TWI770863B - 測距裝置及其測距方法 - Google Patents

Abstract

一種測距裝置及測距方法。首先，利用測距裝置之一雷射測距單元對於一目標物件執行一測距作業，以取得一雷射測距結果。接著，利用測距裝置之一影像擷取單元取得包含目標物件之一影像。利用一影像辨識技術由影像中辨識目標物件，並依據目標物件由一資料庫中檢索出相應之一目標物件尺寸。之後，依據目標物件尺寸與雷射測距結果，而得出測距作業之一測量距離結果。

Description

測距裝置及其測距方法

本發明係有關於一種測距裝置及測距方法，且特別有關於一種可以結合物件偵測來輔助進行距離測量之裝置及方法。

近年來，雷射測距儀(Laser rangefinder)取代了傳統的測距方法成為測距系統的主流。雷射測距可分為三角測量、時間測量、共焦測量三種方法。目前最普遍使用的是時間測量法，也就是測量雷射往返的時間(Time of Flight，ToF)。ToF的原理係利用瞄準器或測距儀從脈衝紅外光源發射出含有編碼的雷射光到目標物，ToF相機則負責接收從目標物反射回來的雷射，並根據測距公式算出目標物的距離。由於雷射其特有原理，即使測量目標不方便接近，透過儀器也是可以進行測量。

傳統雷射瞄準器或雷射測距儀的運作都是單純透過發射器對目標物發出數發雷射。若接收器所接收的雷射反射數量大於門檻值，如收到六成的雷射反射數量，則可以對那些成功接收雷射的ToF數值進行運算，推算出最終的量測距離以做為輸出結果。

然而，當目標物具有抗反射的特性，導致接收器從目標物所收到的反射雷射數量達不到門檻值時，則會判斷為測距失敗。另一方面，整個測距作業也可能會因為環境因素，例如環境光源、目標物附近的遮蔽物等的影響，讓測量到目標物的距離數據存在著很大的落差，導致測距裝 置所推算的距離與實際距離的誤差過大。無論是測距失敗次數太多或ToF數值差距大，這些都是造成傳統瞄準器與測距儀的測距精度無法更進一步提升的原因。

有鑑於此，本發明提供測距方法及測距裝置。

本發明實施例之一種測距方法。首先，利用測距裝置之一雷射測距單元對於一目標物件執行一測距作業，以取得一雷射測距結果。接著，利用測距裝置之一影像擷取單元取得包含目標物件之一影像。接著，利用一影像辨識技術由影像中辨識目標物件，並依據目標物件由一資料庫中檢索出相應之一目標物件尺寸。之後，依據目標物件尺寸與雷射測距結果，而得到測距作業之一測量距離結果。

本發明實施例之一種測距裝置至少包括一雷射測距單元、一影像擷取單元、一影像處理單元、一運算處理單元、與一顯示模組。雷射測距單元對於一目標物件執行一測距作業，以取得一雷射測距結果。影像擷取單元取得包含目標物件之一影像。影像處理單元利用一影像辨識技術由影像中辨識目標物件，並依據目標物件由一資料庫中檢索出相應之一目標物件尺寸。運算處理單元電性連接雷射測距單元與影像處理單元，用以接收目標物件尺寸與雷射測距結果，從而得出測距作業之一測量距離結果。顯示模組與運算處理單元訊號連接，用以顯示相應目標物件之類型或目標物件尺寸，且顯示測量距離結果。

在一些實施例中，可以利用測距裝置之一語音處理單元接收一語音，並依據語音進行一語音辨識作業，以取得一語音辨識結果。之後，依據語音辨識結果協助目標物件之辨識。其中，該影像辨識技術包含一人工智慧深度學習技術。

在一些實施例中，可以依據一自然語言處理技術對於語音進行語音辨識作業，以取得語音辨識結果，其中語音辨識作業包括一語意解析作業。

在一些實施例中，依據物件尺寸執行數據保留/捨棄判斷作業之方法係先依據目標物件於影像中之一定位座標設定相應之一定位框之一尺寸上限與一尺寸下限。依據雷射測距結果中之至少一候選測量距離與目標物件尺寸決定相應之一候選定位框尺寸。之後，判斷候選定位框尺寸是否落於定位框之尺寸上限與尺寸下限內。若候選定位框尺寸並未落於定位框之尺寸上限與尺寸下限內，捨棄雷射測距結果中之此候選測量距離。

在一些實施例中，更執行一環境協同測距推算作業。環境協同測距推算作業係依據目標物件於影像中之一第一定位座標設定相應之一第一定位框及其尺寸。利用測距裝置之雷射測距單元對於至少一參考目標執行一測距作業，以取得相應參考目標之一參考測距結果。利用測距裝置之物件偵測單元取得包含參考目標之一參考影像。由參考影像中辨識參考目標，並依據參考目標由資料庫中檢索出相應之一參考物件尺寸。之後，依據參考測距結果、參考物件尺寸、參考目標於參考影像中之一第二定位座標所設定之一第二定位框及其尺寸、及第一定位框及其尺寸決定相應測距作業之雷射測距結果。

在一些實施例中，當測距作業之雷射測距結果中接收到之複數反射雷射光之一數量小於一門檻值，且目標物件可以由影像中辨識出時，執行環境協同測距推算作業。

在一些實施例中，可以取得相應雷射測距單元之一鏡頭模組之至少一設定參數，其中設定參數至少包括一變焦係數。依據變焦係數決定雷射測距結果中之至少一候選測量距離。

在一些實施例中，可以利用影像辨識技術依據目標物件由資料庫中檢索出相應目標物件之一物種或一類型，並透過測距裝置之一顯示單元顯示測量距離結果。

在一些實施例中，顯示模組顯示包含該目標物件之影像以及相應該目標物件之類型或該目標物件尺寸，其中於該影像中的該目標物件周圍更顯示一定位框，以作為對應該目標物件尺寸示意。

本發明上述方法可以透過程式碼方式存在。當程式碼被機器載入且執行時，機器變成用以實行本發明之裝置。

為使本發明之上述目的、特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖示，詳細說明如下。

100:測距裝置

112:雷射測距模組

114:測距運算單元

122:相機模組

124:鏡頭模組控制器

126:影像處理單元

130:神經網路運算單元

140:通用運算處理單元

152:麥克風模組

154:音訊處理單元

160:顯示模組

170:資料儲存裝置

S210、S220、S230、S240、S250:步驟

LSP:鏡頭模組設定參數

MA:單一物件測距推算

MB:物件偵測

MC:環境協同測距運算

S302、S304、...、S324:步驟

S402、S404、S406、S408、S410、S412:步驟

510:影像畫面

LF:定位框

520、530:雷射測距結果

S602、S602、...、S626:步驟

RF:測距裝置

A、B、C:物件

800:觀景窗畫面

802:物種

804:類型

806:距離

第1圖為一示意圖係顯示依據本發明實施例之測距裝置。

第2圖為一流程圖係顯示依據本發明實施例之測距方法。

第3圖為一流程圖係顯示依據本發明另一實施例之測距方法。

第4圖為一流程圖係顯示依據本發明實施例之依據物件尺寸執行數據保留/捨棄判斷作業之方法。

第5A圖顯示測距裝置進行測距作業時觀景窗所顯示一畫面例子。

第5B圖顯示習知測距方法針對第5A圖之例子所得到之雷射測距結果。

第5C圖顯示依據本案之測距方法針對第5A圖之例子所設定之定位框。

第5D圖顯示依據本案之測距方法針對第5A圖之例子所得到之雷射測 距結果。

第6圖為一流程圖係顯示依據本發明實施例之環境協同測距推算作業方法。

第7圖為一示意圖係顯示一環境協同測距推算例子。

第8圖為一示意圖係顯示依據本案之測距裝置所呈現之觀景窗畫面。

第1圖顯示依據本發明實施例之測距裝置。依據本發明實施例之測距裝置100包括一雷測測距模組112、一測距運算單元114、一相機模組122、一鏡頭模組控制器124、一影像處理單元126、一神經網路運算單元130、一通用運算處理單元140、一麥克風模組152與一音訊處理單元154、一顯示模組160、與一資料儲存裝置170。提醒的是，在一些實施例中，雷測測距模組112與測距運算單元114可以結合成為一雷射測距單元。相機模組122、鏡頭模組控制器124、及影像處理單元126可以結合成為一影像擷取單元。麥克風模組152與音訊處理單元154可以結合成為一語音處理單元。

雷測測距模組112包括一雷射發射器(圖未顯示)而可以對於一目標物發射出一雷射光，該雷測測距模組112更包括一雷射接收器(圖未顯示)而能接收自該目標物反射的雷射光。測距運算單元114可以依據發出雷射光的時間與接收反射雷射光的時間利用一測距公式算出測距裝置與目標物間的距離。鏡頭模組控制器124可以依據一變焦係數來控制相機模組122內的鏡片位置。相機模組122所採集的光線會透過內部之CMOS影像感測器(CMOS Image Sensor，CIS；互補金氧半導體之英文全文為complementary metal oxide semiconductor，其英文縮寫為CMOS)將其感測光學訊號轉換為電子信號以供後續運算處理。該影像處理單元126的作用是用來對所接收的圖像進行影像處理，例如影像縮小、灰階運算、影像濾波這類的運算。影像處理單 元126可以讓處理後的影像達到降低神經網路運算單元130的計算負擔，加快神經網路單元的效能。另外，麥克風模組152可以接收一聲音輸入，且音訊處理單元154可以將接收之聲音進行過濾聲音訊號中的雜訊，並強化人類語音的訊號處理，從而得到相應之一語音，提高神經網路運算單元辨識人類語音的精準度。

神經網路運算單元130可以執行一人工智慧深度學習(AI Deep Learning)，如物件偵測(Object Detection)或語意分割(Semantic Segmentation)等技術來對於相機模組122所擷取的影像進行辨識，從而藉由解析影像來辨識出物件的類型與/或定位座標。提醒的是，神經網路運算單元130可以由資料儲存裝置170中取得物件的類型、尺寸、物種、與/或定位座標等資訊。另外，神經網路運算單元130可以執行一人工智慧深度學習，如自然語言處理技術(Natural Language Processing，NLP)來對於語音處理單元150所接收之語音進行一語音辨識作業，以取得一語音辨識結果。值得注意的是，在一些實施例中，語音辨識作業可以包含一語意解析作業，神經網路運算單元130可以依據一語意分析模型(圖中未顯示)來對於輸入的語音進行該語音辨識作業，從而得到語音辨識結果。在一些實施例中，神經網路運算單元130可以使用任何高效運算深度學習演算法的晶片，舉例但不限於NXP的i.MX 8M Plus、輝達晶片(NVIDIA晶片)或支援神經網路運算的場域可程式化邏輯閘陣列(field programmable gate array，FPGA)等，以進行前述運算。通用運算處理單元140可以依據雷射測距單元110相應測距作業之雷射測距結果、及神經網路運算單元130對於影像擷取單元120擷取之影像所辨識出的物件及其尺寸、與/或語音辨識結果等，執行本案之測距方法，其細節將於後進行說明。顯示模組160則可將本案之相關產出進行顯示輸出。提醒的是，通用運算處理單元140可以係任何以處理器為基礎之單元。本發明 並不限定於任何特定處理器。

第2圖顯示依據本發明實施例之測距方法。依據本發明實施例之測距方法適用於如第1圖之測距裝置。

如步驟S210，利用測距裝置之一雷射測距單元對於一目標物件執行一測距作業，以取得一雷射測距結果。如前所述，雷測測距模組112可以對於一目標物發射出一雷射光，並接收反射的雷射光。測距運算單元114可以依據發出雷射光的時間與接收反射雷射光的時間利用一測距公式算出測距裝置與目標物間的距離。接著，如步驟S220，利用測距裝置之一影像擷取單元取得包含目標物件之一影像。值得注意的是，在一些實施例中，可以利用一影像辨識技術來辨識影像中之目標物件。在一些實施例中，可以利用人工智慧深度學習，如物件偵測或語意分割等技術來對於影像進行辨識，從而藉由解析影像來辨識出物件的類型與/或定位座標。步驟S230，利用測距裝置之一語音處理單元接收一語音，並依據語音進行一語音辨識作業，以取得一語音辨識結果。另外，在一些實施例中，可以依據一自然語言處理技術對於語音進行語音辨識作業，以取得語音辨識結果，其中語音辨識作業包括一語意解析作業。之後，如步驟S240，依據語音辨識結果協助由影像中辨識目標物件，並依據目標物件由一資料庫中檢索出相應之一目標物件尺寸。值得注意的是，在一些實施例中，當視覺物件偵測無法正確偵測出物件時，使用者可以藉由說出語音指示來協助偵測目標物。接著，如步驟S250，依據目標物件尺寸對於雷射測距結果進行一數據保留/捨棄判斷作業，從而決定測距作業之一測量距離結果。數據保留/捨棄判斷作業將於後進行說明。

第3圖顯示依據本發明另一實施例之測距方法。依據本發明實施例之測距方法適用於如第1圖之測距裝置。在此實施例中，測距方法包 括單一物件測距推算MA、物件偵測MB、與環境協同測距推算MC等三個部分。首先，如步驟S302，依據雷射測距模組輸出的數據進行雷射測距運算，以取得一測距數據。如前所述，雷測測距模組可以對於一目標物發射出一雷射光，並接收反射的雷射光。測距運算單元可以依據發出雷射光的時間與接收反射雷射光的時間利用一測距公式算出測距裝置與目標物間的距離。接著，如步驟S304，紀錄與統計取得之測距數據，從而產生一測距紀錄表。另一方面，如步驟S306，利用相機模組取得包含目標物件之一影像，並進行一影像前置處理。接著，如步驟S308，對於得到之影像進行一影像物件偵測作業。當影像物件偵測作業失敗(無法由影像中偵測出物件)時，如步驟S310，提醒使用者語音輸入協助物件偵測，並由麥克風模組接收訊號。提醒的是，在一些實施例中，可以依據一自然語言處理技術對於語音進行語音辨識作業，以取得語音辨識結果，其中語音辨識作業包括一語意解析作業，從而產生一語意解析結果。當語音協助物件偵測失敗時(步驟S312的失敗)，如步驟S314，在顯示模組之顯示畫面上的物種與類型資訊輸出”未知”訊息。當影像物件偵測作業成功(可以由影像中偵測出物件)或語音協助物件偵測成功時，如步驟S316，從資料儲存裝置中之資料庫查詢物件的尺寸資訊等相關物件數據。接著，如步驟S318，依據測距紀錄表、物件數據、及鏡頭模組之設定參數LSP，如變焦係數等來進行單一物件定位與測距估算，從而得到物件測距數據與物件定位座標。在環境協同測距推算中，可以先如步驟S320，紀錄單一物件的定位座標與測距數據。之後，如步驟S322，進行雷射指向物件與周邊已知物件測距數據的協同分析。注意的是，環境協同測距推算的細節將於後進行說明。最後，如步驟S324，在顯示模組之畫面中可顯示物種、類型、與/或距離等詳細資訊。

第4圖顯示依據本發明實施例之依據物件尺寸執行數據保留 /捨棄判斷作業之方法。在此實施例中，影像辨識之結果將用以進行雷射測距結果之數據保留/捨棄判斷作業。

首先，如步驟S402，對於得到之影像進行一影像物件偵測作業，從而得到目標物件於影像中之目標物件尺寸與定位框尺寸。接著，如步驟S404，依據目標物件之定位框尺寸設定相應之一定位框之一尺寸上限與一尺寸下限。提醒的是，定位框之尺寸上限與尺寸下限可以用以進行步驟S408的判斷。另一方面，如步驟S406，依據雷射測距數值中之至少一候選測量距離、目標物件尺寸、及相應鏡頭模組之一成像系統參數，如變焦係數來換算相應之一候選定位框尺寸。如前所述，透過執行人工智慧深度學習之物件偵測或語意分割技術來對於影像進行辨識，可以藉由解析影像來辨識出物件的尺寸、類型與/或定位座標。之後，如步驟S408，判斷候選定位框尺寸是否符合定位框之尺寸上限與尺寸下限之範圍內。當候選定位框尺寸符合定位框之尺寸上限與尺寸下限之範圍內時，如步驟S410，將數據保留，換言之，保留雷射測距結果中之此候選測量距離。當候選定位框尺寸並未符合定位框之尺寸上限與尺寸下限之範圍內時，如步驟S4120，將數據捨棄，換言之，捨棄雷射測距結果中之此候選測量距離。

假設定位框的尺寸上限為：845 x 460，且尺寸下限為：825 x 440。依據偵測得到之距離區間(候選測量距離)及目標物件的尺寸可以計算出相應之定位框大小(候選定位框尺寸)。下表顯示一數據保留/捨棄判斷作業例子：

如上表所示，相應之定位框大小超出尺寸上下限的數據將會被捨棄，從而增加測距結果的精準度。

舉一例子進行說明，第5A圖顯示測距裝置進行測距作業時觀景窗所顯示一畫面例子。如圖所示，影像畫面510中包含了目標物件(非洲公獅)，其習知雷射測距的結果為下表：

雷射測距結果520之統計如第5B圖之所示，其距離推算的結果為192.3m。注意的是，由於受到環境中長草的影響，而導致測距誤差過大且雷射測距的失敗次數偏高。

在本案之測距方法下，可以透過影像之物件偵測得知影像畫面510中的目標物件為非洲公獅，且得到其類型為：成年非洲公獅，目標物件的尺寸為：長2.2m、高1.2m。透過物件偵測可以找出定位框LF之座標為(x,y)，如第5C圖所示，且定位框LF大小為(u,v)，其中第5C圖所示之該定位框LF僅為示意，可以是不連續的框圍線。透過本案之數據保留/捨棄判斷作業可以將雷射測距結果520進行過濾，從而得到下表：

執行本案數據保留/捨棄判斷作業後之雷射測距結果530之統計如第5D圖之所示，其距離推算的結果為196.3公尺(m)。注意的是，在經過物件偵測與物件測距推算的協助下，讓測距推算結果(196.3公尺(m))接近於實際的距離(196.9m)。提醒的是，如前所述可以利用人工智慧深度學習技術依據目標物件由資料庫中檢索出相應目標物件之一物種與/或一類型。值得注意的是，在一些實施例中，可以透過測距裝置之一顯示模組顯示相應目標物件之物種與/或類型，及測量距離結果；此外，在另一實施例中，該目標物件亦可以是交通工具或交通號誌牌或建築物或其他目標物件等，其中交通工具例如但不限於汽車、公車或火車等等，該顯示模組顯示相應目標物件(汽車)之車款與/或類型或尺寸，及測量距離結果。

值得注意的是，在一些實施例中，在雷射無法成功測量出目標物的距離時，可以透過辨識目標物周遭物件種類與雷射測距數據，進而在能對目標物進行物件偵測的狀況下，運用目標物環境中的測距資料來推算目標物的距離。明確地說，在一些實施例中，當測距作業之雷射測距結果中接收到之複數反射雷射光之數量小於一門檻值，且目標物件可以由影像中辨識出時，可以執行一環境協同測距推算作業。

第6圖顯示依據本發明實施例之環境協同測距推算作業方法。在此實施例中，目標物件周遭的物件種類與雷射測距數據可以用來輔助進行測距作業。

首先，如步驟S602，對於目標物件進行雷射測距作業。如步驟S604，判斷雷射測距作業中所接收到的反射雷射數量是否高於一門檻。當接收到的反射雷射數量高於門檻時，如步驟S606，進行前述之單一物件測距推算。當接收到的反射雷射數量低於門檻時，如步驟S608，判斷 影像之物件偵測作業中是否可以偵測到目標物件。當物件偵測作業失敗(無法由影像中偵測出目標物件)時，如步驟S610，於顯示模組之畫面中顯示測距失敗。當物件偵測作業成功(可以由影像中偵測出目標物件)時，如步驟S612，紀錄目標物件之數據與座標。接著，如步驟S614，將測距裝置瞄準目標物件周圍的物件(參考目標)執行一測距作業。如步驟S616，判斷雷射測距作業中所接收到的反射雷射數量是否高於門檻。當接收到的反射雷射數量低於門檻時，繼續步驟S614的操作。當接收到的反射雷射數量高於門檻時，如步驟S618，進行前述之單一物件測距推算，並如步驟S620，紀錄單一物件測距推算之測距推算結果。之後，如步驟S622，判斷目標物件周遭之參考目標偵測的成功次數是否滿足一既定條件，如既定次數。當參考目標偵測的成功次數並未滿足既定條件時，流程至步驟S616。當參考目標偵測的成功次數滿足既定條件時，如步驟S624，依據對應數據來推算目標物件的距離。值得注意的是，透過雷射測距作業可以取得相應參考目標之一參考測距結果，且由參考影像中可以辨識出參考目標，並依據參考目標由資料庫中檢索出相應之一參考物件尺寸。類似地，在一些實施例中，可以利用人工智慧深度學習之物件偵測或語意分割技術由參考影像中辨識參考目標，從而辨識出參考目標的尺寸、類型與/或定位座標。之後，可以依據參考測距結果、參考物件尺寸、參考目標於參考影像中之一第二定位座標所設定之一第二定位框及其尺寸、及第一定位框及其尺寸決定相應測距作業之雷射測距結果。

第7圖顯示一環境協同測距推算例子。如圖所示，當測距裝置RF無法偵測到目標物件A的距離時，在表4以”？”示意無法偵測到目標物件A的距離，測距裝置RF可以偵測目標物件A周圍的物件B與物件C，並利用本案人工智慧之物件辨識來決定相應目標物件A之測距結果，其中於最佳 實施中，物件B與物件C分別位於該目標物件A之前方、後方，其中所謂的前方係指物件B較該目標物件A更靠近該測距裝置RF，而後方係指物件C較該目標物件A更遠離該測距裝置RF。下表顯示測距裝置RF對於物件A、B、C之偵測結果：

表4

利用物件A之目標物件尺寸及定位框尺寸，以及物件B、C之距離、物件尺寸、及其定位框尺寸可以輔助來推算相應物件A之距離區間為43.53公尺(m)。

如前所述，在一些實施例中，可以透過測距裝置之一顯示單元(圖中未顯示)顯示相應目標物件之物種與/或類型，及測量距離結果。第8圖顯示依據本案之測距裝置所呈現之觀景窗畫面。如第8圖所示，觀景窗畫面800中可以顯示目標物件及其物種802、類型804、與距離806。

值得注意的是，在一些實施例中，若高複雜度的軟體運算，如物件辨識與/或語音辨識是採用雲端運算，則第1圖之測距裝置中可以移除神經網路運算單元，並增加一網路模組，如無線網路連接單元。一手持裝置，如使用者的手機或一獨立裝置，或是一雲端伺服器則會具有相關服務軟體，以提供測距裝置進行連線與雲端運算，其中顯示模組也可以是以手持裝置之顯示單元，如使用者的手機之顯示單元或該獨立裝置的顯示單元顯示，而令測距裝置的相關資料可以用無線方式顯示在該手持裝置之顯示單元。

因此，透過本案之測距方法及測距裝置可以結合物件偵測與/或語音辨識來輔助進行雷射測距作業。本案技術可以提高測距裝置的精確 度。面對複雜的測距條件，如目標物的抗反射特性、環境光源的干涉、目標物受到環境物件遮蔽等，本技術可以提升雷射測距的成功率、增加測距精度以及降低測距誤差。

本發明之方法，或特定型態或其部份，可以以程式碼的型態存在。程式碼可以包含於實體媒體，如軟碟、光碟片、硬碟、或是任何其他機器可讀取(如電腦可讀取)儲存媒體，亦或不限於外在形式之電腦程式產品，其中，當程式碼被機器，如電腦載入且執行時，此機器變成用以參與本發明之裝置。程式碼也可以透過一些傳送媒體，如電線或電纜、光纖、或是任何傳輸型態進行傳送，其中，當程式碼被機器，如電腦接收、載入且執行時，此機器變成用以參與本發明之裝置。當在一般用途處理單元實作時，程式碼結合處理單元提供一操作類似於應用特定邏輯電路之獨特裝置。

S610、S620、S630、S640:步驟

Claims (10)

1. 一種測距方法，適用於一測距裝置，該方法包括下列步驟：

   利用該測距裝置之一雷射測距單元對於一目標物件執行一測距作業，以取得一雷射測距結果；

   利用該測距裝置之一影像擷取單元取得包含該目標物件之一影像；

   利用一影像辨識技術由該影像中辨識該目標物件，並依據該目標物件由一資料庫中得出相應之一目標物件尺寸；以及

   依據該目標物件尺寸與該雷射測距結果，而得出該測距作業之一測量距離結果。
2. 如申請專利範圍第1項所述之測距方法，更包括下列步驟：

   利用該測距裝置之一語音處理單元接收一語音，並依據該語音進行一語音辨識作業，以取得一語音辨識結果；以及

   依據該語音辨識結果協助該目標物件之辨識；

   其中，該影像辨識技術包含一人工智慧深度學習技術。
3. 如申請專利範圍第2項所述之測距方法，更包括依據一自然語言處理技術對於該語音進行該語音辨識作業，以取得該語音辨識結果，其中該語音辨識作業包括一語意解析作業。
4. 如申請專利範圍第1項所述之測距方法，其中依據該物件尺寸執行一數據保留/捨棄判斷作業之方法，包括下列步驟：

   依據該目標物件於該影像中之一定位座標設定相應之一定位框之一尺寸上限與一尺寸下限；

   依據該雷射測距結果中之至少一候選測量距離與該目標物件尺寸決定相應之一候選定位框尺寸；

   判斷該候選定位框尺寸是否落於該定位框之該尺寸上限與該尺寸下限 內；以及

   若該候選定位框尺寸並未落於該定位框之該尺寸上限與該尺寸下限內，捨棄該雷射測距結果中之該候選測量距離。
5. 如申請專利範圍第1項所述之測距方法，更包括執行一環境協同測距推算作業，該環境協同測距推算作業包括下列步驟：

   依據該目標物件於該影像中之一第一定位座標設定相應之一第一定位框及其尺寸；

   利用該測距裝置之該雷射測距單元對於至少一參考目標執行一測距作業，以取得相應該參考目標之一參考測距結果；

   利用該測距裝置之該物件偵測單元取得包含該參考目標之一參考影像；

   由該參考影像中辨識該參考目標，並依據該參考目標由該資料庫中檢索出相應之一參考物件尺寸；以及

   依據該參考測距結果、該參考物件尺寸、該參考目標於該參考影像中之一第二定位座標所設定之一第二定位框及其尺寸、及該第一定位框及其尺寸決定相應該測距作業之該雷射測距結果。
6. 如申請專利範圍第5項所述之測距方法，更包括當該測距作業之該雷射測距結果中接收到之複數反射雷射光之一數量小於一門檻值，且該目標物件可以由該影像中辨識出時，執行該環境協同測距推算作業。
7. 如申請專利範圍第1項所述之測距方法，更包括下列步驟：

   取得相應該雷射測距單元之一鏡頭模組之至少一設定參數，其中該設定參數至少包括一變焦係數；以及

   依據該變焦係數決定該雷射測距結果中之至少一候選測量距離。
8. 如申請專利範圍第1項所述之測距方法，更包括下列步驟：

   利用該影像辨識技術依據該目標物件由該資料庫中檢索出相應該目標 物件之一物種或一類型；以及

   透過該測距裝置之一顯示單元顯示相應該目標物件之該類型或該目標物件尺寸，及該測量距離結果。
9. 一種測距裝置，包括

   一雷射測距單元，用以對於一目標物件執行一測距作業，以取得一雷射測距結果；

   一影像擷取單元，用以取得包含該目標物件之一影像；

   一影像處理單元，用以利用一影像辨識技術由該影像中辨識該目標物件，並依據該目標物件由一資料庫中得出相應之一目標物件尺寸；以及

   一運算處理單元，該運算處理單元電性連接該雷射測距單元與該影像處理單元，用以接收該目標物件尺寸與該雷射測距結果，從而得出該測距作業之一測量距離結果；

   一顯示模組，與該運算處理單元訊號連接，用以顯示該測量距離結果。
10. 如申請專利範圍第9項所述之測距裝置，其中，該顯示模組顯示包含該目標物件之影像以及相應該目標物件之類型或該目標物件尺寸，其中於該影像中的該目標物件周圍更顯示一定位框，以作為對應該目標物件尺寸示意；其中該運算處理單元會執行如請求項4至請求項7中任一的測距方法而得出該測距作業之測量距離結果。

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