CN105730330A - 行车安全系统及其障碍物筛选方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种行车安全系统及其障碍物筛选方法，主要是于一具有车用电脑的车辆上设置一影像撷取模块以及一测距模块，该测距模块与该影像撷取模块分别用以撷取一个以上的障碍物信息、一个以上的影像信息，并通过一车用电脑对障碍物信息、影像信息进行分析，当车辆在行驶的过程中将持续接收障碍物信息，并藉由执行一可滤除杂讯的过滤分析机制以及一可排除地面金属物的比较分析机制，使得该车用电脑能排除非障碍物与地面金属反射的杂讯以正确取得前方目标信息；藉此，让运用上述行车安全系统的车辆在行驶时准确判断前方目标障碍物，以达到提升行车安全的目的。

Description

行车安全系统及其障碍物筛选方法

技术领域

本发明涉及一种行车系统，尤其涉及一种行车安全系统及其障碍物筛选方法。

背景技术

随着科技的发展，研发智能行车系统已逐渐成为智能车市场的趋势，目前的智能行车系统主要是通过搜集车速与前方车距等数据，并利用类神经网络分析驾驶人开车习性以找出驾驶惯用安全距离与车速的关系，通过此技术可对不同车速设定不同的安全距离，因此行车系统的稳定度和失效的发生息息相关，行车系统更容易受太过复杂的环境或杂讯(噪声)影响，导致检测前方目标车辆时判断错误(尤其于转弯道)，因而产生系统失效并降低系统效能的问题。

以目前行车系统的研发技术如Volvo汽车的一CitySafety系统，其可以15-30km/h之间在市区巡航，当发现前方有障碍物时该CitySafety系统会刹车调速、降低车速，并于15公里以下可完全刹车。又如Mazda汽车的一SCBS系统，其可运用一激光感测器抓取前方障碍物数据，并于低速(4-30km/h)巡航下能检测与障碍物的距离以判断是否进行刹车控制，适时减速、降低碰撞发生。再如Ford汽车的一前方防撞系统，该系统为Ford车种不可或缺的安全系统之一，当时速介于5-30km/h之间，系统检测前方距离低于警戒值时，则开始自主刹车，可适用的曲率半径大于20m的路段。

如中国台湾发明专利权第I318604号「应用递回最小平方法于碰撞时间的估测方法」(以下简称前案)，主要目的在于提升计算碰撞时间的精确度，其使用一设于本车辆上的距离感知器，该距离感知器用以量测本车辆与一外来车辆或障碍物之间的相对距离，以及使用一设于本车辆上的估测单元，该估测单元用以读取该距离感知器量测的相对距离，且该估测单元依据量测的相对距离以一递回最小平方法(RecursiveLeastSquare)估算相对距离的二次曲线，并将多数已知系数带入二次曲线方程式及递回最小平方法的计算式中，以取得计算相对距离为零的时间点，并估测其碰撞时间及时间差，使得在外界杂讯干扰的情况下能降低杂讯影响以预防碰撞的发生。

由上述可知，现有的研发技术系统限制条件多，虽然能够减速、降低碰撞机会，但是仍具有以下列示的缺点：1.车辆的行驶速度均需低于30km/h，而且仅适用CitySafety部分场景。2.无法准确的判断刹车时机或预先提供警示，使得行车速度必须降低以免刹车过晚。3.现有技术缺乏预测机制、准确度不足导致系统不稳定，当系统经常失效则容易造成意外发生。而前案为提升行车系统对障碍物判断的准确度，是执行复杂的计算式以估测其碰撞时间及时间差，以降低杂讯影响并预防碰撞的发生，但是如此不仅需要耗费大量的时间及运算资源之外，其过滤的对象都是集中于外来车辆或障碍物之间相对距离值的浮动情形，而且前案对于前方目标是否存在并没有先作判断，是直接先假设前方目标物是真实存在的实体，故前案若应用在实际的路况中仍然有所不足，因此，现有的智能行车系统技术尚存在系统不稳定、准确性不足及方法复杂使得成本提高等问题，故确实有提出更佳方案的必要性。

发明内容

有鉴于上述现有技术的问题，本发明主要目的在于提供一种行车安全系统及其障碍物筛选方法，其通过一搭载行车安全系统的车辆，令该车辆在行驶的过程中不受行驶速度以及场景的限制，可即时、准确地预先判断出非障碍物、环境反射、地面物等杂讯，并将其排除，增进行车安全系统对障碍物判断的准确度与稳定性，以提升车辆的行车安全。

为达成上述目的所采取的主要技术手段是令前述行车安全系统的障碍物筛选方法，主要是由一车用电脑分别连接一影像撷取模块与一测距模块，并由该车用电脑执行下列步骤：

接收一个以上的障碍物信息及相对应一个以上的影像信息；

对该障碍物信息执行一过滤分析机制以过滤杂讯，并于过滤后产生一障碍物的位置信息；

藉由该障碍物的位置信息与该影像信息相比较以排除一地面的杂讯，并取得一前方目标信息。

在前述方法中，是在一车辆上安装该车用电脑、该影像撷取模块、该测距模块，由该车用电脑分别通过该测距模块接收障碍物信息、该影像撷取模块接收与障碍物信息相对应的影像信息，并对障碍物信息执行该过滤分析机制以过滤掉环境造成的反射杂讯以产生疑似障碍物的位置信息，该车用电脑将该位置信息与该影像信息进行比较以排除地面所产生的杂讯，以准确的排除所有非障碍物信息并即时取得一前方目标信息，使行车系统能预测行车状况，更能准确地预先判断出非障碍物、环境反射、地面物等杂讯，并将其排除，增进行车安全系统对障碍物判断的准确度与稳定性，达到提升行车安全的目的。

为达成上述目的所采取的又一主要技术手段是令前述行车安全系统包括：

一测距模块，撷取一个以上的障碍物信息；

一影像撷取模块，撷取一个以上的影像信息，并与该障碍物信息相对应；

一车用电脑，分别与该测距模块、该影像撷取模块连接，并接收该障碍物信息及该影像信息；

藉由该车用电脑执行一过滤分析机制以过滤来自非障碍物的反射杂讯，并于过滤后产生一障碍物的位置信息，该车用电脑将该障碍物的位置信息与该影像信息进行比较分析，以排除一由地面物所产生的杂讯并藉此取得一前方目标信息。

由上述构造可知，本发明行车安全系统可设置于一车辆上使用，并由该测距模块接收障碍物信息、该影像撷取模块接收与障碍物信息相对应的影像信息，该车用电脑执行一过滤分析机制以过滤掉来自环境中造成的非障碍物的信息或反射杂讯，以产生疑似障碍物的位置信息，该车用电脑将位置信息与该影像信息进行比较分析后即可排除由地面物所产生的杂讯，并即时地取得前方目标信息，使安装有本发明行车系统的车辆能预测行车前方状况，而提早预警并稳定系统，又因为能够准确地预先判断出非障碍物、环境反射、地面物等杂讯，并将其排除，更增进行车安全系统对障碍物判断的准确度与稳定性，以达到提升行车安全的目的。

以下结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述，但不作为对本发明的限定。

附图说明

图1本发明一较佳实施例的系统架构图；

图2本发明一较佳实施例的另一系统架构图；

图3本发明一较佳实施例的滤除杂讯的波形图；

图4本发明一较佳实施例的另一滤除杂讯的座标图；

图5本发明一较佳实施例的比较分析的状态示意图；

图6本发明一较佳实施例的障碍物筛选流程图；

图7本发明一较佳实施例的第一过滤杂讯方法流程图；

图8本发明一较佳实施例的第二过滤杂讯方法流程图；

图9本发明一较佳实施例的过滤地面杂讯方法流程图。

其中，附图标记

10测距模块20影像撷取模块

30车用电脑

31微控制器32感知融合处理器

40刹车模块50车辆状态模块

60告警模块

具体实施方式

下面结合附图对本发明的结构原理和工作原理作具体的描述：

关于本发明行车安全系统的一较佳实施例的系统架构，请参考图1、图2所示，其包括一测距模块10、一影像撷取模块20、一车用电脑30，并于本实施例中进一步包括一刹车模块40、一车辆状态模块50以及一告警模块60，该车用电脑30分别连接该测距模块10、该影像撷取模块20、该刹车模块40、该车辆状态模块50以及该告警模块60。

该测距模块10用以撷取一个以上的障碍物信息，并将该障碍物信息传送至该车用电脑30，该影像撷取模块20用以撷取一个以上的影像信息，该影像信息与该障碍物信息相对应，该影像撷取模块20亦将撷取到的影像信息传送至该车用电脑30，提供该车用电脑30进行比较分析；本实施例中，该测距模块10可为一毫米波雷达，该影像撷取模块20可为一摄影机，该告警模块60包括一显示单元及/或一声音单元，通过该显示单元提供即时信息显示或警示画面，遇紧急状况时亦可通过该声音单元发出警报声。

该车用电脑30根据接收到的障碍物信息及相对应的影像信息，对该障碍物信息、该影像信息执行一过滤分析机制以过滤来自非障碍物、周遭环境的反射杂讯(噪声)，并于过滤后产生一障碍物的位置信息，藉由该车用电脑30将该障碍物的位置信息与该影像信息相比较，以排除一由地面物所产生的杂讯并藉此取得一前方目标信息；当本发明行车系统被安装于一车辆时，通过该车用电脑30能够即时判别前方行车状况，而提早预警并稳定系统，又因为能够准确地判断出非障碍物、环境反射、地面物等杂讯，并将其排除，更增进行车安全系统对障碍物判断的准确度与稳定性，以达到提升行车安全的目的。

进一步的，该刹车模块40根据该车用电脑30的判断分析结果，并接收该车用电脑30送出的一刹车/断油控制信号，以驱使车辆减速；该车辆状态模块50用以感测车辆目前的行驶状态，并提供一行车状态信息至该车用电脑30，令该车用电脑30利用该行车状态信息进行其他分析应用，本实施例中该行车状态信息包括一车速信号、一角速度信号，当该车用电脑30分别通过该影像撷取模块20撷取的影像信息、该测距模块10撷取的障碍物信息，并根据车辆状态模块50回传的行车状况判断一车辆行径路线，若前方目标信息已落入一警示范围时，即时发送该刹车/断油控制信号至该刹车控制模块40以使得车辆自动减速。

当该车用电脑30分别通过该车辆状态模块50取得行车状态信息、该测距模块10取得障碍物信息，并对该行车状态信息、障碍物信息进行计算，以取得一障碍物速度，当该障碍物速度超过一速度门槛值时，则判定为一动态障碍物，否则为一静态障碍物。

本实施例中，该车用电脑30主要由一微控制器31连接一感知融合处理器32所组成，如图2所示，其中该微控制器31分别与测距模块10、刹车模块40、车辆状态模块50以及告警模块60电连接，该感知融合处理器32分别与该影像撷取模块20、该告警模块60电连接；本实施例中，该感知融合处理器32可由一数字信号处理器(Digitalsignalprocessing,DSP)构成；通过该感知融合处理器32可加速即时运算取得前方目标信息，该感知融合处理器32主要是通过该障碍物信息、该影像信息，标注该车辆行径路线内最接近的一障碍物信息，并判断该障碍物信息是否为一静态障碍物，若是则可根据该障碍物信息的位置进行一车身辨识以确定前方目标信息是否为车辆，并通过该告警模块60显示一标注警示图案的结果。

关于上述本发明行车安全系统进行障碍物筛选的应用方式，当车辆在行径的过程中，该车用电脑30是通过测距模块10、影像撷取模块20接收到的障碍物信息及相对应的影像信息，但是因环境的影响而产生镜面效应，使得因信号反射而造成影像撷取模块20误判远方有障碍物，而且此杂讯容易有飘移的现象，而本实施例中，该过滤分析机制进一步包括一第一过滤杂讯方法、一第二过滤杂讯方法，以双重过滤的方式强化过滤来自非障碍物、周遭环境的反射杂讯。

该第一过滤杂讯方法主要是将收到的所有信号进行统计，如图3所示，其中包括一水平轴以及一垂直轴，该水平轴代表时间单位(秒/S)，该垂直轴代表所有信号的变异量(Variance,V)，通过该车用电脑30计算一障碍物的距离信息与一估测距离信息，并将其相差的误差值进行一变异量计算，每隔一周期时间(如6.4秒)后重新归零更新再次计算，由于镜面效应产生的杂讯本身易浮动，会导致具有高变异量的特性，因此判断信号变异量是否具有一显著落差的震荡状态，若是则判定为一杂讯N1，若否则判定为一非杂讯N2；本实施例中，该变异量计算是指一标准差(StandardDeviation,SD)计算。

当上述第一过滤杂讯方法将镜面效应产生的杂讯滤除后，若前方有一目标信息，而信号于目标信息与本车辆之间进行来回反射，因此会多出一倍的射程才能抓取到信号，通过该第二过滤杂讯方法消除因信号在车辆之间进行来回反射导致的两倍谐波杂讯，如图4所示，其中包括一水平轴、一垂直轴、一第一障碍物位置D1以及一第二障碍物位置D2，该水平轴是代表以本车辆S为中心的X轴方向的单位距离(米，m)，代表本车辆S为中心的Y轴方向的单位距离(米，m)，当该车用电脑30取得该第一障碍物位置D1、第二障碍物位置D2的信息，且其中第二障碍物位置D2与该第一障碍物位置D1的距离符合一比例条件(如第二障碍物位置D2的Y轴距离为第一障碍物位置D1的两倍)时，则判断该等障碍物位置D1、D2的位置信息(X座标、Y座标)是否在一距离范围内，若是则该第二障碍物位置D2为两倍谐波杂讯，再者，量测杂讯的影响范围可由该第一障碍物位置D1分布标准差计算而得。

当该车用电脑30分别执行上述第一、第二过滤杂讯方法后，则根据该第一障碍物位置D1产生一障碍物的位置信息，但是该位置信息有可能为因碰到地面物体(如金属物)反射后所产生的位置信息，因此需进一步由该车用电脑30将该位置信息与该影像信息相比较，以执行一过滤地面杂讯方法，如图5所示，其中包括一车辆行径路线的范围R、本车辆S以及该第一障碍物位置D1，并且由该测距模块10撷取到该第一障碍物位置D1的Y轴距离为一第一距离信息(如9m)、该影像撷取模块20撷取到的该第一障碍物位置D1的Y轴距离为一第二距离信息(如15m)，当该车用电脑30判断该第一、第二距离信息不相同，或者该第二距离信息大于该第一距离信息达一设定值以上时，则判别D1为地面杂讯，并执行该过滤地面杂讯方法，其主要是由该测距模块10对第一障碍物位置D1进行目标锁定，并且进行障碍物位置追踪预估以产生一估测位置信息(X座标、Y座标)，将该估测位置信息与第一障碍物位置D1进行比对而得到一绝对值，若该绝对值小于一误差门槛值，则判定该障碍物为杂讯可过滤此障碍物的位置信息，藉此可以达到连续排除由地面物所产生的杂讯并准确取得前方目标信息的效果。

基于本发明上述实施例的说明及其应用方式可进一步归纳出一行车安全系统的障碍物筛选方法，该方法主要是由该车用电脑30分别连接该影像撷取模块20与该测距模块10，如图6所示，并由该车用电脑30执行下列步骤：

接收一个以上的障碍物信息及相对应一个以上的影像信息(S61)；

对该障碍物信息执行一过滤分析机制以过滤杂讯(S62)，并于过滤后产生一障碍物的位置信息(S63)；

藉由该障碍物的位置信息与该影像信息相比较以排除一地面的杂讯(S64)，并取得一前方目标信息(S65)；本实施例中，该车用电脑30可分别通过前述车辆状态模块50、该测距模块10，取得行车状态信息、障碍物信息，并对该行车状态信息、障碍物信息进行计算，以取得一障碍物速度，当该障碍物速度超过一速度门槛值时，则判定为一动态障碍物，否则为一静态障碍物。

经由在车辆上安装该车用电脑30、该影像撷取模块20、该测距模块10，且该车用电脑30分别通过该测距模10组接收障碍物信息、该影像撷取模块20接收与障碍物信息相对应的影像信息，并对障碍物信息执行该过滤分析机制以过滤掉环境造成的反射杂讯以产生疑似障碍物的位置信息，当上述步骤执行至「对该障碍物信息执行一过滤分析机制以过滤杂讯(S62)」步骤时，如图7所示，由该车用电脑30进一步执行一第一过滤杂讯方法，该方法更包括下列步骤：

计算一障碍物的距离信息与一估测距离信息(S71)；

将该距离信息、估测距离信息相差的误差值进行一变异量计算(S72)；

判断信号变异量计算是否具有一显著落差的震荡状态(S73)；

若是，则判定为一杂讯N1(S74)；若否，则判定为一非杂讯(S75)。

进一步的当上述步骤执行至「对该障碍物信息执行一过滤分析机制以过滤杂讯(S62)」步骤时，如图8所示，由该车用电脑30进一步执行一第二过滤杂讯方法，该方法更包括下列步骤：

取得一第一障碍物位置、一第二障碍物位置的信息(S81)；

当该第二障碍物位置与该第一障碍物位置的距离符合一比例条件(S82)；

判断该等障碍物位置的位置信息是否在一距离范围内(S83)；

若是，则该第二障碍物位置为两倍谐波杂讯(S84)；若否，则为非杂讯(S85)。

经由执行上述第一、第二过滤方法后，该车用电脑30将该位置信息与该影像信息进行比较，以进一步的排除来自地面所产生的杂讯，以准确的排除所有非障碍物信息并即时取得前方目标信息，当上述步骤执行至「藉由该障碍物的位置信息与该影像信息相比较以排除一地面的杂讯(S64)」步骤时，由该车用电脑30根据前述第一、第二距离信息不相同，或者该第二距离信息大于该第一距离信息达一设定值以上时，由该车用电脑30执行一过滤地面杂讯方法，如图9所示，该方法更包括下列步骤：

通过该测距模块10撷取障碍物信息以对第一障碍物位置进行目标锁定(S91)；本实施例中，该车用电脑30的感知融合处理器32系利用该障碍物信息、该影像信息，标注该车辆行径路线内最接近的一障碍物信息，并判断该障碍物信息是否为一静态障碍物，若是则可根据该障碍物信息的位置进行一车身辨识以确定前方目标信息是否为车辆；

进行障碍物位置追踪预估(S92)，以产生一估测位置信息；

将该估测位置信息与下一笔的第一障碍物位置进行比对而得到一绝对值(S93)；

判断该绝对值是否小于一误差门槛值(S94)；

若是，则判定该障碍物为杂讯(S95)，可过滤此障碍物的位置信息；若否，则结束(S96)。

综上所述，本发明行车系统系能够预测行车状况，更能准确地预先判断出非障碍物、环境反射、地面物等杂讯，避免因外部杂讯或路边障碍物的影响，导致前方目标车抓取错误，使系统误作动产生失效。藉由导入信号处理过滤将杂讯排除，令行车环境信息简化，降低失效发生率，并可将技术结合至一自动紧急刹车系统(AEB)，藉此增进行车安全系统对障碍物判断的准确度与稳定性，达到提升行车安全的目的。

当然，本发明还可有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (14)

1.一种行车安全系统的障碍物筛选方法，由一车用电脑分别连接一影像撷取模块与一测距模块，其特征在于，由该车用电脑执行下列步骤：

接收一个以上的障碍物信息及相对应一个以上的影像信息；

对该障碍物信息执行一过滤分析机制以过滤杂讯，并于过滤后产生一障碍物的位置信息；

藉由该障碍物的位置信息与该影像信息相比较以排除一地面的杂讯，并取得一前方目标信息。

2.根据权利要求1所述的行车安全系统的障碍物筛选方法，其特征在于，当上述步骤执行至对该障碍物信息执行一过滤分析机制以过滤杂讯步骤，由该车用电脑进一步执行一第一过滤杂讯方法，该方法更包括下列步骤：

计算一障碍物的距离信息与一估测距离信息；

将该距离信息、估测距离信息进行一变异量计算；

判断变异量计算是否具有一显著落差的震荡状态；

若是，则判定为杂讯。

3.根据权利要求2所述的行车安全系统的障碍物筛选方法，其特征在于，当上述步骤执行至对该障碍物信息执行一过滤分析机制以过滤杂讯步骤，由该车用电脑进一步执行一第二过滤杂讯方法，该方法更包括下列步骤：

取得一第一障碍物位置、一第二障碍物位置的信息；

当该第二障碍物位置与该第一障碍物位置的距离符合一比例条件；

判断该等障碍物位置的位置信息是否在一距离范围内；

若是，则该第二障碍物位置为两倍谐波杂讯。

4.根据权利要求3所述的行车安全系统的障碍物筛选方法，其特征在于，当上述步骤执行至藉由该障碍物的位置信息与该影像信息相比较以排除一地面的杂讯步骤，由该车用电脑根据一第一距离信息与一第二距离信息，执行一过滤地面杂讯方法，该方法更包括下列步骤：

对第一障碍物位置进行目标锁定；

进行障碍物位置追踪预估，以产生一估测位置信息；

将该估测位置信息与下一笔的第一障碍物位置进行比对而得到一绝对值；

判断该绝对值是否小于一误差门槛值；

若是，则判定该障碍物为杂讯。

5.根据权利要求1至4中任意一项所述的行车安全系统的障碍物筛选方法，其特征在于，通过该车用电脑取得一行车状态信息、一障碍物信息，并对该行车状态信息、该障碍物信息进行计算，以取得一障碍物速度，当该障碍物速度超过一速度门槛值时，则判定为一动态障碍物，否则为一静态障碍物。

6.根据权利要求1至4中任意一项所述的行车安全系统的障碍物筛选方法，其特征在于，通过该车用电脑取得的该障碍物信息、该影像信息，标注一车辆行径路线内最接近的一障碍物信息，并判断该障碍物信息是否为一静态障碍物，若是则根据该障碍物信息的位置进行一车身辨识以确定前方目标信息是否为车辆。

7.根据权利要求5所述的行车安全系统的障碍物筛选方法，其特征在于，通过该车用电脑取得的该障碍物信息、该影像信息，标注一车辆行径路线内最接近的一障碍物信息，并判断该障碍物信息是否为一静态障碍物，若是则根据该障碍物信息的位置进行一车身辨识以确定前方目标信息是否为车辆。

8.一种行车安全系统，其特征在于，包括：

一测距模块，撷取一个以上的障碍物信息；

一影像撷取模块，撷取一个以上的影像信息，并与该障碍物信息相对应；

一车用电脑，分别与该测距模块、该影像撷取模块连接，并接收该障碍物信息及该影像信息；

藉由该车用电脑执行一过滤分析机制以过滤来自非障碍物的反射杂讯，并于过滤后产生一障碍物的位置信息，该车用电脑将该障碍物的位置信息与该影像信息进行比较分析，以排除一由地面物所产生的杂讯并藉此取得一前方目标信息。

9.根据权利要求8所述的行车安全系统，其特征在于，进一步包括一刹车模块、一车辆状态模块以及一告警模块，该车用电脑分别连接该刹车模块、该车辆状态模块以及该告警模块；其中，该告警模块提供即时信息或警报；该刹车模块根据该车用电脑的判断分析结果，接收一刹车/断油控制信号以驱使车辆减速；该车辆状态模块用以感测车辆目前的行驶状态，并提供一行车状态信息至该车用电脑，令该车用电脑利用该行车状态信息进行其他分析应用。

10.根据权利要求9所述的行车安全系统，其特征在于，当该车用电脑分别通过该影像撷取模块撷取的影像信息、该测距模块撷取的障碍物信息，并根据车辆状态模块回传的信息判断一车辆行径路线，若前方目标信息已落入一警示范围时，即时发送该刹车/断油控制信号至该刹车控制模块以使得车辆自动减速。

11.根据权利要求10所述的行车安全系统，其特征在于，该车辆状态模块提供的行车状态信息包括一车速信号、一角速度信号；该车用电脑对该行车状态信息、障碍物信息进行计算，以取得一障碍物速度，当该障碍物速度超过一速度门槛值时，则判定为一动态障碍物。

12.根据权利要求11所述的行车安全系统，其特征在于，该车用电脑包括一微控制器连接一感知融合处理器，该微控制器分别与该测距模块、该刹车模块、该车辆状态模块以及该告警模块电连接，该感知融合处理器分别与该影像撷取模块、该告警模块电连接；其中，该感知融合处理器根据该障碍物信息、该影像信息，标注一车辆行径路线内最接近的一障碍物信息，并判断该障碍物信息是否为一静态障碍物，若是则可根据该障碍物信息的位置进行一车身辨识以确定前方目标信息是否为车辆，并通过该告警模块显示一标注警示图案的结果。

13.根据权利要求8至12中任意一项所述的行车安全系统，其特征在于，该测距模块为一毫米波雷达，该影像撷取模块为一摄影机。

14.根据权利要求13所述的行车安全系统，其特征在于，该告警模块包括一显示单元及/或一声音单元，通过该显示单元提供即时信息显示或警示画面，通过该声音单元发出警报声。