프로젝트 설명
- 카메라를 이용하여 얼굴/손바닥을 통해 사용자 인식 및 인증
- 사용자의 행동, 행위, 특징을 분석하여 슈퍼 프로파일 구성 및 추천 제시
솔루션
- 프리트레인 모델 또는 API 서비스를 활용하여 얼굴, 연령, 성별 인식
- 스위치 모델 / 서비스를 위한 프록시 구축
- 인체 추적 / 물체 추적 (D- 렌즈 카메라 사용)
사용 기술
- Java, Python.
- AWS.
- Deep Learning.
대부분의 사람들은 슈퍼마켓의 직원 스케줄링을 단순한 계산 문제, 즉 예상 고객 수에 맞춰 직원을 배치하면 끝나는 일이라고 생각합니다. 그러나 일본에서는 갑작스러운 태풍, 예상치 못한 지역 축제, 심지어 그날의 운세까지도 소비 패턴을 단숨에 바꿀 수 있기 때문에 인력 계획은 결코 예측 가능하지 않습니다. 일본 최대 규모의 슈퍼마켓 체인 중 하나는 10,000명 이상의 직원을 수백 개 매장에 [...]
일본 내 2,000개 이상의 매장과 전 세계 3,250개 이상의 편의점을 운영하는 일본 주요 소매 체인은 오래된 상품 조달 관리 시스템 으로 어려움을 겪고 있었습니다. 10년 이상 사용된 기존 시스템은 확장성이 떨어지고 재고 데이터 불일치, 상품/재고 수입 시 데이터 손실 가능성 등의 문제를 야기했습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 고객은 재고 관리 효율성을 높이고 공급업체로부터의 상품 조달 [...]
고객사 배경 및 요구 사항 건설 기계, 특히 콘크리트 분사 차량 전문 기업인 고객사는 기존의 수동 조작 방식에서 벗어나고자 했습니다. 작업자가 핸드헬드 컨트롤러로 분사 과정을 제어하는 수동 방식은 콘크리트 분포 불균형 및 분사 범위 불완전 등 여러 문제점을 야기했습니다. 고객사는 정밀도 향상 및 인적 오류 감소를 위해 다음과 같은 분사 과정 자동화를 목표로 했습니다. 3D [...]