KR102261518B1 - Custumer recognition method for tracking the custumer in offline virtual product display store and system therefore - Google Patents

Custumer recognition method for tracking the custumer in offline virtual product display store and system therefore Download PDF

Info

Publication number
KR102261518B1
KR102261518B1 KR1020190092130A KR20190092130A KR102261518B1 KR 102261518 B1 KR102261518 B1 KR 102261518B1 KR 1020190092130 A KR1020190092130 A KR 1020190092130A KR 20190092130 A KR20190092130 A KR 20190092130A KR 102261518 B1 KR102261518 B1 KR 102261518B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
customer
information
identification information
offline virtual
store
Prior art date
Application number
KR1020190092130A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20210014279A (en
Inventor
김종민
Original Assignee
(주)트라이큐빅스코리아
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by (주)트라이큐빅스코리아 filed Critical (주)트라이큐빅스코리아
Priority to KR1020190092130A priority Critical patent/KR102261518B1/en
Publication of KR20210014279A publication Critical patent/KR20210014279A/en
Priority to KR1020210068992A priority patent/KR102561883B1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102261518B1 publication Critical patent/KR102261518B1/en

Links

Images

Classifications

    • G06K9/00664
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/10Terrestrial scenes
    • G06K9/00006
    • G06K9/00221
    • G06K9/00362
    • G06K9/00597
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/06Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601Electronic shopping [e-shopping]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12Fingerprints or palmprints
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/18Eye characteristics, e.g. of the iris

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Ophthalmology & Optometry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

오프라인 가상 제품 진열 매장에서의 고객 추적을 위한 고객 인식 방법 및 그 시스템이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 인식 방법은 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하는 고객의 개인 바이오 정보를 포함하는 고객 정보를 수신하는 단계; 상기 수신된 고객 정보에 기초하여 상기 고객에게 고객 식별 정보를 할당하는 단계; 및 상기 할당된 고객 식별 정보와 상기 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에 설치된 적어도 하나 이상의 촬영 수단에 의해 촬영된 영상에 기초하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식하는 단계를 포함한다.Disclosed are a customer recognition method and system for customer tracking in an offline virtual product display store. A customer recognition method according to an embodiment of the present invention includes: receiving customer information including personal bio information of a customer entering an offline virtual product display store; allocating customer identification information to the customer based on the received customer information; and recognizing the customer moving in the offline virtual display store in real time based on the assigned customer identification information and an image captured by at least one photographing means installed in the offline virtual product display store.

Description

오프라인 가상 제품 진열 매장에서의 고객 추적을 위한 고객 인식 방법 및 그 시스템 {CUSTUMER RECOGNITION METHOD FOR TRACKING THE CUSTUMER IN OFFLINE VIRTUAL PRODUCT DISPLAY STORE AND SYSTEM THEREFORE}CUSTUMER RECOGNITION METHOD FOR TRACKING THE CUSTUMER IN OFFLINE VIRTUAL PRODUCT DISPLAY STORE AND SYSTEM THEREFORE

본 발명은 오프라인 가상 제품 진열 매장에서의 고객을 인식하는 기술에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 오프라인 가상 제품 진열 매장에서 디스플레이된 가상 제품을 쇼핑하는 고객들 각각을 추적(tracking)하기 위하여 고객들 각각을 정확하게 인식할 수 있는 고객 인식 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a technology for recognizing a customer in an offline virtual product display store, and more particularly, to accurately recognize each customer in order to track each customer shopping for a virtual product displayed in an offline virtual product display store. It relates to a customer recognition method and a system for the same.

인터넷이 발달하면서 온라인에서 물품을 구매하는 인터넷 구매 시스템이 개발되어 상용화됨에 따라, 굳이 오프라인의 쇼핑공간에 가지 않더라도 물품을 구매할 수 있게 되었다. 하지만, 인터넷 쇼핑몰에서는 물품의 배송사고가 빈번하게 발생할 뿐만 아니라, 온라인의 특성상 구매하는 물품의 신뢰성이 문제되는 경우가 많다. 그에 따라, 오프라인에서의 쇼핑을 이용할 필요성을 느끼는 고객들이 많아지게 되었으며, 이러한 고객들의 확보를 위하여 대형 마트와 같은 오프라인 쇼핑공간이 확장되고 있다.With the development of the Internet, as the Internet purchasing system for purchasing items online has been developed and commercialized, it has become possible to purchase items without having to go to an offline shopping space. However, in Internet shopping malls, not only do shipping accidents occur frequently, but also, the reliability of purchased products is often a problem due to the nature of the online shopping mall. Accordingly, the number of customers who feel the need to use offline shopping has increased, and offline shopping spaces such as large marts are being expanded to secure such customers.

일반적으로, 오프라인에서의 쇼핑은 매장에 준비된 카트(cart)를 이용하여 고객이 매장을 둘러보면서 구입하고자 하는 물품을 카트에 담는다. 이때, 해당 대형 마트에서는 매장 내의 여러 장소에 단말기를 설치하고, 단말기의 주변에 위치한 물품들에 대한 광고, 각각의 물품들에 대한 결제카드사별 할인정보, 각각의 물품 제조사 또는 대형 마트에서 시행하는 할인 이벤트정보 등의 물품정보를 표시함으로써 고객의 구매의욕을 고취시키기도 한다. In general, offline shopping uses a cart prepared in a store to put items that a customer wants to purchase while looking around the store. At this time, the large mart installs the terminal in various places within the store, and advertises the products located in the vicinity of the terminal, discount information by payment card company for each product, and discounts implemented by each product manufacturer or large mart By displaying product information such as event information, it also inspires customers to purchase.

본 발명의 실시예들은, 오프라인 가상 제품 진열 매장에서 디스플레이된 가상 제품을 쇼핑하는 고객들 각각을 추적(tracking)하기 위하여 고객들 각각을 정확하게 인식할 수 있는 고객 인식 방법 및 그 시스템을 제공한다.Embodiments of the present invention provide a customer recognition method and system capable of accurately recognizing each customer in order to track each customer shopping for a virtual product displayed in an offline virtual product display store.

본 발명의 일 실시예에 따른 고객 인식 방법은 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하는 고객의 개인 바이오 정보를 포함하는 고객 정보를 수신하는 단계; 상기 수신된 고객 정보에 기초하여 상기 고객에게 고객 식별 정보를 할당하는 단계; 및 상기 할당된 고객 식별 정보와 상기 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에 설치된 적어도 하나 이상의 촬영 수단에 의해 촬영된 영상에 기초하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식하는 단계를 포함한다.A customer recognition method according to an embodiment of the present invention includes: receiving customer information including personal bio information of a customer entering an offline virtual product display store; allocating customer identification information to the customer based on the received customer information; and recognizing the customer moving in the offline virtual display store in real time based on the assigned customer identification information and an image captured by at least one photographing means installed in the offline virtual product display store.

상기 인식하는 단계는 상기 고객 식별 정보에 매핑되어 상기 고객에게 지급된 무선 식별 장치로부터 전송되는 기기 식별 정보를 반영하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식할 수 있다.In the recognizing step, the customer moving in the offline virtual display store may be recognized in real time by reflecting device identification information that is mapped to the customer identification information and transmitted from the wireless identification device provided to the customer.

상기 인식하는 단계는 상기 고객 식별 정보와 상기 적어도 하나 이상의 촬영 수단에 의해 촬영된 상기 고객의 얼굴 정보, 신체 정보와 옷 색상 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식할 수 있다.The step of recognizing the customer moving in the offline virtual display store based on at least one of the customer identification information and the customer's face information, body information, and clothes color information photographed by the at least one or more photographing means. can be recognized in real time.

상기 인식하는 단계는 상기 고객 식별 정보와 매핑되는 상기 촬영 수단에 의해 촬영된 상기 고객의 영상 정보와 딥 러닝 기반의 학습 모델에 기초하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식할 수 있다.In the recognizing step, the customer moving in the offline virtual display store can be recognized in real time based on the customer's image information captured by the photographing means mapped with the customer identification information and a deep learning-based learning model. can

나아가, 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 인식 방법은 고객들 각각의 개인 바이오 정보를 포함하는 고객 정보를 데이터베이스에 등록하는 단계; 상기 등록된 고객 정보에 기초하여 상기 고객들 각각의 고객 식별 정보를 생성하는 단계; 및 상기 등록된 고객 정보와 상기 생성된 고객 식별 정보를 매핑하여 상기 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함하고, 상기 할당하는 단계는 상기 수신된 고객 정보와 상기 등록된 고객 정보를 비교하여 일치하는 고객 정보가 존재하는 경우 상기 수신된 고객 정보에 매핑되어 저장된 고객 식별 정보를 상기 고객에게 할당할 수 있다.Furthermore, a customer recognition method according to an embodiment of the present invention includes: registering customer information including personal bio-information of each customer in a database; generating customer identification information of each of the customers based on the registered customer information; and mapping the registered customer information and the generated customer identification information and storing the mapping in the database, wherein the allocating includes comparing the received customer information with the registered customer information and matching customer information In the case in which is present, customer identification information mapped to the received customer information and stored may be allocated to the customer.

상기 바이오 정보는 상기 고객의 홍채 정보, 지문 정보 및 얼굴 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The bio-information may include at least one of iris information, fingerprint information, and face information of the customer.

본 발명의 일 실시예에 따른 고객 인식 시스템은 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하는 고객의 개인 바이오 정보를 포함하는 고객 정보를 수신하는 수신부; 상기 수신된 고객 정보에 기초하여 상기 고객에게 고객 식별 정보를 할당하는 할당부; 및 상기 할당된 고객 식별 정보와 상기 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에 설치된 적어도 하나 이상의 촬영 수단에 의해 촬영된 영상에 기초하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식하는 인식부를 포함한다.A customer recognition system according to an embodiment of the present invention includes: a receiving unit for receiving customer information including personal bio information of a customer entering an offline virtual product display store; an allocator for allocating customer identification information to the customer based on the received customer information; and a recognition unit configured to recognize the customer moving in the offline virtual display store in real time based on the assigned customer identification information and an image captured by at least one photographing means installed in the offline virtual product display store.

상기 인식부는 상기 고객 식별 정보에 매핑되어 상기 고객에게 지급된 무선 식별 장치로부터 전송되는 기기 식별 정보를 반영하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식할 수 있다.The recognition unit may recognize the customer moving in the offline virtual display store in real time by reflecting device identification information that is mapped to the customer identification information and transmitted from the wireless identification device provided to the customer.

상기 인식부는 상기 고객 식별 정보와 상기 촬영 수단에 의해 촬영된 상기 고객의 얼굴 정보, 신체 정보와 옷 색상 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식할 수 있다.The recognition unit may recognize the customer moving in the offline virtual display store in real time based on at least one of the customer identification information and the customer's face information, body information, and clothes color information photographed by the photographing means have.

상기 인식부는 상기 고객 식별 정보와 매핑되는 상기 촬영 수단에 의해 촬영된 상기 고객의 영상 정보와 딥 러닝 기반의 학습 모델에 기초하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식할 수 있다.The recognition unit may recognize the customer moving in the offline virtual display store in real time based on the customer's image information captured by the photographing means mapped with the customer identification information and a deep learning-based learning model .

나아가, 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 인식 시스템은 고객들 각각의 개인 바이오 정보를 포함하는 고객 정보를 데이터베이스에 등록하고, 상기 등록된 고객 정보에 기초하여 상기 고객들 각각의 고객 식별 정보를 생성하며, 상기 등록된 고객 정보와 상기 생성된 고객 식별 정보를 매핑하여 상기 데이터베이스에 저장하는 제어부를 더 포함하고, 상기 할당부는 상기 수신된 고객 정보와 상기 등록된 고객 정보를 비교하여 일치하는 고객 정보가 존재하는 경우 상기 수신된 고객 정보에 매핑되어 저장된 고객 식별 정보를 상기 고객에게 할당할 수 있다.Furthermore, the customer recognition system according to an embodiment of the present invention registers customer information including personal bio information of each customer in a database, and generates customer identification information of each customer based on the registered customer information, Further comprising a control unit for mapping the registered customer information and the generated customer identification information to store in the database, wherein the allocating unit compares the received customer information with the registered customer information and there is matching customer information In this case, the customer identification information mapped to the received customer information and stored may be allocated to the customer.

상기 바이오 정보는 상기 고객의 홍채 정보, 지문 정보 및 얼굴 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The bio-information may include at least one of iris information, fingerprint information, and face information of the customer.

본 발명의 실시예들에 따르면, 오프라인 가상 제품 진열 매장에서 디스플레이된 가상 제품을 쇼핑하는 고객들 각각을 추적하기 위하여 고객들 각각을 실시간으로 정확하게 인식할 수 있다.According to embodiments of the present invention, each of the customers can be accurately recognized in real time in order to track each of the customers who shop for a virtual product displayed in an offline virtual product display store.

본 발명의 실시예들에 따르면, 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하는 고객들 각각을 정확하게 인식함으로써, 고객들 각각이 오프라인 가상 제품 진열 매장에 진열된 제품들을 선택하여 가상 카트에 넣을 때 해당 고객의 가상 카드에 해당 고객이 선택한 가상 제품을 정확하게 넣을 수 있다.According to embodiments of the present invention, by accurately recognizing each of the customers entering the offline virtual product display store, when each customer selects products displayed in the offline virtual product display store and puts them in the virtual cart, the corresponding customer's virtual card is stored. You can put exactly the virtual product that the customer has chosen.

도 1은 본 발명을 설명하기 위한 일 예시도를 나타낸 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 인식 방법에 대한 동작 흐름도를 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 인식 시스템에 대한 구성을 나타낸 것이다.
1 shows an exemplary view for explaining the present invention.
2 is a flowchart illustrating a customer recognition method according to an embodiment of the present invention.
3 shows the configuration of a customer recognition system according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형 태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.Advantages and features of the present invention and methods of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but will be implemented in a variety of different forms, and only these embodiments allow the disclosure of the present invention to be complete, and common knowledge in the art to which the present invention pertains It is provided to fully inform those who have the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며, 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상 의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.The terminology used herein is for the purpose of describing the embodiments, and is not intended to limit the present invention. As used herein, the singular also includes the plural unless specifically stated otherwise in the phrase. As used herein, “comprises” and/or “comprising” refers to a referenced component, step, operation and/or element of one or more other components, steps, operations and/or elements. The presence or addition is not excluded.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사 전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used herein may be used in the meaning commonly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. In addition, terms defined in a commonly used dictionary are not to be interpreted ideally or excessively unless specifically defined explicitly.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면 상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings. The same reference numerals are used for the same components in the drawings, and repeated descriptions of the same components are omitted.

본 발명의 실시예들은, 디스플레이에 가상의 제품들이 진열된 오프라인 가상 제품 진열 매장에서 디스플레이된 가상 제품을 쇼핑하는 고객들 각각을 추적하기 위하여 고객들 각각을 실시간으로 정확하게 인식하는 것을 그 요지로 한다.Embodiments of the present invention make it a gist of accurately recognizing each of the customers in real time in order to track each of the customers shopping for the displayed virtual product in an offline virtual product display store in which the virtual products are displayed on the display.

여기서, 본 발명은 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하는 고객들 각각에 대하여 고객 식별 정보를 할당하고, 할당된 고객 식별 정보와 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에 설치된 촬영 수단 예를 들어, 카메라 또는 CCTV 등에 의해 촬영된 영상에 기초하여 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에서 이동하는 고객들 각각의 인식할 수 있다.Here, the present invention allocates customer identification information to each customer entering the offline virtual product display store, and records the assigned customer identification information and a photographing means installed in the offline virtual product display store, for example, a camera or CCTV. Based on the image, each of the customers moving in the offline virtual product display store may be recognized.

나아가, 본 발명은 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에서 이동하는 고객들 각각의 인식하는데 있어서, 고객들 각각의 바이오 정보 예를 들어, 지문 정보, 홍채 정보, 신체 정보, 얼굴 정보 뿐만 아니라 옷 색상 정보 등을 추가적으로 이용할 수도 있으며, 고객 입장 시 오프라인 가상 제품 진열 매장에서 지급되는 고객 식별 정보에 매핑되는 무선 식별 장치 예를 들어, RFID로부터 전송되는 기기 식별 정보를 반영할 수도 있다.Further, in the present invention, in recognizing each customer moving in the offline virtual product display store, each customer's bio information, for example, fingerprint information, iris information, body information, face information, as well as clothing color information, etc. may be additionally used. Alternatively, the wireless identification device mapped to customer identification information paid in the offline virtual product display store when the customer enters, for example, device identification information transmitted from RFID may be reflected.

더 나아가, 본 발명은 고객 식별 정보와 매핑되는 촬영 수단에 의해 촬영된 고객의 영상 정보와 딥 러닝 기반의 학습 모델에 기초하여 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 고객을 실시간으로 인식할 수도 있다. 여기서, 고객 식별 정보와 고객의 영상 정보를 매핑하는 방법은 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하여 고객 식별 정보를 할당할 때 고객에 대한 영상 촬영을 통해 고객 식별 정보와 해당 고객의 얼굴 정보 또는 신체 정보 또는 옷 색상 정보 등을 매핑할 수 있다. 물론, 고객 식별 정보와 고객의 영상 정보를 매핑하는 방법은 이로 한정되지 않으며 가능한 모든 방법이 적용될 수 있다.Furthermore, the present invention may recognize a customer moving in an offline virtual display store in real time based on a deep learning-based learning model and image information of the customer captured by the photographing means mapped with the customer identification information. Here, as a method of mapping customer identification information and customer image information, when entering an offline virtual product display store and assigning customer identification information, the customer identification information and the customer's face information or body information or Clothing color information and the like can be mapped. Of course, a method of mapping customer identification information and customer image information is not limited thereto, and all possible methods may be applied.

이러한 본 발명에 대해 도 1 내지 도 3을 참조하여 설명하면 다음과 같다.The present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 3 as follows.

도 1은 본 발명을 설명하기 위한 일 예시도를 나타낸 것이다.1 shows an exemplary view for explaining the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 시스템은 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에 설치된 적어도 하나 이상의 촬영 수단(100)과 오프라인 가상 진열 제품 매장 내에서 이동하는 고객들 각각을 인식하기 위한 서버(200)를 포함한다.As shown in FIG. 1 , the system includes at least one photographing means 100 installed in the offline virtual product display store and a server 200 for recognizing each of customers moving in the offline virtual product display store.

여기서, 오프라인 가상 제품 진열 매장은 제품을 진열하는 진열장 대신 디스플레이 수단을 이용하여 디스플레이 수단의 화면에 진짜 제품에 대응하는 가상 제품을 디스플레이하는 매장으로, 필요에 따라 실제 제품을 진열할 수도 있다.Here, the offline virtual product display store is a store that displays a virtual product corresponding to a real product on the screen of the display unit using a display unit instead of a display case where the product is displayed, and the actual product may be displayed if necessary.

도 1에서 비록 도시하진 않았지만, 오프라인 가상 제품 진열 매장에는 해당 매장에 입장하는 고객의 정보를 수신하기 위한 입력 수단 예를 들어, 매장 단말기를 더 포함할 수 있으며, 매장 단말기를 통해 고객 정보 예를 들어, 고객의 전화번호, 지문 정보, 홍채 정보, 얼굴 정보 등을 수신함으로써, 서버와의 통신을 통해 고객 정보에 기초하여 해당 고객에서 고객 식별 정보를 할당할 수 있다.Although not shown in FIG. 1 , the offline virtual product display store may further include an input means for receiving customer information entering the store, for example, a store terminal, and may include customer information through the store terminal, for example. , by receiving the customer's phone number, fingerprint information, iris information, face information, and the like, it is possible to allocate customer identification information to the customer based on the customer information through communication with the server.

적어도 하나 이상의 촬영 수단(100)은 오프라인 가상 제품 진열 매장 내의 영상을 실시간으로 촬영하여 서버(200)로 제공할 수 있으며, 이렇게 제공된 영상은 서버(200)에서 영상 처리를 통해 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에서 이동하는 고객들 각각을 인식할 수 있다.At least one photographing means 100 may capture an image in the offline virtual product display store in real time and provide it to the server 200, and the provided image is processed in the server 200 through image processing in the offline virtual product display store. can recognize each of the customers moving from

즉, 서버(200)는 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하는 고객 정보 예를 들어, 고객의 전화번호 및/또는 지문 정보, 홍채 정보, 얼굴 정보, 신체 정보(예를 들어, 손바닥 정보, 키 정보 등을 포함) 등을 포함하는 개인 바이오 정보를 수신하고, 수신된 고객 정보에 기초하여 해당 고객에게 고객 식별 정보를 할당한다.That is, the server 200 provides customer information entering the offline virtual product display store, for example, the customer's phone number and/or fingerprint information, iris information, face information, and body information (eg, palm information, key information, etc.). ) and the like, and allocates customer identification information to the customer based on the received customer information.

여기서, 서버(200)는 해당 고객 식별 정보에 대응하는 무선 식별 장치 예를 들어, RFID가 해당 고객에게 지급되는 경우 해당 고객 식별 정보와 해당 무선 식별 장치의 기기 식별 정보를 매핑하여 저장할 수 있으며, 고객 정보에 해당 고객의 얼굴 정보, 옷 색상 정보 등을 함께 포함되는 경우 해당 고객 식별 정보와 해당 고객의 얼굴 정보 및/또는 옷 색상 정보를 매핑하여 저장할 수도 있다. 이 때, 옷 색상 정보는 상의 옷 색상 정보와 하의 옷 색상 정보로 구분할 수도 있다.Here, the server 200 may map and store the corresponding customer identification information and the device identification information of the wireless identification device when the wireless identification device corresponding to the corresponding customer identification information, for example, RFID is paid to the customer, and stores the customer identification information. When the information includes the customer's face information and clothes color information, the customer identification information may be mapped and stored with the customer's face information and/or clothes color information. In this case, the clothes color information may be divided into upper clothes color information and lower clothes color information.

나아가, 서버(200)는 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장할 때 상술한 바와 같이 해당 오프라인 가상 제품 진열 매장에서 할당하여 사용할 수 있는 일시적인 고객 식별 정보를 할당할 수도 있고, 사전에 고객들 각각이 해당 방법을 제공하는 서비스 서버에 접속하여 고객 정보를 등록함으로써, 해당 고객 정보에 대한 고정적인 고객 식별 정보를 할당할 수도 있다. 물론, 고정적인 고객 식별 정보는 모든 오프라인 가상 제품 진열 매장들에서 동일하게 사용될 수도 있다, 즉, 고객들 각각은 본 발명의 방법을 제공하는 어플리케이션 예를 들어, 스마트 폰 앱을 이용하여 고객 정보 예를 들어, 고객 이름, 고객 전화번호, 지문 정보, 신체 정보, 홍채 정보, 얼굴 정보 등의 개인 정보를 서버(200)에 등록함으로써, 서버(200)에서 등록된 개인 정보에 기초하여 고객의 개인 정보에 대응하는 고정된 고객 식별 정보를 할당하고, 이렇게 할당된 고객 식별 정보를 고객의 개인 정보에 매핑하여 데이터베이스에 저장할 수 있다.Furthermore, when entering the offline virtual product display store, the server 200 may allocate temporary customer identification information that can be allocated and used in the corresponding offline virtual product display store as described above, and each customer can use the corresponding method in advance. By accessing the provided service server and registering customer information, fixed customer identification information for the corresponding customer information may be assigned. Of course, the static customer identification information may be equally used in all offline virtual product display stores, that is, each customer can use an application eg a smart phone app to provide the method of the present invention, eg customer information eg , by registering personal information, such as customer name, customer phone number, fingerprint information, body information, iris information, and face information, in the server 200, responding to the customer's personal information based on the personal information registered in the server 200 fixed customer identification information may be allocated, and the allocated customer identification information may be mapped to the customer's personal information and stored in a database.

즉, 서버(200)는 오프라인 가상 제품 진열 매장으로부터 해당 매장으로 입장하는 고객 정보가 수신되면 해당 고객 정보를 데이터베이스로부터 검색하여 일치하는 고객 정보가 존재하면 해당 고객 정보에 대해 미리 할당된 고객 식별 정보를 해당 매장으로 입장하는 고객에게 할당할 수 있다.That is, when the server 200 receives customer information entering the store from the offline virtual product display store, it searches for the customer information from the database and, if matching customer information exists, the customer identification information allocated in advance for the customer information It can be assigned to customers entering the store.

더 나아가, 서버(200)는 고객 식별 정보와 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에 설치된 적어도 하나 이상의 촬영 수단(100)에 의해 촬영된 영상 예를 들어, 영상 내의 고객의 얼굴 정보, 옷 색상 정보, 신체 정보 중 적어도 하나에 기초하여 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에서 이동하는 고객들 각각을 인식할 수 있다.Furthermore, the server 200 may include customer identification information and an image captured by at least one or more photographing means 100 installed in the offline virtual product display store, for example, among the customer's face information, clothes color information, and body information in the image. Each of the customers moving within the offline virtual product display store may be recognized based on at least one.

이 때, 서버(200)는 오프라인 가상 제품 진열 매장에서 해당 고객 식별 정보에 매핑하여 무선 식별 장치가 지급되는 경우 무선 식별 장치로부터 수신된 기기 식별 정보를 반영하여 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 고객을 실시간으로 인식할 수도 있다.At this time, the server 200 maps the customer identification information to the corresponding customer identification information in the offline virtual product display store and reflects the device identification information received from the wireless identification device when the wireless identification device is provided to provide a customer moving in the offline virtual display store. It can also be recognized in real time.

더 나아가, 서버(200)는 딥 러닝 기반의 학습 모델에 기초하여 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 고객을 실시간으로 인식할 수도 있다. 예컨대, 서버(200)는 고객 식별 정보와 매핑되는 적어도 하나 이상의 촬영 수단에 의해 촬영된 고객의 영상 정보와 딥 러닝 기반의 학습 모델에 기초하여 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 고객을 실시간으로 인식할 수 있다. 즉, 서버(200)는 딥 러닝 기반의 학습 모델을 이용하여 고객 식별 정보와 매핑되는 고객의 영상 정보 예를 들어, 얼굴 정보, 옷 색상 정보 등을 정확하게 인식함으로써, 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 고객들 각각을 명확하게 구분하여 인식할 수 있다.Furthermore, the server 200 may recognize a customer moving in the offline virtual display store in real time based on a deep learning-based learning model. For example, the server 200 may recognize a customer moving in an offline virtual display store in real time based on a deep learning-based learning model and image information of the customer captured by at least one photographing means that is mapped with the customer identification information. can That is, the server 200 uses a deep learning-based learning model to accurately recognize the image information of the customer mapped with the customer identification information, for example, face information, clothes color information, etc. Each customer can be clearly identified and recognized.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 인식 방법에 대한 동작 흐름도를 나타낸 것이다.2 is a flowchart illustrating a customer recognition method according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 오프라인 가상 제품 진열 매장에서의 고객 추적을 위한 고객 인식 방법은 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하는 고객의 개인 바이오 정보를 포함하는 고객 정보 예를 들어, 고객 이름, 고객 전화번호, 고객의 얼굴 정보, 지문 정보, 홍채 정보 중 적어도 하나를 포함하는 고객 정보를 수신한다(S210).Referring to FIG. 2 , a customer recognition method for customer tracking in an offline virtual product display store according to an embodiment of the present invention includes customer information including personal bio information of a customer entering the offline virtual product display store. , receives customer information including at least one of customer name, customer phone number, customer's face information, fingerprint information, and iris information (S210).

여기서, 단계 S210은 오프라인 가상 제품 진열 매장에 구비된 매장 단말기를 통해 수신할 수 있으며, 이렇게 수신된 고객 정보는 서버로 전송될 수 있다.Here, step S210 may be received through a store terminal provided in the offline virtual product display store, and the received customer information may be transmitted to the server.

단계 S210에 의해 고객 정보가 수신되면, 수신된 고객 정보에 기초하여 해당 고객에게 고객 식별 정보를 할당한다(S220).When customer information is received by step S210, customer identification information is allocated to the corresponding customer based on the received customer information (S220).

여기서, 단계 S220은 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장할 때 수신된 고객 정보에 기초하여 오프라인 가상 제품 진열 매장에서 할당하여 사용할 수 있는 일시적인 고객 식별 정보를 할당할 수도 있고, 사전에 고객들 각각이 해당 방법을 제공하는 서비스 서버에 접속하여 고객 정보를 등록함으로써, 해당 고객 정보에 대한 고정적인 고객 식별 정보를 할당할 수도 있다. 물론, 고정적인 고객 식별 정보는 모든 오프라인 가상 제품 진열 매장들에서 동일하게 사용될 수도 있다, 즉, 고객들 각각은 본 발명의 방법을 제공하는 어플리케이션 예를 들어, 스마트 폰 앱을 이용하여 고객 정보 예를 들어, 고객 이름, 고객 전화번호, 지문 정보, 신체 정보, 홍채 정보, 얼굴 정보 등의 개인 정보를 서버에 등록함으로써, 서버에서 등록된 개인 정보에 기초하여 고객의 개인 정보에 대응하는 고정된 고객 식별 정보를 할당하고, 이렇게 할당된 고객 식별 정보를 고객의 개인 정보에 매핑하여 데이터베이스에 저장할 수 있다.Here, in step S220, based on the customer information received when entering the offline virtual product display store, temporary customer identification information that can be allocated and used in the offline virtual product display store may be allocated, and each customer can use the corresponding method in advance. By accessing the provided service server and registering customer information, fixed customer identification information for the corresponding customer information may be assigned. Of course, the static customer identification information may be equally used in all offline virtual product display stores, that is, each customer can use an application eg a smart phone app to provide the method of the present invention, eg customer information eg , by registering personal information such as customer name, customer phone number, fingerprint information, body information, iris information, and face information in the server, fixed customer identification information corresponding to the customer's personal information based on the personal information registered in the server may be allocated, and the allocated customer identification information may be mapped to the customer's personal information and stored in the database.

즉, 단계 S220은 오프라인 가상 제품 진열 매장으로부터 해당 매장으로 입장하는 고객 정보가 수신되면 해당 고객 정보를 데이터베이스로부터 검색하여 일치하는 고객 정보가 존재하면 해당 고객 정보에 대해 미리 할당된 고객 식별 정보를 해당 매장으로 입장하는 고객에게 할당할 수 있다.That is, in step S220, when customer information entering the store is received from the offline virtual product display store, the customer information is retrieved from the database and, if matching customer information exists, the customer identification information allocated in advance for the corresponding customer information is applied to the corresponding store. can be assigned to customers entering through

단계 S220에 의해 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하는 고객에게 고객 식별 정보가 할당되면, 할당된 고객 식별 정보와 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에 설치된 적어도 하나 이상의 촬영 수단에 의해 촬영된 영상 예를 들어, 영상 내의 고객의 얼굴 정보, 옷 색상 정보, 신체 정보 중 적어도 하나에 기초하여 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에서 이동하는 고객들 각각을 인식한다(S230).When customer identification information is allocated to a customer entering the offline virtual product display store in step S220, the allocated customer identification information and an image captured by at least one or more photographing means installed in the offline virtual product display store, for example, within the image Each of the customers moving in the offline virtual product display store is recognized based on at least one of the customer's face information, clothes color information, and body information ( S230 ).

여기서, 단계 S230은 오프라인 가상 제품 진열 매장에서 해당 고객 식별 정보에 매핑하여 무선 식별 장치가 지급되는 경우 무선 식별 장치로부터 수신된 기기 식별 정보를 반영하여 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 고객을 실시간으로 인식할 수도 있다.Here, in step S230, when the wireless identification device is provided by mapping to the corresponding customer identification information in the offline virtual product display store, the device identification information received from the wireless identification device is reflected to recognize the customer moving in the offline virtual display store in real time You may.

나아가, 단계 S230은 고객 식별 정보와 매핑되는 적어도 하나 이상의 촬영 수단에 의해 촬영된 고객의 영상 정보와 딥 러닝 기반의 학습 모델에 기초하여 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 고객을 실시간으로 인식할 수 있다. 즉, 단계 S230은 딥 러닝 기반의 학습 모델을 이용하여 고객 식별 정보와 매핑되는 고객의 영상 정보 예를 들어, 얼굴 정보, 옷 색상 정보 등을 정확하게 인식함으로써, 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 고객들 각각을 명확하게 구분하여 인식할 수 있다.Further, in step S230, the customer moving in the offline virtual display store can be recognized in real time based on the customer's image information captured by at least one or more photographing means mapped with the customer identification information and a deep learning-based learning model. . That is, step S230 uses a deep learning-based learning model to accurately recognize customer image information that is mapped to customer identification information, for example, face information, clothing color information, etc., so that each customer moving in the offline virtual display store can be clearly distinguished and recognized.

이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 고객 인식 방법은 오프라인 가상 제품 진열 매장에서 디스플레이된 가상 제품을 쇼핑하는 고객들 각각을 추적하기 위하여 고객들 각각을 실시간으로 정확하게 인식할 수 있다.As described above, the customer recognition method according to an embodiment of the present invention may accurately recognize each customer in real time in order to track each customer shopping for a virtual product displayed in an offline virtual product display store.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 고객 인식 방법은 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하는 고객들 각각을 정확하게 인식함으로써, 고객들 각각이 오프라인 가상 제품 진열 매장에 진열된 제품들을 선택하여 가상 카트에 넣을 때 해당 고객의 가상 카드에 해당 고객이 선택한 가상 제품을 정확하게 넣을 수 있다.In addition, the customer recognition method according to an embodiment of the present invention accurately recognizes each customer entering the offline virtual product display store, so that when each customer selects products displayed in the offline virtual product display store and puts them in a virtual cart, the corresponding customer You can put exactly the virtual product of your choice on the virtual card of the customer.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 인식 시스템에 대한 구성을 나타낸 것으로, 도 1에 도시된 서버의 구성을 나타낸 것이다. 물론, 본 발명의 시스템은 서버로 한정되지 않으며, 본 발명을 수행할 수 있는 적어도 하나 이상의 장치 또는 시스템으로 구성될 수도 있다.3 shows the configuration of a customer recognition system according to an embodiment of the present invention, and shows the configuration of the server shown in FIG. Of course, the system of the present invention is not limited to a server, and may consist of at least one device or system capable of performing the present invention.

도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 시스템(300)은 수신부(310), 할당부(320), 인식부(330), 제어부(340) 및 데이터베이스(DB)(350)를 포함한다.Referring to FIG. 3 , the system 300 according to an embodiment of the present invention includes a receiver 310 , an allocator 320 , a recognizer 330 , a controller 340 , and a database (DB) 350 . .

DB(350)는 본 발명과 관련된 모든 종류의 데이터를 저장한다. 예를 들어, DB는 고객들 각각의 고객 정보, 고객 정보와 매핑되는 고객 식별 정보, 고객 식별 정보와 매핑되는 기기 식별 정보, 오프라인 가상 제품 진열 매장에 대한 정보 등과 같은 본 발명을 서비스하기 위한 모든 종류의 정보가 저장될 수 있다.The DB 350 stores all kinds of data related to the present invention. For example, the DB includes all kinds of information for servicing the present invention, such as customer information of each customer, customer identification information mapped with customer information, device identification information mapped with customer identification information, and information on offline virtual product display stores. Information may be stored.

수신부(310)는 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하는 고객의 개인 바이오 정보를 포함하는 고객 정보 예를 들어, 고객 이름, 고객 전화번호, 고객의 얼굴 정보, 지문 정보, 홍채 정보 중 적어도 하나를 포함하는 고객 정보를 수신한다.The receiving unit 310 includes customer information including personal bio information of a customer entering the offline virtual product display store, for example, customer name, customer phone number, customer's face information, fingerprint information, and iris information. Receive customer information.

할당부(320)는 수신부(310)로 수신된 고객 정보에 기초하여 해당 고객에게 고객 식별 정보를 할당한다.The allocator 320 allocates customer identification information to the corresponding customer based on the customer information received by the receiver 310 .

여기서, 할당부(320)는 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장할 때 수신된 고객 정보에 기초하여 오프라인 가상 제품 진열 매장에서 할당하여 사용할 수 있는 일시적인 고객 식별 정보를 할당할 수도 있고, 사전에 고객들 각각이 해당 방법을 제공하는 서비스 서버에 접속하여 고객 정보를 등록함으로써, 해당 고객 정보에 대한 고정적인 고객 식별 정보를 할당할 수도 있다. 예컨대, 고객들 각각은 본 발명의 어플리케이션 예를 들어, 스마트 폰 앱을 이용하여 고객 정보 예를 들어, 고객 이름, 고객 전화번호, 지문 정보, 신체 정보, 홍채 정보, 얼굴 정보 등의 개인 정보를 서버에 등록함으로써, 서버에서 등록된 개인 정보에 기초하여 고객의 개인 정보에 대응하는 고정된 고객 식별 정보를 할당하고, 이렇게 할당된 고객 식별 정보를 고객의 개인 정보에 매핑하여 DB(350)에 저장할 수 있다.Here, the allocator 320 may allocate temporary customer identification information that can be allocated and used in the offline virtual product display store based on the customer information received when entering the offline virtual product display store, and each of the customers in advance By accessing a service server providing the method and registering customer information, fixed customer identification information for the corresponding customer information may be assigned. For example, each customer sends personal information such as customer name, customer phone number, fingerprint information, body information, iris information, and face information to the server using the application of the present invention, for example, a smart phone app. By registering, fixed customer identification information corresponding to the customer's personal information is allocated based on the personal information registered in the server, and the allocated customer identification information is mapped to the customer's personal information and stored in the DB 350 .

즉, 할당부(320)는 오프라인 가상 제품 진열 매장으로부터 해당 매장으로 입장하는 고객 정보가 수신되면 해당 고객 정보를 DB(350)로부터 검색하여 일치하는 고객 정보가 존재하면 해당 고객 정보에 대해 미리 할당된 고객 식별 정보를 해당 매장으로 입장하는 고객에게 할당할 수 있다.That is, when the customer information entering the store is received from the offline virtual product display store, the allocator 320 searches for the customer information from the DB 350, and if there is matching customer information, it is pre-allocated for the customer information. Customer identification information may be assigned to a customer entering the store.

인식부(330)는 할당된 고객 식별 정보와 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에 설치된 적어도 하나 이상의 촬영 수단에 의해 촬영된 영상 예를 들어, 영상 내의 고객의 얼굴 정보, 옷 색상 정보, 신체 정보 중 적어도 하나에 기초하여 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에서 이동하는 고객들 각각을 인식한다.The recognition unit 330 may be configured to detect the assigned customer identification information and an image captured by at least one or more photographing means installed in the offline virtual product display store, for example, at least one of the customer's face information, clothes color information, and body information in the image. based on the recognition of each customer moving within the offline virtual product display store.

여기서, 인식부(330)는 오프라인 가상 제품 진열 매장에서 해당 고객 식별 정보에 매핑하여 무선 식별 장치가 지급되는 경우 무선 식별 장치로부터 수신된 기기 식별 정보를 반영하여 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 고객을 실시간으로 인식할 수도 있다.Here, the recognition unit 330 maps the corresponding customer identification information to the corresponding customer identification information in the offline virtual product display store and reflects the device identification information received from the wireless identification device when the wireless identification device is provided to identify the customer moving in the offline virtual display store. It can also be recognized in real time.

나아가, 인식부(330)는 고객 식별 정보와 매핑되는 적어도 하나 이상의 촬영 수단에 의해 촬영된 고객의 영상 정보와 딥 러닝 기반의 학습 모델에 기초하여 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 고객을 실시간으로 인식할 수 있다.Furthermore, the recognition unit 330 recognizes the customer moving in the offline virtual display store in real time based on the deep learning-based learning model and image information of the customer captured by at least one photographing means mapped with the customer identification information in real time. can do.

제어부(340)는 고객들 각각의 개인 바이오 정보를 포함하는 고객 정보를 DB(350)에 등록하고, 등록된 고객 정보에 기초하여 상기 고객들 각각의 고객 식별 정보를 생성하며, 등록된 고객 정보와 상기 생성된 고객 식별 정보를 매핑하여 DB(350)에 저장한다. 물론, 제어부(340)는 본 발명의 시스템에서 이루어지는 다양한 종류의 제어를 수행할 수 있다.The control unit 340 registers customer information including personal bio information of each customer in the DB 350, generates customer identification information of each customer based on the registered customer information, and generates registered customer information and the generated customer information. The customer identification information is mapped and stored in the DB 350 . Of course, the control unit 340 may perform various types of control performed in the system of the present invention.

비록, 도 3의 시스템에서 그 설명이 생략되었더라도, 도 3을 구성하는 각 구성 수단은 도 1 내지 도 2에서 설명한 모든 내용을 포함할 수 있으며, 이는 이 기술 분야에 종사하는 당업자에게 있어서 자명하다.Although the description of the system of FIG. 3 is omitted, each component constituting FIG. 3 may include all the contents described in FIGS. 1 to 2 , which is apparent to those skilled in the art.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다.  또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다.  이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다.  예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다.  또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The device described above may be implemented as a hardware component, a software component, and/or a combination of the hardware component and the software component. For example, devices and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable array (FPA), It may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers, such as a programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. The processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For convenience of understanding, although one processing device is sometimes described as being used, one of ordinary skill in the art will recognize that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that can include For example, the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다.  소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다.  소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may comprise a computer program, code, instructions, or a combination of one or more thereof, which configures a processing device to operate as desired or is independently or collectively processed You can command the device. The software and/or data may be any kind of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device, to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. may be embodied in The software may be distributed over networked computer systems, and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored in one or more computer-readable recording media.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다.  상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.  상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.  컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.  프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.  The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic such as floppy disks. - includes magneto-optical media, and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.  예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with reference to the limited embodiments and drawings, various modifications and variations are possible from the above description by those skilled in the art. For example, the described techniques are performed in an order different from the described method, and/or the described components of the system, structure, apparatus, circuit, etc. are combined or combined in a different form than the described method, or other components Or substituted or substituted by equivalents may achieve an appropriate result.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.

Claims (12)

수신부에서 제품을 진열하는 진열장 대신 디스플레이 수단을 이용하여 상기 디스플레이 수단의 화면에 진짜 제품에 대응하는 가상 제품을 디스플레이하는 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하는 고객의 개인 바이오 정보를 포함하는 고객 정보-상기 고객 정보는 해당 고객의 얼굴 정보, 옷 색상 정보, 신체 정보, 전화번호, 지문 정보 및 홍채 정보 중 적어도 하나를 포함함-를 상기 오프라인 가상 제품 진열 매장에 구비된 입력 수단을 통해 수신하는 단계;
할당부에서 상기 수신된 고객 정보에 기초하여 상기 고객에게 고객 식별 정보를 할당하는 단계; 및
인식부에서 상기 할당된 고객 식별 정보와 상기 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에 설치된 적어도 하나 이상의 촬영 수단에 의해 촬영된 영상에 기초하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식하는 단계
를 포함하고,
제어부에서 고객들 각각의 개인 바이오 정보를 포함하는 고객 정보를 데이터베이스에 등록하는 단계;
상기 제어부에서 상기 등록된 고객 정보에 기초하여 상기 고객들 각각의 고객 식별 정보를 생성하는 단계; 및
상기 제어부에서 상기 등록된 고객 정보와 상기 생성된 고객 식별 정보를 매핑하여 상기 데이터베이스에 저장하는 단계
를 더 포함하며,
상기 저장하는 단계는
상기 고객 정보에 고객의 얼굴 정보와 옷 색상 정보가 포함되는 경우 상기 생성된 고객 식별 정보와 해당 고객의 얼굴 정보 및 옷 색상 정보를 매핑하여 저장하고, 상기 옷 색상 정보를 상의 옷 색상 정보와 하의 옷 색상 정보로 구분하여 저장하며,
상기 할당하는 단계는
상기 수신된 고객 정보와 상기 등록된 고객 정보를 비교하여 일치하는 고객 정보가 존재하는 경우 상기 수신된 고객 정보에 매핑되어 저장된 고객 식별 정보를 상기 고객에게 할당하고,
상기 인식하는 단계는
딥 러닝 기반의 학습 모델을 이용하여 상기 고객 식별 정보와 매핑되는 상기 촬영 수단에 의해 촬영된 상기 고객의 영상 정보로부터 해당 고객의 얼굴 정보와 옷 색상 정보를 인식하고, 상기 인식된 얼굴 정보와 옷 색상 정보 그리고 상기 입력 수단을 통해 수신된 얼굴 정보와 옷 색상 정보를 이용하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식하는 고객 인식 방법.
Customer information including personal bio information of a customer entering an offline virtual product display store in which a virtual product corresponding to a real product is displayed on the screen of the display unit using a display unit instead of a display case in which the receiving unit displays the product - the customer receiving information including at least one of face information, clothes color information, body information, phone number, fingerprint information, and iris information of the corresponding customer through an input means provided in the offline virtual product display store;
allocating customer identification information to the customer based on the received customer information in an allocator; and
Recognizing the customer moving in the offline virtual display store in real time based on the assigned customer identification information and an image captured by at least one photographing means installed in the offline virtual product display store by a recognition unit
including,
registering customer information including personal bio-information of each customer in a database in the control unit;
generating, in the control unit, customer identification information of each of the customers based on the registered customer information; and
Map the registered customer information and the generated customer identification information in the control unit and store in the database
further comprising,
The saving step
When the customer information includes the customer's face information and the clothes color information, the generated customer identification information is mapped to the customer's face information and clothes color information and stored, and the clothes color information is combined with the upper clothes color information and the lower clothes information Stored separately by color information,
The allocating step
By comparing the received customer information with the registered customer information, if there is matching customer information, the customer identification information mapped to the received customer information and stored is allocated to the customer,
The recognizing step
Using a deep learning-based learning model, the customer's face information and clothing color information are recognized from the customer's image information captured by the photographing means mapped with the customer identification information, and the recognized face information and clothes color A customer recognition method for recognizing the customer moving in the offline virtual display store in real time using information and face information and clothes color information received through the input means.
제1항에 있어서,
상기 인식하는 단계는
상기 고객 식별 정보에 매핑되어 상기 고객에게 지급된 무선 식별 장치로부터 전송되는 기기 식별 정보를 반영하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식하는 것을 특징으로 하는 고객 인식 방법.
According to claim 1,
The recognizing step
The customer recognition method according to claim 1, wherein the customer moving in the offline virtual display store is recognized in real time by reflecting device identification information mapped to the customer identification information and transmitted from the wireless identification device provided to the customer.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제품을 진열하는 진열장 대신 디스플레이 수단을 이용하여 상기 디스플레이 수단의 화면에 진짜 제품에 대응하는 가상 제품을 디스플레이하는 오프라인 가상 제품 진열 매장에 입장하는 고객의 개인 바이오 정보를 포함하는 고객 정보- 상기 고객 정보는 해당 고객의 얼굴 정보, 옷 색상 정보, 신체 정보, 전화번호, 지문 정보 및 홍채 정보 중 적어도 하나를 포함함-를 상기 오프라인 가상 제품 진열 매장에 구비된 입력 수단을 통해 수신하는 수신부;
상기 수신된 고객 정보에 기초하여 상기 고객에게 고객 식별 정보를 할당하는 할당부; 및
상기 할당된 고객 식별 정보와 상기 오프라인 가상 제품 진열 매장 내에 설치된 적어도 하나 이상의 촬영 수단에 의해 촬영된 영상에 기초하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식하는 인식부
를 포함하고,
고객들 각각의 개인 바이오 정보를 포함하는 고객 정보를 데이터베이스에 등록하고, 상기 등록된 고객 정보에 기초하여 상기 고객들 각각의 고객 식별 정보를 생성하며, 상기 등록된 고객 정보와 상기 생성된 고객 식별 정보를 매핑하여 상기 데이터베이스에 저장하는 제어부
를 더 포함하며,
상기 제어부는
상기 고객 정보에 고객의 얼굴 정보와 옷 색상 정보가 포함되는 경우 상기 생성된 고객 식별 정보와 해당 고객의 얼굴 정보 및 옷 색상 정보를 매핑하여 저장하고, 상기 옷 색상 정보를 상의 옷 색상 정보와 하의 옷 색상 정보로 구분하여 저장하며,
상기 할당부는
상기 수신된 고객 정보와 상기 등록된 고객 정보를 비교하여 일치하는 고객 정보가 존재하는 경우 상기 수신된 고객 정보에 매핑되어 저장된 고객 식별 정보를 상기 고객에게 할당하고,
상기 인식부는
딥 러닝 기반의 학습 모델을 이용하여 상기 고객 식별 정보와 매핑되는 상기 촬영 수단에 의해 촬영된 상기 고객의 영상 정보로부터 해당 고객의 얼굴 정보와 옷 색상 정보를 인식하고, 상기 인식된 얼굴 정보와 옷 색상 정보 그리고 상기 입력 수단을 통해 수신된 얼굴 정보와 옷 색상 정보를 이용하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식하는 고객 인식 시스템.
Customer information including personal bio information of a customer who enters an offline virtual product display store that displays a virtual product corresponding to a real product on the screen of the display means using a display means instead of a showcase for displaying products - the customer information is a receiving unit for receiving the customer's face information, clothes color information, body information, phone number, fingerprint information, and iris information through an input means provided in the offline virtual product display store;
an allocator for allocating customer identification information to the customer based on the received customer information; and
A recognition unit that recognizes the customer moving in the offline virtual display store in real time based on the assigned customer identification information and an image captured by at least one photographing means installed in the offline virtual product display store
including,
Register customer information including personal bio information of each customer in a database, generate customer identification information of each customer based on the registered customer information, and map the registered customer information and the generated customer identification information control unit to store in the database
further comprising,
the control unit
When the customer information includes the customer's face information and the clothes color information, the generated customer identification information is mapped to the customer's face information and clothes color information and stored, and the clothes color information is combined with the upper clothes color information and the lower clothes information Stored separately by color information,
the allocator
By comparing the received customer information with the registered customer information, if there is matching customer information, the customer identification information mapped to the received customer information and stored is allocated to the customer,
the recognition unit
Using a deep learning-based learning model, the customer's face information and clothing color information are recognized from the customer's image information captured by the photographing means mapped with the customer identification information, and the recognized face information and clothes color A customer recognition system for recognizing the customer moving in the offline virtual display store in real time using information and face information and clothes color information received through the input means.
제7항에 있어서,
상기 인식부는
상기 고객 식별 정보에 매핑되어 상기 고객에게 지급된 무선 식별 장치로부터 전송되는 기기 식별 정보를 반영하여 상기 오프라인 가상 진열 매장 내에서 이동하는 상기 고객을 실시간으로 인식하는 것을 특징으로 하는 고객 인식 시스템.
8. The method of claim 7,
the recognition unit
The customer recognition system, characterized in that by reflecting the device identification information that is mapped to the customer identification information and transmitted from the wireless identification device provided to the customer, the customer moving in the offline virtual display store is recognized in real time.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete
KR1020190092130A 2019-07-30 2019-07-30 Custumer recognition method for tracking the custumer in offline virtual product display store and system therefore KR102261518B1 (en)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190092130A KR102261518B1 (en) 2019-07-30 2019-07-30 Custumer recognition method for tracking the custumer in offline virtual product display store and system therefore
KR1020210068992A KR102561883B1 (en) 2019-07-30 2021-05-28 Custumer recognition method for tracking the custumer in offline virtual product display store and system therefore

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190092130A KR102261518B1 (en) 2019-07-30 2019-07-30 Custumer recognition method for tracking the custumer in offline virtual product display store and system therefore

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210068992A Division KR102561883B1 (en) 2019-07-30 2021-05-28 Custumer recognition method for tracking the custumer in offline virtual product display store and system therefore

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210014279A KR20210014279A (en) 2021-02-09
KR102261518B1 true KR102261518B1 (en) 2021-06-07

Family

ID=74559060

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190092130A KR102261518B1 (en) 2019-07-30 2019-07-30 Custumer recognition method for tracking the custumer in offline virtual product display store and system therefore
KR1020210068992A KR102561883B1 (en) 2019-07-30 2021-05-28 Custumer recognition method for tracking the custumer in offline virtual product display store and system therefore

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210068992A KR102561883B1 (en) 2019-07-30 2021-05-28 Custumer recognition method for tracking the custumer in offline virtual product display store and system therefore

Country Status (1)

Country Link
KR (2) KR102261518B1 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102332487B1 (en) * 2021-05-28 2021-12-01 박성일 Method and apparatus for providing customized clothing products by linking with off-line stores

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015111431A (en) * 2011-07-29 2015-06-18 パナソニックIpマネジメント株式会社 Computer system and method of managing store aisle
JP2017527934A (en) * 2014-09-04 2017-09-21 エスケーテレコム カンパニー リミテッドSk Telecom Co., Ltd. Shopping service system and method using smart reader, and smart commerce method using the same

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101746838B1 (en) * 2010-06-14 2017-06-27 주식회사 비즈모델라인 Method for Operating Augmented Reality by using Display Stand
KR20130139397A (en) * 2011-11-03 2013-12-23 정재락 Manless market, method, system and computer-readable recording medium for managing the same
KR101587924B1 (en) * 2015-02-27 2016-01-25 권병수 System and method for hospital management using face recognition

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015111431A (en) * 2011-07-29 2015-06-18 パナソニックIpマネジメント株式会社 Computer system and method of managing store aisle
JP2017527934A (en) * 2014-09-04 2017-09-21 エスケーテレコム カンパニー リミテッドSk Telecom Co., Ltd. Shopping service system and method using smart reader, and smart commerce method using the same

Also Published As

Publication number Publication date
KR20210014279A (en) 2021-02-09
KR102561883B1 (en) 2023-08-02
KR20210071889A (en) 2021-06-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8401230B2 (en) Signature based drive-through order tracking system and method
US11068894B2 (en) Systems and methods for tokenless authentication of consumers during payment transactions
US20190019207A1 (en) Apparatus and method for store analysis
US11756268B2 (en) Utilizing machine learning to generate augmented reality vehicle information for a scale model of a vehicle
WO2019095884A1 (en) Image recognition technology-based self-service vending method, apparatus, electronic device and computer storage medium
US20240144313A1 (en) User recognition based user experience platform
US20200372521A1 (en) Retail as a service
US20190303946A1 (en) Information processing system, and customer identification apparatus
JP7310969B2 (en) Information processing system, customer identification device, information processing method and program
KR20210039783A (en) Method and user terminal for providing custom clothing purchase service
KR102261518B1 (en) Custumer recognition method for tracking the custumer in offline virtual product display store and system therefore
KR102312499B1 (en) Method for shopping virtual product in offline virtual product display store and system therefore
US20170262870A1 (en) Information processing apparatus, method of controlling same, and non-transitory computer-readable storage medium
US20230100172A1 (en) Item matching and recognition system
WO2019215966A1 (en) Registration system, registration method, and program
JP2016024601A (en) Information processing apparatus, information processing system, information processing method, commodity recommendation method, and program
US11004144B2 (en) Product and contractor service mapping for computer-mediated reality systems
JP7322945B2 (en) Processing device, processing method and program
JP7513161B2 (en) Information processing system, customer identification device, information processing method and program
US20170206546A1 (en) System and method for structuring retail deals for a discounting service
KR20230032731A (en) Simple payment integration method and simple payment integration system
WO2023244164A1 (en) Method and device for detecting merchant from payment transaction
JP2022052428A (en) Mobile terminal and program
CN112446705A (en) Settlement method and device

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant