專利名稱：物件追蹤的方法、系統(tǒng)、計算機程序產(chǎn)品與記錄介質(zhì)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本公開涉及一種物件追蹤的方法、系統(tǒng)、計算機程序產(chǎn)品與計算機可讀的記錄介質(zhì)，且特別涉及適用于分散式存儲環(huán)境的一種物件追蹤方法、系統(tǒng)、計算機程序產(chǎn)品與計算機可讀的記錄介質(zhì)。
背景技術(shù)：
視覺監(jiān)視設(shè)備具有廣大的應(yīng)用潛力，像是社區(qū)保全、海關(guān)、路口監(jiān)視、高速公路路況監(jiān)控、軍事目標(biāo)的檢測及自動化的車牌辨識等等。目前已經(jīng)有很多都會區(qū)域的政府機構(gòu)在街道上布建大量監(jiān)視器，這些監(jiān)視器拍攝的影像可用做調(diào)查交通事故或偵辦刑案的線索。為了解決人力監(jiān)視或分析所難免的疏漏和低效率，現(xiàn)在已經(jīng)有智慧型監(jiān)視系統(tǒng)，可自動解讀眾多監(jiān)視器所拍攝的影像，分析并預(yù)測被監(jiān)控物件的行為。智慧型監(jiān)視系統(tǒng)包含移動物件檢測、辨識、追蹤、行為分析及萃取等分析階段，這些分析階段分別屬于計算機視覺、圖形辨識、人工智慧及數(shù)據(jù)管理等領(lǐng)域。上述監(jiān)視器拍攝的影像都是分散存儲，如果要對這些影像進(jìn)行自動化的分析解讀，首先必須將這些影像集中到數(shù)據(jù)中心(data center)的伺服器，然后才能進(jìn)行自動分析。舉例而言，如果某一天夜晚在某個市區(qū)發(fā)生一起汽車竊盜案，整個市區(qū)的街道上可能有幾千臺監(jiān)視器，而發(fā)生竊盜案的時間范圍可能長達(dá)八小時，最直接的做法是提取市區(qū)內(nèi)所有監(jiān)視器在當(dāng)夜長達(dá)八小時的監(jiān)視影像，然后對這些影像使用車牌自動辨識技術(shù)，找出贓車的移動路線，作為辦案線索。以上的監(jiān)視影像通常分散存儲在各地的監(jiān)視器，或監(jiān)視器附近的數(shù)字錄影機，總體數(shù)據(jù)量非常龐大。在這樣的分散式存儲環(huán)境中，要將散布于各處監(jiān)視器或是錄影系統(tǒng)中的數(shù)字影像檔案，通過網(wǎng)絡(luò)提取到數(shù)據(jù)中心以執(zhí)行分析，對于連接街頭監(jiān)視器和數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)是很大的負(fù)擔(dān)。因為總體數(shù)據(jù)量非常龐大，所需的分析運算量也非常龐大。同樣的，錄音形式的監(jiān)視也有以上狀況。

發(fā)明內(nèi)容
本公開提供一種物件追蹤的方法、系統(tǒng)、計算機程序產(chǎn)品與計算機可讀的記錄介質(zhì)，適用于分散式的監(jiān)視數(shù)據(jù)存儲環(huán)境。本公開的實施例提出一種物件追蹤方法，適用于一物件追蹤系統(tǒng)，此物件追蹤方法包括下列步驟:根據(jù)起始物件點集合中的至少一起始物件點的位置和時間，決定該起始物件點所對應(yīng)的監(jiān)視數(shù)據(jù)集合；提取監(jiān)視數(shù)據(jù)集合中的監(jiān)視數(shù)據(jù)片段；找出監(jiān)視數(shù)據(jù)集合中符合目標(biāo)物件的識別信息的至少一個發(fā)現(xiàn)物件點，將上述發(fā)現(xiàn)物件點加入發(fā)現(xiàn)物件點集合；當(dāng)發(fā)現(xiàn)物件點集合不為空集合，則將起始物件點集合設(shè)定為發(fā)現(xiàn)物件點集合，并重復(fù)上述步驟；當(dāng)發(fā)現(xiàn)物件點集合為空集合，則輸出上述發(fā)現(xiàn)物件點。
本公開另提出一種計算機程序產(chǎn)品，用于一物件追蹤系統(tǒng)，當(dāng)上述物件追蹤系統(tǒng)載入并執(zhí)行上述計算機程序產(chǎn)品的計算機程序后，可完成上述的物件追蹤方法。本公開另提出一種計算機可讀的記錄介質(zhì)，內(nèi)儲一計算機程序，當(dāng)一計算機載入并執(zhí)行上述計算機程序后，可完成上述的物件追蹤方法。本公開的實施例另提出一種物件追蹤系統(tǒng)，包括多個監(jiān)視器以及分析器。分析器通過網(wǎng)絡(luò)耦接上述多個監(jiān)視器。分析器根據(jù)起始物件點集合中的至少一起始物件點的位置和時間，決定該起始物件點所對應(yīng)的監(jiān)視數(shù)據(jù)集合。分析器自上述多個監(jiān)視器提取監(jiān)視數(shù)據(jù)集合中的監(jiān)視數(shù)據(jù)片段。分析器找出監(jiān)視數(shù)據(jù)集合中符合目標(biāo)物件的識別信息的至少一個發(fā)現(xiàn)物件點，將上述發(fā)現(xiàn)物件點加入發(fā)現(xiàn)物件點集合。當(dāng)發(fā)現(xiàn)物件點集合不為空集合，則分析器將起始物件點集合設(shè)定為發(fā)現(xiàn)物件點集合，并重復(fù)上述步驟。當(dāng)發(fā)現(xiàn)物件點集合為空集合，則分析器輸出上述發(fā)現(xiàn)物件點?；谏鲜?，本公開的物件追蹤方法和物件追蹤系統(tǒng)，以及對應(yīng)的計算機程序產(chǎn)品與計算機可讀的記錄介質(zhì)，可在分散式的監(jiān)視數(shù)據(jù)存儲環(huán)境中，決定應(yīng)提取以進(jìn)行分析的監(jiān)視數(shù)據(jù)集合，而不是單純提取大范圍的龐大數(shù)據(jù)。為讓本公開的上述特征能更明顯易懂，下文特舉實施例，并配合附圖作詳細(xì)說明如下。


圖1是依照本公開一實施例的一種物件追蹤方法的流程圖。圖2A是依照本公開一實施例的一種物件追蹤方法的示意圖。圖2B和圖2C是依照本公開一實施例的一種物件追蹤方法所得的目標(biāo)物件移動軌跡的示意圖。圖3至圖5是依照本公開一實施例的一種物件追蹤方法的流程圖。圖6是依照本公開一實施例的一種物件追蹤方法的監(jiān)視數(shù)據(jù)集合的示意圖。圖7是依照本公開一實施例的一種物件追蹤系統(tǒng)的示意圖。圖8A至圖8F繪示依照本公開一實施例的一種物件追蹤方法或物件追蹤系統(tǒng)的一個追蹤范例。主要元件符號說明105 150:流程步驟200:電子地圖210:起始物件點220:搜尋范圍231、232:監(jiān)視器241 249,251 257,261 264,271 277:物件點310 320、410 480、510 560:流程步驟611 615:監(jiān)視器631 635:監(jiān)視器的監(jiān)視數(shù)據(jù)651 655:監(jiān)視數(shù)據(jù)片段

700:物件追蹤系統(tǒng)
710:分析器720:網(wǎng)絡(luò)731 733:監(jiān)視器802:網(wǎng)絡(luò)804:數(shù)據(jù)中心810、830、850:搜尋口袋812、814、832、834、852 856、862、864:監(jiān)視器860:目標(biāo)物件移動軌跡IP IlP:電子地圖中的停車場
具體實施例方式為說明方便，本公開實施例主要以視頻或音頻監(jiān)視為例，但本公開應(yīng)用不限于此。圖1是依照本公開一實施例的一種物件追蹤方法的流程圖，此物件追蹤方法適用于分散式的監(jiān)視數(shù)據(jù)存儲環(huán)境中的物件追蹤系統(tǒng)，例如圖7所示的物件追蹤系統(tǒng)700。一般而言，上述的分散式存儲環(huán)境中有多個監(jiān)視器持續(xù)記錄監(jiān)視數(shù)據(jù)，這些監(jiān)視數(shù)據(jù)分散存儲在各監(jiān)視器中，或各監(jiān)視器附近的數(shù)字錄影機之中。上述的監(jiān)視器和數(shù)字錄影器不對監(jiān)視數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，如果要進(jìn)行物件的追蹤分析，必須經(jīng)由有線或無線網(wǎng)絡(luò)將分散存儲的監(jiān)視數(shù)據(jù)提取至集中的分析設(shè)備進(jìn)行追蹤分析。由于監(jiān)視數(shù)據(jù)存儲處和分析設(shè)備之間的網(wǎng)絡(luò)頻寬有限，提取大量監(jiān)視數(shù)據(jù)需要大量的頻寬成本和傳輸時間，本公開實施例的物件追蹤方法的目的之一就是盡可能減少監(jiān)視數(shù)據(jù)的提取量。上述物件追蹤方法所追蹤的目標(biāo)物件可以是行人、機車或汽車等任何可移動的物件，此物件可以在公共道路系統(tǒng)、校園、賣場、百貨公司、平面停車場、立體停車場、住宅或辦公大樓等平面或立體環(huán)境移動。在上述的平面或立體環(huán)境中裝設(shè)有多個監(jiān)視器，以監(jiān)視周遭的移動物件，記錄相關(guān)的監(jiān)視數(shù)據(jù)。上述的監(jiān)視器可以是錄音機或錄像機，如果是錄音機，則監(jiān)視數(shù)據(jù)是錄音機所記錄的音頻數(shù)據(jù)，如果是錄像機，則監(jiān)視數(shù)據(jù)是錄像機定時拍攝的靜態(tài)圖片數(shù)據(jù)或持續(xù)拍攝的動態(tài)視頻數(shù)據(jù)。以下配合圖1和圖2A至圖2C說明本實施例的物件追蹤方法的流程。首先，在步驟105設(shè)定最初的起始物件點集合。顧名思義，物件點集合就是物件點所構(gòu)成的集合。這個最初的起始物件點集合可包括一個或多個起始物件點，其中每一個起始物件點表示目標(biāo)物件開始移動的起點位置與時間，每一個起始物件點的時間可以是單一時刻或一個時間范圍。如果最初的起始物件點集合包括多個起始物件點，表示目標(biāo)物件開始移動的起點位置與時間有多種可能，需要分析其中的至少一個起始物件點。最初的起始物件點集合其中的起始物件點可由使用者人工設(shè)定。以圖2A所示的校園汽車竊盜案為例，在此校園的電子地圖200之中，每一個箭頭表示一個監(jiān)視器，例如監(jiān)視器231和232。此范例的監(jiān)視器是錄像機，箭頭方向表示監(jiān)視器的監(jiān)看方向。IP至IlP表示此校園內(nèi)的十一個停車場。停車場IP當(dāng)中的某一輛汽車在某一個夜晚失竊。在此范例中，最初的起始物件點集合僅包括一個起始物件點210。起始物件點210的位置就是失竊汽車當(dāng)晚在停車場Pl的停放位置，因為失竊時間尚不確定，使用者將起始物件點210的時間設(shè)定為整個晚上的時間，也就是晚上七點至早上六點。
接下來，在步驟110將下一輪分析會用到的發(fā)現(xiàn)物件點集合設(shè)定為空集合。然后在步驟115選取起始物件點集合的下一個起始物件點，如果是第一次執(zhí)行步驟115，則選取起始物件點集合的第一個起始物件點。接下來，在步驟120，根據(jù)被選取的起始物件點的位置和時間，決定此起始物件點所對應(yīng)的監(jiān)視數(shù)據(jù)集合。在步驟125自相關(guān)監(jiān)視器提取此監(jiān)視數(shù)據(jù)集合中的監(jiān)視數(shù)據(jù)片段。然后在步驟130找出此監(jiān)視數(shù)據(jù)集合中符合目標(biāo)物件的識別信息的發(fā)現(xiàn)物件點，上述的發(fā)現(xiàn)物件點可能有一個或多個，也可能沒有，然后將在步驟130找出的發(fā)現(xiàn)物件點加入發(fā)現(xiàn)物件點集合。為了區(qū)別步驟115和130的物件點，在步驟115選取的物件點稱為起始物件點，在步驟130找出的物件點則稱為發(fā)現(xiàn)物件點。每一個發(fā)現(xiàn)物件點表示目標(biāo)物件在監(jiān)視數(shù)據(jù)集合的某一個監(jiān)視數(shù)據(jù)片段中某一次出現(xiàn)的位置與時間。每一個發(fā)現(xiàn)物件點的時間是目標(biāo)物件在此發(fā)現(xiàn)物件點所屬的監(jiān)視數(shù)據(jù)片段中出現(xiàn)的時間，這個時間可以是單一時刻或一個時間范圍。每一個發(fā)現(xiàn)物件點的位置可以是目標(biāo)物件在此發(fā)現(xiàn)物件點所屬的監(jiān)視數(shù)據(jù)片段中出現(xiàn)的位置。如果監(jiān)視數(shù)據(jù)是靜態(tài)圖片或動態(tài)視頻，可用影像辨識技術(shù)決定目標(biāo)物件的出現(xiàn)位置。如果無法根據(jù)監(jiān)視數(shù)據(jù)來決定目標(biāo)物件的出現(xiàn)位置，則可用發(fā)現(xiàn)物件點所屬的監(jiān)視數(shù)據(jù)片段所屬的監(jiān)視器的位置，也就是錄制此監(jiān)視數(shù)據(jù)片段的監(jiān)視器的位置，作為此發(fā)現(xiàn)物件點的位置。本實施例的物件追蹤方法是對監(jiān)視數(shù)據(jù)集合中的每一個監(jiān)視數(shù)據(jù)片段和目標(biāo)物件識別信息進(jìn)行辨識比對，以找出符合目標(biāo)物件識別信息的所有發(fā)現(xiàn)物件點。目標(biāo)物件識別信息是事先輸入的用來識別目標(biāo)物件的一組信息。舉例而言，某一個詐騙集團的成員可能一邊走路一邊用手機和受害者交談，對話內(nèi)容可能被安裝在各處的監(jiān)視器錄音。在此情況下，監(jiān)視數(shù)據(jù)是音頻數(shù)據(jù)，目標(biāo)物件識別信息可以是一連串?dāng)?shù)字(可能是銀行帳號)或可憐、威脅等特定語氣。如果警方想利用監(jiān)視數(shù)據(jù)來搜查恐怖份子，則目標(biāo)物件識別信息可以是恐怖份子慣用的密語，或有關(guān)恐怖活動的時間、地點或?qū)ο蟮汝P(guān)鍵字，或以上的組合。目標(biāo)物件識別信息也可以是目標(biāo)人物說話的音調(diào)、速度或抑揚頓挫等音頻特征。如果監(jiān)視數(shù)據(jù)是靜態(tài)圖片或動態(tài)視頻，則目標(biāo)物件識別信息可以是目標(biāo)物件的外觀特征。如果目標(biāo)物件是人，目標(biāo)物件識別信息可以是體型、衣物或臉孔等特征。如果目標(biāo)物件是機車或汽車之類的交通工具，則目標(biāo)物件識別信息可以是顏色或外型等特征，或車牌號碼。將監(jiān)視數(shù)據(jù)和目標(biāo)物件識別信息進(jìn)行辨識比對需要音頻、靜態(tài)圖片或動態(tài)視頻的辨識比對技術(shù)，目前已經(jīng)有多種音頻、靜態(tài)圖片或動態(tài)視頻的辨識比對技術(shù)可供使用，其技術(shù)細(xì)節(jié)就不在此贅述。在監(jiān)視數(shù)據(jù)集合中找出符合目標(biāo)物件識別信息的發(fā)現(xiàn)物件點之后，流程進(jìn)入步驟135，檢查起始物件點集合之中是否還有未被選取過的起始物件點。如果還有未被選取過的起始物件點，則流程返回步驟115。如果起始物件點集合其中的起始物件點都已經(jīng)被選取過，則流程進(jìn)入步驟140，檢查發(fā)現(xiàn)物件點集合是否為空集合。如果發(fā)現(xiàn)物件點集合并非空集合，表示有發(fā)現(xiàn)物件點需要進(jìn)行下一輪分析，流程進(jìn)入步驟145，將起始物件點集合設(shè)定為發(fā)現(xiàn)物件點集合，也就是說在這一輪分析找出的發(fā)現(xiàn)物件點會成為下一輪分析的起始物件點，然后返回步驟110。如果步驟140的檢查確定發(fā)現(xiàn)物件點集合是空集合，則在步驟150輸出追蹤分析的結(jié)果。上述的追蹤分析結(jié)果可包括在步驟130所找出的發(fā)現(xiàn)物件點。從這些發(fā)現(xiàn)物件點的時間和位置可獲得目標(biāo)物件的移動軌跡。在本公開另一實施例中，上述的物件追蹤方法可以輸出更詳細(xì)的追蹤分析結(jié)果。此實施例的物件追蹤方法可以在步驟105設(shè)定最初的起始物件點集合，并且將發(fā)現(xiàn)路徑集合設(shè)定為空集合。每當(dāng)在步驟130找出發(fā)現(xiàn)物件點時，可以將此發(fā)現(xiàn)物件點和此發(fā)現(xiàn)物件點所對應(yīng)的起始物件點所定義的發(fā)現(xiàn)路徑加入上述的發(fā)現(xiàn)路徑集合，然后在步驟150輸出上述的發(fā)現(xiàn)路徑集合。發(fā)現(xiàn)路徑集合中的發(fā)現(xiàn)路徑可串聯(lián)成目標(biāo)物件的移動軌跡。舉例而言，圖2B繪示上述的物件追蹤方法所輸出的發(fā)現(xiàn)路徑集合的一個范例。第一輪分析的起始物件點標(biāo)示為241,找出的發(fā)現(xiàn)物件點標(biāo)示為242。物件點241和242之間的線段就是發(fā)現(xiàn)物件點242與其對應(yīng)的起始物件點241所定義的發(fā)現(xiàn)路徑，這個發(fā)現(xiàn)路徑在步驟130加入發(fā)現(xiàn)路徑集合。在第二輪分析中，發(fā)現(xiàn)物件點242成為起始物件點，找出的發(fā)現(xiàn)物件點標(biāo)示為243。物件點242和243之間的線段就是發(fā)現(xiàn)物件點243與其對應(yīng)的起始物件點242所定義的發(fā)現(xiàn)路徑，這個發(fā)現(xiàn)路徑在步驟130加入發(fā)現(xiàn)路徑集合。在第三輪分析中，發(fā)現(xiàn)物件點243成為起始物件點，找出的發(fā)現(xiàn)物件點標(biāo)示為244。物件點243和244之間的線段就是發(fā)現(xiàn)物件點244與其對應(yīng)的起始物件點243所定義的發(fā)現(xiàn)路徑，這個發(fā)現(xiàn)路徑在步驟130加入發(fā)現(xiàn)路徑集合。依此類推，直到在最后一輪分析中找出發(fā)現(xiàn)物件點249。最后在步驟150輸出的發(fā)現(xiàn)路徑集合其中的發(fā)現(xiàn)路徑組成如圖2B所示的目標(biāo)物件移動軌跡，此移動軌跡包括物件點241 249。在一輪分析之中有可能找出多個發(fā)現(xiàn)物件點，這可能是因為目標(biāo)物件識別信息的限定條件太少，使監(jiān)視數(shù)據(jù)集合中有多個物件同時符合目標(biāo)物件識別信息，也可能是因為監(jiān)視數(shù)據(jù)本身模糊，不夠清晰，使多個物件同時被辨識為目標(biāo)物件。這樣會造成分叉的目標(biāo)物件移動軌跡。例如圖2C的范例中，某一輪分析以起始物件點253為依據(jù)，找出兩個發(fā)現(xiàn)物件點254和261，于是目標(biāo)物件的移動軌跡在此處分叉。另一輪分析以起始物件點261為依據(jù)，找出兩個發(fā)現(xiàn)物件點262和271，于是目標(biāo)物件的移動軌跡再度分叉。此范例中，最后在步驟150輸出的發(fā)現(xiàn)路徑集合其中的發(fā)現(xiàn)路徑組成如圖2C所示的三個目標(biāo)物件移動軌跡。第一個移動軌跡包括物件點251 257，第二個移動軌跡包括物件點251 253和261 264，第三個移動軌跡包括物件點251 253、261和271 277。在步驟150輸出發(fā)現(xiàn)路徑集合之后，上述的物件追蹤方法可將發(fā)現(xiàn)路徑集合之中的發(fā)現(xiàn)路徑串聯(lián)成目標(biāo)物件的移動軌跡，也可以結(jié)合事件點所在環(huán)境的電子地圖和顯示器或打印機之類的輸出裝置，以呈現(xiàn)或輸出目標(biāo)物件的移動軌跡，供使用者檢閱。圖3繪示圖1的步驟120的進(jìn)一步細(xì)節(jié)，為了決定某一起始物件點所對應(yīng)的監(jiān)視數(shù)據(jù)集合，首先在步驟310根據(jù)此起始物件點的位置，決定此起始物件點所對應(yīng)的監(jiān)視器集合。然后在步驟320根據(jù)此起始物件點的時間，決定上述監(jiān)視器集合中的至少一個監(jiān)視器的至少一個監(jiān)視數(shù)據(jù)片段。步驟120的監(jiān)視數(shù)據(jù)集合就是上述監(jiān)視器集合中的至少一個監(jiān)視器的至少一個監(jiān)視數(shù)據(jù)片段所組成的集合。上述的監(jiān)視器集合與監(jiān)視數(shù)據(jù)集合組成上述起始物件點所對應(yīng)的搜尋口袋。圖4繪示圖3的步驟310的進(jìn)一步細(xì)節(jié)，為了決定某一起始物件點所對應(yīng)的監(jiān)視器集合，首先在步驟410設(shè)定搜尋范圍和可能路徑集合。上述搜尋范圍是電子地圖中的封閉區(qū)域，搜尋范圍其中至少一個位置和上述起始物件點之間的距離不超出預(yù)設(shè)的臨界值。例如圖2A范例的搜尋范圍就是圓圈220，而上述臨界值就是圓圈220的半徑。電子地圖200其中停車場IP的唯一出口在右側(cè)，所以失竊的汽車必然經(jīng)過搜尋范圍220。搜尋范圍不限定是圓圈，可以是任何形狀的封閉區(qū)域。搜尋范圍可以是使用者人工設(shè)定，或是由本實施例的物件追蹤方法設(shè)定。如果是由本實施例的物件追蹤方法設(shè)定，例如是以起始物件點為圓心，用預(yù)設(shè)臨界值為半徑畫圓圈，將此圓圈作為搜尋范圍?；蛘咭部梢砸罁?jù)起始物件點附近的路口的分布來決定搜尋范圍。步驟410的可能路徑集合是上述起始物件點所在環(huán)境的電子地圖中，自上述起始物件點的位置離開上述搜尋范圍的至少一個路徑的集合。以下將可能路徑集合中的路徑稱為可能路徑，以別于上述的發(fā)現(xiàn)路徑集合中的發(fā)現(xiàn)路徑。接下來，在步驟420將此起始物件點對應(yīng)的監(jiān)視器集合設(shè)定為空集合，并且將此起始物件點對應(yīng)的搜尋口袋標(biāo)示為封閉。然后在步驟430檢查上述可能路徑集合中是否還有未被選取的可能路徑。如果可能路徑集合其中的可能路徑已經(jīng)全被選取過，則流程至此結(jié)束。反之，如果上述可能路徑集合中還有未被選取的可能路徑，則流程進(jìn)入步驟440，選取可能路徑集合中的下一個可能路徑。如果是第一次執(zhí)行步驟440，則選取可能路徑集合中的第一個可能路徑。選取可能路徑之后，在步驟450尋找此可能路徑在上述搜尋范圍內(nèi)最接近上述起始物件點的監(jiān)視器，然后在步驟460檢查是否有這樣的監(jiān)視器存在。如果有這樣的監(jiān)視器，就在步驟470將在步驟450找到的監(jiān)視器加入上述起始物件點所對應(yīng)的監(jiān)視器集合，然后返回步驟430。如果在步驟450找不到監(jiān)視器，表示此可能路徑在搜尋范圍內(nèi)沒有任何監(jiān)視器，就在步驟480將上述起始物件點對應(yīng)的搜尋口袋標(biāo)示為開放，然后返回步驟430。在此實施例中，圖1的步驟150所輸出的追蹤分析結(jié)果也可包括上述搜尋口袋的開放/封閉標(biāo)示。這些搜尋口袋的標(biāo)示可用來表示物件追蹤結(jié)果的可靠度。如果每一個搜尋口袋都標(biāo)示為封閉，則表示在每一個起始物件點的分析過程中，每一條離開的可能路徑在搜尋范圍內(nèi)都裝有監(jiān)視器，目標(biāo)物件的追蹤結(jié)果完全可靠。如果有至少一個搜尋口袋標(biāo)示為開放，則表示至少有一條可能路徑可以不經(jīng)過任何監(jiān)視器而離開搜尋范圍，這樣的追蹤結(jié)果就不完全可靠。在圖3的步驟310決定某一起始物件點所對應(yīng)的監(jiān)視器集合之后，可以進(jìn)一步在圖3的步驟320決定此起始物件點所對應(yīng)的監(jiān)視數(shù)據(jù)集合。圖5繪示圖3的步驟320的進(jìn)一步細(xì)節(jié)，首先在步驟510將此監(jiān)視數(shù)據(jù)集合設(shè)定為空集合，然后在步驟520檢查此起始物件點所對應(yīng)的監(jiān)視器集合中是否尚有未選取的監(jiān)視器。如果監(jiān)視器集合中的監(jiān)視器都已經(jīng)被選取過，流程至此結(jié)束。如果監(jiān)視器集合中尚有未選取的監(jiān)視器，則在步驟530選取此監(jiān)視器集合中的下一個監(jiān)視器。如果是第一次執(zhí)行步驟530，則選取監(jiān)視器集合的第一個監(jiān)視器。接下來，在步驟540估計目標(biāo)物件自此起始物件點至此監(jiān)視器的移動時間。這個移動時間可以是使用者決定的預(yù)設(shè)值，或者也可以由本實施例的物件追蹤方法估計此移動時間。如果是由本實施例的物件追蹤方法估計移動時間，可以先估計目標(biāo)物件自此起始物件點至此監(jiān)視器的移動速度，然后根據(jù)此起始物件點至此監(jiān)視器的距離和上述移動速度，估計上述移動時間。起始物件點至監(jiān)視器的距離可以從上述的電子地圖取得。上述的目標(biāo)物件移動速度可以是預(yù)設(shè)值，舉例而言，如果目標(biāo)物件是人，可用事先測量的行人平均時速作為目標(biāo)物件移動速度。如果目標(biāo)物件是機車或汽車等交通工具，可以事先測量起始物件點至監(jiān)視器的道路上的平均車速，作為目標(biāo)物件移動速度。如果目標(biāo)物件是上述交通工具，也可以自上述電子地圖取得起始物件點至監(jiān)視器的道路的最高速限，作為目標(biāo)物件移動速度。將起始物件點至監(jiān)視器的距離除以目標(biāo)物件的移動速度，就是目標(biāo)物件自起始物件點至監(jiān)視器的移動時間。接下來，在步驟550，根據(jù)此起始物件點本身的時間和前面估計的目標(biāo)物件移動時間，決定此監(jiān)視器的監(jiān)視數(shù)據(jù)片段的起始時間和結(jié)束時間。一般的做法如下。起始物件點本身的時間可以是時間范圍，也就是有起始時間和結(jié)束時間，分別以Tsb和Tse表示。目標(biāo)物件的移動時間可以有下限和上限，分別以Ttmin和Ttmax表示。假設(shè)步驟540估計出來的目標(biāo)物件移動時間為Ττ，則可預(yù)設(shè)兩個比例值Ra和Rb，其中Ra小于Rb。Ra和Rb都是實數(shù)，可以小于一，也可以大于一。然后將Ttmin設(shè)定為Tt乘以Ra,將Ttmax設(shè)定為Tt乘以Rb。然后可將此監(jiān)視器的監(jiān)視數(shù)據(jù)片段的起始時間設(shè)定為Tsb+Ttmin，并將此監(jiān)視器的監(jiān)視數(shù)據(jù)片段的結(jié)束時間設(shè)定為Tse+Ttmax。起始物件點本身的時間也可以是單一時刻，在此情況下Tsb等于TSE。目標(biāo)物件的移動時間也可以是單一時刻，在此情況下Ra和Rb皆等于一，也就是說Tt等于Ttmin等于ΤΤΜΑΧ。接下來，在步驟560，將此監(jiān)視數(shù)據(jù)片段加入待提取的監(jiān)視數(shù)據(jù)集合，然后返回步驟520。也就是說，在步驟125的提取過程中，只需提取此監(jiān)視器的監(jiān)視數(shù)據(jù)其中，時間為
Tsb+Ttmin 至 Tse+Ttmax 的片段。圖6是本實施例的物件追蹤方法的監(jiān)視數(shù)據(jù)集合的示意圖。圖6繪示五個監(jiān)視器611 615。監(jiān)視器611 615錄制的監(jiān)視數(shù)據(jù)分別是631 635。監(jiān)視數(shù)據(jù)631 635其中的監(jiān)視數(shù)據(jù)片段651 655組成上述的監(jiān)視數(shù)據(jù)集合。在監(jiān)視數(shù)據(jù)631 635當(dāng)中，越上方表示時間越后面的監(jiān)視數(shù)據(jù)。如上所述，本實施例的物件追蹤方法可以根據(jù)起始物件點的位置，以及起始物件點周遭的電子地圖，決定哪些監(jiān)視器需要提取監(jiān)視數(shù)據(jù)。而且對這些監(jiān)視器不需要提取全部監(jiān)視數(shù)據(jù)，而是根據(jù)起始物件點本身的時間和目標(biāo)物件的移動速度，在至少一個上述監(jiān)視器的監(jiān)視數(shù)據(jù)中各提取小片段，這些監(jiān)視數(shù)據(jù)片段的時間隨著監(jiān)視器和起始物件點之間的距離增加而向后挪移。如圖6所示，只有監(jiān)視數(shù)據(jù)片段651 655組成的監(jiān)視數(shù)據(jù)集合需要提取和分析，這數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)小于監(jiān)視數(shù)據(jù)631 635的總數(shù)據(jù)量。因此本實施例的物件追蹤方法具有更高的數(shù)據(jù)提取效率和追蹤分析效率。本公開的其他實施例也提供一種計算機程序產(chǎn)品和一種計算機可讀的記錄介質(zhì)。上述的計算機程序產(chǎn)品適用于物件追蹤系統(tǒng)，例如圖7所示的物件追蹤系統(tǒng)700。當(dāng)物件追蹤系統(tǒng)載入并執(zhí)行上述計算機程序產(chǎn)品的計算機程序后，可完成上述的物件追蹤方法。上述的計算機可讀的記錄介質(zhì)內(nèi)儲一計算機程序，當(dāng)計算機載入并執(zhí)行上述計算機程序后，可完成上述的物件追蹤方法。上述計算機可以是圖7的物件追蹤系統(tǒng)700的分析器710，或其他有相同功能的計算機。圖7是依照本公開一實施例的一種物件追蹤系統(tǒng)700的示意圖。物件追蹤系統(tǒng)700包括分析器710以及多個監(jiān)視器，例如監(jiān)視器731 733。分析器710通過網(wǎng)絡(luò)720耦接物件追蹤系統(tǒng)700的多個監(jiān)視器。網(wǎng)絡(luò)720可以是有線網(wǎng)絡(luò)或無線網(wǎng)絡(luò)，或以上兩者的組合。分析器710可以是個人計算機或伺服器，負(fù)責(zé)執(zhí)行以上實施例中的物件追蹤方法。分析器710的執(zhí)行細(xì)節(jié)已經(jīng)在前面的實施例有詳細(xì)說明，故不在此贅述。
圖8A至圖8F繪示以上的物件追蹤方法或物件追蹤系統(tǒng)的追蹤范例,還是以圖2A的校園汽車竊盜案為范例，其中200是校園的電子地圖，210是最初的起始物件點，代表汽車失竊的地點與時間，圓圈220是搜尋范圍。停車場IP的唯一出口在右方，所以失竊的汽車必然經(jīng)過搜尋范圍220。電子地圖200其中的每一支箭頭表示一個監(jiān)視器，此范例的監(jiān)視器是錄像機，箭頭方向就是監(jiān)視器的監(jiān)看方向。數(shù)據(jù)中心804之中的分析器通過網(wǎng)絡(luò)802耦接搜尋范圍220之內(nèi)的各監(jiān)視器，以提取追蹤分析所需的監(jiān)視數(shù)據(jù)。首先如圖8A所示，分析最初的起始物件點210可得到搜尋口袋810，搜尋口袋810包括以實心箭頭標(biāo)示的監(jiān)視器812和814。此范例中汽車可能的失竊時間是晚上七點至清晨六點，時間范圍長達(dá)十一小時，數(shù)據(jù)中心804的分析器必須向監(jiān)視器812和814各提取十一小時的監(jiān)視數(shù)據(jù)片段，總共要分析二十二小時的監(jiān)視數(shù)據(jù)。如圖SB所示，分析之后發(fā)現(xiàn)失竊汽車只出現(xiàn)在監(jiān)視器814的監(jiān)視數(shù)據(jù)中，于是監(jiān)視器814的位置和失竊汽車的出現(xiàn)時間成為發(fā)現(xiàn)物件點，加入發(fā)現(xiàn)物件點集合。下一輪分析如圖8C所示，分析起始物件點814可得到搜尋口袋830，搜尋口袋830包括以實心箭頭標(biāo)示的監(jiān)視器832、834和812。由于失竊汽車出現(xiàn)在監(jiān)視器814的監(jiān)視數(shù)據(jù)中的時間很短，而且監(jiān)視器832、834和812離起始物件點814很近，這一次分析器只需要向監(jiān)視器832、834和812各提取一分鐘的監(jiān)視數(shù)據(jù)片段，總共只需要分析三分鐘的監(jiān)視數(shù)據(jù)。這一輪分析的三分鐘數(shù)據(jù)量明顯少于上一輪原本所需分析的二十二小時數(shù)據(jù)量。接下來如圖8D所示，分析之后發(fā)現(xiàn)失竊汽車只出現(xiàn)在監(jiān)視器832的監(jiān)視數(shù)據(jù)中，于是監(jiān)視器832的位置和失竊汽車的出現(xiàn)時間成為發(fā)現(xiàn)物件點，加入發(fā)現(xiàn)物件點集合。下一輪分析如圖8E所示，分析起始物件點832可得到搜尋口袋850，搜尋口袋850包括以實心箭頭標(biāo)示的監(jiān)視器852、854和856。由于失竊汽車出現(xiàn)在監(jiān)視器832的監(jiān)視數(shù)據(jù)中的時間很短，而且監(jiān)視器852、854和856離起始物件點832很近，這一次分析器同樣只需要向監(jiān)視器852、854和856各提取一分鐘的監(jiān)視數(shù)據(jù)片段，總共只需要分析三分鐘的監(jiān)視數(shù)據(jù)。后面的分析依此類推，如圖1流程所示，此范例的分析循環(huán)在發(fā)現(xiàn)物件點集合沒有發(fā)現(xiàn)物件點時結(jié)束。此時可將分析過程中找出的所有發(fā)現(xiàn)物件點與其對應(yīng)的起始物件點所定義的發(fā)現(xiàn)路徑串聯(lián)起來，并配合電子地圖200，顯示圖8F繪示的目標(biāo)物件移動軌跡860。這些發(fā)現(xiàn)物件點的位置就是以實心箭頭標(biāo)示的監(jiān)視器814、832、852、862和864的位置，表示失竊汽車曾經(jīng)出現(xiàn)在這些地點；而這些發(fā)現(xiàn)物件點的時間順序如移動軌跡860的箭頭方向所示，表示失竊汽車的移動軌跡。目標(biāo)物件的移動軌跡860可作為辦案線索，或作為進(jìn)一步的物件追蹤分析的依據(jù)。綜上所述，以上實施例的物件追蹤方法和物件追蹤系統(tǒng)，以及對應(yīng)的計算機程序產(chǎn)品與計算機可讀的記錄介質(zhì)，可在分散式的監(jiān)視數(shù)據(jù)存儲環(huán)境中，決定對應(yīng)于起始物件點的監(jiān)視器集合與監(jiān)視數(shù)據(jù)集合。上述監(jiān)視器集合可避免遠(yuǎn)離目標(biāo)物件移動軌跡的監(jiān)視器的監(jiān)視數(shù)據(jù)的提取與分析，而上述監(jiān)視數(shù)據(jù)集合可避免和目標(biāo)物件的移動時間差距過大的監(jiān)視數(shù)據(jù)的提取與分析。因此以上實施例的物件追蹤方法、物件追蹤系統(tǒng)、計算機程序產(chǎn)品、以及計算機可讀的記錄介質(zhì)可避免單純提取大范圍的龐大數(shù)據(jù)，原則上能有效降低自分散的監(jiān)視器所提取的監(jiān)視數(shù)據(jù)數(shù)量。因為提取和分析的數(shù)據(jù)量降低，所以能降低一般網(wǎng)絡(luò)頻寬的瓶頸效應(yīng)，提高監(jiān)視數(shù)據(jù)的提取效率，也能降低運算量，進(jìn)而加快目標(biāo)物件的辨識與追蹤。雖然本公開已以實施例公開如上，然其并非用以限定本公開，本領(lǐng)域技術(shù)人員，在不脫離本公開的精神和范圍內(nèi)，當(dāng)可作些許的更動與潤飾，故本公開的保護范圍當(dāng)視所附權(quán)利要求書所界定者為準(zhǔn)。
權(quán)利要求
1.一種物件追蹤方法，適用于一物件追蹤系統(tǒng)，該物件追蹤方法包括: 根據(jù)起始物件點集合中的至少一起始物件點的位置和時間，決定該起始物件點所對應(yīng)的監(jiān)視數(shù)據(jù)集合； 提取該監(jiān)視數(shù)據(jù)集合中的監(jiān)視數(shù)據(jù)片段； 找出該監(jiān)視數(shù)據(jù)集合中符合目標(biāo)物件的識別信息的至少一發(fā)現(xiàn)物件點，將上述發(fā)現(xiàn)物件點加入發(fā)現(xiàn)物件點集合； 當(dāng)該發(fā)現(xiàn)物件點集合不為空集合，則將該起始物件點集合設(shè)定為該發(fā)現(xiàn)物件點集合，并重復(fù)上述步驟；以及 當(dāng)該發(fā)現(xiàn)物件點集合為空集合，則輸出上述發(fā)現(xiàn)物件點。
2.如權(quán)利要求1所述的物件追蹤方法，其中決定該監(jiān)視數(shù)據(jù)集合的步驟包括: 根據(jù)該起始物件點的位置，決定該起始物件點所對應(yīng)的監(jiān)視器集合；以及 根據(jù)該起始物件點的時間，決定該監(jiān)視器集合中的至少一監(jiān)視器的至少一監(jiān)視數(shù)據(jù)片段，其中該監(jiān)視數(shù)據(jù)集合為該監(jiān)視器集合中的該至少一監(jiān)視器的該至少一監(jiān)視數(shù)據(jù)片段所組成的集合。
3.如權(quán)利要求2所述的物件追蹤方法，其中決定該監(jiān)視器集合的步驟包括: 決定可能路徑集合，其中該可能路徑集合包括在電子地圖中自該起始物件點的位置離開搜尋范圍的至少一可能路徑；以及 對于每一上述可能路徑，選取該可能路徑在該搜尋范圍內(nèi)最接近該起始物件點的監(jiān)視器，其中該監(jiān)視器集合為 上述的最接近該起始物件點的監(jiān)視器所組成的集合。
4.如權(quán)利要求3所述的物件追蹤方法，其中該搜尋范圍為該電子地圖中的封閉區(qū)域，而且該搜尋范圍其中至少一位置和該起始物件點之間的距離不超出臨界值。
5.如權(quán)利要求3所述的物件追蹤方法，其中該監(jiān)視器集合與該監(jiān)視數(shù)據(jù)集合組成該起始物件點所對應(yīng)的搜尋口袋，而且該物件追蹤方法還包括: 將該搜尋口袋標(biāo)示為封閉； 當(dāng)上述可能路徑其中之一在該搜尋范圍內(nèi)沒有任何監(jiān)視器，則將該搜尋口袋標(biāo)示為開放；以及 當(dāng)該發(fā)現(xiàn)物件點集合為空集合，則輸出上述搜尋口袋的上述標(biāo)示。
6.如權(quán)利要求2所述的物件追蹤方法，還包括: 估計該目標(biāo)物件自該起始物件點至該監(jiān)視器集合的至少一監(jiān)視器的移動時間；以及對于該監(jiān)視器集合的該監(jiān)視器，根據(jù)該起始物件點的時間和該移動時間，決定該監(jiān)視器的該監(jiān)視數(shù)據(jù)片段的起始時間和結(jié)束時間。
7.如權(quán)利要求6所述的物件追蹤方法，其中估計該移動時間的步驟包括: 估計該目標(biāo)物件自該起始物件點至該監(jiān)視器集合的至少一監(jiān)視器的移動速度；以及 對于該監(jiān)視器集合的該監(jiān)視器，根據(jù)該起始物件點至該監(jiān)視器的距離和該移動速度，估計該移動時間。
8.如權(quán)利要求2所述的物件追蹤方法，其中至少一上述發(fā)現(xiàn)物件點的位置是該發(fā)現(xiàn)物件點所屬的該監(jiān)視數(shù)據(jù)片段所屬的該監(jiān)視器的位置。
9.如權(quán)利要求1所述的物件追蹤方法，其中至少一上述發(fā)現(xiàn)物件點的位置是該目標(biāo)物件在該發(fā)現(xiàn)物件點所屬的該監(jiān)視數(shù)據(jù)片段中出現(xiàn)的位置。
10.如權(quán)利要求1所述的物件追蹤方法，其中至少一上述發(fā)現(xiàn)物件點的時間是該目標(biāo)物件在該發(fā)現(xiàn)物件點所屬的該監(jiān)視數(shù)據(jù)片段中出現(xiàn)的時間。
11.如權(quán)利要求1所述的物件追蹤方法，還包括: 將發(fā)現(xiàn)路徑集合設(shè)定為空集合； 在找出該至少一發(fā)現(xiàn)物件點時，將該發(fā)現(xiàn)物件點和該發(fā)現(xiàn)物件點所對應(yīng)的該起始物件點所定義的發(fā)現(xiàn)路徑加入該發(fā)現(xiàn)路徑集合；以及 當(dāng)該發(fā)現(xiàn)物件點集合為空集合，則輸出該發(fā)現(xiàn)路徑集合。
12.—種計算機程序產(chǎn)品，用于一物件追蹤系統(tǒng)，當(dāng)該物件追蹤系統(tǒng)載入并執(zhí)行該計算機程序產(chǎn)品的計算機程序后，可完成如權(quán)利要求1項至第11項其中之一所述的物件追蹤方法。
13.—種計算機可讀的記錄介質(zhì)，內(nèi)儲計算機程序，當(dāng)計算機載入并執(zhí)行該計算機程序后，可完成如權(quán)利要求1項至第11項其中之一所述的物件追蹤方法。
14.一種物件追蹤系統(tǒng)，包括: 多個監(jiān)視器；以及 分析器，通過網(wǎng)絡(luò)耦接上述多個監(jiān)視器；該分析器根據(jù)起始物件點集合中的至少一起始物件點的位置和時間，決定該起始物件點所對應(yīng)的監(jiān)視數(shù)據(jù)集合；該分析器自上述多個監(jiān)視器提取該監(jiān)視數(shù)據(jù)集合中的監(jiān)視數(shù)據(jù)片段；該分析器找出該監(jiān)視數(shù)據(jù)集合中符合目標(biāo)物件的識別信息的至少一發(fā)現(xiàn)物件點，將上述發(fā)現(xiàn)物件點加入發(fā)現(xiàn)物件點集合；當(dāng)該發(fā)現(xiàn)物件點集合不為空集合，則該分析器將該起始物件點集合設(shè)定為該發(fā)現(xiàn)物件點集合，并重復(fù)上述步驟；當(dāng)該發(fā)現(xiàn)物件點集合為空集合，則該分析器輸出上述發(fā)現(xiàn)物件點。
15.如權(quán)利要求14所述的物件追蹤系統(tǒng)，其中該分析器根據(jù)該起始物件點的位置決定該起始物件點所對應(yīng)的監(jiān)視器集合，并根據(jù)該起始物件點的時間決定該監(jiān)視器集合中的至少一監(jiān)視器的至少一監(jiān)視數(shù)據(jù)片段，其中該監(jiān)視數(shù)據(jù)集合為該監(jiān)視器集合中的該至少一監(jiān)視器的該至少一監(jiān)視數(shù)據(jù)片段所組成的集合。
16.如權(quán)利要求15所述的物件追蹤系統(tǒng)，其中該分析器決定可能路徑集合，該可能路徑集合包括在電子地圖中自該起始物件點的位置離開搜尋范圍的至少一可能路徑；對于每一上述可能路徑，該分析器選取該可能路徑在該搜尋范圍內(nèi)最接近該起始物件點的監(jiān)視器，其中該監(jiān)視器集合為上述的最接近該起始物件點的監(jiān)視器所組成的集合。
17.如權(quán)利要求16所述的物件追蹤系統(tǒng)，其中該搜尋范圍為該電子地圖中的封閉區(qū)域，而且該搜尋范圍其中至少一位置和該起始物件點之間的距離不超出臨界值。
18.如權(quán)利要求16所述的物件追蹤系統(tǒng)，其中該監(jiān)視器集合與該監(jiān)視數(shù)據(jù)集合組成該起始物件點所對應(yīng)的搜尋口袋，而且該分析器將該搜尋口袋標(biāo)示為封閉；當(dāng)上述可能路徑其中之一在該搜尋范圍內(nèi)沒有任何監(jiān)視器，則該分析器將該搜尋口袋標(biāo)示為開放；當(dāng)該發(fā)現(xiàn)物件點集合為空集合，則該分析器輸出上述搜尋口袋的上述標(biāo)示。
19.如權(quán)利要求15所述的物件追蹤系統(tǒng)，其中該分析器估計該目標(biāo)物件自該起始物件點至該監(jiān)視器集合的至少一監(jiān)視器的移動時間，并且對于該監(jiān)視器集合的該監(jiān)視器，該分析器根據(jù)該起始物件點的時間和該移動時間，決定該監(jiān)視器的該監(jiān)視數(shù)據(jù)片段的起始時間和結(jié)束時間。
20.如權(quán)利要求19所述的物件追蹤系統(tǒng)，其中該分析器估計該目標(biāo)物件自該起始物件點至該監(jiān)視器集合的至少一監(jiān)視器的移動速度，并且對于該監(jiān)視器集合的該監(jiān)視器，該分析器根據(jù)該起始物件點至該監(jiān)視器的距離和該移動速度，估計該移動時間。
21.如權(quán)利要求15所述的物件追蹤系統(tǒng)，其中至少一上述發(fā)現(xiàn)物件點的位置是該發(fā)現(xiàn)物件點所屬的該監(jiān)視數(shù)據(jù)片段所屬的該監(jiān)視器的位置。
22.如權(quán)利要求14所述的物件追蹤系統(tǒng)，其中至少一上述發(fā)現(xiàn)物件點的位置是該目標(biāo)物件在該發(fā)現(xiàn)物件點所屬的該監(jiān)視數(shù)據(jù)片段中出現(xiàn)的位置。
23.如權(quán)利要求14所述的物件追蹤系統(tǒng)，其中至少一上述發(fā)現(xiàn)物件點的時間是該目標(biāo)物件在該發(fā)現(xiàn)物件點所屬的該監(jiān)視數(shù)據(jù)片段中出現(xiàn)的時間。
24.如權(quán)利要求14所述的物件追蹤系統(tǒng)，其中該分析器將發(fā)現(xiàn)路徑集合設(shè)定為空集合，并且在找出該至少一發(fā)現(xiàn)物件點時，將該發(fā)現(xiàn)物件點和該發(fā)現(xiàn)物件點所對應(yīng)的該起始物件點所定義的發(fā)現(xiàn)路徑加入該 發(fā)現(xiàn)路徑集合；當(dāng)該發(fā)現(xiàn)物件點集合為空集合，則該分析器輸出該發(fā)現(xiàn)路徑集合。
全文摘要
一種物件追蹤的方法、系統(tǒng)、計算機程序產(chǎn)品與計算機可讀的記錄介質(zhì)，適用于提取并分析分散存儲的監(jiān)視數(shù)據(jù)。上述物件追蹤方法包括下列步驟根據(jù)起始物件點集合中的至少一起始物件點的位置和時間，決定該起始物件點所對應(yīng)的監(jiān)視數(shù)據(jù)集合；提取監(jiān)視數(shù)據(jù)集合中的監(jiān)視數(shù)據(jù)片段；找出監(jiān)視數(shù)據(jù)集合中符合目標(biāo)物件的識別信息的至少一個發(fā)現(xiàn)物件點，將上述發(fā)現(xiàn)物件點加入發(fā)現(xiàn)物件點集合；當(dāng)發(fā)現(xiàn)物件點集合不為空集合，則將起始物件點集合設(shè)定為發(fā)現(xiàn)物件點集合，并重復(fù)上述步驟；當(dāng)發(fā)現(xiàn)物件點集合為空集合，則輸出上述發(fā)現(xiàn)物件點。
文檔編號H04N7/18GK103177436SQ20111045196
公開日2013年6月26日 申請日期2011年12月29日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月26日
發(fā)明者賴勛豐, 闕志克, 陳澤世, 范登凱 申請人:財團法人工業(yè)技術(shù)研究院