TWI693835B - 隊列資訊分析方法及其影像分析設備 - Google Patents

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Abstract

一種隊列資訊分析方法，應用於一影像分析設備。該影像分析設備取得之一監控影像係具有一觸發區域。該隊列資訊分析方法包含有辨識停留於該觸發區域內之一第一候選物件，以該第一候選物件為基準劃設一取樣範圍，判斷停留於該取樣範圍內之一第二候選物件屬於該第一候選物件之一隊列，以及取得該隊列之候選物件的數量與停留時間。

Description

隊列資訊分析方法及其影像分析設備
本發明係提供一種影像分析方法及其相關設備，尤指一種能夠判斷隊列內排隊物件之數量與等待時間的隊列資訊分析方法及其影像分析設備。
隨著時代的進步，越來越多商家會採用客觀數據的分析，來檢討或提高服務品質及經營效率。商家通常利用統計數據區分受歡迎的商品、不受歡迎的商品、容易引起消費者注意的商品擺設位置、消費者容易忽略的商品擺設位置、以及商品擺設路線等，但是並沒有針對結帳時的排隊人潮進行記錄與分析，常常僅是目測發現排隊結帳的等待人數過多，才由現場管理人員呼叫店員開放新的結帳櫃臺、協助引導及疏散擁擠的排隊人潮。因此，如何設計一種能夠清楚辨識排隊或非排隊人潮、並自行記錄及分析排隊人潮的數量與停留時間的影像分析方法及其相關設備，便為相關監控產業的重點發展目標之一。
本發明係提供一種能夠判斷隊列內排隊物件之數量與等待時間的隊列資訊分析方法及其影像分析設備，以解決上述之問題。
本發明之申請專利範圍係揭露一種隊列資訊分析方法，應用於一影 像分析設備。該影像分析設備取得之一監控影像係具有一觸發區域。該隊列資訊分析方法包含有辨識停留於該觸發區域內之一第一候選物件，以該第一候選物件為基準劃設一取樣範圍，判斷停留於該取樣範圍內之一第二候選物件屬於該第一候選物件之一隊列，以及取得該隊列之候選物件的數量與停留時間。
本發明之申請專利範圍另揭露一種影像分析設備，其包含有一影像獲取器以及一運算處理器。該影像獲取器用來取得一監控影像。該運算處理器電連接該影像獲取器，用來分析該監控影像，並辨識停留於該觸發區域內之一第一候選物件，以該第一候選物件為基準劃設一取樣範圍，判斷停留於該取樣範圍內之一第二候選物件屬於該第一候選物件之一隊列，以及取得該隊列之候選物件的數量與停留時間，據此取得該監控影像內的物件排隊資訊。
本發明之隊列資訊分析方法及其影像分析設備可通過分析監控影像快速取得排隊人潮的資訊，有效區分付款人員與排隊人員，並辨識出排隊人員的數量、總等待時間及平均等待時間，能夠讓商家快速得知消費者待結帳過程中的排隊資訊，有助於迅速通知店員消化壅塞人潮、或重新分配店員的工作職責以提升營業效率。本發明可利用影像分析技術取得排隊人潮的資訊，即時做出結帳分流或整合的改善，提高商家的服務品質。
10:影像分析設備
12:影像獲取器
14:運算處理器
I:監控影像
A1:服務區域
A2:觸發區域
P:服務物件
O1:第一候選物件
O2:第二候選物件
O3:第三候選物件
D:間距
R1、R2、R3:取樣範圍
Rq:隊列範圍
D1:取樣方向
D2:移動方向
步驟:S300、S302、S304、S306、S308、S310、S312、S314、S316、S318、S318-1、S318-2、S320
第1圖為本發明實施例之影像分析設備之功能方塊圖。
第2圖為本發明實施例之影像分析設備之示意圖。
第3圖為本發明實施例之隊列資訊分析方法之流程圖。
第4圖為本發明實施例之影像分析設備所取得監控影像之示意圖。
第5圖為本發明另一實施例之監控影像之示意圖。
第6圖與第7圖為本發明其它實施例之監控影像之示意圖。
第8圖為本發明另一實施例之監控影像之示意圖。
第9圖為本發明實施例之監控影像之示意圖。
第10圖為本發明實施例之監控影像之示意圖。
請參閱第1圖至第3圖，第1圖為本發明實施例之影像分析設備10之功能方塊圖，第2圖為本發明實施例之影像分析設備10之示意圖，第3圖為本發明實施例之隊列資訊分析方法之流程圖，第3圖所述之隊列資訊分析方法適用於第1圖所示之影像分析設備10，第4圖為本發明實施例之影像分析設備10所取得監控影像I之示意圖。影像分析設備10可設置在賣場或商場，其監控範圍較佳涵蓋結帳櫃臺，監控物件即為付款與排隊人員，能夠追蹤結帳櫃臺附近的人員，分析排隊資訊。影像分析設備10可包含彼此電連接在一起的影像獲取器12以及運算處理器14。影像獲取器12用來取得監控影像I。運算處理器14分析監控影像I以執行隊列資訊分析方法，據此取得監控影像I內的物件排隊資訊。
影像分析設備10可為遠端連線於攝影機的伺服器，影像獲取器12即為有線或無線訊號接收器，用來接收來自外部攝影機的監控影像I。影像分析設備10另可為內建在攝影機裡的模組化設備，攝影機的影像擷取器(未繪製於圖中)擷取監控影像I，影像獲取器12連結影像擷取器以取得監控影像I。
關於隊列資訊分析方法，首先，執行步驟S300，在監控影像I內劃設 服務區域A1與觸發區域A2。服務區域A1設置在觸發區域A2的旁邊。服務區域A1可以間隔於觸發區域A2，意即排隊隊列遠離結帳櫃臺。接著，執行步驟S302，判斷服務區域A1內停留服務物件P的時間是否超過等待門檻。若停留時間沒有超過等待門檻，認定服務物件P並非正在結帳付款，執行步驟S304，不啟動隊列資訊分析功能；若停留時間超過等待門檻，認定服務物件P屬於付款人員，執行步驟S306以啟動觸發區域A2的辨識功能。
接下來，執行步驟S308，判斷觸發區域A2內是否停留物件。若沒有物件停留，執行步驟S310，停止計數；若觸發區域A2內存在物件，執行步驟S312，辨識觸發區域A2內的物件為第一候選物件O1，並以第一候選物件O1為基準劃設取樣範圍R1。然後執行步驟S314，判斷取樣範圍R1內是否停留另一物件。若沒有物件停留，執行步驟S316，停止計數；若取樣範圍R1內存在物件，執行步驟S318，判斷取樣範圍R1內的物件為第二候選物件O2，且第二候選物件O2和第一候選物件O1屬於同一隊列。依此類推，可判斷隊列共有多少個候選物件。接著，執行步驟S320，計算隊列內所有候選物件的數量與停留時間。
在步驟S320之後，可得知第一候選物件O1和第二候選物件O2屬於同一隊列，但仍須進一步分辨候選物件O1與O2是否為隊列裡的排隊物件、或是僅為短暫經過結帳櫃臺的物件。因此，本發明的隊列資訊分析方法另可取得第一候選物件O1停留於觸發區域A2內的第一累計時間、及第二候選物件O2停留於取樣範圍R1內的第二累計時間。將第一累計時間和第二累計時間相比於第一時間門檻，如果第一及第二累計時間大於或等於第一時間門檻，第一候選物件O1和第二候選物件O2可視為隊列的排隊物件；若第一及第二累計時間小於第一時間門檻，表示候選物件O1與O2只是短暫經過，不計入排隊物件。
前述實施例係將第一累計時間與第二累計時間相比於同樣的時間門檻，然實際應用不限於此。第一累計時間和第二累計時間可以分別相比於不同長度的時間門檻、或是第一累計時間相比於特定時間門檻而第二累計時間相比於第一累計時間；候選物件如何通過累計時間分析是否屬於排隊物件的判斷方式可能有多種類變化，於此不再個別詳述。此外，如第4圖所示，在步驟S318確認第二候選物件O2之後，還可選擇性執行步驟S318-1，將第一候選物件O1與第二候選物件O2之間距D相比於距離門檻。如間距D小於距離門檻，執行步驟S318-2，第一候選物件O1與第二候選物件O2視為同一候選群，意即同一組排隊單位；如間距D大於或等於距離門檻，兩候選物件各自視為獨立物件，接續執行步驟S320。
間距D的測量方式可以是兩個候選物件之邊界上的最短距離、也可以是兩個候選物件之幾何中心的直線距離、還可以是兩個候選物件之任意特徵點的距離。距離門檻可以是一個數值或一個範圍。距離門檻之設定係依影像分析設備10所在商家、及隊列內排隊物件的數量與密度等因素而定，於此不再詳加說明。
接下來，本發明的隊列資訊分析方法還能以第二候選物件O2為基準劃設另一取樣範圍R2，辨識取樣範圍R2內是否存在第三候選物件O3，並依前述相同步驟判斷第三候選物件O3是否和第一候選物件O1及第二候選物件O2屬於同一隊列。反覆執行上述流程，可據以判斷隊列是否仍有其它候選物件、或隊列已然到此結束。一般來說，取樣範圍R2之尺寸與形狀較佳相同於取樣範圍R1之尺寸與形狀，然而亦可依實際應用需求給予不同的設計。
請參閱第4圖與第5圖，第5圖為本發明另一實施例之監控影像I之示意圖。第4圖所示的服務區域A1間隔於觸發區域A2，此路線設計常見於機場櫃臺或銀行櫃臺，排隊人員遠離付款人員以維持隱私。而在一般賣場或商場，排隊人員通常緊接在付款人員，可有助於節省隊列空間，故服務區域A1可以部份重疊觸發區域A2，如第5圖所示之監控影像I。
觸發區域A2可具有取樣方向D1。取樣方向D1為服務區域A1指向觸發區域A2、或謂第一候選物件O1指向第二候選物件O2。本發明的隊列資訊分析方法係沿著取樣方向D1從前一個候選物件的取樣範圍判斷是否存在後一個候選物件，因此取樣方向D1會影響隊列的延伸走向。請參閱第4圖、第6圖與第7圖，第6圖與第7圖為本發明其它實施例之監控影像I之示意圖。在第4圖中，取樣方向D1以單一箭頭圖案表示，觸發區域A2為箭頭圖案之後端範圍。在第6圖中，取樣方向D1以多個箭頭圖案表示，觸發區域A2為該些箭頭圖案之後段範圍。特別一提的是，取樣方向D1可以僅表示取樣的走向性、而不限制取樣範圍，故第7圖所示實施態樣係以小型箭頭圖案表示取樣方向D1，只要方向符合，不論物件是否位於箭頭圖案所在範圍內，都可認定屬於候選物件。
再者，第4圖、第6圖與第7圖所示之取樣方向D1並不是絕對方向，可以容許有限度的轉向或偏差。停留於取樣範圍R1內的第二候選物件O2只要符合取樣方向D1之趨勢，即使些微轉向而沒有實質平行於取樣方向D1，仍可符合隊列資訊分析方法之判斷要求而視為第二候選物件O2。轉向與偏差的容忍值可根據影像分析設備10所在商家、及隊列內排隊物件的數量與密度等因素而定，故此不再詳加說明。
請參閱第4圖與第8圖，第8圖為本發明另一實施例之監控影像I之示意圖。在第4圖中，取樣範圍R1係以第一候選物件O1的特徵點為圓心、且預設長度為半徑所劃設的圓形範圍。特徵點可為第一候選物件O1之幾何中心、質量重心、或其它任意結構點。預設長度係根據影像分析設備10所裝設的環境而定，例如百貨商場的結帳隊列可能較鬆散，預設長度可定為較大數值，演唱會售票處的結帳隊列可能比較密集，預設長度則設定較小數值。除此之外，取樣範圍之形狀並不限於圓形範圍，也可使用橢圓形取樣範圍R1、矩形取樣範圍R2和/或扇形取樣範圍R3作為取樣範圍的形狀，如第8圖所示。不同候選物件的取樣範圍形狀可以彼此相同或相異，端視實際需求而定。
本發明的隊列資訊分析方法所需取樣範圍並不限於前揭實施態樣的規則形狀，也可能是任何的不規則形狀，例如葫蘆形範圍。葫蘆形範圍的兩個膨大鼓包分別用來定義隊列內前後相鄰的兩個候選物件，兩個膨大鼓包之間的狹窄腰區可避免將隊列旁徘徊的閒雜人等也計入排隊物件。
請參閱第9圖，第9圖為本發明實施例之監控影像I之示意圖。雖然第三候選物件O3停留取樣範圍R2內的累計時間大於或等於第一時間門檻而能認定屬於隊列中，但隊列資訊分析方法還可進一步判斷第三候選物件O3(或任意候選物件)是否停留在第一候選物件O1與第二候選物件O2(任意候選物件之前面候選物件)之間、以及停留在第一候選物件O1與第二候選物件O2間的時間是否超出第二時間門檻。若停留時間少於第二時間門檻，表示第三候選物件O3只是暫時地移動位置，爾後又復位，仍將其視為隊列中排隊物件；若停留時間超出第二時間門檻，表示第三候選物件O3相對其它候選物件的順序改變，不屬於隊列中的 排隊物件。
請參閱第10圖，第10圖為本發明實施例之監控影像I之示意圖。本發明的隊列資訊分析方法可記錄所有取樣範圍(例如取樣範圍R1與R2)以形成隊列範圍Rq，進一步取得隊列範圍Rq所涵蓋取樣範圍之數量、取得第三候選物件O3(或任意候選物件)進入隊列範圍Rq之次數，並將進入次數與涵蓋數量之運算值相比較。涵蓋數量的運算值可以是涵蓋數量的一半或其它值。若是進入次數低於涵蓋數量的運算值，表示第三候選物件O3只是站在隊列旁，但沒有排入隊列中。若是進入次數高於或等於涵蓋數量的運算值，且第三候選物件O3的移動方向D2相同於取樣方向D1，第三候選物件O3可能只是為排隊人員服務的工作人員，故不屬於隊列。若進入次數高於或等於涵蓋數量的運算值，且移動方向D2相異於取樣方向D1，則第三候選物件O3可視為隊列的排隊人員。
本發明的隊列資訊分析方法及其影像分析設備可通過分析監控影像快速取得排隊人潮的資訊，有效區分付款人員與排隊人員，並辨識出排隊人員的數量、總等待時間及平均等待時間，能夠讓商家快速得知消費者待結帳過程中的排隊資訊，有助於迅速通知店員消化壅塞人潮、或重新分配店員的工作職責以提升營業效率。相比於先前技術，本發明可利用影像分析技術取得排隊人潮的資訊，即時做出結帳分流或整合的改善，提高商家的服務品質。
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。
S300、S302、S304、S306、S308、S310、S312、S314、S316、S318、S318-1、S318-2、S320:步驟

Claims (11)

  1. 一種隊列資訊分析方法，應用於一影像分析設備，該影像分析設備取得之一監控影像係具有一觸發區域，該隊列資訊分析方法包含有：辨識停留於該觸發區域內之一第一候選物件；以該第一候選物件為基準在該監控影像內劃設一取樣範圍；判斷停留於該取樣範圍內之一第二候選物件屬於該第一候選物件之一隊列；以及取得該隊列之候選物件的數量與停留時間。
  2. 如請求項1所述之隊列資訊分析方法，另包含有：取得該第一候選物件停留於該觸發區域內之一第一累計時間，並相比於一第一時間門檻；以及該第一累計時間大於或等於該第一時間門檻時，該第一候選物件視為該隊列之一排隊物件。
  3. 如請求項1所述之隊列資訊分析方法，另包含有：取得該第二候選物件停留於該取樣範圍內之一第二累計時間，並相比於一第一時間門檻；以及該第二累計時間大於或等於該第一時間門檻時，該第二候選物件視為該隊列之一排隊物件。
  4. 如請求項1所述之隊列資訊分析方法，其中該第一候選物件與該第二 候選物件之一間距小於一距離門檻時，該第一候選物件與該第二候選物件視為同一候選群。
  5. 如請求項1所述之隊列資訊分析方法，另包含有：以該第二候選物件為基準劃設另一取樣範圍；辨識該另一取樣範圍內是否存在一第三候選物件；以及根據辨識結果判斷該第三候選物件是否屬於該隊列。
  6. 如請求項5所述之隊列資訊分析方法，另包含有：該第三候選物件停留在該第一候選物件與該第二候選物件之間的時間超出一第二時間門檻，判斷該第三候選物件不屬於該隊列。
  7. 如請求項5所述之隊列資訊分析方法，另包含有：紀錄該取樣範圍與該另一取樣範圍為一隊列範圍；以及將該第三候選物件進入該隊列範圍之次數和該隊列範圍內該些取樣範圍之數量相比較，判斷該第三候選物件是否屬於該隊列。
  8. 如請求項7所述之隊列資訊分析方法，其中該觸發區域具有自該第一候選物件往該第二候選物件之一取樣方向，該第三候選物件於該隊列範圍之一移動方向相異於該取樣方向。
  9. 如請求項1所述之隊列資訊分析方法，另包含有：在該觸發區域旁劃設一服務區域；以及該服務區域內停留一服務物件的時間超過一等待門檻時，啟動該觸發區域之 辨識功能。
  10. 如請求項1所述之隊列資訊分析方法，其中該觸發區域具有一取樣方向，該隊列資訊分析方法依據該取樣方向判斷該取樣範圍內是否存在該第二候選物件。
  11. 一種影像分析設備，其包含有：一影像獲取器，用來取得一監控影像；以及一運算處理器，電連接該影像獲取器，用來分析該監控影像，並執行如請求項1至10其中任一所述之隊列資訊分析方法，據此取得該監控影像內的物件排隊資訊。
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