TWI813424B - 基於無線射頻辨識技術的定位系統及定位方法 - Google Patents

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Abstract

本發明公開一種基於無線射頻辨識技術的定位系統及定位方法。定位系統包括車機設備、RFID讀取器及伺服器。車機設備設置車輛中，包括定位裝置、影像擷取設備及影像辨識模組。定位裝置用於取得定位位置。影像擷取設備用於擷取行車影像。影像辨識模組用於辨識出鄰近車輛、鄰近車牌資訊及道路屬性，並計算相對位置資訊。RFID讀取器用於讀取通過的車輛標籤，以標示出基準車輛並產生基準車輛資訊。伺服器包括預測位置模組及定位調整模組。定位調整模組判斷目標車輛為基準車輛、曾為基準車輛或為非基準車輛，以使用不同的方式調整目標車輛的定位位置。

Description

基於無線射頻辨識技術的定位系統及定位方法
本發明涉及一種定位系統及定位方法，特別是涉及一種可利用車聯網系統即時校正全球定位系統(Global Positioning System,GPS)的定位結果的基於無線射頻辨識技術的定位系統及定位方法。
在現有採用全球定位系統(Global Positioning System,GPS)的位置定位方法中，可預先在車輛上安裝GPS模組，當車輛在行駛時，能夠通過GPS模組與全球衛星定位系統之間的訊號互動，從全球衛星定位系統中獲取車輛當前的位置。
但是，廣泛使用的GPS定位雖有一定的精準度，但由於GPS模組與全球衛星定位系統之間傳輸的GPS訊號受環境影響比較大，仍會因GPS模組與衛星的相對位置、大氣環境以及地理環境等產生誤差。
本發明所要解決的技術問題在於，針對現有技術的不足提供一種可利用車聯網系統即時校正全球定位系統(Global Positioning System,GPS)的定位結果的基於無線射頻辨識技術的定位系統及定位方法。
為了解決上述的技術問題，本發明所採用的其中一技術方案是 提供一種基於無線射頻辨識(Radio Frequency identification,RFID)技術的定位系統，其包括車機設備、多個RFID讀取器及伺服器。車機設備設置多個車輛中的每一個上，包括定位裝置、影像擷取設備及影像辨識模組。定位裝置用於取得定位位置。影像擷取設備用於從週遭環境擷取一行車影像。影像辨識模組用於從該行車影像中辨識出至少一鄰近車輛及至少一鄰近車牌資訊及一行駛中道路的一道路屬性，並計算該至少一鄰近車輛的至少一相對位置資訊。該些RFID讀取器各用於讀取從對應的道路通過的該車輛的車輛標籤，以將通過的該車輛標示為基準車輛並產生對應的基準車輛資訊。伺服器與該些RFID讀取器及每一該車機設備通訊連接，且包括預測位置模組及定位調整模組。預測位置模組針對每一該基準車輛進行位置預測以產生預測位置，並計算對應的一信心程度。定位調整模組針對該些車輛中的目標車輛執行下列步驟：判斷該目標車輛為該基準車輛、曾經為該基準車輛或為一非基準車輛；若判斷為該基準車輛資訊，則依據對應的該道路調整該目標車輛的該定位位置；若判斷曾經為該基準車輛，則在對應的該預測位置及該信心程度高於一預定程度的前提下依據對應的該預測位置調整該目標車輛的該定位位置；及若判斷為一非基準車輛，則依據該至少一鄰近車牌資訊、該至少一相對位置資訊及該道路屬性中的至少一者調整該目標車輛的該定位位置。
為了解決上述的技術問題，本發明所採用的另外一技術方案是提供一種基於無線射頻辨識(Radio Frequency identification,RFID)技術的定位方法，其包括：在多個車輛中的每一個上設置一車機設備，其中，該車機設備包括一定位裝置、一影像擷取設備及一影像辨識模組；針對每一該車機設備執行下列步驟：配置該定位裝置取得一定位位置；配置該影像擷取設備從週遭環境擷取一行車影像；及配置該影像辨識模組從該行車影像中辨識出至少一鄰近車輛及至少一鄰近車牌資訊及一行駛中道路的一道路屬性，並計算 該至少一鄰近車輛的至少一相對位置資訊。定位方法還包括：配置多個RFID讀取器各自讀取從對應的道路通過的該車輛的一車輛標籤，以將通過的該車輛標示為一基準車輛並產生對應的一基準車輛資訊；以及配置一伺服器與該些RFID讀取器及每一該車機設備通訊連接；以該伺服器的一預測位置模組，針對每一該基準車輛，進行位置預測以產生一預測位置，並計算對應的一信心程度；以該伺服器的一定位調整模組，針對該些車輛中的一目標車輛執行下列步驟：判斷該目標車輛為該基準車輛、曾經為該基準車輛或為一非基準車輛；若判斷為該基準車輛資訊，則依據對應的該道路調整該目標車輛的該定位位置；若判斷曾經為該基準車輛，則在對應的該預測位置及該信心程度高於一預定程度的前提下依據對應的該預測位置調整該目標車輛的該定位位置；及若判斷為一非基準車輛，則依據該至少一鄰近車牌資訊、該至少一相對位置資訊及該道路屬性中的至少一者調整該目標車輛的該定位位置。
本發明的其中一有益效果在於，本發明所提供的基於無線射頻辨識技術的定位系統及定位方法具有下列優點：
(1)通過資訊及通訊科技整合技術應用所獲得的資料與訊號，建立一套可校正GPS定位並提高精準度的機制，透過RFID讀取器以及車機設備將行車時取得的相關資訊傳至後端平台後，透過演算來校正偏移的GPS，進而降低誤差值。
(2)通過影像辨識機制，可從行車影像抽取出重要元素供後續運算使用。
(3)通過對基準車輛進行位置預測，能延長基準車輛的時效性，以提高與基準車輛相關的位置資訊的可用度，此外，還能根據預測位置的信心程度判斷基準車輛是否能沿用為更新基準車輛。
(4)針對基準車輛及非基準車輛提供不同的調整機制，除了利用 基準車輛資訊直接調整定位位置之外，還可針對非基準車輛鎖定行駛道路並限縮可選道路，以將GPS定位修正至目標路徑。
為使能更進一步瞭解本發明的特徵及技術內容，請參閱以下有關本發明的詳細說明與圖式，然而所提供的圖式僅用於提供參考與說明，並非用來對本發明加以限制。
100:定位系統
1:伺服器
2、3、4:車輛
3’、4’:鄰近車輛
21、31、41:車機設備
22、32、42:車輛標籤
210:車機處理器
211:定位裝置
212:影像擷取設備
213:影像辨識模組
214:車輛通訊模組
215:儲存媒體
5:道路
51、52、...、5N:RFID讀取器
511:讀取處理器
512:射頻收發器
513:讀取器通訊介面
514:儲存媒體
6:網路
D1:電腦可讀取指令
D2:行車影像資料
D3:定位資料
D4:影像擷取程序
D5:影像辨識程序
D6:影像辨識資料
D1’:電腦可讀取指令
D2’:預測位置模組
D3’:定位調整模組
D4’:預測資料
D5’:地圖圖資
D6’:預測位置演算模型
D7’:資料庫
LP3、LP4:鄰近車牌資訊
P3、P4:相對位置資訊
RD:行駛中道路
圖1為本發明一實施例的基於無線射頻辨識技術的定位系統的示意圖。
圖2為本發明一實施例的伺服器、車機設備及RFID讀取器的功能方塊圖。
圖3為根據本發明一實施例的行車影像的示意圖。
圖4為本發明一實施例的基於RFID技術的定位方法的流程圖。
圖5為根據本發明的RFID讀取器讀取通過的車輛的車輛標籤的俯視示意圖。
圖6為圖4的步驟S13的細節流程圖。
圖7為圖4的步驟S17的細節流程圖。
以下是通過特定的具體實施例來說明本發明所公開有關“基於無線射頻辨識技術的定位系統及定位方法”的實施方式，本領域技術人員可由本說明書所公開的內容瞭解本發明的優點與效果。本發明可通過其他不同的具體實施例加以施行或應用，本說明書中的各項細節也可基於不同觀點與應用，在不背離本發明的構思下進行各種修改與變更。另外，本發明的附圖 僅為簡單示意說明，並非依實際尺寸的描繪，事先聲明。以下的實施方式將進一步詳細說明本發明的相關技術內容，但所公開的內容並非用以限制本發明的保護範圍。另外，本文中所使用的術語“或”，應視實際情況可能包括相關聯的列出項目中的任一個或者多個的組合。
圖1為本發明一實施例的基於無線射頻辨識技術的定位系統的示意圖，圖2為本發明一實施例的伺服器、車機設備及RFID讀取器的功能方塊圖。參閱圖1、2所示，本發明第一實施例提供一種基於無線射頻辨識(Radio Frequency identification,RFID)技術的定位系統100，其包括伺服器1、車機設備21、31、41及多個RFID讀取器51、52、...、5N。
車機設備21、31、41可例如為車聯網(Vehicle-to-everything,V2X)設備，分別設置在車輛2、3、4上，且伺服器1可與車機設備21、31、41及RFID讀取器51、52、...、5N通訊連接，例如，通過網路6連接，但上述僅為舉例，本發明不限於此。以車機設備21為例，其包括車機處理器210、定位裝置211、影像擷取設備212、影像辨識模組213、車輛通訊模組214及儲存媒體215。其中，車機處理器210、定位裝置211、影像擷取設備212、影像辨識模組213、車輛通訊模組214及儲存媒體215可通過匯流排216彼此電性耦接。
儲存媒體215可例如為，但不限於硬碟、固態硬碟或其他可用以儲存資料的儲存裝置，其經配置以至少儲存複數電腦可讀取指令D1、行車影像資料D2、定位資料D3、影像擷取程序D4、影像辨識程序D5及影像辨識資料D6。車輛通訊模組214經配置以在車機處理器210的控制下進行網路的存取，且可例如與伺服器1進行通訊。
定位裝置211用於取得定位位置，且可例如為一全球定位系統(Global Positioning System,GPS)裝置，用於取得GPS位置作為定位位置。
影像擷取設備212可例如為相機或攝影機，用於從車輛2的週遭 環境擷取行車影像IMG。請參考圖3，其為根據本發明一實施例的行車影像的示意圖。如圖3所示，影像辨識模組213可包括影像處理器，用於直接從行車影像IMG中辨識出鄰近車輛3’、4’及鄰近車牌資訊LP3、LP4，以及行車影像IMG中辨識出行駛中道路RD的道路屬性，並計算鄰近車輛3’、4’的相對位置資訊P3、P4。或者，也可由車機處理器210執行電腦可讀取指令D1及影像辨識程序D5來實現影像辨識模組213在本發明中的所有功能。其中，鄰近車牌資訊LP3、LP4、道路屬性及鄰近車輛3’、4’的相對位置資訊P3、P4等資料可儲存為影像辨識資料D6。
車輛通訊模組214可例如是無線網路通訊設備，用於將鄰近車牌資訊LP3、LP4、道路屬性及鄰近車輛3’、4’的相對位置資訊P3、P4等資料傳輸至伺服器1。需要說明的是，車機設備31、41基本上與車機設備21相同且包括車機設備21的所有元件，故在此不再贅述。
在本發明的實施例中，車輛2、3、4可各自配備有車輛標籤22、32、42，且用於承載車輛標籤22、32、42的載體可以是無線射頻識別(RFID；Radio Frequency Identification)標籤，這裡對於載體的表現形式不做具體限定。如圖1所示，RFID讀取器51、52、...、5N可設置在道路5的燈柱上，用於讀取從道路5通過的車輛的車輛標籤。需要說明的，RFID讀取器51、52、...、5N可依據需求設置在預定要進行定位的區域中的多條道路上，本發明不限制在每條道路上設置RFID讀取器的方式及數量。
舉例而言，RFID讀取器51可包括讀取處理器511、射頻收發器512、讀取器通訊介面513及儲存媒體514。其中，讀取處理器511可用於控制射頻收發器512向預定區域發送射頻訊號。
若以RFID標籤作為載體，則當RFID讀取器51檢測到RFID標籤時，從RFID標籤中獲取車輛的車輛標籤。更具體來說，當RFID讀取器51與 RFID標籤之間的距離小於等於射頻訊號的傳播距離時，射頻收發器512能夠接收到該RFID標籤回傳的射頻訊號，此時視為RFID讀取器51讀取到RFID標籤。以此方式，RFID讀取器51能夠從接收到的射頻訊號中解析得到車輛的車輛標籤，並儲存於儲存媒體514中。根據自身是否攜帶電源，RFID標籤可以分為被動式RFID標籤及主動式RFID標籤，在本發明實施例中不限制RFID標籤的實現方式。RFID讀取器51可通過讀取器通訊介面513與伺服器1通訊連接，以將通過的車輛標示為基準車輛，並將取得的車輛標籤(可包括所通過的車輛的車牌資訊)、通過時間及通過位置作為基準車輛資訊儲存並傳輸至伺服器1。
伺服器1包含伺服處理器11、伺服通訊模組12以及儲存媒體13。伺服處理器11電性耦接於伺服通訊模組12以及儲存媒體13。儲存媒體13可例如為，但不限於硬碟、固態硬碟或其他可用以儲存資料的儲存裝置，其經配置以至少儲存複數電腦可讀取指令D1’、預測位置模組D2’、定位調整模組D3’、預測資料D4’、地圖圖資D5’、預測位置演算模型D6’及資料庫D7’。伺服通訊模組12經配置以在伺服處理器11的控制下進行網路的存取，且可例如與車機設備21、31、41及RFID讀取器51、52、...、5N通過網路6進行通訊。此外，圖2的預測位置模組D2’及定位調整模組D3’雖然是以軟體的形式實現，但也可以以硬體的方式實現。上述僅為舉例，本發明不限於此。
圖4為本發明一實施例的基於RFID技術的定位方法的流程圖。參閱圖4所示，本發明實施例提供一種基於RFID技術的定位方法，其適用於前述的定位系統100，且至少包括下列幾個步驟：
步驟S10：針對每一車機設備，以定位裝置取得定位位置、以影像擷取設備從週遭環境擷取行車影像，以影像辨識模組從行車影像中辨識出至少一鄰近車輛、至少一鄰近車牌資訊及行駛中道路的道路屬性，並計算至少一鄰近車輛的至少一相對位置資訊。
如圖3所示，可將車輛2作為目標車輛，以定位裝置211取得定位位置，以影像擷取設備212從週遭環境擷取行車影像IMG，並以車機處理器210直接從行車影像IMG中辨識出鄰近車輛3’、4’及鄰近車牌資訊LP3、LP4，以及行車影像IMG中辨識出行駛中道路RD的道路屬性，並計算鄰近車輛3’、4’的相對位置資訊P3、P4。
在一些實施例中，可通過物件辨識模型從行車影像IMG中辨識出鄰近車輛3’、4’及鄰近車牌資訊LP3、LP4，例如，物件辨識模型可例如為經過訓練的YOLO(You Only Look Once)模型，其訓練流程大致包括製作現有車輛影像的資料集，通過YOLO模型的卷積神經網路提取資料集中車輛的多尺度特徵，並訓練神經網路識別車輛影像的能力。由於此方式為本領域具有通常知識者熟知的物件辨識模型的訓練方式，本發明不再贅述。
接著，可依據鄰近車輛3’、4’及鄰近車牌資訊LP3、LP4於行車影像IMG中的位置，計算鄰近車輛3’、4’的相對位置資訊P3、P4。舉例而言，相對位置資訊P3、P4可如圖2計算出鄰近車輛3’、4’位於目標車輛的何方，距離為何，以及相對於目標車輛的方位角為何。
此後，可將鄰近車牌資訊LP3、LP4的進行標示，並使用文字辨識模型辨識出對應的鄰近車牌資訊LP3、LP4中確切的車牌號碼。文字辨識模型可例如採用CRNN模型，CRNN模型是一種卷積迴圈神經網路結構，用於解決基於圖像的序列識別問題，特別是場景文字識別問題。
在其他的實施例中，還可通過另一物件辨識模型從行車影像IMG中辨識出行駛中道路RD的道路屬性，且該道路屬性包括道路類別(例如，可辨識高架或平面道路)及線道數量。另一物件辨識模型可例如採用可用於大規模影像分類的VGG-16、VGG-S以及GoogLeNet等物件辨識模型。
步驟S11：配置多個RFID讀取器各自讀取從對應的道路通過的 車輛的車輛標籤，以將通過的車輛標示為基準車輛並產生對應的基準車輛資訊。圖5為根據本發明的RFID讀取器讀取通過的車輛的車輛標籤的俯視示意圖。如圖5所示，RFID讀取器51可從RFID標籤中獲取通過的車輛2、3、4的車輛標籤22、32、42，同時將通過的車輛2、3、4標示為基準車輛，並將取得的車輛標籤22、32、42(可包括所通過的車輛的車牌資訊)、通過時間及通過位置作為基準車輛資訊儲存並傳輸至伺服器1。
步驟S12：配置伺服器與該些RFID讀取器及每一車機設備通訊連接。
步驟S13：以預測位置模組針對每一基準車輛進行位置預測以產生預測位置，並計算對應的信心程度。
請參考圖6，其為圖4的步驟S13的細節流程圖。如圖6所示，步驟S13還包括下列步驟：
步驟S130：從每一車機設備取得該定位位置、車輛移動資訊及道路屬性、至少一鄰近車牌資訊及至少一相對位置資訊。
步驟S131：執行預測位置演算模型，以依據所有取得的該定位位置、該車輛移動資訊、該道路屬性、該基準車輛資訊、該至少一鄰近車牌資訊及該至少一相對位置資訊產生每一該基準車輛的該預測位置，並利用預測區間計算該預測位置的該信心程度。
詳細而言，為了延長利用RFID讀取器所標定出的基準車輛的時效性，以及增加基準車輛的相關資訊的可使用性，可進一步將先前被標示為基準車輛的車輛，利用預測位置演算模型D6’進行位置預測同時計算信心程度。例如，可將所取得的車機資料，包括在先前的步驟中取得的每一車輛的定位位置、車輛行進的方向角、速度等定位資訊，以及所取得的道路屬性，例如岔路位置、形態及路段長度等，輸入隱含馬可夫模型 (hidden Markov model,HMM)、馬可夫模型(Markov model)、或執行LSTM演算法，來綜合上述資料預測基準車輛的可能移動位置作為預測位置，最後利用預測區間(prediction interval)計算預測位置對應的信心程度，並且，此預測位置及對應的信心程度將可作為預測資料D4’儲存，並在後續步驟中針對特定類型的車輛來協助調整可能偏移的GPS位置。
請復參考圖2，定位方法還包括以伺服器1(的定位調整模組D3’)，針對該些車輛中的目標車輛執行下列步驟S14、S15、S16及S17。
步驟S14：判斷目標車輛為基準車輛、曾經為基準車輛或為非基準車輛。此步驟將可依據目標車輛當下的特性為定位位置提供不同的調整方式。
若在步驟S14中判斷目標車輛為基準車輛資訊，則定位方法執行步驟S15：依據對應的道路調整目標車輛的定位位置。舉例而言，如圖5所示，在目標車輛(例如車輛2)通過RFID讀取器51後一預定時間內，關於車輛2的基準車輛資訊均會被視為參考度極高且為有效的，因此，在該預定時間內均可將目標車輛判定為基準車輛，可直接依據車輛2的速度及方向，以及RFID讀取器51的所在位置修正目標車輛(例如車輛2)當前的(GPS)定位位置，且修正後的準確度極高。
若在步驟S14中判斷目標車輛曾經為基準車輛，則定位方法執行步驟S16：在對應的預測位置及信心程度高於預定程度的前提下依據對應的預測位置調整目標車輛的定位位置。舉例而言，在目標車輛(例如車輛2)通過RFID讀取器51後超過該預定時間後，關於車輛2的基準車輛資訊會被視為參考度中等且不一定為有效的，因此，在通過RFID讀取器51後超過該預定時間後，需要進一步判定目標車輛的可能位置。然而，若伺服器1判斷目標車輛2曾經通過RFID讀取器51，且在步驟S13中得到的預測位置及對應的信心程度足夠高 的情況下，可將目標車輛標示為更新基準車輛，並依據預測位置修正目標車輛(例如車輛2)當前的(GPS)定位位置，且修正後的定位位置仍可維持一定的準確度。
若在步驟S14中目標車輛既不是基準車輛，也不是更新基準車輛，則將目標車輛判斷為非基準車輛，則定位方法執行步驟S17：依據至少一鄰近車牌資訊、至少一相對位置資訊及道路屬性中的至少一者調整目標車輛的定位位置。詳細而言，在目標車輛(例如車輛2)通過RFID讀取器51後遠超過該預定時間後，可合理推斷RFID讀取器51所取得關於車輛2的基準車輛資訊已經不再具有參考性，這也會大幅影響針對目標車輛產生的預測位置的信心程度。因此，可將通過RFID讀取器51後的時間作為基準，當判斷目標車輛不是基準車輛，且預測位置的信心程度也不夠高的時候，需要進一步依據由行車影像IMG辨識出的資訊及伺服器1中儲存的地圖圖資D5’來修正目標車輛的定位資訊。
可進一步參閱圖7所示，其為圖4的步驟S17的細節流程圖。如圖7所示，步驟S17還針對鄰近車輛中的每一者執行下列步驟：
步驟S170：依據鄰近車牌資訊判斷鄰近車輛是否為基準車輛，或為更新基準車輛(曾經為基準車輛且對應的預測位置的信心程度高於預定程度)。
若判斷鄰近車輛為基準車輛，則定位方法進入步驟S171：根據鄰近車輛對應的道路及相對位置調整目標車輛的定位位置。
換言之，類似於前述的調整方式，只是在本步驟中是針對鄰近車輛的位置進行調整，若鄰近車輛中出現基準車輛(亦即，剛通過RFID讀取器的車輛)，則可先取得鄰近車輛具有高準確度的位置，再利用影像辨識出與鄰近車輛的相對位置，進而調整目標車輛的定位位置。
若判斷鄰近車輛曾經為基準車輛且對應的預測位置的信心程度高於預定程度(也就是符合更新基準車輛的條件)，則定位方法進入步驟S172：依據鄰近車輛對應的定位位置、相對位置及預測位置調整目標車輛的定位位置。若鄰近車輛中出現上文所定義的更新基準車輛(亦即，其預測位置的信心程度仍具有一定程度)，則可利用影像辨識出與鄰近車輛的相對位置，進而調整目標車輛的定位位置。
然而，若判斷鄰近車輛不為基準車輛，以及判斷鄰近車輛未曾為基準車輛或對應的預測位置的信心程度並未高於預定程度，則定位調整模組進一步執行下列步驟S173、S174、S175及S176。
步驟S173：取得地圖圖資。
步驟S174：依據目標車輛對應的定位位置及地圖圖資，取得定位位置附近的預定區域中的至少一可選道路。
步驟S175：依據目標車輛對應的道路屬性對至少一可選道路進行篩選以取得目標路徑。
步驟S176：依據目標路徑調整目標車輛的定位位置。
詳細而言，步驟S173至S176是利用影像辨識出諸如縣道、鄉道、市區道路、村里聯絡道路以及橋樑等道路屬性，並結合地圖圖資D5’來限縮可選路段，最終可將可能偏移的GPS位置修正到目標路徑上。例如：以GPS進行定位時，因無高度數值，無法確定行駛於橋上或是橋下，此時可從行車影像IMG進一步限縮可能的道路選項，提升定位的精準度。
[實施例的有益效果]
本發明的其中一有益效果在於，本發明所提供的基於無線射頻辨識技術的定位系統及定位方法具有下列優點：
(1)通過資訊及通訊科技整合技術應用所獲得的資料與訊號，建 立一套可校正GPS定位並提高精準度的機制，透過RFID讀取器以及車機設備將行車時取得的相關資訊傳至後端平台後，透過演算來校正偏移的GPS，進而降低誤差值。
(2)通過影像辨識機制，可從行車影像抽取出重要元素供後續運算使用。
(3)通過對基準車輛進行位置預測，能延長基準車輛的時效性，以提高與基準車輛相關的位置資訊的可用度，此外，還能根據預測位置的信心程度判斷基準車輛是否能沿用為更新基準車輛。
(4)針對基準車輛及非基準車輛提供不同的調整機制，除了利用基準車輛資訊直接調整定位位置之外，還可針對非基準車輛鎖定行駛道路並限縮可選道路，以將GPS定位修正至目標路徑。
以上所公開的內容僅為本發明的優選可行實施例，並非因此侷限本發明的申請專利範圍，所以凡是運用本發明說明書及圖式內容所做的等效技術變化，均包含於本發明的申請專利範圍內。
100:定位系統
1:伺服器
2、3、4:車輛
21、31、41:車機設備
22、32、42:車輛標籤
5:道路
51、52、...、5N:RFID讀取器

Claims (18)

  1. 一種基於無線射頻辨識(Radio Frequency identification, RFID)技術的定位系統，其包括： 一車機設備，設置多個車輛中的每一個上，包括： 一定位裝置，用於取得一定位位置； 一影像擷取設備，用於從週遭環境擷取一行車影像； 一影像辨識模組，用於從該行車影像中辨識出至少一鄰近車輛及至少一鄰近車牌資訊及一行駛中道路的一道路屬性，並計算該至少一鄰近車輛的至少一相對位置資訊；及 多個RFID讀取器，各用於讀取從對應的道路通過的該車輛的一車輛標籤，以將通過的該車輛標示為一基準車輛並產生對應的一基準車輛資訊；以及 一伺服器，與該些RFID讀取器及每一該車機設備通訊連接，且包括： 一預測位置模組，針對每一該基準車輛，進行位置預測以產生一預測位置，並計算對應的一信心程度；及 一定位調整模組，針對該些車輛中的一目標車輛執行下列步驟： 判斷該目標車輛為該基準車輛、曾經為該基準車輛或為一非基準車輛； 若判斷為該基準車輛資訊，則依據對應的該道路調整該目標車輛的該定位位置； 若判斷曾經為該基準車輛，則在對應的該預測位置及該信心程度高於一預定程度的前提下依據對應的該預測位置調整該目標車輛的該定位位置；及 若判斷為一非基準車輛，則依據該至少一鄰近車牌資訊、該至少一相對位置資訊及該道路屬性中的至少一者調整該目標車輛的該定位位置。
  2. 如請求項1所述的定位系統，其中，該基準車輛資訊包括所通過的該車輛的該車牌資訊、通過時間及通過位置。
  3. 如請求項1所述的定位系統，其中，該車機設備包括一車輛通訊模組，用於將該至少一鄰近車牌資訊、該行駛中道路的該道路屬性及該至少一鄰近車輛的該至少一相對位置資訊傳輸至該伺服器。
  4. 如請求項1所述的定位系統，其中，該影像辨識模組經配置以： 通過一第一物件辨識模型從該行車影像中辨識出該至少一鄰近車輛； 依據該至少一鄰近車輛於該行車影像中的位置，計算出該至少一鄰近車輛的該至少一相對位置及至少一相對方位； 標示出該至少一鄰近車輛的車牌位置；及 使用一文字辨識模型辨識出對應的該至少一鄰近車牌資訊。
  5. 如請求項1所述的定位系統，其中，該影像辨識模組利用一第二物件辨識模型從該行車影像中辨識出該行駛中道路的該道路屬性，且該道路屬性包括一道路類別及一線道數量。
  6. 如請求項1所述的定位系統，其中，在該定位調整模組依據該至少一鄰近車牌資訊、該至少一相對位置資訊及該道路屬性中的至少一者調整該目標車輛的該定位位置的步驟中，該定位調整模組更以針對該至少一鄰近車輛中的每一者執行下列步驟： 依據該至少一鄰近車牌資訊判斷該至少一鄰近車輛是否為該基準車輛，或曾經為該基準車輛且對應的該預測位置的該信心程度高於該預定程度； 若判斷該至少一鄰近車輛為該基準車輛，則根據該至少一鄰近車輛對應的該道路及該至少一相對位置調整該目標車輛的該定位位置；以及 若判斷該至少一鄰近車輛曾經為該基準車輛且對應的該預測位置的該信心程度高於該預定程度，則依據該至少一鄰近車輛對應的該定位位置、該至少一相對位置及該預測位置調整該目標車輛的該定位位置。
  7. 如請求項6所述的定位系統，其中，若判斷該至少一鄰近車輛不為該基準車輛，以及判斷該至少一鄰近車輛未曾為該基準車輛或對應的該預測位置的該信心程度並未高於該預定程度，則該定位調整模組進一步執行下列步驟： 取得一地圖圖資； 依據該目標車輛對應的該定位位置及該地圖圖資，取得該定位位置附近的一預定區域中的至少一可選道路； 依據該目標車輛對應的該道路屬性對該至少一可選道路進行篩選以取得一目標路徑；及 依據該目標路徑調整該目標車輛的該定位位置。
  8. 如請求項1所述的定位系統，其中，該預測位置模組針對每一該基準車輛進行位置預測以產生該預測位置並計算對應的該信心程度的步驟包括配置該預測位置模組以： 從每一該車機設備取得該定位位置、一車輛移動資訊及該道路屬性、該至少一鄰近車牌資訊及該至少一相對位置資訊；及 執行一預測位置演算模型，以依據所有取得的該定位位置、該車輛移動資訊、該道路屬性、該基準車輛資訊、該至少一鄰近車牌資訊及該至少一相對位置資訊產生每一該基準車輛的該預測位置，並利用一預測區間計算該預測位置的該信心程度。
  9. 如請求項1所述的定位系統，其中，該定位裝置為一全球定位系統(Global Positioning System, GPS)裝置，該定位位置為一GPS位置。
  10. 一種基於無線射頻辨識(Radio Frequency identification, RFID)技術的定位方法，其包括： 在多個車輛中的每一個上設置一車機設備，其中，該車機設備包括一定位裝置、一影像擷取設備及一影像辨識模組； 針對每一該車機設備執行下列步驟： 配置該定位裝置取得一定位位置； 配置該影像擷取設備從週遭環境擷取一行車影像；及 配置該影像辨識模組從該行車影像中辨識出至少一鄰近車輛及至少一鄰近車牌資訊及一行駛中道路的一道路屬性，並計算該至少一鄰近車輛的至少一相對位置資訊；及 配置多個RFID讀取器各自讀取從對應的道路通過的該車輛的一車輛標籤，以將通過的該車輛標示為一基準車輛並產生對應的一基準車輛資訊；以及 配置一伺服器與該些RFID讀取器及每一該車機設備通訊連接； 以該伺服器的一預測位置模組，針對每一該基準車輛，進行位置預測以產生一預測位置，並計算對應的一信心程度； 以該伺服器的一定位調整模組，針對該些車輛中的一目標車輛執行下列步驟： 判斷該目標車輛為該基準車輛、曾經為該基準車輛或為一非基準車輛； 若判斷為該基準車輛資訊，則依據對應的該道路調整該目標車輛的該定位位置； 若判斷曾經為該基準車輛，則在對應的該預測位置及該信心程度高於一預定程度的前提下依據對應的該預測位置調整該目標車輛的該定位位置；及 若判斷為一非基準車輛，則依據該至少一鄰近車牌資訊、該至少一相對位置資訊及該道路屬性中的至少一者調整該目標車輛的該定位位置。
  11. 如請求項10所述的定位方法，其中，該基準車輛資訊包括所通過的該車輛的該車牌資訊、通過時間及通過位置。
  12. 如請求項10所述的定位方法，其中，該車機設備包括一車輛通訊模組，用於將該至少一鄰近車牌資訊、該行駛中道路的該道路屬性及該至少一鄰近車輛的該至少一相對位置資訊傳輸至該伺服器。
  13. 如請求項10所述的定位方法，其中，該影像辨識模組經配置以： 通過一第一物件辨識模型從該行車影像中辨識出該至少一鄰近車輛； 依據該至少一鄰近車輛於該行車影像中的位置，計算出該至少一鄰近車輛的該至少一相對位置及至少一相對方位； 標示出該至少一鄰近車輛的車牌位置；及 使用一文字辨識模型辨識出對應的該至少一鄰近車牌資訊。
  14. 如請求項10所述的定位方法，其中，該影像辨識模組利用一第二物件辨識模型從該行車影像中辨識出該行駛中道路的該道路屬性，且該道路屬性包括一道路類別及一線道數量。
  15. 如請求項10所述的定位方法，其中，在該定位調整模組依據該至少一鄰近車牌資訊、該至少一相對位置資訊及該道路屬性中的至少一者調整該目標車輛的該定位位置的步驟中，該定位調整模組更以針對該至少一鄰近車輛中的每一者執行下列步驟： 依據該至少一鄰近車牌資訊判斷該至少一鄰近車輛是否為該基準車輛，或曾經為該基準車輛且對應的該預測位置的該信心程度高於該預定程度； 若判斷該至少一鄰近車輛為該基準車輛，則根據該至少一鄰近車輛對應的該道路及該至少一相對位置調整該目標車輛的該定位位置；以及 若判斷該至少一鄰近車輛曾經為該基準車輛且對應的該預測位置的該信心程度高於該預定程度，則依據該至少一鄰近車輛對應的該定位位置、該至少一相對位置及該預測位置調整該目標車輛的該定位位置。
  16. 如請求項15所述的定位方法，其中，若判斷該至少一鄰近車輛不為該基準車輛，以及判斷該至少一鄰近車輛未曾為該基準車輛或對應的該預測位置的該信心程度並未高於該預定程度，則該定位調整模組進一步執行下列步驟： 取得一地圖圖資； 依據該目標車輛對應的該定位位置及該地圖圖資，取得該定位位置附近的一預定區域中的至少一可選道路； 依據該目標車輛對應的該道路屬性對該至少一可選道路進行篩選以取得一目標路徑；及 依據該目標路徑調整該目標車輛的該定位位置。
  17. 如請求項10所述的定位方法，其中，該預測位置模組針對每一該基準車輛進行位置預測以產生該預測位置並計算對應的該信心程度的步驟包括配置該預測位置模組以： 從每一該車機設備取得該定位位置、一車輛移動資訊及該道路屬性、該至少一鄰近車牌資訊及該至少一相對位置資訊；以及 執行一預測位置演算模型，以依據所有取得的該定位位置、該車輛移動資訊、該道路屬性、該基準車輛資訊、該至少一鄰近車牌資訊及該至少一相對位置資訊產生每一該基準車輛的該預測位置，並利用一預測區間計算該預測位置的該信心程度。
  18. 如請求項10所述的定位方法，其中，該定位裝置為一全球定位系統(Global Positioning System, GPS)裝置，該定位位置為一GPS位置。
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