TWI773375B

TWI773375B - 偵測系統

Info

Publication number: TWI773375B
Application number: TW110121392A
Authority: TW
Inventors: 吳政豫
Original assignee: 英業達股份有限公司
Priority date: 2021-06-11
Filing date: 2021-06-11
Publication date: 2022-08-01
Also published as: TW202248065A

Abstract

一種偵測系統包含有盲點偵測模組及眼鏡模組。盲點偵測模組包含有第一錄影裝置用於紀錄車輛周圍影像；第一辨識裝置用於產生盲點辨識結果；第一判斷裝置用於判斷是否傳送車輛周圍影像及/或盲點警示訊息；以及傳送裝置用於傳送車輛周圍影像及/或盲點警示訊息。眼鏡模組包含有接收裝置用於接收車輛周圍影像及/或盲點警示訊息；第二錄影裝置用於紀錄使用者周圍影像；第二辨識裝置用於產生眼睛辨識結果；第二判斷裝置用於透過人工智能判斷是否顯示使用者周圍影像及/或眼睛警示訊息；以及顯示裝置用於顯示使用者周圍影像及/或眼睛警示訊息。

Description

偵測系統

本發明關於一種偵測系統，尤指一種偵測車輛盲點及使用者眼睛的偵測系統。

駕駛常因視線或盲點(例如A柱)的死角，或因駕駛精神恍惚，未注意到車輛周遭的人事物，而造成車禍事故。現今車輛的偵測周遭情況及駕駛狀況的功能是有限的，難以避免上述車禍事故的發生。因此，如何偵測車輛周遭情況及駕駛狀況為一亟待解決的問題。

本發明提供一種偵測車輛盲點及使用者眼睛的偵測系統，以解決上述之問題。

根據一實施例，本發明之偵測系統包含有一盲點偵測模組以及一眼鏡模組。該盲點偵測模組包含有一第一錄影裝置，用於紀錄一車輛周圍影像；一第一辨識裝置，用於辨識至少一行車盲點，以產生一盲點辨識結果；一第一判斷裝置，耦接於該第一錄影裝置及該第一辨識裝置，用於根據該車輛周圍影像及該盲點辨識結果，判斷是否傳送該車輛周圍影像及一盲點警示訊息中至少一者，以產生一第一判斷結果；以及一傳送裝置，耦接於該第一判斷裝置，用於根據該第一判斷結果，傳送該車輛周圍影像及該盲點警示訊息中該至少一者。該眼鏡模組包含有一接收裝置，用於從該傳送裝置接收該車輛周圍影像及該盲點警示訊息中該至少一者；一第二錄影裝置，用於紀錄一使用者周圍影像；一第二辨識裝置，用於辨識一使用者的眼睛，以產生一眼睛辨識結果；一第二判斷裝置，耦接於該第二錄影裝置及該第二辨識裝置，用於根據該使用者周圍影像及該眼睛辨識結果，透過一人工智能(artificial intelligence，AI)，判斷是否顯示該使用者周圍影像及一眼睛警示訊息中至少一者，以產生一第二判斷結果；以及一顯示裝置，耦接於該接收裝置及該第二判斷裝置，用於根據該第二判斷結果，顯示該使用者周圍影像及該眼睛警示訊息中該至少一者，以及顯示該車輛周圍影像及該盲點警示訊息中該至少一者。

10:偵測系統

100:盲點偵測模組

102:第一錄影裝置

104:第一辨識裝置

106:第一判斷裝置

108:傳送裝置

200,20:眼鏡模組

202:接收裝置

204:第二錄影裝置

206:第二辨識裝置

208:第二判斷裝置

210:顯示裝置

212:第三辨識裝置

S10,S12,S14,S16,S18,S20,S22,S24:步驟

第1圖為本發明實施例一偵測系統的示意圖。

第2圖為本發明實施例一眼鏡模組的示意圖。

第3圖為本發明實施例一偵測方法的示意圖。

第1圖為本發明實施例一偵測系統10的示意圖。偵測系統10包含有盲點偵測模組100及眼鏡模組200。盲點偵測模組100包含有第一錄影裝置102(例如後裝車輛錄影機)、第一辨識裝置104、第一判斷裝置106及傳送裝置108。眼鏡模組200包含有接收裝置202、第二錄影裝置204(例如錄影機)、第二辨識裝置206、第二判斷裝置208及顯示裝置210。

在第1圖中，第一錄影裝置102用於紀錄車輛周圍影像。第一辨識裝置104用於辨識至少一行車盲點，以產生盲點辨識結果。第一判斷裝置106耦接於第一錄影裝置102及第一辨識裝置104。根據車輛周圍影像及盲點辨識結果，第一判斷裝置106判斷是否傳送車輛周圍影像及盲點警示訊息中至少一者，以產生第一判斷結果。傳送裝置108耦接於第一判斷裝置106。根據第一判斷結果，傳送裝置108傳送車輛周圍影像及盲點警示訊息中至少一者。

在一實施例中，車輛周圍影像包含有車輛環景影像。車輛環景影像包含有車輛前方、後方及兩側的影像。在一實施例中，盲點警示訊息包含有影像訊息及語音訊息中至少一者。舉例來說，當車輛(例如後裝車)轉彎以及行車盲點有其他車輛或行人時，或者當車輛偏移車道時，偵測系統10提供行車盲點/車輛偏移的影像(例如影像訊息)，以及/或者發出警示聲(例如語音訊息)，以提醒使用者(例如駕駛)注意。在一實施例中，傳送裝置108包含有第一通訊模組，用於執行毫米波(millimeter wave，mm wave)無線傳輸。透過毫米波無線傳輸，傳送裝置108傳送車輛周圍影像及盲點警示訊息中至少一者。

在第1圖中，接收裝置202從傳送裝置108接收車輛周圍影像及盲點警示訊息中至少一者。第二錄影裝置204用於紀錄使用者周圍影像。第二辨識裝置206用於辨識使用者(例如駕駛)的眼睛，以產生眼睛辨識結果。第二判斷裝置208耦接於第二錄影裝置204及該第二辨識裝置206。根據使用者周圍影像及眼睛辨識結果，透過人工智能(artificial intelligence，AI)，第二判斷裝置208判斷是否顯示使用者周圍影像及眼睛警示訊息中至少一者，以產生第二判斷結果。顯示裝置210耦接於接收裝置202及該第二判斷裝置210。根據第二判斷結果，顯示裝置210顯示使用者周圍影像及眼睛警示訊息中至少一者，以及顯示車輛周圍影像及盲點警示訊息中至少一者。

在一實施例中，眼鏡模組200是擴增實境(augmented reality，AR)眼鏡模組或混合實境(mixed reality，MR)眼鏡模組。在一實施例中，接收裝置202包含有第二通訊模組，用於執行毫米波無線傳輸。透過毫米波無線傳輸，接收裝置202接收車輛周圍影像及盲點警示訊息中至少一者。在一實施例中，第二辨識裝置206辨識使用者的眼睛的眼球轉動方向。舉例來說，當車輛轉彎時，使用者(例如駕駛)應注意轉彎方向的其他車輛或行人。在此情況下，第二辨識裝置206辨識使用者的眼球是否轉動到對應的方向。舉例來說，當車輛行經路口時，第二辨識裝置206辨識使用者的眼球的轉動方向，以確定使用者是否注意左右方來車。在一實施例中，第二辨識裝置206辨識使用者的眼睛的眼瞼的閉合狀況，以確定使用者是否打瞌睡或精神恍惚。

在一實施例中，根據使用者周圍影像，透過人工智能(例如人工智能標示(AI labeling))，第二判斷裝置208判斷使用者的視線死角是否有其他物體，以及判斷車輛是否偏移車道。在一實施例中，眼睛警示訊息包含有影像訊息及語音訊息中至少一者。舉例來說，在使用者的視線死角有其他物體或行人的情況下，眼鏡模組200提供視線死角的影像(例如影像訊息)，以及/或者發出警示聲(例如語音訊息)，以提醒使用者注意。舉例來說，當使用者打瞌睡或精神恍惚時，眼鏡模組200發出警示聲(例如語音訊息)。在一實施例中，顯示裝置210是微發光二極體(micro light-emitting diode，micro LED)顯示裝置。

第2圖為本發明實施例一眼鏡模組20的示意圖。眼鏡模組200包含有接收裝置202、第二錄影裝置204、第二辨識裝置206、第二判斷裝置208、顯示裝置210及第三辨識裝置212。第2圖的眼鏡模組20可應用於第1圖的眼鏡模組200。接收裝置202、第二錄影裝置204、第二辨識裝置206、第二判斷裝置208、顯示裝置210可參考第1圖，於此不贅述。第三辨識裝置212耦接於顯示裝置210，用於辨識使用者的語音指令。根據語音指令，顯示裝置210顯示對應於語音指令的車輛周圍影像及使用者周圍影像中至少一者。舉例來說，當車輛倒車時，根據使用者的語音指令「倒車」，顯示裝置210顯示車輛環景影像或車輛後方影像。舉例來說，當車輛轉彎(例如左轉)時，根據使用者的語音指令「轉彎」，顯示裝置210顯示車輛側邊(例如左側)影像。

第3圖為本發明實施例一偵測方法的示意圖。本發明之顯示方法包含有一偵測系統的一盲點偵測模組紀錄一車輛周圍影像，以及於辨識至少一行車盲點以產生一盲點辨識結果(步驟S10)。根據該車輛周圍影像及該盲點辨識結果，該盲點偵測模組判斷是否傳送該車輛周圍影像及一盲點警示訊息中至少一者，以產生一第一判斷結果(步驟S12)。根據該第一判斷結果，該盲點偵測模組傳送該車輛周圍影像及該盲點警示訊息中該至少一者(步驟S14)。接著，根據該第一判斷結果，該盲點偵測模組傳送該車輛周圍影像及該盲點警示訊息中該至少一者到該偵測系統的一眼鏡模組(步驟S16)。該眼鏡模組從該傳送裝置接收該車輛周圍影像及該盲點警示訊息中該至少一者(步驟S18)。該眼鏡模組紀錄一使用者周圍影像，以及辨識一使用者的眼睛以產生一眼睛辨識結果(步驟S20)。根據該使用者周圍影像及該眼睛辨識結果，透過一人工智能，該眼鏡模組判斷是否顯示該使用者周圍影像及一眼睛警示訊息中至少一者，以產生一第二判斷結果(步驟S22)。根據該第二判斷結果，該眼鏡模組顯示該使用者周圍影像及該眼睛警示訊息中該至少一者，以及顯示該車輛周圍影像及該盲點警示訊息中該至少一者(步驟S24)。

本發明之偵測方法的實施例可參考第1圖及第2圖的實施例，於此不贅述。

綜上所述，本發明提供一種偵測系統，根據錄影裝置紀錄的影像及辨識裝置的辨識結果，透過人工智能，偵測系統偵測車輛周圍(例如行車盲點)情況，以及偵測使用者是否打瞌睡或精神恍惚。如此一來，若行車時有危急情況，偵測系統可立即提醒使用者，因而有效降低車禍事故的發生。

以上所述僅為本發明之較佳實施例，凡依本發明申請專利範圍所做之均等變化與修飾，皆應屬本發明之涵蓋範圍。