JP7444423B2 - 車両監視システムおよび車両監視方法 - Google Patents

Description

本開示は、被写体としての車両を撮像して監視する車両監視システムおよび車両監視方法に関する。

車両の走行経路の所定箇所に複数のカメラを配置し、それぞれのカメラにより撮像されたカメラ画像情報をネットワークおよび無線情報交換装置を介して、車両に搭載された端末装置内の表示装置に表示するという技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１によれば、ユーザは、車両の走行経路上に配置された複数のカメラにより撮像されたカメラ画像情報によって、情報量の多いリアルタイムのカメラ画像を得ることができる。

特開２００７－１７４０１６号公報

特許文献１では被写体としての車両を監視用途に撮像する際、走行中の車両の固有的特徴（例えば、車両を運転している運転者等の車内乗員の顔と、車両のナンバープレート）を監視者（例えば警官）が把握可能となるように、撮像条件を異なるように切り替えながら撮像し、それぞれ撮像された動画を対比的に示すことは考慮されていない。例えば事件等が発生した場合、その事件等を起こした容疑者が車両に乗車して逃走することがあり、警察の捜査においては逃走車両の乗員の顔とナンバープレートとを早期に特定することが求められる。しかし、特許文献１の技術を用いても、捜査員（例えば警官）が個々のカメラの撮像映像を逐一確認すると捜査に時間がかかってしまい効率的ではなく、容疑者の早期発見が困難となるという課題があった。

本開示は、上述した従来の事情に鑑みて案出され、事件等を起こした容疑者が乗車している逃走車両の固有的特徴の警官による早期かつ視覚的な特定を支援し、警察の捜査の利便性を向上する車両監視システムおよび車両監視方法を提供することを目的とする。

本開示は、少なくとも１台のカメラと、クライアント端末との間で通信可能に接続されたサーバと、を含み、前記カメラは、画角内に進入する車両のナンバーの撮像に適する画像パラメータを有する第１撮像条件と、前記車両の乗員の顔の撮像に適する画像パラメータを有する第２撮像条件とを切り替えながら撮像し、前記第１撮像条件下での第１撮像映像、前記第２撮像条件下での第２撮像映像を前記サーバに送信し、前記第１撮像映像から前記車両のナンバーを検出する第１検出部と前記第２撮像映像から前記車両の乗員の顔を検出する第２検出部とを有し、前記第１検出部により検出された前記車両のナンバーの情報、および前記第２検出部により検出された前記車両の乗員の顔の情報を前記サーバに送信し、前記サーバは、前記カメラの前記第１検出部により前記第１撮像映像から検出された前記車両のナンバー、および前記カメラの前記第２検出部により前記第２撮像映像から検出された前記車両の乗員の顔に基づいて、前記クライアント端末において再生可能であって前記第１検出部により検出された前記車両のナンバーを表示する前記第１撮像映像の再生画面と前記クライアント端末において再生可能であって前記第２検出部により検出された前記車両の乗員の顔を表示する前記第２撮像映像の再生画面とを並べて前記クライアント端末に表示させ、前記第１撮像映像の再生画面および前記第２撮像映像の再生画面に続けて、前記カメラにより過去に撮像された画像のうち前記車両のナンバーまたは前記車両の乗員の顔画像が登場する画像の検索結果一覧を前記クライアント端末に表示させる、車両監視システムを提供する。

また、本開示は、少なくとも１台のカメラと、クライアント端末との間で通信可能に接続されたサーバと、を含む車両監視システムにより実行される車両監視方法であって、前記カメラは、画角内に進入する車両のナンバーの撮像に適する画像パラメータを有する第１撮像条件と、前記車両の乗員の顔の撮像に適する画像パラメータを有する第２撮像条件とを切り替えながら撮像し、前記第１撮像条件下での第１撮像映像、前記第２撮像条件下での第２撮像映像を前記サーバに送信し、前記第１撮像映像から前記車両のナンバーを検出する第１検出部と前記第２撮像映像から前記車両の乗員の顔を検出する第２検出部とを有し、前記第１検出部により検出された前記車両のナンバーの情報、および前記第２検出部により検出された前記車両の乗員の顔の情報を前記サーバに送信し、前記サーバは、前記カメラの前記第１検出部により前記第１撮像映像から検出された前記車両のナンバー、および前記カメラの前記第２検出部により前記第２撮像映像から検出された前記車両の乗員の顔に基づいて、前記クライアント端末において再生可能であって前記第１検出部により検出された前記車両のナンバーを表示する前記第１撮像映像の再生画面と前記クライアント端末において再生可能であって前記第２検出部により検出された前記車両の乗員の顔を表示する前記第２撮像映像の再生画面とを並べて前記クライアント端末に表示させ、前記第１撮像映像の再生画面および前記第２撮像映像の再生画面に続けて、前記カメラにより過去に撮像された画像のうち前記車両のナンバーまたは前記車両の乗員の顔画像が登場する画像の検索結果一覧を前記クライアント端末に表示させる、車両監視方法を提供する。

本開示によれば、事件等を起こした容疑者が乗車している逃走車両の固有的特徴を効率良く特定し、警察の捜査の利便性を向上できる。

実施の形態１に係る車両監視システムのシステム構成の第１例を示す図 実施の形態１に係る車両監視システムのシステム構成の第２例を示す図 車両撮影カメラのハードウェア構成例を詳細に示すブロック図 車両撮影カメラの撮像に関する動作手順例を示すフローチャート 車両撮影カメラのデータ送信に関する動作手順例を示すフローチャート 車両撮影カメラの照明制御に関する動作手順例を示すフローチャート 昼モードおよび夜モードのそれぞれにおける各種の動作制御例を示すテーブル 映像蓄積解析サーバのハードウェア構成例を詳細に示すブロック図 車両監視システムの映像解析の動作手順の第１例を示すシーケンス図 車両監視システムの映像解析の動作手順の第２例を示すシーケンス図 車両監視システムの映像解析の動作手順の第３例を示すシーケンス図 車両監視システムの映像解析の動作手順の第４例を示すシーケンス図 車両撮影カメラによる運転者および同乗者の登録処理の動作手順の第１例を示すフローチャート 車両撮影カメラによる運転者および同乗者の登録処理の動作手順の第２例を示すフローチャート 昼モード中の撮像映像の監視画面例を示す図 車内乗員が鮮明に映る昼モードの動画再生画面とナンバープレートが鮮明に映る昼モードの動画再生画面とが示される監視画面例を示す図 車内乗員が鮮明に映る夜モードの動画再生画面とナンバープレートが鮮明に映る夜モードの動画再生画面とが示される監視画面例を示す図 検索条件として入力されたナンバープレートを用いた車内乗員の顔画像の検索結果を示す検索結果画面の一例を示す図 図１０の監視画面に続けて表示される検索結果画面の第１例を示す図 図１０の監視画面に続けて表示される検索結果画面の第２例を示す図 図１０の監視画面に続けて表示される検索結果画面の第３例を示す図 検索条件として入力されたナンバープレートから車内乗員の顔画像を検索する一連の動作手順の一例を示すシーケンス図 検索条件として入力された車内乗員の顔画像から検索されたナンバープレートの検索結果を示す検索結果画面の一例を示す図 図１４の検索結果画面に続けて表示される検索結果画面の第１例を示す図 図１４の検索結果画面に続けて表示される検索結果画面の第２例を示す図 図１４の検索結果画面に続けて表示される検索結果画面の第３例を示す図 検索条件として入力された車内乗員の顔画像からナンバープレートを検索する一連の動作手順の一例を示すシーケンス図

（本開示に至る経緯）
特許文献１では、複数のカメラのそれぞれにより撮像されたカメラ画像情報を車両に搭載された端末装置内の表示装置に表示できるので、ユーザ（例えば運転者）は、それぞれのカメラの配置箇所におけるリアルタイムのカメラ画像情報を確認できる。しかしながら、特許文献１では被写体としての車両を監視用途に撮像する際、走行中の車両の固有的特徴（例えば、車両を運転している運転者等の車内乗員の顔と、車両のナンバープレート）を具体的に特定可能に、カメラの撮像画像を画像処理することは考慮されていない。例えば事件等が発生した場合、その事件等を起こした容疑者が車両に乗車して逃走することがあり、警察の捜査においては逃走車両を効率的に絞り込むことが求められる。しかし、特許文献１の技術を用いても、捜査員（例えば警官）が個々のカメラの撮像映像を逐一確認すると捜査に時間がかかってしまい効率的ではなく、容疑者の早期発見が困難となるという課題があった。

そこで、以下の実施の形態では、事件等を起こした容疑者が乗車している逃走車両の固有的特徴を効率良く特定し、警察の捜査の利便性を向上する車両監視システムおよび車両監視方法を説明する。

ところで、特許文献１では被写体としての車両を監視用途に撮像する際、走行中の車両の固有的特徴（例えば、車両を運転している運転者等の車内乗員の顔と、車両のナンバープレート）を監視者（例えば警官）が把握可能となるように、撮像条件を異なるように切り替えながら撮像し、それぞれ撮像された動画を対比的に示すことは考慮されていない。例えば事件等が発生した場合、その事件等を起こした容疑者が車両に乗車して逃走することがあり、警察の捜査においては逃走車両の乗員の顔とナンバープレートとを早期に特定することが求められる。しかし、特許文献１の技術を用いても、捜査員（例えば警官）が個々のカメラの撮像映像を逐一確認すると捜査に時間がかかってしまい効率的ではなく、容疑者の早期発見が困難となるという課題があった。

そこで、以下の実施の形態では、事件等を起こした容疑者が乗車している逃走車両の固有的特徴の警官による早期かつ視覚的な特定を支援し、警察の捜査の利便性を向上する車両監視システムおよび車両監視方法を説明する。

（本開示に係る車両監視システム）
以下、添付図面を適宜参照しながら、本開示に係る車両監視システムおよび車両監視方法を具体的に開示した実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるのであって、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。

（実施の形態１）
図１Ａは、実施の形態１に係る車両監視システム１のシステム構成の第１例を示す図である。図１Ｂは、実施の形態１に係る車両監視システム１Ａのシステム構成の第２例を示す図である。図１Ｂの車両監視システム１Ａの説明において、図１Ａの車両監視システム１の構成と同一のものには同一の符号を付与して説明を簡略化あるいは省略し、異なる内容について説明する。

車両監視システム１は、複数台の車両撮影カメラ１０，１０Ａ，１０Ｂ…と、映像蓄積解析サーバ５０とを含む構成である。また、車両監視システム１は、クライアント端末９０を更に含む構成としてもよい。車両撮影カメラ１０，１０Ａ，１０Ｂ…と、映像蓄積解析サーバ５０とは、イントラネットの通信回線等のネットワークＮＷ１を介して互いに通信可能に接続される。ネットワークＮＷ１は、有線通信回線（例えば、光ファイバを用いた光通信網）により構成されるが、無線通信網により構成されてもよい。映像蓄積解析サーバ５０は、警察署内でのオンプレミスサーバとして構築されてもよいし、インターネット等のネットワーク網に接続されるクラウドサーバとして設けられてもよい。

映像蓄積解析サーバ５０とクライアント端末９０とはそれぞれ１台だけ示されているが、それぞれ複数台が設けられてよい。また、車両監視システム１において、１つの警察署に限って使用されなくてもよく、例えば複数の警察署が跨って合同捜査する例に適用されてもよい。

カメラの一例としての車両撮影カメラ１０，１０Ａ，１０Ｂ…のそれぞれは、例えば交差点ごとに交差点の角部分から立設されたポール（図示略）の上方に固定的に設置され、所定角度の画角を有して交差点に進入する車両ＶＣＬ１（被写体の一例）を撮像する。従って、車両撮影カメラ１０，１０Ａ，１０Ｂのそれぞれが設置される交差点は異なる。なお、それぞれの車両撮影カメラは、全ての交差点でなく一部の交差点にのみ設置されてもよいし、あるいは交差点以外の場所（例えば国道あるいは県道等の主要幹線道路）に設置されてもよい。車両撮影カメラ１０，１０Ａ，１０Ｂ…のそれぞれは、ネットワークＮＷ１を介して、撮像映像を映像蓄積解析サーバ５０に送る。以下の説明において、撮像映像には、撮像映像データだけでなく、その撮像映像を撮像したカメラのカメラＩＤ（Identification）（言い換えると、カメラが設置された交差点の位置情報）と撮像日時の情報とが含まれる。車両撮影カメラ１０，１０Ａ，１０Ｂ…のそれぞれは、車両ＶＣＬ１のナンバープレートＮＰＬ１の撮像に適する画像パラメータ（後述参照）を有する第１撮像条件と、車両ＶＣＬ１の乗員の顔ＦＣＥ１の撮像に適する画像パラメータ（後述参照）を有する第２撮像条件とを切り替えながら撮像する。

車両撮影カメラ１０，１０Ａ，１０Ｂ…のそれぞれの内部構成は、レンズブロック１７（図２参照）の構成あるいはカメラ筐体の構成が異なる点を除けば同一とみなしてよい。例えば車両撮影カメラ１０は、単眼のレンズ構成を有し、ナンバープレートの撮像に適した撮像映像（第１撮像映像の一例）と乗員の顔の撮像に適した撮像映像（第２撮像映像の一例）との２つの映像ストリームを生成する。車両撮影カメラ１０Ａは、単眼カメラをそれぞれ有する２台のカメラの構成を有し、それぞれのカメラにおいて、ナンバープレートの撮像に適した撮像映像（第１撮像映像の一例）、乗員の顔の撮像に適した撮像映像（第２撮像映像の一例）をそれぞれ生成する。車両撮影カメラ１０Ｂは、複眼のレンズ構成を有し、ナンバープレートの撮像に適した撮像映像（第１撮像映像の一例）、乗員の顔の撮像に適した撮像映像（第２撮像映像の一例）をそれぞれ生成する。このため、以下の説明では、車両撮影カメラ１０の構成を例示して説明する。

サーバの一例としての映像蓄積解析サーバ５０は、警察署内に設置され、例えばナンバー検出照合コア５１と、車種車色検出コア５２と、顔検出照合コア５３と、乗員人数計測コア５４とを少なくとも含む構成である（図４参照）。映像蓄積解析サーバ５０は、警察署の管轄地域内の設置場所（例えば交差点）に設置された車両撮影カメラ１０，１０Ａ，１０Ｂ…のそれぞれから送られた撮像映像を受信して蓄積するとともに、後述する解析処理（例えば図５Ａ，図５Ｂ，図５Ｃ，図５Ｄ参照）を実行する。警察署内に設置される映像蓄積解析サーバ５０とクライアント端末９０とは、警察署内のイントラネット等のネットワーク（図示略）を介して相互に通信可能に接続される。

ナンバー検出照合コア５１は、例えば映像蓄積解析サーバ５０を構成するプロセッサ（後述参照）により構成される処理部である。ナンバー検出照合コア５１は、所定のタイミング（例えば図５Ａ～図５Ｄ参照）に、車両撮影カメラ１０，１０Ａ，１０Ｂ…のそれぞれから送られた撮像映像に映る車両のナンバープレートの検出処理を行ったり、映像蓄積解析サーバ５０に保持されているナンバー照合用リスト（図示略）を用いたナンバーの照合処理を行ったりする。ナンバー検出照合コア５１は、検出処理あるいは照合処理の処理結果をデータベース５７（図４参照）に保存する。この処理結果は、例えばナンバーの検出結果あるいはナンバーの照合結果だけでなく、その検出処理あるいは照合処理の対象となった撮像映像の撮像日時およびカメラＩＤが得られる。

車種車色検出コア５２は、例えば映像蓄積解析サーバ５０を構成するプロセッサ（後述参照）により構成される処理部である。車種車色検出コア５２は、所定のタイミング（例えば図５Ａ～図５Ｄ参照）に、車両撮影カメラ１０，１０Ａ，１０Ｂ…のそれぞれから送られた撮像映像に映る車両の車種（例えばセダン、ワゴン、バス、トラック）および車色（例えばレッド、ブルー、ホワイト、ブラック）の検出処理（解析処理）を行う。車種車色検出コア５２は、検出処理の処理結果（解析結果）をデータベース５７（図４参照）に保存する。この処理結果は、例えば車種および車色の解析結果だけでなく、その検出処理の対象となった撮像映像の撮像日時およびカメラＩＤが得られる。

顔検出照合コア５３は、例えば映像蓄積解析サーバ５０を構成するプロセッサ（後述参照）により構成される処理部である。顔検出照合コア５３は、所定のタイミング（例えば図５Ａ～図５Ｄ参照）に、車両撮影カメラ１０，１０Ａ，１０Ｂ…のそれぞれから送られた撮像映像に映る車両の車内の乗員の顔（例えば運転席の運転者、助手席の同乗者）の検出処理を行ったり、映像蓄積解析サーバ５０に保持されている顔照合用リスト（例えば前科者等の顔画像が登録されたブラックリスト、図示略）を用いた顔の照合処理を行ったりする。顔検出照合コア５３は、検出処理あるいは照合処理の処理結果をデータベース５７（図４参照）に保存する。この処理結果は、例えば顔の検出結果あるいは顔の照合結果だけでなく、その検出処理あるいは照合処理の対象となった撮像映像の撮像日時およびカメラＩＤが得られる。

乗員人数計測コア５４は、例えば映像蓄積解析サーバ５０を構成するプロセッサ（後述参照）により構成される処理部である。乗員人数計測コア５４は、所定のタイミング（例えば図５Ａ～図５Ｄ参照）に、車両撮影カメラ１０，１０Ａ，１０Ｂ…のそれぞれから送られた撮像映像に映る車両の車内の乗員の人数の計測処理（解析処理）を行う。乗員人数計測コア５４は、計測処理の処理結果（解析結果）をデータベース５７（図４参照）に保存する。この処理結果は、例えば乗員の人数の解析結果だけでなく、その検出処理の対象となった撮像映像の撮像日時およびカメラＩＤが得られる。

クライアント端末９０は、警察署内に設置され、例えば警察署内のオペレータＯＰ１（署内警官）により使用され、ラップトップ型またはデスクトップ型のＰＣ（Personal Computer）を用いて構成される。オペレータＯＰ１は、例えば事件等が発生した場合にその事件等の発生を警察署に通報した通報者（例えば目撃者）からの入電を介して、その事件等に関する様々な目撃情報を聞き取り、クライアント端末９０を操作することでデータ入力して記録する。クライアント端末９０は、上述したＰＣに限定されず、例えばスマートフォンあるいはタブレット端末等の通信機能を有するコンピュータであってよい。クライアント端末９０は、例えば目撃情報に合致する車両（つまり、事件等の容疑者が乗車した逃走車両）の検索（例えば図１３あるいは図１７参照）を映像蓄積解析サーバ５０に実行させるための検索要求を映像蓄積解析サーバ５０に送り、その検索結果を受信して表示部９３に表示する。

クライアント端末９０は、通信部９１と、メモリ９２と、表示部９３と、プロセッサＰＲＣ２とを含む構成である。なお、図１Ａおよび図１Ｂでは図示が省略されているが、クライアント端末９０には、オペレータＯＰ１の操作を受け付けるための操作部（例えばマウス、キーボード）が接続されてもよい。オペレータＯＰ１の操作により、操作部からのＵＩ（User Interface）操作信号がクライアント端末９０のプロセッサＰＲＣ２に入力される。例えばオペレータＯＰ１が事件等の発生した日時、地点およびナンバーを目撃者からの入電により聞き出せた場合、オペレータＯＰ１の操作に基づき、日時、地点およびナンバーを検索条件として指定する旨のＵＩ操作信号がクライアント端末９０に入力される。

通信部９１は、イントラネット等のネットワークを介して接続された映像蓄積解析サーバ５０との間で有線あるいは無線の通信を行う。

メモリ９２は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）とＲＯＭ（Read Only Memory）とを用いて構成され、クライアント端末９０の動作の実行に必要なプログラム、さらには、動作中に生成されたデータあるいは情報を一時的に保存する。ＲＡＭは、例えばプロセッサＰＲＣ２の動作時に使用されるワークメモリである。ＲＯＭは、例えばプロセッサＰＲＣ２を制御するためのプログラムを予め記憶する。また、メモリ９２は、例えばハードディスクドライブまたはソリッドステートドライブを含んでもよい。メモリ９２は、車両撮影カメラ１０，１０Ａ，１０Ｂ…のそれぞれが設置された位置を示す道路地図データを記録しており、例えば道路の新規建設もしくはメンテナンス工事等によって道路地図データの更新が行われる度に、更新後の道路地図データを記録する。

表示部９３は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）または有機ＥＬ（Electroluminescence）等の表示デバイスを用いて構成され、プロセッサＰＲＣ２から送られた各種のデータを表示する。

プロセッサＰＲＣ２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）またはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）を用いて構成され、クライアント端末９０の制御部として機能し、クライアント端末９０の各部の動作を全体的に統括するための制御処理、クライアント端末９０の各部との間のデータの入出力処理、データの演算処理およびデータの記憶処理を行う。プロセッサＰＲＣ２は、メモリ９２に記憶されたプログラムに従って動作する。プロセッサＰＲＣ２は、動作時にメモリ９２を使用し、映像蓄積解析サーバ５０から送られた検索結果（例えば図７、図８、図９、図１０、図１１、図１２、図１４、図１５、図１６Ａ、図１６Ｂ参照）あるいは撮像映像のデータを表示部９３に表示する。また、プロセッサＰＲＣ２は、ＵＩ操作信号に対応する検索条件を含む検索要求を生成し、その検索要求を、通信部９１を介して映像蓄積解析サーバ５０に送る。

プロセッサＰＲＣ２は、メモリ９２に記憶されたプログラムを読み込んで実行することで、再生部（図示略）と検索部（図示略）とを機能的に実現する。再生部（図示略）は、オペレータＯＰ１の操作に応じて、映像蓄積解析サーバ５０から送られた撮像映像のデータを表示部９３に出力して再生する。検索部（図示略）は、オペレータＯＰ１の操作により入力された検索条件を含む検索要求を生成する。

図１Ｂに示す車両監視システム１Ａにおいて、図１Ａに示す車両監視システム１との構成上の相違は、映像蓄積解析サーバ５０Ａの構成である。図１Ｂにおいて、映像蓄積解析サーバ５０Ｂは、図１Ａに示す映像蓄積解析サーバ５０のように単一のサーバにより構成されておらず、例えば４台のサーバにより構成されている。つまり、図１Ｂでは、図１Ａに示すナンバー検出照合コア５１を有する単一のナンバー検出照合サーバ５１Ａと、図１Ａに示す車種車色検出コア５２を有する単一の車種車色検出サーバ５２Ａと、図１Ａに示す顔検出照合コア５３を有する単一の顔検出照合サーバ５３Ａと、図１Ａに示す乗員人数計測コア５４を有する単一の乗員人数計測サーバ５４Ａとにより、映像蓄積解析サーバ５０Ｂが構成される。

ナンバー検出照合サーバ５１Ａ、車種車色検出サーバ５２Ａ、顔検出照合サーバ５３Ａ、乗員人数計測サーバ５４Ａのそれぞれの処理は、対応するナンバー検出照合コア５１、車種車色検出コア５２、顔検出照合コア５３、乗員人数計測コア５４の処理と同一であるので、詳細な説明は省略する。言い換えると、図１Ａに示す映像蓄積解析サーバ５０は、単一のサーバではなく、図１Ｂに示す映像蓄積解析サーバ５０Ａのように複数台のサーバにより構成されてもよい。また、映像蓄積解析サーバ５０のデータベース５７と同一のデータベースが、ナンバー検出照合サーバ５１Ａ、車種車色検出サーバ５２Ａ、顔検出照合サーバ５３Ａ、乗員人数計測サーバ５４Ａのそれぞれに備えられてよい。

図２は、車両撮影カメラ１０，１０Ａ，１０Ｂ…のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。上述したように、車両撮影カメラ１０，１０Ａ，１０Ｂ…のそれぞれの内部構成は、レンズブロック１７（図２参照）の構成あるいはカメラ筐体の構成が異なる点を除けば同一とみなしてよいので、図２では車両撮影カメラ１０を例示して説明する。車両撮影カメラ１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、通信部１３と、撮像素子１４と、照明ドライバ１５と、夜間用短波長照明１６と、レンズブロック１７と、レンズドライバ１８と、レンズ内フィルタ切替モジュール１９と、レンズ内フィルタ切替ドライバ２０と、前面フィルタ切替モジュール２１と、前面フィルタ切替ドライバ２２と、照度センサＳ１とを含む構成である。

プロセッサ１１は、例えばＣＰＵ、ＤＳＰもしくはＦＰＧＡを用いて構成される。プロセッサ１１は、車両撮影カメラ１０の全体的な動作を司るコントローラとして機能し、車両撮影カメラ１０の各部の動作を統括するための制御処理、車両撮影カメラ１０の各部との間のデータの入出力処理、データの演算処理およびデータの記憶処理を行う。プロセッサ１１は、メモリ１２に記憶されたプログラムに従って動作する。プロセッサ１１は、動作時にメモリ１２を使用し、プロセッサ１１が生成または取得したデータもしくは情報をメモリ１２に一時的に保存する。

メモリ１２は、例えばＲＡＭとＲＯＭとを用いて構成され、車両撮影カメラ１０の動作の実行に必要なプログラム、更には、動作中に生成されたデータもしくは情報を一時的に保持する。ＲＡＭは、例えば、車両撮影カメラ１０の動作時に使用されるワークメモリである。ＲＯＭは、例えば、車両撮影カメラ１０を制御するためのプログラムを予め記憶して保持する。

通信部１３は、有線通信回線あるいは無線通信網（例えば無線ＬＡＮ（Local Area Network））のネットワークＮＷ１を介して、映像蓄積解析サーバ５０との間で通信可能である。通信部１３は、例えば車両のナンバープレートの撮像に適した第１撮像条件下での撮像映像（「ナンバープレート映像」とも称する場合がある）をチャネル１として映像蓄積解析サーバ５０に配信（送信）する。通信部１３は、車両の車内の乗員の顔の撮像に適した第２撮像条件下での撮像映像（「車内顔映像」とも称する場合がある）をチャネル２として映像蓄積解析サーバ５０に配信（送信）する。

また、通信部１３は、クライアント端末９０から送信された外部入力信号を、映像蓄積解析サーバ５０を介して受信してプロセッサ１１に出力する。この外部入力信号は、例えばクライアント端末９０に表示された撮像映像を閲覧したオペレータＯＰ１の操作により、撮像映像の明度をより明るくするあるいはより暗くするための画像パラメータの変更指令である。ここで、画像パラメータは、例えば、電子シャッタによる露光時間、撮像素子１４での撮像画像の電気信号の増幅用のゲイン、夜間用短波長照明１６からの照明の強度であり、これらに限定されなくてもよい。プロセッサ１１は、この外部入力信号に応じて、対応する画像パラメータの値を変更して設定する。この設定された画像パラメータは、その内容に応じて、撮像素子１４あるいは夜間用短波長照明１６に設定される。

撮像素子１４は、例えば２Ｋ、４Ｋ、８Ｋ等の高精細な映像を撮像可能なイメージセンサであり、例えばＣＣＤ（Charged Coupled Device）あるいはＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の固体撮像素子で構成される。この固体撮像素子は、撮像面に結像した光学像の光電変換に基づいて、光学像に対応する撮像画像の電気信号を生成する。また、撮像素子１４は、上述した固体撮像素子と、固体撮像素子から出力される電気信号を増幅するためのアンプと、このアンプのゲイン（感度）を調整可能なゲイン調整部と、撮像時間（いわゆる露光時間）を制御可能な電子シャッタ（単に「シャッタ」とも称する場合がある）と、電子シャッタの露光時間を制御するための露光制御回路とが実装された集積回路基板により構成されてよい。なお、撮像素子１４の出力は、プロセッサ１１に入力されて所定の信号処理が実行された上で撮像映像のデータが生成されてもよいし、撮像素子１４において上述した所定の信号処理を実行して撮像映像のデータを生成するための制御回路が備えられてもよい。

照明ドライバ１５は、複数の夜間用短波長照明１６のそれぞれの点灯あるいは消灯を切り替えるためのスイッチング回路等を用いて構成される。照明ドライバ１５は、プロセッサ１１からの制御指示に従い、複数の夜間用短波長照明１６のそれぞれを点灯または消灯に切り替える。また、照明ドライバ１５は、夜間用短波長照明１６の発光量（強度）を調節可能な可変増幅回路等を更に有してよい。この場合、照明ドライバ１５は、プロセッサ１１からの制御指示に従い、夜間用短波長照明１６の発光量（強度）を調節することで調光できる。

ＩＲ照明部の一例としての夜間用短波長照明１６は、例えばＬＥＤ（Light Emission Diode）を用いて構成され、複数個（例えば１０～２０個程度）が配置される。夜間用短波長照明１６は、車両撮影カメラ１０の動作モードが夜モード中に画角内の被写体（例えば車両）を撮像可能とするために、照明ドライバ１５の制御に従った強度の照明光であるＩＲ光（近赤外光）を照射する。

レンズブロック１７は、撮像素子１４の撮像面に被写体の光学像を結像させるフォーカスレンズを含む。なお、レンズブロック１７は、フォーカスレンズの他、望遠から広角まで変倍可能なズームレンズ等を含んでもよい。

レンズドライバ１８は、レンズブロック１７を構成する少なくとも１つのレンズの位置を調整するための電気回路を用いて構成される。レンズドライバ１８は、プロセッサ１１からの制御指示に従い、レンズブロック１７内のフォーカスレンズの位置を調節する。なお、レンズブロック１７がズームレンズを有する場合、レンズドライバ１８は、プロセッサ１１からの制御指示に従い、ズームレンズの倍率を調節してもよい。

レンズ内フィルタ切替モジュール１９は、レンズブロック１７より後方（つまり反対物側）かつ撮像素子１４の前方（つまり対物側）に配置される。レンズ内フィルタ切替モジュール１９は、ＩＲカットフィルタ（図示略）と素ガラス（図示略）とを切り替え可能に配置し、ＩＲカットフィルタと素ガラスとを交互に切り替えて光学系の光軸上に配置する。レンズ内フィルタ切替モジュール１９は、例えば昼モード中には光軸上にＩＲカットフィルタを配置する。これにより、昼モード中には、撮像素子１４には、ＩＲ帯域の成分が遮断されたＲＧＢ（Red Green Blue）光が受光され、画質の良好な可視光画像が得られる。一方、レンズ内フィルタ切替モジュール１９は、例えば夜モード中には光軸上に素ガラスを配置する。これにより、夜モード中には、撮像素子１４には、ＩＲカットフィルタによってＩＲ帯域の成分が遮断されないで素ガラスを通過した入射光が受光され、その受光された入射光に基づいて一定の明るさを有する（言い換えると、暗くなり過ぎない）ＩＲ画像が得られる。

レンズ内フィルタ切替ドライバ２０は、レンズ内フィルタ切替モジュール１９を駆動するための電気回路を用いて構成される。レンズ内フィルタ切替ドライバ２０は、プロセッサ１１からの制御指示に従い、レンズ内フィルタ切替モジュール１９を駆動し、光軸上にＩＲカットフィルタあるいは素ガラスのいずれかを配置する。

前面フィルタ切替モジュール２１は、バンドパスフィルタと偏光フィルタとを交互に切り替えて（例えば、左右方向にスライド移動させて）、バンドパスフィルタあるいは偏光フィルタを光軸上に配置する。前面フィルタ切替モジュール２１がレンズブロック１７より光軸上の被写体側（つまり対物側）に配置されることで、前面フィルタ切替モジュール２１の機械的調整（例えばメンテナンス）が容易となる。

前面フィルタ切替ドライバ２２は、前面フィルタ切替モジュール用モータ（図示略）を駆動させるための電気回路を用いて構成される。前面フィルタ切替ドライバ２２は、プロセッサ１１からの制御指示に従い、前面フィルタ切替モジュール用モータ（図示略）を駆動させることで前面フィルタ切替モジュール２１を移動させ、光軸上にバンドパスフィルタまたは偏光フィルタを配置する。

センサの一例としての照度センサＳ１は、車両撮影カメラ１０の周囲からの光の照度を検出する。照度センサＳ１には、例えばフォトダイオードあるいはフォトトランジスタが用いられる。照度センサＳ１は、車両撮影カメラ１０の被写体としての車両が存在する方向の光の照度を検出可能となるように、車両撮影カメラ１０の筐体の前面に取り付けられる。照度センサＳ１で検出される照度情報（具体的には、照度値のデータ）はプロセッサ１１に入力される。プロセッサ１１は、照度情報に基づいて、現時点の車両撮影カメラ１０の動作モードが昼モードあるいは夜モードのいずれであるかを判定する。

例えば、プロセッサ１１は、照度情報が既定の閾値より高い（言い換えると、周囲が明るい）と判定すると、車両撮影カメラ１０の動作モードを昼モードに移行するようにセットする。また、プロセッサ１１は、照度情報が既定の閾値より低い（言い換えると、周囲が暗い）と判定すると、車両撮影カメラ１０の動作モードを夜モードに移行するようにセットする。なお、現時点の照度情報が既定の閾値より高くならない場合あるいは低くならない場合には、現時点の動作モードが維持される。また、昼モードあるいは夜モードを示す情報（例えばフラグ）は、例えばメモリ１２に一時的に保持される。

図３Ａは、車両撮影カメラ１０，１０Ａ，１０Ｂ…の撮像に関する動作手順例を示すフローチャートである。図３Ｂは、車両撮影カメラ１０，１０Ａ，１０Ｂ…のデータ送信に関する動作手順例を示すフローチャートである。図３Ｃは、車両撮影カメラ１０，１０Ａ，１０Ｂ…の照明制御に関する動作手順例を示すフローチャートである。図３Ｄは、昼モードおよび夜モードのそれぞれにおける各種の動作制御例を示すテーブルである。図３Ａ～図３Ｄのそれぞれの説明においても、同様に車両撮影カメラ１０を例示する。

図３Ａに示す処理は、例えば車両撮影カメラ１０の電源がオンされて電源がオフになるまで繰り返して実行される。図３Ａにおいて、プロセッサ１１は、通信部１３からの外部入力信号に基づいて、第１撮像条件の画像パラメータあるいは第２撮像条件の画像パラメータを演算し（Ｓｔ１）、その演算結果（画像パラメータ）をメモリ１２に設定する。車両撮影カメラ１０は、ナンバープレート映像と車内顔映像とを時分割に（例えばフレームごと）に切り替えながら撮像する。この時、プロセッサ１１は、例えば奇数番目のフレーム（撮像画像）としてナンバープレート映像（ナンバープレート画像）を撮像し、偶数番目のフレーム（撮像画像）として車内顔映像（車内顔画像）を撮像する。

プロセッサ１１は、ステップＳｔ１の後、撮像素子１４の電子シャッタの露光時間が「Ｌｏｎｇ」あるいは「Ｓｈｏｒｔ」のいずれであるかを判定する（Ｓｔ２）。

プロセッサ１１は、偶数番目のフレームを撮像する時には、車内顔画像に対応する電子シャッタの露光時間を「Ｌｏｎｇ」と判定し（Ｓｔ２、Ｌｏｎｇ）、車内顔画像の撮像に適した画像パラメータ（例えば電子シャッタの露光時間、ゲイン）を撮像素子１４に設定する（Ｓｔ３）。撮像素子１４は、ステップＳｔ３において設定された画像パラメータに基づいて、車内顔画像のデータをプロセッサ１１に転送する（Ｓｔ４）。プロセッサ１１は、撮像素子１４からの車内顔画像のデータに対して所定の信号処理（例えばノイズ除去、ホワイトバランス、画像圧縮）を実行し（Ｓｔ５）、信号処理が施された車内顔画像のデータをメモリ１２に一時的に蓄積する（Ｓｔ６）。ステップＳｔ６の後、車両撮影カメラ１０の処理はステップＳｔ１に戻る。

一方、プロセッサ１１は、奇数番目のフレームを撮像する時には、ナンバープレート画像に対応する電子シャッタの露光時間を「Ｓｈｏｒｔ」と判定し（Ｓｔ２、Ｓｈｏｒｔ）、ナンバープレート画像の撮像に適した画像パラメータ（例えば電子シャッタの露光時間、ゲイン）を撮像素子１４に設定する（Ｓｔ７）。撮像素子１４は、ステップＳｔ７において設定された画像パラメータに基づいて、ナンバープレート画像のデータをプロセッサ１１に転送する（Ｓｔ８）。プロセッサ１１は、撮像素子１４からのナンバープレート画像のデータに対して所定の信号処理（例えばノイズ除去、ホワイトバランス、画像圧縮）を実行し（Ｓｔ９）、信号処理が施されたナンバープレート画像のデータをメモリ１２に一時的に蓄積する（Ｓｔ６）。これにより、車両撮影カメラ１０は、フレームごとに車内顔画像用の画像パラメータとナンバープレート画像用の画像パラメータとを切り替えて、車内の乗員の顔の撮像に適した画像パラメータの下で撮像された車内顔画像を生成でき、ナンバープレートの撮像に適した画像パラメータの下で撮像されたナンバープレート画像を生成できる。

図３Ｂに示す処理は、例えば車両撮影カメラ１０の電源がオンされて電源がオフになるまで繰り返して実行される。図３Ｂにおいて、プロセッサ１１は、ステップＳｔ６において一時的に蓄積された車内顔映像のデータあるいはナンバープレート映像のデータを読み出して取得する（Ｓｔ１１）。

プロセッサ１１は、ステップＳｔ１１において取得された映像のデータに対応する撮像素子１４の電子シャッタの露光時間が「Ｌｏｎｇ」あるいは「Ｓｈｏｒｔ」のいずれであるかを判定する（Ｓｔ１２）。

プロセッサ１１は、露光時間が「Ｌｏｎｇ」であると判定した場合には（Ｓｔ１２、Ｌｏｎｇ）、その露光時間に適したエンコード処理（つまり符号化処理）を行う（Ｓｔ１３）。例えば、プロセッサ１１は、車両のフロントガラス越しの乗員の顔を鮮明な顔画像として取得する場合、低圧縮率でエンコード処理を行う。プロセッサ１１は、ステップＳｔ１３においてエンコード処理された車内顔映像のデータをストリーム１として、通信部１３を介して映像蓄積解析サーバ５０に配信する（Ｓｔ１４）。ステップＳｔ１４の後、車両撮影カメラ１０の処理はステップＳｔ１１に戻る。

一方、プロセッサ１１は、露光時間が「Ｓｈｏｒｔ」であると判定した場合には（Ｓｔ１２、Ｓｈｏｒｔ）、その露光時間に適したエンコード処理（つまり符号化処理）を行う（Ｓｔ１５）。例えば、プロセッサ１１は、ナンバープレートの画像を取得する場合、高圧縮率でエンコード処理を行ってよい。プロセッサ１１は、ステップＳｔ１５においてエンコード処理されたナンバープレート映像のデータをストリーム２として、通信部１３を介して映像蓄積解析サーバ５０に配信する（Ｓｔ１６）。ステップＳｔ１６の後、車両撮影カメラ１０の処理はステップＳｔ１１に戻る。これにより、車両撮影カメラ１０は、撮像素子１４の電子シャッタの露光時間に応じて、車内顔映像のデータあるいはナンバープレート映像のデータに応じた圧縮率でエンコード処理を行えて映像蓄積解析サーバ５０に配信できる。

図３Ｄに示すテーブルＴＢＬ１は、例えばメモリ１２に予め登録されている。テーブルＴＢＬ１では、昼モードでは、前面フィルタ切替モジュール２１は偏光フィルタ（図示略）を光軸上に配置し、レンズ内フィルタ切替モジュール１９はＩＲカットフィルタを光軸上に配置し、夜間用短波長照明１６は消灯することの指示情報が指令されている。一方、夜モードでは、前面フィルタ切替モジュール２１はバンドパスフィルタ（図示略）を光軸上に配置し、レンズ内フィルタ切替モジュール１９は素ガラスを光軸上に配置し、夜間用短波長照明１６は点灯することの指示情報が指令されている。図３Ｃに示す昼モードあるいは夜モードへの切り替えは、プロセッサ１１により、このテーブルＴＢＬ１の指令内容に基づいて行われる。

図３Ｃに示す処理は、例えば車両撮影カメラ１０の電源がオンされて電源がオフになるまで繰り返して実行される。図３Ｃにおいて、プロセッサ１１は、照度センサＳ１によって検出された周囲の照度情報を取得する（Ｓｔ２１）。プロセッサ１１は、ステップＳｔ２１において取得された照度情報に基づいて、現時点が日中（例えば朝方あるいは昼間）または夜間（例えば夕方あるいは夜中）であるかを判定する（Ｓｔ２２）。

プロセッサ１１は、ステップＳｔ２２の判定結果に基づいて、車両撮影カメラ１０の動作モードを昼モードあるいは夜モードのいずれに設定するかを判定する（Ｓｔ２３）。例えば、メモリ１２は所定の照度に関する閾値を記憶して保持し、プロセッサ１１により、この閾値より高ければ昼モードに設定され、この閾値より低ければ夜モードに設定される。

昼モードの場合（Ｓｔ２３、昼モード）、プロセッサ１１は、図３Ｄに示すテーブルＴＢＬ１に基づいて、昼モード中の処理を実行させるための制御指示を生成して前面フィルタ切替ドライバ２２に送り、前面フィルタ切替ドライバ２２を介して前面フィルタ切替モジュール２１を駆動する（Ｓｔ２４）。昼モードでは、前面フィルタ切替モジュール２１は、偏光フィルタ（図示略）が光軸上に位置するように移動する。また、プロセッサ１１は、上述した昼モード用の制御指示をレンズ内フィルタ切替ドライバ２０に送り、レンズ内フィルタ切替ドライバ２０を介して、レンズ内フィルタ切替モジュール１９を駆動する（Ｓｔ２５）。昼モードでは、レンズ内フィルタ切替モジュール１９は、撮像素子１４で撮像されるＲＧＢ画像を鮮明にするために、ＩＲカットフィルタが光軸上に位置するように移動する。

また、プロセッサ１１は、同様に上述した昼モード用の制御指示を照明ドライバ１５に送り、照明ドライバ１５を介して、複数の夜間用短波長照明１６を消灯する（Ｓｔ２６）。ステップＳｔ２６の後、車両撮影カメラ１０の処理はステップＳ２１に戻る。

一方、夜モードの場合（Ｓｔ２３、夜モード）、プロセッサ１１は、図３Ｄに示すテーブルＴＢＬ１に基づいて、夜モード中の処理を実行させるための制御指示を生成して前面フィルタ切替ドライバ２２に送り、前面フィルタ切替ドライバ２２を介して前面フィルタ切替モジュール２１を駆動する（Ｓｔ２７）。夜モードでは、前面フィルタ切替モジュール２１は、バンドパスフィルタ（図示略）が光軸上に位置するように移動する。また、プロセッサ１１は、上述した夜モード用の制御指示をレンズ内フィルタ切替ドライバ２０に送り、レンズ内フィルタ切替ドライバ２０を介してレンズ内フィルタ切替モジュール１９を駆動する（Ｓｔ２８）。夜モードでは、レンズ内フィルタ切替モジュール１９は、車両撮影カメラ１０に入射するＩＲ光を遮断しないように、素ガラスが光軸上に位置するように移動する。

プロセッサ１１は、撮像時の撮像素子１４の電子シャッタの露光時間が「Ｌｏｎｇ」あるいは「Ｓｈｏｒｔ」のいずれであるかを判定する（Ｓｔ２９）。

プロセッサ１１は、偶数番目のフレームを撮像する時には、車内顔画像に対応する電子シャッタの露光時間を「Ｌｏｎｇ」と判定し（Ｓｔ２９、Ｌｏｎｇ）、夜モード中の車内顔画像の撮像に適した画像パラメータ（例えば夜間用短波長照明１６からのＩＲ光の強度）の制御指示を照明ドライバ１５に送り、この制御指示の下で照明ドライバ１５を介して複数の夜間用短波長照明１６をパルス点灯する（Ｓｔ３０Ａ）。ステップＳｔ３０Ａの後、車両撮影カメラ１０の処理はステップＳｔ２１に戻る。

一方、プロセッサ１１は、奇数番目のフレームを撮像する時には、ナンバープレート画像に対応する電子シャッタの露光時間を「Ｓｈｏｒｔ」と判定し（Ｓｔ２９、Ｓｈｏｒｔ、夜モード中のナンバープレート画像の撮像に適した画像パラメータ（例えば夜間用短波長照明１６からのＩＲ光の強度）の制御指示を照明ドライバ１５に送り、この制御指示の下で照明ドライバ１５を介して複数の夜間用短波長照明１６をパルス点灯する（Ｓｔ３０Ｂ）。ステップＳｔ３０Ｂの後、車両撮影カメラ１０の処理はステップＳｔ２１に戻る。これにより、車両撮影カメラ１０は、昼モードあるいは夜モードに応じて、前面フィルタ切替モジュール２１、レンズ内フィルタ切替モジュール１９、夜間用短波長照明１６のオンオフを適応的に切り替えするので、昼モードでも夜モードでも高精度な撮像を実現でき、被写体としての車両の車内顔映像およびナンバープレート映像を生成できる。

図４は、映像蓄積解析サーバ５０のハードウェア構成例を詳細に示すブロック図である。映像蓄積解析サーバ５０は、プロセッサＰＲＣ１と、メモリ５５と、通信部５６と、データベース５７とを含む構成である。

プロセッサＰＲＣ１は、例えばＣＰＵ、ＤＳＰまたはＦＰＧＡを用いて構成される。プロセッサＰＲＣ１は、映像蓄積解析サーバ５０の制御部として機能し、映像蓄積解析サーバ５０の各部の動作を全体的に統括するための制御処理、映像蓄積解析サーバ５０の各部との間のデータの入出力処理、データの演算処理およびデータの記憶処理を行う。プロセッサＰＲＣ１は、メモリ５５に記憶されたプログラムに従って動作する。プロセッサＰＲＣ１は、メモリ５５に記憶されたプログラムを読み込んで実行することで、ナンバー検出照合コア５１と、車種車色検出コア５２と、顔検出照合コア５３と、乗員人数計測コア５４とを機能的に実現する。ナンバー検出照合コア５１と、車種車色検出コア５２と、顔検出照合コア５３と、乗員人数計測コア５４の詳細については図１Ａを参照して説明したので、ここでは説明を省略する。

メモリ５５は、例えばＲＡＭとＲＯＭを用いて構成され、映像蓄積解析サーバ５０の動作の実行に必要なプログラムやデータ、さらには、動作中に生成された情報またはデータ等を一時的に保存する。ＲＡＭは、例えばプロセッサＰＲＣ１の動作時に使用されるワークメモリである。ＲＯＭは、例えばプロセッサＰＲＣ１を制御するためのプログラムおよびデータを予め記憶する。

通信部５６は、イントラネットの通信回線等のネットワークＮＷ１を介して接続された車両撮影カメラ１０，１０Ａ，１０Ｂ…のそれぞれとの間で通信を行い、それぞれの車両撮影カメラから送られた撮像映像（例えば画角内に進入する車両の状況を示す映像）を受信する。また、通信部５６は、警察署内に設けられたイントラネット等のネットワークを介して、クライアント端末９０との間で通信を行い、クライアント端末９０から送られた検索要求を受信したり、その検索要求の応答を返送したりする。

データベース５７は、例えばハードディスクドライブまたはソリッドステートドライブを用いて構成される。データベース５７は、車両撮影カメラ１０，１０Ａ，１０Ｂ…のそれぞれから送られた撮像映像を、その撮像映像を撮像したカメラのカメラＩＤおよび撮像日時の情報と対応付けて記録する。また、データベース５７は、車両撮影カメラ１０，１０Ａ，１０Ｂ…のそれぞれが設置された位置を示す道路地図データも記録しており、例えば道路の新規建設もしくはメンテナンス工事等によって道路地図データの更新が行われる度に、更新後の道路地図データを記録する。

また、データベース５７は、プロセッサＰＲＣ１の検出処理、照合処理、計測処理（解析処理）等の各種の処理結果を、その処理対象となった撮像映像と対応付けて保存する。

また、データベース５７は、警察の捜査対象車両（例えば盗難車）のナンバーがその捜査対象車両の属性情報と対応付けて登録されたナンバー照合用リスト（ブラックリストの一例）を保持している。このナンバー照合用リストは、例えばナンバー検出照合コア５１によるナンバーの照合処理時に参照され、その内容はオペレータＯＰ１の操作等によって、追加、変更、削除等の更新が適宜なされてよい。

また、データベース５７は、警察の捜査対象人物（例えば容疑者）の顔画像がその捜査対象人物の属性情報と対応付けて登録された顔照合用リスト（ブラックリストの一例）を保持している。この顔照合用リストは、例えば顔検出照合コア５３による顔画像の照合処理時に参照され、その内容はオペレータＯＰ１の操作等によって、追加、変更、削除等の更新が適宜なされてよい。

次に、実施の形態１に係る車両監視システム１の映像解析の動作手順例について、図５Ａ、図５Ｂ、図５Ｃおよび図５Ｄをそれぞれ参照して説明する。図５Ａは、車両監視システムの映像解析の動作手順の第１例を示すシーケンス図である。図５Ｂは、車両監視システムの映像解析の動作手順の第２例を示すシーケンス図である。図５Ｃは、車両監視システムの映像解析の動作手順の第３例を示すシーケンス図である。図５Ｄは、車両監視システムの映像解析の動作手順の第４例を示すシーケンス図である。図５Ａ～図５Ｄの説明においても同様に、車両撮影カメラ１０を例示する。

図５Ａ～図５Ｄの説明においては、説明を分かり易くするために、図１Ａに示す車両監視システム１の構成を例示して説明する。また、図５Ｂ～図５Ｄの説明において、図５Ａ中の処理と同一の処理については同一のステップ番号を付与して説明を簡略化あるいは省略し、異なる内容について説明する。

図５Ａにおいて、車両撮影カメラ１０は、撮像映像に映るナンバープレートおよび顔のそれぞれを検出する機能を有しない。車両撮影カメラ１０は、撮像映像（具体的には、車内顔映像、ナンバープレート映像）を映像蓄積解析サーバ５０に配信（送信）する（Ｓｔ３１）。映像蓄積解析サーバ５０（例えばプロセッサＰＲＣ１）は、車両撮影カメラ１０からの撮像映像を受信すると、ナンバープレート映像をナンバー検出照合コア５１に送る（Ｓｔ３２）。ナンバー検出照合コア５１は、ナンバープレート映像に映るナンバープレートを検出および認識し、ナンバープレートの認識結果をデータベース５７に保持されているナンバー照合用リストと照合する（Ｓｔ３３）。ナンバー検出照合コア５１は、ナンバープレート照合の処理結果を映像蓄積解析サーバ５０に通知する（Ｓｔ３４）。

映像蓄積解析サーバ５０は、車内顔映像またはナンバープレート映像を車種車色検出コア５２に送る（Ｓｔ３５）。車種車色検出コア５２は、車内顔映像またはナンバープレート映像に映る車両の車種および車色を検出し（Ｓｔ３６）、車種および車色の検出結果を映像蓄積解析サーバ５０に通知する（Ｓｔ３７）。

映像蓄積解析サーバ５０は、ナンバープレート照合の処理結果がヒット（つまりナンバー照合用リストのいずれかのナンバーと一致）、または車種および車色の検出結果がヒット（例えばオペレータＯＰ１の入電により聞き出さされた容疑者の逃走車両の車種および車色と一致）した場合、車内顔映像と顔照合実行指示とを顔検出照合コア５３に送る（Ｓｔ３８）。顔検出照合コア５３は、車内顔映像に映る乗員の顔を検出し、顔の検出結果をデータベース５７に保持されている顔照合用リストと照合する（Ｓｔ３９）。顔検出照合コア５３は、顔照合の処理結果を映像蓄積解析サーバ５０に通知する（Ｓｔ４０）。

映像蓄積解析サーバ５０は、ナンバープレート照合の処理結果がヒット（つまりナンバー照合用リストのいずれかのナンバーと一致）、または車種および車色の検出結果がヒット（例えばオペレータＯＰ１の入電により聞き出さされた容疑者の逃走車両の車種および車色と一致）した場合、車内顔映像と人数計測実行指示とを乗員人数計測コア５４に送る（Ｓｔ４１）。乗員人数計測コア５４は、車内顔映像に映る乗員の人数を計測し（Ｓｔ４２）、人数の計測結果を映像蓄積解析サーバ５０に通知する（Ｓｔ４３）。

映像蓄積解析サーバ５０は、ステップＳｔ３４，Ｓｔ３７，Ｓｔ４０，Ｓｔ４３のそれぞれにおいて通知された各種の処理結果（具体的には、ナンバープレート照合の処理結果，車色および車色の検出結果，顔照合の処理結果，人数の計測結果）と、ステップＳｔ３１において受信された撮像映像を構成する撮像画像（スナップショット）とを対応付けてデータベース５７に蓄積（保存）する（Ｓｔ４４）。なお、映像蓄積解析サーバ５０は、ステップＳｔ４４において蓄積された各種の処理結果とスナップショットとをクライアント端末９０に送ってもよい（Ｓｔ４５）。これにより、クライアント端末９０を操作するオペレータＯＰ１は、映像蓄積解析サーバ５０において車両撮影カメラ１０の撮像映像に対する各種の解析等の処理結果がデータベース５７に蓄積されていることを把握でき、その内容もクライアント端末９０の表示部９３を介して視覚的に確認できる。

図５Ｂにおいて、車両撮影カメラ１０は、撮像映像に映るナンバープレートを検出する機能を有する。映像蓄積解析サーバ５０（例えばプロセッサＰＲＣ１）は、ステップＳｔ３１において送られた車内顔映像またはナンバープレート映像を車種車色検出コア５２および顔検出照合コア５３に送る（Ｓｔ３５Ａ，Ｓｔ３８Ａ）。車種車色検出コア５２および顔検出照合コア５３のそれぞれは、映像蓄積解析サーバ５０（例えばプロセッサＰＲＣ１）からナンバー照合用リスト中のいずれかと一致するナンバープレートの検出通知（ステップＳｔ５３参照）を受信しないうちは、ステップＳｔ３１において送られた車内顔映像またはナンバープレート映像を破棄する。

ステップＳｔ３１の後、車両撮影カメラ１０は、ナンバープレート映像に映るナンバープレートを検出および認識し（Ｓｔ５１）、ナンバープレートの認識結果をメモリ１２に保持されているナンバー照合用リストと照合する（Ｓｔ５１）。車両撮影カメラ１０は、ナンバープレート照合の処理結果を映像蓄積解析サーバ５０に通知する（Ｓｔ５２）。映像蓄積解析サーバ５０は、ステップＳｔ５２で送られたナンバープレート照合の処理結果に基づいて、ナンバープレート映像に映るナンバープレートがナンバー照合用リスト中のいずれかと一致する旨の検出通知を車種車色検出コア５２に送る（Ｓｔ５３）。車種車色検出コア５２は、検出通知の受信に基づいて、車内顔映像またはナンバープレート映像に映る車両の車種および車色を検出する（Ｓｔ３６）。これにより、クライアント端末９０を操作するオペレータＯＰ１は、映像蓄積解析サーバ５０において車両撮影カメラ１０の撮像映像に対する各種の解析等の処理結果がデータベース５７に蓄積されていることを把握でき、その内容もクライアント端末９０の表示部９３を介して視覚的に確認できる。また、図５Ａの動作手順に比べて、ナンバープレート照合の処理を車両撮影カメラ１０において実行できるので、車両撮影カメラ１０の撮像映像に対する各種処理を車両撮影カメラ１０および映像蓄積解析サーバ５０で分散できるので、映像蓄積解析サーバ５０の処理負荷の軽減が図られる。

図５Ｃにおいて、車両撮影カメラ１０（例えばプロセッサ１１）は、撮像映像に映るナンバープレート、車種および車色、顔のそれぞれを検出する機能、ならびに乗員の人数を計測する機能を有する。ステップＳｔ３１の後、車両撮影カメラ１０は、ナンバープレート映像に映るナンバープレートを検出および認識し、ナンバープレートの認識結果をメモリ１２に保持されているナンバー照合用リストと照合する（Ｓｔ５１）。車両撮影カメラ１０は、車内顔映像またはナンバープレート映像に映る車両の車種および車色を検出する（Ｓｔ３６Ｂ）。

車両撮影カメラ１０は、ナンバープレート照合の処理結果がヒット（つまりナンバー照合用リストのいずれかのナンバーと一致）、または車種および車色の検出結果がヒット（例えばオペレータＯＰ１の入電により聞き出さされた容疑者の逃走車両の車種および車色と一致）した場合、車内顔映像に映る乗員の顔を検出する（Ｓｔ３９Ｂ）。車両撮影カメラ１０は、顔の検出結果をデータベース５７に保持されている顔照合用リストと照合する（Ｓｔ３９Ｂ）。

車両撮影カメラ１０は、ナンバープレート照合の処理結果がヒット（つまりナンバー照合用リストのいずれかのナンバーと一致）、または車種および車色の検出結果がヒット（例えばオペレータＯＰ１の入電により聞き出さされた容疑者の逃走車両の車種および車色と一致）した場合、車内顔映像に映る乗員の人数を計測する（Ｓｔ４２Ｂ）。車両撮影カメラ１０は、ナンバープレート照合の処理結果、車種および車色の検出結果、顔の検出結果、人数の計測結果のそれぞれを映像蓄積解析サーバ５０に通知する（Ｓｔ４４Ｂ）。これにより、クライアント端末９０を操作するオペレータＯＰ１は、映像蓄積解析サーバ５０において車両撮影カメラ１０の撮像映像に対する各種の解析等の処理結果がデータベース５７に蓄積されていることを把握でき、その内容もクライアント端末９０の表示部９３を介して視覚的に確認できる。また、図５Ａおよび図５Ｂの動作手順に比べて、ナンバープレート照合、車種および車色の検出、顔照合、人数計測の各種の処理を車両撮影カメラ１０において実行できるので、高性能な車両撮影カメラ１０を使うことで、映像蓄積解析サーバ５０の処理負荷の軽減が著しく図ることができる。

図５Ｄにおいて、車両撮影カメラ１０（例えばプロセッサ１１）は、撮像映像に映るナンバープレートおよび顔のそれぞれを検出する機能を有する。映像蓄積解析サーバ５０（例えばプロセッサＰＲＣ１）は、ステップＳｔ３１において送られた車内顔映像またはナンバープレート映像を車種車色検出コア５２に送り（Ｓｔ３５Ａ）、ステップＳｔ３１において送られた車内顔映像を乗員人数計測コア５４に送る（Ｓｔ４１Ｃ）。車両撮影カメラ１０は、ナンバープレート映像に映るナンバープレートを検出し（Ｓｔ６１）、ナンバープレート映像に映るナンバープレートの部分を切り出したナンバープレート画像（「ナンバー画像」と称する場合がある）を生成する（Ｓｔ６１）。車両撮影カメラ１０は、ナンバープレート映像に映るナンバープレートを検出した旨の検出情報通知を生成し、この検出情報通知とステップＳｔ６１で生成されたナンバープレート画像とを対応付けて映像蓄積解析サーバ５０に送る（Ｓｔ６２）。

映像蓄積解析サーバ５０は、検出情報通知とナンバープレート画像とを対応付けてナンバー検出照合コア５１に送る（Ｓｔ６３）。ナンバー検出照合コア５１は、ナンバープレート画像（つまりナンバープレートが切り出された画像）をデータベース５７に保持されているナンバー照合用リストと照合する（Ｓｔ３３Ｃ）。

映像蓄積解析サーバ５０は、検出情報通知とナンバープレート画像とを対応付けて車種車色検出コア５２および乗員人数計測コア５４に送る（Ｓｔ６４）。車種車色検出コア５２は、ステップＳｔ３５Ａで送られたナンバープレート映像または車内顔映像に映る車両の車種および車色を検出する（Ｓｔ３６）。乗員人数計測コア５４は、ステップＳｔ４１Ｃで送られた車内顔映像に映る乗員の人数を計測する（Ｓｔ４２）。

車両撮影カメラ１０は、車内顔映像に映る乗員の顔を検出し（Ｓｔ６５）、車内顔映像に映る顔の部分を切り出した顔画像を生成する（Ｓｔ６５）。車両撮影カメラ１０は、車内顔映像に映る乗員の顔を検出した旨の検出情報通知を生成し、この検出情報通知とステップＳｔ６５で生成された顔画像とを対応付けて映像蓄積解析サーバ５０に送る（Ｓｔ６６）。

映像蓄積解析サーバ５０は、検出情報通知と顔画像とを対応付けて顔検出照合コア５３に送る（Ｓｔ６７）。顔検出照合コア５３は、顔画像（つまり乗員の顔が切り出された画像）をデータベース５７に保持されている顔照合用リストと照合する（Ｓｔ３９）。顔検出照合コア５３は、顔照合の処理結果を映像蓄積解析サーバ５０に通知する（Ｓｔ４０Ｃ）。ナンバー検出照合コア５１は、ナンバープレート照合の処理結果を映像蓄積解析サーバ５０に通知する（Ｓｔ３４Ｃ）。車種車色検出コア５２は、車種および車色の検出結果を映像蓄積解析サーバ５０に通知する（Ｓｔ３７Ｃ）。乗員人数計測コア５４は、人数の計測結果を映像蓄積解析サーバ５０に通知する（Ｓｔ４３Ｃ）。

映像蓄積解析サーバ５０は、ステップＳｔ３４Ｃ，Ｓｔ３７Ｃ，Ｓｔ４０Ｃ，Ｓｔ４３Ｃのそれぞれにおいて通知された各種の処理結果（具体的には、ナンバープレート照合の処理結果，車色および車色の検出結果，顔照合の処理結果，人数の計測結果）と、ステップＳｔ３１において受信された撮像映像を構成する撮像画像（スナップショット）とを対応付けてデータベース５７に蓄積（保存）する（Ｓｔ４４）。これにより、クライアント端末９０を操作するオペレータＯＰ１は、映像蓄積解析サーバ５０において車両撮影カメラ１０の撮像映像に対する各種の解析等の処理結果がデータベース５７に蓄積されていることを把握でき、その内容もクライアント端末９０の表示部９３を介して視覚的に確認できる。また、ナンバー照合リスト，顔照合リストのそれぞれとの照合処理の対象となるナンバープレート画像，顔画像はそれぞれ撮像映像から該当するナンバープレート，顔だけが切り出されて生成されるので、ナンバープレート照合および顔照合の処理負荷の軽減が図られる。

次に、車両撮影カメラ１０による運転者および同乗者の登録処理例について、図６Ａおよび図６Ｂを参照して説明する。図６Ａは、車両撮影カメラ１０による運転者および同乗者の登録処理の動作手順の第１例を示すフローチャートである。図６Ｂは、車両撮影カメラ１０による運転者および同乗者の登録処理の動作手順の第２例を示すフローチャートである。図６Ａおよび図６Ｂの処理は、例えば図５ＤのステップＳｔ６５の処理において車両撮影カメラ１０によって実行されるとして説明するが、図５Ａおよび図５ＢのステップＳｔ３９の処理において顔検出照合コア５３によって実行されてもよいし、図３５ＣのステップＳｔ３９Ｂの処理において車両撮影カメラ１０によって実行されてもよい。また、図６Ａおよび図６Ｂの説明においても同様に、車両撮影カメラ１０を例示し、被写体としての車両は進行方向に向かって右側にステアリング（ハンドル）が取り付けられている例を想定する。

図６Ａにおいて、車両撮影カメラ１０（例えばプロセッサ１１）は、撮像映像（例えば車内顔映像）から乗員の顔を検出し、車内顔映像に映る顔の部分を切り出した顔画像を生成する（Ｓｔ６５－１）。車両撮影カメラ１０は、ステップＳｔ６５－１の処理結果に基づいて、検出された顔の数が１であるか（言い換えると、複数人が乗車しているか否か）を判別する（Ｓｔ６５－２）。車両撮影カメラ１０は、検出された顔の数が１であると判定した場合に（Ｓｔ６５－２、ＹＥＳ）、その顔画像を運転者としての属性を有するように登録する（Ｓｔ６５－３）。ステップＳｔ６５－３の後、図６Ａに示す処理は終了する。

一方、車両撮影カメラ１０は、検出された顔の数が１でないと判定した場合に（Ｓｔ６５－２、ＮＯ）、車内顔映像に映る顔の位置を検出する（Ｓｔ６５－４）。車両撮影カメラ１０は、検出された顔の位置が車両撮影カメラ１０から見て左側の顔であるか否かを判定する（Ｓｔ６５－５）。車両撮影カメラ１０は、検出された顔の位置が車両撮影カメラ１０から見て左側の顔ではないと判定した場合に（Ｓｔ６５－５、ＮＯ）、その顔画像を同乗者（例えば助手席の人物）としての属性を有するように登録する（Ｓｔ６５－６）。ステップＳｔ６５－６の後、図６Ａに示す処理は終了する。

一方、車両撮影カメラ１０は、検出された顔の位置が車両撮影カメラ１０から見て左側の顔であると判定した場合に（Ｓｔ６５－５、ＹＥＳ）、その顔画像を運転者としての属性を有するように登録する（Ｓｔ６５－７）。ステップＳｔ６５－７の後、図６Ａに示す処理は終了する。

図６Ｂにおいて、車両撮影カメラ１０（例えばプロセッサ１１）は、撮像映像（例えば車内顔映像）から乗員の顔を検出し、車内顔映像に映る顔の部分を切り出した顔画像を生成する（Ｓｔ６５－１）。車両撮影カメラ１０は、車内顔映像から車内のステアリング（ハンドル）を検出し（Ｓｔ６５－８）、ステップＳｔ６５－１で検出された顔の付近にステップＳｔ６５－８で検出されたステアリングが存在するか否かを判定する（Ｓｔ６５－９）。

車両撮影カメラ１０は、顔の付近にステアリングが存在しないと判定した場合に（Ｓｔ６５－９、ＮＯ）、その顔画像を同乗者（例えば助手席の人物）としての属性を有するように登録する（Ｓｔ６５－６）。ステップＳｔ６５－６の後、図６Ｂに示す処理は終了する。

一方、車両撮影カメラ１０は、顔の付近にステアリングが存在すると判定した場合に（Ｓｔ６５－９、ＹＥＳ）、その顔画像を運転者としての属性を有するように登録する（Ｓｔ６５－７）。ステップＳｔ６５－７の後、図６Ｂに示す処理は終了する。これにより、図６Ａあるいは図６Ｂの処理により、車両撮影カメラ１０あるいは映像蓄積解析サーバ５０による解析処理（例えば図５Ａ～図５Ｄ）において、車内顔映像に映る顔が運転者のものであるか同乗者のものであるかを適切に判別可能となる。従って、クライアント端末９０を操作するオペレータＯＰ１にとって、映像蓄積解析サーバ５０においてきめ細かい検索が可能となり、容疑者の絞り込みが容易になるという効果が期待される。例えば、「運転者」および「同乗者」の属性が含まれる検索条件を用いた検索ができなければ、容疑者が「運転者」である時の車内顔映像と同じ容疑者が「同乗者」である時の車内顔映像とがともに検索の対象となって数多くの検索結果が抽出されることになり、容疑者の絞り込みに時間を要する可能性が高い。しかし、「運転者」あるいは「同乗者」の属性を検索条件として含めた検索が可能となることで、容疑者として気になる人物が「運転者」である場合の車内顔映像だけを検索対象に絞れるので、検索結果の精度が向上する。

次に、車両監視システム１を用いた警察捜査の際に、クライアント端末９０の表示部９３に表示される各種の画面例について、図７から図１２、図１４から図１６Ｂを参照して説明する。図７～図１２ならびに図１４から図１６Ｂの説明において、図中に示される構成と同一の構成については同一の符号を参照して説明を簡略化あるいは省略する。

警察捜査において、クライアント端末９０は、オペレータの操作により、予めインストールされている車両監視アプリケーション（以下「車両監視アプリ」という）を起動して実行中である。車両監視アプリは、例えばクライアント端末９０のメモリ９２のＲＯＭに格納され、オペレータの操作により起動されるとプロセッサＰＲＣ２により実行される。車両監視アプリの起動中にプロセッサＰＲＣ２により生成されるデータあるいは情報は、一時的にメモリ９２のＲＡＭに保持される。

図７は、昼モード中の撮像映像の監視画面例を示す図である。図７に示すように、監視画面ＷＤ１は、検索条件が入力される入力欄ＣＯＮＤ１の表示領域と、検索条件を満たすイベント（例えば車両）の検索結果がリスト形式で表示されるリスト表示欄ＥＶＥ１の表示領域と、カーソルＣＵＲ１により選択されたイベントの詳細が表示される詳細表示欄ＤＥＴＬ１の表示領域と、検索アイコンＳＣＨ１とを少なくとも含む。

入力欄ＣＯＮＤ１には、例えば日時開始入力欄ＦＲ１と、日時終了入力欄ＴＯ１と、カメラ選択欄ＣＭ１と、検索される対象のナンバープレートのテキスト入力欄ＴＸＴ１とが含まれる。

日時開始入力欄ＦＲ１は、容疑者の逃走車両を映像蓄積解析サーバ５０に検索させるために、その検索の対象となる逃走車両の存在の開始となる日時として、オペレータＯＰ１の操作により入力される。日時開始入力欄ＦＲ１には、例えば事件等の発生日時またはその日時より少し前の日時が入力される。図７～図９では、日時開始入力欄ＦＲ１には、「２０１８年４月２３日の午前２時００分」が入力された例が示されている。オペレータＯＰ１の操作により入力されると、車両監視アプリは、検索条件（例えば開始日時）として日時開始入力欄ＦＲ１に入力された日時をセットする。

日時終了入力欄ＴＯ１は、容疑者の逃走車両を映像蓄積解析サーバ５０に検索させるために、その検索の対象となる逃走車両の存在の終了となる日時として、オペレータＯＰ１の操作により入力される。日時終了入力欄ＴＯ１には、例えば逃走車両の検索期間の終了日時が入力される。図７～図９では、日時終了入力欄ＴＯ１には、「２０１８年４月２４日の午前１２時００分」が入力された例が示されている。オペレータＯＰ１の操作により入力されると、車両監視アプリは、検索条件（例えば終了日時）として日時終了入力欄ＴＯ１に入力された日時をセットする。

カメラ選択欄ＣＭ１は、容疑者の逃走車両を映像蓄積解析サーバ５０に検索させるために、その検索の対象となる逃走車両が映ると推察される場所の車両撮影カメラが、オペレータＯＰ１の操作により指定される。

テキスト入力欄ＴＸＴ１は、容疑者の逃走車両のナンバープレートを映像蓄積解析サーバ５０に検索させるために、その検索の対象となる逃走車両のナンバープレートのテキストデータが、オペレータＯＰ１の操作により入力される。なお、図７に示されるように、テキスト入力欄ＴＸＴ１において、「％」の文字は、ワイルドカード検索に使用可能であり、例えば「Ａ」の文字で始まるナンバープレートの検索においては「Ａ％」と入力する旨の注意事項が示されている。

検索アイコンＳＣＨ１は、オペレータＯＰ１の操作により入力された入力欄ＣＯＮＤ１内の各種の検索条件が全て適正に入力された時点で押下可能に車両監視アプリにより表示される。オペレータＯＰ１の操作により検索アイコンＳＣＨ１が押下されると、車両監視アプリは、その押下を検知し、入力された各種の検索条件を含む車両のナンバープレートの検索要求を生成し、通信部９１を介して映像蓄積解析サーバ５０に送る。車両監視アプリは、映像蓄積解析サーバ５０によるナンバープレートの検索結果を受信してリスト表示欄ＥＶＥ１に表示する。

リスト表示欄ＥＶＥ１には、例えばナンバープレートがナンバー検出照合コア５１によって検出された日時と、ナンバープレートの検出に用いられたカメラの名称と、ナンバープレート（ライセンスプレート）の読み取り結果（テキストデータ）とを少なくとも含む検索結果がリスト形式で複数並べられている。

オペレータＯＰ１の操作により、リスト形式で並べられた複数の検索結果からいずれかがカーソルＣＵＲ１により選択されると、車両監視アプリは、その選択された検索結果に関する詳細情報（ナンバープレート画像を含む）を詳細表示欄ＤＥＴＬ１に表示する。具体的には、車両監視アプリは、カーソルＣＵＲ１により選択されたナンバープレートが検出された日時と、ナンバープレートの検出に用いられたカメラの名称と、その検出されたナンバープレートに対応する車両全体が映るナンバープレート画像ＬＰｃａｐ１と、ナンバープレートの切出画像ＬＰＥＸ１を含むナンバープレートの属性情報ＬＰＩＦ１と、イベント動画ビューアイコンＶＥＶ１（図８および図９参照）と期間指定アイコンＴＡＪ１（図８および図９参照）とを対応付けて表示する。

ナンバープレートの属性情報ＬＰＩＦ１は、ナンバープレートの読み取り結果（テキストデータ）およびナンバープレートの切出画像ＬＰＥＸ１と、国名あるいは州名と、ナンバープレートの色と、検索（具体的には、ナンバープレート照合）時のスコア（類似度）とを含む。これにより、オペレータＯＰ１は、リスト表示欄ＥＶＥ１の中で気になるナンバープレートを選択するだけで、そのナンバープレートに関する詳細な情報をそのナンバープレートが取り付けられた車両が映るナンバープレート画像ＬＰｃａｐ１とともに視覚的に把握でき、捜査の効率性を向上できる。

図８は、車内乗員が鮮明に映る昼モードの動画再生画面ＭＶＦＣ１とナンバープレートが鮮明に映る昼モードの動画再生画面ＭＶＬＰ１とが示される監視画面例を示す図である。図９は、車内乗員が鮮明に映る夜モードの動画再生画面ＭＶＦＣ２とナンバープレートが鮮明に映る夜モードの動画再生画面ＭＶＬＰ２とが示される監視画面例を示す図である。図８および図９に示される監視画面ＷＤ１も、図７に示す監視画面ＷＤ１と同様にクライアント端末９０の表示部９３に表示される。

車両監視アプリは、カーソルＣＵＲ１によりいずれかの検索結果（言い換えると、ナンバープレート）が選択された状態でイベント動画ビューアイコンＶＥＶ１を押下するオペレータの操作により、ナンバープレート画像ＬＰｃａｐ１に対応する同一の車両撮影カメラ１０により略同時刻（例えば昼モード中）に撮像された車内顔映像，ナンバープレート映像の動画再生画面ＭＶＦＣ１，ＭＶＬＰ１を表示する（図８参照）。なお、車両監視アプリは、期間指定アイコンＴＡＪ１により、車内顔映像，ナンバープレート映像の動画再生期間を設定可能であり、図８では動画再生期間は「５秒」が示されている。車両監視アプリは、動画再生画面ＭＶＦＣ１、ＭＶＬＰ１の再生、一時停止、早送り、早戻し等の操作制御アイコンＢＴＮ１，ＢＴＮ２を表示する。

図８では、車両撮影カメラ１０が昼モード中に撮像された撮像映像（具体的には、車内顔映像、ナンバープレート映像）の動画再生画面ＭＶＦＣ１，ＭＶＬＰ１がそれぞれ表示されている。これにより、動画再生画面ＭＶＦＣ１での車内顔映像の再生により、たとえ昼間の時間帯で周囲が明るくても車両内の乗員（例えば運転者）の顔が鮮明に映し出されることになり、オペレータＯＰ１の乗員の顔の早期認識を効率的に支援できる。一方で、動画再生画面ＭＶＬＰ１でのナンバープレート映像の再生により、たとえ昼間の時間帯で周囲が明るくても車両のナンバープレートが鮮明に映し出されることになり、オペレータＯＰ１のナンバープレートの早期認識を効率的に支援できる。

また、車両監視アプリは、カーソルＣＵＲ１によりいずれかの検索結果（言い換えると、ナンバープレート）が選択された状態でイベント動画ビューアイコンＶＥＶ１を押下するオペレータの操作により、ナンバープレート画像ＬＰｃａｐ２に対応する同一の車両撮影カメラ１０により略同時刻（例えば夜モード中）に撮像された車内顔映像，ナンバープレート映像の動画再生画面ＭＶＦＣ２，ＭＶＬＰ２を表示する（図９参照）。なお、車両監視アプリは、期間指定アイコンＴＡＪ１により、車内顔映像，ナンバープレート映像の動画再生期間を設定可能であり、図９では動画再生期間は「５秒」が示されている。車両監視アプリは、動画再生画面ＭＶＦＣ２、ＭＶＬＰ２の再生、一時停止、早送り、早戻し等の操作制御アイコンＢＴＮ１，ＢＴＮ２を表示する。

図９では、車両撮影カメラ１０が夜モード中に撮像された撮像映像（具体的には、車内顔映像、ナンバープレート映像）の動画再生画面ＭＶＦＣ２，ＭＶＬＰ２がそれぞれ表示されている。これにより、動画再生画面ＭＶＦＣ２での車内顔映像の再生により、たとえ夜中の時間帯で周囲が暗くても車両内の乗員（例えば運転者）の顔が鮮明に映し出されることになり、オペレータＯＰ１の乗員の顔の早期認識を効率的に支援できる。一方で、動画再生画面ＭＶＬＰ２でのナンバープレート映像の再生により、たとえ夜中の時間帯で周囲が暗くても車両のナンバープレートが鮮明に映し出されることになり、オペレータＯＰ１のナンバープレートの早期認識を効率的に支援できる。

（ナンバープレートを基にした顔画像の検索）
図１０は、検索条件として入力されたナンバープレートを用いた車内乗員の顔画像の検索結果を示す監視画面の一例を示す図である。図１１Ａは、図１０の監視画面に続けて表示される監視画面の第１例を示す図である。図１１Ｂは、図１０の監視画面に続けて表示される監視画面の第２例を示す図である。図１２は、図１０の監視画面に続けて表示される監視画面の第３例を示す図である。図１０～図１２のそれぞれに示される監視画面は、図１３に示されるシーケンス図においてクライアント端末９０において表示される検索結果画面の一例である。

図１０に示される撮像映像は、ナンバープレートＮＢＰＬ１の撮像に適した第１撮像条件下で撮像されたナンバープレート映像ＬＰｃａｐ３であり、ナンバープレートを基にした顔画像の検索の対象として使用される。ナンバープレート映像ＬＰｃａｐ３に映る車両ＶＣＬ１には、例えば２名の乗員（具体的には、運転者および同乗者）が乗車している。

オペレータＯＰ１は、クライアント端末９０の表示部９３に表示されたナンバープレート映像ＬＰｃａｐ３を閲覧した際、ナンバープレートＮＢＰＬ１の車両ＶＣＬ１に乗車している乗員の顔画像ＦＣＥ２，ＦＣＥ３を検索したい場合がある。このようなナンバープレートＮＢＰＬ１から車両ＶＣＬ１の乗員の顔画像ＦＣＥ２，ＦＣＥ３を検索する際の車両監視システム１の動作手順は、後述する図１３を参照して詳述する。このような検索が行われた際にクライアント端末９０の表示部９３には、図１０に示される検索結果画面ＷＤ２が表示される。

図１０に示される検索結果画面ＷＤ２は、検索に使用された日時開始入力欄および日時終了入力欄と、検索結果としての顔画像表示欄ＦＣＣと、検索結果としての乗員人数の計測結果表示欄ＨＣＣと、車両詳細情報表示欄ＶＣＣと、複数の候補人物の顔画像一覧表示欄ＬＳＴ２とを少なくとも含む。日時開始入力欄および日時終了入力欄は、図７に示される日時開始入力欄ＦＲ１および日時終了入力欄ＴＯ１と同様であるため、ここでは説明は省略する。

顔画像表示欄ＦＣＣには、ナンバープレートから車両の乗員の顔画像の検索結果として最もスコア（つまり類似度）が高いと判断された人物の顔画像が表示される。図１０の例では、ナンバープレート映像ＬＰｃａｐ３の車両ＶＣＬ１の乗員の顔画像ＦＣＥ２，ＦＣＥ３が表示されている。

乗員人数の計測結果表示欄ＨＣＣは、ナンバープレート映像ＬＰｃａｐ３の車両ＶＣＬ１の乗員の人数の計測結果ＮＵＢ１が表示される。図１０の例では、顔画像表示欄ＦＣＣに表示された顔画像の個数と対応するように、「２人」が表示されている。

車両詳細情報表示欄ＶＣＣは、ナンバープレート映像ＬＰｃａｐ３の車両ＶＣＬ１のスナップショット（例えばナンバープレート映像ＬＰｃａｐ３を構成する撮像画像）と、その車両ＶＣＬ１に関する各種の車両情報ＶＣＬＩＦ１（ナンバープレートＮＢＰＬ１を含む）とが表示される。車両情報ＶＣＬＩＦ１は、例えば陸運局等に登録された車両の所有者等のデータ（以下、「車両登録情報」と称する）、盗難車であるか否かを示す情報、過去の事故の有無を示す情報、車検情報等を含み、これらに限定されない。

候補人物の顔画像一覧表示欄ＬＳＴ２は、ナンバープレート映像ＬＰｃａｐ３の車両ＶＣＬ１の乗員の可能性がある複数の候補人物の顔画像の一覧が表示される。車両監視アプリは、ナンバープレート映像ＬＰｃａｐ３の車両ＶＣＬ１の乗員の顔画像を照合する処理において（図１３参照）、顔照合用リスト（データベース５７参照）と一致する顔画像を特定した場合には、ポップアップ画面ＣＰＲ１を表示してよい。このポップアップ画面ＣＰＲ１には、顔画像ＦＣＥ２が顔照合用リスト（例えば前科者等の顔画像が登録されたブラックリスト）に登録されていた旨をオペレータＯＰ１に提示するために、顔照合用リストに登録済みの顔画像ＲＧＦＣ１と、ナンバープレート映像ＬＰｃａｐ３に映っていた顔画像ＦＣＥ２と、そのナンバープレート映像ＬＰｃａｐ３を撮像した車両撮影カメラ１０の撮像日時およびカメラＩＤ（言い換えると、対応する車両撮影カメラ１０の設置位置情報）とが示される。

図１１Ａに示される検索結果画面ＷＤ３は、検索結果画面ＷＤ２へのオペレータＯＰ１の操作により、車両監視アプリにより表示される。検索結果画面ＷＤ３は、検索に使用された日時開始入力欄および日時終了入力欄と、検索結果としての顔画像表示欄ＦＣＣと、検索結果としての乗員人数の計測結果表示欄ＨＣＣと、車両詳細情報表示欄ＶＣＣと、タイムライン表示欄ＴＭＬ１，ＴＭＬ２とを少なくとも含む。

タイムライン表示欄ＴＭＬ１は、顔画像表示欄ＦＣＣに表示された顔画像（例えば顔画像ＦＣＥ３）の人物が車両撮影カメラにより検出された日時を時系列に示す。図１１Ａの例では、顔画像ＦＣＥ３の人物は、「ＬＰＲ Ｃａｍｅｒａ」という名称を有する車両撮影カメラにより、「１２：２０：３０」～「１２：２０：３４」の間に検出されている。

タイムライン表示欄ＴＭＬ２は、顔画像表示欄ＦＣＣに表示された顔画像（例えば顔画像ＦＣＥ２）の人物が車両撮影カメラにより検出された日時を時系列に示す。図１１Ａの例では、顔画像ＦＣＥ２の人物は、「ＬＰＲ Ｃａｍｅｒａ２」という名称を有する車両撮影カメラにより、「１２：２０：３０」～「１２：２０：３４」の間に検出されている。

図１１Ｂに示される検索結果画面ＷＤ４は、検索結果画面ＷＤ２へのオペレータＯＰ１の操作により、車両監視アプリにより表示される。検索結果画面ＷＤ４は、検索に使用された日時開始入力欄および日時終了入力欄と、検索結果としての顔画像表示欄ＦＣＣと、検索結果としての乗員人数の計測結果表示欄ＨＣＣと、車両詳細情報表示欄ＶＣＣと、タイムライン表示欄ＴＭＬ３とを少なくとも含む。なお、検索結果画面ＷＤ４は、検索結果として特定された顔画像は顔画像ＦＣＥ３だけの場合を例示している。

タイムライン表示欄ＴＭＬ３は、顔画像表示欄ＦＣＣに表示された顔画像（例えば顔画像ＦＣＥ３）の人物が複数台の車両撮影カメラのそれぞれにより検出された日時と、顔照合用リストに登録されている顔画像（登録されている場合に限る）と、その検出に関するスコア（類似度）とを対応付けて時系列に示す。図１１Ｂの例では、顔画像ＦＣＥ３の人物は、「ＬＰＲ Ｃａｍｅｒａ」という名称の車両撮影カメラにより、「２０１８年４月２３日の１５：４２：３１」にスコア「９０」で検出されている。また、顔画像ＦＣＥ３の人物は、「ＬＰＲ Ｃａｍｅｒａ ２」という名称の車両撮影カメラにより、「２０１８年４月２３日の１５：４０：２０」にスコア「７０」で検出されている。また、顔画像ＦＣＥ３の人物は、「ＬＰＲ Ｃａｍｅｒａ」という名称の車両撮影カメラにより、「２０１８年４月２３日の１５：３０：２０」にスコア「６５」で検出されている。また、顔画像ＦＣＥ３の人物は、「ＬＰＲ Ｃａｍｅｒａ ２」という名称の車両撮影カメラにより、「２０１８年４月２３日の１５：３７：５７」にスコア「５０」で検出されている。また、顔画像ＦＣＥ３の人物は、「ＬＰＲ Ｃａｍｅｒａ」という名称の車両撮影カメラにより、「２０１８年４月２３日の１５：３６：１０」にスコア「３０」で検出されている。また、顔画像ＦＣＥ３の人物は、「ＬＰＲ Ｃａｍｅｒａ」という名称の車両撮影カメラにより、「２０１８年４月２３日の１５：３５：２０」にスコア「２５」で検出されている。

図１２に示される検索結果画面ＷＤ５は、検索結果画面ＷＤ２へのオペレータＯＰ１の操作により、車両監視アプリにより表示される。検索結果画面ＷＤ５は、ナンバープレート映像ＬＰｃａｐ３の車両ＶＣＬ１の逃走経路ＤＲＣ１，ＤＲＣ２を、車両ＶＣＬ１を示す車両アイコンＩＣＯ１とともに道路地図データＭＰ１上に重畳して表示する。車両監視アプリは、オペレータＯＰ１の操作により、車両撮影カメラの設置された交差点（図１２中の丸印参照）のいずれかが指定されたことを検知すると、その指定された交差点を通過する直前のナンバープレート映像ＬＰｃａｐ３の動画再生画面を検索結果画面ＷＤ５に重畳して表示してよい。

また、車両監視アプリは、オペレータＯＰ１の操作により、逃走経路ＤＲＣ１が指定されたことを検知すると、逃走経路ＤＲＣ１の起点あるいは終点の交差点に設置された車両撮影カメラにより撮像されたナンバープレート映像ＬＰｃａｐ３に映るナンバープレートＮＢＰＬ１および運転者の顔画像ＦＣＥ２を重畳して表示してよい。同様に、車両監視アプリは、オペレータＯＰ１の操作により、逃走経路ＤＲＣ２が指定されたことを検知すると、逃走経路ＤＲＣ１の起点あるいは終点の交差点に設置された車両撮影カメラにより撮像されたナンバープレート映像ＬＰｃａｐ３に映るナンバープレートＮＢＰＬ１および運転者の顔画像ＦＣＥ２を重畳して表示してよい。この時、車両監視アプリは、更に車両撮影カメラの設置場所に相当する撮影場所の名称を示す吹き出しを道路地図データＭＰ１上に表示してよい。

次に、実施の形態１に係る車両監視システム１による、ナンバープレートから車内乗員の顔画像を検索する一連の動作手順について、図１３を参照して説明する。図１３は、検索条件として入力されたナンバープレートから車内乗員の顔画像を検索する一連の動作手順の一例を示すシーケンス図である。図１３の説明においても、車両監視システムの構成は図１Ａに示す車両監視システム１、車両撮影カメラの構成は車両撮影カメラ１０をそれぞれ例示する。図１３の説明の前提として、例えば図５Ａに示すように、映像蓄積解析サーバ５０は、ナンバープレート映像または車内顔映像の受信の度に、ナンバープレート映像または車内顔映像に基づく、ナンバープレート照合の処理結果、車種および車色の検出結果、顔照合の処理結果および人数の計測結果を取得し（Ｓｔ３４，Ｓｔ３７，Ｓｔ４０，Ｓｔ４３）、蓄積している（Ｓｔ４４）。

図１３において、映像蓄積解析サーバ５０は、オペレータＯＰ１の操作により入力されたナンバープレート（例えばナンバープレートＮＢＰＬ１）が検索条件として入力されると（Ｓｔ７１）、クライアント端末９０から送られる検索要求（ナンバープレートＮＢＰＬ１の画像を含む）を受信する。映像蓄積解析サーバ５０（例えばプロセッサＰＲＣ１）は、検索要求の受信に応じて、ナンバープレートＮＢＰＬ１の照合処理の実行を指示するためのナンバー照合要求をナンバー検出照合コア５１に送る（Ｓｔ７２）。ナンバー検出照合コア５１は、ナンバープレートＮＢＰＬ１をデータベース５７に保持されているナンバー照合用リストと照合する（Ｓｔ７３）。ナンバー検出照合コア５１は、ナンバープレート照合の処理結果（例えば、ナンバープレートＮＢＰＬ１、カメラＩＤ、撮像時刻、車両登録情報（上述参照））を映像蓄積解析サーバ５０に通知する（Ｓｔ７４）。

映像蓄積解析サーバ５０は、ステップＳｔ７４で得られた処理結果に含まれるカメラＩＤおよび撮像時刻に基づいて、ステップＳｔ４４で蓄積されている各種処理の蓄積結果から対応する蓄積情報（例えば、検出された運転者あるいは同乗者の顔画像、車種車色、人数結果）を検索（抽出）する（Ｓｔ７５）。

映像蓄積解析サーバ５０は、ステップＳｔ７５で抽出された運転者あるいは同乗者の顔画像と顔照合要求とを顔検出照合コア５３に送る（Ｓｔ７６）。顔検出照合コア５３は、運転者あるいは同乗者の顔画像をデータベース５７に保持されている顔照合用リストと照合する（Ｓｔ７７）。顔検出照合コア５３は、顔照合の処理結果（例えば、スコア、カメラＩＤ、撮像時刻のリスト）を映像蓄積解析サーバ５０に通知する（Ｓｔ７８）。

映像蓄積解析サーバ５０は、ステップＳｔ７４，Ｓｔ７８のそれぞれで通知されたカメラＩＤおよび撮像時刻に紐付けられるスコアおよび蓄積結果をリスト化する（Ｓｔ７９）。映像蓄積解析サーバ５０は、スコアを含む蓄積結果（例えば、ナンバー情報、車両登録情報、顔画像、顔照合結果、車種車色情報、人数情報）の結果リストをクライアント端末９０に検索結果として送る（Ｓｔ８０）。クライアント端末９０は、ステップＳｔ８０で送られた検索結果を用いて、検索結果画面ＷＤ２（例えば図１０参照）を表示する（Ｓｔ８１）。

（顔画像を基にしたナンバープレートの検索）
図１４は、検索条件として入力された車内乗員の顔画像から検索されたナンバープレートの検索結果を示す検索結果画面の一例を示す図である。図１５は、図１４の検索結果画面に続けて表示される検索結果画面の第１例を示す図である。図１６Ａは、図１４の検索結果画面に続けて表示される検索結果画面の第２例を示す図である。図１６Ｂは、図１４の検索結果画面に続けて表示される検索結果画面の第３例を示す図である。図１４～図１６Ｂのそれぞれに示される監視画面は、図１７に示されるシーケンス図においてクライアント端末９０において表示される検索結果画面の一例である。

図１０に示される撮像映像は、顔画像の撮像に適した第２撮像条件下で撮像された車内顔映像であってもよく、この車内顔映像は、顔画像を基にしたナンバープレートの検索の対象として使用される。車内顔映像に映る車両ＶＣＬ１には、例えば２名の乗員（具体的には、運転者および同乗者）が乗車している。

オペレータＯＰ１は、クライアント端末９０の表示部９３に表示された車内顔映像を閲覧した際、顔画像ＦＣＥ２，ＦＣＥ３が映る車両ＶＣＬ１のナンバープレートを検索したい場合がある。このような顔画像ＦＣＥ２，ＦＣＥ３から車両ＶＣＬ１のナンバープレートＮＢＰＬ１を検索する際の車両監視システム１の動作手順は、後述する図１７を参照して詳述する。このような検索が行われた際にクライアント端末９０の表示部９３には、図１４に示される検索結果画面ＷＤ６が表示される。

図１４に示される検索結果画面ＷＤ６は、検索に使用された日時開始入力欄および日時終了入力欄と、検索条件として入力された顔画像を表示する顔画像表示欄ＦＣＣと、検索結果としての乗員人数の計測結果表示欄ＨＣＣと、車両詳細情報表示欄ＶＣＣと、顔照合（図１７参照）の処理において抽出された複数の候補人物の顔画像一覧表示欄ＬＳＴ２とを少なくとも含む。日時開始入力欄および日時終了入力欄は、図７に示される日時開始入力欄ＦＲ１および日時終了入力欄ＴＯ１と同様であるため、ここでは説明は省略する。

顔画像表示欄ＦＣＣには、検索条件として入力されたイメージデータである顔画像が表示される。図１４の例では、車内顔映像（上述参照）の車両ＶＣＬ１の乗員の顔画像ＦＣＥ２，ＦＣＥ３が表示されている。

車両詳細情報表示欄ＶＣＣは、顔画像からナンバープレートの検索結果としてのナンバープレートＮＢＰＬ１を含む、車内顔映像に映る車両ＶＣＬ１に関する各種の車両情報ＶＣＬＩＦ１とが表示される。

候補人物の顔画像一覧表示欄ＬＳＴ２は、車内顔映像（上述参照）の車両ＶＣＬ１の乗員の可能性がある複数の候補人物の顔画像の一覧が表示される。また、図１０と同様に、車両監視アプリは、車内顔映像（上述参照）の車両ＶＣＬ１の乗員の顔画像を照合する処理において（図１７参照）、顔照合用リスト（データベース５７参照）と一致する顔画像を特定した場合には、ポップアップ画面ＣＰＲ１を表示してよい。ポップアップ画面ＣＰＲ１の詳細は図１０を参照して説明したので、ここでは説明を省略する。

図１５に示される検索結果画面ＷＤ７は、検索結果画面ＷＤ６へのオペレータＯＰ１の操作により、車両監視アプリにより表示される。検索結果画面ＷＤ７は、検索結果としてのナンバープレートＮＢＰＬ１および車両ＶＣＬ１を含む車両基本表示欄ＣＯＮＤ２と、車両情報ＶＣＬＩＦ１と、ナンバープレートの詳細表示欄ＤＥＴＬ１と、動画再生画面ＭＶＦＣ１，ＭＶＬＰ１とを少なくとも含む。ナンバープレートの詳細表示欄ＤＥＴＬ１では、図７と同様に、ナンバープレートＮＢＰＬ１が取り付けられた車両ＶＣＬ１の画像（上述したナンバープレート画像ＬＰｃａｐ１参照）が表示されている。ナンバープレートの属性情報ＬＰＩＦ１の内容は図７を参照して説明した内容と同一であるため、ここでは説明を省略する。同様に、動画再生画面ＭＶＦＣ１，ＭＶＬＰ１の内容は図８（図９でも可）を参照して説明した内容と同一であるため、ここでは説明を省略する。

図１６Ａに示される検索結果画面ＷＤ８は、検索結果画面ＷＤ６へのオペレータＯＰ１の操作により、車両監視アプリにより表示される。検索結果画面ＷＤ８は、検索結果としてのナンバープレートＮＢＰＬ１および車両ＶＣＬ１を含む車両基本表示欄ＣＯＮＤ２と、ナンバープレートの照合処理（図１７参照）において抽出される複数のナンバープレート候補のそれぞれが取り付けられた車両画像の車両一覧表示欄ＬＳＴ３とが表示される。車両監視アプリは、オペレータＯＰ１の操作により、車両一覧表示欄ＬＳＴ３の中からいずれか一つの車両画像が指定されたことを検知すると、その指定された車両画像に関する各種の車両情報を吹き出しで表示してよい。

図１６Ｂに示される検索結果画面ＷＤ９は、検索結果画面ＷＤ８のいずれかの車両画像へのオペレータＯＰ１の指定操作により、車両監視アプリにより表示される。検索結果画面ＷＤ９は、検索に使用された日時開始入力欄および日時終了入力欄と、検索条件として入力された顔画像を表示する顔画像表示欄ＦＣＣと、検索結果としての乗員人数の計測結果表示欄ＨＣＣと、車両詳細情報表示欄ＶＣＣと、タイムライン表示欄ＴＭＬ１，ＴＭＬ２とを少なくとも含む。

タイムライン表示欄ＴＭＬ１は、検索結果画面ＷＤ８に対して指定されたいずれかの車両画像に対応する車両が車両撮影カメラにより検出された日時を時系列に示す。図１６Ｂの例では、選択された車両画像の車両は、「ＬＰＲ Ｃａｍｅｒａ」という名称を有する車両撮影カメラにより、「１２：２０：３０」～「１２：２０：３４」の間に検出されている。

タイムライン表示欄ＴＭＬ２は、検索結果画面ＷＤ８に対して指定されたいずれかの車両画像に対応する車両が車両撮影カメラにより検出された日時を時系列に示す。図１６Ｂの例では、選択された車両画像の車両は、「ＬＰＲ Ｃａｍｅｒａ ２」という名称を有する車両撮影カメラにより、「１２：２０：３０」～「１２：２０：３４」の間に検出されている。また、検索結果画面ＷＤ６へのオペレータＯＰ１の操作により、車両監視アプリは、図１２と同様の検索結果画面ＷＤ５を表示部９３に表示してよい。

次に、実施の形態１に係る車両監視システム１による、車内乗員の顔画像からナンバープレートを検索する一連の動作手順について、図１７を参照して説明する。図１７は、検索条件として入力された車内乗員の顔画像からナンバープレートを検索する一連の動作手順の一例を示すシーケンス図である。図１７の説明においても、車両監視システムの構成は図１Ａに示す車両監視システム１、車両撮影カメラの構成は車両撮影カメラ１０をそれぞれ例示する。図１７の説明の前提として、例えば図５Ａに示すように、映像蓄積解析サーバ５０は、ナンバープレート映像または車内顔映像の受信の度に、ナンバープレート映像または車内顔映像に基づく、ナンバープレート照合の処理結果、車種および車色の検出結果、顔照合の処理結果および人数の計測結果を取得し（Ｓｔ３４，Ｓｔ３７，Ｓｔ４０，Ｓｔ４３）、蓄積している（Ｓｔ４４）。

図１７において、映像蓄積解析サーバ５０は、オペレータＯＰ１の操作により入力された顔画像（例えば顔画像ＦＣＥ２）が検索条件として入力されると（Ｓｔ９１）、クライアント端末９０から送られる検索要求（顔画像ＦＣＥ２を含む）を受信する。映像蓄積解析サーバ５０（例えばプロセッサＰＲＣ１）は、検索要求の受信に応じて、顔画像ＦＣＥ２の照合処理の実行を指示するための顔照合要求を顔検出照合コア５３に送る（Ｓｔ９２）。顔検出照合コア５３は、顔画像ＦＣＥ２をデータベース５７に保持されている顔照合用リストと照合する（Ｓｔ９３）。顔検出照合コア５３は、顔照合の処理結果（例えば、スコア、年齢、性別、カメラＩＤ、カメラ位置情報、撮像時刻）のリストを映像蓄積解析サーバ５０に通知する（Ｓｔ９４）。なお、年齢および性別は、顔検出の処理において判別可能である。

映像蓄積解析サーバ５０は、ステップＳｔ９４で得られた処理結果に含まれるスコア、カメラＩＤおよび撮像時刻に基づいて、ステップＳｔ４４で蓄積されている各種処理の蓄積結果から対応する蓄積情報（例えば、ナンバープレート、車種車色、同乗者がいる場合の同乗者の顔画像、人数結果）を検索（抽出）する（Ｓｔ９５）。

映像蓄積解析サーバ５０は、ステップＳｔ９５で抽出された同乗者の顔画像と顔照合要求とを顔検出照合コア５３に送る（Ｓｔ９６）。顔検出照合コア５３は、その同乗者の顔画像をデータベース５７に保持されている顔照合用リストと照合する（Ｓｔ９７）。顔検出照合コア５３は、顔照合の処理結果（例えば、スコア、年齢、性別、カメラＩＤ、カメラ位置情報、撮像時刻のリスト）を映像蓄積解析サーバ５０に通知する（Ｓｔ９８）。

映像蓄積解析サーバ５０は、ステップＳｔ９５で抽出されたナンバープレートの照合処理の実行を指示するためのナンバー照合要求をナンバー検出照合コア５１に送る（Ｓｔ９９）。ナンバー検出照合コア５１は、ナンバープレートをデータベース５７に保持されているナンバー照合用リストと照合する（Ｓｔ１００）。ナンバー検出照合コア５１は、ナンバープレート照合の処理結果（例えば、ナンバープレート、カメラＩＤ、撮像時刻、車両登録情報（上述参照））を映像蓄積解析サーバ５０に通知する（Ｓｔ１０１）。

映像蓄積解析サーバ５０（例えばプロセッサＰＲＣ１）は、ステップＳｔ９４，Ｓｔ９８，Ｓｔ１０１のそれぞれで通知されたカメラＩＤおよび撮像時刻に紐付けられるスコアおよび蓄積結果をリスト化する（Ｓｔ１０２）。映像蓄積解析サーバ５０は、スコアを含む蓄積結果（例えば、ナンバー情報、車両登録情報、人数情報、同乗者の顔画像）の結果リストをクライアント端末９０に検索結果として送る（Ｓｔ１０３）。クライアント端末９０は、ステップＳｔ１０３で送られた検索結果を用いて、検索結果画面ＷＤ６（例えば図１４参照）を表示する（Ｓｔ１０４）。

以上により、実施の形態１に係る車両監視システム１は、少なくとも１台の車両撮影カメラ１０と、クライアント端末９０との間で通信可能に接続された映像蓄積解析サーバ５０と、を含む。車両撮影カメラ１０は、画角内に進入する車両のナンバーおよび乗員の顔を撮像可能であり、車両のナンバーおよび乗員の顔が映る撮像映像を映像蓄積解析サーバ５０に送信する。映像蓄積解析サーバ５０は、撮像映像に基づいて、ナンバーの解析結果と、車両の種類および色の解析結果と、乗員の顔の解析結果と、乗員の人数の解析結果とをそれぞれ取得して撮像映像の解析結果として蓄積する。また、映像蓄積解析サーバ５０は、ナンバーの解析結果と車両の種類および色の解析結果と乗員の顔の解析結果と乗員の人数の解析結果とを、車両の撮像映像のスナップショットとを対応付けてクライアント端末９０に送る。

これにより、車両監視システム１は、事件等を起こした容疑者が乗車している逃走車両の固有的特徴（例えば、車両のナンバープレート、車両の乗員の顔画像、車両の車種および車色、乗員の人数）を効率良く特定できる。従って、車両監視システム１は、逃走車両の固有的特徴（上述参照）から容疑者の外見および逃走車両の特徴を踏まえて容疑者の早急な特定を支援できるので、警察の捜査の利便性を向上できる。

また、映像蓄積解析サーバ５０は、捜査対象車両のナンバーが登録されたナンバー照合用リストを保持するデータベース５７を備え、クライアント端末９０から検索条件として入力されたナンバー情報を受信すると、ナンバー情報がナンバー照合用リストに登録されているか否かを照合する。映像蓄積解析サーバ５０は、ナンバー情報の照合結果と撮像映像の解析結果とを用いて、ナンバー情報に対応する車両の乗員の顔画像、車両の種類および色、乗員の人数を抽出してクライアント端末９０に表示させる。これにより、クライアント端末９０は、被写体としての車両のナンバープレートおよび車内乗員の顔を略同時に撮像可能な車両撮影カメラ１０を用いて、オペレータＯＰ１の操作によって入力されたナンバープレートの情報からそのナンバープレートの車両に乗車している乗員の顔画像をオペレータＯＰ１に提示できる。

また、映像蓄積解析サーバ５０は、車両の運転者および同乗者のそれぞれの顔画像を抽出してクライアント端末９０に表示させる。これにより、クライアント端末９０は、検索条件として入力されたナンバープレートの車両に乗車している乗員を運転者（例えば事件等の主犯）だけでなく助手席の同乗者（例えば事件等の共犯）を漏れなくオペレータＯＰ１に対して提示でき、捜査効率を向上できる。

また、映像蓄積解析サーバ５０は、捜査対象人物の顔画像および人物情報が登録された顔照合用リストをデータベース５７に保持し、ナンバー情報に対応する車両の乗員の顔画像が顔照合用リストに登録されている旨の照合結果に従って、顔画像に対応する乗員の人物情報をクライアント端末９０にポップアップ表示させる。これにより、クライアント端末９０は、検索条件として入力されたナンバープレートの車両の乗員が前科者等のブラックリストに登録されている犯罪者であることが特定された場合に、その旨を明示的にオペレータＯＰ１に対して提示できる。

また、映像蓄積解析サーバ５０は、捜査対象人物の顔画像および人物情報が登録された顔照合用リストを保持するデータベース５７を備え、クライアント端末９０から検索条件として入力された顔画像を受信すると、顔画像が顔照合用リストに登録されているか否かを照合する。映像蓄積解析サーバ５０は、顔画像の照合結果と撮像映像の解析結果とを用いて、顔画像に対応する車両のナンバー、車両の種類および色、乗員の人数を抽出してクライアント端末９０に表示させる。これにより、クライアント端末９０は、被写体としての車両のナンバープレートおよび車内乗員の顔を略同時に撮像可能な車両撮影カメラ１０を用いて、オペレータＯＰ１の操作によって入力された顔画像からその顔画像の人物が乗車している車両のナンバープレートをオペレータＯＰ１に提示できる。

また、映像蓄積解析サーバ５０は、顔画像に対応する車両の同乗者の顔画像が顔照合用リストに登録されているか否かを照合し、車両のナンバー、車両の種類および色、乗員の人数を含めてクライアント端末９０に表示させる。これにより、映像蓄積解析サーバ５０は、事件等の主犯（例えば運転者）と共犯（例えば同乗者）とが逃走中に運転を入れ替えた場合も考慮した上でナンバープレートの候補を広範に収集でき、容疑者グループ（主犯および共犯）の逃走車両のナンバープレートを漏れなく抽出できる。

また、映像蓄積解析サーバ５０は、捜査対象車両のナンバーが登録されたナンバー照合用リストを保持するデータベース５７を備え、車両のナンバーの検出結果がナンバー照合用リストに登録されているか否かを照合する。映像蓄積解析サーバ５０は、車両のナンバーの検出結果がナンバー照合用リストに登録されている場合、または車両の種類および色の解析結果が所定条件を満たす場合（例えば上述したヒットした場合）に、撮像映像に基づいて乗員の顔と乗員の人数とを解析する。これにより、オペレータＯＰ１は、映像蓄積解析サーバ５０において車両撮影カメラ１０の撮像映像に対する各種の解析等の処理結果がデータベース５７に蓄積されていることを把握でき、その内容もクライアント端末９０の表示部９３を介して視覚的に確認できる。

また、車両撮影カメラ１０は、捜査対象車両のナンバーが登録されたナンバー照合用リストを保持するデータベース（例えばメモリ１２）を備え、車両のナンバーの検出結果がナンバー照合用リストに登録されているか否かを照合する。映像蓄積解析サーバ５０は、照合の結果通知を車両撮影カメラ１０から受信した後、撮像映像に基づいて車両の種類および色を解析し、車両のナンバーの検出結果がナンバー照合用リストに登録されている場合、または車両の種類および色の解析結果が所定条件を満たす場合（例えば上述したヒットした場合）に、撮像映像に基づいて乗員の顔と乗員の人数とを解析する。これにより、クライアント端末９０を操作するオペレータＯＰ１は、映像蓄積解析サーバ５０において車両撮影カメラ１０の撮像映像に対する各種の解析等の処理結果がデータベース５７に蓄積されていることを把握でき、その内容もクライアント端末９０の表示部９３を介して視覚的に確認できる。また、図５Ａの動作手順に比べて、ナンバープレート照合の処理を車両撮影カメラ１０において実行できるので、車両撮影カメラ１０の撮像映像に対する各種処理を車両撮影カメラ１０および映像蓄積解析サーバ５０で分散できるので、映像蓄積解析サーバ５０の処理負荷の軽減が図られる。

また、車両撮影カメラ１０は、捜査対象車両のナンバーが登録されたナンバー照合用リストを保持するデータベース（例えばメモリ１２）を備え、車両のナンバーの検出結果がナンバー照合用リストに登録されているか否かを照合する。車両撮影カメラ１０は、撮像映像に基づいて車両の種類および色を解析し、車両のナンバーの検出結果がナンバー照合用リストに登録されている場合、または車両の種類および色の解析結果が所定条件を満たす場合（例えば上述したヒットした場合）に、撮像映像に基づいて乗員の顔と乗員の人数とを解析し、ナンバーの解析結果と車両の種類および色の解析結果と乗員の顔の解析結果と乗員の人数の解析結果とを映像蓄積解析サーバ５０に送信する。これにより、クライアント端末９０を操作するオペレータＯＰ１は、映像蓄積解析サーバ５０において車両撮影カメラ１０の撮像映像に対する各種の解析等の処理結果がデータベース５７に蓄積されていることを把握でき、その内容もクライアント端末９０の表示部９３を介して視覚的に確認できる。また、図５Ａおよび図５Ｂの動作手順に比べて、ナンバープレート照合、車種および車色の検出、顔照合、人数計測の各種の処理を車両撮影カメラ１０において実行できるので、高性能な車両撮影カメラ１０を使うことで、映像蓄積解析サーバ５０の処理負荷の軽減が著しく図ることができる。

また、車両撮影カメラ１０は、撮像映像に基づいて車両のナンバーを検出し、車両のナンバーを切り出したナンバー画像を映像蓄積解析サーバ５０に送り、撮像映像に基づいて車両の乗員の顔を検出し、乗員の顔を切り出した顔画像を映像蓄積解析サーバ５０に送る。映像蓄積解析サーバ５０は、捜査対象車両のナンバーが登録されたナンバー照合用リストを保持するデータベース５７を備え、ナンバー画像の受信に応じて、ナンバー画像がナンバー照合用リストに登録されているか否かを照合するとともに、撮像映像に基づいて車両の種類および色と乗員の人数とを解析し、顔画像の受信に応じて、撮像映像に基づいて乗員の顔を解析する。これにより、クライアント端末９０を操作するオペレータＯＰ１は、映像蓄積解析サーバ５０において車両撮影カメラ１０の撮像映像に対する各種の解析等の処理結果がデータベース５７に蓄積されていることを把握でき、その内容もクライアント端末９０の表示部９３を介して視覚的に確認できる。また、ナンバー照合リスト，顔照合リストのそれぞれとの照合処理の対象となるナンバープレート画像，顔画像はそれぞれ撮像映像から該当するナンバープレート，顔だけが切り出されて生成されるので、ナンバープレート照合および顔照合の処理負荷の軽減が図られる。

また、実施の形態１に係る車両監視システム１では、車両撮影カメラ１０は、画角内に進入する車両のナンバーの撮像に適する画像パラメータを有する第１撮像条件と、車両の乗員の顔の撮像に適する画像パラメータを有する第２撮像条件とを切り替えながら撮像する。車両撮影カメラ１０は、第１撮像条件下での第１撮像映像（例えばナンバープレート映像）、第２撮像条件下での第２撮像映像（例えば車内顔映像）を映像蓄積解析サーバ５０に送信する。映像蓄積解析サーバ５０は、第１撮像映像および第２撮像映像に基づいて、クライアント端末９０において再生可能な第１撮像映像の再生画面および第２撮像映像の再生画面を並べてクライアント端末９０に表示させる（例えば図８あるいは図９参照）。

これにより、車両監視システム１は、車両撮影カメラ１０により略同時刻に撮像されたナンバープレート映像の動画再生画面ＭＶＬＰ１と車内顔映像の動画再生画面ＭＶＦＣ１とをクライアント端末９０に表示させるので、事件等を起こした容疑者が乗車している逃走車両の固有的特徴（例えば、車両のナンバープレート、車両の乗員の顔画像、車両の車種および車色、乗員の人数）の警官による早期かつ視覚的な特定を支援できる。従って、車両監視システム１は、警察の捜査の利便性を向上できる。

また、映像蓄積解析サーバ５０は、クライアント端末９０において再生および一時停止の操作が可能な第１撮像映像の再生画面および第２撮像映像の再生画面を並べてクライアント端末９０に表示させる。これにより、オペレータＯＰ１は、クライアント端末９０への操作により、ナンバープレート映像あるいは車内顔映像、またはその両方の動画再生中に一時停止を行えて、オペレータＯＰ１が気になる瞬間を止めて詳細を確認できる。

また、映像蓄積解析サーバ５０は、第１撮像映像に基づいて切り出されたナンバーの切出画像を含むナンバー解析結果と、第１撮像映像のスナップショットとを更にクライアント端末９０に表示させる。これにより、オペレータＯＰ１は、ナンバープレートの詳細を一目で確認可能となり、容疑者の逃走車両の情報を早急に把握でき、捜査効率を向上できる。

また、第１撮像条件の画像パラメータは、第１基準値（既定値）より短い露光時間、あるいは第２基準値より小さいゲイン値である。第２撮像条件の画像パラメータは、第１基準値（既定値）より長い露光時間、あるいは第２基準値より大きいゲイン値である。これにより、車両撮影カメラ１０は、第１撮像条件の画像パラメータを用いることで、ナンバープレートの特性（例えば反射し易い材質が使用）に適合した第１撮像条件により、高精度なナンバープレート映像を撮像できる。同様に、車両撮影カメラ１０は、第２撮像条件の画像パラメータを用いることで、車内顔映像の特性（例えばフロントガラス越しの乗員の顔）に適合した第２撮像条件により、高精度な車内顔映像を撮像できる。

また、車両撮影カメラ１０は、周囲の明るさを検知可能な照度センサＳ１と周囲にＩＲ光を照射する夜間用短波長照明１６とを備え、照度センサＳ１の検知結果に基づいて、動作モードを昼モードあるいは夜モードに切り替える。車両撮影カメラ１０は、夜モードの間、第３基準値（既定値）より弱い強度のＩＲ光を夜間用短波長照明１６から照射するととともに、第３基準値（既定値）より強い強度のＩＲ光を夜間用短波長照明１６から照射する。これにより、たとえ夜中の時間帯で周囲が暗くても車両内の乗員（例えば運転者）の顔が鮮明に映し出されることになり、オペレータＯＰ１の乗員の顔の早期認識を効率的に支援できる。一方で、動画再生画面ＭＶＬＰ２でのナンバープレート映像の再生により、たとえ夜中の時間帯で周囲が暗くても車両のナンバープレートが鮮明に映し出されることになり、オペレータＯＰ１のナンバープレートの早期認識を効率的に支援できる。

また、映像蓄積解析サーバ５０は、第１撮像映像の再生画面および第２撮像映像の再生画面が表示されたクライアント端末９０のユーザ操作に応じて、第１撮像条件あるいは第２撮像条件の画像パラメータの更新指示を受信すると、画像パラメータの更新指示を車両撮影カメラ１０に送る。車両撮影カメラ１０は、画像パラメータの更新指示に応じて、対応する画像パラメータを更新する。これにより、車両撮影カメラ１０は、フレームごとに車内顔画像用の画像パラメータとナンバープレート画像用の画像パラメータとを切り替えて、車内の乗員の顔の撮像に適した画像パラメータの下で撮像された車内顔画像を生成でき、ナンバープレートの撮像に適した画像パラメータの下で撮像されたナンバープレート画像を生成できる。

また、映像蓄積解析サーバ５０は、車両撮影カメラ１０により略同時刻（同時刻も含む）に撮像された第１撮像映像および第２撮像映像をクライアント端末９０において再生させる。これにより、動画再生画面ＭＶＦＣ１での車内顔映像の再生により、たとえ昼間であろうが夜間であろうが、車両内の乗員（例えば運転者）の顔が鮮明に映し出されることになり、オペレータＯＰ１の乗員の顔の早期認識を効率的に支援できる。一方で、動画再生画面ＭＶＬＰ１でのナンバープレート映像の再生により、たとえ昼間であろうが夜間であろうが車両のナンバープレートが鮮明に映し出されることになり、オペレータＯＰ１のナンバープレートの早期認識を効率的に支援できる。

以上、図面を参照しながら各種の実施の形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例、修正例、置換例、付加例、削除例、均等例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。また、発明の趣旨を逸脱しない範囲において、上述した各種の実施の形態における各構成要素を任意に組み合わせてもよい。

なお、上述した実施の形態１では、車両撮影カメラ１０の撮像映像における検知対象物が車両であることを例示したが、検知対象物は車両に限定されず、その他の物体（例えば、車両等の移動体）でもよい。その他の物体は、例えば、事件等を引き起こした被疑者等の人物により操作されるドローン等の飛行物体でもよい。

本開示は、事件等を起こした容疑者が乗車している逃走車両の固有的特徴の警官による早期かつ視覚的な特定を支援し、警察の捜査の利便性を向上する車両監視システムおよび車両監視方法として有用である。

１、１Ａ 車両監視システム
１０、１０Ａ、１０Ｂ 車両撮影カメラ
１１、ＰＲＣ１ プロセッサ
１２、５５、９２ メモリ
１３、５６、９１ 通信部
１４ 撮像素子
１５ 照明ドライバ
１６ 夜間用短波長照明
１７ レンズブロック
１８ レンズドライバ
１９ レンズ内フィルタ切替モジュール
２０ レンズ内フィルタ切替ドライバ
２１ 前面フィルタ切替モジュール
２２ 前面フィルタ切替ドライバ
５０ 映像蓄積解析サーバ
５１ ナンバー検出照合コア
５２ 車種車色検出コア
５３ 顔検出照合コア
５４ 乗員人数計測コア
５１Ａ ナンバー検出照合サーバ
５２Ａ 車種車色検出サーバ
５３Ａ 顔検出照合サーバ
５４Ａ 乗員人数計測サーバ
５７ データベース
９０ クライアント端末
９３ 表示部
ＮＷ１ ネットワーク
Ｓ１ 照度センサ

Claims (9)

1. 少なくとも１台のカメラと、クライアント端末との間で通信可能に接続されたサーバと、を含み、
   前記カメラは、
   画角内に進入する車両のナンバーの撮像に適する画像パラメータを有する第１撮像条件と、前記車両の乗員の顔の撮像に適する画像パラメータを有する第２撮像条件とを切り替えながら撮像し、前記第１撮像条件下での第１撮像映像、前記第２撮像条件下での第２撮像映像を前記サーバに送信し、
   前記第１撮像映像から前記車両のナンバーを検出する第１検出部と前記第２撮像映像から前記車両の乗員の顔を検出する第２検出部とを有し、
   前記第１検出部により検出された前記車両のナンバーの情報、および前記第２検出部により検出された前記車両の乗員の顔の情報を前記サーバに送信し、
   前記サーバは、
   前記カメラの前記第１検出部により前記第１撮像映像から検出された前記車両のナンバー、および前記カメラの前記第２検出部により前記第２撮像映像から検出された前記車両の乗員の顔に基づいて、前記クライアント端末において再生可能であって前記第１検出部により検出された前記車両のナンバーを表示する前記第１撮像映像の再生画面と前記クライアント端末において再生可能であって前記第２検出部により検出された前記車両の乗員の顔を表示する前記第２撮像映像の再生画面とを並べて前記クライアント端末に表示させ、
   前記第１撮像映像の再生画面および前記第２撮像映像の再生画面に続けて、前記カメラにより過去に撮像された画像のうち前記車両のナンバーまたは前記車両の乗員の顔画像が登場する画像の検索結果一覧を前記クライアント端末に表示させる、
   車両監視システム。
2. 前記サーバは、
   前記クライアント端末において再生および一時停止の操作が可能な前記第１撮像映像の再生画面および前記第２撮像映像の再生画面を並べて前記クライアント端末に表示させる、
   請求項１に記載の車両監視システム。
3. 前記サーバは、
   前記第１撮像映像に基づいて切り出された前記ナンバーの切出画像を含むナンバー解析結果と、前記第１撮像映像のスナップショットとを更に前記クライアント端末に表示させる、
   請求項１に記載の車両監視システム。
4. 前記第１撮像条件の画像パラメータは、第１基準値より短い露光時間、あるいは第２基準値より小さいゲイン値であり、
   前記第２撮像条件の画像パラメータは、前記第１基準値より長い露光時間、あるいは前記第２基準値より大きいゲイン値である、
   請求項１に記載の車両監視システム。
5. 前記カメラは、
   周囲の明るさを検知可能なセンサと前記周囲にＩＲ光を照射するＩＲ照明部とを備え、前記センサの検知結果に基づいて、動作モードを昼モードあるいは夜モードに切り替え、
   前記夜モードの間、第３基準値より弱い強度のＩＲ光を前記ＩＲ照明部から照射するととともに、前記第３基準値より強い強度のＩＲ光を前記ＩＲ照明部から照射する、
   請求項１に記載の車両監視システム。
6. 前記サーバは、
   前記第１撮像映像の再生画面および前記第２撮像映像の再生画面が表示された前記クライアント端末のユーザ操作に応じて、前記第１撮像条件あるいは前記第２撮像条件の画像パラメータの更新指示を受信すると、前記画像パラメータの更新指示を前記カメラに送り、
   前記カメラは、
   前記画像パラメータの更新指示に応じて、対応する画像パラメータを更新する、
   請求項１に記載の車両監視システム。
7. 前記サーバは、
   前記カメラにより同時刻に撮像された前記第１撮像映像および前記第２撮像映像を前記クライアント端末において再生させる、
   請求項１に記載の車両監視システム。
8. 前記サーバは、
   前記クライアント端末のユーザ操作により入力された車両のナンバーまたは車両の乗員の顔画像に応じて、前記カメラにより撮像された過去の撮像映像を用いて前記車両のナンバーまたは前記車両の乗員の顔画像が登場する画像を検索し、当該検索の結果の一覧を前記クライアント端末に表示させる、
   請求項１に記載の車両監視システム。
9. 少なくとも１台のカメラと、クライアント端末との間で通信可能に接続されたサーバと、を含む車両監視システムにより実行される車両監視方法であって、
   前記カメラは、
   画角内に進入する車両のナンバーの撮像に適する画像パラメータを有する第１撮像条件と、前記車両の乗員の顔の撮像に適する画像パラメータを有する第２撮像条件とを切り替えながら撮像し、前記第１撮像条件下での第１撮像映像、前記第２撮像条件下での第２撮像映像を前記サーバに送信し、
   前記第１撮像映像から前記車両のナンバーを検出する第１検出部と前記第２撮像映像から前記車両の乗員の顔を検出する第２検出部とを有し、
   前記第１検出部により検出された前記車両のナンバーの情報、および前記第２検出部により検出された前記車両の乗員の顔の情報を前記サーバに送信し、
   前記サーバは、
   前記カメラの前記第１検出部により前記第１撮像映像から検出された前記車両のナンバー、および前記カメラの前記第２検出部により前記第２撮像映像から検出された前記車両の乗員の顔に基づいて、前記クライアント端末において再生可能であって前記第１検出部により検出された前記車両のナンバーを表示する前記第１撮像映像の再生画面と前記クライアント端末において再生可能であって前記第２検出部により検出された前記車両の乗員の顔を表示する前記第２撮像映像の再生画面とを並べて前記クライアント端末に表示させ、
   前記第１撮像映像の再生画面および前記第２撮像映像の再生画面に続けて、前記カメラにより過去に撮像された画像のうち前記車両のナンバーまたは前記車両の乗員の顔画像が登場する画像の検索結果一覧を前記クライアント端末に表示させる、
   車両監視方法。

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