에이소프트

Business

인공지능 무인화 솔루션

Artificial Intelligence Unmanned Solution

CVS market place

다양한 유형의 점포들로
cvs platform을 활용할 수 있는
market place가 구성됩니다.

CVS PAY

Ai스마트 카메라로 점포 내 소비자의 행위를 파악해서
구매내역을 실시간 업데이트를 하고 소비자는
앱을 통해서 해당 내역을 확인 할 수 있습니다.
점포를 나오면 구매내역이 확정되고 자동으로 결제됩니다.

CVS UI

점포 앞에서 딥러닝 기반 얼굴인식
시스템으로 본인인증을 합니다.

딥러닝 AI 기술을 이용한 안면인식 기술 - 점포 내 대형 데이터 서버 구축 없이도 딥 뉴럴 네트워크를 이용한 안면 인증 데이터 활용 가능
CVS UI는 크게 1.구동 (눈 깜빡임 식별), 1-2. 등록 (최초 1회 방문시에만), 2. 식별 (recognizing), 3. 학습처리 (Pro-cessing & learning), 4. 승인(Verification) 이라는 네가지 프로세스를 거쳐 진행됩니다.

기존

현재 스마트폰 플랫폼 (Snapdragon + Mobile GPU) 구성 시
0.6 FPS 수준에 그치고 있으며 9W (스마트폰 TDP)의 전력이 소모

현재

안면/물체인식 적용 반도체 플랫폼도입을 통한 12프레임(20X)
이상의 0.3W0.3W(1/30이하) 저전력 동작
(현장 도입을 가능하게 하는 저전력 고성능 반도체 기술)

해외 무인 솔루션 사례

( 우측으로 스와이프해서 자세한 내용을 확인하세요. )

구분
오픈
주요특징
점포면적
점포수
운영방법
이용방법

빙고박스	타오카페	아마존 고
2013년 설립, 현재 중국 5개 도시 무인 편의점 서비스	2017년 타오바오 메이커 페스티벌에서 첫 공개	2016년 12월 시애틀
컨테이너 구조에 바퀴가 장착되어 어디든 이동 가능 컨테이너 이동은 앱을 통해 조작 가능 관리자 페이지로 판매 데이터, 재고 수량, 유저 데이터 분석	카메라로 소비자의 동선과 동작을 인식해 상품 결제 유무 파악 선글라스나 모자를 찾용해도 안면 인식 가능	편의점 내부에 설치된 수백개의 카페라가 개별 소비자와 상품 식별 No Lines, No Checkout
총 사이즈 4.8(L) * 2.6(W) * 2.76m(H), 500SKU 대 사이즈 6(L) * 2.6(W) * 2.76m(H), 800SKU	200㎥ 약 50명 고객 수용 가능	167㎥
1년 내 5,000개 점포 목표	팝업 스토어	시애틀 1곳
24시간 무인 운영 매장 규모가 작고 인건비가 없어 기존 편의점 운영비용의 20% 수준으로 운영 가능	무인운영 마켓과 소수 직원이 상주하는 음료 주문대로 구성	원하는 물건을 찾아주는 안내원과 주류 구매를 원할 경우 신분증을 확인하는 안내원이 가게 상주
출입구 옆 QR코드 스캔 빙고 박스 위챗 계정으로 이동 스마트폰으로 실명 인증 출입구 잠금 해제 셀프 카운터에서 위챗 페이, 알리페이, 앱 결제 3가지 방식으로 결제(최대 5개 상품 구매)	타오바오 앱 설치 매장 내 이용 가이드 QR 스캔 이용 약관 동의 알리페이 결제 비밀번호 입력 입장용 바코드 생성 바코드 스캔 자동문으로 입장 안면인식 기술로 얼굴과 타오바오 계정 동기화 출입 통제하는 계산대로 입장 기계가 상품스캔하고 결제 진행	아마존 고 앱 설치 계정 내 생성된 QR 코드를 이용해 매장 입장 쇼핑몰 내에서 물건 구입 출입구를 통해 밖으로 나오기

System Configuration

Pick & Go : 별도의 결제 행위 없이 소비자가 물건을 집은 뒤 인공지능 박스에 물건을 인식시키고 퇴장하면 자동으로 결제되는 시스템 (빠른 인식 시간 & 높은 정확도)

손으로 일부만 가려져도
상품을 인식하지 못하는 문제점

기존 정상틀어지지 않은 상품 설명이미지

기존 오작동틀어지지 않은 상품 설명이미지

해결방법Data augmentation으로
가공 후 추가 학습 설명이미지

결과손에 가려진 상품도
인식됨을 확인 설명이미지

실제 환경에서 고객이 손으로 상품을 집었을 경우,
인식을 하지 못할 수 있었던 점을 해결함.

각도가 틀어진 물체를 오탐지
및 미인식 하는 문제점

기존 정상틀어지지 않은 상품 설명이미지

기존 오작동틀어진 상품 설명이미지

해결방법이미지 가공 후 추가 학습 설명이미지

결과틀어진 상품도 인식됨을 확인 설명이미지

고객이 상품을 잡은 이후에는 상품이 틀어져서
카메라에 잡힐 수 있는데, 위 사진과 같이 오탐지
및 미인식 문제가 발생할 수 있었던 점을 해결함.

다양한 Part-based Model의 도식화
Part-based model 을 사용한 다양한 알고리즘
(a) GLAD (b) PDC (c) DPL (d) Hydra-plus (e) PAR (f) PCB
PCB의 Network Architecture
외양의 유사성 판단 (Similarity error Matrix)
Similarity error : ① Mean Absolute Error(MAE) 방식으로 추출
② R,G,B 채널에 모두 적용 후 합산

외양의 유사성 오차가 가장 낮은 대상은 동일 객체임을 확인
Frame 간 상호 phase correlation
위상 정보만을 표현함으로써 비슷한 객체와의 관계는 무시하며, 확연히 다른 객체에 대해서는 매우 불안정한 값을 보임.
1번카메라

2번 카메라

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