特許 6813295 車体色特定装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6813295

(24)【登録日】2020年12月21日

(45)【発行日】2021年1月13日

(54)【発明の名称】車体色特定装置

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/017 20060101AFI20201228BHJP

   G08G 1/04 20060101ALI20201228BHJP

   G06T 1/00 20060101ALI20201228BHJP

【ＦＩ】

   G08G1/017

   G08G1/04 C

   G06T1/00 330B

【請求項の数】6

【全頁数】20

(21)【出願番号】特願2016-142989(P2016-142989)

(22)【出願日】2016年7月21日

(65)【公開番号】特開2018-13954(P2018-13954A)

(43)【公開日】2018年1月25日

【審査請求日】2019年6月21日

(73)【特許権者】

【識別番号】000004651

【氏名又は名称】日本信号株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000752

【氏名又は名称】特許業務法人朝日特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】山田 貴則

【審査官】 秋山 誠

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１３−１４９０３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１１−０１８３８０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１３−９８８０５（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０８Ｇ １／０１７

Ｇ０６Ｔ １／００

Ｇ０８Ｇ １／０４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

撮像画像に映ったナンバープレートの色情報に含まれるＰｂＰｒに基づき、撮像環境下でのＰｂＰｒの２次元の色空間を複数の色域に区分する境界値を特定し、撮像画像に映った車体の色情報に含まれるＰｂＰｒが前記複数の色域のいずれに属するかを判定することにより真の当該車体の色を特定する
車体色特定装置。

【請求項2】

撮像画像に映ったナンバープレートの色情報と、撮像画像に映った車体の色情報とに基づき、真の前記車体の色を特定する車体色特定装置であって、
撮像画像に映ったナンバープレートの色情報に基づき色空間を複数の色域に区分する色情報の境界値を特定し、撮像画像に映った車体の色情報が前記複数の色域のいずれに属するかを判定することにより真の車体の色を特定し、
ナンバープレートの塗色の色情報の基準値と撮像画像に映ったナンバープレートの色情報との差が大きい程、前記基準値に応じた色域の境界値との差が大きくなるように撮像画像に映ったナンバープレートの色情報に応じた色域の境界値を特定する
車体色特定装置。

【請求項3】

撮像画像に映ったナンバープレートの色情報に基づき撮像画像に映った車体の色情報を補正することにより真の前記車体の色を特定する
請求項１又は２に記載の車体色特定装置。

【請求項4】

ナンバープレートの塗色の色情報の基準値と撮像画像に映ったナンバープレートの色情報との差が大きい程、撮像画像に映った車体の色情報を大きく補正する
請求項３に記載の車体色特定装置。

【請求項5】

撮像画像に映ったナンバープレートの色情報に基づき当該ナンバープレートに用いられている塗色を判定し、判定した塗色に応じた規則に従い真の前記車体の色を特定する
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の車体色特定装置。

【請求項6】

撮像画像に映った車両のナンバープレートが示すナンバーを認識し、当該車両に関し特定した真の車体の色に認識したナンバーを対応付ける
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の車体色特定装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、撮像画像に映った車両の車体色を特定する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

定点カメラ等の撮像装置により撮像された画像（撮像画像）に映っている車両の車体色を特定したい、というニーズがある。例えば、交通事故を起こした車両の車体色が青であると判っている場合、交通事故の発生場所付近に定点カメラがあれば、その定点カメラの撮像画像に映っている車体色が青の車両が交通事故を起こした車両の候補となる。従って、撮像画像に映っている車両を車体色により絞り込むことができると、捜索に要する労力が軽減される。

【0003】

撮像画像に映る被写体の色は撮像環境により大きく左右される。特に撮像場所が屋外である場合、天気、時間帯等によって被写体にあたる光の状態が大きく変化するため、撮像画像に映った被写体の色は、被写体の真の色と大きく異なる場合がある。すなわち、真の色が青である車体が撮像装置においては緑で映っている、というような場合がある。その結果、撮像画像に映っている車両の車体色の誤認識が生じる場合がある。

【0004】

撮像画像に映った車両の車体色の誤認識を低減するための技術を提案する特許文献として、例えば特許文献１がある。特許文献１には、路上を走行する車両をカラーカメラで撮影した画像をもとに車両のナンバープレート情報を読み取るナンバープレート認識部と、当該画像をもとに車両の車色を判別する車色判別部を有する路上装置と、車両のナンバープレート情報と車色との対応関係を記録した記録部を有する中央装置を備える車色判別システムが記載されている。特許文献１に記載の車色判別システムにおいては、中央装置において、路上装置において読み取られたナンバープレート情報に対応付けて記憶されている車色が、路上装置において判別された車色と照合される。その結果、路上装置における車色の誤認識が低減される。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２００８−１５２６２７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

特許文献１に記載の車色判別システムにおいては、車両のナンバープレート情報と車色との対応関係が中央装置に登録されている必要がある。従って、特許文献１に記載の車色判別システムによる場合、様々な車両のナンバープレートと車色に関するデータの収集と管理が必要となるが、その作業は膨大な労力等を伴う。

【0007】

上記の背景に鑑み、本発明は、個々の車両に関するデータの事前登録を要することなく、撮像画像に映った車両の真の車体色を特定する手段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】

【0010】

上述した課題を解決するために、本発明は、撮像画像に映ったナンバープレートの色情報に含まれるＰｂＰｒに基づき、撮像環境下でのＰｂＰｒの２次元の色空間を複数の色域に区分する境界値を特定し、撮像画像に映った車体の色情報に含まれるＰｂＰｒが前記複数の色域のいずれに属するかを判定することにより真の当該車体の色を特定する車体色特定装置を第１の態様として提供する。

【0011】

第１の態様にかかる車体色特定装置による場合、撮像画像の他に真の車体色を特定するために必要な情報は、真の車体色を特定したい車両が映っている撮像画像である。従って、上記の第１の態様にかかる車体色特定装置によれば、個々の車両に関するデータの事前登録を要することなく、撮像画像に映った車両の真の車体色が特定される。

【0012】

また、本発明は、撮像画像に映ったナンバープレートの色情報と、撮像画像に映った車体の色情報とに基づき、真の前記車体の色を特定する車体色特定装置であって、
撮像画像に映ったナンバープレートの色情報に基づき色空間を複数の色域に区分する色情報の境界値を特定し、撮像画像に映った車体の色情報が前記複数の色域のいずれに属するかを判定することにより真の車体の色を特定し、
ナンバープレートの塗色の色情報の基準値と撮像画像に映ったナンバープレートの色情報との差が大きい程、前記基準値に応じた色域の境界値との差が大きくなるように撮像画像に映ったナンバープレートの色情報に応じた色域の境界値を特定する車体色特定装置を第２の態様として提供する。

【0013】

第２の態様にかかる車体色特定装置によれば、第１の態様にかかる車体色特定装置と同様に、個々の車両に関するデータの事前登録を要することなく、撮像画像に映った車両の真の車体色が特定される。
また、第２の態様にかかる車体色特定装置によれば、真の車体色がその色の属する色域として特定される。

【0015】

また、第２の態様にかかる車体色特定装置によれば、全車両に共通のナンバープレートの塗色の色情報の基準値に基づき色域の境界値が特定されるため、高い精度で真の車体色が特定される。

【0016】

第１乃至第２のいずれかにかかる車体色特定装置において、撮像画像に映ったナンバープレートの色情報に基づき撮像画像に映った車体の色情報を補正することにより真の前記車体の色を特定する、という構成が第３の態様として採用されてもよい。

【0017】

第３の態様にかかる車体色特定装置によれば、真の車体色が色情報として特定される。

【0018】

第３の態様にかかる車体色特定装置において、ナンバープレートの塗色の色情報の基準値と撮像画像に映ったナンバープレートの色情報との差が大きい程、撮像画像に映った車体の色情報を大きく補正する、という構成が第４の態様として採用されてもよい。

【0019】

第４の態様にかかる車体色特定装置によれば、全車両に共通のナンバープレートの塗色の色情報の基準値に基づき色情報が補正されるため、高い精度で真の車体色が特定される。

【0020】

第１乃至第４のいずれかにかかる車体色特定装置において、撮像画像に映ったナンバープレートの色情報に基づき当該ナンバープレートに用いられている塗色を判定し、判定した塗色に応じた規則に従い真の前記車体の色を特定する、という構成が第５の態様として採用されてもよい。

【0021】

第５の態様にかかる車体色特定装置によれば、ナンバープレートに用いられる塗色の選択肢が複数ある場合、真の車体色の特定において、撮像画像に映っているナンバープレートに用いられている塗色に応じた規則が用いられるため、高い精度で真の車体色が特定される。

【0022】

第１乃至第５のいずれかにかかる車体色特定装置において、撮像画像に映った車両のナンバープレートが示すナンバーを認識し、当該車両に関し特定した真の車体の色に認識したナンバーを対応付ける、という構成が第６の態様として採用されてもよい。

【0023】

第６の態様にかかる車体色特定装置によれば、撮像画像に映った車両の真の車体の色とナンバーの対応を示すデータが得られる。

【図面の簡単な説明】

【0024】

【図1】一実施形態にかかる車体色特定装置が用いる画像の撮像状況を示した図。

【図2】一実施形態にかかる車体色特定装置の構成を示した図。

【図3】一実施形態にかかるナンバープレート塗色基準値テーブルのデータ構成を例示した図。

【図4】一実施形態にかかる撮像画像色情報テーブルのデータ構成を例示した図。

【図5】一実施形態にかかる車体色特定装置が撮像画像において認識する部分を示した図。

【図6】一実施形態にかかる車体色特定装置がナンバープレートの背景色および文字色を特定するために行う処理のフローを示した図。

【図7A】一実施形態にかかる車体色特定装置が用いる閾値を説明するためのグラフ。

【図7B】一実施形態にかかる車体色特定装置が用いる閾値を説明するためのグラフ。

【図8】一実施形態にかかる車体色特定装置が車体の真の色を特定するために行う処理のフローを示した図。

【図9A】一実施形態にかかる車体色特定装置が車体の真の色を特定するために用いる色域の境界値を説明するための図。

【図9B】一実施形態にかかる車体色特定装置が車体の真の色を特定するために用いる色域の境界値を説明するための図。

【図10】一変形例にかかる撮像画像色情報テーブルのデータ構成を例示した図。

【発明を実施するための形態】

【0025】

［実施形態］
以下に本発明の一実施形態にかかる車体色特定装置１を説明する。図１は車体色特定装置１が用いる画像の撮像状況を示した図である。車体色特定装置１が用いる画像は、不特定の車両７（１）、車両７（２）、・・・、車両７（ｎ）（ただし、ｎは任意の自然数）（以下、これらの車両を「車両７」と総称する）が走行する道路８の上方に、撮像方向が斜め下方向となるように取り付けられた定点カメラ９により継続的に撮像される画像である。なお、定点カメラ９は十分に短い時間間隔で継続的に静止画を撮像するため、得られる一連の撮像画像は動画を示す。従って、道路８を走行する車両７は全て、定点カメラ９が撮像する画像のいずれかに映ることになる。また、定点カメラ９は自装置に近付いてくる車両７を撮像するため、定点カメラ９の撮像画像には車両７の前方のナンバープレートが映ることになる。

【0026】

車体色特定装置１は定点カメラ９とデータ通信可能に接続されており、定点カメラ９が撮像した画像を表す撮像画像データを受信する。図１に示す例では、車体色特定装置１は定点カメラ９の近傍に配置され、定点カメラ９と有線ケーブルで接続されている。ただし、車体色特定装置１の配置位置は定点カメラ９の近傍である必要はなく、例えば定点カメラ９から遠隔のデータセンタ等に車体色特定装置１が配置されていてもよい。また、車体色特定装置１と定点カメラ９の間のデータ通信は有線ケーブルを介したものに限られず、無線や有線と無線の混在した通信ネットワーク経由等を介したものであってもよい。

【0027】

図２は車体色特定装置１の構成を示した図である。車体色特定装置１は専用装置として構成されてもよいし、コンピュータがプログラムに従った処理を行うことにより実現されてもよい。車体色特定装置１は定点カメラ９から撮像画像データを受信する撮像画像取得手段１１と、各種データを記憶する記憶手段１２と、撮像画像データが表す画像に映っている対象物を認識する画像認識手段１３と、撮像画像データが表す画像に映っているナンバープレートの背景および文字の真の色を特定するナンバープレート色特定手段１４と、撮像画像データが表す画像に映っている車体の真の色を特定する車体色特定手段１５を備える。なお、車体色特定装置１が、上記の構成部に加え、定点カメラ９から受信した撮像画像データや車体色特定手段１５により特定された車体色を示すデータ等を外部の装置に送信する送信手段を備えていてもよい。

【0028】

記憶手段１２に記憶されるデータには、撮像画像取得手段１１が定点カメラ９から受信した撮像画像データに加え、ナンバープレート塗色基準値テーブルと、撮像画像色情報テーブルが含まれる。

【0029】

図３はナンバープレート塗色基準値テーブルのデータ構成を例示した図である。ナンバープレート塗色基準値テーブルは、複数のナンバープレートの配色の各々に関するデータレコードの集まりである。ナンバープレート塗色基準値テーブルの各データレコードは、データフィールド［配色名］、［背景塗色基準値］、［文字塗色基準値］を有する。データフィールド［配色名］には、配色を識別する配色名を示すデータが格納されている。図３の例では、各配色における背景色の名称（「白」、「緑」、「黄」、「黒」）が配色名として用いられている。

【0030】

ナンバープレート塗色基準値テーブルのデータフィールド［背景塗色基準値］には背景の塗色の色情報の基準値を示すデータ（マンセル値）が格納されている。また、データフィールド［文字塗色基準値］には文字の塗色の色情報の基準値を示すデータ（マンセル値）が格納されている。このように、ナンバープレート塗色基準値テーブルは複数の配色の各々に応じた１枚のナンバープレートに用いられる複数の塗色（背景および文字の塗色）の各々の色情報の基準値の集まり（基準値群）を示す。ナンバープレート塗色基準値テーブルに格納される塗色の基準値は、例えば法令により定められているものである。

【0031】

図３に示す例では、配色「白」の背景色「白」と配色「緑」の文字色「白」の塗色の基準値（マンセル値）は同じである。同様に、配色「緑」の背景色「緑」と配色「白」の文字色「緑」の塗色の基準値（マンセル値）は同じであり、配色「黄」の背景色「黄」と配色「黒」の文字色「黄」の塗色の基準値（マンセル値）は同じであり、配色「黒」の背景色「黒」と配色「黄」の文字色「黒」の塗色の基準値（マンセル値）は同じである。以下、塗色「白」の基準値を「白マンセル値」、塗色「緑」の基準値を「緑マンセル値」、塗色「黄」の基準値を「黄マンセル値」、塗色「黒」の基準値を「黒マンセル値」という。

【0032】

なお、図３に示す例ではマンセル値により塗色の基準値が示されているが、マンセル表色系以外の表色系（例えば、ＲＧＢ表色系、Ｌ＊ｕ＊ｖ＊表色系等）の色空間における色情報が塗色の基準値として用いられてもよい。それらの異なる色空間における色情報は相互に変換できるため等価である。

【0033】

また、以下の説明において、撮像画像に映っている対象物（ナンバープレートの背景および文字、または車体）の色情報はＹＰｂＰｒ方式に従う色情報（以下、「ＹＰｂＰｒ値」という）であるものとする。ＹＰｂＰｒ方式は色を示すアナログ信号の記録方式であり、輝度信号を示すＹ、青色差を示すＰｂ、赤色差を示すＰｒの組み合わせにより１つの色を表現する。ＹＰｂＰｒ値はＲＧＢ表色系等の色空間における色情報に変換できる。従って、ＹＰｂＰｒ値はマンセル値とも相互に変換可能であり、それらは比較可能である。以下の説明において、マンセル値とＹＰｂＰｒ値の間の変換については記載を省略する。また、撮像画像に映っている対象物の色情報として、ＹＰｂＰｒ方式以外の方式（例えば、色を示すデジタル信号の記録方式であるＹＣｂＣｒ方式等）に従う色情報や、ＲＧＢ表色系等の色空間における色情報が用いられてもよい。

【0034】

図４は、記憶手段１２に記憶される撮像画像色情報テーブルのデータ構成を例示した図である。撮像画像色情報テーブルは撮像画像に映っている車両７の各々に応じたデータレコードの集まりである。なお、各車両７は定点カメラ９の撮像範囲に入った後、その撮像範囲から出て行くまでの間に定点カメラ９が撮像した画像の各々に映ることになるが、画像認識手段１３はそれらの画像の各々において認識した車両７の位置や形状の類似度に基づき、異なる画像に映っている同じ車両７を対応付け、それらに同じ車両ＩＤ（Identifier）を付与する。撮像画像色情報テーブルは、画像認識手段１３により付与された車両ＩＤの各々に応じたデータレコードの集まりである。

【0035】

撮像画像色情報テーブルの各データレコードは、データフィールド［車両ＩＤ］、［時刻］、［背景色情報］、［背景色］、［文字色情報］、［文字色］、［車体色情報］、［車体色］を有する。データフィールド［車両ＩＤ］には、画像認識手段１３が撮像画像において認識した車両を識別する車両ＩＤが格納される。データフィールド［時刻］には、画像認識手段１３が車両の認識に用いた画像の撮像時刻を示すデータが格納される。

【0036】

データフィールド［背景色情報］には、画像認識手段１３により撮像画像において認識されたナンバープレートの背景部分の色情報（ＹＰｂＰｒ値）が格納される。以下、データフィールド［背景色情報］に格納される色情報を「背景ＹＰｂＰｒ値」という。データフィールド［背景色］には、ナンバープレート色特定手段１４により特定されたナンバープレートの背景色を示すデータ（「白」、「緑」、「黄」、「黒」のいずれか）が格納される。

【0037】

データフィールド［文字色情報］には、画像認識手段１３により撮像画像において認識されたナンバープレートの文字部分の色情報（ＹＰｂＰｒ値）が格納される。以下、データフィールド［文字色情報］に格納される色情報を「文字ＹＰｂＰｒ値」という。データフィールド［文字色］には、ナンバープレート色特定手段１４により特定されたナンバープレートの文字色を示すデータ（「白」、「緑」、「黄」、「黒」のいずれか）が格納される。

【0038】

データフィールド［車体色情報］には、画像認識手段１３により撮像画像において認識された車体の色情報（ＹＰｂＰｒ値）が格納される。以下、データフィールド［車体色情報］に格納される色情報を「車体ＹＰｂＰｒ値」という。

【0039】

データフィールド［車体色］には、車体色特定手段１５により特定された車体色を示すデータが格納される。本実施形態において、車体色特定手段１５は車体色を白、黒、灰、黄、赤、青、緑の７つの色域のいずれに属するかを判定するものとする。従って、撮像画像色情報テーブルのデータフィールド［車体色］には、それらの色域のいずれかを示すデータ（「白」、「黒」、「灰」、「黄」、「赤」、「青」、「緑」のいずれか）が格納される。ただし、車体色特定手段１５が車体色を分類する色域の種類および数は上記のものに限られず、例えば、茶、紫等の他の色域が採用されてもよい。

【0040】

画像認識手段１３は、既述のように、定点カメラ９により撮像された画像に映っている対象物を認識する。画像認識手段１３が行う画像認識は公知の技術であるためその説明を省略する。画像認識手段１３は撮像画像において、まず車両を認識する。続いて、画像認識手段１３は認識した車両のナンバープレートと車体を認識する。さらに、画像認識手段１３は認識したナンバープレートの背景部分と文字部分を判別する。

【0041】

画像認識手段１３は、既述のように、一連の複数の撮像画像に映っている同じ車両７を互いに対応付け、１つの車両７に１つの車両ＩＤを付与して他の車両７と区別する。画像認識手段１３は新たに認識した車両に新たな車両ＩＤを付与した場合、撮像画像色情報テーブル（図４）に新しいデータレコードを追加し、追加したデータレコードの［車両ＩＤ］に新たに付与した車両ＩＤを格納する。

【0042】

画像認識手段１３は、同じ車両ＩＤで識別される車両７が映っている複数の撮像画像の中から、例えば、ナンバープレートが最大サイズで映っている撮像画像を選択する。なお、画像認識手段１３が同じ車両７が映っている複数の撮像画像の中から１つの撮像画像を選択する基準はナンバープレートのサイズに限られず、例えば、撮像画像のコントラスト、明るさ、撮像画像におけるナンバープレートの位置等の他の要素がその基準として用いられてもよい。

【0043】

画像認識手段１３は、選択した画像の撮像時刻を示すデータを、撮像画像色情報テーブルに先に追加したデータレコードのデータフィールド［時刻］に格納する。また、画像認識手段１３は、選択した撮像画像において認識したナンバープレートの背景部分の色情報の代表値（例えば、背景部分に含まれる画素の各々のＹＰｂＰｒ値の平均値）を背景ＹＰｂＰｒ値として、撮像画像色情報テーブルの先に追加したデータレコードのデータフィールド［背景色情報］に格納する。

【0044】

また、画像認識手段１３は、選択した撮像画像において認識したナンバープレートの文字部分の色情報の代表値（例えば、文字部分に含まれる画素の各々のＹＰｂＰｒ値の平均値）を文字ＹＰｂＰｒ値として、撮像画像色情報テーブルの先に追加したデータレコードのデータフィールド［文字色情報］に格納する。また、画像認識手段１３は、選択した撮像画像において認識した車体部分の色情報の代表値（例えば、車体部分に含まれる画素の各々のＹＰｂＰｒ値の平均値）を車体ＹＰｒＰｒ値として、撮像画像色情報テーブルの先に追加したデータレコードのデータフィールド［車体色情報］に格納する。

【0045】

図５は、画像認識手段１３が車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」を付与した車両７に関し選択した撮像画像において認識したナンバープレートの背景部分（領域Ｔ１）、ナンバープレートの文字部分（領域Ｔ２）、および車体部分（領域Ｔ３）を示した図である。撮像画像色情報テーブルのデータフィールド［背景色情報］、［文字色情報］、［車体色情報］の各々には、領域Ｔ１、領域Ｔ２、領域Ｔ３の各々に含まれる画素の色情報の代表値が格納される。

【0046】

ナンバープレート色特定手段１４は、画像認識手段１３により撮像画像色情報テーブルに新たなデータレコードが追加され、追加されたデータレコードのデータフィールド［背景色情報］に背景ＹＰｂＰｒ値が格納され、データフィールド［文字色情報］に文字ＹＰｂＰｒ値が格納されると、それらのＹＰｒＰｒ値の各々に応じた真の色を特定する。「真の色」とは、定点カメラ９の特性や撮像環境等に左右されることのない対象物固有の色であり、散乱した太陽光が適度に対象物にあたる光環境下において色覚異常を持たない人に視覚される対象物の色である。

【0047】

図６は、ナンバープレート色特定手段１４がナンバープレートの背景色および文字色を特定する処理のフローを示した図である。今、画像認識手段１３により撮像画像色情報テーブルに新たなデータレコードが追加され、追加されたデータレコードのデータフィールド［車両ＩＤ］に「ｘｘｘｘ」が格納され、さらに、追加されたデータレコードのデータフィールド［背景色情報］および［文字色情報］に背景ＹＰｂＰｒ値および文字ＹＰｂＰｒ値が各々格納されたものとする。ナンバープレート色特定手段１４は、撮像画像色情報テーブルにこれらのデータが格納されたことを検知すると（ステップＳ１０１）、背景ＹＰｂＰｒ値の輝度Ｙ（以下、「輝度Ｙ（背景）」という）と文字ＹＰｂＰｒ値の輝度Ｙ（以下、「輝度Ｙ（文字）」という）を比較する（ステップＳ１０２）。

【0048】

輝度Ｙ（背景）が輝度Ｙ（文字）より小さい場合（すなわち、背景が文字より暗い場合）（ステップＳ１０２；「Ｙｅｓ」）、ナンバープレート色特定手段１４は、車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７のナンバープレートの配色を「緑」または「黒」であると判定する（ステップＳ１０３）。一方、輝度Ｙ（背景）が輝度Ｙ（文字）以上である場合（すなわち、背景が文字より明るい場合）（ステップＳ１０２；「Ｎｏ」）、ナンバープレート色特定手段１４は、車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７のナンバープレートの配色を「白」または「黄」であると判定する（ステップＳ１０４）。

【0049】

ステップＳ１０２の判定結果に従い車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７のナンバープレートの配色を「緑」または「黒」であると判定した場合（ステップＳ１０３）、ナンバープレート色特定手段１４は続いて、背景ＹＰｂＰｒ値の青色差Ｐｂ（以下、「青色差Ｐｂ（背景）」という）が閾値Ｃより小さく、かつ、背景ＹＰｂＰｒ値の赤色差Ｐｒ（以下、「赤色差Ｐｒ（背景）」という）が閾値Ｄより大きいか否かを判定する（ステップＳ１０５）。

【0050】

図７Ａおよび図７Ｂは、ナンバープレート色特定手段１４がステップＳ１０５および後述のステップＳ１０８における判定で用いる閾値がどのように定められた閾値であるかを説明するためのグラフである。

【0051】

図７Ａは、様々な車両７を定点カメラ９（または定点カメラ９と同じ仕様のカメラ）によって様々な撮像環境下で撮像した画像に映ったナンバープレートの白、緑、黄、黒の各々の部分に関し、その部分の色情報（ＹＰｂＰｒ値）に含まれる青色差Ｐｂの分布を示したグラフである。図７Ａのグラフは、撮像画像に映っているナンバープレートの背景または文字の部分の青色差Ｐｂが閾値Ｃよりも小さければ、その部分の真の色は緑ではない、と判定できることを示している。また、図７Ａのグラフは、撮像画像に映っているナンバープレートの背景または文字の部分の青色差Ｐｂが閾値Ｂよりも小さければ、その部分の真の色は黄である、と判定できることを示している。

【0052】

図７Ｂは、様々な車両７を定点カメラ９（または定点カメラ９と同じ仕様のカメラ）によって様々な撮像環境下で撮像した画像に映ったナンバープレートの白、緑、黄、黒の各々の部分に関し、その部分の色情報（ＹＰｂＰｒ値）に含まれる赤色差Ｐｒの分布を示したグラフである。図７Ｂのグラフは、撮像画像に映っているナンバープレートの背景または文字の部分の赤色差Ｐｒが閾値Ｄよりも大きければ、その部分の真の色は緑ではない、と判定できることを示している。また、図７Ｂのグラフは、撮像画像に映っているナンバープレートの背景または文字の部分の赤色差Ｐｒが閾値Ｅよりも大きければ、その部分の真の色は黄である、と判定できることを示している。

【0053】

従って、ナンバープレート色特定手段１４は、ステップＳ１０５の判定において、青色差Ｐｂ（背景）が閾値Ｃ以上、もしくは、赤色差Ｐｒ（背景）が閾値Ｄ以下と判定した場合（ステップＳ１０５；「Ｎｏ」）、車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７のナンバープレートの配色を「緑」であると判定する（ステップＳ１０６）。一方、ナンバープレート色特定手段１４は、ステップＳ１０５の判定において、青色差Ｐｂ（背景）が閾値Ｃより小さく、かつ、赤色差Ｐｒ（背景）が閾値Ｄより大きいと判定した場合（ステップＳ１０５；「Ｙｅｓ」）、車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７のナンバープレートの配色を「黒」であると判定する（ステップＳ１０７）。

【0054】

ステップＳ１０２の判定結果に従い車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７のナンバープレートの配色を「白」または「黄」であると判定した場合（ステップＳ１０４）、ナンバープレート色特定手段１４は続いて、青色差Ｐｂ（背景）が閾値Ｂより小さく、かつ、赤色差Ｐｒ（背景）が閾値Ｅより大きいか否かを判定する（ステップＳ１０８）。

【0055】

ナンバープレート色特定手段１４は、ステップＳ１０８の判定において、青色差Ｐｂ（背景）が閾値Ｂ以上、もしくは、赤色差Ｐｒ（背景）が閾値Ｄ以下と判定した場合（ステップＳ１０８；「Ｎｏ」）、車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７のナンバープレートの配色を「白」であると判定する（ステップＳ１０９）。一方、ナンバープレート色特定手段１４は、ステップＳ１０８の判定において、青色差Ｐｂ（背景）が閾値Ｂより小さく、かつ、赤色差Ｐｒ（背景）が閾値Ｅより大きいと判定した場合（ステップＳ１０８；「Ｙｅｓ」）、車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７のナンバープレートの配色を「黄」であると判定する（ステップＳ１１０）。

【0056】

ナンバープレート色特定手段１４は、上記のように車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７のナンバープレートの配色を特定すると、特定した配色の背景色および文字色を示すデータを、撮像画像色情報テーブルの該当するデータレコードのデータフィールド［背景色］および［文字色］に各々格納する（ステップＳ１１１）。以上が、ナンバープレート色特定手段１４が行う処理の説明である。

【0057】

車体色特定手段１５は、撮像画像色情報テーブルの車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」に応じたデータレコードのデータフィールド［背景色］および［文字色］に背景色および文字色を示すデータが格納され、データフィールド［車体色情報］に車体ＹＰｂＰｒ値が格納されると、車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７の車体の真の色を特定する。

【0058】

図８は車体色特定手段１５が車両７の車体の真の色を特定するために行う処理のフローを示した図である。車体色特定手段１５は、撮像画像色情報テーブルの車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」に応じたデータレコードのデータフィールド［背景色］、「文字色］および［車体色情報］にデータが格納されたことを検知すると（ステップＳ２０１）、まず、撮像画像色情報テーブルからデータフィールド［時刻］が現在時刻から過去の所定時間Ｔ以内であるデータレコードを抽出する（ステップＳ２０２）。

【0059】

続いて、車体色特定手段１５は抽出したデータレコードに格納される背景ＹＰｂＰｒ値および文字ＹＰｂＰｒ値を用いて、現在の撮像環境下において撮像した画像における、ナンバープレートの白の部分の色情報の代表値（以下、「撮像白ＹＰｂＰｒ値」という）、緑の部分の色情報の代表値（以下、「撮像緑ＹＰｂＰｒ値」という）、黄の部分の色情報の代表値（以下、「撮像黄ＹＰｂＰｒ値」という）、および黒の部分の色情報の代表値（以下、「撮像黒ＹＰｂＰｒ値」という）を算出する（ステップＳ２０３）。

【0060】

以下、撮像白ＹＰｂＰｒ値、撮像緑ＹＰｂＰｒ値、撮像黄ＹＰｂＰｒ値、および撮像黒ＹＰｂＰｒ値を「撮像ＹＰｂＰｒ値」と総称する。また、撮像ＹＰｂＰｒ値に含まれる輝度Ｙ、青色差Ｐｂおよび赤色差Ｐｒを以下のようにいうものとする。
撮像白ＹＰｂＰｒ値に含まれる輝度Ｙ：Ｙ_c（白）
撮像白ＹＰｂＰｒ値に含まれる青色差Ｐｂ：Ｐｂ_c（白）
撮像白ＹＰｂＰｒ値に含まれる赤色差Ｐｒ：Ｐｒ_c（白）
撮像緑ＹＰｂＰｒ値に含まれる輝度Ｙ：Ｙ_c（緑）
撮像緑ＹＰｂＰｒ値に含まれる青色差Ｐｂ：Ｐｂ_c（緑）
撮像緑ＹＰｂＰｒ値に含まれる赤色差Ｐｒ：Ｐｒ_c（緑）
撮像黄ＹＰｂＰｒ値に含まれる輝度Ｙ：Ｙ_c（黄）
撮像黄ＹＰｂＰｒ値に含まれる青色差Ｐｂ：Ｐｂ_c（黄）
撮像黄ＹＰｂＰｒ値に含まれる赤色差Ｐｒ：Ｐｒ_c（黄）
撮像黒ＹＰｂＰｒ値に含まれる輝度Ｙ：Ｙ_c（黒）
撮像黒ＹＰｂＰｒ値に含まれる青色差Ｐｂ：Ｐｂ_c（黒）
撮像黒ＹＰｂＰｒ値に含まれる赤色差Ｐｒ：Ｐｒ_c（黒）

【0061】

ステップＳ２０３において、撮像画像色情報テーブルは、例えば以下の式１〜式３に従い撮像ＹＰｂＰｒ値に含まれる値を算出する。

【数1】

【0062】

ただし、上記の式１〜式３において、「＃」は「白」、「緑」、「黄」、「黒」のいずれかを示す。また、「ｎ_#」は車体色特定手段１５が撮像画像色情報テーブルから抽出したデータレコードのうち、データフィールド［背景色］または［文字色］に「＃」に応じた色を格納しているデータレコードの数を示す。

【0063】

「Ｙ_i（＃）」はデータフィールド［背景色］または［文字色］に「＃」に応じた色を格納しているデータレコードのうちｉ番目のデータレコードのデータフィールド［背景色情報］または［文字色情報］に格納されている「＃」に応じた色の色情報（ＹＰｂＰｒ値）に含まれる輝度Ｙを示す。

【0064】

「Ｐｂ_i（＃）」はデータフィールド［背景色］または［文字色］に「＃」に応じた色を格納しているデータレコードのうちｉ番目のデータレコードのデータフィールド［背景色情報］または［文字色情報］に格納されている「＃」に応じた色の色情報（ＹＰｂＰｒ値）に含まれる青色差Ｐｂを示す。

【0065】

「Ｐｒ_i（＃）」はデータフィールド［背景色］または［文字色］に「＃」に応じた色を格納しているデータレコードのうちｉ番目のデータレコードのデータフィールド［背景色情報］または［文字色情報］に格納されている「＃」に応じた色の色情報（ＹＰｂＰｒ値）に含まれる赤色差Ｐｒを示す。

【0066】

「Ｗ_i」はｉ番目のデータレコードのデータフィールド［時刻］に格納されているデータが示す時刻から現在時刻までの時間差Δｔ_iに応じたウェイトを示す。ウェイトＷ_iは時間差Δｔ_iの減少関数であることが望ましい。以下の式４はウェイトＷ_iの算出式を例示したものである。

【数2】

【0067】

上記の式１〜式４に従い算出される撮像白ＹＰｂＰｒ値は、過去の所定時間Ｔの期間においてナンバープレート色特定手段１４により真の色が白と特定されたナンバープレートの背景または文字の撮像画像における色情報（ＹＰｂＰｒ値）を、撮像時刻が現在時刻に近いほど大きなウェイトを乗じて加重平均した値である。白以外の色（緑、黄、黒）に関しても同様である。なお、上述した式１〜式４は例示であって、車体色特定手段１５が他の算出式や手順に従い撮像ＹＰｂＰｒ値を算出してもよい。

【0068】

続いて、車体色特定手段１５はステップＳ２０３において算出した撮像ＹＰｂＰｒ値を用いて、現在の撮像環境下で定点カメラ９により撮像された画像の色空間（ＹＰｂＰｒ値で色情報が表現される色空間）を白、黒、灰、黄、赤、青および緑の各々に応じた色域に区分する色情報の境界値を特定する（ステップＳ２０４）。

【0069】

図９Ａおよび図９Ｂ（以下、これらを図９と総称する）は色空間を複数の色域に区分する色情報の境界値を説明するための図である。図９は、ある輝度Ｙにおける青色差Ｐｂと赤色差Ｐｒの組み合わせにより特定される色が配置された２次元の色空間を示している。図９において、横軸が青色差Ｐｂを示し、縦軸が赤色差Ｐｒを示す。図９に示される２次元の色空間は以下の境界値により５つの色域に区分されている。
モノクロ判定用Ｐｂ上限値
モノクロ判定用Ｐｂ下限値
モノクロ判定用Ｐｒ上限値
モノクロ判定用Ｐｒ上限値
赤判定用Ｐｒ下限値
緑判定用Ｐｂ上限値
緑判定用Ｐｒ上限値
黄判定用Ｐｂ上限値

【0070】

色域「モノクロ」は、モノクロ判定用Ｐｂ上限値、モノクロ判定用Ｐｂ下限値、モノクロ判定用Ｐｒ上限値、モノクロ判定用Ｐｒ上限値により囲まれる矩形の領域である。色域「赤」は、赤判定用Ｐｒ下限値よりＰｒが大きい領域である。色域「緑」は、Ｐｂが緑判定用Ｐｂ上限値より小さく、かつ、Ｐｒが黄判定用Ｐｂ上限値より小さい領域である。色域「黄」は、Ｐｒが緑判定用Ｐｒ上限値以上かつ赤判定用Ｐｒ下限値以下であり、Ｐｂが黄判定用Ｐｂ上限値より小さい領域である。色域「青」は、上記の色域以外の領域である。

【0071】

図９Ａは、晴天時の日中の太陽光が対象物にあたる光環境下で対象物を定点カメラ９（または定点カメラ９と同じ仕様のカメラ）で撮像した画像における色域を示している。図９Ｂは、例えば夕暮れ時の太陽光が対象物にあたる光環境下で対象物を定点カメラ９（または定点カメラ９と同じ仕様のカメラ）で撮像した画像における色域を示している。夕暮れ時には太陽光に含まれる青色の成分が大気中の散乱により減少するため、同じ対象物を撮像した画像であっても、日中に撮像した画像における対象物の色情報と比較して、夕暮れ時に撮像した画像における対象物の色情報はＰｒが大きく、またＰｂが小さくなる。

【0072】

そのため、車体色特定装置１においては、例えば、夕暮れ時の撮像画像における色空間においては、日中の撮像画像における色空間における場合と比較して、赤判定用Ｐｒ下限値および緑判定用Ｐｒ上限値は大きく設定され、緑判定用Ｐｂ上限値および黄判定用Ｐｂ上限値は小さく設定される。これにより、例えば日中に撮像された画像において黄色である対象物が夕暮れ時に撮像された画像においてオレンジに近い赤として撮像されていても、その対象物の色が正しい色域「黄」に属するようになる。また、例えば日中に撮像された画像において青色である対象物が夕暮れ時に撮像された画像において青に近い緑として撮像されていても、その対象物の色が正しい色域「青」に属するようになる。

【0073】

本実施形態においては、青色差Ｐｂと赤色差Ｐｒに関する境界値に加え、輝度Ｙに関する以下の境界値が用いられる。
白判定用Ｙ下限値
黒判定用Ｙ上限値
黄判定用Ｙ下限値

【0074】

これらの境界値は、図９において紙面の法線方向を軸とする輝度Ｙにおいて色域を区分する境界値である。白判定用Ｙ下限値および黒判定用Ｙ上限値は、ＰｂＰｒの２次元の色空間において色域「モノクロ」に区分された色域を色域「白」、色域「灰」および色域「黒」に区分する境界値である。また、黄判定用Ｙ下限値は、ＰｂＰｒの２次元の色空間において色域「モノクロ」以外に区分された色域を、輝度Ｙに基づき色域「黄」およびそれ以外に区分する境界値である。

【0075】

ステップＳ２０４において、車体色特定手段１５はステップＳ２０３において算出した撮像ＹＰｂＰｒ値を用いて、例えば以下の算出式に従い上記の境界値を特定する。
モノクロ判定用Ｐｂ上限値＝ＭＡＸ（Ｐｂ_c（白），Ｐｂ_c（黒））＋α₁
モノクロ判定用Ｐｂ下限値＝ＭＩＮ（Ｐｂ_c（白），Ｐｂ_c（黒））−α₂
モノクロ判定用Ｐｒ上限値＝ＭＡＸ（Ｐｒ_c（白），Ｐｒ_c（黒））＋α₃
モノクロ判定用Ｐｒ上限値＝ＭＩＮ（Ｐｒ_c（白），Ｐｒｂ_c（黒））−α₄
赤判定用Ｐｒ下限値＝Ｐｒ_c（黄）＋α₅
緑判定用Ｐｂ上限値＝Ｐｂ_c（緑）＋α₆
緑判定用Ｐｒ上限値＝Ｐｒ_c（緑）＋α₇
黄判定用Ｐｂ上限値＝Ｐｂ_c（黄）＋α₈
白判定用Ｙ下限値＝Ｙ_c（黒）＋（（Ｙ_c（白）−Ｙ_c（黒））×２／３）
黒判定用Ｙ上限値＝Ｙ_c（黒）＋（（Ｙ_c（白）−Ｙ_c（黒））／３）
黄判定用Ｙ下限値＝Ｙ_c（黄）−α₉

【0076】

ただし、上記の算出式において、α₁〜α₉は定数である。また、ＭＡＸ（ａ，ｂ）は値ａと値ｂのうち大きい方の値を示し、ＭＩＮ（ａ，ｂ）は値ａと値ｂのうち小さい方の値を示す。なお、上記の算出式は例示であって、車体色特定手段１５が他の算出式や手順に従い色域の境界値を特定してもよい。

【0077】

車体色特定手段１５は、上記のように色域の境界値の特定を行うと、続いて以下の判定を行う（ステップＳ２０５）。ただし、「青色差Ｐｂ（車体）」および「赤色差Ｐｒ（車体）」はステップＳ２０１において撮像画像色情報テーブルに新たに格納されたことを検知した車体ＹＰｂＰｒ値の青色差Ｐｂおよび赤色差Ｐｒを意味する。
青色差Ｐｂ（車体）＜モノクロ判定用Ｐｂ上限値、かつ、
青色差Ｐｂ（車体）＞モノクロ判定用Ｐｂ下限値、かつ、
赤色差Ｐｒ（車体）＜モノクロ判定用Ｐｒ上限値、かつ、
赤色差Ｐｒ（車体）＞モノクロ判定用Ｐｒ下限値

【0078】

上記の条件が満たされると判定した場合（ステップＳ２０５；「Ｙｅｓ」）、車体色特定手段１５は車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７の車体の色を「白」、「灰」、「黒」のいずれかであると判定する（ステップＳ２０６）。一方、上記の条件が満たされないと判定した場合（ステップＳ２０５；「Ｎｏ」）、車体色特定手段１５は車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７の車体の色を「緑」、「青」、「赤」、「黄」のいずれかであると判定する（ステップＳ２０７）。

【0079】

ステップＳ２０６の判定に基づき車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７の車体の色を「白」、「灰」、「黒」のいずれかであると判定した場合（ステップＳ２０６）、車体色特定手段１５は続いて以下の判定を行う（ステップＳ２０８）。ただし、「輝度Ｙ（車体）」はステップＳ２０１において撮像画像色情報テーブルに新たに格納されたことを検知した車体ＹＰｂＰｒ値の輝度Ｙを意味する。
輝度Ｙ（車体）＞白判定用Ｙ下限値

【0080】

ステップＳ２０８において上記の条件が満たされると判定した場合（ステップＳ２０８；「Ｙｅｓ」）、車体色特定手段１５は車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７の車体の色を「白」であると判定する（ステップＳ２０９）。一方、ステップＳ２０８において上記の条件が満たされないと判定した場合（ステップＳ２０８；「Ｎｏ」）、車体色特定手段１５は車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７の車体の色を「灰」または「黒」であると判定する（ステップＳ２１０）。

【0081】

ステップＳ２０８の判定に基づき車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７の車体の色を「灰」または「黒」であると判定した場合（ステップＳ２１０）、車体色特定手段１５は続いて以下の判定を行う（ステップＳ２１１）。
輝度Ｙ（車体）＜黒判定用Ｙ下限値

【0082】

ステップＳ２１１において上記の条件が満たされると判定した場合（ステップＳ２１１；「Ｙｅｓ」）、車体色特定手段１５は車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７の車体の色を「黒」であると判定する（ステップＳ２１２）。一方、ステップＳ２１１において上記の条件が満たされないと判定した場合（ステップＳ２１１；「Ｎｏ」）、車体色特定手段１５は車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７の車体の色を「灰」であると判定する（ステップＳ２１３）。

【0083】

ステップＳ２０５の判定に基づき車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７の車体の色を「緑」、「青」、「赤」、「黄」のいずれかであると判定した場合（ステップＳ２０７）、車体色特定手段１５は続いて以下の判定を行う（ステップＳ２１４）。
輝度Ｙ（車体）＞黄判定用Ｙ下限値、かつ、
青色差Ｐｂ（車体）＜黄判定用Ｐｂ上限値

【0084】

ステップＳ２１４において上記の条件が満たされると判定した場合（ステップＳ２１４；「Ｙｅｓ」）、車体色特定手段１５は車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７の車体の色を「黄」であると判定する（ステップＳ２１５）。一方、ステップＳ２１４において上記の条件が満たされないと判定した場合（ステップＳ２１４；「Ｎｏ」）、車体色特定手段１５は車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７の車体の色を「緑」、「青」、「赤」のいずれかであると判定する（ステップＳ２１６）。

【0085】

ステップＳ２１６に続き、車体色特定手段１５は以下の判定を行う（ステップＳ２１７）。
赤色差Ｐｒ（車体）＞赤判定用Ｐｒ下限値

【0086】

ステップＳ２１７において上記の条件が満たされると判定した場合（ステップＳ２１７；「Ｙｅｓ」）、車体色特定手段１５は車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７の車体の色を「赤」であると判定する（ステップＳ２１８）。一方、ステップＳ２１７において上記の条件が満たされないと判定した場合（ステップＳ２１７；「Ｎｏ」）、車体色特定手段１５は車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７の車体の色を「緑」または「青」であると判定する（ステップＳ２１９）。

【0087】

ステップＳ２１９に続き、車体色特定手段１５は以下の判定を行う（ステップＳ２２０）。
青色差Ｐｂ（車体）＜緑判定用Ｐｂ上限値、かつ、
赤色差Ｐｒ（車体）＜緑判定用Ｐｒ上限値

【0088】

ステップＳ２２０において上記の条件が満たされると判定した場合（ステップＳ２２０；「Ｙｅｓ」）、車体色特定手段１５は車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７の車体の色を「緑」であると判定する（ステップＳ２２１）。一方、ステップＳ２２０において上記の条件が満たされないと判定した場合（ステップＳ２２０；「Ｎｏ」）、車体色特定手段１５は車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７の車体の色を「青」であると判定する（ステップＳ２２２）。

【0089】

車体色特定手段１５は、上記のように車両ＩＤ「ｘｘｘｘ」で識別される車両７の車体の色を特定すると、特定した車体の色を示すデータを、撮像画像色情報テーブルの該当するデータレコードのデータフィールド［車体色］に格納する。以上が、車体色特定手段１５が行う処理の説明である。

【0090】

上述した車体色特定装置１によれば、撮像画像に映っている車体の色情報が撮像環境等により変化しても、撮像画像に映っている車体の真の色が特定される。

【0091】

［変形例］
上述した実施形態は様々に変形することができる。以下にそれらの変形の例を示す。なお、上述した実施形態および以下に示す変形例は適宜組み合わされてもよい。

【0092】

（１）上述した車体色特定装置１の車体色特定手段１５が、ナンバープレートの塗色の色情報の基準値、すなわち、ナンバープレート塗色基準値テーブル（図３）に格納されているマンセル値に基づき、色域の境界値を特定する構成が採用されてもよい。

【0093】

例えば、上述した実施形態においては、青色差Ｐｂに関する色域の境界値として、以下の算出式に従い特定される境界値が用いられるものとした。

【0094】

モノクロ判定用Ｐｂ上限値＝ＭＡＸ（Ｐｂ_c（白），Ｐｂ_c（黒））＋α₁
モノクロ判定用Ｐｂ下限値＝ＭＩＮ（Ｐｂ_c（白），Ｐｂ_c（黒））−α₂
緑判定用Ｐｂ上限値＝Ｐｂ_c（緑）＋α₆
黄判定用Ｐｂ上限値＝Ｐｂ_c（黄）＋α₈

【0095】

これに代えて、
白マンセル値をＹＰｂＰｒ値に変換した際の青色差Ｐｂ：Ｐｂ_s（白）
緑マンセル値をＹＰｂＰｒ値に変換した際の青色差Ｐｂ：Ｐｂ_s（緑）
黄マンセル値をＹＰｂＰｒ値に変換した際の青色差Ｐｂ：Ｐｂ_s（黄）
黒マンセル値をＹＰｂＰｒ値に変換した際の青色差Ｐｂ：Ｐｂ_s（黒）
とするとき、例えば以下のような算出式に従い境界値が特定されてもよい。

【0096】

モノクロ判定用Ｐｂ上限値＝β₁×（ＭＡＸ（Ｐｂ_c（白），Ｐｂ_c（黒））／ＭＡＸ（Ｐｂ_S（白），Ｐｂ_S（黒）））
モノクロ判定用Ｐｂ下限値＝β₂×（ＭＩＮ（Ｐｂ_c（白），Ｐｂ_c（黒））／ＭＩＮ（Ｐｂ_s（白），Ｐｂ_s（黒）））
緑判定用Ｐｂ上限値＝β₃×（Ｐｂ_c（緑）／Ｐｂ_s（緑））
黄判定用Ｐｂ上限値＝β₄×（Ｐｂ_c（黄）／Ｐｂ_s（黄））

【0097】

ここで、β₁はナンバープレートの塗色の色情報の基準値（ナンバープレート塗色基準値テーブルに示されるマンセル値）に応じたモノクロ判定用Ｐｂ上限値である。すなわち、撮像画像に映ったナンバープレートの白部分の青色差Ｐｂが白マンセル値をＹＰｂＰｒ値に変換した際の青色差Ｐｂと一致し、撮像画像に映ったナンバープレートの黒部分の青色差Ｐｂが黒マンセル値をＹＰｂＰｒ値に変換した際の青色差Ｐｂと一致する場合のモノクロ判定用Ｐｂ上限値である。

【0098】

同様に、β₂はナンバープレートの塗色の色情報の基準値に応じたモノクロ判定用Ｐｂ下限値、β₃はナンバープレートの塗色の色情報の基準値に応じた緑判定用Ｐｂ上限値、β₄はナンバープレートの塗色の色情報の基準値に応じた黄判定用Ｐｂ上限値である。

【0099】

本変形例において、車体色特定手段１５は輝度Ｙおよび赤色差Ｐｒに関しても、青色差Ｐｂに関し上述した算出式と同様の算出式に従い境界値の特定を行う。

【0100】

上記のような算出式に従い特定される色域の境界値は、撮像画像に映ったナンバープレートの色情報とナンバープレートの塗色の色情報の基準値との差が大きい程、ナンバープレートの塗色の色情報の基準値に応じた境界値との差が大きくなる。すなわち、現在の撮像環境が、ナンバープレートの色が本来の色として見える撮像環境から乖離している程、撮像画像に映った車体の真の色を特定する際に用いる境界値として、基準値に応じた境界値から大きく移動させた境界値が用いられることになる。その結果、上述した実施形態における場合よりも高い精度で、車体の真の色の特定が可能となる。

【0101】

なお、上述した境界値の算出式は一例であって、他の様々な算出式または変換表等が採用され得る。

【0102】

（２）上述した車体色特定装置１の車体色特定手段１５は、撮像画像に映った車体の色情報が複数の色域のいずれに属するかを判定することにより車体の真の色を特定する。これに代えて、車体色特定手段１５が、撮像画像に映った車体の色情報を補正することにより車体の真の色を特定する構成が採用されてもよい。

【0103】

この変形例において、車体色特定手段１５は、
白マンセル値をＹＰｂＰｒ値に変換した際の輝度Ｙ：Ｙ_s（白）
緑マンセル値をＹＰｂＰｒ値に変換した際の輝度Ｙ：Ｙ_s（緑）
黄マンセル値をＹＰｂＰｒ値に変換した際の輝度Ｙ：Ｙ_s（黄）
黒マンセル値をＹＰｂＰｒ値に変換した輝度Ｙ：Ｙ_s（黒）
白マンセル値をＹＰｂＰｒ値に変換した際の青色差Ｐｂ：Ｐｂ_s（白）
緑マンセル値をＹＰｂＰｒ値に変換した際の青色差Ｐｂ：Ｐｂ_s（緑）
黄マンセル値をＹＰｂＰｒ値に変換した際の青色差Ｐｂ：Ｐｂ_s（黄）
黒マンセル値をＹＰｂＰｒ値に変換した際の青色差Ｐｂ：Ｐｂ_s（黒）
白マンセル値をＹＰｂＰｒ値に変換した際の赤色差Ｐｒ：Ｐｒ_s（白）
緑マンセル値をＹＰｂＰｒ値に変換した際の赤色差Ｐｒ：Ｐｒ_s（緑）
黄マンセル値をＹＰｂＰｒ値に変換した際の赤色差Ｐｒ：Ｐｒ_s（黄）
黒マンセル値をＹＰｂＰｒ値に変換した際の赤色差Ｐｒ：Ｐｒ_s（黒）
とするとき、例えば以下の算出式に従い車体の真の色を示す色情報を特定する。

【0104】

車体の真の色の輝度Ｙ＝輝度Ｙ（車体）×Ａｖｅ（（Ｙ_c（白）／Ｙ_s（白）），（Ｙ_c（緑）／Ｙ_s（緑）），（Ｙ_c（黄）／Ｙ_s（黄）），（Ｙ_c（黒）／Ｙ_s（黒）））
車体の真の色の青色差Ｐｂ＝青色差Ｐｂ（車体）×Ａｖｅ（（Ｐｂ_c（白）／Ｐｂ_s（白）），（Ｐｂ_c（緑）／Ｐｂ_s（緑）），（Ｐｂ_c（黄）／Ｐｂ_s（黄）），（Ｐｂ_c（黒）／Ｐｂ_s（黒）））
車体の真の色の赤色差Ｐｒ＝赤色差Ｐｒ（車体）×Ａｖｅ（（Ｐｒ_c（白）／Ｐｒ_s（白）），（Ｐｒ_c（緑）／Ｐｒ_s（緑）），（Ｐｒ_c（黄）／Ｐｒ_s（黄）），（Ｐｒ_c（黒）／Ｐｒ_s（黒）））

【0105】

ただし、Ａｖｅ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）は値ａ、値ｂ、値ｃ、値ｄの平均値を示す。上記の算出式は、撮像画像における車体の色情報（ＹＰｂＰｒ値）の輝度Ｙ、青色差Ｐｂ、赤色差Ｐｒの各々を、ナンバープレートの塗色の色情報の基準値に対する撮像画像におけるナンバープレートの色情報の比率を乗じることにより補正する算出式である。従って、撮像画像に映ったナンバープレートの色情報とナンバープレートの塗色の色情報の基準値との差が大きい程、撮像画像に映った車体の色情報が大きく補正されることになる。

【0106】

なお、上述した色情報の算出式は一例であって、他の様々な算出式または変換表等が採用され得る。

【0107】

この変形例によっても、撮像環境に左右されずに、撮像画像に映った車体の真の色が特定される。

【0108】

（３）上述した実施形態において、ナンバープレートの塗色は「白」、「緑」、「黄」、「黒」の４種類であり、ナンバープレートの配色は「白／緑」、「緑／白」、「黄／黒」、「黒／黄」（ただし、「（背景色）／（文字色）」）であるものとしたが、ナンバープレートの塗色および配色はこれらに限られない。

【0109】

（４）上述した実施形態において、車体色特定手段１５は、車体色の真の色を特定する際に、過去の所定時間内に撮像された画像におけるナンバープレートの色情報の代表値を用いる。車体色特定手段１５が、過去の所定時間内に撮像された画像におけるナンバープレートの色情報の代表値に代えて、真の色を特定する対象の車体が映っている撮像画像におけるナンバープレートの色情報を用いる構成が採用されてもよい。

【0110】

（５）車体色特定装置１が、撮像画像に映っている車両の各々に関し、車体色の特定に加え、ナンバープレートの文字が示すナンバー（本願において、車両のナンバーは、数字、文字、記号、もしくはそれらの２以上の組み合わせを意味する）を特定し、車体色とナンバーとを対応付けて記憶する構成が採用されてもよい。この変形例において、画像認識手段１３は、撮像画像に映っているナンバープレートの背景部分と文字部分を判別した後、文字部分と判別した領域が示す形状に応じた数字、文字、記号等を既知の文字認識手法により車両のナンバーとして認識する。

【0111】

この変形例において、撮像画像色情報テーブルは図４に示したデータフィールドに加え、データフィールド［ナンバー］を有する。画像認識手段１３により認識されたナンバーは、対応する車両のデータレコードのデータフィールド［ナンバー］に格納される。図１０はこの変形例において記憶手段１２に記憶される撮像画像色情報テーブルのデータ構成を例示した図である。この変形例にかかる車体色特定装置１によって生成される撮像画像色情報テーブルは、定点カメラ９により撮像された車両の車体色とナンバーの対応を示す。従って、この撮像画像色情報テーブルを用いれば、指定した車体色に応じた車両のナンバーを抽出することが可能となる。

【0112】

さらに、この変形例にかかる撮像画像色情報テーブル（図１０）は、車体色と時刻（車体色の特定に用いられた撮像画像の撮像時刻）の対応も示す。従って、この撮像画像色情報テーブルを用いれば、指定した時間帯と指定した車体色の組み合わせに応じたナンバーを絞り込むこともできる。

【符号の説明】

【0113】

１…車体色特定装置、７…車両、８…道路、９…定点カメラ、１１…撮像画像取得手段、１２…記憶手段、１３…画像認識手段、１４…ナンバープレート色特定手段、１５…車体色特定手段

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7A】

【図7B】

【図8】

【図9A】

【図9B】

【図10】