TWI788173B - 車輛車隊管理系統 - Google Patents

Abstract

一種車輛車隊管理系統，包括一邊緣設備和一雲端設備，該邊緣設備設置於一車輛上，包括一運算模組、一接近事件偵測模組、一事件後偵測模組、一影像擷取模組、一GPS模組以及一移動狀態模組，該雲端設備通訊連接至該邊緣設備，該雲端設備包括一駕駛行為分析模組及一資料庫，該接近事件偵測模組判斷該車輛滿足該接近事件條件時，發出一接近事件警示給該車輛的一駕駛人，該事件後偵測模組判斷該車輛符合該事件後條件時，判定發生一違規事件，該駕駛行為分析模組根據該接近事件、該違規事件及一駕駛紀錄資訊產生評估該駕駛人的一安全性的一資訊。

Description

車輛車隊管理系統

本發明是關於一種車輛車隊管理系統，且特別關於一種能事前針對危險駕駛偵測和警示且有效評估駕駛人行為的車輛車隊管理系統。

車輛車隊管理廣泛應用在如行駛於道路上的汽車或卡車之車輛或是行駛在特定場域內陸地載具(如鏟車(forklift trucks)或拖板車(pallet trucks)等)，現有的系統和方法大多聚焦在利用定位管理車輛的行駛路線以及對獲取的圖像進行分析等，從而對車輛及/或駕駛進行管理。

例如中國發明專利公開第CN112802344A號、美國發明公告第US10643477B2號、公開第US20140114502A1號、公告第US10671869B2號以及公告第US10719725B2號等。

然而，在現有技術中，並無法對於危險駕駛行為或是違規行為進行偵測或判斷，因而會增加事故發生的風險。對於車隊管理者來說，如果要有效地進行管控，必須時時刻刻地監看車輛上的行車紀錄器並進行判斷，如此將耗費大量的人力及金錢成本，且在執行上有極高的難度。因此，現有車輛車隊管理系統有待改進之處。

本發明的主要目的在於解決既有的車輛車隊管理系統，並無法有效對於危險駕駛行為或是違規行為進行偵測或判斷，因此造成風險管控不易的問題。

為達上述目的，本發明提供一種車輛車隊管理系統，包括：一邊緣設備，設置於一車輛上，包括一運算模組、一接近事件偵測模組、一事件後偵測模組、一影像擷取模組、一GPS模組以及一移動狀態模組，該運算模組被配置為取得至少一車輛週邊影像並根據該車輛週邊影像判斷出至少一交通指示；一雲端設備，通訊連接至該邊緣設備，該雲端設備包括一駕駛行為分析模組以及一資料庫；其中，該接近事件偵測模組根據該交通指示取得一接近事件條件，該接近事件偵測模組自該移動狀態模組取得該車輛在一第一時間區間的至少一移動狀態資訊並自該GPS模組取得該車輛在該第一時間區間的至少一GPS資訊，判斷該車輛是否滿足該接近事件條件，當滿足該接近事件條件時判定為一接近事件，該接近事件偵測模組透過設置於該車輛上的一輸出模組發出一接近事件警示給該車輛的一駕駛人；其中，該事件後偵測模組根據該交通指示取得一事件後條件，該事件後偵測模組自該移動狀態模組取得該車輛在該第一時間區間的至少一該移動狀態資訊及一第二時間區間的至少一移動狀態資訊並自該GPS模組取得該車輛在該第一時間區間的至少一該GPS資訊及該第二時間區間的至少一GPS資訊，判斷該車輛是否滿足該事件後條件，當滿足該事件後條件時判定為一違規事件；以及，其中，該資料庫被配置為儲存該接近事件、該違規事件以及該駕駛人的一駕駛紀錄資訊，該駕駛行為分析模組根據該接近事件、該違規事件及該駕駛紀錄資訊產生評估該駕駛人的一安全性的一資訊。

為達上述目的，本發明還提供一種車輛車隊管理系統，包括：一邊緣設備，設置於一車輛上，包括一運算模組、一接近事件偵測模組、一事件後偵測模組、一影像擷取模組、一GPS模組以及一移動狀態模組，該運算模組被配置為取得至少一車輛週邊影像並根據該車輛週邊影像判斷出至少一目標；一雲端設備，通訊連接至該邊緣設備，該雲端設備包括一駕駛行為分析模組以及一資料庫；其中，該接近事件偵測模組根據該目標取得一接近事件條件，該接近事件偵測模組自該移動狀態模組取得該車輛在一第一時間區間的至少一移動狀態資訊並自該GPS模組取得該車輛在該第一時間區間的至少一GPS資訊，並根據該第一時間區間的該移動狀態資訊及該GPS資訊判斷該車輛是否正行駛在一與該目標的可能碰撞路線上以確認是否滿足一接近事件條件，當滿足該接近事件條件時判定為一接近事件，該接近事件偵測模組透過設置於該車輛上的一輸出模組發出一接近事件警示給該車輛的一駕駛人；其中，該事件後偵測模組根據該目標取得一事件後條件，且該事件後偵測模組自該移動狀態模組取得該車輛在該第一時間區間的至少一該移動狀態資訊及一第二時間區間的至少一移動狀態資訊並自該第一時間區間的至少一該GPS資訊及該GPS模組取得該車輛在該第二時間區間的至少一GPS資訊，並判斷該車輛是否符合該事件後條件，當滿足該事件後條件時，該事件後偵測模組判定為一違規事件；以及，其中，該資料庫被配置為儲存該接近事件、該違規事件以及該駕駛人的一駕駛紀錄資訊，該駕駛行為分析模組根據該接近事件、該違規事件及該駕駛紀錄資訊產生評估該駕駛人的一安全性的一資訊。

在本文中，儘管一些實施例以特定順序來執行步驟，但是仍可以另一合理之順序來執行這些步驟。對於不同的實施例，以下說明的某些特徵可以替換或消除。應理解的是，一些額外的操作可以在所敘述的方法之前、之中或之後執行，並且在該方法的其他實施例中，某些操作可以被替換或省略。

在本文中，對各種實施例的描述中所使用的術語只是為了描述特定示例的目的，而並非旨在進行限制。除非上下文另外明確地表明，或刻意限定元件的數量，否則本文所用的單數形式“一”、“一個”及“該”也包含複數形式。

本發明揭示一種車輛車隊管理系統，參閱『圖1』，在一實施例中，該系統包括一邊緣設備10、一雲端設備20以及一外部資料來源30，該邊緣設備10為一設置於一車輛上的車內裝置(in-vehicles device)，該邊緣設備10包括一處理單元11、一移動狀態模組12、一影像擷取模組13、一GPS模組14、一輸出模組15、一第一無線通訊模組16、一記憶單元17。在一實施例中，該處理單元11可以採用一處理器來實現，該處理單元11包括一運算模組111、一接近事件(Almost (or nearing) event)偵測模組112以及一事件後(After event)偵測模組113，該移動狀態模組12可以採用一個或多個傳感器來實現，包括一陀螺儀121、一加速度計122及一點火狀態偵測模組(Ignition Status monitor module)123等。

該雲端設備20可採用一伺服器或一電腦來實現，該雲端設備20包括一處理單元21、一資料庫22及一第二無線通訊模組23，該處理單元21可以採用一處理器來實現，該處理單元21包括一駕駛行為分析模組211及一駕駛評分模組212。該第一無線通訊模組16和該第二無線通訊模組23可透過網際網路建立一無線通訊連接。

本發明中，一事件係指該車輛發生碰撞、意外、事故或是交通法規、交通規定或交通標誌的違反。該接近事件偵測模組112以及該事件後偵測模組113分別從多個模組獲取有關該車輛在行駛或未行駛狀態下的多個資訊，並以這些資訊做為參數判斷是否滿足特定的條件。該接近事件偵測模組112是針對該車輛在可能發生該事件前進行偵測(即發生該事件之前的時間點)，換言之，該接近事件偵測模組112的判斷條件是以該車輛的當時狀況有可能即將發生該事件為設計的基礎，即未發生該事件但可能構成危險或風險；該事件後偵測模組113是針對該車輛已產生該事件(發生該事件後)進行偵測，換言之，該事件後偵測模組113的判斷條件是以該車輛得當時狀況已發生該事件為設計的基礎，即已發生該事件。

可以理解的是，該接近事件偵測模組112及該事件後偵測模組113係根據不同時間的該些資訊進行偵測。該接近事件偵測模組112匯集該車輛在一第一時間區間的該些資訊，該事件後偵測模組113分別匯集該車輛在該第一時間區間的該些資訊以及一第二時間區間的該些資訊，在某些實施例中，該第一時間區間及該第二時間區間為連續的時間，例如該車輛通過單一路口前或後。具體舉例來說，若該為該車輛通過一路口前的5秒鐘，該第二時間區間為該車輛通過該路口後的5秒鐘。該接近事件偵測模組112在該車輛正通過該路口時判斷到滿足一接近事件條件，則該接近事件偵測模組112是取得並根據該第一時間區間的該些資訊；當該事件後偵測模組113在該車輛通過該路口後5秒鐘的時刻判斷到滿足一事件後條件，則該事件後偵測模組113是取得並根據該第一時間區間及該第二時間區間的該些資訊，也可理解為是該第一時間區間至該第二時間區間(從通過該路口前的5秒鐘至通過該路口後的5秒鐘)之間的該些資訊。例如該事件後偵測模組113需要取得該第一時間區間時的至少一車輛週邊影像才能辨識出至少一交通指示或至少一目標，且須根據該車輛在該第一時間區間及(或至)該第二時間區間的至少一移動狀態資訊和至少一GPS資訊，才能得知該車輛在經過該交通指示或該目標的當時或前後時間的狀態，從而判斷是否滿足該事件後條件。

該移動狀態模組12被配置為持續或間隔地取得該車輛的至少一移動狀態資訊，舉例來說，該移動狀態資訊包括從該陀螺儀121得到該車輛的一三軸角速度、從該加速度計122得到該車輛的一三軸加速度、從該點火狀態偵測模組123偵測該車輛的引擎為處於一啟動狀態或一關閉狀態等，在一例子中，該移動狀態模組12耦接至該影像擷取模組13，該移動狀態資訊進一步包括從該影像擷取模組13取得一個或多個的車輛週邊影像。該GPS模組14被配置為取得該車輛的至少一GPS資訊，舉例來說，該GPS資訊例如該車輛的一位置、該車輛的一移動方位及該車輛的一速度。

該影像擷取模組13可以採用一個或多個攝影機來實現，該影像擷取模組13取得一個或多個車輛週邊影像，在一例子中，該車輛週邊影像為一車前影像，在其他例子中，該車輛週邊影像也可是(或更包括)一車後影像或一車側影像。該影像擷取模組13將該車輛週邊影像傳送至該處理單元11，該運算模組111可以利用資料探勘從該車輛週邊影像判斷出至少一交通指示或至少一目標的任一者。該交通指示為一交通標示、一交通燈、一地面標示或一地面標線的至少任一者，該目標為一行人、一動物、一陸地載具(例如一機車、一腳踏車、一汽車、一卡車或一公車等)或一移動中或固定的障礙物的至少任一者。

該輸出模組15可以是一喇叭、一顯示螢幕或透過一方向盤來實現，該被配置為發出一接近事件警示給該車輛的一駕駛人，接近事件警示可以是一視覺警示、一聲音警示、一觸覺警示或前述的任意組合。

該記憶單元17預先地儲存有一資料，該資料可包括多個交通指示資訊、多個目標資訊、分別對應該些交通指示資訊以及該些目標資訊的多個接近事件條件以及分別對應該些交通指示資訊以及該些目標資訊的多個事件後條件，在一例子中，該資料可以是由多個規則來呈現，例如該資料被配置為供該處理單元11可在該邊緣設備10上對該車輛週邊影像進行該交通指示、該目標、該接近事件條件、該事件後條件等執行一基於規則(Rule based)的判斷。可以理解的是，其中一該交通指示資訊(或一該目標資訊)可能對應一個或多個的該接近事件條件/該事件後條件。舉例來說，當該交通指示資訊為不得超過50km/h的速限，該接近事件條件為該車輛的速度介於40km/h至50km/h之間及加速度介於1m/s ²至2m/s ²之間，該事件後條件為該車輛的速度大於50km/h；或，當該目標資訊為一行人時，該接近事件條件為該行人位於該車輛的預期移動方向的左右15度內的一範圍，該車輛和該行人之間的距離小於20公尺、該車輛的速度大於40 km/h及該車輛的加速度大於-5m/s ²。

執行時，該影像擷取模組13取得該車輛的該車輛週邊影像，該移動狀態模組12取得該車輛的該移動狀態資訊，該GPS模組14取得該車輛的該GPS資訊。當從該車輛週邊影像判斷出該車輛周遭出現該交通指示時，該接近事件偵測模組112根據該交通指示取得對應的該接近事件條件，且該接近事件偵測模組112判斷該車輛的該移動狀態資訊及該GPS資訊是否滿足該接近事件條件。當滿足該接近事件條件時(如根據該車輛在該第一時間區間的該移動狀態資訊及該GPS資訊)，該接近事件偵測模組112判斷發生一接近事件，且透過設置於該車輛上的該輸出模組15發出該接近事件警示。

另一方面，當從該車輛週邊影像判斷出該車輛周遭出現該目標時，該接近事件偵測模組112根據該目標取得對應的該接近事件條件。然後，該接近事件偵測模組112根據該車輛週邊影像中的該目標、該車輛的該移動狀態資訊及該GPS資訊判斷該車輛是否正行駛在一與該目標的可能碰撞路線上，若是，該接近事件偵測模組112進一步判斷該車輛在該第一時間區間的該移動狀態資訊及該GPS資訊是否滿足該接近事件條件。當滿足該接近事件條件時，該接近事件偵測模組112透過設置於該車輛上的該輸出模組15發出該接近事件警示。在某些實施例中，除了該第一時間區間的該移動狀態資訊及該GPS資訊之外，該接近事件偵測模組112還需要取得該第一時間區間時的該車輛週邊影像，以判斷該車輛是否符合該接近事件條件。

該事件後偵測模組113根據該交通指示及/或該目標取得該事件後條件，該事件後偵測模組113取得該車輛的該移動狀態資訊以及該GPS資訊(如該第一時間區間及該第二時間區間的該移動狀態資訊及該GPS資訊)，並判斷該車輛的該移動狀態資訊及該GPS資訊是否符合該事件後條件，當滿足該事件後條件時，該事件後偵測模組判定發生一違規事件。在某些實施例中，除了該第一時間區間及該第二時間區間的該移動狀態資訊及該GPS資訊之外，該事件後偵測模組113還需要取得該第一時間區間及/或該第二時間區間時的該車輛週邊影像，以判斷該車輛是否符合該事件後條件(例如確認該車輛是否在該第一時間區間至該第二時間區間之間闖越該車輛週邊影像顯示的紅燈)。

在其他實施例中，該接近事件偵測模組112或該事件後偵測模組113除了取得該移動狀態資訊及該GPS資訊之外，還可以進一步獲取至少一車輛有關的輔助資訊來協助判斷，例如從一車上診斷系統(OBD或OBD-II)取得一方向盤的轉動方位及幅度或是一方向燈或煞車燈的資訊。

『圖2』說明根據本發明一實施例的判斷流程，該接近事件偵測模組112根據該交通指示及/或該目標的資訊(方塊100)、該移動狀態資訊(方塊200)及該GPS資訊(方塊300)判斷是否發生該接近事件(方塊400、500)；該事件後偵測模組113根據該交通指示及/或該目標的資訊(方塊100)、該移動狀態資訊(方塊200)及該GPS資訊(方塊300)判斷是否發生該違規事件(方塊600、700)。

當該接近事件偵測模組112偵測到該接近事件，該事件後偵測模組113偵測到該違規事件時，該接近事件偵測模組112及該事件後偵測模組113分別將該接近事件及該違規事件儲存於該記憶單元17和/或傳送至該雲端設備20的該資料庫22。『圖3』顯示了一車隊包括有多輛目標車輛40a、40b、40c，每一台目標車輛40a、40b、40c分別裝設有該邊緣設備10a、10b、10c，該邊緣設備10a、10b、10c分別通訊連接至該雲端設備20，該雲端設備20從該些邊緣設備10a、10b、10c蒐集該接近事件及該違規事件，並從該外部資料來源30蒐集關於該駕駛人的一駕駛紀錄資訊，該駕駛紀錄資訊包括該駕駛人的一罰單紀錄，包括該駕駛人的罰單次數及罰單的類型。據此，該駕駛行為分析模組211可以根據該接近事件的資料800、該違規事件的資料810、該罰單的資料820及前述資料的一關聯性830分析該駕駛人的一駕駛行為。

進一步來說，該駕駛行為分析模組211可以根據以下任一者或多個參數分析該駕駛人的該駕駛行為： 1.  該接近事件的一次數； 2.  該接近事件的一類型； 3.  該違規事件的一次數； 4.  該違規事件的一類型； 5.  該罰單的一次數； 6.  該罰單的一類型； 7.  該接近事件和該違規事件之間的一關聯性；以及 8.  該接近事件、該違規事件和該罰單之間的一關聯性。

該駕駛評分模組212根據該駕駛行為分析模組211產生的一結果判斷該駕駛人的一安全性的一資訊。可以理解的是，當判斷該關聯性時，可採用相鄰時間區間的該接近事件、該違規事件和該罰單來做為判斷的依據，舉例來說。若A駕駛人在一路口前觸發了該接近事件，但在該接近事件後(經過該路口)未觸發該違規事件，也未收到該罰單；B駕駛人在一路口前觸發了該接近事件，在該接近事件後(經過該路口)也觸發了該違規事件，則A駕駛人的駕駛行為判斷為優於B駕駛人的駕駛行為，因A駕駛人在接收到該接近事件警示之後採取對應的措施，例如減速。

下表舉例了一車隊中多個駕駛人的紀錄，由數據來看，編號900、903均為中風險程度的駕駛人，又編號900相較於編號903，對於該接近事件警示的響應較佳；編號901為高風險程度的駕駛人；編號902為低風險程度的駕駛人；編號904為良好駕駛人。

駕駛人	接近事件 次數	違規事件 次數	關聯性	罰單 次數
無反應	有反應
900	4	0	0	4	0
901	6	4	4	2	2
902	2	0	0	0	0
903	3	2	2	1	1
904	0	0	0	0	0

上表中的有無反應係指該駕駛人在收到該接近事件警示後，是否即時地修正當時的駕駛行為，從而避免該違規事件的觸發。

以下列舉幾個例子說明該接近事件以及該違規事件的判斷，『圖4』至『圖12』顯示一目標車輛40行駛在一道路41上，後列的部份圖示顯示了該目標車輛40的速度(及加速度)與行駛距離的關係，在該些圖中，粗實線表示該接近事件條件及該事件後條件的門檻，虛線表示滿足該接近事件條件及該事件後條件，細實線表示未滿足該接近事件條件及該事件後條件。

交通指示為交通燈：

在『圖4』中，當該交通指示為顯示為紅燈的一交通燈42，該目標車輛40接近該交通燈42，若該目標車輛40在抵達該交通燈42前，該目標車輛40的速度(虛線)未減速至一門檻(粗實線)之下，即滿足該接近事件條件(點A1)；反之，若該車輛的速度(細實線)減速至該門檻(粗實線)之下，即未滿足該接近事件條件。

當該交通燈42仍顯示為紅燈，而該目標車輛40經過(越過)該交通燈42(即虛線高於粗實線)，判斷該目標車輛40滿足該事件後條件(點B1)；反之，若該目標車輛40未經過該交通燈42，而是在該交通燈42前停下，即未滿足該事件後條件。

交通指示為地面標線：

在『圖5』中，當根據地面標線辨識出該交通指示為一未設有交通燈的路口，該目標車輛40接近該路口，若該目標車輛40在抵達該路口前，該目標車輛40的速度(虛線)未減速至一門檻(粗實線)之下，即滿足該接近事件條件(點A2)；反之，若該目標車輛40的速度(細實線)減速至該門檻(粗實線)之下，即未滿足該接近事件條件。

當該目標車輛40未減速而經過(越過)該路口，判斷該目標車輛40滿足該事件後條件(點B2)；反之，若該目標車輛40減速後才經過(越過)該路口，即未滿足該事件後條件。

『圖6』顯示該道路41設置有一公車停靠站的站牌43a及一公車停靠站的區域43b。可以從該車輛週邊影像辨識出該區域43b而判斷該交通指示為該地面標線且為禁止停車的路段，也可從該車輛週邊影像辨識出該站牌43a而判斷該交通指示為該交通標示且為禁止停車的路段。此處以公車停靠站作為舉例說明，在其他例子中，也可能包括紅線、槽化線或網狀線等。若該目標車輛40的引擎處於該啟動狀態，且該目標車輛40的位置為停留在該區域43b的時間久於一第一停留門檻，即滿足該接近事件條件，或者，若該目標車輛40的引擎處於該關閉狀態，也滿足該接近事件條件；反之，若該目標車輛40的引擎處於該啟動狀態，且該目標車輛40的該位置為停留在該區域43b的時間短於該第一停留門檻，即未滿足該接近事件條件。

若該目標車輛40處於該啟動狀態，且該目標車輛40的位置為繼續停留在該區域43b的時間久於一第二停留門檻(大於該第一停留門檻)，即滿足該事件後條件，或者，若該目標車輛40的引擎處於該關閉狀態超過該第二停留門檻，也滿足該事件後條件；反之，若該目標車輛40的位置為停留在該區域43b的時間介於該第一停留門檻以及該第二停留門檻之間，即未滿足該接近事件條件。

交通指示為交通標示：

在『圖7』中，該交通指示為一顯示速限的交通標示(即一速限標示44)，若該目標車輛40當時的速度及加速度分別高於一車速門檻(低於該速限標示44的速限)及一加速度門檻，即滿足該接近事件條件(點A3)；反之，若該目標車輛40當時的速度及加速度分別低於該車速門檻(低於該速限標示44的速限)及該加速度門檻，即未滿足該接近事件條件。

若該目標車輛40當時的速度已高於該速限標示44的速限，判斷該目標車輛40滿足該事件後條件(點B3)；反之，若該目標車輛40當時的速度低於該速限標示44的速限，即未滿足該事件後條件。

參閱在『圖8』，或者，例如該目標車輛40接近一當心行人或一當心兒童的交通標誌牌45，若該目標車輛40在抵達該交通標誌牌45前，該目標車輛40的速度未減速至一門檻之下，即滿足該接近事件條件(點A4)；反之，若該目標車輛40的速度減速至該門檻之下，即未滿足該接近事件條件。『圖8』亦顯示另一種情況，細實線顯示了該目標車輛40在點A4’時滿足接近事件條件，該駕駛人在收到該接近事件警示後及時減速，並在抵達該交通標誌牌45煞車停住。

『圖9A』及『圖9B』的例子為該交通指示為一禁止左轉的交通標示46，在『圖9A』中，在該目標車輛40接近該交通標示46(抵達該交通標示46前)，若根據該目標車輛40的該移動狀態資訊、該GPS資訊及該車上診斷系統判斷該目標車輛40可能或準備進行左轉，即判斷為滿足該接近事件條件；在『圖9B』中，在該目標車輛40越過該交通標示46後，若根據該目標車輛40的該移動狀態資訊、該GPS資訊及該車上診斷系統判斷該目標車輛40已經或正在左轉，即判斷為滿足該事件後條件。

『圖10』的例子中，從該車輛週邊影像辨識出地面標線，並根據地面標線辨識出車道41a、41b及應遵循的行駛方向41c，若根據該目標車輛40的該移動狀態資訊及該GPS資訊判斷該目標車輛40可能或準備以錯誤的方位在車道41a行駛，即判斷為滿足該接近事件條件；若根據該目標車輛40的該移動狀態資訊及該GPS資訊判斷該目標車輛40已經以錯誤的方位在車道41a行駛，即判斷為滿足該事件後條件。

目標為車輛：

『圖11』中顯示該目標車輛40前方有一週遭車輛50，『圖12』顯示該目標車輛40前方有一行人51，並且該週遭車輛50和該行人51被判斷為該目標，先根據該車輛週邊影像中的該目標(該週遭車輛50和該行人51)的位置、該目標車輛40的該移動狀態資訊及該GPS資訊判斷該目標車輛40是否正行駛在該可能碰撞路線上，若是，該接近事件偵測模組112進一步判斷該目標車輛40的該移動狀態資訊及該GPS資訊是否滿足該接近事件條件；在滿足該接近事件條件後，若根據該目標車輛40的該移動狀態資訊及/或該GPS資訊判斷該目標車輛40和該目標發生碰撞，則判斷為滿足該事件後條件。

在本發明中，利用該接近事件偵測模組在發生碰撞、意外、事故或是交通法規、交通規定或交通標誌的違反之前進行預測，以識別尚未達到該事件前的危險駕駛行為，發出該接近事件警示並予以紀錄。如此一來，相較於既有車隊車輛之駕駛行為分析技術僅就已發生的違規進行判斷，本發明的系統可以更全面且客觀地分析駕駛行為。此外，當該事件發生前偵測到該接近事件時，可以進一步地追蹤該接近事件後，該駕駛人是否有觸發該事件後條件(即發生該違規事件)，以根據關聯性判斷該駕駛人在收到警示後，其駕駛行為是否有對應的修正，可以更深入地分析駕駛人的心態，並詳細地了解車隊中各個駕駛人的駕駛行為。另一方面，本發明利用該接近事件偵測模組，可以在該事件發生前，對該駕駛人進行警示，可以大幅降低和避免事故和違規的發生，從而提升行車的安全性，有利於車隊的管理。

10、10a、10b、10c:邊緣設備 11:處理單元 111:運算模組 112:接近事件偵測模組 113:事件後偵測模組 12:移動狀態模組 121:陀螺儀 122:加速度計 123:點火狀態偵測模組 13:影像擷取模組 14:GPS模組 15:輸出模組 16:第一無線通訊模組 17:記憶單元 20:雲端設備 21:處理單元 211:駕駛行為分析模組 212:駕駛評分模組 22:資料庫 23:第二無線通訊模組 30:外部資料來源 40、40a、40b、40c:目標車輛 41:道路 41a、41b:車道 41c:行駛方向 50:週遭車輛 51:行人 42:交通燈 43a:站牌 43b:區域 44:速限標示 45:交通標誌牌 46:交通標示 800:接近事件的資料 810:違規事件的資料 820:罰單的資料 830:關聯性 900、901、902、903、904:編號

『圖1』說明根據本發明一實施例的系統架構示意圖。 『圖2』說明根據本發明一實施例的判斷流程。 『圖3』說明根據本發明一實施例的系統架構示意圖。 『圖4』至『圖12』說明根據本發明不同例子的接近事件和違規事件的判斷的示意圖。

10:邊緣設備

11:處理單元

111:運算模組

112:接近事件偵測模組

113:事件後偵測模組

12:移動狀態模組

121:陀螺儀

122:加速度計

123:點火狀態偵測模組

13:影像擷取模組

14:GPS模組

15:輸出模組

16:第一無線通訊模組

17:記憶單元

20:雲端設備

21:處理單元

211:駕駛行為分析模組

212:駕駛評分模組

22:資料庫

23:第二無線通訊模組

30:外部資料來源

Claims (14)

1. 一種車輛車隊管理系統，包括：一邊緣設備，設置於一車輛上，包括一運算模組、一接近事件偵測模組、一事件後偵測模組、一影像擷取模組、一GPS模組以及一移動狀態模組，該運算模組被配置為取得至少一車輛週邊影像並根據該車輛週邊影像判斷出至少一交通指示；一雲端設備，通訊連接至該邊緣設備，該雲端設備包括一駕駛行為分析模組以及一資料庫；其中，該接近事件偵測模組根據該交通指示取得一接近事件條件，該接近事件偵測模組自該移動狀態模組取得該車輛在一第一時間區間的至少一移動狀態資訊並自該GPS模組取得該車輛在該第一時間區間的至少一GPS資訊，判斷該車輛是否滿足該接近事件條件，當滿足該接近事件條件時判定為一接近事件，該接近事件偵測模組透過設置於該車輛上的一輸出模組發出一接近事件警示給該車輛的一駕駛人；其中，該事件後偵測模組根據該交通指示取得一事件後條件，該事件後偵測模組自該移動狀態模組取得該車輛在該第一時間區間的至少一該移動狀態資訊及一第二時間區間的至少一移動狀態資訊並自該GPS模組取得該車輛在該第一時間區間的至少一該GPS資訊及該第二時間區間的至少一GPS資訊，判斷該車輛是否符合該事件後條件，當滿足該事件後條件時判定為一違規事件；以及其中，該資料庫被配置為儲存該接近事件警示、該違規事件以及該駕駛人的一駕駛紀錄資訊，該駕駛行為分析模組根據該接近事件、該違規事件及該駕駛紀錄資訊產生評估該駕駛人的一安全性的一資訊。
2. 如請求項1所述的車輛車隊管理系統，其中該交通指示為一交通標示、一交通燈、一地面標示或一地面標線的至少任一者。
3. 如請求項1所述的車輛車隊管理系統，其中該駕駛行為分析模組根據該接近事件、該違規事件及該駕駛紀錄資訊之間的一關聯性產生評估該駕駛人的該安全性的該資訊。
4. 如請求項1所述的車輛車隊管理系統，其中該駕駛行為分析模組根據該接近事件的一次數、該違規事件的一次數及該駕駛紀錄資訊的一罰單次數產生評估該駕駛人的該安全性的該資訊。
5. 如請求項1所述的車輛車隊管理系統，其中該接近事件警示為一視覺警示、一聲音警示、一觸覺警示或前述的任意組合。
6. 如請求項1所述的車輛車隊管理系統，其中該第一時間區間早於該第二時間區間且彼此相鄰。
7. 如請求項1所述的車輛車隊管理系統，其中該駕駛紀錄資訊至少包括一罰單次數以及一罰單類型。
8. 一種車輛車隊管理系統，包括：一邊緣設備，設置於一車輛上，包括一運算模組、一接近事件偵測模組、一事件後偵測模組、一影像擷取模組、一GPS模組以及一移動狀態模組，該運算模組被配置為取得至少一車輛週邊影像並根據該車輛週邊影像判斷出至少一目標；一雲端設備，通訊連接至該邊緣設備，該雲端設備包括一駕駛行為分析模組以及一資料庫；其中，該接近事件偵測模組根據該目標取得一接近事件條件，該接近事件偵測模組自該移動狀態模組取得該車輛在一第一時間區間的至少一移動 狀態資訊並自該GPS模組取得該車輛在該第一時間區間的至少一GPS資訊，並根據該第一時間區間的該移動狀態資訊及該GPS資訊判斷該車輛是否正行駛在一與該目標的可能碰撞路線上以確認是否滿足一接近事件條件，當滿足該接近事件條件時判定為一接近事件，該接近事件偵測模組透過設置於該車輛上的一輸出模組發出一接近事件警示給該車輛的一駕駛人；其中，該事件後偵測模組根據該目標取得一事件後條件，且該事件後偵測模組自該移動狀態模組取得該車輛在該第一時間區間的至少一該移動狀態資訊及一第二時間區間的至少一移動狀態資訊並自該GPS模組取得該車輛在該第一時間區間的至少一該GPS資訊及該第二時間區間的至少一GPS資訊，並判斷該車輛是否符合該事件後條件，當滿足該事件後條件時判定為一違規事件；以及其中，該資料庫被配置為儲存該接近事件警示、該違規事件以及該駕駛人的一駕駛紀錄資訊，該駕駛行為分析模組根據該接近事件、該違規事件及該駕駛紀錄資訊產生評估該駕駛人的一安全性的一資訊。
9. 如請求項8所述的車輛車隊管理系統，其中該目標為一行人、一動物、一腳踏車、一陸地載具或一移動中或固定的障礙物的至少任一者。
10. 如請求項8所述的車輛車隊管理系統，其中該駕駛行為分析模組根據該接近事件、該違規事件及該駕駛紀錄資訊之間的一關聯性產生評估該駕駛人的該安全性的該資訊。
11. 如請求項8所述的車輛車隊管理系統，其中該駕駛行為分析模組根據該接近事件的一次數、該違規事件的一次數及該駕駛紀錄資訊的一罰單次數產生評估該駕駛人的該安全性的該資訊。
12. 如請求項8所述的車輛車隊管理系統，其中該接近事件警示為一視覺警示、一聲音警示、一觸覺警示或前述的任意組合。
13. 如請求項8所述的車輛車隊管理系統，其中該第一時間區間早於該第二時間區間且彼此相鄰。
14. 如請求項8所述的車輛車隊管理系統，其中該駕駛紀錄資訊至少包括一罰單次數以及一罰單類型。

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