TWI638329B - 顧客軌跡偵測之裝置及方法 - Google Patents
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Abstract
本發明揭露一種顧客軌跡偵測之裝置及方法，在商場或特定場域內佈署多個定置的偵測器，偵測器內建控制器、紅外線感測器、攝影鏡頭及無線通信介面，各偵測器的攝影範圍覆蓋規劃的部份區域，當顧客移動進入偵測器的偵測區域，紅外線感測器通知控制器，並進行攝影，然後控制器進行影像處理及分析，以估算出顧客的位置、色系特徵、身高、體重及臉部方向等資訊，控制器透過無線通信介面傳送偵測時間及上述資訊給蒐集系統，進行顧客軌跡的彙整，以提供商場或特定場域內管理性的大數據分析與及時廣告推播與服務之用。
Description
本發明係關於一種偵測的相關領域，特別是指一種顧客軌跡偵測之裝置及方法。
人臉辨識是人類視覺之特別能力，目前已有很多不同影像處理和人臉辨識技術被提出。在以特徵為基礎的技術中，由統計測量方法取得由臉部得到之特徵向量集合，這個集合被視為臉部形態並且表示相關特徵和關係，這種方法被「是否能夠得到足夠資訊以估計結構」所局限。另一種方法是以樣版為基礎，這種方法是以一些合適樣版來表示整個臉部，當物件結構是預先知道的，物件大小、位置以及方向不需要固定，可變形樣版對於找出或是表示影像中目標物件是一種有效技術，然而，如果每一個預先儲存的影像樣版是由矩形所構成，則這種樣版比起以三角形網格當成圖形結點，可變形的能力就會被這種方格結構所限制。
人臉辨識(face recognition)是近幾年來新興起的一項研究熱潮，廣泛受到研究學者與產業界的高度重視，期盼於治安上或門禁系統上有優異表現。一個成功的人像辨識系統可以有以下一些潛在市場應用：門禁管理(大樓入口處住戶識別)、金融業務(提款機存戶身分識別)、犯罪偵察(對犯罪嫌疑人身分識別)、電腦認證(對電腦使用者身分識別)。
而在一賣場或特定場所眾多顧客，以目前的方式以在固定的地方以跑馬燈或電子看板提供顧客眾多的廣告訊息；但是廣告的內容並不一定是符合每位顧客之所需；因此，如何應用顧客在某些所欲購買的區域進行大數據的蒐集，並提供其所需之產品的相對應訊息與廣告，這是目前賣場或特定場所欲對顧客進一步的服務。
本發明係提供一種顧客軌跡偵測之裝置及方法，可達到企業主動蒐集顧客於商場或特定場域內的購物移動軌跡資訊之目的，方法之功能展現是在商場或特定場域內佈署多個定置的偵測器，偵測器內建控制器、紅外線感測器(PIR：Passive Infrared Sensor)、攝影鏡頭及無線通信介面，每個偵測器的攝影範圍可覆蓋規劃的部份區域，當顧客移動進入偵測器所負責的偵測區域，偵測器上的紅外線感測器將通知控制器，並進行攝影，然後控制器進行影像處理及分析，以估計出顧客的位置、色系特徵、身高、體重及臉部方向等資訊，控制器透過無線通信介面傳送偵測時間及上述資訊給蒐集系統，進行顧客軌跡的彙整，以提供商場或特定場域內管理性的大數據分析與及時廣告推播與服務之用，方法的特色是商場或特定場域能藉由佈署定置的偵測器及控制軟體，達到顧客軌跡偵測及彙整之目的，可達到主動蒐集顧客的購物移動軌跡資訊與大數據分析的應用。
100‧‧‧顧客軌跡偵測之裝置
1‧‧‧偵測模組
11‧‧‧控制器
12‧‧‧紅外線感測器
13‧‧‧攝影鏡頭
14‧‧‧無線通信介面
2‧‧‧資料處理模組
21‧‧‧無線通信介面
3‧‧‧手持模組
APP_S1‧‧‧設定軟體
APP_F1‧‧‧過濾軟體
APP_R1‧‧‧識別軟體
APP_C1‧‧‧第一控制軟體
APP_C2‧‧‧第二控制軟體
APP_C3‧‧‧第三控制軟體
APP_C4‧‧‧第四控制軟體
APP_C5‧‧‧第五控制軟體
APP_C6‧‧‧第六控制軟體
APP_O1‧‧‧彙整軟體
SA1~SA11‧‧‧本發明之顧客軌跡偵測之方法
SB1~SB7‧‧‧步驟SA1的細部流程
SC1~SC2‧‧‧步驟SA4的細部流程
SD1~SD3‧‧‧步驟SA5的細部流程
SE1~SE2‧‧‧步驟SA6的細部流程
SF1~SF10‧‧‧步驟SA7的細部流程
SG1~SG2‧‧‧步驟SA8的細部流程
SH1~SH3‧‧‧步驟SA9的細部流程
SI1~SI2‧‧‧步驟SA10的細部流程
SJ1~SJ3‧‧‧步驟SA11的細部流程
第1圖係表示本發明顧客軌跡偵測之裝置的方塊示意圖。
第2圖係表示本發明顧客軌跡偵測之裝置中，顧客離攝像鏡頭正下方越遠，則顧客影像的投影距離(d 1)越長的示意圖。
第3圖係表示本發明顧客軌跡偵測之裝置中，顧客離攝像鏡頭正下方越近，則顧客影像的投影距離(d 2)越短的示意圖。
第4圖係表示本發明顧客軌跡偵測之方法的流程示意圖。
第5圖係表示本發明顧客軌跡偵測之方法中步驟SA1的細部流程示意圖。
第6圖係表示本發明顧客軌跡偵測之方法中步驟SA4的細部流程示意圖。
第7圖係表示本發明顧客軌跡偵測之方法中步驟SA5的細部流程示意圖。
第8圖係表示本發明顧客軌跡偵測之方法中步驟SA6的細
部流程示意圖。
第9圖係表示本發明顧客軌跡偵測之方法中步驟SA7的細部流程示意圖。
第10圖係表示本發明顧客軌跡偵測之方法中步驟SA8的細部流程示意圖。
第11圖係表示本發明顧客軌跡偵測之方法中步驟SA9的細部流程示意圖。
第12圖係表示本發明顧客軌跡偵測之方法中步驟SA10的細部流程示意圖。
第13圖係表示本發明顧客軌跡偵測之方法中步驟SA11的細部流程示意圖。
第14圖係表示本發明顧客軌跡偵測之方法中顧客影像所有格狀區塊的一次線性回歸線示意圖。
第15圖係表示本發明顧客軌跡偵測之方法中顧客影像的橫向線與左、右端點示意圖。
請同時參考第1圖至第13圖所示，本實施例的顧客軌跡偵測之裝置100係包括一偵測模組1、一資料處理模組2、以及一手持模組3及遙控軟體執行功能之手持模組3；其中，偵測模組1與資料處理模組2兩者之間、資料處理模組2與手持模組3兩者之間係以無線方式連接。
偵測模組1具有一控制器11、一紅外線感測器12、一攝影鏡頭13、以及一無線通信介面14。
再者，偵測模組1安裝或內建有一設定軟體APP_S1、一過濾軟體APP_F1、一識別軟體APP_R1、一第一控制軟體APP_C1、一第二控制軟體APP_C2、一第三控制軟體APP_C3、一第四控制軟體APP_C4、一第五控制軟體APP_C5、以及一第六控制軟體APP_C6；其中，設定軟體APP_S1係用於設定所需座標(進行相對或絕對定位)、方位、安裝高度及攝影範圍半徑等參數；過濾軟體APP_F1係用於移除固定背景；識別軟體
APP_R1係用於辨識顧客影像區塊；第一控制軟體APP_C1係用於估算所需顧客位置；第二控制軟體APP_C2係用於估算所需色系特徵；第三控制軟體APP_C3係用於估算所需身高估算；第四控制軟體APP_C4係用於估算所需體重；第五控制軟體APP_C5係用於估算所需臉部方向；第六控制軟體APP_C6係用於傳送所需無線通信資訊。
資料處理模組2具有一無線通信介面21，且安裝或內建有一彙整軟體APP_O1，係用於彙整所需顧客軌跡。
本發明之顧客軌跡偵測裝置100實施時的配置，是由多個偵測模組1所建構而成，偵測模組1需內建控制器11、紅外線感測器12、攝影鏡頭13、以及無線通信介面14等功能組件，各偵測模組1內的控制器11須可執行下列功能：(1)安裝與執行設定軟體APP_S1、識別軟體APP_R1、過濾軟體APP_F1、及控制軟體APP_C1至APP_C6等功能；(2)控制與接收紅外線感測器12、攝影鏡頭13、以及無線通信介面14；以及(3)與多個偵測模組1(裝置1)間可透過第六控制軟體APP_C6進行資料的無線傳收及轉傳的功能，以達到佈署多個偵測模組1的偵測資訊可傳送到資料處理模組2彙整之目的。
資料處理模組2須可執行彙整軟體APP_O1，將多個偵測模組1(裝置1)透過資料處理模組2接收及儲存顧客的位置、色系特徵、身高、體重、臉部方向及偵測時間等資訊，並利用已儲存的顧客位置、偵測時間臉部方向、及色系特徵資訊，彙整出個別顧客之移動軌跡及調整臉部方向等資訊。
手持模組3須能透過無線連線方式與偵測模組1內的設定軟體APP_S1建立連線，進行個別偵測模組1的定置佈署之設定資訊，所述的設定資訊包含個別偵測模組1的座標(進行相對或絕對定位)、方位、安裝高度及攝影範圍半徑等參數。
偵測模組1依下列方式進行定置佈署與安裝設定(步驟SA1)。
步驟SB1：使用者操作多個偵測模組1進行商場或特定場域內的定置佈署，使每個偵測模組1的攝影範圍可覆蓋規劃的部份圓形區域。
步驟SB2：使用者定置佈署資料處理模組2於適當位置，使資料處理模組2的無線通信介面21能與至少一個偵測模組1的無線通信介面14進行無線傳收資料，且任一個偵測模組1皆可利用無線通信介面14透過傳送或其他偵測模組1的轉傳過程，將個別偵測模組1之偵測資料傳達至資料處理模組2，並進行儲存、彙整及分析。
步驟SB3：各偵測模組1佈署於商場或特定場域的上方，採固定安裝方式建置，紅外線感測器12、攝影鏡頭13朝向地面設置。
步驟SB4：透過操作手持模組3與相對應的各偵測模組1內的設定軟體APP_S1進行設定軟體輸入設定參數，所述的設定資訊包含個別偵測模組1的座標(進行相對或絕對定位)、方位、安裝高度及攝影範圍半徑等參數，其中攝影鏡頭13正下方設為偵測模組1的原點座標。
步驟SB5：調整偵測模組1內紅外線感測器12的感應半徑與攝影鏡頭13的攝影範圍半徑相近。
步驟SB6：使用者使用手持模組3以無線通信方式，連結偵測模組1並遙控啟動偵測模組1的攝影鏡頭13，進行偵測區域的背景影像拍攝。
步驟SB7：設定各偵測模組1間的遶徑資訊(如轉傳相鄰偵測模組1的網路位址或編號)，以便偵測模組1轉傳相鄰偵測模組1的偵測資料到資料處理模組2。
當顧客進入其中一偵測模組1的紅外線感測器12感應範圍內時，控制器11會記錄時間並啟動攝影鏡頭13進行影像拍攝，然後執行過濾軟體APP_F1將所拍攝之影像進行移除固定背景及雜訊之處理(步驟SA2)。
偵測模組1內控制器11執行識別軟體APP_R1，將移除固定背景及雜訊之影像，進行顧客影像區塊之辨識，顧客影像區塊是以格狀(Grid：小正方形)做為識別標示，以增加處理速度及降低偵測模組1的電量損耗(步驟SA3)。
偵測模組1內之控制器11執行第一控制軟體APP_C1，依下列方式進行顧客位置估算(步驟SA4)；其中，因偵測模組1置於偵測區上
方，安裝高度使攝影時，會造成顧客影像的投影差異現象，如第2圖及第3圖所示；如第2圖所示，顧客離攝影鏡頭正下方越遠，則顧客影像的投影距離d 1越長；如第3圖所示，顧客離攝影鏡頭正下方越近，則顧客影像的投影距離d 2越短。
步驟SC1：第一控制軟體APP_C1會利用識別軟體APP_R1處理後的顧客影像所有格狀區塊為基礎，每個格狀區塊以其中心位置為代表座標，計算出所有格狀區塊座標的一次線性回歸(Linear regression)方程式，本方法稱為軸向線，此軸向線必須通過偵測模組1的原點座標位置，如第14圖所示。
步驟SC2：若原點座標落於顧客影像所有格狀區塊外部，則位於軸向線上且距離原點座標最近的格狀區塊位置，稱為底部座標，如第14圖所示，將設定為顧客所在位置；而若原點座標落於顧客影像所有格狀區塊內部，則顧客影像所有格狀區塊的平均位置，將設定為顧客所在位置。
偵測模組1內之控制器11執行第三控制軟體APP_C3，依下列方式進行顧客的身高估算(步驟SA5)。
步驟SD1：計算出位於軸向線上且距離原點座標最遠的格狀區塊位置，稱為頂部座標，如第14圖所示。
步驟SD2：若頂部座標不與攝影半徑最遠範圍重疊，則顧客的身高可依頂部座標及底部座標的距離，進行估計。
步驟SD3：若頂部座標與攝影半徑最遠範圍重疊，則無法進行有效的顧客身高估計。
偵測模組1內之控制器11執行第四控制軟體APP_C4，依下列方式進行顧客的體重估算(步驟SA6)。
步驟SE1：計算出位於軸向線左、右側顧客影像格狀區塊中距離軸向線的最遠端點，分別設定為左端點及右端點，通過左、右端點直線稱為橫向線，如第15圖所示。
步驟SE2：在顧客身高可進行估計的情形下，則顧客的體重可依軸向線與橫向線最小夾角、橫向線的左、右端點距離，進行估計。
在攝影鏡頭13的投影情境下，第三控制軟體APP_C3及第
四控制軟體APP_C4須依下列方式選擇身高及體重的估算參數(步驟SA7)。
步驟SF1：第三控制軟體APP_C3及第四控制軟體APP_C4分別依據鏡頭參數、軸向線與橫向線最小夾角、及底部座標到原點座標距離，分別選擇畫素(pixel)對映身高及體重的估算基礎。
步驟SF2：若偵測模組1的攝影鏡頭13具廣角(wide angle)功能(或外加)，則分別設定廣角參數(如0.65X、0.5X、0.4X、或0.36X等)，稱廣角參數為x，分別等分設為x 1、x 2、x 3、...、x a 等級別。
步驟SF3：假設底部座標到原點座標距離為y，分別等分設為y 1、y 2、y 3、...、y b 等級別。
步驟SF4：假設軸向線與橫向線最小夾角為z，分別等分設為z 1、z 2、z 3、...、z c 等級別。
步驟SF5：假設安裝高度為s，分別等分設為s 1、s 2、s 3、...、s d 等級別。
步驟SF6：預先建立偵測模組1的攝影鏡頭13適用估算顧客身高的h(x i ,y j ,s k )及顧客體重的w(x i ,z j ,s k )參數值表格數據。
步驟SF7：h(x i ,y j ,s k )表示的廣角參數為x i 級別、底部座標到原點座標距離為y j 級別、及安裝高度為s k 級別，h(x i ,y j ,s k )值表示顧客影像在攝影鏡頭的投影情境下，單位畫素所代表的身高長度數量，其中x i {x 1、x 2、x 3、...、x a }、y j {y 1、y 2、y 3、...、y b }、及s k {s 1、s 2、s 3、...、s d }。
步驟SF8：w(x i ,z t ,s k )表示的廣角參數為x i 級別、軸向線與橫向線最小夾角為z t 級別、及安裝高度為s k 級別，w(x i ,z t ,s k )值表示顧客影像在攝影鏡頭的投影情境下，單位畫素所代表的左右端點間距離的體重數量，其中x i {x 1、x 2、x 3、...、x a }、z t {z 1、z 2、z 3、...、z c }、及s k {s 1、s 2、s 3、...、s d }。
步驟SF9：若原點座標落於顧客影像所有格狀區塊外部，且底部座標到原點座標距離太短時(如1/5攝影範圍半徑以內)，h(x i ,y j ,s k )將因底部座標到原點座標距離無法對映適合等級而無法進行估算。
步驟SF10：當h(x i ,y j ,s k )與w(x i ,z t ,s k )值低於某個預定比例(如估算體重低於標準BMI下的二分之一或高於二分之一，比例可調整)時，
表示此時的攝影鏡頭13投影無法估算出合理的體重估計以對映身高估計，如顧客蹲下或並行情境。
偵測模組1內之控制器11執行第二控制軟體APP_C2，依下列方式進行顧客的色系特徵估算(步驟SA8)。
步驟SG1：第一控制軟體APP_C1會利用第二控制軟體APP_C2，估算出顧客影像格狀區域的色系特徵，每個格狀區塊的中心位置畫素為格狀色系特徵點。
步驟SG2：為了降低環境光源亮度變化的敏感程度，先將格狀色系特徵點的RGB顏色轉成對光線強弱較不敏感的YCbCr色彩空間以達到將亮度與色度分離，降低環境光源亮度對抽樣目標的特徵影響，可參考[王元凱，人臉偵測於數位相機自動對焦之應用，輔仁大學電子工程系碩士論文(2006)]。
步驟SG3：分別計算出所有格狀色系特徵點的Y、Cb及Cr的平均值，用以代表該顧客的色系特徵，表示為(Y,Cb,Cr)。
偵測模組1內之控制器11執行第五控制軟體APP_C5，依下列方式進行顧客臉部方向的估算(步驟SA9)。
步驟SH1：第五控制軟體APP_C5會計算出橫向線的垂直方向，設定為顧客臉部的兩個可能方向。
步驟SH2：因顧客臉部的兩個可能方向相差180度，故以兩者較小的方向做代表，即此方向為一個顧客面部的可能方向，而方向+180度為另一可能方向。
步驟SH3：當左、右端點間距離與頂部座標至底部座標間的距離低於某個預定比值(如五分之二)時，表示顧客正臉面向與軸向線垂直的方向。
偵測模組1內之控制器11執行第六控制軟體APP_C6，依下列方式進行偵測資料無線通信資訊傳送功能(步驟SA10)。
步驟SI1：當其中一偵測模組1計算出顧客位置、色系特徵、身高、體重及臉部方向等資訊時，控制器11會透過無線通信介面14(元件4)，進行無線傳送上述資料及偵測時間給相鄰的偵測模組1。
步驟SI2：所述之偵測模組1內之無線通信介面14，收到相鄰無線通信介面14傳來的偵測資料，會依遶徑設定(如轉傳相鄰偵測模組1的網路位址或編號)轉傳資料往到資料處理模組2。
資料處理模組2執行彙整軟體APP_O1，依下列方式進行偵測資料的彙整，以決定出合理的顧客軌跡及臉部方向資訊(步驟SA11)。
步驟SJ1：當資料處理模組2收到自偵測模組1傳來的偵測資料時，資料會進行儲存，以供彙整軟體APP_O1進行處理運用。
步驟SJ2：資料處理模組2執行彙整軟體APP_O1時，會依據偵測時間、位置及相近色系特徵來整合特定顧客的軌跡資料，決定出顧客的可能移動軌跡，最後依可能的移動軌跡決定出顧客的臉部方向。
步驟SJ3：當特定顧客的臉部方向決定後，彙整軟體APP_O1會進行偵測資料的臉部方向更新。
本發明顧客軌跡偵測之裝置及方法所揭示之資料處理模組2適合施用如電腦或筆電等裝置，手持模組3適合施用如手機、平板電腦或筆電等裝置設計。
因此，藉由上述的方法及裝置，可達到企業主動蒐集顧客於商場或特定場域內的購物移動軌跡資訊之目的，方法之功能展現是在商場或特定場域內佈署多個定置的偵測器，偵測器內建控制器、紅外線感測器(PIR：Passive Infrared Sensor)、攝影鏡頭及無線通信介面，每個偵測器的攝影範圍可覆蓋規劃的部份區域，當顧客移動進入偵測器所負責的偵測區域，偵測器上的紅外線感測器將通知控制器，並進行攝影，然後控制器進行影像處理及分析，以估計出顧客的位置、色系特徵、身高、體重及臉部方向等資訊，控制器透過無線通信介面傳送偵測時間及上述資訊給蒐集系統，進行顧客軌跡的彙整，以提供商場或特定場域內管理性的大數據分析與及時廣告推播與服務之用，方法的特色是商場或特定場域能藉由佈署定置的偵測器及控制軟體，達到顧客軌跡偵測及彙整之目的，可達到主動蒐集顧客的購物移動軌跡資訊與大數據分析的應用。
當前述係對本發明之各實施例時，本發明之其他或進一步的實施例係可被設計出而無須違反其基本範圍，且其基本範圍係由下列的申
請專利範圍所界定。雖然本發明以相關的較佳實施例進行解釋，但是這並不構成對本發明的限制。應說明的是，本領域的技術人員根據本發明的思想能夠構造出很多其他類似實施例，這些均在本發明的保護範圍之中。
Claims (10)
- 一種顧客軌跡偵測之方法，其所使用的裝置包括以無線方式連接的一偵測模組、一資料處理模組、以及一手持模組，該偵測模組與該資料處理模組兩者之間、該資料處理模組與該手持模組兩者之間係以無線方式連接，該方法的步驟包括：步驟SA1：該偵測模組進行定置佈署與安裝設定；步驟SA2：當顧客進入其中多個該偵測模組中複數個紅外線感測器其中之一的感應範圍內時，該偵測模組中的一控制器記錄時間並啟動該偵測模組中的一攝影鏡頭進行影像拍攝，然後執行該過濾軟體將所拍攝之影像進行移除固定背景及雜訊之處理；步驟SA3：該偵測模組內之該控制器執行安裝或內建於該偵測模組中的一識別軟體，將移除固定背景及雜訊之影像，進行顧客影像區塊之辨識，所述的顧客影像區塊是以格狀做為識別標示，以增加處理速度及降低該偵測模組的電量損耗；步驟SA4：該偵測模組內之該控制器執行安裝或內建於該偵測模組中的一第一控制軟體，進行顧客位置估算；其中，因該偵測模組置於一偵測區上方，安裝高度使攝影時，即造成顧客影像的投影差異現象，顧客離該攝影鏡頭正下方越遠，則顧客影像的一投影距離越長；顧客離該攝影鏡頭正下方越近，則顧客影像的該投影距離越短；步驟SA5：該偵測模組內之該控制器執行安裝或內建於該偵測模組中的一第三控制軟體，進行顧客的身高估算；步驟SA6：該偵測模組內之該控制器執行安裝或內建於該偵測模組中的一第四控制軟體，進行顧客的體重估算；步驟SA7：在該攝影鏡頭的投影情境下，該第三控制軟體及該第四控制軟體選擇身高及體重的估算參數；步驟SA8：該偵測模組內之該控制器執行安裝或內建於該偵測模組中的一第二控制軟體，進行顧客的色系特徵估算；步驟SA9：該偵測模組內之該控制器執行安裝或內建於該偵測模組中的一第五控制軟體，進行顧客臉部方向的估算；步驟SA10：該偵測模組內之該控制器執行安裝或內建於該偵測模 組中的一第六控制軟體，進行偵測資料無線通信資訊傳送功能；以及步驟SA11：該資料處理模組執行安裝或內建於該資料處理模組中的一彙整軟體，進行偵測資料的彙整，以決定出合理的顧客軌跡及臉部方向資訊。
- 依據申請專利範圍第1項所述之顧客軌跡偵測之方法，其中，該步驟SA1包括：步驟SB1：一使用者操作多個該偵測模組進行一商場或一特定場域內的定置佈署，使每個該偵測模組的攝影範圍覆蓋所規劃的部份圓形區域；步驟SB2：該使用者定置佈署該資料處理模組於一適當位置，使該資料處理模組的該無線通信介面能與至少一個該等偵測模組的該無線通信介面進行無線傳收資料，且任一個該偵測模組皆利用相對應的該無線通信介面透過傳送或其他該偵測模組的轉傳過程，將個別的該偵測模組之偵測資料傳達至該資料處理模組，並進行儲存、彙整及分析；步驟SB3：各該偵測模組佈署於該商場或該特定場域的上方，採固定安裝方式建置，該紅外線感測器、該攝影鏡頭朝向地面設置；步驟SB4：透過操作該手持模組與相對應的各該偵測模組內的該設定軟體進行設定軟體輸入設定參數，所述的設定資訊包含個別該偵測模組的座標以進行相對或絕對定位、方位、安裝高度及攝影範圍半徑之參數，其中該攝影鏡頭正下方設為該偵測模組的原點座標；步驟SB5：調整該偵測模組內之該紅外線感測器的感應半徑與該攝影鏡頭的攝影範圍半徑相近；步驟SB6：該使用者使用該手持模組以無線通信方式，連結該偵測模組並遙控啟動該偵測模組的該攝影鏡頭，進行偵測區域的背景影像拍攝；步驟SB7：設定各該偵測模組間的遶徑資訊(如轉傳相鄰偵測模組1的網路位址或編號)，以便該偵測模組轉傳相鄰該偵測模組的偵測資料到該資料處理模組。
- 依據申請專利範圍第2項所述之顧客軌跡偵測之方法，其中，該步驟SA4包括：步驟SC1：該第一控制軟體利用該識別軟體處理後的顧客影像所有格狀區塊為基礎，每個格狀區塊以其中心位置為代表座標，計算出所有格狀區塊座標的一次線性回歸(Linear regression)方程式，並形成一軸向線，該軸向線係必須通過該偵測模組的原點座標位置；以及步驟SC2：若原點座標落於顧客影像所有格狀區塊外部，則位於軸向線上且距離原點座標最近的格狀區塊位置，定義為一底部座標，並將其設定為顧客所在位置；而若原點座標落於顧客影像所有格狀區塊內部，則顧客影像所有格狀區塊的平均位置，將設定為顧客所在位置。
- 依據申請專利範圍第3項所述之顧客軌跡偵測之方法，其中，該步驟SA5包括：步驟SD1：計算出位於該軸向線上且距離原點座標最遠的格狀區塊位置，定義為一頂部座標；步驟SD2：若該頂部座標不與攝影半徑最遠範圍重疊，則顧客的身高係依該頂部座標及該底部座標的距離進行估計；以及步驟SD3：若該頂部座標與攝影半徑最遠範圍重疊，則無法進行有效的顧客身高估計。
- 依據申請專利範圍第4項所述之顧客軌跡偵測之方法，其中，該步驟SA6包括：步驟SE1：計算出位於該軸向線左、右側顧客影像格狀區塊中距離該軸向線的最遠端點，分別設定為一左端點及一右端點，通過該左端點、該右端點直線定義為一橫向線；以及步驟SE2：在顧客身高可進行估計的情形下，則顧客的體重係依軸向線與橫向線最小夾角、該橫向線的該左端點與該右端點距離，進行估計。
- 依據申請專利範圍第5項所述之顧客軌跡偵測之方法，其中，該步驟SA7包括：步驟SF1：該第三控制軟體及該第四控制軟體分別依據鏡頭參數、軸向線與橫向線最小夾角、及底部座標到原點座標距離，分別選擇畫素對映身高及體重的估算基礎；步驟SF2：若該偵測模組的該攝影鏡頭具廣角功能，則分別設定廣角參數x，分別等分設為x 1、x 2、x 3、...、x a 級別；步驟SF3：假設該底部座標到原點座標距離為y，分別等分設為y 1、y 2、y 3、...、y b 級別；步驟SF4：假設軸向線與橫向線最小夾角為z，分別等分設為z 1、z 2、z 3、...、z c 級別；步驟SF5：假設安裝高度為s，分別等分設為s 1、s 2、s 3、...、s d 級別；步驟SF6：預先建立該偵測模組的該攝影鏡頭適用估算顧客身高的h(x i ,y j ,s k )及顧客體重的w(x i ,z j ,s k )參數值表格數據；步驟SF7：h(x i ,y j ,s k )表示的廣角參數為x i 級別、該底部座標到原點座標距離為y j 級別、及安裝高度為s k 級別，h(x i ,y j ,s k )值表示顧客影像在該攝影鏡頭的投影情境下，單位畫素所代表的身高長度，其中x i {x 1、x 2、x 3、...、x a }、y j {y 1、y 2、y 3、...、y b }、及s k {s 1、s 2、s 3、...、s d }；步驟SF8：w(x i ,z t ,s k )表示的廣角參數為x i 級別、軸向線與橫向線最小夾角為z t 級別、及安裝高度為s k 級別，w(x i ,z t ,s k )值表示顧客影像在攝影鏡頭的投影情境下，單位畫素所代表的左、右端點間距離代表的體重，其中x i {x 1、x 2、x 3、...、x a }、z t {z 1、z 2、z 3、...、z c }、及s k {s 1、s 2、s 3、...、s d }；步驟SF9：若原點座標落於顧客影像所有格狀區塊外部，且該底部座標到原點座標距離太短時(如1/5攝影範圍半徑以內)，則h(x i ,y j ,s k )係因該底部座標到原點座標距離無法對映適合等級而無法進行估算；以及步驟SF10：當h(x i ,y j ,s k )與w(x i ,z t ,s k )值低於一預定比例時，表示 此時的該攝影鏡頭投影無法估算出合理的體重估計以對映身高估計，此時即顧客處於蹲下或並行之情境，其中，該預定比例為估算體重低於標準BMI下的二分之一或高於二分之一。
- 依據申請專利範圍第6項所述之顧客軌跡偵測之方法，其中，該步驟SA8包括：步驟SG1：該第一控制軟體利用該第二控制軟體，估算出顧客影像格狀區域的色系特徵，每個格狀區塊的中心位置畫素為格狀色系特徵點；步驟SG2：為了降低環境光源亮度變化的敏感程度，先將格狀色系特徵點的RGB顏色轉成對光線強弱較不敏感的YCbCr色彩空間以達到將亮度與色度分離，降低環境光源亮度對抽樣目標的特徵影響；以及步驟SG3：分別計算出所有格狀色系特徵點的Y、Cb及Cr的平均值，用以代表該顧客的色系特徵，表示為(Y,Cb,Cr)。
- 依據申請專利範圍第7項所述之顧客軌跡偵測之方法，其中，該步驟SA9包括：步驟SH1：該第五控制軟體計算出該橫向線的垂直方向，設定為顧客臉部的兩個可能方向；步驟SH2：因顧客臉部的兩個可能方向相差180度，故以兩者較小的方向做代表，即此方向為一個顧客面部的可能方向，而方向+180度為另一可能方向；以及步驟SH3：當該左、右端點間距離與該頂部座標至該底部座標間的距離低於一預定比值時，表示顧客正臉面向與該軸向線垂直的方向，其中，該預定比值為五分之二。
- 依據申請專利範圍第8項所述之顧客軌跡偵測之方法，其中，該步驟SA10包括：步驟SI1：當其中一該偵測模組計算出顧客位置、色系特徵、身高、體重及臉部方向之資訊時，該控制器會透過器透過該無線通信介面，進行無線傳送上述資料及偵測時間給相鄰的該偵測模組；以及 步驟SI2：該偵測模組內之該無線通信介面，收到相鄰該無線通信介面傳來的偵測資料，即依遶徑設定(如轉傳相鄰偵測模組1的網路位址或編號)轉傳資料往到該資料處理模組。
- 依據申請專利範圍第9項所述之顧客軌跡偵測之方法，其中，該步驟SA11包括：步驟SJ1：當該資料處理模組收到自該偵測模組傳來的偵測資料時，資料會進行儲存，以供該彙整軟體進行處理運用；步驟SJ2：該資料處理模組執行該彙整軟體時，會依據偵測時間、位置及相近色系特徵來整合特定顧客的軌跡資料，決定出顧客的可能移動軌跡，最後依可能的移動軌跡決定出顧客的臉部方向；以及步驟SJ3：當特定顧客的臉部方向決定後，該彙整軟體即進行偵測資料的臉部方向更新。
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