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CN103129385A - 驾驶行为分析警示系统与方法 - Google Patents

驾驶行为分析警示系统与方法 Download PDF

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CN103129385A
CN103129385A CN2012100554713A CN201210055471A CN103129385A CN 103129385 A CN103129385 A CN 103129385A CN 2012100554713 A CN2012100554713 A CN 2012100554713A CN 201210055471 A CN201210055471 A CN 201210055471A CN 103129385 A CN103129385 A CN 103129385A
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CN
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driving
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vehicle
driving behavior
behavior analysis
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CN2012100554713A
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吴炳飞
陈昭荣
陈盈翰
叶仲轩
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Nanjing Handsome Lucky Electronic Technology Co Ltd
Original Assignee
National Chiao Tung University NCTU
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Abstract

一种驾驶行为分析警示系统，用于在车辆的行驶过程中，侦测驾驶者的驾驶行为并且提供相对应于该驾驶行为的警示信号。其中，该分析警示系统可借助信息收集单元撷取该车辆外部及/或内部的行车信息，以通过内嵌设置有算法的分析模块进行分析演算，并产生驾驶安全信号，并使得该驾驶者可通过输出单元判断该驾驶者自身的该驾驶行为是否属于正常驾驶或非正常驾驶的状态，用以达到避免因危险驾驶所造成的伤害。此外，本发明同时提出一种驾驶行为分析警示方法。

Description

驾驶行为分析警示系统与方法
技术领域
本发明涉及一种驾驶行为分析警示系统与方法，尤其是通过分析该车辆在外部及/或内部所撷取的行车信息以获得提供驾驶者可自行判断自身驾驶行为的系统与方法。
背景技术
传统上，在智能型运输系统的技术领域，各国皆有大型计划进行相关的研究。其中，特别是通过分析驾驶者的驾驶行为而实现行车安全的议题，而该行车安全源自于驾驶者的正常驾驶行为与非正常驾驶行为。目前市面上已开始贩卖有关于侦测驾驶者的驾驶行为侦测系统，其侦测的方法包括分析驾驶者的生理信号(例如头部移动、心跳的变动、方向盘的移动轨迹、眼部移动等)。
从分析驾驶行为状态的相关研究文献中，大致可从分析信号来源来做进一步的分类，其可区分为两大类，其一类利用驾驶人生理信号以及其衍生的生理状态的生理信号分析法，另一类利用驾驶人的行车表现做分析信号的行车表现分析法，其分别叙述如下。
上述该生理信号分析法，依据驾驶人的行为状态直接地反映在生理信号之上，例如以驾驶疲劳为例，当驾驶人出现打瞌睡的征兆，则在脑部会产生也会出现脑波(electroencephalogram，EEG)变化。此外，当驾驶人出现分心状态，如使用导航装置时，视线就会往导航装置移动，而不会注意前方路况，在这种情形下，可通过使用影像辨识技术，进一步分析人眼视线就能辨别驾驶人目前为分心状态。然而，要实现上述的辨识技术系十分困难的。以脑波测试法为例，驾驶人并不会愿意带着脑波量测仪器开车，而影像辨识技术也有其困难点。又在相关文献中，常出现以人脸以及以人眼、表情、嘴唇辨识与追踪辨识技术，依随着人脸在白天行车时因光影变化复杂的环境，算法的强健程度受到很大的考验。再者，以人眼视线辨识为基础的系统，当驾驶人因强光戴上墨镜后便无法作用。虽然该生理信号分析法具有测量精准等的优点，但该种量测方式系并不易实现在现实生活中。
再者，上述中的该行车表现分析法以驾驶人状态所产生的驾驶行为作为行车分析的依据。换言之，以间接的方式判断该驾驶者的该驾驶状态。以驾驶疲劳为例，通常反映在驾驶表现上就是反应时间增加，以及对方向盘控制不灵敏等反应。然而，该种分析信号的缺点为该驾驶者的驾驶行为通常都是定性的描述，少有定量的分析，难以去界定供该驾驶者判断。
故有必要通过本发明所提供的系统与方法，以解决公知技术中的缺失。
发明内容
本发明一目的在于提供一种驾驶行为分析警示系统，在车辆的行驶过程中分析驾驶者的驾驶行为，用以达到警示该驾驶者当前该驾驶行为的目的。
本发明的另一目的在于提供一种驾驶行为分析警示方法，通过分析该驾驶者的驾驶行为，用以供该驾驶者自行判断自身驾驶行为的目的。
为达到上述目的及其它目的，本发明提供一种驾驶行为分析警示系统，用于在车辆的行驶过程中侦测驾驶者的驾驶行为，其包含信息撷取单元、分析模块与输出单元。该信息撷取单元系供设置于该车辆，且该信息撷取单元系撷取在该车辆之外部与内部的至少其中一个相关的行车信息；该分析模块系连接该信息撷取单元，该分析模块系根据该行车信息产生驾驶安全信号，且该驾驶安全信号系相关于该驾驶者的该驾驶行为；以及，该输出单元系与该分析模块连接，该输出单元输出该驾驶安全信号用以供该驾驶者判断自身的该驾驶行为。
为达到上述目的及其它目的，本发明系提供一种驾驶行为分析警示方法，用于在车辆的行驶过程中侦测驾驶者的驾驶行为并提供相对应于该驾驶行为的警示信号，其包含步骤系(a)撷取在该车辆外部与内部的至少其中一个所产生的行车信息；接着步骤(b)分析该行车信息，以产生相关于该驾驶行为的驾驶安全信号；以及接着步骤(c)显示的该驾驶安全信号，以供该驾驶者判断目前自身的该驾驶行为的状态。
与公知技术相较，本发明的驾驶行为分析警示系统与方法接收外部的行车信息(例如该行车信息来自于车道偏移系统(Lane Departure WarningSystems，LDWS)、前车侦测系统(Forward Collision Warning，FCW)、重力感测系统(accelerometer或gravity(G)-sensor)与其它行车系统)或是内部的行车信息(例如油门使用信息、行车速度信息、刹车信息、油耗、转弯信息与灯号信息等等)所撷取的相关行车信息，并经过分析模块分析该行车信息，并且从该行车信息取出该车道偏移系统接收车道的宽度、该车辆的侧缘与车道线之间的距离、该车辆越过右方该车道的次数、该车辆的侧向速度变化量与该车辆越过该车道线的超出量、该车辆与该车辆的前方车辆间的距离与该驾驶者为维持该车辆与该前方车辆间距离的反应时间与该车辆的行车速度变化量等相关的信息，再通过内嵌于该分析模块中具有算法(例如模糊算法(Fuzzytheory))的决策单元分析上述该行车信息，以产生驾驶安全信号，而该驾驶安全信号提供驾驶者可了解到自身的驾驶行为是否属于正常驾驶。
在一实施例中，本发明所输出的该驾驶安全信号再经由量化的方式并通过多个警示区间，以快速地、直接地且明确地警示驾驶者注意目前的驾驶状态(例如安全驾驶、疲劳驾驶、分心驾驶、与酒醉驾驶等状态)，用以避免危险驾驶所造成自身或者与其它驾驶者的行车安全危害。
附图说明
图1为本发明一实施例的驾驶行为分析警示系统的方块图；
图2为说明图1中一行车信息的状态示意图；
图3为说明图1中另一行车信息的状态示意图；
图4为说明图1中又一行车信息的状态示意图；
图5为说明图1中另一实施例的驾驶行为分析警示系统的方块图；以及
图6为本发明一实施例的驾驶行为分析警示方法的方法流程图。
【主要组件符号说明】
10    驾驶行为分析警示系统
12     信息收集单元
122    车道偏移信息
124    前车侦测信息
126    重力感测信息
128    感测信息
130    油门使用信息
132    行车速度信息
134    刹车信息
136    油耗
138    转弯信息
140    灯号信息
14     记忆单元
16、16’分析模块
18     输出单元
WS     警示信号
LANE、LANE’车道
LL     车道线
WD     宽度
CL     侧缘
d1、d2 距离
DI     行车信息
PDI    前次行车信息
C、C’ 车辆
a      加速度
DSS    驾驶安全信号
WA    警示区间
具体实施方式
为充分了解本发明的目的、特征及功效，现借由下述具体的实施例，并配合所附的图式，对本发明做一详细说明，说明如后：
参考图1，本发明一实施例的驾驶行为分析警示系统的方块示意图。在图1中，驾驶行为分析警示系统10用于在车辆的行驶过程中侦测驾驶者的驾驶行为并提供相对应于该驾驶行为的警示信号WS，例如该驾驶行为可为安全驾驶、疲劳驾驶、分心驾驶与酒醉驾驶。在此，将该疲劳驾驶、该分心驾驶与该酒醉驾驶定义为非正常驾驶(也称为危险驾驶)；以及，该安全驾驶定义为正常驾驶。值得注意的是，在此所定义的该正常驾驶与该非正常驾驶仅事例说明，实质上该驾驶行为应泛指经由该驾驶者所衍伸的所有相关驾驶行为。
再者，该驾驶行为分析警示系统10更包含信息撷取单元12、记忆单元14、分析模块16与输出单元18。其中，该信息撷取单元12设置于该车辆，且该信息撷取单元12撷取在该车辆外部及/或内部相关的行车信息DI，例如该行车信息DI撷取产生自车道偏移系统(Lane Departure Warning Systems，LDWS)的车道偏移信息122、前车侦测系统(Forward Collision Warning，FCW)的前车侦测信息124、重力感测系统(accelerometer或G-sensor)的重力信息126或其它感测系统的行车信息128；以及，该行车信息DI撷取该车辆内部所撷取的油门使用信息130、行车速度信息132、刹车信息134、油耗136、转弯信息138与灯号信息140。再者，所述行车信息DI分别地说明如下。
一并参考图2，该车道偏移系统的该车道偏移信息122提供该车辆C所行驶有关车道LANE与车道线LL的参数。其中，该车道线LL用于形成该车道LANE。该车道偏移系统可侦测该车道LANE的宽度WD、该车辆C的侧缘CL与该车道线LL之间的距离d1、该车辆C越过右方车道LANE’的次数、该车辆C的侧向速度变化量与该车辆C越过该车道线LL的超出量的该车道偏移信息122。故该信息撷取单元12可通过该车道偏移系统获得有关该车道LANE与该车道线LL的相关该车道偏移信息122。
一并参考图3，该前车侦测系统的该前车侦测信息124用于提供测量与前面车辆C’之间距离d2等的相关信息，且可通过该前车侦测系统判断该驾驶者的疲劳驾驶行为。其中，该疲劳驾驶行为涉及该驾驶者为了维持安全的距离所做出的反应时间。再者，该反应时间因该车辆C与该前面车辆C’的距离过近迫使该驾驶人急踩刹车所导致该车辆速度减缓所需反应的时间。故该信息撷取单元12通过该前车侦测系统接收该车辆C与该车辆C的前方车辆C’间的距离，以及该驾驶者为维持该车辆C与该前方车辆C’间距离的反应时间的该行车信息DI。
一并参考图4，该重力感测系统的该重力感测信号126用于感测该车辆C的加速度a状态。一般而言，根据该驾驶者的驾驶行为态样，根据该重力感测信号126系区分为几种驾驶方式，分别为直线行进驾驶(如图4(a)所示)、迂回行进驾驶(如图4(b)所示)、正常转弯驾驶(如图4(c)所示)与非正常转弯驾驶(如图4(d)所示)。当该驾驶者操作该车辆C进行该直线行进驾驶时，该重力感测系统26呈现稳定状态；当进行驾驶者操作该车辆C进行该迂回行进驾驶时，该重力感测系统呈现一类似来回对称的振荡变化；当该驾驶者操作该车辆进行该正常转弯驾驶时，该重力感测系统呈现稳定的变化；以及，当该驾驶者操作该车辆进行该非正常转弯驾驶时，该重力感测系统呈现剧烈的变化。故在该信息撷取单元12可通过该重力感测系统接收该车辆C的行车速度变化量的该行车信息DI，且根据该行车速度变化量判断该车辆C的驾驶行为为直线行进驾驶、迂回行进驾驶、正常转弯驾驶与非正常转弯驾驶。
回到图1，该记忆单元14与该信息撷取单元12连接，用于储存该行车信息DI并形成前次行车信息PDI。值得注意的是，该记忆单元14可为选择的项目，例如当该警示系统10作动态的实时分析时，该记忆单元14非为必要的选项。
一般而言，由于非正常驾驶的行为非为瞬间所发生的状态，而是一段时间的渐变过程。故为了提供后续该分析模块16的分析，在本实施例中，提供该记忆单元14用以记忆前次或每一次的该行车信息DI，而储存在该记忆单元14的该行车信息DI由于为已发生过的行车信息，在此，定义为前次行车信息PDI。
该分析模块16连接该信息撷取单元12，且根据该行车信息DI产生驾驶安全信号DSS，且该驾驶安全信号DSS相关于该驾驶者的该驾驶行为。
在另一实施例中，该分析模块16可同时连接该信息撷取单元12与该记忆单元14，且使得在该行车信息DI与该前次行车信息PDI进行分析之后产生驾驶安全信号DSS。其中，该驾驶安全信号DSS与该驾驶者的驾驶安全行为相关。此外，根据上述来自于该信息撷取单元12所收集的该行车信息DI，借助算法分析该行车信息DI的各项内容参数，使得该行车信息DI可形成该驾驶安全信号DSS。
再者，在另一实施例中，该分析模块16’又更进一步包含信息分析单元162与决策单元164，如第5图所示。其中，该信息分析单元162用于分析该行车信息DI与该前次行车信息PDI。换言之，通过该信息分析单元162可解析该行车信息DI与该前次行车信息PDI中的有关于车道LANE的宽度WD、该车辆C的侧缘CL与该车道线LL之间的距离、该车辆C越过右方车道LANE’的次数、该车辆C的侧向速度变化量与该车辆C越过该车道线LL的超出量、该车辆C与该车辆C的前方车辆C’间的距离、该驾驶者为维持该车辆C与该前方车辆C’间距离的反应时间、该车辆C的行车速度变化量、油门使用信息、行车速度信息、刹车信息、油耗、转弯信息与灯号信息的该行车信息DI。又经解析完后的该行车信息DI，又通过内嵌具有算法的该决策单元162，用于形成该驾驶安全信号DSS。其中，该算法可为模糊算法。
此外，该驾驶安全信号DSS系更可表示为安全驾驶、疲劳驾驶、分心驾驶、与酒醉驾驶等。在此，以安全驾驶、疲劳驾驶、分心驾驶、与酒醉驾驶为例说明。
再者，上述的该驾驶安全信号DSS又可通过该决策单元162的量化(或非量化)的方式以区分为多个警示区间WA，用以在该输出单元18输出对应该驾驶安全信号DSS的该警示信号WS。在此，将该驾驶安全信号DSS量化举例为量化后的该驾驶相关信号DSS系为80％以下时，则所述警示区间WA系表示该不正常驾驶；当量化后的该驾驶安全信号DSS介于50％与80％之间时，则所述警示区间WA表示该警告驾驶；以及，当量化后的该驾驶安全信号DSS为50％以下时，则所述警示区间WA表示该危险驾驶的三个区间。在另一实施例中，该驾驶行为分析警示系统10更可包含显示单元20，与该输出单元18连接，用于显示上述的所述警示区间WA。
在另一实施例中，该显示单元20可由复数个灯号202、204、206所组成，使得当所述警示区间WA表示该正常驾驶时，所述灯号的绿灯灯号202以恒亮、暗灭或闪烁的方式警示该驾驶者；当所述警示区间WA表示该警告驾驶时，所述灯号的黄灯灯号204以恒亮、暗灭或闪烁的方式警示该驾驶者；以及，当所述警示区间WA表示该危险驾驶时，所述灯号的红灯灯号206以恒亮、暗灭或闪烁的方式警示该驾驶者。故该驾驶者可通过所述灯号的表示方式达到警示的功效。
参考图6，本发明一实施例的驾驶行为分析警示方法的方法流程图。在本实施例中，该驾驶行为分析警示方法用于在车辆的行驶过程中，进行分析驾驶者的驾驶行为并且提供相对应于该驾驶行为的警示信号，其方法步骤起始于步骤S1，撷取在该车辆外部与内部的至少其中一个所产生的行车信息，例如该行车信息可用于测量与计算车道的宽度、该车辆的侧缘与车道线之间的距离、该车辆越过右方该车道的次数、该车辆的侧向速度变化量、该车辆越过该车道线的超出量的该行车信息、该前车侦测系统接收该车辆与该车辆之前方车辆间的距离、该驾驶者为维持该车辆与该前方车辆间距离的反应时间、该车辆的行车速度变化量、油门使用信息、行车速度信息、刹车信息、油耗、转弯信息以及灯号信息的该行车信息。其中，该车道线用于形成该车道。再者，上述中所提及关于该行车速度变化量的侦测，可用于判断该车辆系为直线行进驾驶、迂回行进驾驶、正常转弯驾驶与非正常转弯驾驶。
接着步骤S2，分析该行车信息，以产生相关于该驾驶行为的驾驶安全信号，例如该驾驶安全信号系为安全驾驶、疲劳驾驶、分心驾驶、与酒醉驾驶。在实施例中，可通过算法将该行车信息分析以演算出该驾驶安全信号，且以量化或非量化的方式定义该驾驶安全信号以供警示该驾驶者使用。又在另一实施例中，更可根据不同的该行车信息乘上不同的权重，以供该算法演算该驾驶安全信号。举例而言，在该驾驶行为分析警示方法还包含建立权重对应表，用以设定相对于每一该行车信息的该权重，使得不同的该行车信息系可通过该权重对应表选择相对应的该权重。
接着步骤S3，显示的该驾驶安全信号，以供该驾驶者判断目前自身的该驾驶行为的状态。在一实施例中，该驾驶行为分析警示方法还包含设定多个警示区间，以分别地对该驾驶安全信号进行分类，用于供该驾驶者进行该驾驶行为的判断。其中，所述警示区间表示为不正常驾驶与正常驾驶，例如该不正常驾驶表示该驾驶者处在酒醉驾驶、疲劳驾驶与分心驾驶；以及，该不正常驾驶依照该酒醉驾驶、该疲劳驾驶与该分心驾驶更进一步区分为危险驾驶与警告驾驶。
再者，在一实施例中，可设定当量化后的该驾驶安全信号为80％以下时，则所述警示区间表示该不正常驾驶；当量化后的该驾驶安全信号系介于50％与80％之间时，则所述警示区间表示该警告驾驶；以及，当量化后的该驾驶安全信号为50％以下时，则所述警示区间表示该危险驾驶。然而，值得注意的是，该警示区间的数目以及该量化数值系可进一步增加或减少，以设计出符合该驾驶者使用的警示态样。
故本发明的驾驶行为分析警示系统与方法系接收外部的行车信息(例如该行车信息来自于车道偏移系统(Lane Departure Warning Systems，LDWS)、前车侦测系统(Forward Collision Warning，FCW)、重力感测系统(accelerometer或gravity(G)-sensor)与其它行车系统)也或是内部的行车信息(例如油门使用信息、行车速度信息、刹车信息、油耗、转弯信息与灯号信息等等)所撷取的相关行车信息，并经过分析模块分析该行车信息，并且从该行车信息取出该车道偏移系统接收车道的宽度、该车辆的侧缘与车道线之间的距离、该车辆越过右方该车道的次数、该车辆的侧向速度变化量与该车辆越过该车道线的超出量、该车辆与该车辆前方车辆之间的距离与该驾驶者为维持该车辆与该前方车辆间距离的反应时间与该车辆的行车速度变化量等相关的信息，再通过内嵌于该分析模块中具有算法(例如模糊算法(Fuzzy theory))的决策单元分析上述该行车信息，以产生驾驶安全信号，而该驾驶安全信号提供驾驶者可了解到自身的驾驶行为是否属于正常驾驶。
本发明在上文中已以较佳实施例公开，然熟习本领域的技术人员应理解的是，该实施例仅用于描绘本发明，而不应解读为限制本发明的范围。应注意的是，所有与该实施例等效的变化与置换，均应设为涵盖于本发明的范畴内。因此，本发明的保护范围当以权利要求所界定者为准。

Claims (29)

1.一种驾驶行为分析警示系统，其特征在于，用于在车辆的行驶过程中侦测驾驶者的驾驶行为，其包含：
信息撷取单元，设置于该车辆，且该信息撷取单元撷取在该车辆外部与内部的至少其中一个相关的行车信息；
分析模块，连接该信息撷取单元，该分析模块根据该行车信息产生驾驶安全信号，且该驾驶安全信号相关于该驾驶者的该驾驶行为；以及
输出单元，与该分析模块连接，该输出单元输出该驾驶安全信号用以供该驾驶者判断自身的该驾驶行为。
2.如权利要求1所述的驾驶行为分析警示系统，其特征在于，还包含记忆单元，与该信息撷取单元连接，且该记忆单元储存该行车信息以形成行车参考信息。
3.如权利要求1所述的驾驶行为分析警示系统，其特征在于，该行车信息包含车道偏移信息、前车侦测信息与重力感测信息、油门使用信息、行车速度信息、刹车信息、油耗、转弯信息与灯号信息的至少其中一个。
4.如权利要求3所述的驾驶行为分析警示系统，其特征在于，该信息撷取单元通过该车道偏移信息收集车道的宽度、该车辆的侧缘与车道线之间的距离、该车辆越过右方该车道的次数、该车辆的侧向速度变化量与该车辆越过该车道线的超出量的至少其中一个的该行车信息，其中该车道线用于形成该车道。
5.如权利要求3所述的驾驶行为分析警示系统，其特征在于，该信息收集单元通过该前车侦测信息收集该车辆与该车辆前方车辆间的距离，以及该驾驶者为维持该车辆与前方的该车辆之间距离所产生的反应时间中的至少其中一个的该行车信息。
6.如权利要求3所述的驾驶行为分析警示系统，其特征在于，该信息收集单元通过该重力感测系统收集该车辆的行车速度的变化量，且根据该变化量判断该车辆为直线行进驾驶、迂回行进驾驶、正常转弯驾驶与非正常转弯驾驶的至少其中一个的该行车信息。
7.如权利要求2所述的驾驶行为分析警示系统，其特征在于，该分析模块还包含信息分析单元，用于分析目前的该行车信息与该行车参考信息。
8.如权利要求7所述的驾驶行为分析警示系统，其特征在于，该分析模块还包含内嵌具有算法的决策单元，用于演算目前的该行车信息与该行车参考信息以形成该驾驶安全信号。
9.如权利要求8所述的驾驶行为分析警示系统，其特征在于，该算法系模糊理论算法。
10.如权利要求7所述的驾驶行为分析警示系统，其特征在于，其中该驾驶安全信号系通过该决策单元的量化以区分为多个警示区间，用以在输出对应该驾驶安全信号的一警示信号。
11.如权利要求9所述的驾驶行为分析警示系统，其特征在于，还包含显示单元与该输出单元连接，该显示单元用以显示所述警示区间。
12.如权利要求1所述的驾驶行为分析警示系统，其特征在于，其中该驾驶安全信号为安全驾驶、疲劳驾驶、分心驾驶与酒醉驾驶。
13.一种驾驶行为分析警示方法，其特征在于，用于在车辆的行驶过程中侦测驾驶者的驾驶行为并提供相对应于该驾驶行为的警示信号，其包含：
撷取在该车辆的外部与内部的至少其中一个所产生的行车信息；
分析该行车信息，以产生相关于该驾驶行为的驾驶安全信号；以及
显示的该驾驶安全信号，以供该驾驶者判断目前自身的该驾驶行为的状态。
14.如权利要求13所述的驾驶行为分析警示方法，其特征在于，还包含储存该行车信息，以形成行车参考信息。
15.如权利要求13所述的驾驶行为分析警示方法，其特征在于，分析该行车信息比较目前的该行车信息与该行车参考信息。
16.如权利要求13所述的驾驶行为分析警示方法，其特征在于，还包含撷取得该车辆与在该车辆外部的车道的宽度、该车辆的侧缘与车道线之间的距离、该车辆越过右方该车道的次数、该车辆的侧向速度变化量与该车辆越过该车道线的超出量的该行车信息，其中该车道线用于形成该车道。
17.如权利要求13所述的驾驶行为分析警示方法，其特征在于，还包含撷取该车辆与前方车辆之间的距离与该驾驶者为维持该车辆与该前方车辆间距离的反应时间的该行车信息。
18.如权利要求13所述的驾驶行为分析警示方法，其特征在于，还包含撷取该车辆的行车速度变化量的该行车信息，且根据该行车速度变化量判断该车辆为直线行进驾驶、迂回行进驾驶、正常转弯驾驶与非正常转弯驾驶。
19.如权利要求13所述的驾驶行为分析警示方法，其特征在于，还包含撷取该车辆的油门使用信息、行车速度信息、刹车信息、油耗、转弯信息与灯号信息的至少其中一个。
20.如权利要求13所述的驾驶行为分析警示方法，其特征在于，还包含通过算法将该行车信息演算出该驾驶安全信号。
21.如权利要求20所述的驾驶行为分析警示方法，其特征在于，该算法包含根据不同的该行车信息提供不同的权重，以供产生该驾驶安全信号。
22.如权利要求21所述的驾驶行为分析警示方法，其特征在于，还包含建立权重对应表，以设定相对于该行车信息的该权重。
23.如权利要求20所述的驾驶行为分析警示方法，其特征在于，还包含根据该驾驶安全信号设定复数多个警示区间，以供该驾驶者进行该驾驶行为的判断。
24.如权利要求23所述的驾驶行为分析警示方法，其特征在于，其中所述警示区间表示为不正常驾驶与正常驾驶。
25.如权利要求24所述的驾驶行为分析警示方法，其特征在于，其中该不正常驾驶表示该驾驶者处在酒醉驾驶、疲劳驾驶与分心驾驶。
26.如权利要求24所述的驾驶行为分析警示方法，其特征在于，其中该不正常驾驶更进一步区分为危险驾驶与警告驾驶。
27.如权利要求24所述的驾驶行为分析警示方法，其特征在于，其中量化后的该驾驶安全信号为80％以下时，则所述警示区间表示该不正常驾驶。
28.如权利要求27所述的驾驶行为分析警示方法，其特征在于，其中量化后的该驾驶安全信号介于50％与80％之间时，则所述警示区间表示该警告驾驶。
29.如权利要求28所述的驾驶行为分析警示方法，其特征在于，其中量化后的该驾驶安全信号为50％以下时，则所述警示区间表示该危险驾驶。
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