本發(fā)明是有關(guān)于車前碰撞警示，特別是指一種碰撞時(shí)間閾值設(shè)定方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、前車碰撞警示系統(tǒng)(forward?collisionwarning?system，以下簡(jiǎn)稱為fcws)目前已成為出產(chǎn)新車的基本配備，其主要的功能在于提醒駕駛者在行車時(shí)保持(足以煞停的)行車安全距離。在使用時(shí)，現(xiàn)有fcws會(huì)根據(jù)當(dāng)前車前影像或利用雷達(dá)估算出與前車的距離以及當(dāng)前車速計(jì)算出碰撞時(shí)間(time-to-collision，以下簡(jiǎn)稱為ttc)，然后將計(jì)算出的ttc與一相關(guān)于碰撞警示且固定的參考時(shí)間閾值進(jìn)行比較，以便根據(jù)比較結(jié)果來決定是否發(fā)出碰撞警示。舉例來說，若計(jì)算出的ttc大于該參考時(shí)間閾值時(shí)，該現(xiàn)有fcws決定不發(fā)出碰撞警示，相反地，若計(jì)算出的ttc不大于該參考時(shí)間閾值時(shí)，該現(xiàn)有fcws決定發(fā)出碰撞警示。

2、然而，以上述固定的參考時(shí)間閾值作為是否發(fā)出碰撞警示的唯一時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)的方式對(duì)于不同操控能力(如剎車反應(yīng)時(shí)間)的駕駛者或在各種不同的行駛環(huán)境(如天候狀況、行駛道路狀況等)將無法達(dá)成有效的碰撞警示。例如，在晴朗天候及路面良好的情況下，特別是對(duì)于具有較佳操控能力(例如，煞停反應(yīng)時(shí)間較短于固定的參考時(shí)間閾值)的駕駛者而言，駕駛者自認(rèn)有足夠的時(shí)間避免前車碰撞因而不會(huì)對(duì)碰撞警示有任何的反應(yīng)，如此的碰撞警示會(huì)被視為干擾的無效警示；反之，在下雨/下雪天候時(shí)路面泥濘濕滑的情況下，特別是對(duì)于具有較差操控能力(例如，煞停反應(yīng)時(shí)間較長(zhǎng)于固定的參考時(shí)間閾值)的駕駛者而言，駕駛者即使在接獲碰撞警示即進(jìn)行剎車，卻因所需煞停時(shí)間較長(zhǎng)而無法避免碰撞發(fā)生，因而如此的碰撞警示亦會(huì)被視為遲來的無效警示。

3、因此，對(duì)于fcws，如何發(fā)明出一種能夠適用于具有不同操控能力(煞?？刂颇芰?的駕駛者以及人為無法控制的路面情況的碰撞時(shí)間閾值設(shè)定方式已成為相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域所欲解決的議題之一。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、因此，本發(fā)明的目的，即在提供一種碰撞時(shí)間閾值設(shè)定方法及系統(tǒng)，其能克服現(xiàn)有技術(shù)至少一個(gè)缺點(diǎn)。

2、于是，本發(fā)明所提供的一種碰撞時(shí)間閾值設(shè)定方法用于動(dòng)態(tài)地設(shè)定一提供給一前車碰撞警示系統(tǒng)的當(dāng)前碰撞時(shí)間閾值且利用一電腦系統(tǒng)來執(zhí)行，該電腦系統(tǒng)預(yù)先建立有一年齡估測(cè)模型以及一路面情況辨識(shí)模型，該前車碰撞警示系統(tǒng)安裝于一設(shè)有一車前影像拍攝模塊和一車內(nèi)影像拍攝模塊的車輛，該碰撞時(shí)間閾值設(shè)定方法包含以下步驟：(a)當(dāng)獲得分別同時(shí)由該車前影像拍攝模塊和該車內(nèi)影像拍攝模塊在該車輛行駛中所拍攝的一當(dāng)前車前影像和一當(dāng)前車內(nèi)影像時(shí)，根據(jù)該當(dāng)前車前影像和該當(dāng)前車內(nèi)影像且利用該路面情況辨識(shí)模型和該年齡估測(cè)模型獲得辨識(shí)出該車輛所行駛之道路的一當(dāng)前路面情況和估測(cè)出該車輛之駕駛者的一估測(cè)年齡；(b)根據(jù)由一摩擦系數(shù)估測(cè)模型估測(cè)出對(duì)應(yīng)于該當(dāng)前路面情況的當(dāng)前摩擦系數(shù)和由一反應(yīng)時(shí)間估測(cè)模型估測(cè)出對(duì)應(yīng)于該估測(cè)年齡的當(dāng)前反應(yīng)時(shí)間，且利用一有關(guān)于k(k>1)個(gè)危險(xiǎn)等級(jí)且以摩擦系數(shù)與反應(yīng)時(shí)間為特征參數(shù)的危險(xiǎn)等級(jí)辨識(shí)模型獲得辨識(shí)出的一當(dāng)前危險(xiǎn)等級(jí)；及(c)自一預(yù)先建立且記錄有k(k>1)個(gè)分別對(duì)應(yīng)于該些k個(gè)危險(xiǎn)等級(jí)的不同碰撞時(shí)間閾值的閾值查找表查找出一個(gè)對(duì)應(yīng)于該當(dāng)前危險(xiǎn)等級(jí)的碰撞時(shí)間閾值作為該當(dāng)前碰撞時(shí)間閾值，以供該前車碰撞警示系統(tǒng)作為當(dāng)前是否發(fā)出碰撞警示的判定依據(jù)。

3、在一些實(shí)施例中，在步驟(a)之前還包含以下步驟：(d)利用該路面情況辨識(shí)模型和該年齡估測(cè)模型，對(duì)用于模型訓(xùn)練的多筆行車影像數(shù)據(jù)其中每筆行車影像數(shù)據(jù)所含同時(shí)拍攝的一車前影像和一車內(nèi)人臉影像分別進(jìn)行路面情況的辨識(shí)和年齡的估測(cè)，以獲得對(duì)應(yīng)于該筆行車影像數(shù)據(jù)的估測(cè)年齡和辨識(shí)路面情況；(e)將步驟(d)所獲得對(duì)應(yīng)于每筆行車影像數(shù)據(jù)的估測(cè)年齡和辨識(shí)路面情況分別饋入該反應(yīng)時(shí)間估測(cè)模型以及該摩擦系數(shù)估測(cè)模型，以獲得估測(cè)出對(duì)應(yīng)于該筆行車影像數(shù)據(jù)且作為一筆特征參數(shù)數(shù)據(jù)的摩擦系數(shù)和反應(yīng)時(shí)間；(f)利用分群算法對(duì)步驟(e)所獲得分別對(duì)應(yīng)于該些筆行車影像數(shù)據(jù)的多筆特征參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分群，以獲得k個(gè)分別對(duì)應(yīng)于該些k個(gè)不同危險(xiǎn)等級(jí)的特征參數(shù)數(shù)據(jù)群集；及(g)根據(jù)已分群的該些筆特征參數(shù)數(shù)據(jù)且經(jīng)由一人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練及學(xué)習(xí)，獲得該危險(xiǎn)等級(jí)辨識(shí)模型。

4、在一些實(shí)施例中，在步驟(a)與步驟(b)之間還包含以下步驟：(h)判定一當(dāng)前計(jì)時(shí)時(shí)長(zhǎng)是否大于一連續(xù)駕駛時(shí)長(zhǎng)閾值，該當(dāng)前計(jì)時(shí)時(shí)長(zhǎng)是自該車輛在此次行駛期間第一次獲得來自該車前影像拍攝模塊和該車內(nèi)影像拍攝模塊所拍攝的影像時(shí)開始計(jì)時(shí)。

5、在一些實(shí)施例中，在步驟(b)中，當(dāng)判定出該當(dāng)前計(jì)時(shí)時(shí)長(zhǎng)大于該連續(xù)駕駛時(shí)長(zhǎng)閾值時(shí)，由一修正反應(yīng)時(shí)間估測(cè)模型，估測(cè)出對(duì)應(yīng)于該估測(cè)年齡的當(dāng)前反應(yīng)時(shí)間；及當(dāng)判定出該當(dāng)前計(jì)時(shí)時(shí)長(zhǎng)小于該連續(xù)駕駛時(shí)長(zhǎng)閾值時(shí)，由該反應(yīng)時(shí)間估測(cè)模型估測(cè)出對(duì)應(yīng)于該估測(cè)年齡的當(dāng)前反應(yīng)時(shí)間。

6、在一些實(shí)施例中，在步驟(h)之后還包含以下步驟：(i)判定一靜止持續(xù)時(shí)長(zhǎng)是否大于一暫停時(shí)長(zhǎng)閾值；(j)當(dāng)判定出該靜止持續(xù)時(shí)長(zhǎng)未大于該暫停時(shí)長(zhǎng)閾值時(shí)，該當(dāng)前計(jì)時(shí)時(shí)長(zhǎng)涵蓋該靜止持續(xù)時(shí)長(zhǎng)并持續(xù)累計(jì)；及(k)當(dāng)判定出該靜止持續(xù)時(shí)長(zhǎng)大于該暫停時(shí)長(zhǎng)閾值時(shí)，該當(dāng)前計(jì)時(shí)時(shí)長(zhǎng)停止累計(jì)并歸零。

7、于是，本發(fā)明所提供的一種碰撞時(shí)間閾值設(shè)定系統(tǒng)用于動(dòng)態(tài)地設(shè)定一提供給一前車碰撞警示系統(tǒng)的當(dāng)前碰撞時(shí)間閾值。該前車碰撞警示系統(tǒng)安裝于一設(shè)有一車前影像拍攝模塊和一車內(nèi)影像拍攝模塊的車輛。該碰撞時(shí)間閾值設(shè)定系統(tǒng)包含一儲(chǔ)存模塊、一接收模塊、及一處理器。該儲(chǔ)存模塊儲(chǔ)存有一年齡估測(cè)模型、一路面情況辨識(shí)模型、一以年齡為特征參數(shù)的反應(yīng)時(shí)間估測(cè)模型、一以路面情況為特征參數(shù)的摩擦系數(shù)估測(cè)模型、一記錄有k(k>1)個(gè)分別對(duì)應(yīng)于k個(gè)危險(xiǎn)等級(jí)的不同碰撞時(shí)間閾值的閾值查找表，以及一以摩擦系數(shù)與反應(yīng)時(shí)間為特征參數(shù)且有關(guān)于該些k個(gè)危險(xiǎn)等級(jí)的危險(xiǎn)等級(jí)辨識(shí)模型。該接收模塊適于電連接該車前影像拍攝模塊和該車內(nèi)影像拍攝模塊并組配來接收在該車輛行駛中所拍攝的一當(dāng)前車前影像和一當(dāng)前車內(nèi)影像。

8、該處理器電連接該儲(chǔ)存模塊和該接收模塊，并組配來執(zhí)行以下操作：(i)當(dāng)經(jīng)由該接收模塊接收分別同時(shí)由該車前影像拍攝模塊和該車內(nèi)影像拍攝模塊所拍攝的該當(dāng)前車前影像和該當(dāng)前車內(nèi)影像時(shí)，根據(jù)該當(dāng)前車前影像和該當(dāng)前車內(nèi)影像且利用該儲(chǔ)存模塊儲(chǔ)存的該路面情況辨識(shí)模型和該年齡估測(cè)模型獲得辨識(shí)出該車輛當(dāng)前所行駛之道路的一當(dāng)前路面情況和估測(cè)出該車輛之駕駛者的一估測(cè)年齡；(ii)根據(jù)由該儲(chǔ)存模塊儲(chǔ)存的該摩擦系數(shù)估測(cè)模型估測(cè)出對(duì)應(yīng)于該當(dāng)前路面情況的當(dāng)前摩擦系數(shù)和由該儲(chǔ)存模塊儲(chǔ)存的該反應(yīng)時(shí)間估測(cè)模型估測(cè)出對(duì)應(yīng)于該估測(cè)年齡的當(dāng)前反應(yīng)時(shí)間，且利用該儲(chǔ)存模塊儲(chǔ)存的該危險(xiǎn)等級(jí)辨識(shí)模型獲得辨識(shí)出的一當(dāng)前危險(xiǎn)等級(jí)；及(iii)自該儲(chǔ)存模塊儲(chǔ)存的該閾值查找表查找出一個(gè)對(duì)應(yīng)于該當(dāng)前危險(xiǎn)等級(jí)的碰撞時(shí)間閾值作為該當(dāng)前碰撞時(shí)間閾值。

9、在一些實(shí)施例中，碰撞時(shí)間閾值設(shè)定系統(tǒng)還包含一適于連接該前車碰撞警示系統(tǒng)且電連接該處理器的連接模塊。該處理器經(jīng)由該連接模塊將該當(dāng)前碰撞時(shí)間閾值傳送至該前車碰撞警示系統(tǒng)，以供該前車碰撞警示系統(tǒng)作為當(dāng)前是否發(fā)出碰撞警示的判定依據(jù)。

10、在一些實(shí)施例中，該接收模塊接收用于模型訓(xùn)練的多筆行車影像數(shù)據(jù)，每筆行車影像數(shù)據(jù)包含同時(shí)拍攝的一車前影像和一車內(nèi)人臉影像。該處理器利用該儲(chǔ)存模塊儲(chǔ)存的該路面情況辨識(shí)模型和該年齡估測(cè)模型，對(duì)接收到的每筆行車影像數(shù)據(jù)所含的一車前影像和一車內(nèi)人臉影像分別進(jìn)行路面情況的辨識(shí)和年齡的估測(cè)，以獲得對(duì)應(yīng)于該筆行車影像數(shù)據(jù)的估測(cè)年齡和辨識(shí)路面情況。該處理器將所獲得對(duì)應(yīng)于每筆行車影像數(shù)據(jù)的估測(cè)年齡和辨識(shí)路面情況分別饋入該儲(chǔ)存模塊所儲(chǔ)存的該反應(yīng)時(shí)間估測(cè)模型和該摩擦系數(shù)估測(cè)模型，以獲得對(duì)應(yīng)于該筆行車影像數(shù)據(jù)且作為一筆特征參數(shù)數(shù)據(jù)的摩擦系數(shù)和反應(yīng)時(shí)間。該處理器利用分群算法對(duì)所獲得的分別對(duì)應(yīng)于該些筆行車影像數(shù)據(jù)的多筆特征參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分群，以獲得k個(gè)分別對(duì)應(yīng)于該些k個(gè)不同危險(xiǎn)等級(jí)的特征參數(shù)數(shù)據(jù)群集。該處理器根據(jù)已分群的該些筆特征參數(shù)數(shù)據(jù)且經(jīng)由一人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練及學(xué)習(xí)，獲得該危險(xiǎn)等級(jí)辨識(shí)模型，并將該危險(xiǎn)等級(jí)辨識(shí)模型儲(chǔ)存于該儲(chǔ)存模塊。

11、在一些實(shí)施例中，該碰撞時(shí)間閾值設(shè)定系統(tǒng)還包含一計(jì)時(shí)模塊，適于產(chǎn)生一當(dāng)前計(jì)時(shí)時(shí)長(zhǎng)且電連接該處理器，該當(dāng)前計(jì)時(shí)時(shí)長(zhǎng)是自該車輛在此次行駛期間第一次獲得來自該車前影像拍攝模塊和該車內(nèi)影像拍攝模塊所拍攝的影像時(shí)開始計(jì)時(shí)；其中，該處理器接收該當(dāng)前計(jì)時(shí)時(shí)長(zhǎng)，并判定該當(dāng)前計(jì)時(shí)時(shí)長(zhǎng)是否大于一連續(xù)駕駛時(shí)長(zhǎng)閾值。

12、在一些實(shí)施例中，該儲(chǔ)存模塊還儲(chǔ)存有一修正反應(yīng)時(shí)間估測(cè)模型。當(dāng)該處理器判定出該當(dāng)前計(jì)時(shí)時(shí)長(zhǎng)大于該連續(xù)駕駛時(shí)長(zhǎng)閾值時(shí)，該處理器由該儲(chǔ)存模塊儲(chǔ)存的該修正反應(yīng)時(shí)間估測(cè)模型估測(cè)出對(duì)應(yīng)于該估測(cè)年齡的當(dāng)前反應(yīng)時(shí)間；當(dāng)該處理器判定出該當(dāng)前計(jì)時(shí)時(shí)長(zhǎng)小于該連續(xù)駕駛時(shí)長(zhǎng)閾值時(shí)，該處理器由該儲(chǔ)存模塊儲(chǔ)存的該反應(yīng)時(shí)間估測(cè)模型估測(cè)出對(duì)應(yīng)于該估測(cè)年齡的當(dāng)前反應(yīng)時(shí)間。

13、在一些實(shí)施例中，該計(jì)時(shí)模塊還適于產(chǎn)生一靜止持續(xù)時(shí)長(zhǎng)。該處理器接收該靜止持續(xù)時(shí)長(zhǎng)并判定該靜止持續(xù)時(shí)長(zhǎng)是否大于一暫停時(shí)長(zhǎng)閾值。當(dāng)判定出該靜止持續(xù)時(shí)長(zhǎng)未大于該暫停時(shí)長(zhǎng)閾值時(shí)，該計(jì)時(shí)模塊將該當(dāng)前計(jì)時(shí)時(shí)長(zhǎng)涵蓋該靜止持續(xù)時(shí)長(zhǎng)并持續(xù)累計(jì)該當(dāng)前計(jì)時(shí)時(shí)長(zhǎng)；及當(dāng)判定出該靜止持續(xù)時(shí)長(zhǎng)大于該暫停時(shí)長(zhǎng)閾值時(shí)，該計(jì)時(shí)模塊停止累計(jì)該當(dāng)前計(jì)時(shí)時(shí)長(zhǎng)并將該當(dāng)前計(jì)時(shí)時(shí)長(zhǎng)歸零。

14、與現(xiàn)有技術(shù)相比較，本發(fā)明的碰撞時(shí)間閾值設(shè)定方法及系統(tǒng)，透過預(yù)先建立的該年齡估測(cè)模型、該路面情況辨識(shí)模型、該反應(yīng)時(shí)間估測(cè)模型、該修正反應(yīng)時(shí)間估測(cè)模型和該摩擦系數(shù)估測(cè)模型，以及建立的該危險(xiǎn)等級(jí)辨識(shí)模型，該碰撞時(shí)間閾值設(shè)定系統(tǒng)能根據(jù)當(dāng)前車前影像和當(dāng)前車內(nèi)人臉影像動(dòng)態(tài)地且適應(yīng)性地設(shè)定出符合于駕駛者(剎車)反應(yīng)能力和當(dāng)前路面情況的當(dāng)前碰撞時(shí)間閾值，使得該前車碰撞警示系統(tǒng)可依據(jù)此當(dāng)前碰撞時(shí)間閾值有效且精準(zhǔn)地判定當(dāng)前是否要發(fā)出碰撞警示，借此可有效地避免現(xiàn)有技術(shù)中所遭遇的干擾或無效的碰撞警示。