TWI616851B

TWI616851B - 車況提示系統、車況提示方法及雲端伺服器

Info

Publication number: TWI616851B
Application number: TW106104635A
Authority: TW
Inventors: 高嘉宏
Original assignee: 國立臺東大學
Priority date: 2017-02-13
Filing date: 2017-02-13
Publication date: 2018-03-01
Also published as: TW201830345A

Abstract

一種車況提示系統，包含一社群伺服器、一感測裝置以及一雲端伺服器。社群伺服器用以儲存複數個社群參考資料。感測裝置用以拍攝一前方車輛影像，並傳送前方車輛影像。雲端伺服器用以接收前方車輛影像，辨識前方車輛影像中之一車牌資訊，搜尋社群伺服器中對應車牌資訊之社群參考資料的至少其中之一者，以產生一前車資訊，依據前車資訊以計算一行為參數值，並判斷行為參數值是否大於異常行為門檻值。其中，當雲端伺服器判斷行為參數值大於一異常行為門檻值時，傳送一警示訊息至感測裝置，再由感測裝置發出警示訊息。

Description

車況提示系統、車況提示方法及雲端伺服器

本揭示文件關於一種車況提示系統及車況提示方法，特別是關於應用社群資訊的車況提示系統及車況提示方法。

一般而言，車輛的駕駛人會具有自身的開車習慣，例如，有些駕駛人可能習慣於闖紅燈或時常變換車道，而有些駕駛人習慣於遵守交通規則，因此，每個駕駛人皆需要注意周遭路況，特別是前方車輛的行車行為才能確保行車安全。傳統上，行車安全的技術可應用如盲點偵測、車道偏離、預防追撞等方式確保行車安全。

然而，上述傳統的行車安全技術仍然無法使駕駛人準確地預測前方車輛的開車習慣，且駕駛人也難以控制前方車輛的行車行為，當前方車輛的行車行為不佳時，容易導致後方車輛發生追撞、擦撞或其他因為反應不及而造成的危險。

因此，如何提供一種讓駕駛人能得知或預估前方車輛的行車行為的車況提示系統及方法，已成為本領域通常知識者急待解決的問題。

根據本揭示文件的一實施方式提出一種車況提示系統，包含：一社群伺服器、一感測裝置以及一雲端伺服器。社群伺服器用以儲存複數個社群參考資料。感測裝置用以拍攝一前方車輛影像，並傳送前方車輛影像。雲端伺服器用以接收前方車輛影像，辨識前方車輛影像中之一車牌資訊，搜尋社群伺服器中對應車牌資訊之社群參考資料的至少其中之一者，以產生一前車資訊，依據前車資訊以計算一行為參數值，並判斷行為參數值是否大於異常行為門檻值。其中，當雲端伺服器判斷行為參數值大於一異常行為門檻值時，傳送一警示訊息至感測裝置，再由感測裝置發出警示訊息，並將前方車輛影像及行為參數值傳送至雲端伺服器中的一行為資料庫中，以更新行為資料庫中之對應車牌資訊的一車輛行為資訊。

根據本揭示文件的另一實施方式提出一種車況提示方法，包含：藉由一社群伺服器儲存複數個社群參考資料；藉由一感測裝置以拍攝一前方車輛影像，並傳送前方車輛影像；以及藉由一雲端伺服器以接收前方車輛影像，辨識前方車輛影像中之一車牌資訊，搜尋社群伺服器中對應車牌資訊之社群參考資料的至少其中之一者，以產生一前車資訊，依據前車資訊以計算一行為參數值，並判斷行為參數值是否大於一異常行為門檻值；其中，當雲端伺服器判斷行為參數值大於一異常行為門檻值時，傳送一警示訊息至感測裝置，再由感測裝置發出警示訊息，並將前方車輛影像及行為參數值傳送至雲端伺服器中的一行為資料庫中，以更新行為資料庫中之對應車牌資訊的一車輛行為資訊。

本揭示文件的又一實施態樣提出一種雲端伺服器，包含一儲存裝置、一網路介面及一處理器。網路介面用以接收來自一感測裝置之一前方車輛影像。處理器用以辨識前方車輛影像中之一車牌資訊，搜尋一社群伺服器中對應車牌資訊之複數個社群參考資料的至少其中之一者，以產生一前車資訊，依據前車資訊以計算一行為參數值，並判斷行為參數值是否大於一異常行為門檻值；其中，當處理器判斷行為參數值大於一異常行為門檻值時，傳送一警示訊息至感測裝置，再由感測裝置發出警示訊息，並將前方車輛影像及行為參數值傳送至雲端伺服器中的一儲存裝置中，以更新儲存裝置中之對應車牌資訊的一車輛行為資訊。

綜上，本案所提出的車況提示系統、車況提示方法及雲端伺服器，可讓車輛上的感測裝置透過雲端伺服器以搜尋社群伺服器中的資訊或是公開資訊，以得知或預測前方車輛可能的駕駛行為，當前方車輛的過往駕駛行為較不穩定時，雲端伺服器可傳送警示訊息至感測裝置，使得感測裝置得以即時通知駕駛者提高警覺，注意前方車輛的駕駛行為，以避免交通事故。

CL‧‧‧雲端伺服器

GR‧‧‧社群伺服器

SN1~SN3‧‧‧社群參考資料

SR‧‧‧感測裝置

L1、L2‧‧‧通訊連結

A、B‧‧‧車輛

ID‧‧‧車牌資訊

a‧‧‧方向

100‧‧‧車況提示系統

DB1‧‧‧行為資料庫

DB2‧‧‧影像資料庫

201、221、230‧‧‧網路介面

203‧‧‧管理模組

205‧‧‧辨識模組

207‧‧‧計算模組

209‧‧‧上傳模組

210‧‧‧搜尋模組

DB3‧‧‧社群資料庫

231‧‧‧通知模組

233‧‧‧攝像模組

300、400‧‧‧車況提示方法

310~410‧‧‧步驟

為讓本案能更明顯易懂，所附圖式之說明如下：第1圖繪示本揭示文件之一實施例的車況提示情境的示意圖；第2圖繪示本揭示文件之一實施例的車況提示系統的方塊圖；第3圖繪示本揭示文件之一實施例的車況提示方法的流程圖；以及第4圖繪示本揭示文件之一實施例的車況提示方法的流程圖。

請一併參照第1~2圖，第1圖繪示本揭示文件之一實施例的車況提示情境的示意圖。第2圖繪示本揭示文件之一實施例的車況提示系統100的方塊圖。於一實施例中，車況提示系統100包含一社群伺服器GR、一感測裝置SR以及一雲端伺服器CL。

於一實施例中，社群伺服器GR可由社群網站伺服器或公開資訊伺服器以實現之，例如社群伺服器GR可以為臉書(Facebook)之伺服器、YouTube之網頁伺服器、政府公開資訊之伺服器或其他社群媒介所使用之伺服器。

於一實施例中，感測裝置SR例如為一行車紀錄器、具有攝像功能之一行動裝置或其他可拍攝或錄製影像的電子裝置。

於一實施例中，雲端伺服器CL可以由多台伺服器、電腦及/或具有處理功能及儲存功能的電子裝置以實現之。

於一實施例中，社群伺服器GR(例如為臉書之伺服器)用以儲存多筆社群參考資料SN1~SN3，其中，社群參考資料SN1~SN3例如為社群中多名用戶對於一段影片或影像的評論內容及/或喜愛程度的數值(例如為臉書上的某一車輛照片的評論內容及按「讚」數量)。另一方面，感測裝置SR可以裝置於當前車輛A中，用以拍攝一前方車輛影像(如車輛B的影像；此外，車輛A與車輛B皆為沿方向a前進)，並透過通訊連結L1傳送此前方車輛影像至雲端伺服器CL。接著，雲端伺服器CL於接收前方車輛影像後，辨識前方車輛影像中之一車牌資訊ID，並透過通訊連結L2搜尋社群伺服器GR中對應此車牌資訊ID之社群參考資料SN1~SN3的至少其中之一者，以產生一前車資訊，再依據此前車資訊以計算一行為參數值，並判斷行為參數值是否大於一異常行為門檻值，當雲端伺服器CL判斷行為參數值大於一異常行為門檻值時，透過通訊連結L1傳送一警示訊息至感測裝置SR，再由感測裝置SR發出警示訊息，雲端伺服器CL並將前方車輛影像及行為參數值傳送至雲端伺服器CL中的一行為資料庫DB1中，以更新行為資料庫DB1中之對應此車牌資訊ID的一車輛行為資訊。於一實施例中，雲端伺服器CL可將接收到的前方車輛影像儲存於影像資料庫 DB2中。

以下描述本案車況提示系統100及車況提示方法300的細部實施內容。請一併參閱第2~3圖，第3圖繪示本揭示文件之一實施例的車況提示方法300的流程圖。

於一實施例中，雲端伺服器CL包含網路介面201、管理模組203、辨識模組205、計算模組207、上傳模組209、搜尋模組210、行為資料庫DB1及影像資料庫DB2。其中，管理模組203用以控管各個模組之間的溝通及執行流程。於一實施例中，網路介面201可以由網路卡以實現之。於一實施例中，行為資料庫DB1及影像資料庫DB2儲存於雲端伺服器CL的一儲存裝置中，此儲存裝置可由記憶體、硬碟、隨身碟記憶卡等裝置以實施。於一實施例中，管理模組203、辨識模組205、計算模組207、上傳模組209、搜尋模組210可以合併或單獨由積體電路如微控制單元(micro controller)、微處理器(microprocessor)、數位訊號處理器(digital signal processor)、特殊應用積體電路(application specific integrated circuit，ASIC)或一邏輯電路來實施。

於一些實施例中，管理模組203、辨識模組205、計算模組207、上傳模組209、搜尋模組210可以由同一處理器以實現之。

於一實施例中，感測裝置SR包含網路介面230、通知模組231及攝像模組233。於一實施例中，網路介面230可以由網路卡以實現之。於一實施例中，通知模組 231可以實現為一顯示器、一音響或其他可呈現訊息給駕駛人的輸出裝置。於一實施例中，攝像模組233可以由至少一電荷耦合元件(Charge Coupled Device；CCD)或一互補式金氧半導體(Complementary Metal-Oxide Semiconductor；CMOS)感測器所組成。

於一實施例中，社群伺服器GR包含網路介面221及社群資料庫DB3。於一實施例中，網路介面221可以由網路卡以實現之。於一實施例中，社群資料庫DB3儲存於社群伺服器GR的一儲存裝置中，此儲存裝置可由記憶體、硬碟、隨身碟記憶卡等裝置以實施。於一實施例中，社群資料庫DB3用以儲存社群參考資料SN1~SN3。

於一實施例中，雲端伺服器CL藉由網路介面201與感測裝置SR的網路介面230建立通訊連結L1。於一實施例中，雲端伺服器CL藉由網路介面201與社群伺服器GR的網路介面221建立通訊連結L2。

於步驟310中，感測裝置SR用以拍攝前方車輛影像，並傳送前方車輛影像。

例如第1圖所示，車輛A上的感測裝置SR透過其攝像模組233拍攝前方車輛B的影像，以取得前方車輛影像，並透過網路介面230傳送前方車輛影像。此外，由於本案係拍攝前方車輛的車牌資訊以進行後續分析，並非拍攝前方車輛之駕駛者，因此可避免侵犯到前方車輛駕駛者的隱私。

於步驟320中，雲端伺服器CL用以接收前方車輛影像，辨識前方車輛影像中之車牌資訊ID。

於一實施例中，雲端伺服器CL透過網路介面201接收前方車輛影像，將前方車輛影像儲存於影像資料庫DB2，並透過辨識模組205辨識前方車輛影像中之車牌資訊ID。

於一實施例中，辨識模組205可藉由已知的影像辨識演算法，例如利用車體與車牌的相對位置、車牌的形狀、車牌上的顏色分布及其分布輪廓，以辨識出車輛影像中之車牌資訊ID，其中，車牌資訊ID是指車牌號碼(例如「ABC-1234」)。

於一些例子中，辨識模組205亦可辨識前方車輛的形狀、大小及/或顏色作為輔助資訊，以識別前方車輛B。

於步驟330中，雲端伺服器CL搜尋社群伺服器GR中對應車牌資訊ID之多個社群參考資料SN1~SN3的至少其中之一者，以產生一前車資訊。

於一實施例中，雲端伺服器CL的搜尋模組210透過網路介面201以傳送一搜尋指令(query instruction)至社群伺服器GR，藉此以查詢社群資料庫DB3中之對應車牌資訊ID的社群參考資料SN1~SN3。於一實施例中，搜尋模組210可藉由現有且已知的應用程式介面(Application Programming Interface，API)以產生搜尋指令。

例如，搜尋模組210可將車牌資訊ID傳送至社群伺服器GR，以進行搜尋，其搜尋結果為社群資料庫 DB3(如YouTube網站之資料庫)中具有社群參考資料SN1(如一行車紀錄影片)，且此社群參考資料SN1中包含車牌資訊ID(如「ABC-1234」)。此外，搜尋模組210可進一步得到對應車牌資訊ID之一評論內容(例如為YouTube用戶的評論)及一社群評價(例如為YouTube用戶對此行車紀錄影片的按下負評(dislike)的數量)。

又例如，搜尋模組210可將車牌資訊ID傳送至社群伺服器GR，以進行搜尋，其搜尋結果為社群資料庫DB3(如臉書之資料庫)中具有社群參考資料SN2(如一行車狀況照片)，且此社群參考資料SN1中包含車牌資訊ID(如「ABC-1234」)。此外，搜尋模組210可進一步得到對應車牌資訊ID之一評論內容(例如為臉書用戶的評論)及一社群評價(例如為臉書用戶對此行車狀況照片的按下表示生氣之圖示的數量)。

於一實施例中，雲端伺服器CL的計算模組207分析評論內容以產生一評論分數。於一實施例中，評論分數代表異常指數，換言之，評論分數越高則代表評論內容越負面。於一實施例中，雲端伺服器CL的計算模組207分析社群評價以產生一社群評價分數。

例如，當計算模組207分析評論內容中包含有負面的關鍵字(如「追撞」、「蛇行」或「超車」)時，則給予較負面的評論分數(如10分，代表行為較為異常)，當計算模組207分析評論內容中包含有正面的關鍵字(如「優良駕駛」或「守規則」)時，則給予正面的評論分數(如1分，代表行為較不異常)。然，此處僅為舉例，車況提示系統100關於評論分數的制定方式並不限於此。

例如，當計算模組207藉由計算臉書用戶對此行車狀況照片的按下表示生氣之圖示的數量或按下表示哭泣之圖式的數量，以產生社群評價分數。然，此處僅為舉例，車況提示系統100關於社群評價分數的制定方式並不限於此。

於一實施例中，雲端伺服器CL更用以搜尋行為資料庫DB1中對應車牌資訊ID之車輛行為資訊，以產生前車資訊。其中，車輛行為資訊對應至車牌資訊ID的一歷史分數。於一實施例中，歷史分數越高代表前車行為越異常。

例如，行為資料庫DB1已事先儲存對應車牌資訊ID的歷史駕駛行為及其對應的歷史分數，同理，當歷史駕駛行為較佳(如歷史駕駛行為的資料中包含「優良駕駛」或「守規則」等字彙)(如1分)時，其對應的歷史分數較低(代表較不異常)，當歷史駕駛行為較差(如歷史駕駛行為的資料中包含「追撞」、「蛇行」或「超車」等字彙)時，其對應的歷史分數較高(如10分，代表較異常)。藉此，歷史分數可反映出對應此車牌資訊ID的車輛B是否曾經有不良駕駛行為。

於一實施例中，歷史分數亦可實作為用以代表評論分數及社群評價分數的統整資訊，例如特定車牌資訊ID所對應的評論分數為5，社群評價分數為10，則歷史分數為15。

因此，雲端伺服器CL可同時或先後搜尋自身的行為資料庫DB1及/或社群伺服器GR的社群資料庫DB3，以取得前車資訊。其中，前車資訊包含社群伺服器GR中所儲存之評論內容、社群評價、行為資料庫DB1中之車輛行為資訊及/或歷史分數。

於一實施例中，若行為資料庫DB1或社群伺服器GR中缺少對應此車牌資訊ID的資料時，雲端伺服器CL的計算模組207會將缺少的分數自動設定為一預設值，例如，當行為資料庫DB1中不具有歷史分數時，計算模組207將歷史分數自動帶入一預設值(例如將歷史分數預設為5分)。

於步驟340中，雲端伺服器CL依據前車資訊以計算一行為參數值。於一實施例中，行為參數值可以代表正常或優良行為的參考值。於另一實施例中，行為參數值可以代表異常或不良行為的參考值。

須注意的是，本發明並不限於下述關於產生行為參數值的實施例，本發明只要是能夠透過網頁伺服器、政府公開資訊之伺服器或其他社群媒介以取得資訊後，即可用經由分析或運算此些資訊，以產生行為參數值，其中，此些資訊可能包含駕駛者先前正常、優良、異常及/或不良行為之描述。

於一實施例中，雲端伺服器CL的計算模組207用以累計評論分數、社群評價分數及歷史分數，以產生行為參數值。例如，當評論分數為8、社群評價7及歷史分數5時，雲端伺服器CL累計此些數值以計算出行為參數值為20。

於一實施例中，雲端伺服器CL的計算模組207亦可分別給予評論分數、社群評價分數及歷史分數不同權重，將評論分數、社群評價分數及歷史分數分別乘上各自的權重後再行加總，以產生行為參數值。

於步驟350中，雲端伺服器CL判斷行為參數值是否大於一異常行為門檻值，若是，則進入步驟360，若否，則進入步驟370。

例如，當前車車輛B之車牌資訊ID所對應的行為參數值為20，且雲端伺服器CL將異常行為門檻值設為10時，則雲端伺服器CL的計算模組207判斷行為參數值大於異常行為門檻值，代表車輛B較可能發生異常行為。

於另一例子中，當前車車輛B之車牌資訊ID所對應的行為參數值為6，且雲端伺服器CL將異常行為門檻值設為10時，則雲端伺服器CL的計算模組207判斷行為參數值不大於一異常行為門檻值，代表車輛B較發生異常行為的可能性較低。

於步驟360中，雲端伺服器CL傳送一警示訊息至感測裝置SR。

例如，當雲端伺服器CL判斷行為參數值大於異常行為門檻值時，雲端伺服器CL的計算模組207透過網路介面201將警示訊息傳送至感測裝置SR。當感測裝置SR的網路介面230接收到此警示訊息後，將此警示訊息傳送至通知模組231，通知模組231可透過顯示器、感測裝置SR的音訊輸出裝置或汽車音響，以提示駕駛者對於前方車輛的駕駛行為提高警覺。

於一實施例中，通知模組231可藉由一車用網路將此警示訊息傳送至此網路範圍內的其他車輛。

於一實施例中，當雲端伺服器CL判斷行為參數值不大於異常行為門檻值時，雲端伺服器CL的計算模組207透過網路介面201傳送一前車行為正常資訊至感測裝置SR。當感測裝置SR的網路介面230接收到此前車行為正常資訊後，可透過顯示器、感測裝置SR的音訊輸出裝置或汽車音響，以提示駕駛者前方車輛的駕駛行為穩定，發生事故的可能性較低。

於一實施例中，當雲端伺服器CL判斷行為參數值不大於異常行為門檻值時(步驟350)，雲端伺服器CL持續接收來自感測裝置SR之前方車輛影像(例如重新回到步驟310)。

於步驟370中，雲端伺服器CL將前方車輛影像及行為參數值傳送至雲端伺服器CL中的行為資料庫DB1，以更新行為資料庫DB1中之對應車牌資訊ID的車輛行為資訊。

於一實施例中，計算模組207可依據更新後的車輛行為資訊進行計算(例如將更新後的行為參數值與更新前的行為參數值各自乘以一權重後再相加)，以更新行為資料庫DB1中的歷史分數。

於一實施例中，當多台車輛皆應用車況提示方法300時，行為資料庫DB1可接收來自多台車輛的前方車輛影像及行為參數值，藉此，行為資料庫DB1可取得更多的行車狀況，並依據此些行車狀況，以更精準的提供每一台車輛(如車輛A)的前車(如車輛B)之駕駛行為的相關訊息。

另一方面，於本案的一些實施例中，雲端伺服器CL中所儲存的各種資料可提供給保險公司，以供保險公司作為評估汽車投保的參考資料。

此外，雲端伺服器CL中所儲存的各種資料亦可提供給搭乘計程車的乘客，例如乘客可透過手機中的應用軟體，以輸入特定計程車的車牌資訊ID，以取得雲端伺服器CL中所儲存的相應此車牌資訊的各種資訊，以得知特定計程車是否具有不良的過往紀錄，以保護乘客安全。

於一些實施例中，車況提示系統亦可將車輛A所拍攝到的前方車輛影像上傳至社群伺服器GR。請參照第4圖，第4圖繪示本揭示文件之一實施例的車況提示方法400的流程圖。第4圖之車況提示方法400與第3圖之車況提示方法300的不同之處在於，第4圖之車況提示方法400更包含步驟410。

於步驟410中，雲端伺服器CL將前方車輛影像傳送至社群伺服器GR。

於一實施例中，感測裝置SR透過一行動裝置(例如為手機)，將前方車輛影像傳送至雲端伺服器CL，雲端伺服器CL的上傳模組209再透過網路介面201將前方車輛影像傳送至社群伺服器GR。

於一實施例中，感測裝置SR係直接透過網路介面230(內含網路通訊模組)，將前方車輛影像傳送至雲端伺服器CL，雲端伺服器CL的上傳模組209再透過網路介面201將前方車輛影像傳送至社群伺服器GR。

於一實施例中，車輛A中另外設置有一網路通訊模組，感測裝置SR可透過此網路通訊模組，將前方車輛影像傳送至雲端伺服器CL，雲端伺服器CL的上傳模組209再透過網路介面201將前方車輛影像傳送至社群伺服器GR。

於一實施例中，雲端伺服器CL的上傳模組209可自動(或是經過感測裝置SR允許後)透過網路介面201將前方車輛影像傳送至社群伺服器GR。

於一實施例中，當感測裝置SR接收到警示訊號時，感測裝置SR傳送一上傳指令至雲端伺服器CL，以致能雲端伺服器CL將前方車輛影像傳送至社群伺服器GR。

藉此，當前方車輛影像傳送至社群伺服器GR之後，其他社群伺服器GR的使用者皆可透過社群伺服器GR以觀看前方車輛影像及/或從事針對前方車輛影像進行評論、評分等社群交流。

綜合以上的敘述以及各種實施例的具體說明，本揭示文件所提出的車況提示系統、車況提示方法及雲端伺服器，可讓車輛上的感測裝置透過雲端伺服器以搜尋社群伺服器中的資訊或是公開資訊，以得知或預測前方車輛可能的駕駛行為，當前方車輛的駕駛過往行為較不穩定時，雲端伺服器可傳送警示訊息至感測裝置，使得感測裝置得以即時通知駕駛者提高警覺，注意前方車輛的駕駛行為，以避免交通事故。此外，雲端伺服器亦可將車輛行為資訊更新至行為資料庫中，藉此，行為資料庫可取得更多的前方車輛影像(或行車狀況)，並依據此些行車狀況，以更精準的提供每一台車輛的前方車輛或路況之相關訊息。此外，雲端伺服器亦可將感測裝置所拍攝到的前方車輛或路況即時分享至社群伺服器中，使其他使用者亦能透過存取社群伺服器以觀看到前方車輛影像，並對其進行評述。由此可知，本案之車況提示系統、車況提示方法及雲端伺服器可達到提升車輛行駛之安全性的功效。

以上所述，僅為本發明最佳之具體實施例，惟本發明之特徵並不侷限於此，任何熟悉該項技藝者在本發明之領域內，可輕易思及之變化或修飾，皆可涵蓋在以下本案之專利範圍。

Claims

一種車況提示系統，包含：一社群伺服器，用以儲存複數個社群參考資料，其中該些社群參考資料至少包含一評論內容及一社群評價；一感測裝置，用以拍攝一前方車輛影像，並傳送該前方車輛影像；以及一雲端伺服器，用以接收該前方車輛影像，辨識該前方車輛影像中之一車牌資訊，搜尋該社群伺服器中對應該車牌資訊之該些社群參考資料中的該評論內容及該社群評價至少其中之一者，分別分析該評論內容或該社群評價以產生包含一評論分數或一社群評價分數的一前車資訊，將該前車資訊中的各分數加總以計算一行為參數值，並判斷該行為參數值是否大於一異常行為門檻值；其中，當該雲端伺服器判斷該行為參數值大於一異常行為門檻值時，傳送一警示訊息至該感測裝置，該感測裝置發出該警示訊息，該雲端伺服器並將該前方車輛影像及該行為參數值傳送至該雲端伺服器中的一行為資料庫中，以更新該行為資料庫中之對應該車牌資訊的一車輛行為資訊。
如請求項1之車況提示系統，其中該感測裝置為一行車紀錄器或具有攝像功能之一行動裝置。
如請求項1之車況提示系統，其中該雲端伺服器更用以搜尋該行為資料庫中對應該車牌資訊之該車輛行為資訊，以產生該前車資訊。
如請求項1之車況提示系統，其中，該前車資訊包含該社群伺服器中所儲存之該評論內容、該社群評價及該行為資料庫中之該車輛行為資訊，其中該車輛行為資訊對應至一歷史分數，該雲端伺服器累計該評論分數、該社群評價分數及該歷史分數，以產生以計算該行為參數值。
如請求項1之車況提示系統，其中該社群伺服器為一社群網站伺服器或一公開資訊伺服器。
如請求項1之車況提示系統，其中，當該雲端伺服器判斷該行為參數值大於該異常行為門檻值時，該雲端伺服器自動將該前方車輛影像傳送至該社群伺服器。
如請求項1之車況提示系統，其中，當該感測裝置接收到該警示訊息時，該感測裝置傳送一上傳指令，以致能該雲端伺服器將該前方車輛影像傳送至該社群伺服器。
如請求項1之車況提示系統，其中，當該雲端伺服器判斷該行為參數值不大於該異常行為門檻值時，該雲端伺服器持續接收來自該感測裝置之該前方車輛影像或傳送一前車行為正常資訊至該感測裝置。
一種車況提示方法，包含：藉由一社群伺服器儲存複數個社群參考資料，其中該些社群參考資料至少包含一評論內容及一社群評價；藉由一感測裝置以拍攝一前方車輛影像，並傳送該前方車輛影像；以及藉由一雲端伺服器以接收該前方車輛影像，辨識該前方車輛影像中之一車牌資訊，搜尋該社群伺服器中對應該車牌資訊之該些社群參考資料中的該評論內容及該社群評價至少其中之一者，分別分析該評論內容或該社群評價以產生包含一評論分數或一社群評價分數的一前車資訊，將該前車資訊中的各分數加總以計算一行為參數值，並判斷該行為參數值是否大於一異常行為門檻值；其中，當該雲端伺服器判斷該行為參數值大於一異常行為門檻值時，傳送一警示訊息至該感測裝置，該感測裝置發出該警示訊息，該雲端伺服器並將該前方車輛影像及該行為參數值傳送至該雲端伺服器中的一行為資料庫中，以更新該行為資料庫中之對應該車牌資訊的一車輛行為資訊。
如請求項9之車況提示方法，其中該感測裝置為一行車紀錄器或具有攝像功能之一行動裝置。
如請求項9之車況提示方法，更包含：藉由該雲端伺服器搜尋該行為資料庫中對應該車牌資訊之該車輛行為資訊，以產生該前車資訊。
如請求項9之車況提示方法，其中，該前車資訊包含該社群伺服器中所儲存之該評論內容、該社群評價及該行為資料庫中之該車輛行為資訊，其中該車輛行為資訊對應至一歷史分數，藉由該雲端伺服器累計該評論分數、該社群評價及該歷史分數，以產生以計算該行為參數值。
如請求項9之車況提示方法，其中該社群伺服器為一社群網站伺服器或一公開資訊伺服器。
如請求項9之車況提示方法，其中，當該雲端伺服器判斷該行為參數值大於該異常行為門檻值時，該雲端伺服器自動將該前方車輛影像傳送至該社群伺服器。
如請求項9之車況提示方法，其中，當該感測裝置接收到該警示訊息時，該感測裝置傳送一上傳指令，以致能該雲端伺服器將該前方車輛影像傳送至該社群伺服器。
如請求項9之車況提示方法，其中，當該雲端伺服器判斷該行為參數值不大於該異常行為門檻值時，該雲端伺服器持續接收來自該感測裝置之該前方車輛影像或傳送一前車行為正常資訊至該感測裝置。
一種雲端伺服器，包含：一儲存裝置；一網路介面，用以接收來自一感測裝置之一前方車輛影像；以及一處理器，用以辨識該前方車輛影像中之一車牌資訊，搜尋一社群伺服器中對應該車牌資訊之複數個社群參考資料中的一評論內容及一社群評價至少其中之一者，分別分析該評論內容或該社群評價以產生包含一評論分數或一社群評價分數的一前車資訊，將該前車資訊中的各分數加總以計算一行為參數值，並判斷該行為參數值是否大於一異常行為門檻值；其中，當該處理器判斷該行為參數值大於一異常行為門檻值時，傳送一警示訊息至該感測裝置，該感測裝置發出該警示訊息，該雲端伺服器並將該前方車輛影像及該行為參數值傳送至該雲端伺服器中的一儲存裝置中，以更新該儲存裝置中之對應該車牌資訊的一車輛行為資訊。
如請求項17之雲端伺服器，其中，當該處理器判斷該行為參數值不大於該異常行為門檻值時，該處理器促使該網路介面持續接收來自該感測裝置之該前方車輛影像或傳送一前車行為正常資訊至該感測裝置。