特開 2024-32134 駐車場管理システム

(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】P2024032134

(43)【公開日】2024-03-12

(54)【発明の名称】駐車場管理システム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/14 20060101AFI20240305BHJP

   G08G 1/04 20060101ALI20240305BHJP

【ＦＩ】

G08G1/14 A

G08G1/04 D

【審査請求】未請求

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022135615

(22)【出願日】2022-08-29

(71)【出願人】

【識別番号】596082770

【氏名又は名称】西菱電機株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002941

【氏名又は名称】弁理士法人ぱるも特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】鳥居 紀彦

(72)【発明者】

【氏名】吉村 修

(72)【発明者】

【氏名】尾嵜 憲司

(72)【発明者】

【氏名】山下 明輝

【テーマコード（参考）】

5H181

【Ｆターム（参考）】

5H181AA01

5H181BB13

5H181BB15

5H181CC04

5H181KK01

5H181KK06

(57)【要約】      （修正有）

【課題】撮影された画像に基づいて、管理対象領域に出入りする車両を検知し、集計することによって管理対象領域に存在する車両数を把握するシステムを提供する。
【解決手段】駐車場を撮影して、画像情報を出力する撮像装置と、画像情報処理装置とを備え、前記画像情報処理装置は、前記撮像装置による前記駐車場の管理対象領域の画像情報に基づいて、前記管理対象領域に入る車両と前記管理対象領域から出る車両とを検知し、検知結果を出力する車両検知手段、および前記車両検知手段の出力を受けて、前記管理対象領域に入る車両数を加算し、前記管理対象領域から出る車両数を減算することによって前記管理対象領域に存在する車両数を集計する集計手段を有する画像情報処理手段を備えたことを特徴とする駐車場管理システムとした。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

駐車場を撮影して、画像情報を出力する撮像装置と、画像情報処理装置とを備え、前記画像情報処理装置は、前記撮像装置による前記駐車場の管理対象領域の画像情報に基づいて、前記管理対象領域に入る車両と前記管理対象領域から出る車両とを検知し、検知結果を出力する車両検知手段、および前記車両検知手段の出力を受けて、前記管理対象領域に入る車両数を加算し、前記管理対象領域から出る車両数を減算することによって前記管理対象領域に存在する車両数を集計する集計手段を有する画像情報処理手段を備えたことを特徴とする駐車場管理システム。

【請求項2】

前記画像情報処理手段は、前記撮像装置によって撮影された画像に基づいて、前記管理対象領域に存在する車両数を把握する画像情報解析手段を有することを特徴とする請求項１に記載の駐車場管理システム。

【請求項3】

前記駐車場が複数の前記管理対象領域に区分され、前記管理対象領域に応じて前記画像情報処理手段が設定されていることを特徴とする請求項１に記載の駐車場管理システム。

【請求項4】

前記画像情報解析手段による車両数の把握が、前記撮像装置によって撮影された画像に基づいて予め定められた時間間隔で周期的に行われることを特徴とする請求項２に記載の駐車場管理システム。

【請求項5】

前記画像情報解析手段による車両数の把握が、前記撮像装置によって撮影された画像に基づいて予め定められた時間間隔で周期的に行われ、前記車両検知手段による検知は、前記車両の出入りの都度行われることを特徴とする請求項２に記載の駐車場管理システム。

【請求項6】

前記画像情報解析手段による車両数の把握の周期は、前記車両検知手段の検知の出力よりも短く設定されていることを特徴とする請求項５に記載の駐車場管理システム。

【請求項7】

前記画像情報解析手段による車両数の把握において、誤りなく把握できる車両数を第１の閾値として設定し、把握された車両数が前記第１の閾値を超えた場合には、前記車両検知手段によって検知された車両数を前記集計手段によって集計して、前記管理対象領域に存在する車両数とするようにしたことを特徴とする請求項２に記載の駐車場管理システム。

【請求項8】

前記車両検知手段による検知は、前記車両検知手段による検知を開始した時点からの経過時間に応じて前記画像情報解析手段による車両数の把握に切り替えられることを特徴とする請求項２に記載の駐車場管理システム。

【請求項9】

前記画像情報解析手段による車両数の把握において、誤りなく把握できる車両数を第２の閾値として設定し、把握された車両数が前記第２の閾値以下である場合には、前記画像情報解析手段による車両数が正しいとして、前記車両検知手段による加減算結果を破棄し、前記画像情報解析手段によって把握された車両数を前記管理対象領域に存在する車両数としたことを特徴とする請求項２に記載の駐車場管理システム。

【請求項10】

前記第２の閾値は、時間の経過に伴って、予め定められた車両数分を増加するように変動させたことを特徴とする請求項９に記載の駐車場管理システム。

【請求項11】

前記画像情報処理装置は、前記駐車場の通路の移動車両を識別する車両識別手段と、前記移動車両が、前記管理対象領域のどこの駐車枠に駐車するかを推定する駐車位置推定手段と、前記車両識別手段および前記駐車位置推定手段からの出力を受けて前記移動車両と前記駐車枠との情報を結合する監視手段とを備えた通路画像情報処理手段を有することを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の駐車場管理システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本願は、駐車場管理システムに関するものである。

【背景技術】

【0002】

駐車場の利用状況（駐車枠の空き状況）を把握するために、高い位置に配置された撮像装置によって、駐車されている車両の画像情報を取得し、得られた画像情報を分析することが行われている。

【0003】

また、駐車枠の利用状態の検出に画像処理技術の輪郭法又は機械学習法を用いて車両の有無を判別し、さらに、画像が不明瞭な場合には、撮影画像の中から駐車枠の利用状態が同じである明瞭な画像を検出して使用することによってノイズを抑制して、検出精度を向上させることが提案されている（特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１７－８４３６４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

特許文献１に示されているように、駐車場内に存在する車両数を把握するためには、駐車場を撮影する撮像技術を高めること、および撮影された画像情報から必要な情報を抽出する情報処理技術を高めることが必要である。
しかし、駐車される車両数が多くなると、車両の陰に後方の車両が隠れるため、画像情報から車両数を把握する精度が低下するという問題が生じる。

【0006】

本願は、前述の問題に対して、駐車している車両の画像情報から車両数を把握するシステムに代わる駐車場管理システムを提供することを目的とするものである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本願の駐車場管理システムは、駐車場を撮影して、画像情報を出力する撮像装置と、画像情報処理装置とを備え、前記画像情報処理装置は、前記撮像装置による前記駐車場の管理対象領域の画像情報に基づいて、前記管理対象領域に入る車両と前記管理対象領域から出る車両とを検知し、検知結果を出力する車両検知手段、および前記車両検知手段の出力を受けて、前記管理対象領域に入る車両数を加算し、前記管理対象領域から出る車両数を減算することによって前記管理対象領域に存在する車両数を集計する集計手段を有する画像情報処理手段を備えたことを特徴とする。

【発明の効果】

【0008】

本願の駐車場管理システムによれば、撮像装置によって撮影された画像に基づいて、管理対象領域に出入りする車両を検知し、集計することによって管理対象領域に存在する車両数を把握するシステムを提供できる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】実施の形態１の駐車場管理システムの構成を示す図である。

【図2】駐車場の一例を示す平面図である。

【図3】駐車場の管理対象領域の俯瞰画像の一例を示す図である。

【図4】駐車場の管理対象領域の平面図である。

【図5】実施の形態１の集計の処理を示すフロー図である。

【図6】実施の形態１の車両検知手段を使用した車両数の集計を説明する図である。

【図7】実施の形態１および２の通路画像情報処理手段の動作を説明する図である。

【図8】実施の形態２の駐車場管理システムの構成を示す図である。

【図9】実施の形態２の画像情報解析手段による車両数を説明する図である。

【図10】実施の形態２の車両検知手段による車両数と画像情報解析手段による車両数を説明する図である。

【図11】実施の形態２の集計手段のフロー図である。

【図12】実施の形態２の画像情報解析手段の周期を短縮した場合を説明する図である。

【図13】実施の形態３の第１の閾値を説明する図である。

【図14】実施の形態３のフロー図である。

【図15】実施の形態４の第２の閾値を説明する図である。

【図16】実施の形態４のフロー図である。

【図17】実施の形態４の第１の閾値と第２の閾値を説明する図である。

【図18】実施の形態５の第２の閾値の変動を説明する図である。

【図19】実施の形態の情報処理装置を実現するハードウエア構成図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、本願に係る駐車場管理システムの実施の形態について図面を用いて説明する。なお、各図において同一または相当する部分については、各々同一符号を付して、重複する説明を省略する。

【0011】

実施の形態１．
図１は、実施の形態１による駐車場管理システムを示す構成図である。
図１に示すように、駐車場管理システム１０００は、駐車場を撮影する撮像装置１０と、この撮像装置１０によって撮影された画像情報を分析して必要とする情報を得る情報処理システム２０とを備えている。

【0012】

撮像装置１０は、駐車場の、車両の高さよりも高い位置に取り付けられ、駐車場全体を撮影し、画像情報を情報処理システム２０に出力する。
情報処理システム２０は、撮像装置１０から出力された画像情報を処理することによって駐車場の利用状況を把握する。

【0013】

情報処理システム２０は、画像情報処理装置２１および管理装置２２を備えている。
画像情報処理装置２１は、第１の画像情報処理手段２１０、第２の画像情報処理手段２２０、および通路画像情報処理手段２３０を備えている。

【0014】

第１の画像情報処理手段２１０は、車両検知手段２１１および集計手段２１２を備えている。また、第２の画像情報処理手段２２０は、第１の画像情報処理手段２１０と同様に、車両検知手段２２１および集計手段２２２を備えている。第１の画像情報処理手段２１０および第２の画像情報処理手段２２０のそれぞれは、駐車場の予め定められた管理対象領域のそれぞれの画像情報を処理するように割り当てられている。

【0015】

なお、通路画像情報処理手段２３０は、駐車枠の画像情報だけでなく、駐車場の通路１０３の画像情報の処理を担当しており、車両識別手段２３１、駐車位置推定手段２３２および監視手段２３３を備えている。

【0016】

画像情報処理装置２１の中の、第１の画像情報処理手段２１０について、その動作について説明する。なお、第２の画像情報処理手段２２０については、担当する管理対象領域が異なるが、動作については同様であるので、説明を省略する。

【0017】

車両検知手段２１１は、撮像装置１０から画像情報を受け、画像情報に含まれている車両画像を抽出し、駐車場の予め定められた管理対象領域に対する車両画像の移動方向を見ることによって、管理対象領域の駐車枠に入る車両であるか、管理対象領域から出る車両であるかを検知し、管理対象領域に入る車両を検知した場合には加算する信号を出力し、管理対象領域から出る車両を検知した場合には減算する信号を出力する。

【0018】

この車両検知手段２１１の出力を受けて、集計手段２１２は、管理対象領域に存在する車両数に対して加算および減算を行い、集計値を管理装置２２に出力する。
ここで、車両画像の抽出は、車両の画像を予め学習して様々な車両の画像を記憶しておくことによって、画像の一部であっても、画像情報の中からほぼ正確に行うことができるものである。

【0019】

管理装置２２は、集計手段２１２からの出力を受けて、駐車場の混雑状況に関する情報などの管理情報を出力する。
また、管理装置２２は、撮像装置１０の画像情報を受けて、撮像装置１０の撮影の方向、角度、倍率などの制御を行う。

【0020】

この駐車場管理システム１０００によって管理する駐車場の例を図２に示す。
図２は、駐車場の平面図であって、駐車場１００に対する撮像装置１０の配置と、駐車場１００における駐車枠１０１、管理対象領域１０２、通路１０３および車両５０を表している。

【0021】

駐車場１００を管理する場合、図２に示す平面図が必要になる。この実施の形態１においては、駐車場１００を複数の領域に分けて管理対象領域１０２としている。すなわち、管理対象領域１０２は、予め定められた複数の駐車枠１０１を一つにまとめた領域である。
図２の例では、符号Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈを付けた領域をそれぞれ管理対象領域１０２としている。また、通路１０３は、管理対象領域１０２の間を車両５０が走行するように設けられている。

【0022】

撮像装置１０によって撮影された駐車場１００のうち、Ｂの管理対象領域１０２の俯瞰画像の一例を図３に示す。
図３は、連続して撮影される俯瞰画像のうちの１フレームの画像情報である。この俯瞰画像の複数のフレームを観察することによって、管理対象領域１０２から出る方向に移動する車両５１および管理対象領域１０２に入る方向に移動する車両５２を検知することができる。

【0023】

図３の俯瞰画像を平面図に表すと、図４に示すようになる。ここで、管理対象領域１０２内に存在する車両５０は、それぞれ駐車枠１０１内に収まっている。この車両５０の台数については、従来の画像分析によって把握できるが、この実施の形態１では、図４に示す移動中の車両（管理対象領域１０２から出る車両５１と、管理対象領域１０２に入る車両５２）を検知することによって台数の集計を行う。

【0024】

この実施の形態１による集計の処理は、図５に示す手順によって行われる。
図５に示すように、まず、撮像装置１０から管理対象領域１０２の画像情報（俯瞰画像の画像情報）を車両検知手段２１１で受け（ステップＳ５１）、車両検知手段２１１では、画像情報の中から車両の画像を抽出し、移動中の車両画像を把握する（ステップＳ５２）。
ここで、移動中の車両画像が複数、同時に把握した場合には、それぞれの車両画像について並列に処理を行う。

【0025】

移動中の車両画像から、その車両が管理対象領域１０２に入る車両か否かの判別を行う（ステップＳ５３）。
管理対象領域１０２に入る車両である場合には、加算対象の車両とする（ステップＳ５４）。

【0026】

管理対象領域１０２に入る車両ではない場合には、管理対象領域１０２から出る車両であるか否かの判別を行う（ステップＳ５５）。
管理対象領域１０２から出る車両である場合には、減算対象の車両とする（ステップＳ５６）。
ここで、管理対象領域１０２から出る車両ではないと判別された場合には、加減算の対象に関係しない車両とする（ステップＳ５７）。

【0027】

加算対象の車両（管理対象領域１０２に入る車両）の場合には＋１の値、減算対象の車両（管理対象領域１０２から出る車両）の場合には－１の値、また、関係しない車両の場合には０の値を出力し（ステップＳ５８）、集計手段２１２において集計を行う。
なお、ステップＳ５３とステップＳ５５との順序は、入れ替えることができる。

【0028】

この実施の形態１において、車両検知手段２１１の出力および集計手段２１２による集計の状態の例を図６に示す。
図６の図中、縦軸は車両数、横軸は時間である。車両が管理対象領域１０２に入った場合にはプラス１、管理対象領域１０２から出た場合にはマイナス１を出力することによって、車両を検知する都度の検知結果は、図中の下側に示す棒グラフＡのように、その都度に計上され、出力される。この棒グラフＡの検知結果を集計手段２１２で加減して集計することによって、累計値は、階段グラフＢに示すようになる。

【0029】

この実施の形態１では、撮像装置１０からの画像情報に基づいて、管理対象領域１０２から出る車両５１および管理対象領域１０２に入る車両５２を検知し、入る車両数を加算し、出る車両数を減算して集計することによって、管理対象領域１０２に存在する車両数を把握している。すなわち、管理対象領域１０２の周囲を横切る車両の画像とその車両の画像の移動方向を検知することによって車両の出入りを検知し、この検知結果を集計するものである。

【0030】

実施の形態１に示した通路画像情報処理手段２３０については、図１に示すように、車両識別手段２３１と駐車位置推定手段２３２と監視手段２３３とを備えている。
ここで、通路画像情報処理手段２３０は、図７に示すように、通路１０３を走行する移動車両５３が、どの駐車枠１０１に駐車するのかという情報を処理する。

【0031】

図１に示す車両識別手段２３１は、撮像装置１０からの画像情報に基づいて、通路１０３における移動車両５３を認識し、移動車両５３の画像から、移動車両５３の特徴を把握して、移動車両５３毎に区別して位置情報および移動方向の情報を把握する。

【0032】

駐車位置推定手段２３２は、撮像装置１０からの画像情報に基づいて、駐車枠１０１の配置情報と移動車両５３の位置情報および移動方向の情報とに基づいて移動車両５３が、どの駐車枠１０１に駐車するかを推定する。

【0033】

監視手段２３３は、車両識別手段２３１および駐車位置推定手段２３２からの出力を受けて、移動車両５３が、推定された駐車枠１０１に駐車するのかを監視する。車両識別手段２３１において識別された移動車両５３が、駐車位置推定手段２３２において推定された駐車枠１０１に駐車しなかった場合には、移動車両５３の移動に応じて新たに駐車枠１０１を推定するよう監視手段２３３から駐車位置推定手段２３２に指示が出される。

【0034】

したがって、駐車枠１０１の推定は、必ずしも当たらなくても問題は無く、移動車両５３の移動に伴って、新たに推定を繰り返すことによって、最終的に移動車両５３の情報と駐車枠１０１の情報とを結びつけることできる。

【0035】

また、車両識別手段２３１において、移動車両５３の移動方向を監視手段２３３に出力することから、監視手段２３３では、移動車両５３が逆走している場合を検出し、その情報を管理装置２２に出力することができる。

【0036】

管理装置２２は、監視手段２３３から逆走などの信号を受けた場合には、該当する移動車両５３に対して警告を出すなどの管理機能を果たすことができる。
さらに、通路画像情報処理手段２３０によって移動車両５３の動きを把握することによって移動車両５３に対して駐車枠１０１を案内するための情報を作成することができる。

【0037】

実施の形態２．
この実施の形態２は、実施の形態１の第１の画像情報処理手段２１０および第２の画像情報処理手段２２０の構成を変更したもので、その他の構成は実施の形態１の内容と同じであるので説明を省略する。

【0038】

すなわち、この実施の形態２は、図８に示すように、管理対象領域１０２の車両数を把握する手段として、第１の画像情報処理手段２１０に画像情報解析手段２１３を追加し、第２の画像情報処理手段２２０に画像情報解析手段２２３を追加したものである。

【0039】

図８は、実施の形態２の駐車場管理システム１０００の構成を示す図である。
以下、図８の第１の画像情報処理手段２１０およびその周辺について説明する。

【0040】

第１の画像情報処理手段２１０は、車両検知手段２１１、集計手段２１２および画像情報解析手段２１３を備えている。また、第１の画像情報処理手段２１０は、図２に示すように、駐車場１００の予め定められた領域のうちの一つの領域を管理対象領域１０２として、この領域の画像情報を処理するように割り当てられている。

【0041】

画像情報解析手段２１３は、撮像装置１０からの画像情報を使用して、管理対象領域１０２の画像情報に表れている車両５０の形状（陰に隠れて一部しか見えない車体の形状を含む）を判断することによって、管理対象領域１０２の駐車枠１０１の車両５０についての情報を把握して、管理対象領域１０２に含まれる車両数を集計手段２１２に出力する。

【0042】

車両検知手段２１１は、実施の形態１に示したものと同じように、撮像装置１０からの画像情報を使用して、管理対象領域１０２から出る車両５１および管理対象領域１０２に入る車両５２を検知して、検知結果を集計手段２１２に出力する。

【0043】

集計手段２１２は、車両検知手段２１１および画像情報解析手段２１３の出力を受け、管理対象領域１０２内に存在する車両５０の台数を集計する。
第１の画像情報処理手段２１０および第２の画像情報処理手段２２０のそれぞれの集計手段２１２、２２２による集計結果は、管理装置２２に出力される。

【0044】

管理装置２２は、第１の画像情報処理手段２１０および第２の画像情報処理手段２２０のそれぞれの集計手段２１２、２２２の出力を受けて、駐車場１００全体の利用状態を集約する。

【0045】

次に、画像情報解析手段２１３の処理について、図２の符号Ｂを付けた管理対象領域１０２を例にとって説明する。
撮像装置１０は、Ｂの管理対象領域１０２を撮影し、図３に示す俯瞰画像を得る。

【0046】

図３の俯瞰画像が画像情報解析手段２１３によって分析されて、管理対象領域１０２には、複数の駐車枠１０１が含まれ、いくつかの駐車枠１０１は、車両５０によって使用されて「満」の状態であり、いくつかの駐車枠１０１は「空」の状態にあると判断され、さらに詳細に分析されることによって、このＢの管理対象領域１０２には、駐車枠１０１が３２か所あって、そのうち２４か所が「満」であって、８か所が「空」であると判断される。

【0047】

なお、図３に示した俯瞰画像の解析においては、ディープラーニングによる推論により車両に検知と駐車された駐車枠１０１との判定を行うことによって、図４に示すように、管理対象領域の平面図に表し、駐車枠１０１の「満」、「空」の状態を推定することができる。

【0048】

図４においては、Ｂの管理対象領域１０２の３２か所の駐車枠１０１のうち、２４か所が使用されており、２台の車両５１が出て、１台の車両５２が入ろうとしており、２１か所の駐車枠１０１の車両５０が駐車中であることが示されている。

【0049】

この実施の形態２において、画像情報解析手段２１３の出力を集計手段２１２によって集計した結果の例を図９に示す。
図９の図中、縦軸は車両数、横軸は時間である。折れ線グラフＣは、画像情報解析手段２１３によって所定時間毎に把握された車両数を表している。この事例では、車両数の把握を開始した時点では、車両数は０であって、所定時間を追う毎に、車両数が、３台、２台、５台、１１台、１８台、１７台、２２台、２６台と変化している。

【0050】

図９を図６に重ね合わせた状態を図１０に示す。図１０では、図９に示した画像情報解析手段２１３によって把握された車両数と、図６に示した、車両検知手段２１１によって検知された車両数の累計値とが一致することを示している。

【0051】

図１０のように、画像情報解析手段２１３の解析結果と車両検知手段２１１の検知結果の累計値が一致する状態の場合には、画像情報解析手段２１３による解析結果（把握された車両数）に車両検知手段２１１による検知結果を集計手段２１２において加減算することによって、画像情報解析手段２１３による車両数の周期的な把握の間の変化を埋めることができる。この手順のフロー図は、図１１に示すようになる。

【0052】

図１１は、集計手段２１２による集計のフローを示している。すなわち、予め定めた時点から集計を開始する（ステップＳ１１０）。そして、画像情報解析手段２１３において車両数を把握する（ステップＳ１１１）。また、車両検知手段２１１において、管理対象領域１０２に出入りする車両を検知する（ステップＳ１１２）。

【0053】

集計手段２１２においては、画像情報解析手段２１３によって把握された車両数に、車両検知手段２１１によって検知された車両数を加減算する（ステップＳ１１３）。これによって、予め定めた時点からの車両数の変化を把握することができる。

【0054】

第１の画像情報処理手段２１０は、駐車場１００のうちの予め定められた一つの管理対象領域１０２の画像情報に基づいて、管理対象領域１０２内に駐車中の車両の台数を把握するとともに、管理対象領域１０２に出入りする車両数を検知することによって、管理対象領域１０２の利用状況を管理装置２２に出力する。

【0055】

第２の画像情報処理手段２２０については、第１の画像情報処理手段２１０とは異なった管理対象領域１０２が割り振られて、第１の画像情報処理手段２１０と同様に動作して、管理対象領域１０２の利用状況を管理装置２２に出力する。

【0056】

なお、実施の形態２においては、画像情報解析手段２１３における車両数の把握を周期的に行うと説明し、車両検知手段２１１による車両の検知をこの周期内に行うと説明した。しかし、画像情報解析手段２１３による車両数の把握の周期を短くすることができる。

【0057】

例えば、図１２に示すように、数秒の周期で画像情報解析手段２１３によって画像情報から車両数を把握することによって、図６に示した管理対象領域１０２に出入りする車両５１、５２の動く時間よりも短くすることができる。

【0058】

図１２は、図１０と同様に、縦軸は車両数、横軸は時間として、車両検知手段２１１による検知の結果を集計したグラフをＢとして示している。また、画像情報解析手段２１３による車両数の把握の結果をグラフＣとして示したものである。このグラフＣは、画像情報解析手段２１３による車両数の把握の周期を１秒に設定した事例である。

【0059】

すなわち、車両検知手段２１１による出力は、車両の出入りに要する時間によって定まるため、画像情報解析手段２１３による車両数の把握の周期を、車両検知手段２１１の検知の出力よりも短くすることによって、車両数の把握における情報処理時間を短縮することができるという効果を得ることができる。

【0060】

実施の形態３．
この実施の形態３では、実施の形態２において想定される誤差およびその対応策について説明する。
画像情報解析手段２１３を使用して、管理対象領域１０２に存在する車両数を把握する場合に生じる誤差は、管理対象領域１０２に存在する車両数に関係している。すなわち、車両数が増えると、車両の陰に後ろの車両が隠れ、車両の画像に重なりが多くなることによって生じるものである。

【0061】

また、車両検知手段２１１による車両の検知の結果を集計して、管理対象領域１０２に存在する車両数とする場合に生じる誤差は、出入りする車両の画像に、同時に移動する後ろの車両の画像が重なるために生じるものである。

【0062】

図１３に、管理対象領域１０２に存在する車両数と誤差との関係を示す。図中、横軸は車両数、縦軸は誤差である。また、図中、符号ａの線は、画像情報解析手段２１３による誤差の状態を示すもので、符号ｂの線は、車両検知手段２１１の検知結果の集計の誤差の状態を示すものである。

【0063】

図１３に示すように、管理対象領域１０２の車両数が増えてくると、画像情報解析手段２１３による誤差は大きくなる。しかし、車両検知手段２１１による誤差については、出入りする車両を対象とするものであるため、誤差は、常時ほぼ変わらない状態で生じるため、符号ｂの線のように、常にいくらかの誤差を含むように表される。

【0064】

したがって、管理対象領域１０２の車両数が増えてくると、画像情報解析手段２１３による車両数の把握よりも、車両検知手段２１１の検知結果を集計するほうが誤差を小さく抑えることができる。そのため、符号ａの線と符号ｂの線とが交差する車両台数を第１の閾値（符号Ｘ１）として設定し、車両数が、第１の閾値よりも小さい場合には、画像情報解析手段２１３を使用し、車両数が第１の閾値よりも大きくなれば、車両検知手段２１１を使用するように切り替えることで、誤差の増大化を抑えることができる。

【0065】

この実施の形態３の、画像情報解析手段２１３、車両検知手段２１１および集計手段２１２による処理のフローを図１４に示す。

【0066】

まず、図１４のフローを開始するにあたって（ステップＳ１４０）、画像情報を用いて車両数を把握する際に、誤りなく把握できると考えられる車両数を第１の閾値として設定する。仮に、車両が２０台以下であれば、画像情報に基づいて誤りなく車両数を把握できると考えられる場合には、第１の閾値を２０台として設定する。

【0067】

そして、駐車場１００の管理対象領域１０２内の車両数が、画像情報解析手段２１３によって車両数の把握を行う（ステップＳ１４１）。把握された車両数について第１の閾値以下であるか否かを判断する（ステップＳ１４２）。

【0068】

把握された車両数が第１の閾値以下である場合には、画像情報解析手段２１３による車両数が正しいとして、画像情報解析手段２１３によって車両数の把握を継続する（ステップＳ１４３）。

【0069】

画像情報解析手段２１３によって把握された車両数が第１の閾値を超えた場合には、前に集計した車両数に、車両検知手段２１１によって検知された車両数を集計手段２１２において加減算することによって、管理対象領域１０２に存在する車両数とする（ステップＳ１４４）。

【0070】

この実施の形態３においては、管理対象領域１０２に車両が増えることによって生じる誤差を、誤差が生じると想定される車両数を第１の閾値として設定し、第１の閾値を超える車両数になったと判断される場合には、画像情報解析手段２１３による車両の把握を、車両検知手段２１１によって検知した車両数を集計することに切り替えることによって車両数の誤差の増大を防ぐことができる。

【0071】

実施の形態４．
この実施の形態４では、車両検知手段２１１の検知結果を集計することにおいて想定される誤差およびその対応策について説明する。

【0072】

車両検知手段２１１による車両の検知の結果を集計して、管理対象領域１０２に存在する車両数とする場合に生じる誤差は、出入りする車両の画像に、同時に移動する後ろの車両の画像が重なるために生じるものである。また、この誤差は、車両検知手段２１１による車両の検知の際に生じるものであって、集計手段２１２による累計にこの誤差が積み重ねられることになる。

【0073】

すなわち、車両検知手段２１１による車両検知を継続する場合には、使用する時間の長さに応じて誤差が積み重ねられる。

【0074】

図１５に、管理対象領域１０２に存在する車両数と誤差との関係を示す。
この図１５は、図１３と同様に、符号ａの線は画像情報解析手段２１３による誤差の状態、符号ｂの線は車両検知手段２１１の検知結果の集計の誤差の状態を示すものである。

【0075】

ここでは、管理対象領域１０２の車両数が減少してきた場合を想定している。車両数が減少してくると、画像情報解析手段２１３を使用した場合よりも車両検知手段２１１を使用した場合の方が、誤差が大きくなる。そのため、符号ａの線と符号ｂの線とが交差する車両台数を第２の閾値（符号Ｘ２）として設定し、車両数が、第２の閾値よりも小さくなった場合には、車両検知手段２１１の使用から画像情報解析手段２１３の使用に切り替えることで、誤差の増大化を抑えることができる。

【0076】

一般的に２４時間開場している駐車場であっても、車両数が減少する時間帯がある。例えば、深夜あるいは早朝が考えられる。
この実施の形態４は、車両数が少なくなった場合には、画像情報解析手段２１３を使用することによって、正しい車両数にリセットするものである。

【0077】

この実施の形態４の、画像情報解析手段２１３、車両検知手段２１１および集計手段２１２による処理のフローを図１６に示す。

【0078】

まず、図１６のフローを開始するにあたって（ステップＳ１６０）、画像情報を用いて車両数を把握する際に、誤りなく確実に把握できると考えられる車両数を第２の閾値として設定する。仮に、車両が１０台以下であれば、画像情報に基づいて誤りなく車両数を把握できると考えられる場合には、第２の閾値を１０台として設定する。

【0079】

そして、駐車場１００の管理対象領域１０２内の車両数が、車両検知手段２１１の検知結果による集計を行う（ステップＳ１６１）。集計された車両数が第２の閾値以下であるか否かを判断する（ステップＳ１６２）。

【0080】

把握された車両数が第２の閾値以下である場合には、画像情報解析手段２１３による車両数が正しいとして、それまでの車両検知手段２１１による累計結果の車両数を破棄して、画像情報解析手段２１３によって把握された車両数を使用する（ステップＳ１６３）。

【0081】

車両検知手段２１１によって検知された車両数を加減算した集計値が第２の閾値を超えている場合には、画像情報解析手段２１３によって車両数を把握することが正確でないとして、前に集計した車両数に、車両検知手段２１１によって検知された車両数を加減算することによって、管理対象領域１０２に存在する車両数とする（ステップＳ１６４）。

【0082】

画像情報解析手段２１３を使用の場合、車両検知手段２１１を使用の場合、第１の閾値および第２の閾値の関係を図１７に示す。図中、縦軸は車両数、横軸は時間である。折れ線グラフＣは、画像情報解析手段２１３を使用する場合を示し、折れ線グラフＢは、車両検知手段２１１を使用する場合を示している。

【0083】

この実施の形態４においては、車両検知手段２１１を使用し続けて、累積の状態が長くなった場合には誤差が累積すると想定して、集計した車両数が予め定められた第２の閾値以下になった場合には、車両検知手段２１１の使用から、画像情報解析手段２１３の使用に切り替え、既に集計していた累計値を破棄して、画像情報解析手段２１３による車両数の把握としたので、車両数の誤差の増大を防ぐことができる。

【0084】

実施の形態５．
この実施の形態５は、誤差を抑制するための「第２の閾値」を複数段階に設定することを提案するものである。

【0085】

「第２の閾値」は、実施の形態４において説明しているように、管理対象領域１０２に存在する車両数が少なくなると、画像情報解析手段２１３を使用した車両数の把握よりも車両検知手段２１１を使用して車両数を集計する方が、誤差が大きくなることから、第２の閾値を設定して、車両数が第２の閾値以下になった場合に、車両検知手段２１１の使用から画像情報解析手段２１３に切り替えるようにしている。しかし、車両検知手段２１１を使用して車両数を集計する場合には、時間の経過とともに誤差が増大するため、誤差を含んだ累積値が大きくなる。そのため、累積値は第２の閾値から離れることになる。

【0086】

このため、この実施の形態５では、経過時間に応じて、第２の閾値の車両数を変動させるようにしたものである。

【0087】

図１８は、時間の経過に応じて設定する第２の閾値と誤差の関係を示すものである。図中、横軸は時間、縦軸は誤差である。また、図中、符号ｃの線は、車両検知手段２１１による誤差の状態を示すもので、車両検知手段２１１を使用して車両数を集計する場合には、誤差は、時間に応じてほぼ正比例して増加することを表している。
図に示すように、時間の経過とともに第２の閾値をＸ２－１，Ｘ２－２，Ｘ２－３，Ｘ２－４，Ｘ２－５のように変動させることで、時間経過による誤差の蓄積に応じた閾値となる。

【0088】

第２の閾値を時間の経過に伴って変動させることによって、車両検知手段２１１の使用から、画像情報解析手段２１３の使用への切り替えを緩和することになる。
これは、長い時間にわたって車両数検知手段２１１を使用した集計を継続させることを防ぐもので、これによって、誤差が増大し続けることを防ぐことができる。

【0089】

また、誤差の増大を防ぐために、車両検知手段２１１の使用から画像情報解析手段２１３に切り替わった時からの経過時間に応じて、画像情報解析手段２１３に切り替えることによって誤差の増大を防ぐことができる。
また、車両検知手段２１１への切り替えを、予め時刻を設定して実行させることによって誤差の増大を防ぐことができる。

【0090】

実施の形態１から５に共通して、情報処理システム２０は、ハードウエアの一例を図１９に示すように、プロセッサ１３０と記憶装置１３１から構成される。記憶装置１３１の構成は図示していないが、ランダムアクセスメモリ等の揮発性記憶装置と、フラッシュメモリ等の不揮発性の補助記憶装置とを備えている。また、フラッシュメモリの代わりにハードディスクの補助記憶装置を備えるようにしてもよい。この場合、補助記憶装置から揮発性記憶装置を介してプロセッサ１３０にプログラムが入力され、プロセッサ１３０は、このプログラムを実行する。また、プロセッサ１３０は、演算結果等のデータを記憶装置１３１の揮発性記憶装置に出力してもよいし、揮発性記憶装置を介して補助記憶装置にデータを保存してもよい。

【0091】

本願は、様々な例示的な実施の形態及び実施例が記載されているが、１つ、または複数の実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。
従って、例示されていない無数の変形例が、本願明細書に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の実施の形態の構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。

【符号の説明】

【0092】

１０ 撮像装置、２０ 情報処理システム、２１ 画像情報処理装置、２２ 管理装置、５０，５１，５２ 車両、５３ 移動車両、１００ 駐車場、１０１ 駐車枠、１０２ 管理対象領域、１０３ 通路、１３０ プロセッサ、１３１ 記憶装置、２１０ 第１の画像情報処理手段、２１１、２２１ 車両検知手段、２１２、２２２ 集計手段、２１３、２２３ 画像情報解析手段、２２０ 第２の画像情報処理手段、２３０ 通路画像情報処理手段、２３１ 車両識別手段、２３２ 駐車位置推定手段、２３３ 監視手段、１０００ 駐車場管理システム

【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】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】