车号牌识别装置、车号牌识别装置的电动透镜的调整方法

摘要

在识别车辆的车号牌的车号牌识别装置中，具有：设定透镜(2)的透镜位置的透镜控制部(9)；从由相机(1)受理的图象数据检测车辆，识别检测的车辆的车号牌，并且在识别给定台数的车号牌时计算文字识别率的车号牌识别部(5)；判定透镜(2)的透镜位置是否位于最佳的位置，当判定为透镜位置不在最佳的位置时，通过透镜控制部(9)把透镜(2)的透镜位置设定在最佳的透镜位置的透镜信息分析部(8)。透镜信息分析部(8)在计算的文字识别率比过去的文字识别率低给定值时，判定为透镜位置不在最佳位置。

说明书

技术领域

本发明涉及使用设置在道路上的电视摄像机来识别汽车的车号牌的车号牌识别装置的技术。

背景技术

在道路上设置电视摄像机，使用电视摄像机拍摄的图象自动识别车辆的车号牌的车号牌识别装置正在普及。利用时，该车号牌识别装置把相机的透镜调整到适当的焦点，或者在变焦透镜时，调整为最佳的放大倍数。进行电视摄像机的透镜调整时，只要事先对道路进行车线限制，就能把停止的车辆作为拍摄对象，所以能简单地进行透镜调整。可是，由于降低调整费用等理由，在进行透镜调整时常常不进行车线限制。

而且，不进行车线限制，进行透镜调整时，把道路上行驶的车辆作为拍摄对象，所以在调焦上需要时间和工夫。具体而言，当把行驶的车辆作为拍摄对象进行透镜调整时，把车辆通过的瞬间的图象作为静止画面捕捉，用人的目视一边确认该静止画面是否对焦(焦点对准)，一边进行透镜调整。

至今已有拍摄行驶的车辆，自动进行调焦的车号牌识别装置(例如专利文献1)。根据专利文献1，以为装置自动进行调焦，所以与人进行调焦相比，能减轻麻烦。具体而言，在专利文献1中，使用车辆检测传感器，取得车辆的前面部的图象，使用该图象，检查车号牌的文字尺寸的隆起情况，控制焦距。在专利文献1中，通过车辆检测传感器，图象的取得位置变为一定，所以根据文字的隆起情况，能在某种程度上控制焦距。

[专利文献1]特开平10-105873号公报

可是，所述专利文献1的技术存在以下的问题。具体而言，在专利文献1中，每拍摄1台车辆，都要控制相机的透镜的焦距。因此，由于某一原因造成表示文字的隆起情况的数据变为异常时，会发生焦点完全设定在错误位置的问题。

另外，在近年的车号牌识别装置中，不利用车辆检测传感器，通过图象识别技术自动检测车辆的前面，从该图象识别车号牌的文字的类型的装置成为主流。它不利用车辆检测传感器，能削减系统全体的成本。另外，车辆检测传感器，难以检测具有多条行车线的道路的车辆。

不利用车辆检测传感器的车号牌识别装置，通过图象处理技术自动检测车辆的前面部，从该图象识别车号牌的文字。而且，在图象处理的性能上，电视摄像机的数个场面的取得位置是分散的。例如有时是在画面的上部拍摄车号牌，有时是在画面的下部拍摄车号牌。也就是说，通过图象处理技术检测车辆的前面时，每次取入的图象的位置是变化的。因此，如专利文献1所述，如果用图象的文字的隆起状况控制焦点，有时无法进行下个图象的对焦。例如在画面的上部用取得车号牌的图象进行调焦，在画面的下部拍摄下一车辆时，无法进行下个车辆的对焦的可能性大。

在通行的车辆中，有时车号牌是倾斜安装(向前方倾斜)的。通过专利文献1的技术，取得倾斜安装(向前方倾斜)车号牌的车辆的图象时，尤其是文字高度减小，无法正确判定文字尺寸的隆起状况。这时，在专利文献1中，有可能把焦点位置设定在完全错误的位置。

发明内容

本发明是鉴于所述事实而提出的，其目的在于，在使用电视摄像机拍摄的图象来自动识别车辆的车号牌的车号牌识别装置中，把相机的透镜位置自动调整到最佳的位置。

为了解决所述课题，本发明的一个形态适用于受理来自拍摄车辆的电视摄像机的图象数据，处理该受理的图象数据，识别车辆的车号牌的车号牌识别装置。这里，在所述电视摄像机中，设置有受理来自外部的控制信号来设定透镜位置的电动透镜。

而且，所述车号牌识别装置具有：对所述电动透镜发送控制信号，设定该电动透镜的透镜位置的透镜控制部件；使用从所述电视摄像机受理的所述图象数据检测车辆，识别该检测的车辆的车号牌的识别部件；当所述识别部件识别给定台数的车号牌时，使用识别该给定台数的车号牌时检测到的车辆的台数、该给定台数计算文字识别率的部件；把所述计算的文字识别率作为历史存储的部件；判定所述电动透镜的透镜位置是否位于最佳的位置的部件；当判定所述透镜位置不在最佳的位置时，通过所述透镜控制部件把所述电动透镜的透镜位置设定为最佳的透镜位置的部件；所述判定部件比较识别所述给定台数的车号牌时计算的文字识别率、所述存储的文字识别率的历史，当所述计算的文字识别率比所述历史的值低给定值时，判定为所述透镜位置不在最佳的位置。

根据本发明，当车号牌识别装置识别给定台数的车号牌时，比较通过给定台数的车号牌的识别处理求出的识别结果和过去的识别历史，当识别结果和识别历史不同时，自动把相机的透镜调整为最佳的状态。因此，根据本实施例，在车号牌识别装置中，一边进行车号牌的识别处理，能一边把相机的透镜位置自动调整到最佳的位置。

附图说明

下面简要说明附图。

图1是本发明实施例的车号牌识别系统的功能框图。

图2是表示日本的车号牌的图。

图3是说明本实施里的车号牌识别系统拍摄的车辆的拍摄状态的图。

图4是表示由相机1拍摄的图象的图。

图5是用于说明把车号牌的文字的模糊状态定量化的方法的图。

图6是表示车号牌的文字不对焦的状态的图。

图7是用于说明从处理多台车辆的图象而取得的边缘锐度求出画面中央的边缘锐度的步骤的图。

图8是用于说明本实施例的车号牌识别系统进行的焦点位置的选择处理的图。

图9是用于说明切出车号牌的管理地区代码的图象时的文字识别的确信度的图。

图10是用于说明本实施例的车号牌识别系统进行的调整焦点位置的处理的流程的图。

图11是用于说明视野尺寸的图。

图12是描绘处理多台车辆的图象而取得的视野尺寸wd和车号牌位置YP的关系的图。

图13是用于说明本实施例的车号牌识别系统进行的透镜的变焦调整处理的流程的图。

图14是用于说明本实施例的车号牌识别系统在无法识别车号牌时进行的透镜的变焦调整处理的流程的图。

图15是用于说明视野尺寸只集中在一部分时进行的推测画面中央的视野尺寸的处理的图。

图16是用于说明本实施例的车号牌识别系统进行的透镜调整处理的流程的图。

图17是表示本发明实施例的图象处理装置的硬件结构的图。

图中：1-相机；2-透镜；3-图象处理装置；4-图象输入部；5-车号牌识别部；6-焦点分析部；7-变焦分析部；8-透镜信息分析部；9-透镜控制部；10-透镜调整调度管理部；11-通信部；12-外部机器；13-异常监视部；100-摄像部；200-图象处理电路；201-CPU；202-存储器；203-I/O电路；204-A/D变换电路；205-网络接口。

具体实施方式

下面参照附图说明应用本发明一个实施例的车号牌识别系统。

图1是本发明一个实施例的车号牌识别系统的功能框图。

如图所示，车号牌识别系统包括具有电视摄像机1和透镜2的摄像部100、图象处理装置3。另外，在图象处理装置3上连接外部机器12。此外，对透镜2使用了受理来自外部的控制信号来设定透镜位置的电动透镜。

图象处理装置3包括：图象输入部4、车号牌识别部5、焦点分析部6、变焦分析部7、具有异常监视部13的透镜信息分析部8、透镜控制部9、透镜调整调度管理部10、以及通信部11。

图象输入部4，受理电视摄像机1拍摄的图象，把受理的图象对车号牌识别部5输出。车号牌识别部5受理图象输入部4输出的图象，把受理的图象进行图象处理，自动识别车号牌。车号牌识别部5把识别的车号牌的信息对焦点分析部6和变焦分析部7输出。

焦点分析部6，使用来自车号牌识别部5的表示车号牌的信息，分析识别的车号牌的文字焦点的模糊状态，把分析结果向透镜信息分析部8输出。变焦分析部7使用来自车号牌识别部5的表示车号牌的信息，从车号牌或文字的尺寸分析变焦倍数，把分析结果对透镜信息分析部8输出。

透镜信息分析部8，使用焦点分析部6输出的分析结果或变焦分析部7输出的分析结果，求出最佳的透镜的设定值。另外，透镜信息分析部8中设定的异常监视部13监视透镜2的透镜位置(变焦位置和焦点位置)是否正常。而且，当判断为透镜位置不正常时，透镜信息分析部8进行求出最佳透镜的设定值的处理。

透镜控制部9，使用透镜信息分析部8求出的透镜的设定值，控制透镜2。具体而言，透镜控制部9使用所述透镜的设定值生成控制信号，把控制信号发送给透镜2。透镜2按照来自透镜控制部9的控制信号设定透镜位置。

透镜调整调度管理部10，决定在哪个时刻调整透镜。具体而言，透镜调整调度管理部10保持表示透镜调整的时刻的数据。透镜调整调度管理部10按照由保持的数据决定的时刻，使焦点分析部6、变焦分析部7和透镜信息分析部8进行用于透镜调整的处理。

通信部11，在与外部机器12之间进行数据的收发。通信部11例如把表示识别的车号牌的信息对外部机器12发送。此外，通信部11进行的数据的收发可以是有线，也可以是无线。

接着，参照图17说明本实施例的图象处理装置3的硬件结构。图17是表示本发明实施例的图象处理装置3的硬件结构的图。

如图所示，图象处理装置3具有图象处理电路200、CPU(Centralprocessing unit)201、存储器202、I/O电路203、A/D变换电路204和网络接口(网络I/F)205。

I/O电路203，控制在图象处理装置3和摄像部100之间进行的数据的输入输出处理。A/D变换电路204，通过I/O电路203受理来自电视摄像机1的模拟的图象数据，把受理的模拟的图象数据变换为数字的图象数据。网络接口205，控制与外部机器12之间进行的数据通信。图象处理电路200，受理A/D变换电路204变换的数字的图象数据，进行对该数字的图象数据的图象处理。存储器202，存储用于实现图象处理装置3进行的处理的程序或图象处理对象的数字图象数据。CPU201，通过执行存储器中存储的程序，控制给定的计算处理或图象处理装置的动作。

具体而言，上述的图象输入部4的功能由I/O电路203和A/D变换电路204实现。车号牌识别部5的功能由图象处理电路200和CPU201执行的程序(车号牌识别程序)实现。此外焦点分析部6、变焦分析部7、透镜信息分析部8透镜调整调度管理部10的功能由CPU201执行的各程序(焦点分析程序、变焦分析程序、透镜信息分析程序、透镜调整调度管理程序)实现。透镜控制部9的功能由I/O电路203和CPU201执行的程序(透镜控制程序)实现。通信部11的功能由网络接口205和CPU201执行的程序(通信程序)实现。

这里，在具体说明本实施例的图象处理装置3的各部的功能之前，参照图2～图4说明识别处理对象的车号牌的结构和车辆的拍摄状态。

图2是表示车辆的车号牌的图，图2(a)表示中型的车号牌，图2(b)表示大型的车号牌。

图示的中型的车号牌和大型的车号牌都由顺序号码20、管理地区代码21、车种代码22、用途代码23等基于汉字和数字的公共要素构成。顺序号码20的间隔、构成顺序号码20、管理地区代码21、车种代码22、用途代码23等的各文字的尺寸是被唯一确定的。另外，对单位用的车辆的车号牌准备绿色背景的车号牌，对私车的车号牌使用白色背景的车号牌(轻型汽车(小排量汽车)另外决定)。而且，通过以往技术的图象识别处理，能自动读取图示的车号牌的全部文字。

图3是说明本实施例的车号牌识别系统拍摄的车辆的拍摄状态的图。相机1设置在道路31的上方或路旁，俯瞰拍摄车辆32。在另外使用车辆检测传感器的方式的车号牌识别系统中，通过传感器总能取入相同距离L的位置的图象。可是，在本实施例中，不利用传感器，通过图象识别的技术进行车辆检测。因此，从相机1到拍摄车辆32的位置之间的距离L、该位置的视野宽度Wd微妙地变化。

图4是表示由相机1拍摄的图象的图。根据相机1和车辆32车号牌之间的距离L，视野宽度(视野尺寸Wd)被确定。这里，拍摄的图象中的车号牌的从图象底边部34的位置(车号牌位置)为YP。该车号牌位置YP根据图象的取得时刻和车号牌的安装高度变化。当由车辆检测传感器取得图象时，在基本上几乎相同的位置拍摄车号牌(这时，YP的变化是安装车号牌的高度的变化部分)。

此外，在由车辆检测传感器取得图象的系统中利用相机1和透镜2时，也可以预先把焦距调整为与距离L一致后出厂。可是，严格来说，设置相机1的位置的高度、相机的设置方向，在设置相机时会产生变化。因此，发生在现场调整焦点、变焦的作业。而且，这时，车辆通过，所以难以正确对焦(对准焦点)。另外，即使在白天把相机对焦，在夜间焦点会稍微偏离。

因此，在本实施例中，如后所述，一边识别车号牌，一边自动调整透镜的焦点位置和变焦位置，从而削减透镜调整的时间，并且提高车号牌的识别率。

此外，也可以在车号牌识别系统中利用具有一般的自动聚焦功能的透镜。自动聚焦功能，通过调整焦距，使画面全体或指定区域的轮廓(边缘)变为最大。可是，当通过自动聚焦功能识别车号牌时，产生以下的问题。具体而言，在识别车号牌时，在最初对焦到路面的图象上的状态下，车辆瞬间通过。因此，在自动聚焦功能中，对焦到车号牌的位置的移动来不及，无法提高识别性能。因此，在本实施例中，进行特别用于车号牌识别的调焦。

根据这样的前提条件，回到图1具体说明图象处理装置3的各部的动作。

车号牌识别部5，通过图象输入部4受理来自相机1的图象数据，对图象数据进行图象处理，检测车辆的前面部。车号牌识别部5，对检测的车辆的前面部的车号牌的图象进行检测，从检测的车号牌的图象中至少识别顺序号码20(参照图2)。另外，车号牌识别部5，使用受理的图象求出车号牌在画面上的位置(车号牌位置YP)、顺序号码20的位置(坐标)。并且，车号牌识别部5，计算出文字识别率(能识别顺序号码的台数/检测的车辆的台数)。此外，基于车号牌识别部5的顺序号码20、管理地区代码21、车种代码22、用途代码23等各构成要素的识别处理，由以往的技术(例如特开平6-2159243号中记载的结构)实现。

而且，车号牌识别部5，把包含求出的车号牌位置YP、顺序号码20的位置、文字识别率、顺序号码的位置以及对象图象的数据，向焦点分析部6输出。另外，车号牌识别部5，把求出的车号牌位置YP、检测的车号牌的图象，向变焦分析部7输出。

焦点分析部6，评价顺序号码的轮廓的模糊情况。具体而言，焦点分析部6使用从车号牌识别部5受理的数据，计算把顺序号码的轮廓模糊状态定量化的评价值。然后，焦点分析部6把计算的评价值，向透镜信息分析部8发送。

变焦分析部7，使用从车号牌识别部5发送的对象图象，求出车号牌的顺序号码的间隔，从该间隔计算视野尺寸。变焦分析部7把计算的视野尺寸和收到的车号牌位置YP，向透镜信息分析部8发送。

然后，透镜信息分析部8，利用从焦点分析部6收到的评价值，求出最佳的焦点位置，通过透镜控制部9把透镜2设定为求出的焦点位置。另外，透镜信息分析部8利用从变焦分析部7收到的视野尺寸和车号牌位置YP，求出最佳的变焦位置，通过透镜控制部9把透镜2设定为求出的变焦位置。

接着说明本实施例的聚焦控制的处理。

首先，车号牌识别部5使用来自相机1的图象检测出车号牌，切出检测的车号牌的顺序号码20。车号牌识别部5求出切出的顺序号码20的各文字的矩形区域。车号牌识别部5把求出的矩形区域的“坐标”和“对象图象”发送给焦点分析部6。焦点分析部6，使用发送来的矩形区域的“坐标”和“对象图象”评价顺序号码的模糊情况。

具体而言，焦点分析部6，接收车号牌识别部5发送的矩形区域的“坐标”和“对象图象”。焦点分析部6使用收到的“坐标”和“对象图象”，如图5所示，求出顺序号码20的一个文字的区域40的截面A-A’的浓度投影分布41。然后焦点分析部6，对求出的浓度投影分布41进行微分处理，求出文字的轮廓波形42a。对轮廓波形42a，求出比阈值th大的峰的宽度(d(1)、d(2)、d(3)～d(n))，通过计算平均值对文字的模糊状态进行量化。

图6是表示矩形区域的“对象图象”的对焦状态的图。当矩形区域的“对象图象”对焦(焦点对准)时，轮廓波形42b变的尖锐。因此，从对焦时的“对象图象”求出的文字的轮廓波形42b的宽度(d(1)、d(2)、d(3)～d(n))、比从不对焦时的“对象图象”求出的文字的轮廓波形42a具有的宽度(d(1)、d(2)、d(3)～d(n))小。

此外，在图5中，虽然表示了用A-A’线切断处理区40的A-A’截面的波形，但是例如在区域40内，可以分别求出N条线的截面的轮廓波形42(N为1、2、3…n的整数)。这时，车号牌识别部5对于各轮廓波形42求出比阈值大的峰的宽度(d(1)、d(2)、d(3)～d(n))，把该值平均。

如果处理1台车辆的图象，顺序号码是4位，所以求出4文字(文字数在车号牌识别部5的图象识别处理中已知)的轮廓信息(边缘信息)。焦点分析部6把4文字的轮廓信息平均。此外，所谓求出的宽度d(i)的平均值，是指焦点按“1、2、3··5、6”偏移就增大的值。焦点分析部6，把求出的宽度d(i)的平均值归一化，把由归一化求出的值作为边缘锐度E。焦点分析部6，使用以下表示的(表达式1)，把所述求出的宽度d(i)的平均值归一化为“0～1”。此外，由(表达式1)求出的值“E”为0以下时，“E”的值设为0。另外，(表达式1)所示的β是预先设定的常数，使用表示焦点大幅度偏移时的边缘宽度(d(i))的数值(例如β为10左右的数值)。

E＝(β-边缘宽度d(i)的平均值)/β           …(1)

由所述(表达式1)求出的边缘锐度E在对焦时接近1，如果不对焦，就接近0。焦点分析部6把该评价值即边缘锐度E发送给透镜信息分析部8。此外，焦点分析部6在把边缘锐度E发送给透镜信息分析部8时，把从车号牌识别部5受理的车号牌位置YP也一起发送给透镜信息分析部8。

透镜信息分析部8使用车号牌识别部5输出的多台的边缘锐度E和车号牌的车号牌位置YP，计算与画面中央对应的边缘锐度(以下，把与画面中央对应的边缘锐度称作“Ec”)。之所以这样计算与画面中央对应的边缘锐度Ec，是因为考虑到因拍摄车辆的时刻不同所取得的位置会有变化，伴随着此，边缘宽度也变化的缘故。

具体而言，透镜信息分析部8，接收焦点分析部6输出的多台的车号牌位置YP和边缘锐度E。透镜信息分析部8使用接收的数据，求出以“车号牌位置YP”为“x”坐标，以“边缘锐度E”为y坐标的关系式(线性回归y＝ax+b，或2次曲线回归y＝ax²+bx+c)。例如透镜信息分析部8求出图7所示的线性回归(y＝ax+b)70。然后，透镜信息分析部8使用求出的线性回归(y＝ax+b)70计算“车号牌位置YP”为画面中央时的“边缘锐度Ec”。上述的多台是10台左右(通常用1～3分钟就能收集)。此外，如果能识别的车号牌的台数少，就无法用线性回归求出。这时，可以把采样数据的单纯平均值作为对画面中央的边缘锐度Ec。

本实施例的车号牌识别系统一边使透镜2的焦点位置移动，一边计算在各焦点位置的画面中央的边缘锐度Ec。即在把透镜2设定在某焦点位置时求出画面中央的边缘锐度Ec。

这里，以透镜2的焦点位置能移动10阶段的不同位置(0～9的位置)的情形为例进行说明。当焦点位置移动到从0到9的不同位置时，求出焦点位置0时的文字识别率和边缘锐度Ec，在下一焦点位置进行同样的处理。在0～9的焦点位置重复该动作。透镜信息分析部8把在焦点位置求出的边缘锐度Ec与各焦点位置关联存储。

另外，透镜信息分析部8，按照各焦点位置把该焦点位置的顺序号码的文字识别率关联存储。而且，对焦的地方至少文字识别率是给定阈值以上(例如90％)，所以在该范围中选定边缘锐度最高的焦点位置。透镜信息分析部8通过透镜控制部9把透镜2的焦点位置设定为所选定的焦点位置。

这里，参照图8说明透镜信息分析部8决定焦点位置的处理。图8是用于说明透镜信息分析部8进行的焦点位置的选择处理的图。

透镜信息分析部8保持“把边缘锐度E与各焦点位置关联的数据”和“把文字识别率与各焦点位置关联的数据”。而且，透镜信息分析部8使用“把文字识别率与各焦点位置关联的数据”，决定文字识别率为阈值以上的焦点位置。在图示的例子中，决定F(3)～F(6)等4个焦点位置。接着透镜信息分析部8使用“把边缘锐度E与各焦点位置关联的数据”从决定的4个焦点位置80中决定与最高值的边缘锐度Ec关联的焦点位置。透镜信息分析部8把决定的焦点位置判断为最佳焦点位置。在图示的例子中，把F(5)的焦点位置选择为最佳焦点位置。

此外，文字识别率为给定值以下时，没必要求出边缘锐度Ec。因此，透镜信息分析部8在识别率为给定值以下时，可以不计算边缘锐度Ec。如果这样，也能较早移动到下一焦点位置。此外，边缘锐度E根据文字的大小变化，所以如果判断大型、中型等车号牌尺寸的种类，使用例如只有中型的选定的车号牌尺寸种类的车号牌轮廓信息，就能提高精度。

此外，在本实施例中，如图5所示，虽然用车号牌的顺序号码的垂直方向的边缘锐度E评价焦点的模糊状态(对焦的状态)，但是并不局限于此。替代所述垂直方向的边缘，可以使用水平方向的边缘。另外，在文字识别中常常使用图案匹配、神经网络，但是使用文字识别时求出的匹配度或确信度，也能评价是否对焦。

这里，参照图9说明使用文字识别时求出的确信度时的例子。图9是用于说明切出车号牌的管理地区代码的图象时的文字识别的确信度的图。此外，文字识别的确信度是表示车号牌识别部5进行文字识别处理时输出的“0～1”的识别精度的数据，当对焦时，接近“1”。另外，确信度在不对焦时，接近“0”。而且，在图9中，在(a)图中表示“对象图象”的对焦的状态，(b)图表示表示“对象图象”的不对焦的状态。

例如如图9(a)所示，“对象图象”对焦时，确信度表现“0.95”的高值。另外，如图9(b)所示，当“对象图象”不对焦时(焦点模糊时)，表现0.75那样比对焦时低的值的确信度。通过把该确信度置换为图8所示的边缘锐度E，与上述同样，能选择最佳的焦点位置。

另外，车号牌的文字在质量(污染、弯曲)变化的同时，地名也变化。因此，无法原封不动在焦点的评价值中利用确信度。因此，当在茨城县水户市设置相机时，通行的车辆多是设置场所所属的管理地区代码即水户的号码，所以使用输出“水户”时的确信度，进行平均，从而能稳定地作为焦点的评价值利用。另外，利用确信度作为焦点的评价值时，代替管理地区代码，可以只把顺序号码的特定文字例如识别为数字的5时的确信度平均。另外，可以把所述车号牌的顺序号码、管理地区代码、或车种代码、用途代码中的至少2个确信度的相乘值作为焦点的评价值。例如可以使用所述管理地区代码的确信度和顺序号码的确信度的相乘值(如果归一化为0～1的值，就能应用到图8)。把全部文字的确信度求总和、平均，把平均的值作为焦点的评价值。

此外，在确信度的计算中也能利用车号牌的用途代码，但是根据以下的理由，不希望使用用途代码。具体而言，用途代码在通过的各车辆中每一辆为几乎不同的文字，所以积累给定文字的数据需要过分花费时间，调整时间增大。

接着说明透镜2的焦点位置的调整处理的流程。

图10是用于说明本实施例进行的透镜2的调整焦点位置的处理的流程的。

首先，图象处理装置3的各部把保持的统计处理中使用的表初始化(S50)。另外，透镜信息分析部8通过透镜控制部9把透镜2的焦点位置设定为初始值“cn＝0”(S51)。

在该状态下，车号牌识别部5通过图象输入部4受理来自相机1的图象数据。车号牌识别部5根据受理的图象检测车辆，识别所检测的车号牌。另外，车号牌识别部5计算检测的车辆的车号牌的车号牌位置YP(S52～53)。此外，车号牌识别部5在S52中对在焦点位置检测的车辆的台数、车号牌的识别成功的次数计数，把其值与焦点位置关联保持。

接着，焦点分析部6取得从车号牌识别部5识别的车辆的车号牌的图象、计算的车号牌位置YP。焦点分析部6使用取得的车号牌的图象，按照上述的步骤求出顺序号码的边缘锐度E(S54)。另外，焦点分析部6把取得的车号牌位置YP和求出的边缘锐度E发送给透镜信息分析部8。

然后，透镜信息分析部8收到焦点分析部6输出的车号牌位置YP和边缘锐度E时，确认是否进行给定台数(例如10台)的车辆的顺序号码的识别处理，当能确认时，进入S56。而透镜信息分析部8判定为未完成给定台数的车辆的顺序号码的识别处理时(即未识别给定台数的车号牌时)，回到S52的处理(S55)。

此外，是否进行了对成给定台数的车辆的识别处理的确认，例如可以通过取得车号牌识别部5保持的车号牌的识别成功的次数，进行确认。

在S56中，透镜信息分析部8使车号牌识别部5计算文字识别率，通过焦点分析部6取得车号牌识别部5计算的文字识别率。这里，关于车号牌识别部5计算的文字识别率，以识别图2(a)的车号牌的情形为例进行说明。

车号牌识别部5，即使根据从相机1收到的图象的状态，已经检测到车辆，也存在车号牌的顺序号码20的文字识别失败的情况。车号牌的顺序号码20的文字识别失败的情况是指，在从检测的车辆的图象数据识别的顺序号码20中包含无法识别的文字的情况。例如在图2的例子中，如“？34？”那样，在识别结果中包含表示无法识别的文字的数据的情况(“？”表示无法识别的文字)。而顺序号码20的文字识别成功的情况是指从由图象处理检测的车辆的图象能完全识别车号牌的顺序号码20(在图2的例子中，“2345”)。

车号牌识别部5按照来自透镜信息分析部8的要求，使用保持的检测的车辆的台数、车号牌的顺序号码20的识别成功的次数，计算文字识别率。例如车号牌识别部5如以下表达式(表达式2)那样，把“顺序号码20的文字识别成功的次数”除以“检测的车辆的台数”，从而能求出各焦点位置的文字识别率R(cn)。车号牌识别部5通过焦点分析部6把求出的文字识别率对透镜信息分析部8输出。

R(cn)＝顺序号码的识别成功的次数/检测的车辆的台数   …(2)

回到图10，继续说明。透镜信息分析部8取得来自车号牌识别部5的识别率时，与焦点位置关联，存储取得的文字识别率，进入S57的处理。

在S57中，通过透镜信息分析部8，按照上述的图7中说明的步骤求出画面中央的边缘锐度Ec，与焦点位置关联存储该求出的边缘锐度Ec，进入S58的处理。此外，透镜信息分析部8在S56中取得的文字识别率为给定的阈值(后面描述的S61中使用的阈值)以下时，不求出边缘锐度Ec，进入S58。

在S58中，由透镜信息分析部8确认焦点移动是否完全结束，当未结束时，通过透镜控制部9移动焦点位置，回到S52的处理(S59～S60)。而通过透镜信息分析部8，焦点的全部移动结束时，进入S61。

在S61中，通过透镜信息分析部8，使用存储的“把文字识别率与各焦点位置关联的数据”，选择与给定阈值以上的文字识别率关联的焦点位置。另外，通过透镜信息分析部8，使用存储的“把边缘锐度Ec与各焦点位置关联的数据”，从所述选择的焦点位置中确定边缘锐度Ec最大的焦点位置(S61)。

然后，透镜信息分析部8通过透镜控制部9移动透镜2的焦点位置，从而成为特定的焦点位置(S62)，结束处理。此外，代替边缘锐度Ec而使用文字识别的确信度时，在S54中，存储预先决定的文字(地名和数字)的确信度，在S5确信度7中求出的平均。

在本实施例中，在各焦点位置识别给定台数的车辆的车号牌，利用在各焦点位置识别的给定台数的车号牌，求出判定是否对焦的评价值(例如边缘锐度Ec)。因此，在本实施例中，通过识别特殊状态的车号牌(例如倾斜安装车号牌的车辆)，即使在求出表示不对焦的评价值时，也能减轻其影响。即在本实施例中，由于某一原因，从1台车辆识别的评价值异常时，也能减轻把焦点设定在完全不同的位置的可能性。

下面说明本实施例进行的对透镜2的变焦的自动调整。

变焦分析部7车号牌识别部5的处理结果求出顺序号码的间隔，根据该尺寸计算视野尺寸Wd。如图2(a)所示，从中型车号牌的顺序号码的左开始第1位和第4位的尺寸25是195mm。另外，如图2(b)所示，大型车号牌的从左开始第1位和第4位的尺寸26是272.5mm。在识别车号牌时，判定识别的车号牌是大型车号牌和中型车号牌的哪个。然后变焦分析部7在中型时，使用以下(表达式3)，求出视野尺寸Wd。另外，变焦分析部7在大型时使用以下(表达式4)，求出视野尺寸Wd。

视野尺寸＝画面的水平象素数×(195/XSIZE)      …(3)

视野尺寸＝画面的水平象素数×(272.5/XSIZE)    …(4)

这里，(表达式3)和(表达式4)的画面的水平象素数是画面全体的象素数，如果是依据NTSC的相机，就是640素数左右。XSIZE是抽出顺序号码时求出各文字的区域坐标，该区域内相当于从左开始的第1位和第4位的中心间隔的象素数。大型、中型的判定根据文字的高度进行。具体而言，中型车号牌的顺序号码20的文字高度为“80mm”，大型车号牌的顺序号码20的文字高度为“120mm”。在大型和中型中，文字高度差1.5倍，所以如果求出高度，就能容易判定。此外，在顺序号码20为3位时或2位时，或1位时，可以用与点图案的间隔执行同样的计算。变焦分析部7把这样求出的视野尺寸Wd和从车号牌识别部5受理的车号牌位置YP向透镜信息分析部8发送。

此外，视野尺寸Wd根据取得位置变化。因此，在透镜信息分析部8中，如图11所示，与车号牌位置YP配合，存储视野尺寸Wd，从多台的处理结果推测画面中心的视野尺寸Wd。

图12是描述多台车辆的求出的视野尺寸Wd和车号牌位置YP的关系的图。

透镜信息分析部8使用收到的数据，求出以“车号牌位置YP”为“x”坐标，以“视野尺寸Wd”为“y”坐标的关系式(回归直线y＝a+b)。然后，如果把画面中心的坐标“YC”代入回归直线y＝a+b的“x”坐标中，就能求出画面中心的视野尺寸。此外，透镜信息分析部8预先保持与画面中央对应的最佳视野尺寸。透镜信息分析部8从保持的最佳视野尺寸和所述求出的画面中心的视野尺寸的差“d_w”求出变焦的移动量，把变焦移动到最佳位置。

例如如果“d_w”相差“50mm”，则只要预先决定把变焦移动几级，求出“d_w”，就能把透镜2的变焦位置移动到最佳的位置。此外，在视野尺寸的计算中，如果从路面到车号牌的高度变化，视野尺寸也变化。特别是大型车号牌的安装高度大幅度变动，所以大型车号牌的视野尺寸不包含在统计中，从而能提高精度。另外，如上所述，虽然用视野尺寸调整变焦倍数，但是如以下的(表达式5)、(表达式6)那样置换为分辨率也是同样的。

分辨率＝(195/XSIZE)      …(5)

分辨率＝(272.5/XSIZE)    …(6)

接着，说明透镜2的变焦调整处理的流程。

图13是用于说明本实施例进行的透镜2的变焦调整处理的流程的图。

首先，图象处理装置3的各部把保持的统计处理中使用的表初始化(S70)。接着车号牌识别部5进行车号牌识别处理(S71)。具体而言，车号牌识别部5受理来自相机1的图象数据，从受理的图象数据检测车辆，识别检测的车辆的车号牌。另外，车号牌识别部5求出车号牌的车号牌位置YP(S72)。车号牌识别部5把识别的车号牌的图象数据和车号牌位置YP对变焦分析部7输出。

变焦分析部7按照上述的步骤计算视野尺寸Wd，把计算的视野尺寸Wd和从车号牌识别部5受理的车号牌位置YP对透镜信息分析部8输出(S73)。透镜信息分析部8收到变焦分析部7输出的视野尺寸Wd和车号牌位置YP时，判定能否取得给定台数的视野尺寸(S74)。

透镜信息分析部8在能取得给定台数的视野尺寸时，进入S75的处理。而透镜信息分析部8在无法取得给定台数的视野尺寸时，回到S71的处理。

在S75中，通过透镜信息分析部8从视野尺寸Wd和车号牌位置YP的关系推测画面中央的视野尺寸Wd(S75)。透镜信息分析部8从推测的视野尺寸Wd和预先保持的最佳视野尺寸的差求出变焦移动量“d_w”，通过透镜控制部9使透镜2的变焦位置只移动求出的变焦移动量“d_w”(S76～77)。

此外，图13的处理流程表示变焦倍数在能识别车号牌的范围内偏移时的变焦调整处理，但是如果变焦极端偏移，就完全无法识别车号牌，无法控制(因为求不出视野尺寸Wd)。因此，在本实施例中，在无法识别车号牌时，与上述的调焦处理同样，一边改变变焦倍数(透镜的变焦位置)，一边评价视野尺寸，进行探索最佳变焦位置的处理。以下说明无法进行车号牌的识别时进行的透镜2的变焦调整处理的流程。

图14是用于说明本实施例在无法识别车号牌时进行的透镜2的变焦调整处理的流程的图。

首先，与上述的S70同样，图象处理装置3的各部把保持的统计处理中使用的表初始化(S80)。接着，透镜信息分析部8通过透镜控制部9把透镜2的变焦位置设定为初始值“cn＝0”(S81)。

在该状态下，车号牌识别部5从受理的图象数据检测车辆，识别检测的车辆的车号牌(S82)。车号牌识别部5抽出检测的车辆的车号牌的车号牌位置YP(S83)。车号牌识别部5把识别的车号牌的图象数据和车号牌位置YP对变焦分析部7输出。

接着，变焦分析部7进行与上述的S73同样的处理，计算视野尺寸Wd，把计算的视野尺寸Wd和从车号牌识别部5受理的车号牌位置YP向透镜信息分析部8输出(S84)。

透镜信息分析部8进行与所述S74～75同样的处理，使用给定台数的视野尺寸Wd和车号牌位置YP，推测与画面中央对应的视野尺寸Wd(S85～86)。透镜信息分析部8存储与变焦位置关联推测的视野尺寸Wd。

接着，透镜信息分析部8使车号牌识别部5计算文字识别率R(cn)(S87)，取得从车号牌识别部5计算的文字识别率R(cn)。当完全未对焦时，文字识别率R(cn)或为0，或车辆检测处理也不正常进行。因此，透镜信息分析部8在取得文字识别率R(cn)为0时结束处理。另外，在S85中，当经过给定时间，车辆的识别处理也不结束时，透镜信息分析部8使文字识别率R(cn)为0，强制结束。变焦的移动的全部情况结束时，决定最佳的变焦位置(S91)，使变焦移动。具体而言，透镜信息分析部8从存储的各变焦位置的推测的视野尺寸Wd中确定能求出具有最接近预先决定的视野尺寸的值的视野尺寸Wd的变焦位置。然后，透镜信息分析部8通过透镜控制部9把透镜2的位置移动到决定的变焦位置。

通过这样的处理，即使变焦极端移动时，也能回到正常的位置。此外，即使让变焦位置变化，焦点的状态也基本不变化。

此外，在车号牌的文字识别处理中设置文字尺寸的允许值，所以能识别进入该范围的文字尺寸。因此，能允许一些变焦的偏移，但是如果变焦过大，就存在只有在画面的下侧拍摄时能识别的情况。这时，如图15那样收集的视野尺寸的数据集中在特定地方，无法推测画面中央的视野尺寸。因此，预先把最佳视野尺寸不仅在画面中央，而作为直线存储，当求出的采样数据偏移时，求出该采样数据的平均视野尺寸“wd_av”和车号牌位置Yp的中心坐标“YP_av”，从中心点和最佳视野直线的关系求出视野尺寸的偏移量“d_w”，并移动变焦。通过这样，当识别结果只求出一部分时，也能设定为最佳变焦倍数。

可是，进行所述调焦和变焦调整时，使透镜位置移动到无法识别车号牌的位置，所以识别台数下降。因此，希望减少透镜2的调整频度。

在本实施例中，在透镜调整调度管理部10中保持用于判定进行透镜调整的时刻的数据。而且，透镜调整调度管理部10使用保持的所述数据决定透镜调整的时期，对焦点分析部6(或变焦分析部7)、透镜信息分析部8指示透镜的调整。关于调整透镜2的时刻，并未特别限定，但是可以按以下的(1)～(5)那样决定。

例如(1)车号牌识别装置在相机1的设置日的夜里进行透镜的调整。这时在透镜调整调度管理部10中设定定时器，在定时器设定进行透镜调整的时间。透镜调整调度管理部10在变为设定的时间时，对焦点分析部6、变焦分析部7、透镜信息分析部8进行透镜调整的指示。此外，在定时器中设定的时间例如为19点～20点。如果设定的时间为深夜，则通行的车辆的台数减少，有时无法取得透镜调整所必要的数据。

另外，(2)车号牌识别装置以1周1次的比例调整透镜2。这时，与所述(1)同样，在透镜调整调度管理部10中设定定时器，在定时器设定进行透镜调整的时间(例如星期日的19点)。透镜调整调度管理部10在变为设定的时间时，对焦点分析部6、变焦分析部7、透镜信息分析部8进行透镜调整的指示。

(3)车号牌识别装置在车号牌的文字识别率比过去的文字识别率的历史低时，可以进行透镜的调整。这时，透镜调整调度管理部10取得车号牌识别部5计算的文字识别率(识别给定台数的车号牌的顺序号码时的文字识别率)，把取得的文字识别率作为历史保持。然后，透镜调整调度管理部10从车号牌识别部5取得文字识别率时，比较保持的过去的文字识别率的历史(例如平均值)和取得的文字识别率。透镜调整调度管理部10当取得的文字识别率比过去的文字识别率的历史低给定值以上时，对焦点分析部6、变焦分析部7、透镜信息分析部8进行透镜调整的指示。此外，当文字识别率下降时，调整焦点和变焦两者。

另外，(4)车号牌识别装置在监视对象的车辆的通过速度与过去的车辆的通过速度相比，大幅度变动时，可以进行透镜的调整的指示。具体而言，在车号牌识别部5中设置计算车辆的通过速度的功能。而且，透镜调整调度管理部10从车号牌识别部5取得车辆的通过速度，把取得的通过速度作为历史保持。透镜调整调度管理部10在取得给定次数的通过速度时，计算平均值，把计算的平均值与作为历史保持的通过速度的平均相比，变动给定值以上时，进行透镜的调整的指示。此外，车辆的通过速度能通过以往技术(例如特开平8-83393号公报)求出。车辆的通过速度因为是用移动象素计算的，所以如果变焦偏移，速度就变化。

另外，(5)车号牌识别装置始终监视焦点、变焦的状态，当从最佳状态偏移给定范围时，进行透镜调整(在图16中详细说明始终监视焦点、变焦的状态的例子)。

此外，透镜调整调度管理部10保持的用于判定时刻的数据(例如进行透镜调整的时间、判定文字识别率是否下降的给定值)能从外部机器12通过通信部11变更。

接着，参照图16说明上述(5)的始终监视焦点、变焦的状态时的监视处理。

图16是用于说明本实施例的透镜调整处理的流程的图。此外，在透镜调整调度管理部10中设置用于判定是否进行透镜调整的变焦调整标志(标志能设定为“ON”和“OFF”的任意一个)。在透镜调整调度管理部10中设置用于判定是否进行调焦的调焦标志(标志能设定为“ON”和“OFF”的任意一个)。

最初，透镜调整调度管理部10参照变焦调整标志，当变焦调整标志设定为“ON”时，进入S101的处理，当设定为“OFF”时，进入S102的处理。

在S101中，透镜调整调度管理部10对变焦分析部7和透镜信息分析部8进行透镜2的变焦调整指示。然后变焦分析部7和透镜信息分析部8以上述的图13或图14的处理步骤进行变焦调整。透镜信息分析部8在变焦调整结束后，把表示该意思的数据发送给透镜调整调度管理部10。透镜调整调度管理部10收到表示变焦调整结束的数据时，把变焦调整标志设定为“OFF”，回到S100的处理。

接着，说明在S100中，变焦调整标志为“OFF”时进入的S1102的处理。

S102中，透镜调整调度管理部10参照调焦标志，当调焦标志设定为“ON”时，进入S103的处理，当设定为“OFF”时，进入S104的处理。

在S103中，透镜调整调度管理部10对焦点分析部6和透镜信息分析部8进行透镜2的调焦指示。然后，焦点分析部6和透镜信息分析部8在调焦结束时，把表示该意思的数据发送给透镜调整调度管理部10。透镜调整调度管理部10收到表示调焦结束的数据时，把调焦标志设定为“OFF”，回到S100的处理。

接着，说明在S102中，调焦标志为“OFF”时进入的S104以后的处理。

在S104中，车号牌识别部5进行通常的车号牌识别处理。具体而言，车号牌识别部5进行与上述的图10的S52和S53同样的处理。

在S105中，变焦分析部7计算变焦评价值，把计算的变焦评价值对透镜信息分析部8输出。关于变焦评价值，虽然未特别限定，但是能使用图14的S84中说明的视野尺寸。这时，变焦分析部7与S84同样，从车号牌识别部5取得车号牌的图象和车号牌位置YP，从取得的图象计算视野尺寸Wd。变焦分析部7把计算的视野尺寸Wd和取得的车号牌位置YP关联，对透镜信息分析部8输出。

接着，在S106中，焦点分析部6计算焦点评价值，把计算的评价值对透镜信息分析部8输出。关于焦点评价值，虽然未特别限定，但是能使用图10的S54中说明的顺序号码的边缘锐度E。这时，车号牌识别部5以与S54同样的步骤计算边缘锐度E，把计算的边缘锐度E与车号牌位置YP关联，对透镜信息分析部8输出。

透镜信息分析部8收到给定台数的变焦评价值(这里，视野尺寸Wd)和焦点评价值(这里，边缘锐度E)时，进入S108的处理，未收到给定台数的变焦评价值和焦点评价值时，回到S100的处理。

在S108中，透镜信息分析部8的异常监视部8使用收到的给定台数的变焦评价值Wd，判定变焦调整是否有必要。具体而言，异常监视部8预先保持表示最佳视野尺寸的数据。异常监视部8求出给定台数的各变焦评价值和保持的最佳视野尺寸的差“w_d”，如果该差“w_d”是给定值以上，进入S109的处理，如果该差“w_d”比给定值小，就进入S110的处理。此外，异常监视部8使用给定台数的评价值(视野尺寸)和车号牌位置YP，如上述的图12那样，求出画面中心的视野尺寸Wd。异常监视部8比较求出的视野尺寸Wd和最佳视野尺寸Wd，判定是否进行变焦调整。

在S109中，透镜信息分析部8把透镜调整调度管理部10保持的透镜调整标志设定为“ON”，进入S111的处理。

接着说明在S108中，判定为不要变焦调整时进入的S110的处理。在S110中，透镜信息分析部8的异常监视部8使用收到的给定台数的焦点评价值(边缘锐度E)，判定调焦是否必要。

具体而言，异常监视部8具有用于判定焦点评价值的“阈值”。关于阈值，虽然未特别限定，但是边缘锐度E为“0～1”之间的值时，例如为“0.5”。异常监视部8使用收到的给定台数的焦点评价值(边缘锐度)和车号牌位置YP，求出画面中央的“边缘锐度Ec”。异常监视部8在“边缘锐度Ec”比“阈值”低时，判定为有必要进行调焦。然后，异常监视部8在判定为有必要进行调焦时，进入S111，当判定为不进行调焦时，就回到S100的处理。

在S111中，异常监视部8把透镜调整调度管理部10保持的调焦标志设定为“ON”，回到S100的处理。

根据本实施例，一边识别车号牌的文字，一边评价文字的模糊情况，调整为最佳的焦点位置。因此，根据本实施例，设置时的调整时间大幅度下降，并且能在最对焦的状态下运用，所以能提高识别精度。另外，在本实施例中，从识别的车号牌的文字的间隔计算视野尺寸，该尺寸与预先保持的初始值(最佳视野尺寸)相比变化时，调整为最佳的变焦倍数。因此，在本实施例中，能在最对焦的状态下运用，所以能提高识别精度。

此外，本发明并不局限于以上说明的实施例，在不脱离本发明的要旨的范围内能进行各种变形。例如在上述的实施例中，求出文字识别率时，利用车号牌的顺序号码，但是并不局限于此。例如可以利用车号牌的全部文字，可以利用顺序号码以外的文字。