特開 2023-47584 位置管理システム、および、位置管理方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023047584

(43)【公開日】2023-04-06

(54)【発明の名称】位置管理システム、および、位置管理方法

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/01 20060101AFI20230330BHJP

   G08G 1/04 20060101ALI20230330BHJP

   G01C 21/28 20060101ALI20230330BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20230330BHJP

   G16Y 10/40 20200101ALI20230330BHJP

   G16Y 40/10 20200101ALI20230330BHJP

【ＦＩ】

G08G1/01 A

G08G1/04 D

G01C21/28

G06T7/00 650B

G16Y10/40

G16Y40/10

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021156567

(22)【出願日】2021-09-27

(71)【出願人】

【識別番号】000003078

【氏名又は名称】株式会社東芝

(71)【出願人】

【識別番号】598076591

【氏名又は名称】東芝インフラシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】鈴木 美彦

(72)【発明者】

【氏名】青木 泰浩

(72)【発明者】

【氏名】竹林 泰弘

(72)【発明者】

【氏名】堺 浩

【テーマコード（参考）】

2F129

5H181

5L096

【Ｆターム（参考）】

2F129AA03

2F129BB03

2F129EE02

2F129EE26

2F129EE65

2F129EE67

2F129EE73

2F129EE82

2F129EE94

2F129FF02

2F129FF15

2F129FF18

2F129FF20

2F129FF57

2F129FF66

2F129FF71

2F129FF73

2F129FF75

2F129GG17

2F129HH04

2F129HH12

2F129HH18

2F129HH19

2F129HH20

2F129HH21

5H181AA01

5H181BB04

5H181BB13

5H181BB15

5H181CC04

5H181DD02

5H181EE07

5H181FF04

5H181FF10

5H181FF13

5H181FF22

5H181FF33

5H181LL09

5H181MB01

5L096AA02

5L096AA06

5L096BA04

5L096CA02

5L096DA02

5L096FA64

5L096FA66

5L096FA67

5L096FA69

5L096HA11

5L096MA07

(57)【要約】

【課題】移動物体の高精度な位置情報を低コストで得る。
【解決手段】実施形態の位置管理システムは、定置カメラから撮影画像を取得し、撮影画像から移動物体を検出し、撮影画像の各部分に対して予め実位置情報が対応付けられている位置対応情報に基づいて、撮影画像に写っている移動物体の実位置情報を特定する。また、移動物体から、ＧＰＳまたはＧＮＳＳに基づく移動物体の位置情報を取得し、移動物体または外部装置から、移動物体に関する所定の特徴情報を取得し、撮影画像から移動物体の所定の特徴情報を抽出する。また、特定部によって特定された実位置情報と、位置情報取得部によって取得された位置情報と、特徴情報取得部によって取得された所定の特徴情報と、抽出部によって抽出された所定の特徴情報と、に基づいて、撮影画像に写っている移動物体と、位置情報取得部によって取得された位置情報を送信した移動物体と、を対応付ける。
【選択図】図１２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

移動物体が移動する所定の領域を撮影する定置カメラから撮影画像を取得する撮影画像取得部と、
前記撮影画像から前記移動物体を検出する検出部と、
前記定置カメラによる撮影画像の各部分に対して予め実位置情報が対応付けられている位置対応情報に基づいて、前記撮影画像に写っている前記移動物体の実位置情報を特定する特定部と、
前記所定の領域を移動している前記移動物体から、ＧＰＳ（Global Positioning System）またはＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）に基づく前記移動物体の位置情報を取得する位置情報取得部と、
前記移動物体または外部装置から、前記移動物体に関する所定の特徴情報を取得する特徴情報取得部と、
前記撮影画像から前記移動物体の前記所定の特徴情報を抽出する抽出部と、
前記特定部によって特定された前記実位置情報と、前記位置情報取得部によって取得された前記位置情報と、前記特徴情報取得部によって取得された前記所定の特徴情報と、前記抽出部によって抽出された前記所定の特徴情報と、に基づいて、前記撮影画像に写っている前記移動物体と、前記位置情報取得部によって取得された前記位置情報を送信した前記移動物体と、を対応付ける制御部と、
を備える位置管理システム。

【請求項2】

前記移動物体は、車両であり、
前記所定の特徴情報は、前記車両の種類を示す車種情報であり、
前記特徴情報取得部は、前記車両または前記外部装置から、前記車両に関する所定の特徴情報として前記車種情報を取得し、
前記抽出部は、前記撮影画像から前記車両の前記車種情報を抽出する、請求項１に記載の位置管理システム。

【請求項3】

前記抽出部は、前記撮影画像から前記車両の前記車種情報を抽出する場合に、
前記撮影画像に写っている前記車両の姿勢を推定し、前記姿勢に基づいて前記車両を直方体のワイヤーフレームで表現し、前記ワイヤーフレームに基づいて外観特徴、車幅、車長、車高を算出し、算出した前記外観特徴、前記車幅、前記車長、前記車高と、予め外観特徴、車幅、車長、車高と車種情報が対応付けられている車種対応情報と、に基づいて、前記車両の前記車種情報を抽出する、請求項２に記載の位置管理システム。

【請求項4】

前記移動物体は、車両であり、
前記所定の特徴情報は、車体色情報であり、
前記特徴情報取得部は、前記車両または前記外部装置から、前記車両に関する所定の特徴情報として前記車体色情報を取得し、
前記抽出部は、前記撮影画像から前記車両の前記車体色情報を抽出する、請求項１に記載の位置管理システム。

【請求項5】

前記抽出部は、前記撮影画像から前記車両の前記車体色情報を抽出する場合に、
前記撮影画像に写っている前記車両の姿勢を推定し、前記姿勢に基づいて前記車両を直方体のワイヤーフレームで表現し、前記ワイヤーフレームの内部の前記車両の部分の画像であるクロップ画像に基づいて、色情報をクラスタリングすることで前記車体色情報として代表２色を抽出し、
前記特徴情報取得部は、前記車両または前記外部装置から、前記車両に関する前記車体色情報として代表２色を取得する、請求項４に記載の位置管理システム。

【請求項6】

前記移動物体は、車両であり、
前記所定の特徴情報は、前記車両の進行方向情報であり、
前記特徴情報取得部は、前記車両から、前記車両に関する所定の特徴情報として前記進行方向情報を取得し、
前記抽出部は、時系列に複数の前記撮影画像から前記車両の前記進行方向情報を抽出する、請求項１に記載の位置管理システム。

【請求項7】

前記移動物体は、車両であり、
前記所定の特徴情報は、前記車両が走行する車線情報であり、
前記特徴情報取得部は、前記車両から、前記車両に関する所定の特徴情報として前記車両が走行する前記車線情報を取得し、
前記抽出部は、前記撮影画像から前記車両が走行する前記車線情報を抽出する、請求項１に記載の位置管理システム。

【請求項8】

前記制御部は、前記移動物体の位置情報を、前記移動物体、および／または、ダイナミックマップの管理サーバに送信する、請求項１に記載の位置管理システム。

【請求項9】

移動物体が移動する所定の領域を撮影する定置カメラから撮影画像を取得する撮影画像取得ステップと、
前記撮影画像から前記移動物体を検出する検出ステップと、
前記定置カメラによる撮影画像の各部分に対して予め実位置情報が対応付けられている位置対応情報に基づいて、前記撮影画像に写っている前記移動物体の実位置情報を特定する特定ステップと、
前記所定の領域を移動している前記移動物体から、ＧＰＳまたはＧＮＳＳに基づく前記移動物体の位置情報を取得する位置情報取得ステップと、
前記移動物体または外部装置から、前記移動物体に関する所定の特徴情報を取得する特徴情報取得ステップと、
前記撮影画像から前記移動物体の前記所定の特徴情報を抽出する抽出ステップと、
前記特定ステップによって特定された前記実位置情報と、前記位置情報取得ステップによって取得された前記位置情報と、前記特徴情報取得ステップによって取得された前記所定の特徴情報と、前記抽出ステップによって抽出された前記所定の特徴情報と、に基づいて、前記撮影画像に写っている前記移動物体と、前記位置情報取得ステップによって取得された前記位置情報を送信した前記移動物体と、を対応付ける制御ステップと、
を含む位置管理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、位置管理システム、および、位置管理方法に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、例えば、ＭａａＳ（Mobility as a Service）に用いるダイナミックマップを実現するためには、車両などの移動物体に関する正確な位置情報の計測や管理が必要である。そして、車両の位置情報を得る場合には、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）よりもＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System：全球測位衛星システム）を利用したほうが、高精度な位置情報を得ることができる。

【0003】

しかし、ＧＮＳＳを利用したとしても、例えば、高い建物が林立しているエリアでは位置情報の誤差が大きくなるなどの問題がある。したがって、高度な自動運転などを実現するには、位置計測誤差を低減する必要があり、解決策として、例えば、車両に高精度測位装置を搭載する手法がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１８－３２４３３号公報

【特許文献2】特開２０１８－８１２５２号公報

【特許文献3】特開２０２０－３０３６２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、上述の高精度測位装置は高価であるという問題がある。

【0006】

そこで、本発明が解決しようとする課題は、物体の高精度な位置情報を低コストで得ることができる位置管理システム、および、位置管理方法を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

実施形態の位置管理システムは、移動物体が移動する所定の領域を撮影する定置カメラから撮影画像を取得する撮影画像取得部と、前記撮影画像から前記移動物体を検出する検出部と、前記定置カメラによる撮影画像の各部分に対して予め実位置情報が対応付けられている位置対応情報に基づいて、前記撮影画像に写っている前記移動物体の実位置情報を特定する特定部と、前記所定の領域を移動している前記移動物体から、ＧＰＳまたはＧＮＳＳに基づく前記移動物体の位置情報を取得する位置情報取得部と、前記移動物体または外部装置から、前記移動物体に関する所定の特徴情報を取得する特徴情報取得部と、前記撮影画像から前記移動物体の前記所定の特徴情報を抽出する抽出部と、前記特定部によって特定された前記実位置情報と、前記位置情報取得部によって取得された前記位置情報と、前記特徴情報取得部によって取得された前記所定の特徴情報と、前記抽出部によって抽出された前記所定の特徴情報と、に基づいて、前記撮影画像に写っている前記移動物体と、前記位置情報取得部によって取得された前記位置情報を送信した前記移動物体と、を対応付ける制御部と、を備える。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、実施形態と比較例の大まかな相違点を説明するための模式図である。

【図2】図２は、実施形態の位置管理システムの全体構成図である。

【図3】図３は、実施形態のＰＣによる処理の概要を説明するための図である。

【図4】図４は、実施形態における定置カメラ画像と衛星画像の対応関係を説明するための図である。

【図5】図５は、実施形態の変換テーブルを示す図である。

【図6】図６は、実施形態における車高の算出法の例を説明するための図である。

【図7】図７は、実施形態における車種判別用テーブルの例を示す図である。

【図8】図８は、実施形態における車体色判定法の例を説明するための図である。

【図9】図９は、実施形態における車体色判定結果の例を示す図である。

【図10】図１０は、実施形態のＰＣによる処理を示すフローチャートである。

【図11】図１１は、図１０のステップＳ３の処理の詳細を示すフローチャートである。

【図12】図１２は、実施形態の位置管理サーバによる処理を示すフローチャートである。

【図13】図１３は、図１２のステップＳ４３の処理の詳細を示すフローチャートである。

【図14】図１４は、実施形態の位置管理サーバによる他の処理を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、本発明の位置管理システム、および、位置管理方法の実施形態について、図面を参照して説明する。以下では、移動物体として、車両を例にとって説明する。

【0010】

まず、図１を参照して、実施形態と比較例（従来技術）の大まかな相違点について説明する。
図１は、実施形態と比較例（従来技術）の大まかな相違点を説明するための模式図である。比較例（従来技術）では、車両に搭載する高精度測位装置による位置情報を用いてダイナミックマップを作成する場合を想定する。この場合、車両が走行する全エリアで車両の高精度な位置情報が得られるが、高精度測位装置が高価であるという問題がある。

【0011】

一方、本実施形態では、以下で説明する提案モデルによる位置情報を用いてダイナミックマップを作成する場合を想定する。提案モデルでは、道路を２種類のエリアに分類し、車両の位置計測精度のレベル分けを行う。１つは、交差点のように高精度な位置計測が必要なエリアであり、提案モデルの適用対象である。もう１つは、直線道路などの高精度な位置計測が不要なエリアであり、提案モデルの適用対象外で、個々の車両が有するＧＰＳセンサの位置情報を用いる。この手法によれば、高精度な位置計測エリアにおいて、低コストで車両の高精度な位置情報を得ることができる。以下、詳述する。

【0012】

図２は、実施形態の位置管理システムＳの全体構成図である。位置管理システムＳは、位置管理サーバ１と、ＰＣ（Personal Computer）２と、定置カメラ３と、地図管理サーバ４（管理サーバ）と、を備える。

【0013】

定置カメラ３は、車両５（以下、符号なしで「車両」とも称する。）が移動する所定の領域（例えば、道路の交差点等）を撮影する。より具体的には、定置カメラ３は、例えば、道路の主要な場所の高い位置に設置され、上方から道路を見下ろす画角となっている。この定置カメラ３の視野の範囲が、高精度な位計測測エリアとなる。また、定置カメラ３は道路の各所に設置され、１つの定置カメラ３に対して１つのＰＣ２が設置される。

【0014】

ここで、図３を参照して、実施形態のＰＣ２による処理の概要について説明する。
図３は、実施形態のＰＣ２による処理の概要を説明するための図である。図３（ａ）は、定置カメラ３によって得られる画像（以下、定置カメラ画像とも称する。）の例である。

【0015】

図３（ａ）のように、ＰＣ２は、定置カメラ画像から車両を検出する。図３（ｂ）では、検出された車両が矩形で囲まれている。そして、ＰＣ２は、検出した車両について、位置情報を特定する。図３（ｃ）では、ワイヤーフレームの手法を用いて、車両に適用したワイヤーフレームＬにおける底面の中心位置Ｐ１０を車両の位置情報として特定していることを模式的に示している。

【0016】

図２に戻って、ＰＣ２は、処理部２１と、記憶部２２と、入力部２３と、表示部２４と、通信部２５と、を備える。

【0017】

記憶部２２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などの記憶装置であり、各種情報を記憶する。記憶部２２は、例えば、位置ＤＢ（Data Base）２２１（位置対応情報）と、変換テーブル２２２（位置対応情報）と、第１車両情報２２３と、車種判別用テーブル２２４と、を記憶する。

【0018】

位置ＤＢ２２１は、定置カメラ画像と衛星画像（または航空画像。俯瞰画像の例）の対応関係を定義したＤＢである。ここで、図４を参照して、実施形態における定置カメラ画像と衛星画像の対応関係について説明する。

【0019】

図４は、実施形態における定置カメラ画像と衛星画像の対応関係を説明するための図である。位置ＤＢ２２１では、車両５の移動可能範囲について、図４（ａ）に示す定置カメラ画像における各画素と、図４（ｂ）に示す衛星画像における各画素と、が対応付けられている。したがって、この位置ＤＢ２２１を参照することで、定置カメラ画像における画素に対応する衛星画像における画素を特定することができる。また、この位置ＤＢ２２１は、定置カメラ画像と衛星画像の間の複数組の対応点の座標を元に生成した射影変換行列によって実現してもよい。

【0020】

図２に戻って、変換テーブル２２２は、衛星画像の画素の座標と、衛星画像の位置情報と、が対応付けられたテーブルである。ここで、図５を参照して、実施形態の変換テーブル２２２について説明する。

【0021】

図５は、実施形態の変換テーブル２２２を示す図である。変換テーブル２２２では、衛星画像の画素の座標（Ｘ座標、Ｙ座標）と、衛星画像の高精度な位置情報（緯度、経度、標高）と、が対応付けられている。

【0022】

図２に戻って、第１車両情報２２３は、定置カメラ画像に基づいて検出された車両の情報である。第１車両情報２２３は、例えば、以下の（１）～（１１）の情報を含む。
（１）撮影日時
（２）定置カメラ画像のフレーム番号
（３）車両を囲む矩形の代表点（例えば、左上と右下）の座標
（４）ワイヤーフレームの底面中心座標
（５）車種（普通車／トラック／バス等）
（６）車体色情報（例えば、ＲＧＢ(Red,Green,Blue)ヒストグラム）
（７）追跡ＩＤ（Identifier）（時系列の車両追跡時）
（８）位置情報（緯度、経度、標高）
（９）車両の向き
（１０）走行方向（進行方向）
（１１）走行している車線情報

【0023】

なお、（１）～（１１）のうち、（１）、（２）は定置カメラ画像から得られる。（３）～（１１）は、処理部２１の処理によって得られる。

【0024】

処理部２１は、ＰＣ２の全体の動作を制御し、ＰＣ２が有する各種の機能を実現する。処理部２１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＯＭ（Read Only Memory）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、を備える。ＣＰＵは、ＰＣ２の動作を統括的に制御する。ＲＯＭは、各種プログラムやデータを記憶する記憶媒体である。ＲＡＭは、各種プログラムを一時的に記憶したり、各種データを書き換えたりするための記憶媒体である。ＣＰＵは、ＲＡＭをワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ、記憶部２２等に格納されたプログラムを実行する。処理部２１は、機能部として、取得部２１１と、検出部２１２と、特定部２１３と、抽出部２１４と、制御部２１５と、を備える。

【0025】

取得部２１１は、外部装置（例えば、定置カメラ３、位置管理サーバ１等）から各種情報を取得する。取得部２１１は、例えば、定置カメラ３から撮影画像を取得する撮影画像取得部として機能する。

【0026】

検出部２１２は、ＤＮＮ（Deep Neural Network）などの手法に基づいて、定置カメラ画像から車両を検出する。

【0027】

特定部２１３は、例えば、位置ＤＢ２２１と変換テーブル２２２に基づいて、定置カメラ画像に写っている車両に適用したワイヤーフレームの底面の中心位置と対応する衛星画像における位置に基づいて、車両の実位置情報を特定する。

【0028】

抽出部２１４は、撮影画像から車両の所定の特徴情報を抽出する。所定の特徴情報は、例えば、車両の種類を示す車種情報である。その場合、抽出部２１４は、撮影画像から車両の車種情報を抽出する。抽出部２１４は、撮影画像から車両の車種情報を抽出する場合に、撮影画像に写っている車両５の姿勢を推定し、姿勢に基づいて車両を直方体のワイヤーフレームで表現し、ワイヤーフレームに基づいて外観特徴、車幅、車長、車高を算出する。そして、抽出部２１４は、算出した外観特徴、車幅、車長、車高と、予め外観特徴、車幅、車長、車高と車種情報が対応付けられている車種判別用テーブル２２４（車種対応情報）と、に基づいて、車両の車種情報を抽出する。

【0029】

ここで、図６、図７等を用いて、車種判定等について説明する。まず、図３（ｃ）と図６を参照して、車高の算出法の例について説明する。

【0030】

図６は、実施形態における車高の算出法の例を説明するための図である。ワイヤーフレームの底面の角の４点（図３（ｃ）のＰ１～Ｐ４）の座標を地図へ射影変換する。次に、射影変換後の４点のＧＰＳ座標を求め、座標の差を距離に変換することで、車幅（Ｐ１とＰ３の間の長さ）と車長（Ｐ１とＰ２の間の長さ）を算出する。例えば、同じ車両の複数の撮影画像のそれぞれのワイヤーフレームに対してこれらの処理を繰り返し、平均を求める。

【0031】

次に、車高の算出法について説明する。まず、ワイヤーフレームの底面における車長の両端であるＰ１とＰ２を選択する。

【0032】

次に、ワイヤーフレームにおける車高の両端であるＰ１とＰ１ｈを選択する。
次に、Ｐ１の画面ｘ座標よりもＮピクセルだけ左の座標をＰ１ａ（ｘ１－Ｎ，ｙ１）とする。
また、Ｐ１の画面ｘ座標よりもＮピクセルだけ右の座標をＰ１ｂ（ｘ１＋Ｎ，ｙ１）とする。

【0033】

同様に、Ｐ２の画面ｘ座標よりもＮピクセルだけ左の座標をＰ２ａ（ｘ２－Ｎ，ｙ２）とする。
また、Ｐ１の画面ｘ座標よりもＮピクセルだけ右の座標をＰ２ｂ（ｘ２＋Ｎ，ｙ２）とする。

【0034】

次に、Ｐ１ａとＰ１ｂの画面座標を射影変換し、緯度と経度を算出する。
次に、車幅と車長の算出値と画像上の画素数の関係から、画素間の概略の長さ（画面上の位置によって異なる点も考慮。）を算出できるため、その値を用いてＰ１ａとＰ１ｂの間の距離１を求める。Ｐ１に関して、ｘ座標のピクセル間の距離１１は、距離１÷２Ｎで算出できる。

【0035】

同様に、Ｐ２に関して、ｘ座標のピクセル間の距離１２は、（Ｐ２ａとＰ２ｂの間の距離２）÷２Ｎで算出できる。

【0036】

車高は、（距離１１と距離１２の平均）×（Ｐ１のｙ座標－Ｐ１ｈのｙ座標）（図６の距離Ｄ）となる。また、図６に示すように、定置カメラ３の画角α（画面のｙ座標によって変動）による補正を、次の式に基づいて行う。
実際の車高Ｈ＝距離Ｄ÷ｃｏｓ（画角α）

【0037】

次に、図７を参照して、実施形態における車種判別用テーブル２２４の例について説明する。
図７は、実施形態における車種判別用テーブル２２４の例を示す図である。情報（２１）と情報（２２）を用いて、定置カメラ３から検出した車両の車種を推定する。

【0038】

情報（２１）は、ＤＬ／ＤＮＮを用いた外観特徴に基づく車種分類である。情報（２２）は、ワイヤーフレームを用いた車両寸法計測の結果に基づく車幅、車長、車高の情報である。情報（２１）だけでは、外観が類似しているがサイズが異なる車両を区別することは困難である。しかし、さらに情報（２２）を用いることで、そのような区別が可能になる。

【0039】

また、車種ごとの車幅、車長、車高の情報は、事前に定義しておく。これにより、車種判別用テーブル２２４と情報（２１）と情報（２２）を用いて、車種の高精度な推定が可能となる。

【0040】

なお、この手法で判定結果が不安定になる場合、例えば、情報（２１）よりも情報（２２）を優先する。また、情報（２２）における車幅、車長、車高の計測値のいずれかが、車種判別用テーブル２２４で定義されている各車種の標準寸法の範囲に収まらない場合、例えば、３つの計測値と標準寸法の誤差が一番小さい車種を選択する。

【0041】

図２に戻って、抽出部２１４は、例えば、撮影画像から車両５の車体色情報を抽出する。抽出部２１４は、撮影画像から車両５の車体色情報を抽出する場合に、撮影画像に写っている車両５の姿勢を推定し、姿勢に基づいて車両を直方体のワイヤーフレームで表現し、ワイヤーフレームの内部の車両５の部分の画像であるクロップ画像に基づいて、色情報をクラスタリングすることで車体色情報として代表２色を抽出する。

【0042】

ここで、図８を参照して、実施形態における車体色（車両５の色）判定法の例について説明する。
図８は、実施形態における車体色判定法の例を説明するための図である。以下の処理（３１）～（３５）によって、車体色を判定する。

【0043】

まず、処理（３１）において、撮影画像におけるワイヤーフレームの内部の車両５の部分の画像であるクロップ画像を抽出する。

【0044】

次に、処理（３２）において、クロップ画像からクラスタリング手法を用いて色情報を取得する。つまり、クロップ画像内には、明るさや色みが微妙に異なる複数種類の色が含まれるため、クラスタリングによって類似した色を一塊にすることで、５色～７色にまとめて色情報を抽出する。

【0045】

次に、処理（３３）において、色情報をヒストグラムで表現する（正規化してもよい）。
次に、処理（３４）において、車両のタイヤの黒成分を取り除く。例えば、車体が黒色の場合、黒成分の一定割合（例えば１０％）を取り除く。

【0046】

次に、処理（３５）において、色ヒストグラムに基づいて、車体色を代表２色で表現する。例えば、色ヒストグラムで最頻値の色を本体色とし、色ヒストグラムで頻度が２番目の色や車両を特徴づける色（周囲車両にはない色）などを補助色とする。なお、本体色と補助色を区別しないで代表２色としてもよい。

【0047】

このようにして、車体色を判定できる。なお、車の向きにより、ガラス部分の光の反射の具合などによって車体色の判定結果が変わる可能性があるので、例えば、複数フレームの画像を用いて判定した結果の多数決をとればよいが、これに限定されない。

【0048】

次に、図９を参照して、実施形態における車体色判定結果の例について説明する。
図９は、実施形態における車体色判定結果の例を示す図である。左に示す撮影画像に対して、車体色判定を行った。撮影画像から検出した６台の車両に関して、本体色として、上から順に白、青、黒、青、黒、緑と判定することができた。

【0049】

図２に戻って、抽出部２１４は、例えば、時系列に複数の撮影画像から車両の進行方向情報を抽出する。
また、抽出部２１４は、例えば、撮影画像から車両が走行する車線情報を抽出する。

【0050】

制御部２１５は、各種情報処理を実行する。また、制御部２１５は、上述の（３）～（１１）のうち、特定部２１３と抽出部２１４によって生成されない情報を適宜生成する。

【0051】

入力部２３は、ＰＣ２に対するユーザの操作を受け付ける。入力部２３は、例えば、キーボード、マウス等の入力装置である。

【0052】

表示部２４は、各種情報を表示する。表示部２４は、例えば、液晶表示装置（ＬＣＤ（Liquid Crystal Display））、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）表示装置等である。

【0053】

通信部２５は、外部装置（例えば、定置カメラ３、位置管理サーバ１等）と通信を行うための通信インタフェースである。

【0054】

次に、位置管理サーバ１について説明する。位置管理サーバ１は、コンピュータ装置であり、処理部１１と、記憶部１２と、入力部１３と、表示部１４と、通信部１５と、を備える。

【0055】

記憶部１２は、ＨＤＤやＳＳＤなどの記憶装置であり、各種情報を記憶する。記憶部１２は、例えば、第１車両情報１２１と、第２車両情報１２２と、対応情報１２３と、を記憶する。

【0056】

第１車両情報１２１は、ＰＣ２における第１車両情報２２３と同様である。

【0057】

第２車両情報１２２は、車両５における第２車両情報５１と同様である。第２車両情報５１は、例えば、以下の（１６）～（１８）の情報を含む。
（１６）ＧＰＳ日時
（１７）ＧＰＳ位置情報（緯度、経度、標高）
（１８）ＥＴＣ登録情報（車載機番号、登録番号／車両番号、牽引装置有無情報など）

【0058】

対応情報１２３は、同一の車両５について、第１車両情報１２１と第２車両情報１２２を対応付けた情報である。

【0059】

処理部１１は、位置管理サーバ１の全体の動作を制御し、位置管理サーバ１が有する各種の機能を実現する。処理部１１は、例えば、ＣＰＵと、ＲＯＭと、ＲＡＭと、を備える。ＣＰＵは、位置管理サーバ１の動作を統括的に制御する。ＲＯＭは、各種プログラムやデータを記憶する記憶媒体である。ＲＡＭは、各種プログラムを一時的に記憶したり、各種データを書き換えたりするための記憶媒体である。ＣＰＵは、ＲＡＭをワークエリア（作業領域）としてＲＯＭ、記憶部１２等に格納されたプログラムを実行する。処理部１１は、機能部として、取得部１１１と、制御部１１２と、を備える。

【0060】

取得部１１１は、外部装置（例えば、ＰＣ２、地図管理サーバ４等）から各種情報を取得する。取得部１１１は、例えば、ＰＣ２から第１車両情報２２３を取得して、記憶部１２に第１車両情報１２１として保存する。また、取得部１１１は、例えば、車両５から第２車両情報５１を取得して、記憶部１２に第２車両情報１２２として保存する。

【0061】

また、取得部１１１は、所定の領域を移動している車両５から、ＧＰＳまたはＧＮＳＳに基づく車両５の位置情報を取得する位置情報取得部として機能する。

【0062】

また、取得部１１１は、車両５または外部装置６から、車両５に関する所定の特徴情報（車種情報、車体色情報、進行方向情報、車線情報など）を取得する特徴情報取得部として機能する。外部装置６は、特徴情報を管理するコンピュータ装置である。

【0063】

制御部１１２は、各種情報処理を実行する。制御部１１２は、例えば、車両５の実位置情報と、位置情報取得部（取得部１１１）によって取得された位置情報と、特徴情報取得部（取得部１１１）によって取得された所定の特徴情報と、抽出部２１４によって抽出された所定の特徴情報と、に基づいて、撮影画像に写っている車両５と、位置情報取得部（取得部１１１）によって取得された位置情報を送信した車両５と、を対応付ける。対応付けた情報は、対応情報１２３に格納される。

【0064】

制御部１１２は、上述の対応付けを行った後に、例えば、第１車両情報１２１における「（８）位置情報（緯度、経度、標高）」等の情報を地図管理サーバ４に送信する。これにより、地図管理サーバ４は、高精度な「（８）位置情報（緯度、経度、標高）」を補助情報として用いてダイナミックマップ４１を更新することができる。

【0065】

また、制御部１１２は、例えば、第１車両情報１２１における「（８）位置情報（緯度、経度、標高）」等の情報を、該当する車両５に送信する。これにより、車両５は、高精度な「（８）位置情報（緯度、経度、標高）」を活用することができる。

【0066】

入力部１３は、位置管理サーバ１に対するユーザの操作を受け付ける。入力部１３は、例えば、キーボード、マウス等の入力装置である。

【0067】

表示部１４は、各種情報を表示する。表示部１４は、例えば、液晶表示装置（ＬＣＤ）、有機ＥＬ表示装置等である。

【0068】

通信部１５は、外部装置（例えば、ＰＣ２、地図管理サーバ４等）と通信を行うための通信インタフェースである。

【0069】

次に、図１０を参照して、実施形態のＰＣ２による処理について説明する。
図１０は、実施形態のＰＣ２による処理を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ１において、取得部２１１は、定置カメラ３から定置カメラ画像を取得する。

【0070】

次に、ステップＳ２において、検出部２１２は、ＤＮＮなどの手法に基づいて、定置カメラ画像に写っている車両５（移動物体）を検出する。

【0071】

次に、ステップＳ３において、特定部２１３は、車両５（移動物体）の位置情報を特定する。ここで、図１１を参照して、図１０のステップＳ３の処理の詳細について説明する。

【0072】

図１１は、図１０のステップＳ３の処理の詳細を示すフローチャートである。
ステップＳ３１において、特定部２１３は、位置ＤＢ２２１を参照して、定置カメラ画像を衛星画像に座標変換する（図４）。

【0073】

次に、ステップＳ３２において、特定部２１３は、衛星画像における車両５（移動物体）に適用したワイヤーフレームの底面中心座標を算出する（図３（ｃ））。次に、ステップＳ３３において、特定部２１３は、変換テーブル２２２を参照して、衛星画像における車両の底面中心座標を位置情報（緯度、経度、標高）に変換する。

【0074】

図１０に戻って、ステップＳ３の後、ステップＳ４において、制御部２１５は、第１車両情報２２３を生成する。次に、ステップＳ５において、制御部２１５は、第１車両情報２２３を位置管理サーバ１に送信する。

【0075】

次に、図１２を参照して、実施形態の位置管理サーバ１による処理について説明する。
図１２は、実施形態の位置管理サーバ１による処理を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ４１において、取得部１１１は、ＰＣ２から第１車両情報２２３を取得して、記憶部１２に第１車両情報１２１として保存する。

【0076】

次に、ステップＳ４２において、取得部１１１は、車両５から第２車両情報５１を取得して、記憶部１２に第２車両情報１２２として保存する。

【0077】

次に、ステップＳ４３において、制御部１１２は、同一の車両５について、第１車両情報１２１と第２車両情報１２２の対応付けを行い、処理結果を、記憶部１２に対応情報１２３として保存する。ここで、図１３を参照して、図１２のステップＳ４３の処理の詳細について説明する。

【0078】

図１３は、図１２のステップＳ４３の処理の詳細を示すフローチャートである。
ステップＳ４３１において、制御部１１２は、位置（車線を含む）で絞り込む。例えば、第１車両情報１２１の（８）位置情報（緯度、経度、標高）と第２車両情報１２２の（１７）ＧＰＳ位置情報を用いて対応付けを行う。この対応付けは、地図座標系（緯度、経度）の位置情報を用いて行うが、（１７）ＧＰＳ位置情報の精度が悪かったり、道路には複数台の車両５が存在したりすることにより、難しい場合がある。

【0079】

次に、ステップＳ４３２において、制御部１１２は、車両５の進行方向や速度で絞り込む。進行方向については、例えば、直進車同士や左折車同士で対応付ける。次に、ステップＳ４３３において、制御部１１２は、車種、車体色で絞り込む。車体色については、例えば、代表２色を用いて対応付ける。

【0080】

なお、ステップＳ４３１～Ｓ４３３の処理の順番等はこれに限定されない。例えば、ステップＳ４３２とステップＳ４３３の順番を逆にしてもよいし、あるいは、ステップＳ４３１～Ｓ４３３の一巡目の処理で対応付けが成功しなければ、さらに二巡目の処理を行ってもよい。また、絞り込むための各要素を順番に使用するのではなく、同時に並行して使用してもよいし、絞り込める確率が高い要素を優先的に使用してもよい。また、車両５を１台ずつではなく、３，４台程度でまとめて対応付けしてもよい。

【0081】

図１２に戻って、ステップＳ４３の後、ステップＳ４４において、制御部１１２は、第１車両情報１２１における「（８）位置情報（緯度、経度、標高）」等の情報を地図管理サーバ４に送信する。

【0082】

次に、ステップＳ４５において、制御部１１２は、第１車両情報１２１における「（８）位置情報（緯度、経度、標高）」等の情報を、該当する車両５に送信する。

【0083】

次に、図１４を参照して、実施形態の位置管理サーバ１による他の処理について説明する。
図１４は、実施形態の位置管理サーバ１による他の処理を示すフローチャートである。第１車両情報１２１に基づいて認識される車両の数と、第２車両情報１２２に基づいて認識される車両の数が異なる場合が考えられる。ここでは、第２車両情報１２２に基づいて認識される車両の数は正しいと仮定する。

【0084】

その場合、夜間や悪天候などの悪条件によって、定置カメラ画像に基づく車両の検出精度が低下することがある。具体的には、道路を走行する車両の台数に対して、定置カメラ画像から検出される車両矩形数が少なかったり多かったりすることが考えられる。

【0085】

車両矩形数が少ない場合は、車両検出の条件が厳しすぎる場合である。また、車両矩形数が多い場合は、車両検出の条件が緩すぎる場合である。そこで、図１４の処理を行う。

【0086】

まず、ステップＳ５１において、制御部１１２は、第２車両情報１２２を用いて、車両の数である第２車両数（Ｎ２）を算出する。

【0087】

次に、ステップＳ５２において、制御部１１２は、第１車両情報１２１を用いて、車両の数である第１車両数（Ｎ１）を算出する。

【0088】

次に、ステップＳ５３において、制御部１１２は、（Ｎ２－Ｎ１）が第１閾値（例えば３～５程度など）よりも多いか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ５４に進み、Ｎｏの場合はステップＳ５５に進む。

【0089】

ステップＳ５４において、制御部１１２は、Ｎ１が増えるように、ＰＣ２の検出部２１２が定置カメラ画像による車両検出に用いるＤＮＮにおける辞書切替（昼夜別モデルの切替、天候別モデルの切替等）やパラメータ調整を行う。ステップＳ５４の後、ステップＳ５２に戻る。

【0090】

ステップＳ５５において、制御部１１２は、（Ｎ１－Ｎ２）が第２閾値（例えば３～５程度など）よりも多いか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ５６に進み、Ｎｏの場合は処理を終了する。

【0091】

ステップＳ５６において、制御部１１２は、Ｎ１が減るように、ＰＣ２の検出部２１２が定置カメラ画像による車両検出に用いるＤＮＮにおける辞書切替やパラメータ調整を行う。ステップＳ５６の後、ステップＳ５２に戻る。このようにして、必要に応じて辞書切替やパラメータ調整を行うことで、Ｎ１とＮ２の数を近づけ、車両の位置情報の特定を適切に行うことができる。

【0092】

このようにして、本実施形態の位置管理システムＳによれば、定置カメラ画像から特定された車両の位置情報と、車両から取得したＧＰＳ位置情報と、に加えて、所定の特徴情報（車種情報、車体色情報、進行方向情報、車線情報など）を用いることで、移動物体（車両）の高精度な位置情報を低コストで得ることができる。

【0093】

また、車種情報を用いる場合は、図７で説明した手法を用いることで、高精度な対応付けを行うことができる。

【0094】

また、車体色情報を用いる場合は、図８で説明した手法を用いることで、高精度な対応付けを行うことができる。

【0095】

また、車両の位置情報を地図管理サーバ４に送信することで、地図管理サーバ４は、この高精度な位置情報を補助情報として用いてダイナミックマップ４１を適切に更新することができる。

【0096】

また、車両の位置情報を該当する車両５に送信することで、車両５は、この高精度な位置情報を自律走行（自動運転等）等に有効活用することができる。

【0097】

実施形態の位置管理サーバ１、ＰＣ２で実行されるプログラムは、上述した各機能部を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ（プロセッサ）が上記ＲＯＭから当該プログラムを読み出して実行することにより上記各機能部が主記憶装置上にロードされ、主記憶装置上に生成されるようになっている。

【0098】

当該プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク、ＣＤ－Ｒ、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て提供される。

【0099】

また、当該プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、当該プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。また、当該プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成しても良い。

【0100】

以上、本発明の実施形態を説明したが、上記実施形態はあくまで例であって、発明の範囲を限定することは意図していない。上記実施形態は、様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。上記実施形態は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【0101】

例えば、移動物体は、車両に限定されず、ほかに、例えば、工場内の移動体（運搬車。移動ロボット等）などの他の移動物体であってもよい。

【0102】

また、位置管理サーバ１とＰＣ２の機能は、１つのコンピュータ装置によって実現してもよいし、あるいは、３つ以上のコンピュータ装置によって実現してもよい。

【0103】

また、定置カメラ画像に歪みがある場合は、画像中の横断歩道の白線が直線になるようになどして画像補正してもよい。また、衛星画像について、歪みがある場合は同様にして画像補正してもよい。

【0104】

また、第２車両情報は、ＧＰＳではなくＧＮＳＳ等の他の手法により生成してもよい。

【0105】

また、１つの撮影エリアに対して、定置カメラ３を複数設置し、複数の定置カメラ画像を用いてもよい。

【符号の説明】

【0106】

１…位置管理サーバ、２…ＰＣ、３…定置カメラ、４…地図管理サーバ、５…車両、１１…処理部、１２…記憶部、１３…入力部、１４…表示部、１５…通信部、２１…処理部、２２…記憶部、２３…入力部、２４…表示部、２５…通信部、４１…ダイナミックマップ、５１…第２車両情報、１１１…取得部、１１２制御部、１２１…第１車両情報、１２２…第２車両情報、１２３…対応情報、２１１…取得部、２１２…検出部、２１３…特定部、２１４…抽出部、２１５…制御部、２２１…位置ＤＢ、２２２…変換テーブル、２２３…第１車両情報、２２４…車種判別用テーブル、Ｓ…位置管理システム

【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14】