特開 2022-180281 車両用リアビュー警報システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022180281

(43)【公開日】2022-12-06

(54)【発明の名称】車両用リアビュー警報システム

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/16 20060101AFI20221129BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20221129BHJP

【ＦＩ】

G08G1/16 D

G06T7/00 650B

【審査請求】有

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021204240

(22)【出願日】2021-12-16

(31)【優先権主張番号】110118695

(32)【優先日】2021-05-24

(33)【優先権主張国・地域又は機関】TW

(71)【出願人】

【識別番号】521550699

【氏名又は名称】宏佳騰動力科技股▲分▼有限公司

(74)【代理人】

【識別番号】110000914

【氏名又は名称】弁理士法人ＷｉｓｅＰｌｕｓ

(72)【発明者】

【氏名】林 東閔

【テーマコード（参考）】

5H181

5L096

【Ｆターム（参考）】

5H181AA01

5H181CC04

5H181FF10

5H181FF24

5H181FF27

5H181FF33

5H181FF35

5H181LL02

5H181LL04

5H181LL08

5L096BA04

5L096CA05

5L096DA01

5L096DA03

5L096DA04

5L096FA06

5L096FA59

5L096FA77

5L096GA19

5L096GA51

5L096HA08

5L096HA11

(57)【要約】

【課題】車両用リアビュー警報システムの提供。
【解決手段】車両用リアビュー警報システムは、バックミラーモニタと、前方走行画像を出力する前方撮像装置と、後方走行画像を出力する後方撮像装置と、上記バックミラーモニタ、上記前方撮像装置、及び上記後方撮像装置に信号接続されたエッジ処理装置とを有する。上記エッジ処理装置は、上記前方走行画像及び上記後方走行画像をそれぞれ受信し、上記前方走行画像又は上記後方走行画像から車両オブジェクトを認識し、上記車両オブジェクトに応じて上記バックミラーモニタを作動させて警報画像を表示するかどうかを判定する。
【選択図】なし

【特許請求の範囲】

【請求項1】

バックミラーモニタと、
前方走行画像を出力する前方撮像装置と、
後方走行画像を出力する後方撮像装置と、
上記バックミラーモニタ、上記前方撮像装置、及び上記後方撮像装置に信号接続されたエッジ処理装置と
を有する車両用リアビュー警報システムであって、
上記エッジ処理装置は、上記前方走行画像及び上記後方走行画像をそれぞれ受信し、上記前方走行画像又は上記後方走行画像から車両オブジェクトを認識し、上記車両オブジェクトに応じて上記バックミラーモニタを作動させて警報画像を表示するかどうかを判定する、車両用リアビュー警報システム。

【請求項2】

上記警報画像は光の環のパターンを含む、請求項１に記載の車両用リアビュー警報システム。

【請求項3】

上記前方撮像装置及び上記後方撮像装置は、それぞれ広角レンズを備える、請求項１に記載の車両用リアビュー警報システム。

【請求項4】

上記エッジ処理装置は、上記前方走行画像又は上記後方走行画像の大きさに対する上記車両オブジェクトの大きさの比率に応じて上記警報画像を制御する、請求項１に記載の車両用リアビュー警報システム。

【請求項5】

上記エッジ処理装置は、上記前方走行画像又は上記後方走行画像をｍ×ｎ個（ただし、ｍ及びｎは正の整数）のブロックに分割し、
上記エッジ処理装置は、上記車両オブジェクトと重なっている上記ブロックの数を算出し、その数は重複数として定義され、
上記エッジ処理装置は、上記重複数が早期警報閾値以上であると判定した場合、上記バックミラーモニタを作動させて、光の環のパターンを含む上記警報画像を表示し、
上記エッジ処理装置は、上記重複数が、上記早期警報閾値よりも高い値である警報閾値以上であると判定した場合、上記警報画像を制御して上記光の環を変化させる、
請求項４に記載の車両用リアビュー警報システム。

【請求項6】

上記早期警報閾値及び上記警報閾値は、調整可能な所定の値である、請求項５に記載の車両用リアビュー警報システム。

【請求項7】

上記エッジ処理装置は、上記バックミラーモニタ、上記前方撮像装置、及び上記後方撮像装置に有線接続されている、請求項１に記載の車両用リアビュー警報システム。

【請求項8】

上記エッジ処理装置は、上記バックミラーモニタ、上記前方撮像装置、及び上記後方撮像装置に無線接続されている、請求項１に記載の車両用リアビュー警報システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本出願は、概して警報システムに関し、より具体的には車両用リアビュー警報システムに関する。

【背景技術】

【0002】

車両を運転する際、運転者は通常、車両前方の道路状況に注意を集中させており、さらに、バックミラーに映る風景を見て、他車両が接近していないかどうかを知ることができる。また、道路環境は非常に複雑である。例えば、車両、歩行者、動物、信号機、交通標識、交通島、道路の車線区分線等が存在し得る。こうした様々な道路状況のため、運転者は頻繁に次の運転行動について決定しなければならない。例えば、運転者は、前の車を追い越すかどうか、車両を減速させるかどうか、信号がまだ青であるがすぐに赤になる間に交差点を渡るかどうかなどを判断することがある。

【0003】

したがって、運転者による運転判断は交通安全と密接に関わる。運転者が適時又は適切に運転判断を行えば、その運転判断は交通安全全体にとって大いに有益となり得る。対照的に、運転者が車両運転時に躊躇したり、認識が足りなかったりすると、運転者は、運転判断を行う最適なタイミングを逃してしまい、交通事故が起こる可能性が高くなる。

【0004】

例えば、運転者がスクーターに乗っている。交差点に到着する前に、運転者には、赤信号のため交差点で停車しているバス等の大型車両が見えるかもしれない。前進し続けると、運転者は、交差点に到着してバス付近でスクーターを停車させるかもしれない。スクーターは、ちょうどバスの運転者の死角領域に位置するかもしれない。信号が青に変わり、バスが方向転換したときに、バスの内輪差によってバスとスクーターとが衝突し、交通事故が発生するかもしれない。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】米国特許出願公開第２０２０／０３９８８６２号明細書

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

本発明の目的は、適時かつ適切に警報を出力して運転中の運転者を支援するための車両用リアビュー警報システムを提供することである。運転者は、警報を確認して認識を強めて行動を取ることで、交通事故のリスクを低減し、交通安全を向上させることができる。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の車両用リアビュー警報システムは、バックミラーモニタと、前方走行画像を出力する前方撮像装置と、後方走行画像を出力する後方撮像装置と、上記バックミラーモニタ、上記前方撮像装置、及び上記後方撮像装置に信号接続されたエッジ処理装置とを有する。上記エッジ処理装置は、上記前方走行画像及び上記後方走行画像をそれぞれ受信し、上記前方走行画像又は上記後方走行画像から車両オブジェクトを認識し、上記車両オブジェクトに応じて上記バックミラーモニタを作動させて警報画像を表示するかどうかを判定する。

【0008】

本発明の車両用リアビュー警報システムによれば、上記前方撮像装置及び上記後方撮像装置がそれぞれ車両の前方及び後方の画像を撮って、車両の前方と後方の両方の道路状況を監視する。また、上記エッジ処理装置が人工知能（ＡＩ）検知技術を実行して上記前方走行画像及び上記後方走行画像から車両オブジェクトを認識するので、正確な認識能を有する。本発明においては、警報画像が上記バックミラーモニタに表示されるため、運転者に直接的な警報効果が与えられる。言い換えれば、運転者は、上記バックミラーモニタの上記警報画像を確認すると、適切なタイミングで適時に行動を取ることができ、例えば、車両を加速させるかどうか、前の車を追い越すかどうか、車両を減速させるかどうか、車両を道路脇に駐車するかどうかなどを決定して、安全運転を実現することができる。

【0009】

例えば、スクーターの運転者がバックミラーモニタの警報画像を確認したときには、スクーターはまだバスの死角領域に入っていない。運転者は、バスの死角領域に入らないよう判断して、スクーターを道路脇に駐車したり、バスの後ろについたりすることができる。バスが曲がり切るまで待ってから前進することで、バスとの交通事故を効果的に回避することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本発明の車両用リアビュー警報システムの一実施形態を示すブロック図である。

【図2】本発明のバックミラーモニタをスクーターに適用した場合の模式図である。

【図3】本発明のバックミラーモニタをバックミラーアセンブリに適用した場合の断面模式図である。

【図4】本発明のバックミラーモニタを自動車に適用した場合の模式図である。

【図5】本発明のバックミラーモニタ、前方撮像装置、及び後方撮像装置をスクーターに適用した場合の模式図である。

【図6】本発明のバックミラーモニタ、前方撮像装置、及び後方撮像装置を自動車に適用した場合の模式図である。

【図7】撮像範囲が１３０度である前方撮像装置及び後方撮像装置のそれぞれを示す模式図である。

【図8】前方走行画像又は後方走行画像から車両オブジェクトを認識する画像認識モデルを示す模式図である。

【図9】本発明の画像認識モデルを訓練するための訓練画像サンプルを示す模式図である。

【図10】本発明の画像認識モデルを訓練するための訓練画像サンプルを示す模式図である。

【図11】本発明の前方撮像装置から出力される前方走行画像を示す模式図である。

【図12】警報画像を表示する本発明のバックミラーモニタを示す模式図である。

【図13】本発明の前方撮像装置から出力される別の前方走行画像を示す模式図である。

【図14】別の警報画像を表示する本発明のバックミラーモニタを示す模式図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

本発明の車両用リアビュー警報システムは、車両への搭載を目的として提供される。車両は、人が運転するものであってよい。本発明の実施形態に対する説明は一人称視点であるため、車両を自車両と呼ぶ場合がある。本発明は、自車両に他車両が接近しているかどうかを判定し、運転者に対して適時に警報を発することができる。本発明が適用される車両は、電気自動車、燃料（ガソリンやディーゼル等）で動く自動車、又はハイブリッド電気自動車であってもよい。あるいは、例えば、本発明が適用される車両は、スクーター、大型オートバイ、セダン、バス、トラック、又は作業車両（ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ｖｅｈｉｃｌｅ）であってもよい。本発明が適用される車両は上述の車両に限定されない。

【0012】

図１を参照すると、本発明の車両用リアビュー警報システムの一実施形態は、バックミラーモニタ１０と、前方撮像装置２０と、後方撮像装置３０と、エッジ処理装置４０とを有する。本発明のシステムは、車両のバッテリー５０から電力を得てもよい。

【0013】

バックミラーモニタ１０は、一例として液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）であってもよいが、ＬＣＤに限定されない。バックミラーモニタ１０を駆動して、静止画又は動画を表示してもよい。一般的に、バックミラーモニタ１０は、車両のバックミラーアセンブリのミラーと組み合わせることができる。図２及び図３を参照すると、バックミラーモニタ１０をスクーター７０のバックミラーアセンブリ６０に適用した場合を示している。バックミラーアセンブリ６０は、本質的にミラーベース６１及びミラー６２を有する。ミラーベース６１の表側６１０は、スクーター７０の前部を向いている。ミラーベース６１の裏側６１１は、スクーター７０の後部を向いている。ミラー６２は、ミラーベース６１の裏側６１１に取り付けられている。ミラーベース６１とミラー６２との間には、収容空間６３が形成されている。バックミラーモニタ１０は、収容空間６３内に取り付けられている。ミラー６２は、光透過性かつ反射性のミラーであってもよい。バックミラーモニタ１０のスクリーン表面をミラー６２に張り付けることで、バックミラーモニタ１０のスクリーンに表示される画像がミラー６２を通過するようにしてもよい。人がミラー６２を見ると、ミラー６２によって反射された風景だけでなく、バックミラーモニタ１０によって表示された画像も見ることができる。図４を参照すると、バックミラーモニタ１０を自動車７１のバックミラーアセンブリ６０に適用した例が示されている。

【0014】

前方撮像装置２０は、車両の前側に取り付けられて車両前方の風景を撮る。後方撮像装置３０は、車両の後側に取り付けられて車両後方の風景を撮る。例えば、前方撮像装置２０及び後方撮像装置３０は、車両用デジタルビデオレコーダー（車両用ＤＶＲ）等のカメラであってよい。本発明の実施形態において、前方撮像装置２０から出力される画像を前方走行画像ＩＭ＿ｆと定義し、後方撮像装置３０から出力される画像を後方走行画像ＩＭ＿ｒと定義する。一例として図５を参照すると、前方撮像装置２０及び後方撮像装置３０をスクーター７０に適用した場合を示している。前方撮像装置２０は、スクーター７０のフロントパネル７００に取り付けられている。後方撮像装置３０は、リアフェンダ７０１に取り付けられている。別の例として図６をさらに参照すると、前方撮像装置２０及び後方撮像装置３０を自動車７１に適用した場合を示している。前方撮像装置２０は、自動車７１のフロントガラス７１０の室内側に取り付けられている。後方撮像装置３０は、リアバンパー上やナンバープレート付近など、自動車７１の後部７１１に取り付けられている。前方撮像装置２０及び後方撮像装置３０は、それぞれ広角レンズ２１、３１を備えることが好ましい。スクーター７０の上面図を示す図７を参照すると、広角レンズ２１、３１を介して、前方撮像装置２０及び後方撮像装置３０はそれぞれ１３０度の撮像範囲を有していてもよい。

【0015】

エッジ処理装置４０は、車両に取り付けられ、バックミラーモニタ１０、前方撮像装置２０、及び後方撮像装置３０に信号接続されるものである。エッジ処理装置４０は、データ送信、データ収集、データ処理、データ保存等の機能を有する。本発明の実施形態において、エッジ処理装置４０は、プロセッサ４１、ストレージコンポーネント４２、第１の通信インターフェース４３、第２の通信インターフェース４４、及び第３の通信インターフェース４５を有する。ストレージコンポーネント４２、第１の通信インターフェース４３、第２の通信インターフェース４４、及び第３の通信インターフェース４５は、プロセッサ４１に電気的に接続されている。

【0016】

プロセッサ４１は集積回路チップ（ＩＣチップ）であってよく、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、電子制御ユニット（ＥＣＵ）が挙げられるが、これらに限定されない。ストレージコンポーネント４２は、メモリ又はメモリカードであってもよい。図１及び図８を参照すると、プロセッサ４１は、事前訓練済モデルである画像認識モデル４１０を実行する。画像認識モデル４１０のプログラムデータ／コードは、プロセッサ４１がアクセスできるようにストレージコンポーネント４２に格納される。第１の通信インターフェース４３は、前方撮像装置２０に信号接続されている。第２の通信インターフェース４４は、後方撮像装置３０に信号接続されている。第３の通信インターフェース４５は、バックミラーモニタ１０に信号接続されている。

【0017】

エッジ処理装置４０は、バックミラーモニタ１０、前方撮像装置２０、及び後方撮像装置３０に有線接続されていてもよい。第１の通信インターフェース４３、第２の通信インターフェース４４、及び第３の通信インターフェース４５は、有線通信インターフェースであってもよく、したがって、バックミラーモニタ１０、前方撮像装置２０、及び後方撮像装置３０は、内蔵又は外付けの有線通信インターフェースを有していてもよい。例えば、当該有線通信インターフェースは、高精細度マルチメディアインターフェース（ＨＤＭＩ（登録商標））又はユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）であってよいが、これらに限定されない。あるいは、エッジ処理装置４０は、バックミラーモニタ１０、前方撮像装置２０、及び後方撮像装置３０に無線接続されていてもよい。第１の通信インターフェース４３、第２の通信インターフェース４４、及び第３の通信インターフェース４５は、無線通信インターフェースであってもよく、したがって、バックミラーモニタ１０、前方撮像装置２０、及び後方撮像装置３０は、内蔵又は外付けの無線通信インターフェースを有していてもよい。例えば、当該無線通信インターフェースは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標） Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＥ）であってよいが、これらに限定されない。

【0018】

図８を参照すると、エッジ処理装置４０のプロセッサ４１は、前方撮像装置２０及び後方撮像装置３０からそれぞれ前方走行画像ＩＭ＿ｆ及び後方走行画像ＩＭ＿ｒをリアルタイムで受信して前方走行画像ＩＭ＿ｆ及び後方走行画像ＩＭ＿ｒを画像認識モデル４１０に入力してもよい。画像認識モデル４１０によって、プロセッサ４１は、前方走行画像ＩＭ＿ｆ又は後方走行画像ＩＭ＿ｒから車両オブジェクト（Ｏｂｊ）を認識し、車両オブジェクト（Ｏｂｊ）に応じてバックミラーモニタ１０を作動させて警報画像を表示するかどうかを判定してもよい。好ましくは、警報画像は、光の環のパターンを含んでいてよい。したがって、画像認識モデル４１０によって、エッジ処理装置４０は、車両用のリアルタイムＡＩ（人工知能）検知及びリアルタイムＡＩ警報を実行できる。

【0019】

画像認識モデル４１０は従来技術であり得るので、本明細書ではそのアルゴリズムの詳細な説明は行わない。例えば、「ＹＯＬＯ」は、物体認識のための畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）モデルであり、ウェブサイト（ｈｔｔｐｓ：／／ｐｊｒｅｄｄｉｅ．ｃｏｍ）で参照できる。未訓練モデルを訓練するためには、未訓練モデルに多くの訓練画像サンプル及び車両特徴ラベルを与える。車両特徴ラベルの車種には、大型車両（トラック、バス、作業車両等）が含まれてもよく、さらに中型・小型車両（オートバイ、スクーター、セダン、スポーツ多目的車（ＳＵＶ）等）が含まれてもよい。車両特徴ラベルを確立するためのツールは「ＬａｂｅｌＩｍｇ」であり得るが、「ＬａｂｅｌＩｍｇ」はウェブサイト（ｈｔｔｐｓ：／／ｇｉｔｈｕｂ．ｃｏｍ／ｔｚｕｔａｌｉｎ／ｌａｂｅｌＩｍｇ）で参照できる。車両前方の風景を示す訓練画像サンプル８０の例を図９に開示する。ユーザーは、「ＬａｂｅｌＩｍｇ」ツールを用いて、訓練画像サンプル８０中の車影８００を選択して、その車両特徴ラベルを確立することができる。車両後方の風景を示す訓練画像サンプル８１の別の例を図１０に開示する。ユーザーは、「ＬａｂｅｌＩｍｇ」ツールを用いて、訓練画像サンプル８１中の車影８１０を選択して、その車両特徴ラベルを確立することができる。なお、物体認識のためのＣＮＮモデルは先行技術であり、このモデルの導入は例示目的にすぎないため、上述のモデルは本発明の特許範囲を限定するものではない。

【0020】

したがって、訓練画像サンプル及び車両特徴ラベルにより訓練された後に、未訓練モデルは十分に訓練された画像認識モデル４１０となる。画像認識モデル４１０の当該訓練は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）で実行され得る。画像認識モデル４１０のデータ／コードは、プロセッサ４１がアクセス及び実行できるようにストレージコンポーネント４２に格納され得る。

【0021】

バックミラーモニタ１０を作動させて警報画像を表示する判定について、まず、プロセッサ４１は、一例として前方走行画像ＩＭ＿ｆ中に車両オブジェクト（Ｏｂｊ）を認識した場合に、前方走行画像ＩＭ＿ｆの大きさに対する車両オブジェクト（Ｏｂｊ）の大きさの比率を算出してもよい。例えば、前方走行画像ＩＭ＿ｆの例を開示する図１１を参照すると、プロセッサ４１は、前方走行画像ＩＭ＿ｆをｍ×ｎ個（ただし、ｍ及びｎは正の整数）のブロック９０に分割してもよい。図１１において、前方走行画像ＩＭ＿ｆは、１０４個のブロック９０に分割されている。エッジ処理装置４０のプロセッサ４１は、車両オブジェクト（Ｏｂｊ）と重なっているブロック９０の数を算出し、その数は重複数として定義される。重複数は、前方走行画像ＩＭ＿ｆの大きさに対する車両オブジェクト（Ｏｂｊ）の大きさの比率を反映する。言い換えれば、重複数（図１１に示す重複ブロック９１等）が大きくなると、前方走行画像ＩＭ＿ｆの大きさに対する車両オブジェクト（Ｏｂｊ）の大きさの比率がそれ応じて高くなる。上述の状態は、認識された車両と自車両との実質的な距離が短くなることを示している。逆に、重複数が少なくなると、前方走行画像ＩＭ＿ｆの大きさに対する車両オブジェクト（Ｏｂｊ）の大きさの比率がそれに応じて低くなる。上述の状態は、認識された車両と自車両との実質的な距離が長くなることを示している。エッジ処理装置４０のプロセッサ４１は、後述するように、前方走行画像ＩＭ＿ｆの大きさに対する車両オブジェクト（Ｏｂｊ）の大きさの比率に応じて警報画像を制御してもよい。

【0022】

図１２を参照すると、エッジ処理装置４０のプロセッサ４１は、重複数が早期警報閾値以上であると判定すると、バックミラーモニタ１０を作動させて、光の環１０１のパターンを含む警報画像１００を早期警報機能として表示する。したがって、自車両の運転者は、光の環１０１を確認すると、自車両前方の大型車両をより認識することができる。その際、自車両の運転者は、前もって認識を高めて行動を取ることで、前もって自車両を減速させることができる。

【0023】

図１３を参照すると、自車両が大型車両に接近している場合、前方走行画像ＩＭ＿ｆの大きさに対する車両オブジェクト（Ｏｂｊ）の大きさの比率が高くなる。エッジ処理装置４０のプロセッサ４１は、重複数が警報閾値以上であると判定すると、警報画像１００を制御して、警報機能として光の環１０１を変化させて、色に変化をつける。図１２及び図１４に示す光の環１０１を比較すると、光の環１０１が模式的なドットパターンとして図示されており、そのドット密度が色の変化を反映している。図１４の光の環１０１は、図１２の光の環１０１よりもドット密度が高い。例えば、光の環１０１は、図１２に示すような薄い色から、図１４に示すような濃い色になってもよい。あるいは、別の実施形態において、光の環１０１は、図１２に示すようなオレンジ色から、図１４に示すような赤色になってもよい。したがって、運転者は、自車両が大型車両に非常に接近していることを意味する光の環１０１の色の変化を確認する。色の変化によって、自車両の運転者に、自車両を道路脇に駐車するなどの行動を取るように警報することができる。

【0024】

早期警報閾値及び警報閾値は、プロセッサ４１又はストレージコンポーネント４２に格納される調整可能な所定の値であり、警報閾値は早期警報閾値よりも高い。例えば、図１１及び図１３に示すような前方走行画像ＩＭ＿ｆを１０４個のブロックに分割し、早期警報閾値を３０と予め設定してもよく、警報閾値を４０と予め設定してもよい。具体的には、早期警報閾値及び警報閾値は、前方走行画像ＩＭ＿ｆもしくは後方走行画像ＩＭ＿ｒを分割したブロックの数に応じて、又は車両オブジェクト（Ｏｂｊ）の種類に応じて調整可能である。

【0025】

同様に、後方走行画像ＩＭ＿ｒに対する車両オブジェクトへの認識機能、早期警報機能、及び警報機能は、前方走行画像ＩＭ＿ｆに対してプロセッサ４１が実行するそれらの機能から推測され得るものであり、本明細書では詳細な説明は繰り返さない。言い換えれば、エッジ処理装置４０のプロセッサ４１は、前方走行画像ＩＭ＿ｆ及び後方走行画像ＩＭ＿ｒを同時に受信することから、前方走行画像ＩＭ＿ｆ又は後方走行画像ＩＭ＿ｒのどちらから車両オブジェクト（Ｏｂｊ）を認識したかに関わらず、早期警報機能及び警報機能を実行できる。

【0026】

結論として、本発明のシステムは、車両用のリアルタイムＡＩ（人工知能）検知及びリアルタイムＡＩ警報を実行することができる。本発明のシステムは自車両に適用される。自車両が自動車であるかスクーターであるかは問わないが、特にスクーターの場合、自車両の運転者は、自車両の前方又は後方に大型車両が存在する可能性があることを意味する図１２に示すような早期警報機能の光の環１０１を確認すると、前もって認識を高めることができる。さらに、図１３に示す状況下では、自車両が前進し続けると、自車両が大型車両の死角領域に入る可能性がある。したがって、本発明において、自車両の運転者が図１４に示すような警報機能の光の環１０１を確認したときには、自車両はまだ大型車両の死角領域に入っていない。そこで、自車両の運転者は、大型車両の死角領域に入る前に、自車両を道路脇に駐車したり、大型車両の後ろについたりすることができる。結果として、自車両は大型車両の死角領域に入ることはない。例えば、自車両は、大型車両が曲がり切るまで待ってから前進することで、大型車両との交通事故を効果的に回避することができる。

【0027】

本発明の数々の特徴及び利点を、本発明の構造及び機能の詳細と共に上述の説明に記載したが、本開示は例示的なものにすぎず、添付の特許請求の範囲を表現する用語の広く一般的な意味により示される全範囲まで、本発明の原理内で、特に部品の形状、大きさ、及び配置に関する詳細について変更を加えることができる。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】