队列分析方法与图像监控设备与流程

本发明涉及一种队列分析方法与图像监控设备，特别是有关一种能根据对象之间的位置变化自动生成间距门槛的队列分析方法与图像监控设备。

背景技术：

传统的排队分析方法设定固定数值的距离门槛，若距离门槛设定得太大，容易把队列附近不是在排队的对象也误计入；若距离门槛设定得太小，容易把位在队列内、但与邻近对象相隔较远的对象排除，造成队列断裂或变短，从而误判队列长度。此外，单从监控设备的拍摄画面，难以判断距离门槛要如何设定才能适用在监控设备所处的当下情境。故如何设计一种能利用图像内的对象统计分析结果、自动设定出最适合的距离门槛的队列分析方法，即为相关监控产业的发展目标。

技术实现要素：

本发明涉及一种能根据对象之间的位置变化自动生成间距门槛的队列分析方法与图像监控设备。

本发明进一步公开一种队列分析方法，能根据对象之间的位置变化自动生成间距门槛以进行队列分析。该队列分析方法包括计算图像内所有对象之间的多个间距，将该多个间距划分为对应低间距范围的第一群和对应高间距范围的第二群，计算该第一群内多个对象的间距均值与间距修正值，利用该间距均值与该间距修正值进行计算以生成该间距门槛，以及在该图像内标记出符合该间距门槛的相邻对象。

本发明还公开一种图像监控设备，包括图像取得器以及运算处理器。该图像取得器用来取得图像。该运算处理器电连接该图像取得器，该运算处理器分析该图像以找出所有对象，并计算图像内所有对象之间的多个间距，将该多个间距划分为对应低间距范围的第一群和对应高间距范围的第二群，计算该第一群内多个对象的间距均值与间距修正值，利用该间距均值与该间距修正值进行计算以生成该间距门槛，以及在该图像内标记出符合该间距门槛的相邻对象。

本发明的图像监控设备及其队列分析方法利用对象间距的统计结果，以对应在低间距范围的间距值用昨计算间距门槛的依据。这样一来，队列分析方法可有效排除远离队列的对象，仅针对队列内的相邻对象的间距自动建议一个最适合的间距门槛，确保队列分析结果准确无失真。此外，图像监控设备会将队列分析结果可视化地呈现在显示用户接口上，用户能直观地预览应用队列分析方法所产生间距门槛的效果，并且能立即进一步手动调整间距门槛、或是移除部分对象以自动调整出更佳的间距门槛、或是选定部分对象以利用保留对象调整出更佳的间距门槛、或是在图像内划设感兴趣区域和/或延伸区，更方便用户判断各对象与队列的相对关系。

附图说明

图1为本发明实施例的图像监控设备的功能方块图。

图2为本发明实施例的图像监控设备所取得图像的示意图。

图3为图2所示图像进行对象标记后的示意图。

图4为本发明实施例的队列分析方法的流程图。

图5为本发明实施例的对象间距所形成的直方图。

图6与图7为本发明不同实施例的在图像内对对象进行标记的示意图。

图8为本发明实施例的在图像内以队列对象划设延伸区的示意图。

其中，附图标记说明如下：

10图像监控设备

12图像取得器

14运算处理器

o、o1～o12对象

i图像

g1第一群

g2第二群

d_th间距门槛

d1～d7间距

p指示图案

r感兴趣区域

步骤s400、s401、s402、s404、s406、s408、s410、s412、s414

具体实施方式

请参阅图1至图3，图1为本发明实施例的图像监控设备10的功能方块图，图2为本发明实施例的图像监控设备10所取得图像i的示意图，图3为图2所示图像i进行对象标记后的示意图。图像监控设备10可包括图像取得器12以及运算处理器14。图像取得器12可直接拍摄图像监控设备10的监控范围的图像i、或是接收外部图像撷取器拍摄所得的图像i。运算处理器14以有线或无线方式电连接图像取得器12。运算处理器14可分析图像i以找出所有对象o，并根据所有对象o之间的位置变化自动生成间距门槛，以进行队列分析。

请参阅图1至图5，图4为本发明实施例的队列分析方法的流程图，图5为本发明实施例的对象间距所形成的直方图。图4所述的队列分析方法适用在图1所示的图像监控设备10。关於队列分析方法，首先执行步骤s400与步骤s402，运算处理器14分析图像i以标记图像i内的所有对象o，然后计算多个对象o之间的多个间距。举例来说，队列分析方法会计算对象o1与对象o2～o12的11笔间距、对象o2与对象o3～o12的10笔间距、对象o3与对象o4～o12的9笔间距，以此类推。队列分析方法可先设定几笔间距范围，再将多个间距进行分类，判断各间距范围分别涵盖几笔间距。如图5所示的直方图，横轴为长度单位，纵轴为数量单位，可看出落在低间距范围的间距数量较多，落在高间距范围的间距数量较少；其样本分布依实际情境而定。

步骤s402可应用两种实施态样取得所需的间距。第一种实施态样先行选取图像i内的任意一个对象，例如对象o1，然后直接计算对象o1分别与对象o2～o12的所有距离，以此类推取得各对象o与其余对象的距离，作为多个间距。第二种实施态样则在选取对象o1后，进一步将其它对象(意即对象o2～o12)至少划分成接近对象o1的第一组(例如对象o2～o5、o9～o10)和远离对象o1的第二组(例如对象o6～o8、o11～o12)，再计算对象o1分别与第一组的对象(意即对象o2～o5、o9～o10)的所有距离，以此类推取得各对象o与部分对象的距离，作为多个间距。第二种实施态样的设计目的在于减少本发明的队列分析方法的计算量，其所划分的组数及其涵盖范围不限于前揭范例而定，可依实际需求相应变化调整。

接着，执行步骤s404，将多个间距划分成数个群。以图5为例，虽然直方图设定了五笔间距范围，但是群数量并不当然对应在间距范围的数量；队列分析方法在本实施例将多个间距至少划分为对应低间距范围的第一群g1和对应高间距范围的第二群g2，但实际应用不限于此。本发明的主要目的在通过样本分布统计，找出所有对象o的多个间距中具有最小间距值的群；通常来说，这个具有最小间距值的群可对应到所有两两相邻的对象o。队列分析方法再继续执行步骤s406与步骤s408，计算第一群g1的几笔间距的间距均值d_mean与间距修正值d_amend，再利用间距均值d_mean和间距修正值d_amend进行计算以生成间距门槛d_th。最后，执行步骤s410，在图像i内标记出符合间距门槛d_th的相邻对象o，让用户能目视观察到有哪些对象o形成队列。

步骤s406中，第一群g1内的几笔间距虽然落在同一个间距范围(例如0～100公分)，但是这几笔间距可能彼此相同或不同，故可进一步计算其间距均值d_mean。另外，间距修正值d_amend可以是间距标准偏差(standarddeviation)、或是加权权重、或是其它可能的调变值。以下说明两种可应用在步骤s408的计算方式，并且实际应用不限于此。若间距修正值d_amend属于间距标准偏差，此情况下间距门槛d_th是间距修正值d_amend加权后和间距均值d_mean的运算结果，间距修正值d_amend的权重w可依图像监控设备10的各项参数变化而相应调整，如公式一。若间距修正值d_amend是权重，这时间距门槛d_th即为间距均值d_mean与间距修正值d_amend的加权结果，如公式二。

d_th＝d_mean+(w×d_amend)公式一

d_th＝d_mean×d_amend公式二

请参阅图6与图7，图6与图7为本发明不同实施例的在图像i内对对象o进行标记的示意图。如图6所示，队列分析方法可将符合间距门槛d_th的相邻对象o以线条串接，由此看出对象o1～o8可形成队列，对象o9～o12与对象o1～o8较远而判断不属于其队列。如图7所示，队列分析方法可将符合间距门槛d_th的对象o以不同颜色或图案标记，在此以斜条纹标记形成队列的对象o1～o8；颜色与图案的样式可依使用习惯决定。这样一来，本发明的图像监控设备10就能在用户接口上的图像i显示符合队列条件的对象o，供用户更可视化的预览。

用户可根据用户接口上的队列分析预览结果，判断当下情境的间距门槛d_th是否符合实际需求。若某对象接近对象o1～o8、但并未计入图6与图7所示的队列时，使用者可自行调整以放大间距门槛d_th，图像监控设备10会将符合放大后间距门槛的对象o再次标记并显示在用户接口上；若用户认为某对象远离对象o1～o8、但却被计入图6与图7所示的队列时，使用者可自行调整以缩小间距门槛d_th，再由图像监控设备10将更新后的对象o标记结果显示在用户接口。

本发明还可根据队列分析方法的间距门槛计算结果，自动或手动筛选符合条件门槛的对象，以期进一步取得更精确的队列分析结果。举例来说，步骤s408生成间距门槛d_th后，队列分析方法可选择性执行步骤s412，移除不符合间距门槛d_th的几个对象o9～o12，然后利用图像内的剩余对象o1～o8再次执行步骤s402～s410；由系统自动移除计入队列可能性较低的对象，针对计入队列可能性较高的对象再次计算间距门槛d_th，可望取得较为精确的队列分析结果。或者，步骤s410标记出符合间距门槛d_th的对象o之后，队列分析方法可选择性执行步骤s414，用户通过输入接口(未示在附图中)输入指令保留部分对象(例如对象o1～o8)，队列分析方法再利用这些保留对象o1～o8执行步骤s402～s410；意即使用者手动排除计入队列可能性较低的对象，以取得精确的队列分析结果。

又或者，本发明的队列分析方法还可选择性执行步骤s401，图像i内所有对象o都标记完成后，用户通过输入接口输入指令，图像监控设备10根据输入指令在图像i上划设指示图案p，并且自动标示出与指示图案p的距离符合特定条件的多个对象o，例如对象o1～o8；特定条件可为间距值，其实际数值依设计需求而定。接下来，步骤s402便能利用符合特定条件的数个对象o计算其间距，再接续执行步骤s404～s410。

本发明的图像监控设备10通常会设置在商场的柜台或自动贩卖机附近，用来侦测柜台或自动贩卖机的顾客队列信息。队列分析方法可进一步在图像i内定义感兴趣区域r，如图6与图7所示；感兴趣区域r的位置通常对应在柜台或自动贩卖机，然实际应用当不限于此。接着，队列分析方法会以感兴趣区域r为基准，将符合间距门槛d_th的对象o依序标号，例如对象o1～o8。用户预览屏幕上的队列分析结果时，可目视判断队列内对象o1～o8的排队顺序，便于快速得知队列的对象总数。

图6所示实施态样将符合间距门槛d_th的相邻对象o1～o8以线条串接，此实施态样还可有进一步变化。举例来说，队列分析方法标记符合间距门槛d_th的相邻对象o1～o8之后，可计算对象o1～o8中两两对象的实际间距d1～d7，并显示在用户接口上；使用者预览队列分析结果时，不仅能看到队列对象，还能同时判断队列的疏密程度，有助于判断商场内是否人潮拥挤、是否需加开结账柜台或进行其它改善措施。

请参阅图8，图8为本发明实施例的在图像i内以队列对象o划设延伸区s的示意图。完成步骤s410之后，队列分析方法可找出队列的端点对象，例如对象o1或o8；由于对象o1位在自动贩卖机前，即邻近图6所示的感兴趣区域r，故队列分析方法优选地设定对象o8为队列的端点对象。然后，队列分析方法可以端点对象o8为基准，使用间距门槛d_th在图像i生成延伸区s。一般来说，延伸区s不会与不符间距门槛d_th的对象(例如对象o9～o12)重叠。使用者在预览队列分析结果时，可利用延伸区s判断该些不符间距门槛d_th的对象o与队列的疏密程度。特别一提的是，图8所示实施态样以对象o8为圆心，间距门槛d_th作为半径生成一个扇形区域当成延伸区s，实际应用当不限于此。

综上所述，本发明的图像监控设备及其队列分析方法利用对象间距的统计结果，以对应在低间距范围的间距值用昨计算间距门槛的依据。这样一来，队列分析方法可有效排除远离队列的对象，仅针对队列内的相邻对象的间距自动建议一个最适合的间距门槛，确保队列分析结果准确无失真。此外，图像监控设备会将队列分析结果可视化地呈现在显示屏幕上，用户能清楚地预览应用队列分析方法所产生间距门槛的效果，并且能进一步手动调整间距门槛、或是移除部分对象以自动调整出更佳的间距门槛、或是选定部分对象以利用保留对象调整出更佳的间距门槛、或是在图像内划设感兴趣区域和/或延伸区，便于用户判断各对象与队列的相对关系。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则的内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围的内。