CN111091706B - 信息处理系统和信息处理方法 - Google Patents

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Abstract

信息处理系统的服务器从多个车辆的每个车辆接收信号检测位置以及在该信号检测位置处的行驶信息，基于来自多个车辆的每个车辆的信息，计算从信号检测位置至交通信号的平均距离L，以及在该信号检测位置处的平均速度S，至少基于平均距离L和平均速度S评估交通信号的风险，其中，在该信号检测位置处由多个车辆的每个车辆的成像单元检测交通信号。然后服务器向接近具有高于规定值的风险的交通信号的车辆提供注意信息。

Description

信息处理系统和信息处理方法
技术领域
本发明涉及信息处理系统和信息处理方法，更具体地，涉及评估交通信号的风险并提供关于该风险的信息的信息处理系统和信息处理方法。
背景技术
已经提出了基于车辆的操作状态估计交叉路口处的交通信号识别失败并警告驾驶员。例如，在第2017-87980号日本专利申请公开中，当自身车辆接近交通信号为红色的交叉路口驾驶员踩下加速器踏板，并且车辆的速度超过识别失败确定速度时，确定存在驾驶员未注意到该红色交通信号的可能性，并且红色交通信号识别失败注意信息被提供至驾驶员。
发明内容
传统的驾驶支持系统配置为确定存在驾驶员实际上未注意到红色交通信号的可能性，然后向驾驶员提供红色交通信号识别失败注意信息。因此，传统的驾驶支持系统对事故预防在一定程度上是有效的。然而，由于传统系统在交通信号识别失败的危险情况发生后才应对该情况，因此系统未配置为预先将易于识别失败的交通信号的存在的警告的注意信息提供给驾驶员，以用于防止交通信号识别失败。
因此，鉴于上述问题而做出的本发明的目的在于，提供能够将指示接近易于识别失败的交通信号的存在的信息提供给车辆(驾驶员)的信息处理系统和信息处理方法。
根据本发明的一个实施例的信息处理系统为包括配置为接收来自多个车辆的信息的服务器的信息处理系统。该服务器配置为从该多个车辆的每个车辆接收信号检测位置以及在该信号检测位置处的行驶信息，确定从该信号检测位置至该交通信号的距离，基于来自该多个车辆的每个车辆的该信息，计算从该信号检测位置至该交通信号的平均距离L，以及在该信号检测位置处的平均速度S，至少基于该平均距离L和该平均速度S评估该交通信号的风险，以及向接近具有高于规定值的该风险的该交通信号的该车辆提供注意信息，其中，在该信号检测位置处由在该多个车辆的每个车辆中的成像单元检测交通信号，。
根据本发明的一个实施例的信息处理方法为由包括配置为接收来自多个车辆的信息的服务器的信息处理系统执行的信息处理方法。该方法包括：该服务器从接近交通信号的该多个车辆的每个车辆接收信号检测位置以及在该信号检测位置处的行驶信息，在该信号检测位置处由在该多个车辆的每个车辆中的成像单元检测该交通信号；该服务器确定从该信号检测位置至该交通信号的距离；该服务器基于来自该多个车辆的每个车辆的该信息，计算从该信号检测位置至该交通信号的平均距离L，以及在该信号检测位置处的平均速度S；该服务器至少基于该平均距离L和该平均速度S评估该交通信号的风险；以及该服务器向接近具有高于规定值的该风险的该交通信号的该车辆提供注意信息。
本发明能够向接近交通信号的车辆(驾驶员)提供易于识别失败的交通信号的存在的信息。
附图说明
本发明的示例性实施例的特征、优点以及技术和工业意义将参照附图进行描述，附图中相似数字符号表示相似元素，其中：
图1为评估交通信号的风险的第一示例的说明图；
图2示出了向接近交通信号的车辆提供注意信息的状态；
图3为在一个实施例中的信息处理系统的示例的整体图；
图4为一个实施例的信息处理系统的操作的(第一)流程图；
图5为一个实施例的信息处理系统的操作的(第二)流程图；
图6为评估交通信号的风险的第二示例的说明图；以及
图7为评估交通信号的风险的第三示例的说明图。
具体实施方式
下面将参考附图描述本发明的实施例。
图1为评估交通信号1的风险的第一示例的说明图。图1示出了接近交叉路口(交通信号1)的车辆10和中心(服务器)20。交通信号1安装在交叉路口中。由于在该交叉路口的附近存在障碍物2(例如建筑物)，因此该车辆的前方视野变窄。结果，难以识别交通信号1，即，交通信号1易于识别失败。在本说明书中，将交通信号1安装在交叉路口中的情况作为示例描述。然而，不限于交叉路口，在本发明中，交通信号1的安装位置可以是任何地方。
车辆10能够分析自身车辆的前车载摄像机的图像(视频图像)，并检测交通信号1。这里，基于车载摄像机的图像所检测的交通信号1的位置与驾驶员(司机)能够识别交通信号1的位置相同。当车辆10基于前车载摄像机的图像检测到交通信号1时，车辆10将检测到交通信号1的信号检测位置(车辆位置)和该信号检测位置处的行驶信息发送至中心(服务器)20。行驶信息可以包括各种信息，包括车辆速度、加速度、制动和加速器状态、以及车辆的位置。在本实施例中，行驶信息至少包括车辆速度。尽管在图1中仅显示了一个车辆10，接近交叉路口(交通信号1)的车辆10可以各自将检测到交通信号1的信号检测位置和该信号检测位置处的行驶信息(车辆速度等)发送至服务器20。
基于从接近交通信号1的车辆10发送的信息(信号检测位置)，服务器20计算从检测到交通信号1的信号检测位置至交通信号1的距离。在本发明中，术语“至交通信号的距离”不是指至交通信号的安装位置的距离。而是，该术语是指基于该交通信号至车辆停止位置(例如，停止线)的道路行驶距离。由于服务器20掌握交通信号1的位置和道路布置的信息，因此如果能够从车辆10获得检测到交通信号1的信号检测位置，则服务器20能够计算从信号检测位置至交通信号1的距离(至车辆停止位置的行驶距离)。当对所计算的多个车辆10的行驶距离求平均值时，可以获得从信号检测位置至交通信号1的平均距离L。类似地，当对来自多个车辆10的信号检测位置处的行驶信息(车辆速度)求平均值时，可以获得信号检测位置处的平均速度S。
随着从信号检测位置至交通信号1的平均距离L越短，交通信号1被评估为越难以识别(越易于识别失败)的交通信号，并且其风险评估值被设定得越高。随着此时的平均速度S越高，交通信号1被评估为车辆越难以在此处停止的交通信号，并且其风险评估值被设定得越高。基于平均距离L和平均速度S之间的相关性，评估了交通信号1的风险。
更具体地，基于在检测到交通信号1(红色交通信号)之后车辆是否能够在交通信号1的车辆停止位置处或之前安全地停止来评估风险。例如，即使当从信号检测位置至交通信号1的平均距离L相对较短时，在信号检测位置处的平均速度S足够低的情况下(例如当道路具有低的速度限制，或当道路具有会导致自然的速度减慢的上坡时)，风险可以被评估为低的。相反，即使当从信号检测位置至交通信号1的平均距离L相对较长时，在由于下坡等导致在信号检测位置处的平均速度S高的情况下，风险被评估为高的。
因此，风险R可以例如通过以下的评估表达式(1)获得。
R＝aSα/Lβ (1)
这里，a为正系数，并且α、β为正指数参数。这些数值可以基于评估的方法以合适的方式实验地设定。评估表达式不限于表达式(1)。可以使用随着平均距离L越短和平均速度S越高而产生越大的风险R的评估函数。
因此，信息处理系统统计地处理来自多个车辆的每个车辆的信息，并评估交通信号1的风险R(观察交通信号的难度)。信息处理系统针对包括在信息处理系统的管理区域中的多个交通信号的每个交通信号来执行这种评估，并针对多个交通信号的每个交通信号收集数据和评估风险R。然后，信息处理系统针对多个交通信号的每个交通信号存储风险R的评估值。信息处理系统可以将具有高于规定值(风险确定阈值)的风险R的评估值的交通信号鉴别并存储为易于识别失败的危险交通信号。
图2示出了向接近交叉路口(交通信号1)的车辆提供注意信息的状态。图2示出了中心(服务器)20和接近交叉路口(交通信号1)的车辆10。
当服务器20检测到接近交通信号1的车辆10时，服务器20基于交通信号1的风险R的评估值确定交通信号1是否是易于识别失败的危险交通信号。服务器20可以预先执行该确定。当交通信号1是易于识别失败的危险交通信号时，服务器20在车辆10到达从车辆10实际可见到交通信号1的位置之前，将该易于识别失败的交通信号的信息(例如交叉路口的存在、交通信号的存在或交通信号为红色)提供给接近交通信号1的车辆10作为注意信息。这使得可以引起车辆10(驾驶员)的注意以防止未注意到交通信号1，并且防止由于在交叉路口等处未注意到交通信号1而导致的事故。
现在描述评估交通信号1的风险的信息处理系统A。图3为在本发明的一个实施例中的信息处理系统A的示例的整体图。信息处理系统A包括中心(服务器)20。服务器20接收来自多个车辆10(第一车辆101、……第n车辆10n)的信息。
车辆10(101、……10n)包括成像单元11、位置信息获取单元12、存储单元13、控制单元14和通信单元15。由于多个车辆10的每个车辆10的配置相同，因此将仅描述第一车辆101。
成像单元11是所谓的车载摄像机。这里，成像单元11包括拍摄车辆前方(外部)的图像的摄像机。成像单元11优选地为行车记录器，其在驾驶期间或停止期间生成在车辆前方的连续视频图像，并且将所生成的视频图像记录在存储单元13中。成像单元11在车辆接近交通信号1时生成包括交通信号1的视频图像。
位置信息获取单元12包括与任何全球定位系统相对应的一个或多个接收器。例如，位置信息获取单元12还可以包括全球定位系统(Global Positioning System，GPS)接收器。位置信息获取单元12检测自身车辆的位置的信息(特别是检测到交通信号1的信号检测位置)。
存储单元13是记录和存储各种信息的设备。存储单元13包括一个或多个存储器。尽管“存储器”的示例包括半导体存储器、磁存储器或光学存储器，但存储器不限于此。例如，包括在存储单元13中的一个存储器或多个存储器可以各自用作例如主存储器、辅助存储器或高速缓冲存储器。存储单元13存储与第一车辆10的操作有关的任何信息。例如，存储单元13将在成像单元11中生成的视频图像或在位置信息获取单元12中获取的位置信息与它们被生成时的时间信息相关联。存储单元13还存储在控制单元14中对所生成的视频图像进行处理和分析的结果的信息。存储单元13还累积与车辆的操作和控制有关的各种信息，例如存储自身车辆的车辆控制程序。
控制单元14包括一个或多个处理器。“处理器”可以是通用处理器或专用于特定处理的专用处理器。例如，搭载在第一车辆10上的电子控制单元(Electronic Control Unit，ECU)可以用作控制单元14。控制单元14控制整个第一车辆的操作。例如，控制单元14执行成像单元11、位置信息获取单元12、存储单元13和通信单元15的控制，并且还执行与自身车辆的行驶和操作有关的所有控制。控制单元14可以执行图像分析。控制单元14分析在成像单元11中生成的视频图像，并检测交通信号1。
通信单元15包括执行自身车辆和服务器20之间的通信的通信模块。通信单元15可以包括连接至网络的通信模块，或者符合移动对象通信标准(例如第4代(4G)和第5代(5G)移动对象通信标准)的通信模块。例如，车载通信设备(例如搭载在第一车辆10上的数据通信模块(Data Communication Module，DCM))可以用作通信单元15。车辆10包括速度指示器或加速度计。除了车辆的位置的信息之外，通信单元15还可以向服务器20发送行驶信息(车辆速度、加速度、加速器和制动状态等)。
中心(服务器)20包括服务器通信单元21、服务器存储单元22和服务器控制单元23。
服务器通信单元21包括执行服务器20和车辆10之间的通信的通信模块。服务器通信单元21可以包括连接至网络的通信模块。服务器通信单元21能够接收从车辆10(第一车辆101、……第n车辆10n)发送的信息(信号检测位置信息、行驶信息等)。服务器通信单元21还能够向接近危险交通信号1的车辆10发送(提供)指示交通信号1的存在的信息(注意信息)。
服务器存储单元22是记录和存储各种信息的设备。服务器存储单元22包括一个或多个存储器。尽管“存储器”的示例包括半导体存储器、磁存储器或光学存储器，但存储器不限于此。例如，包括在服务器存储单元22中的一个存储器或多个存储器可以各自用作例如主存储器、辅助存储器或高速缓冲存储器。服务器存储单元22例如累积从车辆10(第一车辆101、……第n车辆10n)发送的信息(信号检测位置信息、行驶信息等)。服务器存储单元22还存储在服务器控制单元23中对所接收的信息进行处理和分析的结果的信息。服务器存储单元22还累积与服务器和整个系统的操作和控制有关的各种信息。
服务器控制单元23包括一个或多个处理器。“处理器”可以是通用处理器或专用于特定处理的专用处理器。服务器控制单元23执行服务器通信单元21和服务器存储单元22的控制，并且还执行与服务器和整个系统的操作有关的所有控制。例如，服务器控制单元23分析从车辆10(第一车辆101、……第n车辆10n)发送的信息(信号检测位置信息、行驶信息等)，并评估交通信号1的风险。
现在描述信息处理系统A的操作。图4为在本发明的一个实施例中的信息处理系统A的操作的(第一)流程图。该流程图示出了评估交通信号的风险的第一示例的过程。除非另有指明，否则每个步骤由服务器20执行。
步骤1(S1)：设定k＝0作为默认。这里，k代表车辆10的数量。当累积了来自至少n个车辆10的信息时，服务器20评估交通信号1的风险。
步骤2(S2)：对k的值(数量)加一。
步骤3(S3)：服务器20通过服务器通信单元21从接近交通信号1的第k车辆10接收信号检测位置和在该位置(信号检测位置)处的行驶信息(车辆速度等)。所接收的信息被累积在服务器存储单元22中。
步骤4(S4)：服务器20利用服务器控制单元23计算从第k车辆10的信号检测位置至交通信号1的距离。在该距离的计算中，服务器20可以从服务器存储单元22读取信息(例如与交通信号1有关的车辆停止位置和道路布置的信息)，并使用所读取的信息。
步骤5(S5)：确定车辆10的数量k是否达到n。当数量k达到n时，则该处理继续至步骤6。当数量k未达到n时，则该处理返回至步骤2。
步骤6(S6)：服务器20利用服务器控制单元23对从第一车辆10至第n车辆10的信号检测位置至交通信号1的距离求平均值，以计算平均距离L。
步骤7(S7)：服务器20利用服务器控制单元23对第一至第n车辆10的行驶信息中的车辆速度求平均值，以计算平均速度S。
步骤8(S8)：至少基于平均距离L和平均速度S计算(评估)交通信号1的风险R。
步骤9(S9)：服务器20将所评估的交通信号1的风险R存储在服务器存储单元22中。然后，服务器20结束风险评估的处理。
服务器20类似地评估其系统管理区域内的每个交通信号的风险R，并将评估的风险R存储在服务器存储单元22中。除了存储每个交通信号的风险R的评估值之外，服务器20还可以将具有高于规定值的风险R的评估值的交通信号鉴别并存储为易于识别失败的危险交通信号。即使在基于n个车辆10评估风险R之后，服务器20也可以进一步收集来自车辆10的信息并更新所评估的风险R。
现在描述由信息处理系统A提供注意信息的操作。图5为在本发明的一个实施例中的信息处理系统A的操作的(第二)流程图。图5示出了用于提供注意信息的过程。除非另有指明，否则每个步骤由服务器20执行。
步骤11(S11)：服务器20检测车辆10接近交通信号1。服务器20可以通过经由服务器通信单元21接收车辆10的位置的信息来掌握车辆10和交通信号1之间的位置关系。
步骤12(S12)：服务器20从服务器存储单元22读取交通信号1的风险R(评估值)。
步骤13(S13)：确定交通信号1的风险R的评估值是否大于规定值(风险确定阈值)。当评估值大于规定值时，该处理继续至步骤14。当评估值小于规定值时，该处理结束。在预先确定交通信号是否具有高于规定值的风险R的评估值，并且将具有大于规定值的评估值的交通信号鉴别和存储为易于识别失败的危险交通信号的情况下，服务器20可以读取并使用所读取的关于所鉴别的危险交通信号的信息。
步骤14(S14)：向接近交通信号1的车辆(驾驶员)10提供注意信息(例如，交叉路口的存在、交通信号的存在或交通信号为红色)。然后，该处理结束。
尽管已经基于流程图描述了信息处理系统A的配置和操作，但是本发明可以配置为信息处理方法。更具体地，本发明可以配置为由包括配置为接收来自多个车辆的信息的服务器20的信息处理系统执行的信息处理方法。该方法可以包括：服务器20从接近交通信号1的多个车辆的每个车辆10接收信号检测位置以及在信号检测位置处的行驶信息，在信号检测位置处由在多个车辆的每个车辆10中的成像单元11检测交通信号1；服务器20确定从信号检测位置至交通信号1的距离；服务器20基于来自多个车辆的每个车辆10的信息，计算从信号检测位置至交通信号1的平均距离L，以及在信号检测位置处的平均速度S；服务器20至少基于平均距离L和平均速度S评估交通信号1的风险R；以及服务器20向接近具有高于规定值的风险R的交通信号1的车辆10提供注意信息。
图6为评估交通信号1的风险的第二示例的说明图。图6示出了接近交叉路口(交通信号1)的车辆10和中心(服务器)20。图6与图1相似的是，在交叉路口附近存在障碍物2(例如建筑物)，并且交通信号1难以识别，即，交通信号1易于识别失败。第二示例与第一示例的不同之处在于车辆10的制动操作也被用于评估。
当车辆10基于自身车辆的前车载摄像机的图像(视频图像)检测到交通信号1时，车辆10将检测到交通信号1的信号检测位置(车辆位置)和该信号检测位置处的行驶信息(例如车辆速度)从自身车辆10发送至服务器20。在图6中，除了交通信号1的信号检测位置和信号检测位置处的车辆速度之外，当在从交通信号1的信号检测位置至交通信号1(基于交通信号1的车辆停止位置)的行驶期间做出了紧急制动时，还将紧急制动作为紧急制动信息发送至服务器20。该制动信息可以包括在行驶信息中。可以适当地设定用于识别紧急制动的条件。例如，当产生大于0.3G的加速度时识别紧急制动。
如在第一示例中，服务器20基于从接近交通信号1的多个车辆的每个车辆10发送的信息，计算从信号检测位置至交通信号1的平均距离L，以及在该信号检测位置处的平均速度S。服务器20还计算紧急制动频率B，该紧急制动频率B指示多个车辆10中做出了紧急制动的车辆的数量。
如前所述，随着从信号检测位置至交通信号1的平均距离L越短，并且随着此时的平均速度S越高，交通信号1被评估为车辆越难以在此处停止的交通信号，并且其风险评估值被设定得越高。另外，随着紧急制动频率B越大，交通信号1被评估为越危险的交通信号，并且其风险评估值被设定得越高。基于这些要素的相关性，评估了交通信号1的风险。
因此，风险R可以通过随后的评估表达式(2)获得，其中L是从信号检测位置至交通信号的平均距离，S是信号检测位置处的平均速度S，并且B是紧急制动频率。
R＝aSα/Lβ+bB (2)
这里，a、b为正系数，并且α、β为正指数参数。这些数值可以基于评估的方法以合适的方式实验地设定。评估表达式不限于表达式(2)。可以使用随着平均距离L越短、平均速度S越高和紧急制动频率B越大而产生越大的风险R的评估函数。
在第二示例中，添加指示多个车辆10中做出了紧急制动的车辆的数量的紧急制动频率B作为评估的要素。然而，作为评估的要素的紧急制动频率B可以用交通信号识别失败频率B'来代替。
服务器20分析来自车辆10的行驶信息，并确定是否未注意到交通信号1。具体地，例如，服务器20不断地获取交通信号1的颜色的信息和车辆10的行驶信息。当在车辆(驾驶员)10能够识别交通信号1的位置处交通信号1为红色、车辆10的速度超过车辆能够安全地停止的规定值，并且检测到加速器踏板被踩下时，服务器20确定驾驶员没有注意到红色交通信号。然后，服务器20计算红色交通信号识别失败频率B'，该红色交通信号识别失败频率B'指示多个车辆10中未注意到红色交通信号的车辆的数量。该红色交通信号识别失败频率B'可以用表达式(2)中的紧急制动频率B来代替。
可以基于图4的流程图类似地描述第二示例中的信息处理系统A的操作，在图4的流程图中的步骤7之后，添加了根据第一车辆至第n车辆的行驶信息计算紧急制动频率B(或红色交通信号识别失败频率B')的步骤。
图7为评估交通信号1的风险的第三示例的说明图。图7示出了接近交叉路口(交通信号1)的车辆10和中心(服务器)20。图7与图1相似的是，在交叉路口附近存在障碍物2(例如建筑物)，并且难以识别交通信号1，即，交通信号1易于识别失败。第三示例与第一示例和第二示例的不同之处在于，评估函数被修改为包括在交叉路口(交通信号1)处等待信号的前方车队的存在，作为评估的要素。
当车辆10基于自身车辆的前车载摄像机的图像(视频图像)检测到交通信号1时，车辆10将检测到交通信号1的信号检测位置(车辆位置)和该信号检测位置处的行驶信息(例如车辆速度)从自身车辆10发送至服务器20。
服务器20基于从接近交通信号1的车辆10发送的信息，计算从检测到交通信号1的信号检测位置至交通信号1的距离。服务器20还获取在交叉路口(交通信号1)处停止和等待信号的车辆30(301、302……)的行驶信息。行驶信息包括车辆的位置和车辆速度(包括零速度)。因此，通过组合行驶信息和交通信号的位置的信息(其是交通信息的一部分)，服务器20能够掌握有多少车辆30停在交通信号1处并形成等待信号的车队。然后，服务器20基于车辆的一般长度来计算该车队的长度的大小。
即使在从信号检测位置至交通信号1存在距离时，车辆10也需要在车辆10到达在停止期间的前方车队的时间之前停止。因此，允许车辆10用于停止的距离是从“从信号检测位置至交通信号1的距离”减去“前方车队的长度”所得到的距离。因此，服务器20计算等待交通信号1的车辆30的平均队列的长度D，并使用该平均车队长度D作为从信号检测位置至交通信号1的平均距离L的校正值。
更具体地，从信号检测位置至交通信号1的平均距离L减去平均车队长度D所得到的距离(L-D)被用于评估。随着(L-D)越短，则交通信号1被评估为车辆越难以安全地在此处停止的交通信号，并且其风险评估值被设定得越高。随着此时的平均速度S越高，则交通信号1被评估为车辆越难以在此处停止的交通信号，并且其风险评估值被设定得越高。基于这些要素的相关性，评估了交通信号1的风险。
因此，可以通过将评估表达式(1)修改为随后的评估表达式(3)来获得风险R。
R＝aSα/(L-D)β (3)
或者，可以通过将评估表达式(2)修改为随后的评估表达式(4)来获得风险R。
R＝aSα/(L-D)β+bB (4)
这里，a、b为正系数，并且α、β为正指数参数。这些数值可以基于评估的方法以合适的方式实验地设定。评估表达式(3)或(4)能够更准确地评估风险。
可以基于图4的流程图类似地描述第三示例中的信息处理系统A的操作，在图4的流程图中的任意阶段添加了根据车辆的停止期间的行驶信息计算平均车队长度D的步骤，并且从平均距离L减去平均车队长度D所得到的距离(L-D)被用于计算交通信号的风险R的步骤(S8)中的评估。
根据本发明，可以提前将易于识别失败的交通信号的信息(交叉路口的存在、交通信号的存在或红色交通信号)作为注意信息通知给驾驶员。作为结果，能够防止紧急制动和追尾事故，这能够有助于减少交通事故。
尽管已经在上述实施例中描述了信息处理系统A的配置和操作，但是本发明不限于此。例如，通用信息处理设备(例如智能电话或计算机)可以配置为用作根据所公开的实施例的成像单元11、位置信息获取单元12、存储单元13、控制单元14、通信单元15或服务器20。具体地，描述实现根据实施例的成像单元11以及其他组成部件的每个功能的处理的内容的程序被存储在信息处理设备的存储器中，并且由信息处理设备的处理器读取和执行该程序。因此，根据实施例的本发明可以实现为可由处理器执行的程序。
尽管已经将实施例描述为典型示例，但是本领域技术人员清楚的是，可以在本发明的范围和界限内进行许多改变和替换。因此，应该理解，本发明不限于所公开的实施例，在不脱离权利要求的情况下可以进行各种修改和改变。例如，实施例中示出的多个配置块可以被组合，或者一个配置块可以被划分。

Claims (5)

1.信息处理系统，包括配置为接收来自多个车辆的信息的服务器，其特征在于，
所述服务器配置为
从所述多个车辆的每个车辆接收信号检测位置以及在所述信号检测位置处的行驶信息，在所述信号检测位置处由在所述多个车辆的每个车辆中的成像单元检测交通信号，
确定从所述信号检测位置至所述交通信号的距离，
基于来自所述多个车辆的每个车辆的所述信息，计算从所述信号检测位置至所述交通信号的平均距离L，以及在所述信号检测位置处的平均速度S，
至少基于所述平均距离L和所述平均速度S评估所述交通信号的风险，以及
向接近具有高于规定值的所述风险的所述交通信号的所述车辆提供注意信息。
2.根据权利要求1所述的信息处理系统，其特征在于，所述风险的评估值被设定为随着所述平均距离L越短和/或所述平均速度S越高而越高。
3.根据权利要求1所述的信息处理系统，其特征在于，
所述服务器配置为从所述多个车辆的每个车辆接收紧急制动信息，该紧急制动信息指示在从所述信号检测位置至所述交通信号的行驶期间做出紧急制动；
基于来自所述多个车辆的每个车辆的所述紧急制动信息，计算紧急制动频率B，以及
至少基于所述平均距离L、所述平均速度S和所述紧急制动频率B，评估所述交通信号的所述风险。
4.根据权利要求1至3中任意一项所述的信息处理系统，其特征在于，
所述服务器配置为
基于在所述交通信号处停止的所述多个车辆的每个车辆的所述行驶信息，计算在所述交通信号处的平均车队长度D，以及
当评估所述交通信号的所述风险时，使用从所述平均距离L减去所述平均车队长度D所得的距离(L-D)代替所述平均距离L，以用于评估。
5.信息处理方法，其由包括配置为接收来自多个车辆的信息的服务器的信息处理系统执行，所述方法包括：
所述服务器从接近交通信号的所述多个车辆的每个车辆接收信号检测位置以及在所述信号检测位置处的行驶信息，在所述信号检测位置处由在所述多个车辆的每个车辆中的成像单元检测所述交通信号；
所述服务器确定从所述信号检测位置至所述交通信号的距离；
所述服务器基于来自所述多个车辆的每个车辆的所述信息，计算从所述信号检测位置至所述交通信号的平均距离L，以及在所述信号检测位置处的平均速度S；
所述服务器至少基于所述平均距离L和所述平均速度S评估所述交通信号的风险；以及
所述服务器向接近具有高于规定值的所述风险的所述交通信号的所述车辆提供注意信息。
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Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11197330B2 (en) 2016-06-19 2021-12-07 Platform Science, Inc. Remote profile manage for a vehicle
US10475258B1 (en) 2016-06-19 2019-11-12 Platform Science, Inc. Method and system for utilizing vehicle odometer values and dynamic compliance
US11330644B2 (en) 2016-06-19 2022-05-10 Platform Science, Inc. Secure wireless networks for vehicle assigning authority
US11197329B2 (en) 2016-06-19 2021-12-07 Platform Science, Inc. Method and system for generating fueling instructions for a vehicle
US11503655B2 (en) 2016-06-19 2022-11-15 Platform Science, Inc. Micro-navigation for a vehicle
US11438938B1 (en) 2016-06-19 2022-09-06 Platform Science, Inc. System and method to generate position and state-based electronic signaling from a vehicle
US12016061B2 (en) 2016-06-19 2024-06-18 Platform Science, Inc. Remote mobile device management
US11769407B1 (en) 2016-06-19 2023-09-26 Platform Science, Inc. System and method to generate position and state-based electronic signaling from a vehicle
US11528759B1 (en) 2016-06-19 2022-12-13 Platform Science, Inc. Method and system for vehicle inspection
KR20210077280A (ko) * 2019-12-17 2021-06-25 현대자동차주식회사 V2x 통신을 이용한 차량의 자율주행 시스템 및 그 방법
WO2022081494A1 (en) * 2020-10-13 2022-04-21 Platform Science, Inc. Method and system for synchronizing events within a secure wireless network
CN112699754B (zh) * 2020-12-23 2023-07-18 北京百度网讯科技有限公司 信号灯识别方法、装置、设备以及存储介质

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108122423A (zh) * 2016-11-28 2018-06-05 中国移动通信有限公司研究院 一种车辆引导方法、装置及系统

Family Cites Families (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1652128B1 (en) 2003-07-07 2014-05-14 Insurance Services Office, Inc. Traffic information system
US20050128063A1 (en) * 2003-11-28 2005-06-16 Denso Corporation Vehicle driving assisting apparatus
JP4367431B2 (ja) * 2005-10-26 2009-11-18 トヨタ自動車株式会社 車両用運転支援システム
US9076332B2 (en) * 2006-10-19 2015-07-07 Makor Issues And Rights Ltd. Multi-objective optimization for real time traffic light control and navigation systems for urban saturated networks
US8620032B2 (en) * 2011-05-10 2013-12-31 GM Global Technology Operations LLC System and method for traffic signal detection
KR101972089B1 (ko) * 2012-05-15 2019-04-24 엘지전자 주식회사 정보 제공 방법 및 그 장치
US9254846B2 (en) * 2013-05-03 2016-02-09 Google Inc. Predictive reasoning for controlling speed of a vehicle
US20150039350A1 (en) * 2013-08-05 2015-02-05 Ford Global Technologies, Llc Vehicle operations monitoring
US9514651B2 (en) * 2014-08-19 2016-12-06 Here Global B.V. Optimal warning distance
JP2016146162A (ja) * 2014-12-04 2016-08-12 株式会社リコー 運転判定装置、運転判定プログラム、演算システム、検知装置、検知システム、検知方法及びプログラム
US10507807B2 (en) * 2015-04-28 2019-12-17 Mobileye Vision Technologies Ltd. Systems and methods for causing a vehicle response based on traffic light detection
MX363873B (es) * 2015-06-09 2019-04-05 Nissan Motor Dispositivo de deteccion de señales de trafico y metodo de deteccion de señales de trafico.
KR101714185B1 (ko) * 2015-08-05 2017-03-22 엘지전자 주식회사 차량 운전 보조장치 및 이를 포함하는 차량
JP6394914B2 (ja) 2015-11-11 2018-09-26 トヨタ自動車株式会社 運転支援装置
WO2017153979A1 (en) * 2016-03-06 2017-09-14 Foresight Automotive Ltd. Running vehicle alerting system and method
US10029696B1 (en) * 2016-03-25 2018-07-24 Allstate Insurance Company Context-based grading
US20170327035A1 (en) * 2016-05-10 2017-11-16 Ford Global Technologies, Llc Methods and systems for beyond-the-horizon threat indication for vehicles
JP6338159B2 (ja) * 2016-05-19 2018-06-06 本田技研工業株式会社 交通状況推定装置、車両制御システム、経路誘導装置、交通状況推定方法、および交通状況推定プログラム
TWI650738B (zh) * 2017-01-13 2019-02-11 為昇科科技股份有限公司 偵測高速接近之危險警報系統
RU2677164C2 (ru) * 2017-06-02 2019-01-15 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ и сервер создания прогнозов трафика
JP6567602B2 (ja) * 2017-06-22 2019-08-28 株式会社東芝 情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法
JP2019079398A (ja) * 2017-10-26 2019-05-23 トヨタ自動車株式会社 走行制御装置
CN107731009A (zh) * 2017-11-28 2018-02-23 吉林大学 一种适用于无信号灯交叉路口车辆避人、避撞系统及方法
US20190297526A1 (en) * 2018-03-21 2019-09-26 Ford Global Technologies, Llc Mitigating channel congestion in inter vehicle communication
KR102673052B1 (ko) * 2018-09-11 2024-06-11 현대자동차주식회사 차량 배정 방법, 차량 배정 서버 및 차량 배정 시스템
US10661795B1 (en) * 2018-12-20 2020-05-26 Verizon Patent And Licensing Inc. Collision detection platform

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108122423A (zh) * 2016-11-28 2018-06-05 中国移动通信有限公司研究院 一种车辆引导方法、装置及系统

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Publication number Publication date
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