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NHN 토스트캠

NHN 토스트캠 카메라용 얼굴 식별(검출) 모듈 개발

매장 운영에 필요한 모든 서비스를 스마트하게 제공하는 통합매장 관리 시스템인 토스트캠은 스마트 보안 방범, 매장혼잡도 측정과 얼굴인식, 얼굴인식을 통한 고객관리 및 출입통제에 자체개발 카메라를 활용하고 있습니다.

NHN 토스트캠에서 사용되고 있는 얼굴 추적 모듈의 고도화를 통해 동일 얼굴로 추적된 얼굴 중 대표 이미지를 추출할 수 있는 기능을 구현하고 시각 AI 분야에 대한 컨설팅을 통해 클라우드 서버 사용 비용을 최소화시키고자 엘렉시에게 서비스를 의뢰하였습니다.

개발기간 3개월 | 투입인력 전문가 3명

학습 및 테스트 자료 생성.png

학습 및 테스트

자료 생성

얼굴 식별 모듈 개발 및 제공.png
비전 AI 컨설팅.png

카메라용 얼굴 식별(검출)

​모듈 개발 및 제공

비전 AI 컨설팅

시스템 통합 및 기술 이전.png

시스템 통합

및 기술 이전

​기술적 과제

안면인식 및 추적 모듈 고도화

안면인식 후 해당인물의 정확한 동선 추적을 위해서는 인식된 얼굴의 반복적인 조회가 클라우드 서버와의 통신을 통해 이루어지는데 이는 사용자 입장에서 모두 비용증가로 이어집니다. 따라서 보다 빠르게 얼굴을 인식하고 시간을 특정하여 해당 시간내에 추적된 동일 얼굴 중 대표적인 얼굴 하나만을 추출하여 서버와의 조회를 최소화하는 기능이 구현되어야 합니다.

1

개발 모듈에 대한 성능 테스트 및 연동

모듈 사양으로는 동일 얼굴 추적 오류가 10% 이하이어야 하며 연속적으로 촬영된 사진의 숫자에 따라 대표 이미지 추출 장수 비율 조정이 가능해야 합니다. 다른 객체와 겹치거나, 매우 빠른 속도로 이동하는 경우는 제외하며 ToastCAM의 성능에 지장을 주지 않는 선에서 AI 시스템에서 요구하는 이미지 사이즈 및 포맷으로 수신, 결과를 제공할 수 있어야 합니다.

2

로드맵

카메라용 얼굴 식별(검출)

​모듈 개발 및 제공

개발 모듈 성능

검증/테스트/개선

컨설팅

교육/기술이전/설치지원

​주요 기능

얼굴 식별 고도화 모듈

1

AI 시스템 설정 값 내 동작 (이미지 크기, 포맷/대표얼굴 선택 주기/얼굴 식별 리셋 주기)

2

결과

이하

4FPS

얼굴 인식 속도

90%

이상

​얼굴 식별률

100%

기존 시스템과의 통합도

홈페이지 philo-V 이미지.png

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