3S Market 整理
台灣在「排隊人潮偵測」的應用場域（百貨、夜市、醫院、交通場站、活動會場、政府單位櫃台）已經非常成熟，特別適合你熟悉的安控整合領域。以下是依技術類型分類的完整盤點，並附上各技術適用情境與優缺點分析。
一、影像式偵測（主流方案）
1️⃣ AI 監控攝影機（Edge AI）
透過深度學習模型進行：
- 人形辨識
- 人數計算
- 佇列長度偵測
- 排隊區域框選（ROI 區域分析）
- 停留時間分析
✅ 優點
- 成本低（利用既有攝影機）
- 精準度高（可達 90~98%）
- 可同步產出營運數據
❌ 缺點
- 光線、遮擋影響準確度
- 需注意個資法規（影像屬個資）
📍適用場域：百貨商場、醫院掛號櫃檯、銀行、餐廳
2️⃣ 3D 深度攝影機（ToF / Stereo）
利用深度資訊避免人與人重疊誤判。
常見技術：
- ToF（Time of Flight）
- Stereo Vision
✅ 優點
- 適合高密度排隊
- 準確率高於一般 2D 攝影機
❌ 缺點
- 成本較高
- 安裝高度限制
📍適用場域：機場、捷運站、演唱會入口
二、感測器型（非影像）
3️⃣ LiDAR 雷射掃描
透過水平掃描判斷排隊區域內物體數量。
✅ 優點
- 不涉及影像隱私
- 夜間效果佳
❌ 缺點
- 只能算數量，無法辨識人形
- 需搭配區域設定
📍適用場域：戶外活動、夜市入口
4️⃣ WiFi / 手機訊號探測
透過偵測手機 MAC 訊號估算人數。
原理：
- 被動偵測手機發出的 Probe Request
- 統計唯一裝置數量
✅ 優點
- 可分析停留時間
- 可做人流熱區分析
❌ 缺點
- iOS 隱私保護導致準確度下降
- 無法精準對應實際人數
📍適用場域：商場整體人流統計（不適合精準排隊）
三、結構化排隊系統整合
5️⃣ 叫號系統整合（Queue Management System）
透過：
- 取號機
- 叫號顯示器
- 排隊管理軟體
代表廠商：
- Advantech
- NEC
可結合：
- AI 攝影機做現場驗證
- CRM 系統
- 即時 APP 查詢等候時間
📍適用場域：醫院、戶政事務所、銀行
四、進階 AI 分析技術
6️⃣ 行為分析模型
- 判斷是否為「排隊狀態」而非「逗留」
- 判斷排隊方向
- 計算平均等待時間
- 預測 15 分鐘後排隊長度
這類系統通常需搭配：
- VMS 系統（如 AXXON）
- 或自研 AI 平台
五、混合型最佳實務（台灣目前主流）
在台灣成熟商場案例中常見配置：
AI 攝影機（人數統計）＋ 區域電子圍籬＋ POS 銷售資料＋ 叫號系統＋ 大數據儀表板
→ 可產出：
- 排隊超過 10 人自動通知
- 自動派員支援
- 動態開關櫃檯
六、不同場域技術建議
場域 | 建議技術 |
百貨商場 | AI 攝影機 + POS 整合 |
夜市 | LiDAR + 熱感應 |
醫院 | 叫號系統 + AI 驗證 |
捷運站 | 3D 深度攝影機 |
政府櫃台 | AI + Queue System |
七、法規提醒（台灣）
需注意：
- 個資法（影像屬個人資料）
- 公共場所錄影告示義務
- 資料保存期限
若採非影像（LiDAR、WiFi），隱私爭議較低。
🎯安控業者的商機思考
熟悉弱電與整合市場，排隊偵測其實可以切入：
- 智慧零售
- 智慧醫院
- 政府智慧服務
- 展會活動管理
- 智慧交通場站
這類專案通常不是賣硬體，而是：
👉 「營運效率提升解決方案」
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