特許 7546624 判定装置、プログラム、及び判定方法

(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】

(24)【登録日】2024-08-29

(45)【発行日】2024-09-06

(54)【発明の名称】判定装置、プログラム、及び判定方法

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/70 20170101AFI20240830BHJP

   G08G 1/14 20060101ALI20240830BHJP

   H04N 7/18 20060101ALI20240830BHJP

【ＦＩ】

G06T7/70 A

G08G1/14 A

H04N7/18 D

【請求項の数】 15

(21)【出願番号】P 2022123360

(22)【出願日】2022-08-02

(65)【公開番号】P2024020858

(43)【公開日】2024-02-15

【審査請求日】2023-02-07

(73)【特許権者】

【識別番号】501440684

【氏名又は名称】ソフトバンク株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000877

【氏名又は名称】弁理士法人ＲＹＵＫＡ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】鳥島 亮太

(72)【発明者】

【氏名】内藤 達大

(72)【発明者】

【氏名】錦見 正紀

(72)【発明者】

【氏名】原 聡志

【審査官】菊池 伸郎

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２１－１１７８１６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１４－１１００２８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２１－１１８４７３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１５－０９６４１１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００５－１８２５０４（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｔ ７／００－７／９０

Ｇ０８Ｇ １／１４

Ｈ０４Ｎ ７／１８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

被写体として対象物体を含む撮像画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部が取得した前記撮像画像に対して物体検知処理を実行することによって、前記撮像画像における前記対象物体の領域を示す矩形領域を特定する領域特定部と、
前記撮像画像における前記対象物体の領域のうちの代表点を抽出する代表点抽出部であって、前記領域特定部によって特定された前記矩形領域が、縦よりも横の方が長い基準比率に変換された場合に、前記矩形領域の縦の比率が変換前よりも長くなる場合、前記矩形領域から前記代表点を抽出し、前記矩形領域の縦の比率が変換前よりも長くならない場合、前記基準比率に変換した前記矩形領域から前記代表点を抽出する、代表点抽出部と、
前記撮像画像内の対象エリアが前記対象エリアに対向する位置から撮像された向きとなるような射影変換行列を取得する行列取得部と、
前記代表点抽出部によって抽出された前記代表点の座標を前記射影変換行列によって変換した変換座標を取得する座標変換部と、
前記変換座標に基づいて、前記対象エリア内の部分エリア内に前記対象物体が位置するか否かを判定する判定部と
を備える判定装置。

【請求項2】

前記判定部は、前記対象エリア内の複数の前記部分エリアのそれぞれについて、前記座標変換部によって変換された複数の前記変換座標のそれぞれが含まれるかを判定することによって、前記複数の部分エリアのそれぞれについて、前記対象物体が位置するか否かを判定する、請求項１に記載の判定装置。

【請求項3】

前記行列取得部は、前記撮像画像内の前記対象エリアが直上から撮像された向きとなるような前記射影変換行列を取得する、請求項１に記載の判定装置。

【請求項4】

前記代表点抽出部は、
前記撮像画像を撮像したカメラと前記対象物体との位置関係が予め定められた条件を満たす場合において、前記領域特定部によって特定された前記矩形領域が、縦よりも横の方が長い基準比率に変換された場合に、前記矩形領域の縦の比率が変換前よりも長くなる場合、前記領域特定部によって特定された前記矩形領域から前記代表点を抽出し、前記矩形領域の縦の比率が変換前よりも長くならない場合、前記基準比率に変換した前記矩形領域から前記代表点を抽出し、
前記撮像画像を撮像したカメラと前記対象物体との位置関係が予め定められた条件を満たさない場合、前記領域特定部によって特定された前記矩形領域から前記代表点を抽出する、請求項１に記載の判定装置。

【請求項5】

前記条件は、前記カメラによる前記対象物体の撮像角度が予め定められた閾値より低い場合に満たされる条件である、請求項４に記載の判定装置。

【請求項6】

被写体として対象物体を含む撮像画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部が取得した前記撮像画像に対して物体検知処理を実行することによって、前記撮像画像における前記対象物体の領域を示す矩形領域を特定する領域特定部と、
前記撮像画像における前記対象物体の領域のうちの代表点を抽出する代表点抽出部であって、前記領域特定部によって特定された前記矩形領域が、縦よりも横の方が長い基準比率と比較して、縦の方が長い比率を有する場合に、前記基準比率に変換した前記矩形領域から前記代表点を抽出し、有さない場合、前記領域特定部によって特定された前記矩形領域から前記代表点を抽出する、代表点抽出部と、
前記撮像画像内の対象エリアが前記対象エリアに対向する位置から撮像された向きとなるような射影変換行列を取得する行列取得部と、
前記代表点抽出部によって抽出された前記代表点の座標を前記射影変換行列によって変換した変換座標を取得する座標変換部と、
前記変換座標に基づいて、前記対象エリア内の部分エリア内に前記対象物体が位置するか否かを判定する判定部と
を備える判定装置。

【請求項7】

被写体として対象物体を含む撮像画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部が取得した前記撮像画像に対して物体検知処理を実行することによって、前記撮像画像における前記対象物体の領域を示す矩形領域を特定する領域特定部と、
前記撮像画像における前記対象物体の領域のうちの代表点を抽出する代表点抽出部であって、前記対象物体が、車高の高い車として予め定められた車両である場合、前記領域特定部によって特定された前記矩形領域を、縦の比率が少なくなるように前記矩形領域を変換した後、変換後の前記矩形領域から前記代表点を抽出し、前記対象物体が、車高の高い車として予め定められた車両以外の車両である場合、前記領域特定部によって特定された前記矩形領域を変換せずに前記矩形領域から前記代表点を抽出する、代表点抽出部と、
前記撮像画像内の対象エリアが前記対象エリアに対向する位置から撮像された向きとなるような射影変換行列を取得する行列取得部と、
前記代表点抽出部によって抽出された前記代表点の座標を前記射影変換行列によって変換した変換座標を取得する座標変換部と、
前記変換座標に基づいて、前記対象エリア内の部分エリア内に前記対象物体が位置するか否かを判定する判定部と
を備える判定装置。

【請求項8】

前記代表点抽出部は、
前記撮像画像を撮像したカメラと前記対象物体との位置関係が予め定められた条件を満たす場合において、前記対象物体が、車高の高い車として予め定められた車両である場合、前記領域特定部によって特定された前記矩形領域を、縦の比率が少なくなるように前記矩形領域を変換した後、変換後の前記矩形領域から前記代表点を抽出し、前記対象物体が、車高の高い車として予め定められた車両以外の車両である場合、前記領域特定部によって特定された前記矩形領域を変換せずに前記矩形領域から前記代表点を抽出し、
前記撮像画像を撮像したカメラと前記対象物体との位置関係が予め定められた条件を満たさない場合、前記領域特定部によって特定された前記矩形領域から前記代表点を抽出する、請求項７に記載の判定装置。

【請求項9】

被写体として対象物体を含む撮像画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部が取得した前記撮像画像に対して物体検知処理を実行することによって、前記撮像画像における前記対象物体の領域を示す矩形領域を特定する領域特定部と、
前記撮像画像における前記対象物体の領域のうちの代表点を抽出する代表点抽出部であって、前記対象物体が人である場合、前記対象物体が車両である場合と比較して、前記矩形領域における位置がより下側になるように、前記矩形領域から前記代表点を抽出する、代表点抽出部と、
前記撮像画像内の対象エリアが前記対象エリアに対向する位置から撮像された向きとなるような射影変換行列を取得する行列取得部と、
前記代表点抽出部によって抽出された前記代表点の座標を前記射影変換行列によって変換した変換座標を取得する座標変換部と、
前記変換座標に基づいて、前記対象エリア内の部分エリア内に前記対象物体が位置するか否かを判定する判定部と
を備える判定装置。

【請求項10】

前記代表点抽出部は、前記対象物体が前記人である場合、前記矩形領域の左右の中心であって、前記矩形領域の下端を前記代表点として抽出し、前記対象物体が前記車両である場合、前記矩形領域の左右の中心であって、前記矩形領域の下端よりも上側の点を前記代表点として抽出する、請求項９に記載の判定装置。

【請求項11】

コンピュータを、請求項１から１０のいずれか一項に記載の判定装置として機能させるためのプログラム。

【請求項12】

コンピュータによって実行される判定方法であって、
被写体として対象物体を含む撮像画像を取得する画像取得段階と、
前記画像取得段階において取得された前記撮像画像に対して物体検知処理を実行することによって、前記撮像画像における前記対象物体の領域を示す矩形領域を特定する領域特定段階と、
前記撮像画像における前記対象物体の領域のうちの代表点を抽出する代表点抽出段階であって、前記領域特定段階において特定された前記矩形領域が、縦よりも横の方が長い基準比率に変換された場合に、前記矩形領域の縦の比率が変換前よりも長くなる場合、前記矩形領域から前記代表点を抽出し、前記矩形領域の縦の比率が変換前よりも長くならない場合、前記基準比率に変換した前記矩形領域から前記代表点を抽出する、代表点抽出段階と、
前記撮像画像内の対象エリアが前記対象エリアに対向する位置から撮像された向きとなるような射影変換行列を取得する行列取得段階と、
前記代表点抽出段階において抽出された前記代表点の座標を前記射影変換行列によって変換した変換座標を取得する座標変換段階と、
前記変換座標に基づいて、前記対象エリア内の部分エリア内に前記対象物体が位置するか否かを判定する判定段階と
を備える判定方法。

【請求項13】

コンピュータによって実行される判定方法であって、
被写体として対象物体を含む撮像画像を取得する画像取得段階と、
前記画像取得段階において取得された前記撮像画像に対して物体検知処理を実行することによって、前記撮像画像における前記対象物体の領域を示す矩形領域を特定する領域特定段階と、
前記撮像画像における前記対象物体の領域のうちの代表点を抽出する代表点抽出段階であって、前記領域特定段階において特定された前記矩形領域が、縦よりも横の方が長い基準比率と比較して、縦の方が長い比率を有する場合に、前記基準比率に変換した前記矩形領域から前記代表点を抽出し、有さない場合、前記領域特定段階によって特定された前記矩形領域から前記代表点を抽出する、代表点抽出段階と、
前記撮像画像内の対象エリアが前記対象エリアに対向する位置から撮像された向きとなるような射影変換行列を取得する行列取得段階と、
前記代表点抽出段階において抽出された前記代表点の座標を前記射影変換行列によって変換した変換座標を取得する座標変換段階と、
前記変換座標に基づいて、前記対象エリア内の部分エリア内に前記対象物体が位置するか否かを判定する判定段階と
を備える判定方法。

【請求項14】

コンピュータによって実行される判定方法であって、
被写体として対象物体を含む撮像画像を取得する画像取得段階と、
前記画像取得段階において取得された前記撮像画像に対して物体検知処理を実行することによって、前記撮像画像における前記対象物体の領域を示す矩形領域を特定する領域特定段階と、
前記撮像画像における前記対象物体の領域のうちの代表点を抽出する代表点抽出段階であって、前記対象物体が、車高の高い車として予め定められた車両である場合、前記領域特定段階において特定された前記矩形領域を、縦の比率が少なくなるように前記矩形領域を変換した後、変換後の前記矩形領域から前記代表点を抽出し、前記対象物体が、車高の高い車として予め定められた車両以外の車両である場合、前記領域特定段階によって特定された前記矩形領域を変換せずに前記矩形領域から前記代表点を抽出する、代表点抽出段階と、
前記撮像画像内の対象エリアが前記対象エリアに対向する位置から撮像された向きとなるような射影変換行列を取得する行列取得段階と、
前記代表点抽出段階において抽出された前記代表点の座標を前記射影変換行列によって変換した変換座標を取得する座標変換段階と、
前記変換座標に基づいて、前記対象エリア内の部分エリア内に前記対象物体が位置するか否かを判定する判定段階と
を備える判定方法。

【請求項15】

コンピュータによって実行される判定方法であって、
被写体として対象物体を含む撮像画像を取得する画像取得段階と、
前記画像取得段階において取得された前記撮像画像に対して物体検知処理を実行することによって、前記撮像画像における前記対象物体の領域を示す矩形領域を特定する領域特定段階と、
前記撮像画像における前記対象物体の領域のうちの代表点を抽出する代表点抽出段階であって、前記対象物体が人である場合、前記対象物体が車両である場合と比較して、前記矩形領域における位置がより下側になるように、前記矩形領域から前記代表点を抽出する、代表点抽出段階と、
前記撮像画像内の対象エリアが前記対象エリアに対向する位置から撮像された向きとなるような射影変換行列を取得する行列取得段階と、
前記代表点抽出段階において抽出された前記代表点の座標を前記射影変換行列によって変換した変換座標を取得する座標変換段階と、
前記変換座標に基づいて、前記対象エリア内の部分エリア内に前記対象物体が位置するか否かを判定する判定段階と
を備える判定方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、判定装置、プログラム、及び判定方法に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、複数の車両の挙動を素早く正確に監視することが可能な駐車場管制システムについて記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特開２０２１－９９６０１号公報

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0003】

本発明の一実施態様によれば、判定装置が提供される。前記判定装置は、被写体として対象物体を含む撮像画像を取得する画像取得部を備えてよい。前記判定装置は、前記撮像画像における前記対象物体の領域のうちの代表点を抽出する代表点抽出部を備えてよい。前記判定装置は、前記撮像画像内の対象エリアが前記対象エリアに対向する位置から撮像された向きとなるような射影変換行列を取得する行列取得部を備えてよい。前記判定装置は、前記代表点抽出部によって抽出された前記代表点の座標を前記射影変換行列によって変換した変換座標を取得する座標変換部を備えてよい。前記判定装置は、前記変換座標に基づいて、前記対象エリア内の部分エリア内に前記対象物体が位置するか否かを判定する判定部を備えてよい。

【0004】

前記判定装置において、前記判定部は、前記対象エリア内の複数の前記部分エリアのそれぞれについて、前記代表点抽出部によって抽出された複数の前記代表点のいずれかが含まれるか否かを判定してよい。

【0005】

前記いずれかの判定装置において、前記行列取得部は、前記撮像画像内の前記対象エリアが直上から撮像された向きとなるような前記射影変換行列を取得してよい。

【0006】

前記いずれかの判定装置は、前記画像取得部が取得した前記撮像画像に対して物体検知処理を実行することによって、前記撮像画像における前記対象物体の領域を示す矩形領域を特定する領域特定部を更に備えてよい。前記代表点抽出部は、前記矩形領域から前記代表点を抽出してよい。前記代表点抽出部は、前記領域特定部によって特定された前記矩形領域が、縦よりも横の方が長い基準比率に変換された場合に、前記矩形領域の縦の比率が変換前よりも長くなる場合、前記矩形領域から前記代表点を抽出し、前記矩形領域の縦の比率が変換前よりも長くならない場合、前記基準比率に変換した前記矩形領域から前記代表点を抽出してよい。前記代表点抽出部は、前記撮像画像を撮像したカメラと前記対象物体との位置関係が予め定められた条件を満たす場合において、前記領域特定部によって特定された前記矩形領域が、縦よりも横の方が長い基準比率に変換された場合に、前記矩形領域の縦の比率が変換前よりも長くなる場合、前記領域特定部によって特定された前記矩形領域から前記代表点を抽出し、前記矩形領域の縦の比率が変換前よりも長くならない場合、前記基準比率に変換した前記矩形領域から前記代表点を抽出し、前記撮像画像を撮像したカメラと前記対象物体との位置関係が予め定められた条件を満たさない場合、前記領域特定部によって特定された前記矩形領域から前記代表点を抽出してよい。前記条件は、前記カメラによる前記対象物体の撮像角度が予め定められた閾値より低い場合に満たされる条件であってよい。

【0007】

前記いずれかの判定装置において、前記代表点抽出部は、前記領域特定部によって特定された前記矩形領域が、縦よりも横の方が長い基準比率と比較して、縦の方が長い比率を有する場合に、前記基準比率に変換した前記矩形領域から前記代表点を抽出し、有さない場合、前記領域特定部によって特定された前記矩形領域から前記代表点を抽出してよい。

【0008】

前記いずれかの判定装置において、前記代表点抽出部は、前記対象物体の種類に応じた抽出方法で、前記矩形領域から前記代表点を抽出してよい。前記代表点抽出部は、前記対象物体が、車高の高い車として予め定められた車両である場合、前記領域特定部によって特定された前記矩形領域を、縦の比率が少なくなるように前記矩形領域を変換した後、変換後の前記矩形領域から前記代表点を抽出し、前記対象物体が、車高の高い車として予め定められた車両以外の車両である場合、前記領域特定部によって特定された前記矩形領域を変換せずに前記矩形領域から前記代表点を抽出してよい。前記代表点抽出部は、前記撮像画像を撮像したカメラと前記対象物体との位置関係が予め定められた条件を満たす場合において、前記対象物体が、車高の高い車として予め定められた車両である場合、前記領域特定部によって特定された前記矩形領域を、縦の比率が少なくなるように前記矩形領域を変換した後、変換後の前記矩形領域から前記代表点を抽出し、前記対象物体が、車高の高い車として予め定められた車両以外の車両である場合、前記領域特定部によって特定された前記矩形領域を変換せずに前記矩形領域から前記代表点を抽出し、前記撮像画像を撮像したカメラと前記対象物体との位置関係が予め定められた条件を満たさない場合、前記領域特定部によって特定された前記矩形領域から前記代表点を抽出してよい。

【0009】

前記いずれかの判定装置において、前記代表点抽出部は、前記対象物体が人である場合、前記対象物体が車両である場合と比較して、前記矩形領域における位置がより下側になるように、前記矩形領域から前記代表点を抽出してよい。前記代表点抽出部は、前記対象物体が前記人である場合、前記矩形領域の左右の中心であって、前記矩形領域の下端を前記代表点として抽出し、前記対象物体が前記車両である場合、前記矩形領域の左右の中心であって、前記矩形領域の下端よりも上側の点を前記代表点として抽出してよい。

【0010】

本発明の一実施態様によれば、プログラムが提供される。前記プログラムは、コンピュータを、被写体として対象物体を含む撮像画像を取得し、前記撮像画像における前記対象物体の領域のうちの代表点を抽出し、前記撮像画像内の対象エリアが前記対象エリアに対向する位置から撮像された向きとなるような射影変換行列を取得し、抽出された前記代表点の座標を前記射影変換行列によって変換した変換座標を取得し、前記変換座標に基づいて、前記対象エリア内の部分エリア内に前記対象物体が位置する判定する判定装置として機能させるものであってよい。

【0011】

本発明の一実施態様によれば、コンピュータによって実行される判定方法が提供される。前記判定方法は、被写体として対象物体を含む撮像画像を取得する画像取得段階を備えてよい。前記判定方法は、前記撮像画像における前記対象物体の領域のうちの代表点を抽出する代表点抽出段階を備えてよい。前記判定方法は、前記撮像画像内の対象エリアが前記対象エリアに対向する位置から撮像された向きとなるような射影変換行列を取得する行列取得段階を備えてよい。前記判定方法は、前記代表点抽出段階において抽出された前記代表点の座標を前記射影変換行列によって変換した変換座標を取得する座標変換段階を備えてよい。前記判定方法は、前記変換座標に基づいて、前記対象エリア内の部分エリア内に前記対象物体が位置するか否かを判定する判定段階を備えてよい。

【0012】

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】判定システム１０の一例を概略的に示す。

【図2】判定装置１００による判定処理の流れの一例を概略的に示す。

【図3】判定装置１００による代表点抽出処理の流れの一例を概略的に示す。

【図4】判定装置１００による代表点抽出処理の流れの他の一例を概略的に示す。

【図5】撮像画像内で検知された対象物体の一例を概略的に示す。

【図6】撮像画像に対して射影変換の前処理が実行された状態の一例を概略的に示す。

【図7】射影変換によって代表点５１６及び代表点５２６が地図上の座標に変換された状態の一例を概略的に示す。

【図8】横方向から撮像された車高が標準的な車両５５０における代表点５５６の一例を概略的に示す。

【図9】横方向から撮像された車高が高い車両５６０における代表点５６６の一例を概略的に示す。

【図10】判定装置１００の機能構成の一例を概略的に示す。

【図11】判定装置１００又はエッジサーバ３００として機能するコンピュータ１２００のハードウェア構成の一例を概略的に示す。

【発明を実施するための形態】

【0014】

例えば、駐車場の満空検知のように、対象物体の対象領域への占有状況を把握したい場合がある。しかし、占有状況を把握するための人員や専用の機器の設置には、コストがかかる。それに対して、本実施形態に係る判定装置においては、例えば、カメラにより撮像された撮像画像から占有状態を推定することによって、カメラの設置、あるいは、既存のカメラの利用のみで導入が可能になるように構成する。例えば、判定装置においては、第１に、カメラによって撮像された撮像画像から物体検知によって、対象物体を囲う矩形の位置／大きさを取得する。第２に、取得した矩形から代表点を抽出する。第３に、射影変換によって、対象物体の代表点を地図上の座標に変換する。そして、第４に、地図上の座標と、対象領域とを比較し、対象領域内に対象物体が存在するか判定するよう構成する。

【0015】

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

【0016】

図１は、判定システム１０の一例を概略的に示す。判定システム１０は、判定装置１００を備える。判定システム１０は、カメラ２００を備えてよい。判定システム１０は、エッジサーバ３００を備えてよい。判定装置１００、カメラ２００、及びエッジサーバ３００は、例えば、ネットワーク２０を介して接続される。

【0017】

ネットワーク２０は、移動体通信ネットワークを含んでよい。移動体通信ネットワークは、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）通信方式、５Ｇ（５ｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）通信方式、３Ｇ（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）通信方式、及び６Ｇ（６ｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）通信方式以降の通信方式のいずれに準拠していてもよい。ネットワーク２０は、インターネットを含んでよい。ネットワーク２０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を含んでよい。判定装置１００、カメラ２００、及びエッジサーバ３００のそれぞれは、ネットワーク２０に有線接続されても、無線接続されてもよい。

【0018】

カメラ２００は、対象物体を被写体として含む画像を撮像する。対象物体は、対象領域内に位置するか否かを判定する対象となる物体である。判定装置１００は、例えば、カメラ２００によって撮像された撮像画像をネットワーク２０を介してカメラ２００から受信する。判定装置１００は、受信した撮像画像を基に、対象領域内に物体が位置するか否かを判定する。

【0019】

対象領域は、対象エリア内に含まれる部分エリアであってよい。例えば、対象物体が車両であり、駐車場の満空を検知するユースケースの場合、対象エリアは駐車場であってよく、部分エリアは、１台毎の駐車スペースであってよい。例えば、対象物体が人であり、カフェ等の店舗の利用状況をモニタするユースケースの場合、対象エリアは店舗であってよく、部分エリアは、座席であってよい。例えば、対象物体が人であり、劇場及びスタジアム等での座席の利用状況可視化のユースケースの場合、対象エリアは劇場及びスタジアムの全体であってよく、部分エリアは、座席であってよい。本実施形態では、対象領域が、対象エリア内に含まれる部分エリアである場合を主に例に挙げて説明するが、対象領域は、１つの対象エリアであってもよい。例えば、禁止区域への侵入検知等の、特定の区域への侵入検知のユースケースの場合、当該区域が、対象エリアであってよい。なお、ユースケースはこれらに限られない。

【0020】

判定装置１００は、例えば、撮像画像に対して物体検知処理を実行することによって、対象物体を囲う矩形の位置及び大きさを取得する。判定装置１００は、矩形から代表点を抽出する。判定装置１００は、射影変換によって、対象物体の代表点を地図上の座標に変換する。判定装置１００は、地図上の座標と、予め設定した対象領域とを比較し、対象領域内に対象物体が存在するかを判定する。これにより、本実施形態の判定装置１００は、例えば駐車場の満空検知のような場合において、コストのかかる人員や、カメラ以外のセンサ等を利用することなく、どの駐車スペースに車両が駐車されており、どの駐車スペースに車両が駐車されていないのかを判定することができる。

【0021】

判定装置１００は、エッジサーバ３００を介して、カメラ２００によって撮像された撮像画像を受信してもよい。また、判定装置１００は、エッジサーバ３００において物体検知処理が実行された結果と、撮像画像とを、エッジサーバ３００から受信してもよい。この場合、カメラ２００は、撮像画像をネットワーク２０を介してエッジサーバ３００に送信する。エッジサーバ３００は、受信した撮像画像に対して物体検知処理を実行して、対象物体を囲う矩形の位置及び大きさを取得する。そして、エッジサーバ３００は、撮像画像と、取得した矩形の情報とをネットワーク２０を介して判定装置１００に送信する。これにより、判定装置１００の負荷をエッジサーバ３００に分散することができる。

【0022】

図２は、判定装置１００による判定処理の流れの一例を概略的に示す。ここでは、対象エリアを斜めから撮像した撮像画像に基づいて、対象エリア内の複数の部分エリア内に、それぞれ対象物体が存在するか否かを判定する場合における処理内容を説明する。

【0023】

ステップ（ステップをＳと省略して記載する場合がある。）１０２では、判定装置１００が、撮像画像を、カメラ２００から取得する。Ｓ１０４では、判定装置１００が、Ｓ１０２で取得した撮像画像に対して物体検知処理を実行することによって、撮像画像における対象物体の領域を示す矩形領域を特定する。判定装置１００は、物体検知処理として、公知の物体検知ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）を用いてよく、対象物体は予め学習済みであってよい。

【0024】

矩形領域は、例えば、撮像画像内における、対象物体を囲う範囲の矩形領域の左上の点のＸ、Ｙ座標と、左上の点の座標からの縦方向と横方向との長さで特定されてよい。なお、物体検知処理によって特定される領域の形状は、矩形に限られるものではなく、例えば、円形等であってもよい。本実施形態では、領域の形状が矩形である場合を主に例に挙げて説明を行う。

【0025】

Ｓ１０６では、判定装置１００が、Ｓ１０４において特定した矩形領域に対して、代表点抽出処理を行う。判定装置１００は、例えば、矩形領域の中心点を代表点とする。代表点検出処理の詳細は、後述する。

【0026】

Ｓ１０８では、判定装置１００が、Ｓ１０２で取得した撮像画像内の対象エリアが、対象エリアに対向する位置から撮像された向きとなるような射影変換行列を取得する。対象エリアに対向する位置から撮像された向きとは、対象エリアの上側から撮像された向きであってよい。対象エリアに対向する位置から撮像された向きとは、対象エリアの直上から撮像された向きであってよい。対象エリアに対向する位置から撮像された向きとは、例えば、撮像画像の中心に対応する位置の直上から撮像された向きであってよい。

【0027】

判定装置１００は、例えば、撮像画像内における対象エリアの４隅に相当する４点と、変換後の対象エリアの４隅に相当する４点とを対応付けるように射影変換する射影変換行列を計算する。射影変換行列の算出は、カメラ２００の位置が変化せず、同じ対象エリアを撮像する場合には、１度のみ行われればよい。発明者による検証によって、歪みの少ないレンズによって撮像された撮像画像の方が、射影変換による誤差が少なることが見出された。本実施形態に係るカメラ２００は、歪みの少ないレンズを備えてよい。歪の少ないレンズの例として、広角レンズ、大口径レンズ、及び単焦点レンズ等が挙げられる。

【0028】

Ｓ１１０では、判定装置１００が、Ｓ１０６で抽出した代表点の座標を、Ｓ１０８で取得した射影変換行列によって変換した変換座標を取得する。Ｓ１１２では、判定装置１００が、Ｓ１１０で算出した変換座標に基づいて、対象エリア内の部分エリアに対象物体が位置するか否かを判定する。判定装置１００は、対象エリア内の複数の部分エリアのそれぞれについて、抽出した代表点が含まれるか否かを判定してよい。判定装置１００は、撮像画像内に複数の対象物体が含まれる場合、対象エリア内の複数の部分エリアのそれぞれについて、抽出した複数の代表点のそれぞれが含まれるか否かを判定してよい。

【0029】

判定装置１００は、例えば、地図上における対象エリアを特定し、地図上における複数の部分エリアの領域内に、変換座標が含まれるか否かを判定してよい。判定装置１００は、地図上における部分エリアに変換座標が含まれる場合、当該部分エリアに対象物体が含まれると判定し、変換座標が含まれない場合、当該部分エリアに対象物体が含まれないと判定してよい。

【0030】

図３は、判定装置１００による代表点抽出処理の流れの一例を概略的に示す。図２の判定処理を、Ｓ１０４の矩形領域の特定まで進めた場合における判定装置１００の処理内容を説明する。対象物体は、車両に限られるものではないが、ここでは車両の場合を例にとって説明する。

【0031】

Ｓ１２２では、判定装置１００が、撮像画像を撮像したカメラ２００と、判定の対象になる物体との位置関係が予め定められた条件を満たすか否かを判定する。満たすと判定した場合、Ｓ１２４に進む。満たさないと判定した場合、Ｓ１３０に進む。撮像画像を撮像したカメラ２００と、判定の対象となる物体との位置関係が予め定められた条件とは、例えば、カメラ２００による物体の撮像角度が、予め定められた撮像角度閾値より低い場合に満たされる条件であってよい。

【0032】

Ｓ１２４では、判定装置１００が、対象物体が車高の高い車として予め定められた車両であるか否かを判定する。予め定められた車両である場合、Ｓ１２６に進む。予め定められた車両でない場合、Ｓ１３０に進む。判定装置１００は、例えば、撮像画像を解析することによって、対象物体である車両の車種等を特定し、特定した車種が、車高の高い車として予め登録された車種と一致するか否かを判定する。車高の高い車の例として、救急車及びトラック等が挙げられるが、これらに限らない。

【0033】

Ｓ１２６では、判定装置１００が、縦の比率が少なくなるように、Ｓ１０２で特定された矩形領域を変換する。判定装置１００は、例えば、矩形領域の比率が、予め登録された、縦よりも横の方が長い基準比率になるように矩形領域を変換する。

【0034】

基準比率は、例えば、複数の車種を対象とした実験を行い、車両が対象領域に位置するか否かの判定精度が結果として高くなる比率を特定することによって決定されてよい。例えば、発明者が実施した実験においては、セダンの比率での判定精度が高くなったので、基準比率としてセダンの比率が採用されてよい。他の実験においては、具体的に、縦横の比率が１：３である場合に、判定精度が高くなったので、基準比率は１：３であってもよい。

【0035】

なお、ここでは、Ｓ１２４において、車高の高い車両であるか否かを判定し、車高の高い車である場合に、矩形領域を変換する例を示しているが、これに限らない。例えば、判定装置１００はＳ１０２で特定された矩形領域を、基準比率を用いて変換し、矩形領域の縦の比率が変換前よりも長くなる場合には、Ｓ１３０に進み、変換前よりも長くならない場合に、Ｓ１２８に進むようにしてもよい。

【0036】

Ｓ１２８では、判定装置１００が、Ｓ１２６で変換された変換後の矩形領域から代表点を抽出する。判定装置１００は、例えば、変換後の矩形領域の中心点を代表点として抽出する。Ｓ１３０では、判定装置１００が、Ｓ１０４で特定された矩形領域を変換せずに代表点を抽出する。判定装置１００は、例えば、変換されていない矩形領域の中心点を代表点として抽出する。

【0037】

Ｓ１３２では、判定装置１００が、Ｓ１０４で特定された全ての矩形領域について、代表点を抽出したか否かを判定する。全ての代表点を抽出した場合、代表点抽出処理は、終了する。全ての代表点を抽出していない場合、Ｓ１２４に戻る。

【0038】

代表点を抽出する処理においては、種々の実験を重ねた結果、判定の対象となる物体が車両である場合に、撮像画像を撮像するカメラ２００との位置関係が、予め定められた条件を満たし、かつ、物体が車高の高い車両である場合に、物体検知処理によって特定された矩形領域の中心点を採用した代表点と、理想的な代表点との射影変換後の誤差が比較的大きくなるとの知見が得られている。

【0039】

対象物体が車両である場合の射影変換のための理想的な代表点は、例えば、車両のタイヤの４輪と地面との４つの接地点の中心である。しかし、車両の撮像画像から、理想的な代表点を特定することは難しいため、本実施形態に係る判定装置１００は、上述した手法で代表点を近似して求めている。

【0040】

射影変換を用いることによって、対象物体を斜め方向又は横方向から撮像した撮像画像であっても、対象物体が対象領域に位置しているかを判定可能にすることができる。しかし、射影変換では、対応させる４点と同一平面上の点については、正常に座標変換されるが、例えば、車高の高い車等の場合、対応させる４点を含む平面（道路）から点が離れることになり、座標変換にずれが生じ得る。

【0041】

それに対して、本実施形態に係る判定装置１００によれば、矩形領域を変換した上で代表点を抽出する構成としたことによって、代表点の射影変換後の代表点の座標の誤差を少なくすることができ、物体が対象領域内に位置するか否かのの判定の精度を高めることができる。

【0042】

図４は、判定装置１００による代表点抽出処理の流れの他の一例を概略的に示す。図２の判定処理を、Ｓ１０４の矩形領域の特定まで進めた場合における判定装置１００の処理内容を説明する。ここでは、対象物体として、人及び車両が設定されている場合について説明する。なお、図４の処理は、図３の処理と合わせて適用することも可能である。

【0043】

Ｓ１４２では、判定装置１００が、撮像画像を解析することにより、対象物体が人であるか否かを判定する。対象物体が人である場合、Ｓ１４６に進む。対象物体が人でない場合、Ｓ１４４に進む。判定装置１００は、例えば、公知の画像解析ＡＩを用いて、対象物体が人であるか否かを判定してよい。

【0044】

Ｓ１４４では、判定装置１００が、撮像画像を解析することにより、検出対象の物体が車両であるか否かを判定する。対象物体が車両である場合、Ｓ１４８に進む。対象物体が車両でない場合、Ｓ１５０に進む。判定装置１００は、例えば、公知の画像解析ＡＩを用いて、対象物体が車両であるか否かを判定してよい。

【0045】

Ｓ１４６では、判定装置１００が、矩形領域の左右の中心であって、矩形領域の下端を代表点として抽出する。Ｓ１４８では、判定装置１００が、矩形領域の左右の中心であって、矩形領域の下端よりも上側の点を代表点として抽出する。判定装置１００は、例えば、矩形領域の左右の中心であって、矩形領域の上下の下から３分の１又は４分の１の点を代表点として抽出する。

【0046】

代表点を抽出する処理において、種々の実験を重ねた結果により、地面を覆う面積が比較的小さく、横方向又は斜め方向から撮像された場合に奥行きが比較的短い、人のような物体の場合、矩形領域の下端を代表点として抽出することによって、射影変換後の位置のずれが少なく、地面を覆う面積が比較的大きく、横方向又は斜め方向から撮像された場合に奥行きが比較的長い、車両のような物体の場合、矩形領域の下端よりも少し上側の位置を代表点とした方が、射影変換後の位置のずれが少なくなるとの知見が得られている。よって、対象物体が、人のような物体である場合と、車両のような物体である場合とで、上述したように代表点の抽出方法を変えることによって、射影変換後の位置のずれを少なくすることができ、対象物体が対象エリア内に位置するか否かの判定精度を高めることができる。

【0047】

図５は、撮像画像内で検知された対象物体の一例を概略的に示す。ここでは、対象エリアが駐車場５００であり、部分エリアが駐車スペース５０２であり、対象物体が車両である場合について例示している。図５に示す例では、撮像画像に車両５１０及び車両５２０が含まれている。矩形領域５１２及び矩形領域５２２は、撮像画像内における、物体検知処理によって検知された車両５１０及び車両５２０の領域を示す。

【0048】

矩形領域５１２及び矩形領域５２２は、位置及び大きさの情報を含む。図５に示す例において、矩形領域５１２における左上の点のＸ座標（ｌｅｆｔ＝３００）及び左上の点のＹ座標（ｔｏｐ＝１００）と、矩形の幅（ｗｉｄｔｈ＝２００）及び矩形の高さ（ｈｅｉｇｈｔ＝１５０）とが矩形領域５１２の位置及び大きさを表す。また、矩形領域５２２における左上の点のＸ座標（ｌｅｆｔ＝４００）及び左上の点のＹ座標（ｔｏｐ＝５００）と、矩形の幅（ｗｉｄｔｈ＝２００）及び矩形の高さ（ｈｅｉｇｈｔ＝１５０）とが矩形領域５２２の位置及び大きさを表す。

【0049】

図６は、撮像画像に対して射影変換の前処理が実行された状態の一例を概略的に示す。図６に示す例において、対象エリアである駐車場５００の４隅の点である４つの基準点（基準左上５３２、基準右上５３４、基準右下５３６、基準左下５３８）が指定されている。４つの基準点は、撮像画像の射影変換時の基準になる座標である。

【0050】

また、矩形領域５１２及び矩形領域５２２のそれぞれについて、代表点５１６及び代表点５２６が抽出されている。図６に示す例においては、矩形領域５１２の中心点であるＸ、Ｙ＝（４００、１７５）が代表点５１６として抽出され、矩形領域５２２の中心点であるＸ、Ｙ＝（５００、５７５）が代表点５２６として抽出されている。

【0051】

図７は、射影変換によって代表点５１６及び代表点５２６が地図上の座標に変換された状態の一例を概略的に示す。判定装置１００は、撮影画像における基準左上５３２、基準右上５３４、基準右下５３６、基準左下５３８のそれぞれと、地図上における駐車場５００の４隅の点である４つの基準点（基準左上５４２、基準右上５４４、基準右下５４６、基準左下５４８）のそれぞれとを対応付けるような射影変換行列を算出してよい。そして、当該射影変換行列を用いて、代表点５１６及び代表点５２６の座標を、地図上の座標に変換してよい。

【0052】

判定装置１００は、変換後の代表点５１６及び代表点５２６の座標と、複数の駐車スペース５０２の領域とを比較し、複数の駐車スペース５０２のそれぞれについて、対象物体である車両が存在するか否かを判定してよい。図７に示す例においては、判定装置１００は、４つの駐車スペース５０２のうち、２つの駐車スペース５０２に対象物体が存在し、２つの駐車スペース５０２に対象物体が存在しないと判定する。

【0053】

図８は、横方向から撮像された車高が標準的な車両５５０における代表点５５６の一例を概略的に示す。車両５５０は、いわゆるセダンのような一般的なサイズの車両タイプの一例を示している。代表点５５６は、一例として、矩形領域５５２の中心に抽出されている。

【0054】

代表点５５６の座標は、種々の実験を重ねた結果による知見によって、射影変換行列で変換された場合に、車両５５０の現実の位置と、誤差の少ない座標に変換されると想定される。変換前の代表点５５６の座標が、撮像画像における地表と、大きく離れていない位置にあるためである。

【0055】

図９は、横方向から撮像された車高が高い車両５６０における代表点５６６の一例を概略的に示す。車両５６０は、救急車やトラックのような車高の高い場合のサイズの車両タイプの一例を示している。代表点５６６は、一例として、矩形領域５６２の中心に抽出されている。

【0056】

代表点５６６の座標は、種々の実験を重ねた結果による知見によって、射影変換行列で変換された場合に、車両５６０の現実の位置と、誤差の大きい座標に変換されると想定される。車両５６０は、いわゆるＳ１２４における車高の高い車両に該当する。変換前の代表点５６６の座標が、撮像画像における地表と、図８の場合と比較して大きく離れた位置にあるためである。このため、射影変換後の誤差が大きく、図９に示す例では、代表点５６６が、射影変換後に駐車スペース５０２内に収まらない可能性が有る。

【0057】

本実施形態に係る判定装置１００によれば、対象が車両５６０である場合に、例えば、矩形領域５６２の比率が、矩形領域５５２の比率に変換されたうえで、代表点が抽出されるので、射影変換後の誤差を小さくすることができ、車両５６０が駐車スペース５０２内に位置するか否かの判定精度を高めることができる。

【0058】

図１０は、判定装置１００の機能構成の一例を概略的に示す。判定装置１００は、画像取得部１０２、領域特定部１０４、行列取得部１０６、座標変換部１０８、判定部１１０、表示制御部１１２、代表点抽出部１２０、及び記憶部１４０を備える。なお、判定装置１００がこれらの全てを備えることは必須とは限らない。

【0059】

記憶部１４０は、各種情報を記憶する。記憶部１４０は、物体検知ＡＩを記憶してよい。記憶部１４０は、画像解析ＡＩを記憶してよい。記憶部１４０は、地図データを記憶してよい。記憶部１４０は、部分エリアを示す部分エリア情報を記憶してよい。記憶部１４０は、車高の高い車両が登録された車両情報を記憶してよい。車両情報は、車高の高い車種の情報を含んでよい。記憶部１４０は、各種閾値を記憶してよい。

【0060】

画像取得部１０２は、被写体として対象物体を含む撮像画像を取得する。画像取得部１０２は、例えば、カメラ２００によって撮像された撮像画像を、カメラ２００から受信する。画像取得部１０２は、例えば、カメラ２００によって撮像された撮像画像を、エッジサーバ３００から受信する。

【0061】

領域特定部１０４は、画像取得部１０２が取得した撮像画像に対して物体検知処理を実行することによって、撮像画像における対象物体の領域を示す領域情報を特定する。領域情報は、例えば、対象物体に対応する矩形領域を示す。領域情報は、対象物体に対応する矩形以外の領域を示してもよい。

【0062】

なお、画像取得部１０２が、撮像画像とともに、撮像画像における対象物体の領域を示す情報を取得してもよい。画像取得部１０２は、例えば、エッジサーバ３００によって、撮像画像に対して物体検知処理を実行することによって特定された情報をエッジサーバ３００から取得する。画像取得部１０２は、例えば、カメラ２００によって、撮像画像に対して物体検知処理を実行することによって特定された情報を、カメラ２００又はエッジサーバ３００から取得する。この場合、領域特定部１０４は、画像取得部１０２が取得した情報によって、領域情報を特定してよい。

【0063】

代表点抽出部１２０は、撮像画像における対象物体の領域のうちの代表点を抽出する。代表点抽出部１２０は、画像取得部１０２が取得した領域情報又は領域特定部１０４が特定した領域情報から代表点を抽出する。代表点抽出部１２０は、例えば、領域情報が示す領域の中心点を代表点として抽出する。代表点抽出部１２０は、例えば、領域情報が示す領域内の、予め定められた比率の位置を代表点として抽出する。代表点抽出部１２０は、例えば、領域情報が示す領域の左右方向の中心であって、下端の点を代表点として抽出する。代表点抽出部１２０は、例えば、領域情報が示す領域の左右方向の中心であって、下端から上方向に３分の１の点を代表点として抽出する。代表点抽出部１２０は、例えば、領域情報が示す領域の左右方向の中心であって、下端から上方向に４分の１の点を代表点として抽出する。

【0064】

代表点抽出部１２０は、領域特定部１０４によって特定された矩形領域が、縦よりも横の方が長い基準比率に変換された場合に、矩形領域の縦の比率が変換前よりも長くなる場合、領域特定部１０４が特定した矩形領域から代表点を抽出し、矩形領域の縦の比率が変換前よりも長くならない場合、基準比率に変換した矩形領域から代表点を抽出してよい。

【0065】

代表点抽出部１２０は、撮像画像を撮像したカメラと対象物体との位置関係が予め定められた条件を満たす場合において、領域特定部１０４によって特定された矩形領域が、縦よりも横の方が長い基準比率に変換された場合に、矩形領域の縦の比率が変換前よりも長くなる場合、領域特定部１０４によって特定された矩形領域から代表点を抽出し、矩形領域の縦の比率が変換前よりも長くならない場合、基準比率に変換した矩形領域から代表点を抽出してよい。代表点抽出部１２０は、撮像画像を撮像したカメラと対象物体との位置関係が予め定められた条件を満たさない場合、領域特定部１０４によって特定された矩形領域から代表点を抽出してよい。当該条件は、カメラによる対象物体の撮像角度が予め定められた閾値より低い場合に満たされる条件であってよい。

【0066】

代表点抽出部１２０は、領域特定部１０４によって特定された矩形領域が、縦よりも横の方が長い基準比率と比較して、縦の方が長い比率を有する場合に、基準比率に変換した矩形領域から代表点を抽出し、有さない場合、領域特定部１０４によって特定された矩形領域から代表点を抽出してもよい。

【0067】

代表点抽出部１２０は、対象物体の種類に応じた抽出方法で、矩形領域から代表点を抽出してもよい。例えば、代表点抽出部１２０は、対象物体が、車高の高い車として予め定められた車両である場合、領域特定部１０４によって特定された矩形領域を、縦の比率が少なくなるように矩形領域を変換した後、変換後の矩形領域から代表点を抽出してよく、対象物体が、車高の高い車として予め定められた車両以外の車両である場合、領域特定部１０４によって特定された矩形領域を変換せずに矩形領域から代表点を抽出してよい。

【0068】

代表点抽出部１２０は、撮像画像を撮像したカメラと対象物体との位置関係が予め定められた条件を満たす場合において、対象物体が、車高の高い車として予め定められた車両である場合、領域特定部１０４によって特定された矩形領域を、縦の比率が少なくなるように矩形領域を変換した後、変換後の矩形領域から代表点を抽出してよい。代表点抽出部１２０は、撮像画像を撮像したカメラと対象物体との位置関係が予め定められた条件を満たす場合において、対象物体が、車高の高い車として予め定められた車両以外の車両である場合、領域特定部１０４によって特定された矩形領域を変換せずに矩形領域から代表点を抽出してよい。代表点抽出部１２０は、撮像画像を撮像したカメラと対象物体との位置関係が予め定められた条件を満たさない場合、領域特定部１０４によって特定された矩形領域から代表点を抽出してよい。

【0069】

代表点抽出部１２０は、対象物体が人である場合、対象物体が車両である場合と比較して、矩形領域における位置がより下側になるように、矩形領域から代表点を抽出してよい。例えば、代表点抽出部１２０は、対象物体が人である場合、矩形領域の左右の中心であって、矩形領域の下端を代表点として抽出し、対象物体が車両である場合、矩形領域の左右の中心であって、矩形領域の下端よりも上側の点を代表点として抽出してよい。

【0070】

行列取得部１０６は、撮像画像内の対象エリアが対象エリアに対向する位置から撮像された向きとなるような射影変換行列を取得する。行列取得部１０６は、撮像画像内の対象エリアが上側から撮像された向きとなるような射影変換行列を取得してよい。行列取得部１０６は、撮像画像内の対象エリアが直上から撮像された向きとなるような射影変換行列を取得してよい。行列取得部１０６は、例えば、撮像画像内における対象エリアの４隅の点である４つの基準点のそれぞれと、地図上における対象エリアの４隅の点である４つの基準点のそれぞれとを対応付けるような射影変換行列を算出する。

【0071】

座標変換部１０８は、代表点抽出部１２０によって抽出された代表点の座標を、行列取得部１０６が取得した射影変換行列によって変換した変換座標を取得する。

【0072】

判定部１１０は、座標変換部１０８によって取得された変換座標に基づいて、対象エリア内の部分エリア内に対象物体が位置するか否かを判定する。判定部１１０は、記憶部１４０に記憶されている部分エリア情報を参照して、部分エリアの領域内に変換座標が含まれるか否かを判定することによって、部分エリア内に対象物体が位置するか否かを判定してよい。判定部１１０は、複数の部分エリアのそれぞれについて、複数の変換座標のいずれかが含まれるか否かを判定することによって、複数の部分エリアのそれぞれについて、対象物体が含まれるか否かを判定してよい。

【0073】

表示制御部１１２は、判定部１１０による判定結果を表示するよう制御する。表示制御部１１２は、例えば、判定部１１０による判定結果を、判定装置１００が備えるディスプレイに表示させる。表示制御部１１２は、例えば、他の通信端末に対して判定部１１０による判定結果を送信することによって、当該他の通信端末に判定結果を表示させる。

【0074】

図１１は、判定装置１００又はエッジサーバ３００として機能するコンピュータ１２００のハードウェア構成の一例を概略的に示す。本実施形態によるコンピュータ１２００は、ＣＰＵ１２１２、ＲＡＭ１２１４、及びグラフィックコントローラ１２１６を含み、それらはホストコントローラ１２１０によって相互に接続されている。コンピュータ１２００はまた、通信インタフェース１２２２、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ、及びＩＣカードドライブのような入出力ユニットを含み、それらは入出力コントローラ１２２０を介してホストコントローラ１２１０に接続されている。ＤＶＤドライブは、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ及びＤＶＤ－ＲＡＭドライブ等であってよい。記憶装置１２２４は、ハードディスクドライブ及びソリッドステートドライブ等であってよい。コンピュータ１２００はまた、ＲＯＭ１２３０及びキーボードのようなレガシの入出力ユニットを含み、それらは入出力チップ１２４０を介して入出力コントローラ１２２０に接続されている。

【0075】

ＣＰＵ１２１２は、ＲＯＭ１２３０及びＲＡＭ１２１４内に記憶されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ１２１６は、ＲＡＭ１２１４内に提供されるフレームバッファ等又はそれ自体の中に、ＣＰＵ１２１２によって生成されるイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス１２１８上に表示されるようにする。

【0076】

通信インタフェース１２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。記憶装置１２２４は、コンピュータ１２００内のＣＰＵ１２１２によって使用されるプログラム及びデータを記憶する。ＤＶＤドライブは、プログラム又はデータをＤＶＤ－ＲＯＭ等から読み取り、記憶装置１２２４に提供する。ＩＣカードドライブは、プログラム及びデータをＩＣカードから読み取り、及び／又はプログラム及びデータをＩＣカードに書き込む。

【0077】

ＲＯＭ１２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ１２００によって実行されるブートプログラム等、及び／又はコンピュータ１２００のハードウェアに依存するプログラムを記憶する。入出力チップ１２４０はまた、様々な入出力ユニットをＵＳＢポート、パラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ１２２０に接続してよい。

【0078】

プログラムは、ＤＶＤ－ＲＯＭ又はＩＣカードのようなコンピュータ可読記憶媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体から読み取られ、コンピュータ可読記憶媒体の例でもある記憶装置１２２４、ＲＡＭ１２１４、又はＲＯＭ１２３０にインストールされ、ＣＰＵ１２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ１２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法が、コンピュータ１２００の使用に従い情報のオペレーション又は処理を実現することによって構成されてよい。

【0079】

例えば、通信がコンピュータ１２００及び外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース１２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース１２２２は、ＣＰＵ１２１２の制御の下、ＲＡＭ１２１４、記憶装置１２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ、又はＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ領域に記憶された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、又はネットワークから受信した受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ領域等に書き込む。

【0080】

また、ＣＰＵ１２１２は、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ（ＤＶＤ－ＲＯＭ）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に記憶されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がＲＡＭ１２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ１２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ１２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。

【0081】

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に記憶され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプのオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ１２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ１２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に記憶される場合、ＣＰＵ１２１２は、当該複数のエントリの中から、第１の属性の属性値が指定されている条件に一致するエントリを検索し、当該エントリ内に記憶された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

【0082】

上で説明したプログラム又はソフトウエアモジュールは、コンピュータ１２００上又はコンピュータ１２００近傍のコンピュータ可読記憶媒体に記憶されてよい。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステム内に提供されるハードディスク又はＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ１２００に提供する。

【0083】

本実施形態におけるフローチャート及びブロック図におけるブロックは、オペレーションが実行されるプロセスの段階又はオペレーションを実行する役割を持つ装置の「部」を表わしてよい。特定の段階及び「部」が、専用回路、コンピュータ可読記憶媒体上に記憶されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、及び／又はコンピュータ可読記憶媒体上に記憶されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタル及び／又はアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）及び／又はディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、及びプログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のような、論理積、論理和、排他的論理和、否定論理積、否定論理和、及び他の論理演算、フリップフロップ、レジスタ、並びにメモリエレメントを含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。

【0084】

コンピュータ可読記憶媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を記憶可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに記憶される命令を有するコンピュータ可読記憶媒体は、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例としては、フロッピーディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。

【0085】

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又はＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコード又はオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。

【0086】

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路が、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を生成するために当該コンピュータ可読命令を実行すべく、ローカルに又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路に提供されてよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。

【0087】

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

【0088】

特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

【符号の説明】

【0089】

１０ 判定システム、２０ ネットワーク、１００ 判定装置、１０２ 画像取得部、１０４ 領域特定部、１０６ 行列取得部、１０８ 座標変換部、１１０ 判定部、１１２ 表示制御部、１２０ 代表点抽出部、１４０ 記憶部、２００ カメラ、３００ エッジサーバ、５００ 駐車場、５０２ 駐車スペース、５１０ 車両、５１２ 矩形領域、５１６ 代表点、５２０ 車両、５２２ 矩形領域、５２６ 代表点、５３２ 基準左上、５３４ 基準右上、５３６ 基準右下、５３８ 基準左下、５４２ 基準左上、５４４ 基準右上、５４６ 基準右下、５４８ 基準左下、５５０ 車両、５５２ 矩形領域、５５６ 代表点、５６０ 車両、５６２ 矩形領域、５６６ 代表点、１２００ コンピュータ、１２１２ ＣＰＵ、１２１４ ＲＡＭ、１２１６ グラフィックコントローラ、１２１８ ディスプレイデバイス、１２２０ 入出力コントローラ、１２２２ 通信インタフェース、１２２４ 記憶装置、１２３０ ＲＯＭ、１２４０ 入出力チップ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】