TWI600564B - 載具資訊之視覺圖案預警系統 - Google Patents

Description

載具資訊之視覺圖案預警系統

本發明係一種載具的預警系統，尤指利用視覺圖案作為載具資訊的安全分級的預警系統。

載具例如車輛，其健康管理猶如身體健康檢查，且對於安全之為並不亞於疾病，一輛不安全的車輛行駛於道路上，猶如一顆不定時炸彈，不知何時引爆且危及周遭人員生命財產安全。

車輛安全檢查涉及各相關法規所規範與載具例如汽機車安全檢查項目有關的標準或參考數據，一般使用者並不會對這些規範的標準或數據的安全程度理解，因此主動通知使用者，並讓其透過視覺理解目前使用的載具中的各項零件的狀態係為本領域者所要努力的方向。

本發明之一目的係提供一種依據零件的預測消耗數據判定該零件的現況，並分別以不同的視覺圖案呈現之載具資訊之視覺圖案預警系統。

本發明另一目的係提供一種當零件的預測消耗數據的消耗等級被關聯到危險視覺圖案，則發送訊息通知該危險零件的載具的用戶端。

為達上述目的，本發明係提供一種載具資訊之視覺圖案預警系統，係包括：一載具資料庫，儲存有至少一載具之資訊包括一載具基本資料、一維修保養記錄、一零件資訊，該維修保養記錄包括至少一維修保養日期及該筆保養日期的里程數及至少一零件量測數據，該零件資訊包括至少一零件的消 耗等級參數；一零件消耗預測單元，連接並掃瞄該載具資料庫並取得至少一載具的複數筆維修保養記錄，並從該等維修保養記錄中最接近一掃瞄日的至少複數筆維修保養日期及至少一零件在該等維修保養日期所量測的數據計算該零件的每天消耗數據，並從該每天消耗數據計算在掃瞄日時的預測消耗數據存回該載具資料庫中；一視覺圖案單元，連接該載具資料庫以取得該零件的預測消耗數據，並將預測消耗數據與該零件資訊的零件消耗等級參數比對，以判定該預測消耗數據的消耗等級，並根據該消耗等級關聯或顯示至少一安全視覺圖案、一警戒視覺圖案及一危險視覺圖案，且產生一關聯或顯示該危險視覺圖案的危險資訊；一通知單元，連接該載具資料庫，取得該危險資訊，並根據該危險資訊並發送一通知訊息。

在一實施，該載具資訊之視覺圖案預警系統，更包括：一檢修記錄單元，連接該載具資料庫，以偵測只有一筆檢修記錄的載具，然後取得該載具的基本資訊及該筆檢修記錄日期，將該檢修記錄日期加上一預設週期推算出一預測保養日期；一里程預測單元，係連接並掃瞄該載具資料庫，以取得至少一載具的複數筆維修保養記錄，並從該等維修保養記錄中最接近一掃瞄日的至少複數筆維修保養日期及該維修保養日的里程去計算該載具每日平均行車里程且存回該載具資料庫中；一保養預測單元，具有一預設維修里程參數，且連接該載具資料庫以取得該每日平均行車里程，並根據該預設維修里程參數及該每日平均行車里程及該維修保養記錄計算出一預測保養天數存回該載具資料庫。

在一實施，載具資訊之視覺圖案預警系統更包括：一網路服務單元連接並 讀取該載具資料庫，用以線上查詢該載具之維修與保養記錄，及顯示每一零件被判定的安全視覺圖案或警戒視覺圖案或危險視覺圖案。

在一實施，該視覺圖案單元包括一零件等級模組及一視覺圖案模組，該零件等級模組係取得該至少一零件的預測消耗數據，並將該預測消耗數據與該零件資訊的零件等級參數比對，以判定該預測消耗數據的等級為安全等級、警戒等級或危險等級其中任一；該視覺圖案模組包括該至少一安全視覺圖案、一警戒視覺圖案及一危險視覺圖案。

在一實施，該安全視覺圖案、警戒視覺圖案及危險視覺圖案分別為綠、黃及紅色燈號視覺圖案。

10‧‧‧系統

11‧‧‧載具資料庫

12‧‧‧檢修記錄單元

13‧‧‧里程預測單元

14‧‧‧保養預測單元

15‧‧‧零件消耗預測單元

16‧‧‧視覺圖案單元

161‧‧‧零件等級模組

162‧‧‧視覺圖案模組

17‧‧‧通知單元

18‧‧‧網路服務單元

21‧‧‧維修保養端

22‧‧‧用戶端

31‧‧‧網際網路

GL‧‧‧安全視覺圖案

YL‧‧‧警戒視覺圖案

RL‧‧‧危險視覺圖案

第1圖 係為本發明之系統跟維修保養端及用戶端連結之示意圖；第2圖 係為本發明之系統針對一零件的判定結果關聯或顯示不同的視覺圖案；第3圖 係為本發明系統之方塊示意圖；第4圖 係為本發明視覺圖案單元之方塊示意圖；第5圖 係為本發明在用戶端的顯示介面上顯示之示意圖。

本發明之上述目的及其結構與功能上的特性，將依據所附圖式之較佳實施例予以說明。

本發明所述的載具包括汽車或機車或飛機或船等等，以下實施雖以車輛作為說明，但不局限於此。本發明所述的公式內運算符號「+」、「-」、「×」、「/」係分別表示加、減、乘、除運算。本發明所述的日期以「年/月/日」表示。

第1圖係為本發明之系統跟維修保養端及用戶端連結之示意圖；第2圖係為本發明之系統針對一零件的判定結果關聯或顯示不同的視覺圖案。如圖所示本發明之系統10通過網際網路31被維修保養端21及用戶端22連接。其中系統10例如為一伺服器，維修保養端21例如為車輛保修廠，用戶端22例如為車輛使用者的電子設備例如平板電腦或手機。維修保養端21對於一車輛完成維修保養後會將該車輛的各零件數據或狀況輸入系統10內儲存，因此系統10內將累積一車輛歷來的維修保養記錄包括一次或數次，當系統10定期掃瞄該維修保養記錄後，會根據一車輛的每一次維修保養記錄推算該車輛的零件在掃瞄日時的使用或消耗磨損狀況，並以不同的視覺圖案，例如安全視覺圖案、警戒視覺圖案及危險視覺圖案來表示每一零件的目前預測狀況。

請繼續參考第3圖係為本發明系統之方塊示意圖；第4圖係為本發明視覺圖案單元之方塊示意圖。，如圖所示且一併輔助參考前述第1至2圖，系統10包括一載具資料庫11、一檢修記錄單元12、一里程預測單元13、一保養預測單元14、一零件消耗預測單元15、一視覺圖案單元16、一通知單元17及一網路服務單元18。

該載具資料庫11儲存有至少一載具(例如車輛)之資訊包括一載具基本資料、一維修保養記錄、一零件資訊。其中該零件資訊包括至少一零件的一生命週期(例如新更換零件的使用里程數及/或天數)參數及一零件等級參數，該零件等級參數預先設定一零件的一安全等級參數、一警戒等級參數及一危險等級參數。該載具基本資料及該維修保養記錄係由該維修保養端 21提供儲存。

該檢修記錄單元12連接該載具資料庫11，係定期(例如每週一)掃瞄載具資料庫11內的每一載具的維修保養記錄，偵測只有一筆檢修記錄的載具，然後取得該載具的基本資訊及該筆檢修記錄日期，將該檢修記錄日期加上一預設週期例如3個月，推算出一預測保養日期存回該載具資料庫。

該里程預測單元13係定期掃瞄該載具資料庫11的每一載具的維修保養記錄，偵測有複數筆(即兩筆或大於兩筆)的檢修記錄的載具，從該載具的複數筆維修保養記錄中取得每一筆維修保養日期及該筆保養日期的里程數，並從接近掃瞄日的多筆維修保養日期及每筆的維修里程數計算該載具的每日平均里程數回存到載具資料庫中。其中最接近掃瞄日的維修保養日期及里程數被里程預測單元13定義為倒數第1筆維修保養日及倒數第1筆里程數，離掃瞄日越遠的維修保養日期及里程數被里程預測單元13定義為倒數第n筆維修保養日及倒數第n筆里程數，其中n表示維修保養次數，且大於等於2，在本實施n較佳為5。然後里程預測單元13根據一計算公式為：(倒數第1筆里程數-倒數第n筆里程數)/(倒數第1筆維修保養日-倒數第n筆維修保養日)，得到該載具每日平均行車里程數存回該載具資料庫11。

再者，若單一載具的維修筆數增多，該里程預測單元13能從更多筆維修保養日期及其里程數推算出該載具更準確的每日平均行車里程數。

例如：里程預測單元13在2014/12/23掃瞄載具資料庫的A載具的檢驗日期有五筆，其中第一筆維修保養日為2014/5/20，里程數為89471；第五筆維修保養日為2014/10/23，里程數為96335。第五筆維修保養記錄的日期距離本次 掃瞄日最近，因此定義為倒數第1筆維修保養日及倒數第1筆里程數；第一筆維修保養記錄的日期距離本次掃瞄日最遠，因此定義為倒數第5筆修保養日及倒數第5筆里程數。里程預測單元13將這兩筆的日期及里程數透過上述的計算公式：(96335-89471)/156=44，44公里為A載具的每日平均行車里程數。

該保養預測單元14，具有一預設維修里程數參數，且連接該載具資料庫11以取得每一載具的每日平均行車里程，並以一公式：預設保養維修里程數參數/每日平均里程數，推算出預測維修保養天數，該預設維修里程數參數在本實施例如為5000公里，但不限於此，其可以根據每一載具的新舊程度或使用者的需求設定。該保養預測單元14繼續根據一公式為：倒數第1筆維修保養日+預設維修保養天數，推算出一預測保養日期存回載具資料庫。例如：保養預測單元14從該載具資料庫11取得A載具的每日平均里程數為44公里。以上述公式：5000/44=114，其中推算出的114天為預測維修保養天數。再以另一公式：2014/10/23+114天=2015/2/14，其中推算出的2015/2/14為預測保養日期。

零件消耗預測單元15係連接該載具資料庫11，以掃瞄每一載具的維修保養記錄，偵測有複數筆(即兩筆或大於兩筆)的檢修記錄的載具，從該載具的複數筆維修保養記錄中取得每一筆維修保養日期及該筆維修保養日期的至少一零件量測數據，並從接近掃瞄日的多筆維修保養日期及至少一零件在各筆維修保養日期所量測的數據透過一公式推算該零件的每天消耗數據。零件消耗預測單元15繼續從該每天消耗數據透過另一公式推算在掃瞄 日時該零件的預測消耗數據存回載具資料庫11中。其中最接近掃瞄日的維修保養日期及其零件的量測數據被零件消耗預測單元15定義為倒數第1筆維修保養日及倒數第1筆量測數據，離掃瞄日越遠的維修保養日期及量測數據被零件消耗預測單元15定義為倒數第n筆維修保養日及倒數第n筆量測數據，其中n表示維修保養次數，且大於等於2，在本實施較佳為5。然後零件消耗預測單元15根據一計算公式為：(倒數第n筆量測數據-倒數第1筆量測數據)/(倒數第1筆維修保養日-倒數第n筆維修保養日)，推算至少一零件的每天消耗數據。再根據另一計算公式為：倒數第n筆量測數據-(每天消耗數據×(掃瞄日-倒數第1筆維修保養日))，推算在掃瞄日時該零件的預測消耗數據，並將該預測消耗數據存回載具資料庫中。

再者，隨著載具的維修筆數增多，該零件消耗預測單元15能從更多筆維修保養日期及其至少一零件的量測數據去得到更準確的預測消耗數據。

例如：零件消耗預測單元15在2014/12/23掃瞄載具資料庫的A載具的檢驗日期有五筆，其中第一筆維修保養日為2014/5/20，四個輪胎所量測到的深度分別為左前胎紋深度7.4mm，右前胎紋深度8.82mm，左後胎紋深度8.51mm，右後胎紋深度7.32mm；第五筆維修保養日為2014/10/23，四個輪胎所量測到的深度分別為左前胎紋深度4.66mm，右前胎紋深度4.33mm，左後胎紋深度3.42mm，右後胎紋深度5.03mm。第五筆維修保養記錄的日期距離本次掃瞄日最近，定義為倒數第1筆維修保養日及倒數第1筆量測數據；第一筆維修保養記錄的日期距離本次掃瞄日最遠，定義為倒數第5筆修保養日及倒數第5筆量測數據。零件消耗預測單元15將這兩筆的日期及各輪胎量 測數據透過上述的計算公式推算各輪胎的每天消耗數據如下：

左前輪胎為：(7.4-4.66)/(2014/10/23-2014/5/20)=0.017mm。

右前輪胎為：(8.82-4.33)/156=0.025mm。

左後輪胎為：(8.51-3.42)/156=0.032mm。

右後輪胎為：(7.32-5.03)/156=0.014mm。

零件消耗預測單元15將上面推算出的各輪胎每天消耗數據代入另一公式推算在掃瞄日時各輪胎的預測消耗數據如下：

左前輪胎為：4.66-(0.017×(2014/12/23-2014/10/23))=3.64mm。

右前輪胎為：4.33-(0.025×60)=2.83mm。

左後輪胎為：3.42-(0.032×60)=1.5mm。

右後輪胎為：5.03-(0.014×60)=4.19mm。

得到上面各輪胎的預測消耗數據後，零件消耗預測單元15將該等預測消耗數據存回載具資料庫11內。

該視覺圖案單元16係連接該載具資料庫11，且包括一零件等級模組161及一視覺圖案模組162，該零件等級模組161係從該載具資料庫11取得該至少一零件的預測消耗數據，並將該預測消耗數據與該零件資訊的零件等級參數比對，以判定該預測消耗數據的等級為一安全等級、一警戒等級或危險等級。該視覺圖案模組162包括至少一安全視覺圖案GL、一警戒視覺圖案YL及一危險視覺圖案RL，這三種視覺圖案不同且例如為綠、黃及紅色燈號視覺圖案。視覺圖案模組162根據該預測消耗數據的判定等級去關聯或顯示該安全視覺圖案GL、該警戒視覺圖案YL及該危險視覺圖案RL，並且產生一 關聯或顯示該危險視覺圖案的危險資訊。例如：若該預測消耗數據被判定為安全等級則關聯或顯示綠色燈號圖案；若該預測消耗數據被判定為警戒等級則關聯或顯示黃色燈號圖案；若該預測消耗數據被判定為危險等級則關聯或顯示紅色燈號圖案，並產生一關聯或顯示該紅色燈號圖案的危險資訊存回該載具資料庫11。

例如：載具資料庫11內儲存的零件資訊的零件等級參數針對輪胎的等級參數預先設定為安全等級參數為大於等於3mm、警戒等級參數為小於3mm且大於等於1.6mm、危險等級參數為小於1.6mm。視覺圖案單元16的零件等級模組161取得上述各輪胎的預測消耗數據，其中左前輪胎的預測消耗數據為3.64mm；右前輪胎的預測消耗數據為2.83mm；左後輪胎的預測消耗數據為1.5mm；右後輪胎的預測消耗數據為4.19mm，然後將這些預測消耗數據跟輪胎的等級參數比對，其中比對結果為：左前輪胎的預測消耗數據為3.64mm大於參數3mm，零件等級模組161判定為安全等級；右前輪胎的預測消耗數據為2.83mm小於3mm且大於等於1.6mm，零件等級模組161判定為警戒等級；左後輪胎的預測消耗數據為1.5mm小於1.6mm，零件等級模組161判定為危險等級；右後輪胎的預測消耗數據為4.19mm大於3mm，零件等級模組161判定為安全等級。

然後視覺圖案模組162根據這些被判定的等級顯示該左前輪胎為綠色燈號 圖案，該右前輪胎為黃色燈號圖案，左後輪胎為紅色燈號圖案，右後輪胎為綠色燈號圖案。

該通知單元17連接該載具資料庫11以取得該危險資訊並根據該危險資訊發送一通知訊息給危險資訊上的用戶端，該通知訊息例如簡訊或Email或即時通訊(如Line)等。

該網路服務單元18係連接並讀取該載具資料庫11，以供線上查詢載具之維修與保養記錄並顯示該零件的預測消耗數據的等級的各種視覺圖案。實際上該用戶端22係藉由瀏覽器或者應用軟體(APP)透過網際網路31連結到系統10的網路服務單元18，並從用戶端22的一顯示介面看到至少一零件的目前顯示的視覺圖案，以從該視覺圖案所代表的意思得知該零件目前被判定的等級。例如第1、3及5圖所示，用戶端22通過網際網路31連結到系統10的網路服務單元18，然後登陸個人帳號密碼後，網路服務單元18顯示出該個人帳號的車輛的清單(如第5圖)，清單中表示車輛的左前輪胎的胎紋深度為安全視覺圖案GL(例如綠色燈號圖案)，右前輪胎的胎紋深度為警戒視覺圖案YL(例如黃色燈號圖案)，左後輪胎的胎紋深度為危險視覺圖案RL(例如紅色燈號圖案)，右後輪胎的的胎紋深度為安全視覺圖案GL(例如綠色燈號圖案)。

惟以上所述者，僅係本發明之較佳可行之實施例而已，舉凡利用本發明上述之方法、形狀、構造、裝置所為之變化，皆應包含於本案之權利範圍內。

10‧‧‧系統

11‧‧‧載具資料庫

12‧‧‧檢修記錄單元

13‧‧‧里程預測單元

14‧‧‧保養預測單元

15‧‧‧零件消耗預測單元

16‧‧‧視覺圖案單元

17‧‧‧通知單元

18‧‧‧網路服務單元

Claims (5)

1. 一種載具資訊之視覺圖案預警系統，係包括：一載具資料庫，儲存有至少一載具之資訊包括一載具基本資料、一維修保養記錄、一零件資訊，該維修保養記錄包括至少一維修保養日期及該筆保養日期的里程數及至少一零件量測數據，該零件資訊包括至少一零件的消耗等級參數；一零件消耗預測單元，連接並掃瞄該載具資料庫並取得至少一載具的複數筆維修保養記錄，並從該等維修保養記錄中最接近一掃瞄日的至少複數筆維修保養日期及至少一零件在該等維修保養日期所量測的數據計算該零件的每天消耗數據，並從該每天消耗數據計算在掃瞄日時的預測消耗數據存回該載具資料庫中；一視覺圖案單元，連接該載具資料庫以取得該零件的預測消耗數據，並將預測消耗數據與該零件資訊的零件消耗等級參數比對，以判定該預測消耗數據的消耗等級，並根據該消耗等級關聯或顯示至少一安全視覺圖案、一警戒視覺圖案及一危險視覺圖案，且產生一關聯或顯示該危險視覺圖案的危險資訊；一通知單元，連接該載具資料庫，取得該危險資訊，並根據該危險資訊並發送一通知訊息。
2. 如請求項1所述之載具資訊之視覺圖案預警系統，更包括： 一檢修記錄單元，連接該載具資料庫，以偵測只有一筆檢修記錄的載具，然後取得該載具的基本資訊及該筆檢修記錄日期，將該檢修記錄日期加上一預設週期推算出一預測保養日期；一里程預測單元，係連接並掃瞄該載具資料庫，以取得至少一載具的複數筆維修保養記錄，並從該等維修保養記錄中最接近一掃瞄日的至少複數筆維修保養日期及該維修保養日的里程去計算該載具每日平均行車里程且存回該載具資料庫中；一保養預測單元，具有一預設維修里程參數，且連接該載具資料庫以取得該每日平均行車里程，並根據該預設維修里程參數及該每日平均行車里程及該維修保養記錄計算出一預測保養天數存回該載具資料庫。
3. 如請求項1所述之載具資訊之視覺圖案預警系統，更包括：一網路服務單元連接並讀取該載具資料庫，用以線上查詢該載具之維修與保養記錄，及顯示每一零件被判定的安全視覺圖案或警戒視覺圖案或危險視覺圖案。
4. 如請求項1所述之載具資訊之視覺圖案預警系統，其中該視覺圖案單元包括一零件等級模組及一視覺圖案模組，該零件等級模組係取得該至少一零件的預測消耗數據，並將該預測消耗數據與該零件資訊的零件等級參數比對，以判定該預測消耗數據的等級為一安全等級、一警戒等級或危險等級其中任一；該視覺圖案模組包括該至少一安全視覺圖案、一警戒視覺圖案及一危險視覺圖 案，且根據該預測消耗數據的等級的判定去關聯或顯示該安全視覺圖案、該警戒視覺圖案及該危險視覺圖案，且產生該關聯或顯示該危險視覺圖案的危險資訊。
5. 如請求項1所述之載具資訊之視覺圖案預警系統，其中該安全視覺圖案、警戒視覺圖案及危險視覺圖案分別為綠、黃及紅色燈號視覺圖案。