〜Ｄｋである。
【００４２】
具体的には、たとえば、取得部５０１が、ネットワーク２１０を介して認識装置２０３から車両データを取得する。また、取得部５０１が、図３に示したキーボード３１０やマウス３１１をユーザが操作することで入力された車両データを取得してもよい。なお、取得された車両データは、たとえば、車両データテーブル４００（図４参照）に時系列に記憶される。また、車両データには、撮影カメラ２０１により撮影された画像が添付されていてもよい。
【００４３】
検出部５０２は、取得された複数の車両データから、認識結果から特定されるマッチング率が所定の閾値ａ未満となる第１車両データを検出する機能を有する。ここで、閾値ａは、任意に設定可能であり、たとえば、マッチング率が閾値ａを下回ると文字パターンの認識性能が低下していると判断できる値に設定される。なお、閾値ａは、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００４４】
具体的には、たとえば、検出部５０２が、車両データテーブル４００を参照して、マッチング率が閾値ａ未満（たとえば、ａ＝７０）の車両データＤ３を検出する。なお、第１車両データが検出されると、車両データテーブル４００内の該当レコードの第２フラグのフィールドにフラグＢが設定される。これにより、何らかの不具合によりマッチング率が低下している車両の車両データを検出することができる。
【００４５】
また、検出部５０２は、複数の車両データから、画像全体での平均輝度が所定の閾値ｂ以上でかつ文字パターン領域の平均輝度が閾値ｂ未満となる第１車両データを検出することにしてもよい。ここで、閾値ｂは任意に設定可能である。なお、閾値ｂは、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００４６】
ここで一例として「閾値ｂ：ｂ＝１００」とする。この場合、検出部５０２が、たとえば、車両データテーブル４００を参照して、全体平均輝度が１００以上でかつ文字パターン平均輝度が１００未満となる車両データＤ３を検出する。これにより、画像全体に比べて文字パターン領域の平均輝度が低い車両の車両データを検出することができる。
【００４７】
また、検出部５０２は、複数の車両データから、マッチング率が閾値ａ’以上でかつ撮影時刻が第１車両データの撮影時刻から一定時間Ｔ内の第２車両データを検出する機能を有する。ここで、閾値ａ’は任意に設定可能であり、たとえば、マッチング率が閾値ａ’を下回ると文字パターンの認識性能が低下していると判断できる値に設定される。なお、閾値ａ’は、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。以下の説明では、「閾値ａ’＝閾値ａ」とする。
【００４８】
また、第２車両データの検出対象となる複数の車両データは、たとえば、第１車両データに対応する画像を撮影した撮影カメラ２０２により撮影された画像に対応する車両データである。すなわち、第１および第２車両データに対応する画像は、同一地点ＩＤの撮影カメラ２０２により撮影されたものである。
【００４９】
また、一定時間Ｔは、任意に設定可能である。たとえば、一定時間Ｔは、日照変化の変動が少ない期間、すなわち、撮影カメラ２０２の撮影条件の変化が少ない期間に設定される。なお、一定時間Ｔは、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００５０】
具体的には、たとえば、検出部５０２が、マッチング率が閾値ａ以上でかつ車両データＤ３の撮影時刻から一定時間Ｔ内（Ｔ＝３０［分］）で直近の前後の車両データＤ２，Ｄ４を検出する。なお、検出された第２車両データは、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶される。
【００５１】
決定部５０４は、第２車両データが検出された場合、第１車両データを出力対象車両データとして決定する機能を有する。ここで、出力対象車両とは、文字パターン領域の文字パターンの一部または全部が不鮮明である車両である。なお、文字パターンの一部または全部が不鮮明である状態とは、たとえば、文字パターン領域自体が汚れている、または、有色系カバーを装着している状態である。
【００５２】
すなわち、マッチング率が閾値ａ未満の第１車両データの画像撮影時刻から一定期間の間に、マッチング率が閾値ａ（＝ａ’）以上の第２車両データが存在する場合に、第１車両データにより特定される車両の文字パターンが不鮮明であると決定する。
【００５３】
出力部５０７は、出力対象車両データに対応する車両の情報を所定の装置に対して出力する機能を有する。具体的には、たとえば、出力部５０７が、文字パターンの一部または全部が不鮮明であると決定された車両を特定する情報として、当該車両の文字パターンを出力することにしてもよい。出力形式としては、たとえば、ディスプレイ３０８への表示、プリンタ３１３への印刷出力、Ｉ／Ｆ３０９による外部装置への送信がある。また、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶することとしてもよい。
【００５４】
判定部５０３は、第１車両データの撮影条件と、検出された第２車両データの撮影条件とが同一か否かを判定する機能を有する。ここで、撮影条件とは、撮影時における撮影カメラ２０２の絞り度合（以下、「アイリス値」という）、シャッタースピードなどである。
【００５５】
具体的には、たとえば、判定部５０３が、車両データＤ３のアイリス値「７９」と車両データＤ２，Ｄ４のアイリス値「８１」、「８０」とのそれぞれの差分が所定範囲ｃ以内か否かを判定してもよい。ここで、範囲ｃは、任意に設定可能であり、レンズの絞りに関する微調整程度の値が設定される。なお、範囲ｃは、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００５６】
ここで一例として「範囲ｃ：ｃ＝５」とすると、車両データＤ３のアイリス値と車両データＤ２，Ｄ４のアイリス値とのそれぞれの差分は「２」、「１」となる。したがって、判定部５０３が、車両データＤ３の撮影条件と、車両データＤ２，Ｄ４の撮影条件とがそれぞれ同一であると判定する。
【００５７】
また、判定部５０３が、車両データＤ３のシャッタースピード「１／１０００［秒］」と車両データＤ２，Ｄ４のシャッタースピード「１／１０００［秒］」とがそれぞれ同一（または、所定範囲内）か否かを判定してもよい。この場合、シャッタースピードは共通のため、判定部５０３が、車両データＤ３の撮影条件と、車両データＤ２，Ｄ４の撮影条件とがそれぞれ同一であると判定する。
【００５８】
なお、判定された判定結果は、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶される。具体的には、たとえば、撮影条件が同一と判定されると、車両データテーブル４００内の第１車両データの第１フラグのフィールドにフラグＡが設定される。
【００５９】
また、決定部５０４は、撮影条件が同一と判定された場合に、第１車両データを出力対象車両データとして決定することにしてもよい。すなわち、決定部５０４が、撮影条件が同一と判定された場合に、第１車両データから特定される車両の文字パターンの一部または全部が不鮮明であると決定する。
【００６０】
具体的には、たとえば、決定部５０４が、車両データテーブル４００を参照して、第１フラグにフラグＡが設定されている車両データＤ３を特定する。そして、決定部５０４が、特定された車両データＤ３から特定される車両の文字パターンの一部または全部が不鮮明であると決定する。なお、決定された決定結果は、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶される。
【００６１】
また、検出部５０２は、複数の車両データから、文字パターン領域内の文字パターンが認識不能である第３車両データを検出する機能を有する。ここで、第３車両データとは、たとえば、マッチング率が「０」または所定の閾値ｄ以下の車両データであり、文字パターンの一部または全部が認識不能な車両データである。
【００６２】
なお、閾値ｄは、任意に設定可能であり、たとえば、閾値ｄを下回ると文字パターンの一部または全部が認識不能となる値に設定される。なお、閾値ｄは、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００６３】
具体的には、たとえば、検出部５０２が、車両データテーブル４００を参照して、マッチング率が「０」の車両データを検出する。なお、第３車両データが検出されると、たとえば、車両データテーブル４００内の第３車両データの第２フラグのフィールドにフラグＣが設定される。
【００６４】
計数部５０５は、検出された検出結果に基づいて、特定期間Ｘ内の車両データ群のうち第３車両データを計数する機能を有する。ここで、特定期間Ｘは、任意に設定可能（たとえば、１時間、２４時間）である。なお、特定期間Ｘは、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００６５】
また、特定期間Ｘ内の車両データ群とは、同一の設置地点の撮影カメラ２０２により撮影された画像に対応する車両データである。なお、同一の設置地点の撮影カメラ２０２により撮影された画像に対応する車両データは、地点ＩＤにより識別できる。
【００６６】
具体的には、たとえば、計数部５０５が、車両データテーブル４００を参照して、特定期間Ｘ内（たとえば、１１時〜１４時までの３時間）の車両データの数を計数する。また、計数部５０５が、車両データテーブル４００を参照して、特定期間Ｘ内のフラグＣが設定された第３車両データ（たとえば、車両データＤ６）の数を計数する。なお、計数された計数結果は、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶される。
【００６７】
また、判定部５０３は、特定期間Ｘ内の車両データ群に対する第３車両データの計数結果の割合が所定の閾値ｅ以上か否かを判定する機能を有する。ここで、閾値ｅは、任意に設定可能（たとえば、３０％）であり、たとえば、閾値ｅを上回ると撮影カメラ２０２のレンズが汚れている、あるいは、撮影カメラ２０２が故障していると判断できる値に設定される。
【００６８】
具体的には、たとえば、判定部５０３が、計数された計数結果に基づいて、特定期間Ｘの車両データの総数に対する第３車両データの総数の割合を求めて、閾値ｅ以上か否かを判定する。なお、閾値ｅは、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００６９】
作成部５０６は、判定された判定結果に基づいて、撮影カメラ２０２に関する警告情報を作成する機能を有する。ただし、ここでの撮影カメラ２０２は、第３車両データに対応する画像を撮影した撮影カメラである。具体的には、たとえば、作成部５０６が、閾値ｅ以上と判定された場合、撮影カメラ２０２のレンズが汚れている、あるいは、撮影カメラ２０２が故障していることを示す警告情報を作成する。なお、作成された作成結果は、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶される。
【００７０】
また、出力部５０７は、撮影カメラ２０２の識別子（たとえば、地点ＩＤ）と対応付けて、作成された警告情報を出力する機能を有する。具体的には、たとえば、出力部５０７が、図６に示すメジャーアラーム６００をディスプレイ３０８に表示することにしてもよい。ここで、警告情報について説明する。
【００７１】
図６は、メジャーアラームの一例を示す説明図である。図６において、撮影カメラ２０２−１のレンズが汚れている、あるいは、撮影カメラ２０２−１が故障していることを示すメジャーアラーム６００がディスプレイ３０８に表示されている。
【００７２】
メジャーアラーム６００を車両監視システム２００の管理者などに提示することにより、撮影カメラ２０２の急激な汚れや故障に迅速に対応することが可能となり、認識性能の低下を防ぐことができる。なお、メジャーアラーム６００には、特定期間Ｘを提示することにしてもよい。これにより、特定期間Ｘ中の天候を確認することで、撮影カメラ２０２−１の汚れが天候の影響による一時的なものか否かを判断することができる。
【００７３】
また、計数部５０５は、検出された検出結果に基づいて、特定期間Ｘ内の車両データ群のうち第１車両データを計数する機能を有する。具体的には、たとえば、計数部５０５が、車両データテーブル４００を参照して、特定期間Ｘ内（たとえば、１１時〜１５時までの４時間）の車両データの数を計数する。また、計数部５０５が、車両データテーブル４００を参照して、特定期間Ｘ内のフラグＢが設定された第１車両データ（たとえば、車両データＤ３，Ｄ５，Ｄ８）の数を計数する。
【００７４】
また、判定部５０３は、特定期間Ｘ内の車両データ群に対する第１車両データの計数結果の割合が所定の閾値ｆ以上か否かを判定する機能を有する。ここで、閾値ｆは、任意に設定可能（たとえば、３０％）であり、たとえば、閾値ｆを上回ると撮影カメラ２０２に起因する汚れが進行していると判断できる値に設定される。
【００７５】
具体的には、たとえば、判定部５０３が、計数された計数結果に基づいて、特定期間Ｘの車両データの総数に対する第１車両データの総数の割合を求めて、閾値ｆ以上か否かを判定する。なお、閾値ｆは、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００７６】
また、作成部５０６は、閾値ｆ以上と判定された場合、撮影カメラ２０２に起因する汚れが存在しかつ汚れが進行していることを示す警告情報を作成する。具体的には、たとえば、図７に示すマイナーアラーム７００を警告情報として作成する。
【００７７】
なお、上述した特定期間Ｘ内の第１車両データの計数処理において、フラグＢが設定されている第１車両データのうち、フラグＡが設定されている第１車両データを計数対象から排除することにしてもよい。具体的には、たとえば、計数部５０５が、特定期間Ｘ（１１時〜１５時までの４時間）内のフラグＢが設定されている車両データＤ３，Ｄ５，Ｄ８のうち車両データＤ５のみを計数する。
【００７８】
これにより、マッチング率が低い（閾値ａ未満）車両のうち、文字パターン領域自体の汚れ（または、有色系カバー）によりマッチング率が低下している車両を排除することができる。その結果、撮影カメラ２０２の汚れによりマッチング率が低下している車両をより正確に計数することができる。
【００７９】
図７は、マイナーアラームの一例を示す説明図である。図７において、撮影カメラ２０２−１に起因する汚れが進行していることを報知するマイナーアラーム７００がディスプレイ３０８に表示されている。マイナーアラーム７００を車両監視システム２００の管理者などに提示することにより、適切な時期での撮影カメラ２０２の清掃作業が可能となり、認識性能の低下を防ぐことができる。
【００８０】
計数部５０５は、特定期間Ｘ内に文字パターンの一部または全部が不鮮明であると決定された回数（または、第１車両データの検出数）を文字パターンごとに計数する機能を有する。具体的には、たとえば、計数部５０５が、車両データテーブル４００を参照して、特定期間Ｘ内の車両データ群のうち、フラグＡ（または、フラグＢ）が設定されている車両データを文字パターンごとに計数する。
【００８１】
ここで一例として特定期間Ｘ内の車両データ群を車両データＤ１〜Ｄ９とする。この場合、計数部５０５が、文字パターン「３３４４」について、フラグＡが設定されている車両データを計数する。ここでは、計数結果は車両データＤ３，Ｄ８の「２」となる。ただし、母集団となる車両データ群は、同一地点のものであってもよく、また、複数地点のものであってもよい。なお、計数された計数結果は、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶される。
【００８２】
また、判定部５０３は、計数された計数結果が所定の閾値ｇ以上か否かを判定する機能を有する。ここで、閾値ｇは、任意に設定可能（たとえば、５［回］）であり、たとえば、閾値ｇを上回ると意図的に文字パターン領域内の文字パターンを隠蔽していると判断できる値に設定される。なお、閾値ｇは、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００８３】
また、決定部５０４は、計数結果が閾値ｇ以上と判定された文字パターンがある場合、当該文字パターンに対応する第１車両データを出力対象車両データとして決定する機能を有する。すなわち、決定部５０４が、計数結果が閾値ｇ以上の文字パターンの車両を、意図的に文字パターンを隠蔽している車両に決定する。この場合、たとえば、出力部５０７が、意図的に文字パターンを隠蔽している車両を特定する情報として、当該車両の文字パターンを出力することにしてもよい。
【００８４】
また、作成部５０６は、計数結果が閾値ｇ以上と判定された場合、文字パターンの一部または全部が定常的に不鮮明であることを示す情報を作成する機能を有する。具体的には、たとえば、作成部５０６が、図８に示す確認画面８００を作成する。
【００８５】
図８は、確認画面の一例を示す説明図である。図８において、文字パターンの一部または全部が定常的に不鮮明であることを示す確認画面８００がディスプレイ３０８に表示されている。また、確認画面８００には、文字パターン「３３４４」の車両を撮影した画像８０１，８０２が時系列に表示されている。
【００８６】
確認画面８００を車両監視システム２００の管理者などに提示することにより、定常的に文字パターンが不鮮明な車両を確認することができる。また、文字パターン領域の画像８０１，８０２を時系列に提示することにより、汚れの進行状況や犯罪目的に利用される可能性が高い有色系カバーを管理者が目視で確認できる。
【００８７】
（車両監視処理手順）
つぎに、車両監視装置２０１の車両監視処理手順について説明する。図９および図１０は、車両監視装置の車両監視処理手順の一例を示すフローチャートである。ただし、「撮影カメラ２０２−ｉ」が設置された地点を「地点Ｓｉ」と表記する（ｉ＝１，２，…，ｎ）。
【００８８】
図９のフローチャートにおいて、まず、検出部５０２により、「ｉ＝１」とし（ステップＳ９０１）、車両データテーブル４００を参照して、地点Ｓｉの車両データの中から任意の車両データを選択する（ステップＳ９０２）。このあと、検出部５０２により、選択された車両データのマッチング率が「０」か否かを判断する（ステップＳ９０３）。
【００８９】
ここで、マッチング率が「０」の場合（ステップＳ９０３：Ｙｅｓ）、検出部５０２により、選択された車両データの第２フラグにフラグＣを設定して（ステップＳ９０４）、ステップＳ９０７に移行する。
【００９０】
一方、マッチング率が「０」でない場合（ステップＳ９０３：Ｎｏ）、検出部５０２により、選択された車両データのマッチング率が閾値ａ未満か否かを判断する（ステップＳ９０５）。ここで、マッチング率が閾値ａ以上の場合（ステップＳ９０５：Ｎｏ）、ステップＳ９０７に移行する。
【００９１】
一方、マッチング率が閾値ａ未満の場合（ステップＳ９０５：Ｙｅｓ）、検出部５０２により、選択された車両データの第２フラグにフラグＢを設定する（ステップＳ９０６）。そして、検出部５０２により、地点Ｓｉの車両データの中から選択されていない未選択の車両データがあるか否かを判断する（ステップＳ９０７）。
【００９２】
ここで、未選択の車両データがある場合（ステップＳ９０７：Ｙｅｓ）、ステップＳ９０２に戻る。一方、未選択の車両データがない場合（ステップＳ９０７：Ｎｏ）、ｉをインクリメントして（ステップＳ９０８）、「ｉ＞ｎ」か否かを判断する（ステップＳ９０９）。
【００９３】
ここで、「ｉ≦ｎ」の場合（ステップＳ９０９：Ｎｏ）、ステップＳ９０２に戻る。一方、「ｉ＞ｎ」の場合（ステップＳ９０９：Ｙｅｓ）、図１０に示すステップＳ１００１に移行する。
【００９４】
図１０のフローチャートにおいて、まず、「ｉ＝１」とし（ステップＳ１００１）、検出部５０２により、車両データテーブル４００を参照して、地点Ｓｉの車両データの中からフラグＢが設定された車両データを選択する（ステップＳ１００２）。このあと、検出部５０２により、地点Ｓｉの車両データの中から、選択された車両データの直近かつフラグＢが未設定の前後の車両データを検出する（ステップＳ１００３）。
【００９５】
このあと、検出部５０２により、車両データが検出されたか否かを判断し（ステップＳ１００４）、非検出の場合（ステップＳ１００４：Ｎｏ）、ステップＳ１００９に移行する。一方、車両データが検出された場合（ステップＳ１００４：Ｙｅｓ）、検出された車両データの撮影時刻が、選択された車両データの撮影時刻の一定時間Ｔ内か否かを判断する（ステップＳ１００５）。
【００９６】
ここで、一定時間Ｔ外の場合（ステップＳ１００５：Ｎｏ）、ステップＳ１００９に移行する。一方、一定時間Ｔ内の場合（ステップＳ１００５：Ｙｅｓ）、判定部５０３により、選択された車両データのアイリス値と検出された車両データのアイリス値との差分が範囲ｃ内か否を判定する（ステップＳ１００６）。
【００９７】
ここで、範囲ｃ外の場合（ステップＳ１００６：Ｎｏ）、ステップＳ１００９に移行する。一方、範囲ｃ内の場合（ステップＳ１００６：Ｙｅｓ）、判定部５０３により、選択された車両データのシャッタースピードと検出された車両データのシャッタースピードとが同一か否かを判断する（ステップＳ１００７）。
【００９８】
ここで、シャッタースピードが異なる場合（ステップＳ１００７：Ｎｏ）、ステップＳ１００９に移行する。一方、シャッタースピードが同一の場合（ステップＳ１００７：Ｙｅｓ）、判定部５０３により、選択された車両データの第１フラグにフラグＡを設定する（ステップＳ１００８）。そして、検出部５０２により、地点Ｓｉの車両データの中から選択されていないフラグＢが設定された未選択の車両データがあるか否かを判断する（ステップＳ１００９）。
【００９９】
ここで、未選択の車両データがある場合（ステップＳ１００９：Ｙｅｓ）、ステップＳ１００２に戻る。一方、未選択の車両データがない場合（ステップＳ１００９：Ｎｏ）、ｉをインクリメントして（ステップＳ１０１０）、「ｉ＞ｎ」か否かを判断する（ステップＳ１０１１）。
【０１００】
ここで、「ｉ≦ｎ」の場合（ステップＳ１０１１：Ｎｏ）、ステップＳ１００２に戻る。一方、「ｉ＞ｎ」の場合（ステップＳ１０１１：Ｙｅｓ）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。なお、ステップＳ１００２において、地点Ｓｉの車両データの中にフラグＢが設定された車両データが存在しない場合はステップＳ１０１０に移行することにしてもよい。
【０１０１】
これにより、撮影カメラ２０２により撮影された画像から得られる文字パターンのマッチング率が低い車両のうち、文字パターンが不鮮明な車両を特定できる。
【０１０２】
＜報知処理手順＞
つぎに、車両監視装置２０１の報知処理手順について説明する。図１１は、車両監視装置の報知処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。ただし、「撮影カメラ２０２−ｉ」が設置された地点を「地点Ｓｉ」と表記する（ｉ＝１，２，…，ｎ）。
【０１０３】
図１１のフローチャートにおいて、まず、計数部５０５により、「ｉ＝１」とし（ステップＳ１１０１）、車両データテーブル４００を参照して、特定期間Ｘの地点Ｓｉの車両データ群を特定する（ステップＳ１１０２）。このあと、計数部５０５により、特定された車両データ群のうちフラグＣが設定されている車両データを計数する（ステップＳ１１０３）。そして、判定部５０３により、特定期間Ｘ内の車両データの総数に対する計数結果の割合が閾値ｅ以上か否かを判定する（ステップＳ１１０４）。
【０１０４】
ここで、閾値ｅ以上の場合（ステップＳ１１０４：Ｙｅｓ）、作成部５０６により、地点Ｓｉに設置された撮影カメラ２０２−ｉに関するメジャーアラームを作成する（ステップＳ１１０５）。そして、出力部５０７により、作成されたメジャーアラームを出力して（ステップＳ１１０６）、ステップＳ１１１１に移行する。
【０１０５】
一方、ステップＳ１１０４において、閾値ｅ未満の場合（ステップＳ１１０４：Ｎｏ）、計数部５０５により、特定された車両データ群のうちフラグＢが設定されている車両データを計数する（ステップＳ１１０７）。そして、判定部５０３により、特定期間Ｘ内の車両データの総数に対する計数結果の割合が閾値ｆ以上か否かを判定する（ステップＳ１１０８）。
【０１０６】
ここで、閾値ｆ未満の場合（ステップＳ１１０８：Ｎｏ）、ステップＳ１１１１に移行する。一方、閾値ｆ以上の場合（ステップＳ１１０８：Ｙｅｓ）、作成部５０６により、地点Ｓｉに設置された撮影カメラ２０２−ｉに関するマイナーアラームを作成する（ステップＳ１１０９）。そして、出力部５０７により、作成されたマイナーアラームを出力する（ステップＳ１１１０）。
【０１０７】
このあと、計数部５０５により、ｉをインクリメントして（ステップＳ１１１１）、「ｉ＞ｎ」か否かを判断する（ステップＳ１１１２）。ここで、「ｉ≦ｎ」の場合（ステップＳ１１１２：Ｎｏ）、ステップＳ１１０２に戻る。一方、「ｉ＞ｎ」の場合（ステップＳ１１１２：Ｙｅｓ）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１０８】
なお、ステップＳ１１０７において、計数部５０５により、車両データ群のうち、フラグＢが設定され、かつ、フラグＡが非設定の車両データを計数することにしてもよい。
【０１０９】
これにより、撮影カメラ２０２の汚れが進行していることを管理者に警告することができる。また、撮影カメラ２０２が汚れている、または撮影カメラ２０２が故障していることを管理者に警告することができる。
【０１１０】
なお、図１１に示した報知処理手順は、たとえば、定期的（１時間ごと、１日ごと）に実行することにしてもよい。そして、たとえば、単位時間当たりのフラグＢ、Ｃの割合が前回測定時と比較して増加傾向にある場合あるいは極端に増加している場合は、急激な認識性能の低下と判断してメジャーアラームを管理者に提示し、目視による運用に切り替えることにしてもよい。
【０１１１】
図１２は、車両監視装置の報知処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。図１２のフローチャートにおいて、まず、計数部５０５により、車両データテーブル４００を参照して、特定期間Ｘの地点Ｓ１〜Ｓｎの車両データ群を特定する（ステップＳ１２０１）。
【０１１２】
このあと、計数部５０５により、特定された車両データ群のうちフラグＡが設定されている任意の車両データを選択する（ステップＳ１２０２）。そして、計数部５０５により、文字パターンが選択された車両データと同一かつフラグＡが設定された車両データを計数する（ステップＳ１２０３）。
【０１１３】
つぎに、判定部５０３により、計数された計数結果が閾値ｇ以上か否かを判定する（ステップＳ１２０４）。ここで、閾値ｇ未満の場合（ステップＳ１２０４：Ｎｏ）、ステップＳ１２０７に移行する。一方、閾値ｇ以上の場合（ステップＳ１２０４：Ｙｅｓ）、作成部５０６により、文字パターンの一部または全部が定常的に不鮮明であることを示す確認画面を作成する（ステップＳ１２０５）。
【０１１４】
そして、出力部５０７により、作成された確認画面を出力する（ステップＳ１２０６）。このあと、計数部５０５により、特定された車両データ群のうちフラグＡが設定されている未選択の車両データがあるか否かを判断する（ステップＳ１２０７）。
【０１１５】
ここで、未選択の車両データがある場合（ステップＳ１２０７：Ｙｅｓ）、ステップＳ１２０２に戻る。一方、未選択の車両データがない場合（ステップＳ１２０７：Ｎｏ）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１１６】
これにより、文字パターンの一部または全部が定常的に不鮮明である車両の文字パターンを管理者に提示することができる。
【０１１７】
（認識装置の認識処理手順）
つぎに、認識装置２０３の認識処理手順について説明する。図１３は、認識装置の認識処理手順の一例を示す説明図である。図１３のフローチャートにおいて、まず、認識装置２０３により、走行中の車両を撮影した画像を撮影カメラ２０２から取得したか否かを判断する（ステップＳ１３０１）。
【０１１８】
ここで、画像を取得するのを待って（ステップＳ１３０１：Ｎｏ）、取得した場合（ステップＳ１３０１：Ｙｅｓ）、認識装置２０３により、取得した画像を用いて認識処理を実行する（ステップＳ１３０２）。なお、取得した画像には、撮影時における撮影カメラ２０２の撮影条件が付与されている。
【０１１９】
このあと、認識装置２０３により、取得した画像を圧縮する（ステップＳ１３０３）。そして、認識装置２０３により、認識結果に基づいて車両データを作成し（ステップＳ１３０４）、作成された車両データを車両監視装置２０１に送信して（ステップＳ１３０５）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。なお、車両データには、圧縮された画像が添付されている。
【０１２０】
なお、車両監視装置２０１は、撮影カメラ２０２から取得した画像を受信し、認識装置２０３において行われる認識処理を認識装置２０３側で行うこととしてもよい。
【０１２１】
以上説明したように、本開示技術によれば、撮影カメラ２０２により撮影された画像から得られる文字パターンのマッチング率から文字パターンが不鮮明な車両を絞り込み、撮影カメラ２０２の撮影条件から文字パターンが不鮮明な車両を特定できる。
【０１２２】
また、本開示技術によれば、各車両の撮影時における撮影カメラ２０２のアイリス値から撮影条件を判断することができる。
【０１２３】
また、本開示技術によれば、各車両の撮影時における撮影カメラ２０２のシャッタースピードから撮影条件を判断することができる。
【０１２４】
また、本開示技術によれば、撮影カメラ２０２により撮影された画像全体の平均輝度と該画像内の文字パターン領域の平均輝度とから文字パターンが不鮮明な車両を絞り込むことができる。これにより、認識装置２０３における画像を解析して文字パターンのマッチング率を求める処理が不要となる。
【０１２５】
また、本開示技術によれば、特定期間Ｘ内でのマッチング率の低い車両の割合から撮影カメラ２０２の汚れの進行度を判断して警告情報（マイナーアラーム）を報知することができる。これにより、従来のように、車両の文字パターン領域自体の汚れを撮影カメラ２０２の汚れと誤認して、撮影カメラ２０２の清掃にかかる負担の増加を招くことなく、適切な時期での撮影カメラ２０２の清掃作業が可能となり、認識性能の低下を防ぐことができる。
【０１２６】
また、本開示技術によれば、特定期間Ｘ内での文字パターンを認識不能な車両の割合から撮影カメラ２０２の汚れまたは撮影カメラ２０２の故障を判断して警告情報（メジャーアラーム）を報知することができる。これにより、撮影カメラ２０２の急激な汚れや故障に迅速に対応することが可能となり、認識性能の低下を防ぐことができる。
【０１２７】
また、本開示技術によれば、特定期間Ｘ内での文字パターンが不鮮明であると判断された回数を車両ごとに計数することにより、定常的に文字パターンが不鮮明な車両を特定して確認情報を報知することができる。
【０１２８】
また、本開示技術によれば、確認情報とともに文字パターン領域の画像を時系列に提示することにより、汚れの進行状況や有色系カバーの装着をユーザが目視で確認できる。
【０１２９】
なお、本実施の形態で説明した車両監視方法は、予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等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本車両監視プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本車両監視プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
【０１３０】
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１３１】
（付記１）所定の地点に設置されたカメラにより撮影された画像を解析して認識される、車両の文字パターン内の文字列に含まれる文字の形状のテンプレートに対するマッチング率と、前記画像の撮影時刻とを含む車両データを複数取得する取得手段と、
前記複数の車両データから、前記マッチング率が所定の第１の閾値未満である第１車両データを検出する第１の検出手段と、
前記複数の車両データから、前記マッチング率が所定の第２の閾値以上でかつ前記撮影時刻が前記第１車両データの前記撮影時刻から一定時間内である第２車両データを検出する第２の検出手段と、
前記第２の検出手段により前記第２車両データが検出された場合、前記第１車両データを出力対象車両データとして決定する決定手段と、
前記出力対象車両データに対応する車両の情報を所定の装置に対して出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする車両監視装置。
【０１３２】
（付記２）前記車両データには、当該車両データに対応する前記画像の撮影条件を示す値が含まれており、
前記第１の検出手段により検出された前記第１車両データの前記撮影条件を示す値の、前記第２の検出手段により検出された前記第２車両データの前記撮影条件を示す値との差分が所定範囲内か否かを判定する判定手段を備え、
前記決定手段は、前記判定手段により前記差分が所定範囲内であると判定された前記第１車両データのみを前記出力対象車両データとして決定することを特徴とする付記１に記載の車両監視装置。
【０１３３】
（付記３）前記判定手段は、前記第１車両データに含まれる前記カメラの絞り度合と、前記第２車両データに含まれる前記カメラの絞り度合との差分が所定範囲内であるか否かを判定し、
前記決定手段は、
前記判定手段により前記所定範囲内であると判定された前記第１車両データのみを前記出力対象車両データとして決定することを特徴とする付記２に記載の車両監視装置。
【０１３４】
（付記４）前記判定手段は、前記第１車両データに含まれる前記カメラのシャッタースピードと、前記第２車両データに含まれる前記カメラのシャッタースピードとが同一か否かを判定し、
前記決定手段は、前記判定手段によってシャッタースピードが同一と判定された前記第１車両データのみを前記出力対象車両データとして決定することを特徴とする付記２または３に記載の車両監視装置。
【０１３５】
（付記５）前記車両データは、前記画像全体での平均輝度および文字パターン領域での平均輝度を含んでおり、
前記第１の検出手段は、前記複数の車両データから、前記画像全体での平均輝度が所定の閾値以上でかつ前記文字パターン領域の平均輝度が前記閾値未満となる第１車両データを検出することを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の車両監視装置。
【０１３６】
（付記６）所定の地点に設置されたカメラにより撮影された画像を解析して認識される、車両の文字パターン内の文字列と、当該文字列に含まれる文字の形状のテンプレートに対するマッチング率と、前記画像の撮影時刻と、を含む車両データを複数取得する取得手段と、
前記複数の車両データから、前記マッチング率が所定の第１の閾値未満である第１車両データを検出する検出手段と、
前記撮影時刻が特定期間内である前記第１車両データの数を、前記文字列ごとに計数する計数手段と、
前記計数手段によって計数された前記第１車両データの数が所定の第２の閾値以上か否かを前記文字列ごとに判定する判定手段と、
前記判定手段によって前記第２の閾値以上と判定された前記文字列がある場合、当該文字列に対応する前記第１車両データを出力対象車両データとして決定する決定手段と、
前記出力対象車両データに対応する車両の情報を所定の装置に対して出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする車両監視装置。
【０１３７】
（付記７）前記複数の車両データには、当該各車両データに対応する前記画像を撮影したカメラの識別子が含まれており、
特定のカメラの前記識別子を含みかつ前記撮影時刻が特定期間内である複数の前記車両データからなる車両データ群に含まれる全車両データの数と、当該車両データ群に含まれる前記第１車両データの数とを計数する第２の計数手段と、
前記第２の計数手段により計数された前記全車両データの数に対する当該第２の計数手段により計数された前記第１車両データの数の割合が所定の第３の閾値以上か否かを判定する第２の判定手段と、を備え、
前記出力手段は、前記第２の判定手段によって前記第３の閾値以上と判定された場合に、前記特定のカメラの識別子に対応するカメラの情報を出力することを特徴とする付記１〜６のいずれか一つに記載の車両監視装置。
【０１３８】
（付記８）前記複数の車両データには、当該各車両データに対応する前記画像を撮影したカメラの識別子が含まれており、
前記複数の車両データから、前記文字列が認識不能である第３車両データを検出する第３の検出手段と、
特定のカメラの前記識別子を含みかつ前記撮影時刻が特定期間内である複数の前記車両データからなる車両データ群に含まれる全車両データの数と、当該車両データ群に含まれる前記第３車両データの数とを計数する第３の計数手段と、
前記第３の計数手段により計数された前記全車両データの数に対する当該第３の計数手段により計数された前記第３車両データの数の割合が所定の第４の閾値以上か否かを判定する第３の判定手段と、を備え、
前記出力手段は、前記の第３の判定手段によって前記第４の閾値以上と判定された場合に、前記特定のカメラの識別子に対応するカメラの情報を出力することを特徴とする付記１〜７のいずれか一つに記載の車両監視装置。
【０１３９】
（付記９）コンピュータを、
所定の地点に設置されたカメラにより撮影された画像を解析して認識される、車両の文字パターン内の文字列に含まれる文字の形状のテンプレートに対するマッチング率と、前記画像の撮影時刻とを含む車両データを複数取得する取得手段、
前記複数の車両データから、前記マッチング率が所定の第１の閾値未満である第１車両データを検出する第１の検出手段、
前記複数の車両データから、前記マッチング率が所定の第２の閾値以上でかつ前記撮影時刻が前記第１車両データの前記撮影時刻から一定時間内である第２車両データを検出する第２の検出手段、
前記第２の検出手段により前記第２車両データが検出された場合、前記第１車両データを出力対象車両データとして決定する決定手段、
前記出力対象車両データに対応する車両の情報を所定の装置に対して出力する出力手段、
として機能させることを特徴とする車両監視プログラム。
【符号の説明】
【０１４０】
２００ 車両監視システム
２０１ 車両監視装置
２０２，２０２−１〜２０２−ｎ，Ｃ 撮影カメラ
２０３，２０３−１〜２０３−ｎ 認識装置
５０１ 取得部
５０２ 検出部
５０３ 判定部
５０４ 決定部
５０５ 計数部
５０６ 作成部
５０７ 出力部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の地点に設置されたカメラにより撮影された画像を解析して認識される、車両の文字パターン内の文字列に含まれる文字の形状のテンプレートに対するマッチング率と、前記画像の撮影時刻とを含む車両データを複数取得する取得手段と、
前記複数の車両データから、前記マッチング率が所定の第１の閾値未満である第１車両データを検出する第１の検出手段と、
前記複数の車両データから、前記マッチング率が所定の第２の閾値以上でかつ前記撮影時刻が前記第１車両データの前記撮影時刻から一定時間内である第２車両データを検出する第２の検出手段と、
前記第２の検出手段により前記第２車両データが検出された場合、前記第１車両データを出力対象車両データとして決定する決定手段と、
前記出力対象車両データに対応する車両の情報を所定の装置に対して出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする車両監視装置。
【請求項２】
前記車両データには、当該車両データに対応する前記画像の撮影条件を示す値が含まれており、
前記第１の検出手段により検出された前記第１車両データの前記撮影条件を示す値の、前記第２の検出手段により検出された前記第２車両データの前記撮影条件を示す値との差分が所定範囲内か否かを判定する判定手段を備え、
前記決定手段は、前記判定手段により前記差分が所定範囲内であると判定された前記第１車両データのみを前記出力対象車両データとして決定することを特徴とする請求項１に記載の車両監視装置。
【請求項３】
所定の地点に設置されたカメラにより撮影された画像を解析して認識される、車両の文字パターン内の文字列と、当該文字列に含まれる文字の形状のテンプレートに対するマッチング率と、前記画像の撮影時刻と、を含む車両データを複数取得する取得手段と、
前記複数の車両データから、前記マッチング率が所定の第１の閾値未満である第１車両データを検出する検出手段と、
前記撮影時刻が特定期間内である前記第１車両データの数を、前記文字列ごとに計数する計数手段と、
前記計数手段によって計数された前記第１車両データの数が所定の第２の閾値以上か否かを前記文字列ごとに判定する判定手段と、
前記判定手段によって前記第２の閾値以上と判定された前記文字列がある場合、当該文字列に対応する前記第１車両データを出力対象車両データとして決定する決定手段と、
前記出力対象車両データに対応する車両の情報を所定の装置に対して出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする車両監視装置。
【請求項４】
前記複数の車両データには、当該各車両データに対応する前記画像を撮影したカメラの識別子が含まれており、
特定のカメラの前記識別子を含みかつ前記撮影時刻が特定期間内である複数の前記車両データからなる車両データ群に含まれる全車両データの数と、当該車両データ群に含まれる前記第１車両データの数とを計数する第２の計数手段と、
前記第２の計数手段により計数された前記全車両データの数に対する当該第２の計数手段により計数された前記第１車両データの数の割合が所定の第３の閾値以上か否かを判定する第２の判定手段と、を備え、
前記出力手段は、前記第２の判定手段によって前記第３の閾値以上と判定された場合に、前記特定のカメラの識別子に対応するカメラの情報を出力することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の車両監視装置。
【請求項５】
前記複数の車両データには、当該各車両データに対応する前記画像を撮影したカメラの識別子が含まれており、
前記複数の車両データから、前記文字列が認識不能である第３車両データを検出する第３の検出手段と、
特定のカメラの前記識別子を含みかつ前記撮影時刻が特定期間内である複数の前記車両データからなる車両データ群に含まれる全車両データの数と、当該車両データ群に含まれる前記第３車両データの数とを計数する第３の計数手段と、
前記第３の計数手段により計数された前記全車両データの数に対する当該第３の計数手段により計数された前記第３車両データの数の割合が所定の第４の閾値以上か否かを判定する第３の判定手段と、を備え、
前記出力手段は、前記の第３の判定手段によって前記第４の閾値以上と判定された場合に、前記特定のカメラの識別子に対応するカメラの情報を出力することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の車両監視装置。
【請求項６】
コンピュータを、
所定の地点に設置されたカメラにより撮影された画像を解析して認識される、車両の文字パターン内の文字列に含まれる文字の形状のテンプレートに対するマッチング率と、前記画像の撮影時刻とを含む車両データを複数取得する取得手段、
前記複数の車両データから、前記マッチング率が所定の第１の閾値未満である第１車両データを検出する第１の検出手段、
前記複数の車両データから、前記マッチング率が所定の第２の閾値以上でかつ前記撮影時刻が前記第１車両データの前記撮影時刻から一定時間内である第２車両データを検出する第２の検出手段、
前記第２の検出手段により前記第２車両データが検出された場合、前記第１車両データを出力対象車両データとして決定する決定手段、
前記出力対象車両データに対応する車両の情報を所定の装置に対して出力する出力手段、
として機能させることを特徴とする車両監視プログラム。
【請求項１】
所定の地点に設置されたカメラにより撮影された画像を解析して認識される、車両の文字パターン内の文字列に含まれる文字の形状のテンプレートに対するマッチング率と、前記画像の撮影時刻とを含む車両データを複数取得する取得手段と、
前記複数の車両データから、前記マッチング率が所定の第１の閾値未満である第１車両データを検出する第１の検出手段と、
前記複数の車両データから、前記マッチング率が所定の第２の閾値以上でかつ前記撮影時刻が前記第１車両データの前記撮影時刻から一定時間内である第２車両データを検出する第２の検出手段と、
前記第２の検出手段により前記第２車両データが検出された場合、前記第１車両データを出力対象車両データとして決定する決定手段と、
前記出力対象車両データに対応する車両の情報を所定の装置に対して出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする車両監視装置。
【請求項２】
前記車両データには、当該車両データに対応する前記画像の撮影条件を示す値が含まれており、
前記第１の検出手段により検出された前記第１車両データの前記撮影条件を示す値の、前記第２の検出手段により検出された前記第２車両データの前記撮影条件を示す値との差分が所定範囲内か否かを判定する判定手段を備え、
前記決定手段は、前記判定手段により前記差分が所定範囲内であると判定された前記第１車両データのみを前記出力対象車両データとして決定することを特徴とする請求項１に記載の車両監視装置。
【請求項３】
所定の地点に設置されたカメラにより撮影された画像を解析して認識される、車両の文字パターン内の文字列と、当該文字列に含まれる文字の形状のテンプレートに対するマッチング率と、前記画像の撮影時刻と、を含む車両データを複数取得する取得手段と、
前記複数の車両データから、前記マッチング率が所定の第１の閾値未満である第１車両データを検出する検出手段と、
前記撮影時刻が特定期間内である前記第１車両データの数を、前記文字列ごとに計数する計数手段と、
前記計数手段によって計数された前記第１車両データの数が所定の第２の閾値以上か否かを前記文字列ごとに判定する判定手段と、
前記判定手段によって前記第２の閾値以上と判定された前記文字列がある場合、当該文字列に対応する前記第１車両データを出力対象車両データとして決定する決定手段と、
前記出力対象車両データに対応する車両の情報を所定の装置に対して出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする車両監視装置。
【請求項４】
前記複数の車両データには、当該各車両データに対応する前記画像を撮影したカメラの識別子が含まれており、
特定のカメラの前記識別子を含みかつ前記撮影時刻が特定期間内である複数の前記車両データからなる車両データ群に含まれる全車両データの数と、当該車両データ群に含まれる前記第１車両データの数とを計数する第２の計数手段と、
前記第２の計数手段により計数された前記全車両データの数に対する当該第２の計数手段により計数された前記第１車両データの数の割合が所定の第３の閾値以上か否かを判定する第２の判定手段と、を備え、
前記出力手段は、前記第２の判定手段によって前記第３の閾値以上と判定された場合に、前記特定のカメラの識別子に対応するカメラの情報を出力することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の車両監視装置。
【請求項５】
前記複数の車両データには、当該各車両データに対応する前記画像を撮影したカメラの識別子が含まれており、
前記複数の車両データから、前記文字列が認識不能である第３車両データを検出する第３の検出手段と、
特定のカメラの前記識別子を含みかつ前記撮影時刻が特定期間内である複数の前記車両データからなる車両データ群に含まれる全車両データの数と、当該車両データ群に含まれる前記第３車両データの数とを計数する第３の計数手段と、
前記第３の計数手段により計数された前記全車両データの数に対する当該第３の計数手段により計数された前記第３車両データの数の割合が所定の第４の閾値以上か否かを判定する第３の判定手段と、を備え、
前記出力手段は、前記の第３の判定手段によって前記第４の閾値以上と判定された場合に、前記特定のカメラの識別子に対応するカメラの情報を出力することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の車両監視装置。
【請求項６】
コンピュータを、
所定の地点に設置されたカメラにより撮影された画像を解析して認識される、車両の文字パターン内の文字列に含まれる文字の形状のテンプレートに対するマッチング率と、前記画像の撮影時刻とを含む車両データを複数取得する取得手段、
前記複数の車両データから、前記マッチング率が所定の第１の閾値未満である第１車両データを検出する第１の検出手段、
前記複数の車両データから、前記マッチング率が所定の第２の閾値以上でかつ前記撮影時刻が前記第１車両データの前記撮影時刻から一定時間内である第２車両データを検出する第２の検出手段、
前記第２の検出手段により前記第２車両データが検出された場合、前記第１車両データを出力対象車両データとして決定する決定手段、
前記出力対象車両データに対応する車両の情報を所定の装置に対して出力する出力手段、
として機能させることを特徴とする車両監視プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【公開番号】特開２０１０−２７１７７０（Ｐ２０１０−２７１７７０Ａ）
【公開日】平成２２年１２月２日（２０１０．１２．２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−１２０９５７（Ｐ２００９−１２０９５７）
【出願日】平成２１年５月１９日（２００９．５．１９）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年１２月２日（２０１０．１２．２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年５月１９日（２００９．５．１９）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
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