KR20200045862A - Product management system and method based on image analysis - Google Patents

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KR20200045862A KR1020180126918A KR20180126918A KR20200045862A KR 20200045862 A KR20200045862 A KR 20200045862A KR 1020180126918 A KR1020180126918 A KR 1020180126918A KR 20180126918 A KR20180126918 A KR 20180126918A KR 20200045862 A KR20200045862 A KR 20200045862A
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Abstract

The present invention provides a system for product management which can sense out-of-stock products and incorrectly displayed products in real time based on an image obtained by photographing a product display area. According to an embodiment of the present invention, the system for product management comprises: a database storing product information of each product; a photographing unit to photograph the product display area to acquire an image; an image analysis unit to analyze an image acquired by the photographing unit to acquire product information of a product existing in the image; and a determination unit to compare product information acquired by the image analysis unit with product information stored in the database to determine at least one of whether an out-of-stock product exists and whether an incorrectly displayed product exists. The product information includes major classification information based on the shape of a product and position information representing the position of a product in the product display area. The product information of each product stored in the database can be primarily classified into the same major classification group with products having the same major classification information to be stored.

Description

영상 분석 기반 상품 관리 시스템 및 방법{PRODUCT MANAGEMENT SYSTEM AND METHOD BASED ON IMAGE ANALYSIS}Product management system and method based on video analysis {PRODUCT MANAGEMENT SYSTEM AND METHOD BASED ON IMAGE ANALYSIS}

본 발명은 상품 진열 영역을 촬영한 영상에 기반하여, 진열된 상품을 관리하는 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 계층적 영상 데이터 분석 및 관리에 기반한 상품 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and method for managing a displayed product based on an image of a product display area, and more particularly, to a product management system and method based on hierarchical image data analysis and management.

편의점 등과 같이 매대에 상품을 진열하고 판매하는 상품 판매장에서, 매장 근무자가 진열된 상품을 직접 눈으로 확인하고 관리하는 것이 일반적이다. 그러나, 이러한 방법은 결품이 생길 때 빠르게 확인하기가 어렵다. 또한, 최근 편의점과 같은 경우는 1인 근무자가 늘어나, 근무자가 매장 청소, 고객 응대 등을 수행하면서 모든 매대에 진열된 상품의 재고 관리까지 수행하는 것이 사실상 불가능하게 되었다. 따라서, 매대에 결품된 상품이 매장 내에 재고가 존재함에도, 즉각적으로 매대에 보충 진열되지 못하여 고객이 구입하지 못하는 경우가 발생하게 되었다.In a merchandise store where merchandise is displayed and sold at a store, such as a convenience store, it is common for store workers to check and manage the merchandise displayed directly. However, this method is difficult to quickly identify when a defect occurs. In addition, in the case of recent convenience stores, the number of single workers has increased, and it has become virtually impossible for workers to perform inventory management of products displayed at all stores while cleaning stores and responding to customers. Therefore, even though the product missing at the store has inventory in the store, there is a case where the customer cannot purchase it because it cannot be immediately replenished and displayed at the store.

특히, 최근 편의점에서는 신선 식품의 매출이 늘고 있으며, 신선 식품은 재고를 구비하지 않는 것이 일반적이어서 결품이 발생할 경우 빠른 인지와 물품 발주가 필요하다.In particular, in recent convenience stores, sales of fresh foods are increasing, and it is common that fresh foods do not have stock, so when shortages occur, quick recognition and ordering of goods are required.

또한, 프랜차이즈 매장 등의 경우 매출 증대를 위한 전략적인 상품 진열 지침을 가맹점에 제공한다. 그러나, 근무자가 부족한 경우 지침 대로 상품을 진열해 놓는 것이 어렵다. 고객이 특정 상품의 위치를 근무자에게 문의했을 경우에도, 근무자가 모든 상품의 위치를 파악하기 어려워 고객에게 바로 정보를 제공하기 어려운 문제가 존재한다.In addition, in the case of franchise stores, strategic product display guidelines are provided to merchants to increase sales. However, if there are not enough workers, it is difficult to display products as instructed. Even when a customer inquires about the location of a specific product, there is a problem in that it is difficult for the worker to grasp the location of all the products, and thus it is difficult to provide information directly to the customer.

한국특허공개공보 제10-2014-0136089호Korean Patent Publication No. 10-2014-0136089

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 상품 진열 영역을 촬영한 영상에 기반하여, 결품 발생 및 오진열된 상품을 실시간으로 감지할 수 있는 상품 관리 시스템 및 방법을 제공하는 것을 일 목적으로 한다.An object of the present invention is to provide a product management system and method for real-time detection of defects generated and misaligned products in real time based on an image of a product display area for solving the aforementioned problems.

또한, 본 발명은 상품 진열 영역을 촬영한 영상을 분석하고 영상 데이터를 저장함에 있어서, 계층적 분석 방법을 사용함으로써 보다 빠른 분석을 가능하게 하는 것을 일 목적로 한다.Further, an object of the present invention is to enable faster analysis by using a hierarchical analysis method in analyzing an image photographing a product display area and storing image data.

또한, 본 발명은 계층적 분석 방법을 사용함으로써, 상품 관리 시스템에 신규 상품 정보를 등록할 때의 소요 시간을 단축시키는 것을 일 목적으로 한다.In addition, an object of the present invention is to shorten the time required for registering new product information in the product management system by using a hierarchical analysis method.

본 발명이 해결하고자 하는 과제가 상술한 과제로 한정되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 과제들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems to be solved by the present invention are not limited to the above-described problems, and the problems not mentioned will be clearly understood by those having ordinary knowledge in the technical field to which the present invention pertains from this specification and the accompanying drawings. .

본 발명의 일 실시예에 따른 상품 관리 시스템은, 상품 진열 영역을 촬영한 영상에 기반하여 상품을 관리하는 시스템으로서, 각 상품의 상품 정보가 저장된 데이터베이스; 상기 상품 진열 영역을 촬영하여 영상을 획득하는 촬영부; 상기 촬영부에 의해 획득된 영상을 분석하여, 영상 내에 존재하는 상품의 상품 정보를 획득하는 영상 분석부; 및 상기 영상 분석부에서 획득된 상품 정보를 상기 데이터베이스에 저장된 상품 정보와 비교하여, 결품된 상품이 있는지 여부 및 오진열된 상품이 있는지 여부 중 적어도 하나를 판단하는 판단부를 포함한다.A product management system according to an embodiment of the present invention includes a system for managing products based on an image of a product display area, comprising: a database in which product information of each product is stored; A photographing unit photographing the product display area to acquire an image; An image analysis unit that analyzes an image acquired by the photographing unit and obtains product information of a product existing in the image; And a determination unit that compares product information obtained by the image analysis unit with product information stored in the database, and determines at least one of whether there is a missing product and whether there is an incorrectly displayed product.

상기 상품 정보는, 상품의 모양에 기초한 대분류 정보 및 상기 상품 진열 영역 내에서 상품의 위치를 나타내는 위치 정보를 포함하고, 상기 데이터베이스에 저장된 각 상품의 상품 정보는, 동일한 대분류 정보를 가진 상품끼리 동일한 대분류 그룹으로 1차 분류되어 저장된다.The product information includes large classification information based on the shape of the product and location information indicating the location of the product in the product display area, and the product information of each product stored in the database is the same large classification between products having the same large classification information It is first classified into groups and stored.

상기 상품 정보는, 상품명, 상품 코드 및 형태 정보 중 적어도 하나를 포함하는 소분류 정보를 더 포함할 수 있다.The product information may further include sub-classification information including at least one of a product name, a product code, and form information.

상기 데이터베이스에 저장된 각 상품의 상품 정보는, 상기 대분류 정보에 기초하여 분류된 그룹 내에서, 상기 소분류 정보에 기초하여 2차 분류되어 저장될 수 있다.Product information of each product stored in the database may be stored in a second category based on the small classification information in a group classified based on the large classification information.

상기 영상 분석부는, 상기 촬영부에 의해 획득된 영상을 분석하여 상기 대분류 정보 및 상기 위치 정보를 획득하는 제 1 영상 분석부; 및 상기 제 1 영상 분석부에서 획득된 상기 대분류 정보 및 상기 위치 정보에 기초하여, 상기 영상에서 상품이 존재하는 각 영역을 분리하는 전처리를 수행하는 전처리부를 포함할 수 있다.The image analysis unit may include: a first image analysis unit to analyze the image acquired by the photographing unit to obtain the large classification information and the location information; And it may include a pre-processing unit for performing a pre-processing for separating each area where the product is present in the image, based on the large classification information and the location information obtained from the first image analysis unit.

상기 영상 분석부는, 상기 1차 분류된 대분류 그룹 각각에 대응하는 하나 이상의 제 2 영상 분석부를 포함하며, 상기 제 2 영상 분석부는, 전처리가 수행되어 분리된 각 영역의 영상을 분석하여 상기 소분류 정보를 획득할 수 있다.The image analysis unit includes at least one second image analysis unit corresponding to each of the primary classified large classification groups, and the second image analysis unit analyzes images of each region separated by pre-processing to obtain the sub-classification information. Can be obtained.

상기 촬영부는, 주기적으로 상기 상품 진열 영역을 촬영하여 영상을 획득하고, 상기 영상 분석부는, 주기적으로 획득되는 상기 영상에 기초하여 주기적으로 상품 정보를 획득하여 해당 상품 정보가 획득된 시간 정보와 함께 상기 데이터베이스에 저장할 수 있다.The photographing unit periodically acquires an image by photographing the product display area, and the image analysis unit periodically acquires product information based on the periodically acquired image, and the time information at which the corresponding product information is obtained is obtained. Can be stored in the database.

상기 판단부는, 상기 영상 분석부에서 주기적으로 획득되는 상품 정보를, 해당 상품 정보보다 이전 시간에 상기 데이터베이스에 저장된 상품 정보와 비교하여 결품된 상품이 있는지 여부를 판단할 수 있다.The determination unit may determine whether there is a missing product by comparing product information periodically acquired by the image analysis unit with product information stored in the database at a time earlier than the corresponding product information.

상기 데이터베이스에는 각 상품의 기준 위치 정보가 저장되고, 상기 판단부는, 상기 영상 분석부에서 획득된 상품 정보에 포함되는 위치 정보와 상기 기준 위치 정보를 비교하여 오진열된 상품이 있는지 여부를 판단할 수 있다.The reference location information of each product is stored in the database, and the determination unit may determine whether there is a misaligned product by comparing the reference location information with the location information included in the product information obtained from the image analysis unit. .

상기 영상 분석부에서 획득된 상품 정보에 기초하여 각 상품의 위치 정보를 표시하는 표시부를 더 포함할 수 있다.A display unit for displaying location information of each product based on the product information obtained from the image analysis unit may be further included.

상기 데이터베이스에 신규 상품의 상품 정보를 등록하는 신규 상품 등록부를 더 포함하며, 상기 신규 상품 등록부는, 상기 신규 상품의 대분류 정보를 입력받는 입력부; 상기 신규 상품을 촬영하여 영상을 획득하는 신규 상품 촬영부; 상기 신규 상품 촬영부에서 획득된 영상을 분석하여 상기 신규 상품의 소분류 정보를 획득하는 신규 상품 영상 분석부; 및 상기 입력부를 통해 입력된 대분류 정보에 기초하여 상기 데이터베이스에서 해당 대분류의 그룹을 선택하고, 선택된 그룹의 데이터에 상기 신규 상품 영상 분석부에서 획득된 소분류 정보를 추가하는 갱신부를 포함할 수 있다.Further comprising a new product registration unit for registering the product information of the new product in the database, the new product registration unit, an input unit for receiving a large category information of the new product; A new product photographing unit for acquiring an image by photographing the new product; A new product image analysis unit that analyzes the image acquired by the new product photographing unit to obtain small classification information of the new product; And an update unit that selects a group of the corresponding large category from the database based on the large classification information input through the input unit and adds the small classification information obtained by the new product image analysis unit to the selected group data.

상기 갱신부는, 상기 1차 분류된 대분류 그룹 각각에 대응하는 하나 이상의 제 2 영상 분석부 중에서, 상기 신규 상품의 대분류 정보에 대응하는 제 2 영상 분석부를 갱신할 수 있다.The updating unit may update a second image analysis unit corresponding to the large classification information of the new product, from one or more second image analysis units corresponding to each of the primary classified large classification groups.

상기 전처리부는, 분리된 각 영역의 영상에 리사이징 및 컬러 정규화(color regularization) 중 적어도 하나를 더 수행할 수 있다.The pre-processing unit may further perform at least one of resizing and color regularization on an image of each separated area.

상기 판단부가 결품된 상품이 있거나 오진열된 상품이 있다고 판단한 경우, 알림을 표시하는 알림 표시부를 더 포함할 수 있다.When the determination unit determines that there is a missing product or an incorrectly displayed product, the notification unit may further include a notification display unit that displays a notification.

본 발명의 일 실시예에 따른 상품 관리 방법은, 각 상품의 상품 정보가 저장된 데이터베이스, 및 상품 진열 영역을 촬영하여 영상을 획득하는 촬영부를 포함하는 장치를 이용하여 상품을 관리하는 방법으로, 상기 상품 정보는, 상품의 모양에 기초한 대분류 정보 및 상기 상품 진열 영역 내에서 상품의 위치를 나타내는 위치 정보를 포함하고, 상기 데이터베이스에 저장된 각 상품의 상품 정보는, 동일한 대분류 정보를 가진 상품끼리 동일한 대분류 그룹으로 1차 분류되어 저장되며, 상기 방법은, 상기 촬영부에 의해, 상기 상품 진열 영역을 촬영하여 영상을 획득하는 단계; 상기 촬영부에 의해 획득된 영상을 분석하여, 영상 내에 존재하는 상품의 상품 정보를 획득하는 단계; 및 상기 영상 내에 존재하는 상품의 상품 정보를 상기 데이터베이스에 저장된 상품 정보와 비교하여, 결품된 상품이 있는지 여부 및 오진열된 상품이 있는지 여부 중 적어도 하나를 판단하는 단계를 포함한다.A product management method according to an embodiment of the present invention is a method of managing a product using a database including product information of each product, and a photographing unit that acquires an image by capturing a product display area, wherein the product The information includes large classification information based on the shape of the product and location information indicating the location of the product in the product display area, and the product information of each product stored in the database is the same large classification group among products having the same large classification information. First classified and stored, the method includes: acquiring an image by photographing the product display area by the photographing unit; Analyzing the image obtained by the photographing unit and obtaining product information of a product existing in the image; And comparing product information of a product present in the image with product information stored in the database to determine at least one of a missing product and a misaligned product.

상기 상품 정보는, 상품명, 상품 코드 및 형태 정보 중 적어도 하나를 포함하는 소분류 정보를 더 포함할 수 있고, 상기 데이터베이스에 저장된 각 상품의 상품 정보는, 상기 대분류 정보에 기초하여 분류된 그룹 내에서, 상기 소분류 정보에 기초하여 2차 분류되어 저장되며, 상기 영상 내에 존재하는 상품의 상품 정보를 획득하는 단계는, 상기 촬영부에 의해 획득된 영상을 분석하여 상기 대분류 정보 및 상기 위치 정보를 획득하는 단계; 및 획득된 상기 대분류 정보 및 상기 위치 정보에 기초하여, 상기 영상에서 상품이 존재하는 각 영역을 분리하는 전처리를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.The product information may further include sub-classification information including at least one of a product name, product code, and form information, and the product information of each product stored in the database is within a group classified based on the large classification information, Secondly classified and stored based on the sub-classification information, and obtaining product information of a product existing in the image includes analyzing the image acquired by the photographing unit and obtaining the large classification information and the location information ; And performing pre-processing for separating each region in which the product exists in the image, based on the obtained large classification information and the location information.

상기 영상 내에 존재하는 상품의 상품 정보를 획득하는 단계는, 전처리가 수행되어 분리된 각 영역의 영상을 분석하여 상기 소분류 정보를 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.The obtaining of the product information of the product existing in the image may further include obtaining the sub-classification information by analyzing an image of each region separated by pre-processing.

상기 방법은, 신규 상품의 대분류 정보를 입력받는 단계; 상기 신규 상품을 촬영하여 영상을 획득하는 단계; 획득된 영상을 분석하여 상기 신규 상품의 소분류 정보를 획득하는 단계; 및 상기 입력부를 통해 입력된 대분류 정보에 기초하여 상기 데이터베이스에서 해당 대분류의 그룹을 선택하고, 선택된 그룹의 데이터에 상기 신규 상품 영상 분석부에서 획득된 소분류 정보를 추가하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method includes receiving information on a large category of a new product; Acquiring an image by photographing the new product; Analyzing the acquired image and obtaining sub-classification information of the new product; And selecting a group of the corresponding large category from the database based on the large classification information input through the input unit, and adding the small classification information obtained by the new product image analysis unit to the selected group data.

본 발명의 일 실시예에 따른 상기 방법은, 상기 방법을 제어 장치가 수행하도록 하는 일련의 명령어가 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다.The method according to an embodiment of the present invention may be stored in a computer-readable recording medium with a series of instructions for causing the control device to perform the method.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상품 진열 영역을 촬영한 영상에 기반하여, 결품 발생 및 오진열된 상품을 실시간으로 감지할 수 있는 상품 관리 시스템을 제공할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, it is possible to provide a product management system capable of real-time detecting defects and erroneous products based on an image of a product display area.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상품 진열 영역을 촬영한 영상을 분석하고 영상 데이터를 저장함에 있어서, 계층적 분석 방법을 사용함으로써 보다 빠른 분석을 가능하게 할 수 있다.Further, according to an embodiment of the present invention, in analyzing an image photographing a product display area and storing image data, a faster analysis may be possible by using a hierarchical analysis method.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상품 관리 시스템에 신규 상품 정보를 등록할 때의 소요 시간을 단축시킬 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, it is possible to shorten the time required for registering new product information in the product management system.

본 발명의 효과가 상술한 효과들로 한정되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 효과들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and the effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the present specification and the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 관리 시스템의 구성을 설명하기 위한 예시적인 블록도이다.
도 2는 도 1의 데이터베이스에 상품 정보가 계층적으로 저장된 것을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 3은 도 1의 영상 분석부의 구성을 설명하기 위한 예시적인 블록도이다.
도 4는 도 3의 전처리부가 수행하는 전처리 과정의 예시적인 흐름도이다.
도 5는 도 1의 신규 상품 등록부의 구성을 설명하기 위한 예시적인 블록도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 상품의 위치 정보를 획득하기 위해, 상품 진열 영역의 레이아웃을 분석하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 상품 관리 시스템의 촬영부를 예시적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 8 내지 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 관리 시스템에 의해 영상을 분석하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 도 1의 표시부 및 알림표시부 등을 예시적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 일 실시예에 따른 신규 상품 등록부의 신규 상품 촬영부를 예시적으로 나타내는 도면이다.
1 is an exemplary block diagram for explaining the configuration of a product management system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is an exemplary diagram for explaining that product information is hierarchically stored in the database of FIG. 1.
3 is an exemplary block diagram for explaining the configuration of the image analysis unit of FIG. 1.
4 is an exemplary flowchart of a preprocessing process performed by the preprocessing unit of FIG. 3.
5 is an exemplary block diagram illustrating the configuration of the new product registration unit of FIG. 1.
6 is a view for explaining a method of analyzing the layout of a product display area, in order to obtain location information of a product according to an embodiment of the present invention.
7 is a view for illustratively explaining the photographing unit of the product management system of the present invention.
8 to 12 are diagrams for explaining a method of analyzing an image by a product management system according to an embodiment of the present invention.
13 is a view for illustratively explaining the display unit and the notification display unit of FIG. 1.
14 is a diagram illustrating a new product photographing unit of a new product registration unit according to an embodiment.

본 발명의 다른 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술 되는 실시예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.Other advantages and features of the present invention and methods for achieving them will be made clear by referring to embodiments described below in detail together with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and only the present embodiments allow the disclosure of the present invention to be complete, and the general knowledge in the technical field to which the present invention pertains. It is provided to fully inform the holder of the scope of the invention, and the invention is only defined by the scope of the claims.

만일 정의되지 않더라도, 여기서 사용되는 모든 용어들(기술 혹은 과학 용어들을 포함)은 이 발명이 속한 종래 기술에서 보편적 기술에 의해 일반적으로 수용되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적인 사전들에 의해 정의된 용어들은 관련된 기술 그리고/혹은 본 출원의 본문에 의미하는 것과 동일한 의미를 갖는 것으로 해석될 수 있고, 그리고 여기서 명확하게 정의된 표현이 아니더라도 개념화되거나 혹은 과도하게 형식적으로 해석되지 않을 것이다.If not defined, all terms (including technical or scientific terms) used herein have the same meaning as generally accepted by universal technology in the prior art to which this invention belongs. Terms defined by general dictionaries may be interpreted as having the same meaning as related to the related description and / or the text of the present application, and are not conceptually or excessively interpreted, even if not expressly defined herein. Will not.

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' 및/또는 이 동사의 다양한 활용형들 예를 들어, '포함', '포함하는', '포함하고', '포함하며' 등은 언급된 조성, 성분, 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 조성, 성분, 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 본 명세서에서 '및/또는' 이라는 용어는 나열된 구성들 각각 또는 이들의 다양한 조합을 가리킨다.The terminology used herein is for describing the embodiments and is not intended to limit the present invention. In this specification, the singular form also includes the plural form unless otherwise specified in the phrase. As used herein, 'includes' and / or various conjugations of this verb, such as 'includes', 'includes', 'includes', 'includes', etc., refer to the stated composition, ingredients, components, The steps, operations and / or elements do not exclude the presence or addition of one or more other compositions, ingredients, components, steps, operations and / or elements. The term 'and / or' used herein refers to each of the listed configurations or various combinations thereof.

한편, 본 명세서 전체에서 사용되는 '~부', '~기', '~블록', '~모듈' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미할 수 있다. 예를 들어 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있다. 그렇지만 '~부', '~기', '~블록', '~모듈' 등이 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부', '~기', '~블록', '~모듈'은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.Meanwhile, terms such as '~ unit', '~ group', '~ block', and '~ module' used throughout this specification may refer to a unit that processes at least one function or operation. For example, it can mean a hardware component such as software, FPGA or ASIC. However, '~ bu', '~ gi', '~ block', and '~ module' are not limited to software or hardware. The '~ unit', '~ gi', '~ block', and '~ module' may be configured to be in an addressable storage medium or may be configured to play one or more processors.

따라서, 일 예로서 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'들로 더 분리될 수 있다.Accordingly, as examples, '~ unit', '~ gi', '~ block', and '~ module' are components such as software components, object-oriented software components, class components and task components. Fields, processes, functions, attributes, procedures, subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuitry, data, database, data structures, tables, arrays and Includes variables. Components and functions provided in '~ unit', '~ gi', '~ block', and '~ module' have a smaller number of components and '~ unit', '~ gi', '~ block It can be combined with ',' ~ modules', or can be further separated into additional components and '~ units',' ~ gi ',' ~ blocks', and '~ modules'.

본 발명은 편의점 등의 매장에서 매대 등의 상품 진열 영역에 상품을 진열하고 관리할 때 적용할 수 있는, 상품 진열 영역을 촬영한 영상에 기반한 상품 관리 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 영상 데이터를 계층적으로 분석하고 저장하여, 처리 속도를 향상시킬 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따르면 영상을 분석하여 상품을 인식할 때 또는 상품 관리 시스템에 신규 상품을 등록할 때 소요 시간을 단축시킬 수 있다.The present invention relates to a product management system based on an image of a product display area, which can be applied when displaying and managing a product in a product display area such as a stand in a store such as a convenience store. According to an embodiment of the present invention, image data may be hierarchically analyzed and stored to improve processing speed. Accordingly, according to an embodiment of the present invention, it is possible to shorten the time required when recognizing a product by analyzing an image or when registering a new product in a product management system.

이하, 첨부되는 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예들을 구체적으로 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 관리 시스템(100)의 구성을 설명하기 위한 예시적인 블록도이다. 상기 상품 관리 시스템(100)은 상품 진열 영역을 촬영한 영상에 기반하여 상품을 관리하는 시스템이다.1 is an exemplary block diagram for explaining the configuration of a product management system 100 according to an embodiment of the present invention. The product management system 100 is a system for managing products based on an image of a product display area.

도 1을 참조하면, 상기 상품 관리 시스템(100)은 데이터베이스(110), 촬영부(120), 영상 분석부(130) 및 판단부(140)를 포함한다.Referring to FIG. 1, the product management system 100 includes a database 110, a photographing unit 120, an image analysis unit 130, and a determination unit 140.

데이터베이스(110)에는 상품 진열 영역에 진열될 수 있는 각 상품의 상품 정보가 저장된다. 본 발명의 일 실시예에 있어서, 상품 정보란 상품의 모양에 기초한 대분류 정보 및 상품 진열 영역 내에서 상품의 위치를 나타내는 위치 정보를 포함한다.The database 110 stores product information of each product that can be displayed in the product display area. In one embodiment of the present invention, the product information includes large classification information based on the shape of the product and location information indicating the location of the product in the product display area.

대분류 정보에 대해서 예시적으로 설명하기 위해, 진열될 수 있는 상품으로 사이다 병음료, 콜라 병음료, 주스 캔음료, 커피 캔음료가 존재한다고 가정한다. 사이다 병음료와 콜라 병음료는 서로 다른 상품이지만 외관은 유사한 병 모양을 가질 것이다. 따라서, 사이다 병음료와 콜라 병음료는 동일한 대분류 정보인, 예를 들면 "병음료"라는 대분류 정보를 가질 수 있다. 마찬가지로, 주스 캔음료와 커피 캔음료도 서로 다른 상품이지만 외관은 유사한 캔 모양을 가질 것이다. 따라서, 주스 캔음료와 커피 캔음료도 동일한 대분류 정보인, 예를 들면 "캔음료"라는 대분류 정보를 가질 수 있다.To exemplarily explain the classification information, it is assumed that there are cider bottled drinks, cola bottled drinks, juice canned drinks, and coffee canned drinks as products that can be displayed. Cider bottled drinks and cola bottled drinks are different products, but the appearance will have a similar bottle shape. Accordingly, the cider bottled beverage and the coke bottled beverage may have the same large classification information, for example, large classification information called “bottle drink”. Likewise, juice cans and coffee cans are different products, but the appearance will have a similar can shape. Therefore, the juice can beverage and the coffee can beverage may have the same large classification information, for example, "can beverage".

상품의 위치 정보는 상품 진열 영역 내에서 해당 상품의 위치를 나타낸다. 예를 들어, 해당 상품이 상품 진열 영역에 배치된 매대에서 몇번째 단의 왼쪽에서부터 몇번째 자리에 존재하는지에 따라, 해당 상품의 위치 정보를 "○단 ○번" 등으로 나타낼 수 있다. "○단 ○번"과 같은 위치 정보의 표시 방식은 예시적인 것이며, 상품 진열 영역 내에서 각 상품의 위치를 상대적으로 표시 가능한 어떠한 방식으로도 변경하여 사용될 수 있다.The location information of the product indicates the location of the product in the product display area. For example, the location information of the corresponding product may be represented by "○ column ○ No.", etc., depending on the number of seats from the left of the number of columns in the stand arranged in the product display area. The display method of the location information such as "○ column ○ number" is exemplary, and the location of each product in the product display area may be changed and used in any way that can be relatively displayed.

본 발명의 일 실시예에 따라, 데이터베이스(110)에는 각 상품의 상품 정보, 즉 대분류 정보와 위치 정보가 저장된다. 데이터베이스(110)에 저장된 각 상품의 상품 정보는, 동일한 대분류 정보를 가진 상품끼리 동일한 대분류 그룹으로 1차 분류되어 저장된다. 예를 들어, 전술한 예시에서, 사이다 병음료와 콜라 병음료는 동일한 "병음료" 그룹에 저장될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, product information of each product, that is, large classification information and location information is stored in the database 110. Product information of each product stored in the database 110 is first classified and stored in the same large classification group among products having the same large classification information. For example, in the above example, the cider bottled beverage and the coke bottled beverage may be stored in the same “bottled beverage” group.

일 실시예에 따르면, 상품 정보는 대분류 그룹 내에서 다시 상품 정보를 분류하기 위한 소분류 정보를 더 포함할 수 있다. 대분류 정보가 상품의 대략적인 외관에 기초한 것이라면, 소분류 정보는 상품명, 상품 코드 및 형태 정보와 같이 서로 다른 상품을 구별할 수 있는 정보이다. 상품 코드는 상품에 부착된 바코드 등으로 인식되는 정보일 수 있다. 또한, 본 발명에 있어서 형태 정보란, 대분류 정보를 인식할 때의 상품 모양의 인식보다 더 정밀한 상품 외관의 분석을 통해 획득한 정보를 뜻한다. According to an embodiment, the product information may further include sub-classification information for classifying the product information again in the large classification group. If the large category information is based on the approximate appearance of the product, the small category information is information that can distinguish different products, such as product name, product code, and shape information. The product code may be information recognized as a barcode attached to the product. In addition, in the present invention, the shape information refers to information obtained through more precise analysis of product appearance than recognition of product shape when recognizing large classification information.

예를 들어, 사이다 병음료와 콜라 병음료는 대분류 정보는 서로 같지만, 상품명, 상품 코드 및 형태 정보는 서로 상이하다. 따라서, 데이터베이스(110)에 사이다 병음료와 콜라 병음료의 상품 정보는 같은 "병음료" 대분류 그룹에 저장되지만, 해당 대분류 그룹 내에서 소분류 정보에 기초하여 2차 분류되어 "사이다 병음료" 및 "콜라 병음료" 그룹에 각각 저장될 수 있다. For example, cider bottled beverages and coke bottled beverages have the same major classification information, but product names, product codes, and shape information are different from each other. Therefore, in the database 110, product information of cider beverages and coke beverages is stored in the same "beverage beverage" large classification group, but is secondly classified based on the small classification information in the large classification group, "Cider bottled drinks" and " Cola bottled beverages ”group respectively.

도 2는 도 1의 데이터베이스에 상품 정보가 계층적으로 저장된 것을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.FIG. 2 is an exemplary diagram for explaining that product information is hierarchically stored in the database of FIG. 1.

도 2의 예시에서는, 상품 진열 영역에 진열될 수 있는 상품으로 Z 병음료, K 캔음료, A 컵라면, F 컵라면이 존재한다. 도 2에 도시된 바와 같이, 각 상품의 상품 정보는 "병음료", "캔음료", "컵라면"의 대분류 그룹으로 분류되어 저장될 수 있다. 또한, 동일 "컵라면" 대분류 그룹 내에서도, A 컵라면과 F 컵라면 각각의 소분류 정보에 의해 서로 다른 상품으로 구분되어 저장된다.In the example of FIG. 2, there are Z bottled beverages, K canned beverages, A cup ramen, and F cup ramen as products that can be displayed in the product display area. As illustrated in FIG. 2, product information of each product may be classified and stored in a large classification group of “bottle drink”, “canned drink”, and “cup ramen”. Further, even within the same "cup ramen" large classification group, A cup ramen and F cup ramen are divided into different products and stored according to their respective sub-classification information.

다시 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 관리 시스템(100)은 상품 진열 영역을 촬영하여 영상을 획득하는 촬영부(120)를 포함한다. 일 실시예에 따라, 촬영부(120)는 하나 이상의 카메라를 포함할 수 있다. 촬영부(120)에 포함되는 카메라로는 상품 진열 영역 내의 상품의 상품명, 상품 코드 및 형태를 인식할 수 있는 어떠한 종류의 카메라도 사용될 수 있다. 카메라는 매장 내에서 상품 진열 영역을 촬영할 수 있는 위치에 배치될 수 있다. 예를 들면, 도 7에서와 같이 마주보는 형태의 매대가 존재하는 경우, 매대의 각 단마다 카메라를 부착하는 형태로 촬영부(120)를 구성할 수 있다. 각 단에 부착된 카메라는 서로 마주보는 매대에 진열된 상품을 촬영할 수 있다. 일 실시예에 따라, 도 7에 도시된 바와 같이 매대에는 각 상품의 가격 태그가 부착될 수 있으며, 카메라는 상품과 가격 태그를 함께 촬영할 수도 있다.Referring back to FIG. 1, the product management system 100 according to an embodiment of the present invention includes a photographing unit 120 that acquires an image by photographing a product display area. According to an embodiment, the photographing unit 120 may include one or more cameras. As the camera included in the photographing unit 120, any type of camera capable of recognizing the product name, product code, and shape of the product in the product display area may be used. The camera may be placed in a location where a product display area can be photographed in the store. For example, as shown in FIG. 7, when there are facing poles, the photographing unit 120 may be configured to attach a camera to each stage. The camera attached to each stage can take pictures of products displayed on poles facing each other. According to an embodiment, as illustrated in FIG. 7, a price tag of each product may be attached to a stand, and the camera may photograph a product and a price tag together.

다시 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 관리 시스템(100)은 촬영부(120)에 의해 획득된 영상을 분석하여, 영상 내에 존재하는 상품의 상품 정보를 획득하는 영상 분석부(130)를 포함한다. Referring back to FIG. 1, the product management system 100 according to an embodiment of the present invention analyzes an image acquired by the photographing unit 120 and acquires product information of a product existing in the image 130.

도 3은 도 1의 영상 분석부(130)의 구성을 설명하기 위한 예시적인 블록도이다. 일 실시예에 따르면, 영상 분석부(130)는 제 1 영상 분석부(131), 전처리부(132), 및 하나 이상의 제 2 영상 분석부(133-1,,, n)를 포함할 수 있다.3 is an exemplary block diagram for explaining the configuration of the image analysis unit 130 of FIG. 1. According to an embodiment, the image analysis unit 130 may include a first image analysis unit 131, a pre-processing unit 132, and one or more second image analysis units 133-1 ,,, n. .

제 1 영상 분석부(131)는 촬영부(120)에 의해 획득된 영상을 수신하고, 분석할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 영상 분석부(131)는 영상 내에 존재하는 상품의 대분류 정보 및 위치 정보를 획득할 수 있다. 전술한 바와 같이, 대분류 정보는 상품의 모양에 기초한 것으로, 제 1 영상 분석부(131)는 예를 들면 컵음료와 병음료를 구분하는 분석 작업을 수행할 수 있다. 대분류 정보의 획득은 상품의 대략적인 모양만 파악하면 가능하기 때문에, 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 영상 분석부(131)는 비교적 간단한 분석으로 대분류 정보를 획득할 수 있다.The first image analysis unit 131 may receive and analyze the image acquired by the imaging unit 120. According to an embodiment, the first image analysis unit 131 may obtain large classification information and location information of a product existing in the image. As described above, the large classification information is based on the shape of the product, and the first image analysis unit 131 may perform an analysis operation for distinguishing, for example, a cup beverage from a bottle beverage. Since the acquisition of the large classification information is possible only by grasping the approximate shape of the product, the first image analysis unit 131 according to an embodiment of the present invention can acquire the large classification information by relatively simple analysis.

또한, 제 1 영상 분석부(131)는 각 상품의 위치 정보를 획득할 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 영상 분석부(131)는 각 상품의 대분류 정보와 그에 대응하는 위치 정보를 획득할 수 있다.Also, the first image analysis unit 131 may acquire location information of each product. Accordingly, the first image analysis unit 131 according to an embodiment of the present invention may acquire large classification information of each product and location information corresponding thereto.

도 3을 참조하면, 영상 분석부(130)는 제 1 영상 분석부(131)에서 획득된 대분류 정보 및 위치 정보에 기초하여, 영상에서 상품이 존재하는 각 영역을 분리하는 전처리를 수행하는 전처리부(132)를 포함할 수 있다. 즉, 일 실시예에 따른 전처리부(132)는 촬영부(120)가 획득한 영상에서, 제 1 영상 분석부(131)의 분석 결과에 기초하여 관심 영역을 분리하는 작업을 수행할 수 있다. 이러한 전처리 과정을 통해, 영상 분석에 있어서 처리 효율을 향상시킬 수 있다.Referring to FIG. 3, the image analysis unit 130 is a pre-processing unit that performs pre-processing for separating each region where a product exists in an image, based on the large classification information and the location information obtained from the first image analysis unit 131 It may include (132). That is, the pre-processing unit 132 according to an embodiment may perform a task of separating a region of interest based on an analysis result of the first image analysis unit 131 from the image acquired by the imaging unit 120. Through such a pre-processing process, it is possible to improve processing efficiency in image analysis.

일 실시예에 따르면, 전처리부(132)는 관심 영역 분리 작업 이외에도 영상 처리 효율을 향상시키기 위한 다른 전처리 작업도 수행할 수 있다. 예를 들면, 전처리부(132)는 리사이징 및 컬러 정규화(color regularization) 작업 중 적어도 하나를 더 수행할 수 있다. 일 실시예에 따라, 전처리부(132)는 도 4에 도시된 바와 같이 관심 영역 분리, 리사이징, 컬러 정규화의 전처리 작업을 순차적으로 수행할 수 있다.According to an embodiment, the pre-processing unit 132 may perform other pre-processing operations to improve image processing efficiency in addition to the region of interest separation operation. For example, the pre-processor 132 may further perform at least one of resizing and color regularization. According to an embodiment, the pre-processing unit 132 may sequentially perform a pre-processing operation of separation of regions of interest, resizing, and color normalization as illustrated in FIG. 4.

다시 도 3을 참조하면, 영상 분석부(130)는 하나 이상의 제 2 영상 분석부(133-1 내지 133-n)를 포함할 수 있다. 하나 이상의 제 2 영상 분석부(133-1 내지 133-n)는 대분류 그룹 각각에 대응할 수 있다. 예를 들면, "병음료" 대분류 및 "캔음료" 대분류가 존재할 경우, 각 대분류에 대응하는 "병음료-제 2 영상 분석부" 및 "캔음료-제 2 영상 분석부"가 별도로 제공될 수 있다.Referring back to FIG. 3, the image analysis unit 130 may include one or more second image analysis units 133-1 to 133-n. The one or more second image analysis units 133-1 to 133-n may correspond to each of the large classification groups. For example, if there is a large category of "bottle drink" and "canned drink", "bottle drink-second image analysis unit" and "canned beverage-second image analysis unit" corresponding to each large category may be separately provided. have.

제 2 영상 분석부(133-1 내지 133-n)는 전처리부(132)에 의해 전처리가 수행되어 분리된 각 영역의 영상을 분석하여 각 상품의 소분류 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 2 영상 분석부(133-1 내지 133-n)는 제 1 영상 분석부(131)의 분석 처리보다 정밀한 분석 처리를 수행한다. 따라서, 제 2 영상 분석부(133-1 내지 133-n)는 영상에 나타는 상품의 상품명, 상품 코드 및 형태 정보 중 적어도 하나를 인식하여, 소분류 정보를 획득할 수 있다. 전술한 바와 같이, 본 발명에 있어서 형태 정보란, 대분류 정보를 획득하기 위한 상품의 모양 정보보다 정밀하게 상품의 외관을 분석한 정보를 뜻한다.The second image analysis units 133-1 to 133-n may obtain pre-processing by the pre-processing unit 132 to analyze images of each separated area to obtain sub-classification information of each product. According to one embodiment, the second image analysis units 133-1 to 133-n perform a more precise analysis processing than the analysis processing of the first image analysis unit 131. Accordingly, the second image analysis units 133-1 to 133-n may acquire at least one of the product name, product code, and shape information of the product indicated in the image, and obtain small classification information. As described above, in the present invention, the shape information refers to information that analyzes the appearance of a product more precisely than the shape information of a product for obtaining large classification information.

예를 들면, 서로 다른 상품인 "A컵라면"과 "F컵라면"은 제 1 영상 분석부(131)에서는 동일한 "컵라면" 대분류로 인식된다. 그러나, "컵라면" 대분류에 대응하는 제 2 영상 분석부(133-n)의 정밀 영상 분석에 의해, 상품명, 상품 코드 또는 형태 정보가 인식되어 "A컵라면"과 "F컵라면"에 해당하는 소분류 정보가 각각 획득될 수 있다.For example, different products “A Cup Ramen” and “F Cup Ramen” are recognized by the first image analysis unit 131 as the same “Cup Ramen” category. However, by the precise image analysis of the second image analysis unit 133-n corresponding to the large category of "Cup Ramen", product name, product code, or shape information is recognized and corresponds to "A Cup Ramen" and "F Cup Ramen". Each of the sub-classification information may be obtained.

다시 도 1을 참조하면, 영상 분석부(130)는 촬영부(120)로부터 상품 진열 영역을 촬영한 영상을 수신하여 분석한다. 일 실시예에 따라, 촬영부(120)는 기설정된 주기마다 상품 진열 영역을 촬영하여 영상을 획득할 수 있다. 이에 따라, 영상 분석부(130)는 주기적으로 실시간 영상을 수신할 수 있다. 영상 분석부(130)는 주기적으로 획득되는 영상에 기초하여 주기적으로 실시간 상품 정보를 획득할 수 있다. 또한, 영상 분석부(130)는 획득된 상품 정보를 해당 상품 정보가 획득된 시간 정보와 함께 데이터베이스(110)에 저장할 수 있다.Referring back to FIG. 1, the image analysis unit 130 receives and analyzes an image of a product display area from the photographing unit 120. According to an embodiment, the photographing unit 120 may acquire an image by photographing a product display area at a predetermined period. Accordingly, the image analysis unit 130 may periodically receive a real-time image. The image analysis unit 130 may periodically acquire real-time product information based on an image that is periodically acquired. Also, the image analysis unit 130 may store the obtained product information in the database 110 together with time information on which the corresponding product information was obtained.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 관리 시스템(100)은 영상 분석부(130)에서 획득된 상품 정보를 데이터베이스(110)에 저장된 상품 정보와 비교하여, 결품된 상품이 있는지 여부 및 오진열된 상품이 있는지 여부 중 적어도 하나를 판단하는 판단부(140)를 더 포함한다.As shown in FIG. 1, the product management system 100 according to an embodiment of the present invention compares product information obtained from the image analysis unit 130 with product information stored in the database 110, and thus the product is sold out. It further includes a determination unit 140 for determining at least one of whether or not there is a misaligned product.

일 실시예에 따르면, 판단부(140)는 영상 분석부(130)에서 주기적으로 획득되는 실시간 상품 정보를, 해당 상품 정보보다 이전 시간에 데이터베이스(110)에 저장된 상품 정보와 비교함으로써, 결품된 상품이 있는지 여부를 판단할 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 관리 시스템(100)을 사용함으로써, 매장 내 상품 진열 영역의 결품된 상품이 있는지 여부를 일일이 직접 확인하지 않아도 되며, 결품이 발생했을 경우 빠르게 확인할 수 있다.According to an embodiment, the determination unit 140 compares the real-time product information periodically obtained by the image analysis unit 130 with product information stored in the database 110 at a time earlier than the corresponding product information, and thus, the product that is shorted. It can be judged whether there is. Therefore, by using the product management system 100 according to an embodiment of the present invention, it is not necessary to check directly whether there is a missing product in the product display area in the store, and it is possible to quickly check if a defect occurs.

또한, 일 실시예에 따르면 데이터베이스(110)에는 각 상품의 기준 위치 정보가 저장될 수 있다. 예를 들면, 프랜차이즈 편의점 등에서는 매출 증대를 위한 전략적인 상품 진열 지침을 가맹점에 제공한다. 가맹점의 관리자는 이러한 상품 진열 지침에 따라, 상품 관리 시스템(100)에 각 상품의 기준 위치 정보를 입력할 수 있다. 관리자에 의해 입력된 기준 위치 정보는 데이터베이스(110)에 저장될 수 있다.Further, according to an embodiment, the reference location information of each product may be stored in the database 110. For example, franchise convenience stores, etc., provide merchants with strategic product display guidelines to increase sales. The manager of the affiliate store may input reference location information of each product to the product management system 100 according to the product display guidelines. The reference location information input by the administrator may be stored in the database 110.

판단부(140)는 영상 분석부(130)에서 주기적으로 획득되는 상품 정보에 포함되는 위치 정보와, 데이터베이스(110)에 저장된 기준 위치 정보를 비교하여, 오진열된 상품이 있는지 여부를 판단할 수 있다. 따라서, 매장의 근무자가 직접 상품 오진열 여부를 확인하지 않아도, 기준 위치 정보에서 벗어난 오진열 상품이 발생한 경우 빠르게 확인할 수 있다.The determination unit 140 may compare the location information included in the product information periodically acquired by the image analysis unit 130 with the reference location information stored in the database 110 to determine whether there is a misaligned product. . Therefore, even if the store worker does not directly check whether the product is misaligned, it is possible to quickly check if the misaligned product deviates from the reference location information.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 관리 시스템(100)은, 영상 분석부(130)에서 획득된 상품 정보에 기초하여, 각 상품의 위치 정보를 표시하는 표시부(150)를 더 포함할 수 있다. 예를 들면, 표시부(150)는 도 13에 도시된 바와 같이 매장의 한 쪽 벽면에 디스플레이로 제공될 수 있다. 매장에 방문한 고객은 표시부(150)에 나타난 각 상품의 위치 정보를 통해, 빠르고 편리하게 상품을 찾아 구매할 수 있다.1, the product management system 100 according to an embodiment of the present invention, based on the product information obtained from the image analysis unit 130, the display unit 150 for displaying the location information of each product It may further include. For example, the display unit 150 may be provided as a display on one wall surface of the store as shown in FIG. 13. Customers who visit the store can quickly and conveniently find and purchase products through location information of each product displayed on the display unit 150.

또한, 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 관리 시스템(100)은 신규 상품 등록부(160)를 더 포함할 수 있다. 신규 상품 등록부(160)는 데이터베이스(110)에 신규 상품의 상품 정보를 등록할 수 있다. 또한, 신규 상품 등록부(160)는, 하나 이상의 제 2 영상 분석부(133-1 내지 133-n) 중에서, 해당 신규 상품이 해당하는 대분류 그룹에 대응하는 제 2 영상 분석부를 선택적으로 갱신할 수 있다.In addition, referring to FIG. 1, the product management system 100 according to an embodiment of the present invention may further include a new product registration unit 160. The new product registration unit 160 may register product information of a new product in the database 110. Also, the new product registration unit 160 may selectively update the second image analysis unit corresponding to the large classification group to which the corresponding new product belongs, from one or more second image analysis units 133-1 to 133-n. .

도 5는 도 1의 신규 상품 등록부(160)의 구성을 설명하기 위한 예시적인 블록도이다. 도 5를 참조하면, 일 실시예에 따른 신규 상품 등록부(160)는 입력부(161), 신규 상품 촬영부(162), 신규 상품 영상 분석부(163) 및 갱신부(164)를 포함할 수 있다.5 is an exemplary block diagram for explaining the configuration of the new product registration unit 160 of FIG. 1. Referring to FIG. 5, the new product registration unit 160 according to an embodiment may include an input unit 161, a new product photographing unit 162, a new product image analysis unit 163, and an update unit 164. .

입력부(161)는 신규 상품의 대분류 정보를 입력받을 수 있다. 즉, 관리자는 신규 상품이 입점되면, 해당 신규 상품의 대분류 정보를 파악하고, 입력부(161)에 입력한다.The input unit 161 may receive information on a large category of new products. That is, when a new product is entered, the manager grasps the major classification information of the new product and inputs it to the input unit 161.

신규 상품 촬영부(162)는 신규 상품을 촬영하여, 영상을 획득한다. 예를 들면, 신규 상품 촬영부(162)는 도 14에 도시된 바와 같은 형태로 제공될 수 있다. 도 14를 참조하면, 소형촬영부스가 제공되고, 신규 상품을 올려놓을 수 있는 턴테이블이 제공되며, 다수의 조명 및 카메라가 제공될 수 있다. 따라서, 일 실시예에 따른 신규 상품 촬영부(162)는 다각도에서 신규 상품을 촬영하고, 신규 상품에 대한 다각도의 영상을 획득할 수 있다.The new product photographing unit 162 acquires an image by photographing a new product. For example, the new product photographing unit 162 may be provided in a form as shown in FIG. 14. Referring to FIG. 14, a small photographing booth is provided, a turntable capable of placing a new product is provided, and a plurality of lights and cameras can be provided. Accordingly, the new product photographing unit 162 according to an embodiment may photograph a new product from multiple angles and obtain a multi-angle image of the new product.

신규 상품 영상 분석부(163)는 신규 상품 촬영부(162)에서 획득된 영상을 분석하여 신규 상품의 소분류 정보를 획득할 수 있다. 전술한 바와 같이, 일 실시예에 따른 신규 상품 촬영부(162)는 신규 상품에 대해 다각도에서 정밀한 영상을 획득할 수 있기 때문에, 신규 상품 영상 분석부(163)는 해당 영상을 분석하여 신규 상품의 상품명, 상품 코드 및 형태 정보 중 적어도 하나를 포함하는 소분류 정보를 획득할 수 있다.The new product image analysis unit 163 may acquire the small classification information of the new product by analyzing the image acquired by the new product photographing unit 162. As described above, since the new product photographing unit 162 according to an embodiment can acquire a precise image from multiple angles with respect to the new product, the new product image analysis unit 163 analyzes the corresponding image and analyzes the corresponding image. Subclass information including at least one of a product name, a product code, and form information may be obtained.

갱신부(164)는 입력부(161)를 통해 입력된 대분류 정보에 기초하여 데이터베이스(110)에서 해당 대분류의 그룹을 선택하고, 선택된 대분류 그룹의 데이터에 신규 상품 영상 분석부(163)에서 획득된 소분류 정보를 추가할 수 있다. 또한, 갱신부(164)는 하나 이상의 제 2 영상 분석부(133-1 내지 133-n) 중에서, 신규 상품의 대분류 정보에 대응하는 제 2 영상 분석부를 갱신할 수 있다. 예를 들어, 신규 상품 촬영부(162)에 의해 획득된 영상에 근거하여, 제 2 영상 분석부를 학습시켜 갱신할 수 있다.The update unit 164 selects the group of the corresponding large category from the database 110 based on the large classification information input through the input unit 161, and the small classification obtained by the new product image analysis unit 163 to the data of the selected large classification group Information can be added. Also, the update unit 164 may update the second image analysis unit corresponding to the large classification information of the new product among the one or more second image analysis units 133-1 to 133-n. For example, based on the image acquired by the new product photographing unit 162, the second image analysis unit may be learned and updated.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 신규 상품 등록부(160)에 의해 신규 상품의 상품 정보가 상품 관리 시스템(100)에 등록될 때, 대분류 정보 및 소분류 정보에 기반한 계층적 데이터 관리에 의해, 시스템 갱신에 소요되는 시간을 단축시킬 수 있다. 즉, 갱신부(164)는 전체 영상 분석부(130)를 갱신할 필요없이, 신규 상품의 대분류 정보에 대응하는 제 2 영상 분석부(133-n)만을 학습시켜 갱신하면 되기 때문에, 시스템 갱신을 효율적으로 진행할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, when product information of a new product is registered in the product management system 100 by the new product registration unit 160, the system is updated by hierarchical data management based on large classification information and small classification information It can shorten the time required. That is, since the update unit 164 does not need to update the entire image analysis unit 130, only the second image analysis unit 133-n corresponding to the large category information of the new product can be learned and updated, thereby updating the system. You can proceed efficiently.

다시 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 관리 시스템(100)은, 판단부(140)가 결품된 상품이 있거나 오진열된 상품이 있다고 판단한 경우, 알림을 표시하는 알림 표시부(170)를 더 포함할 수 있다. 예를 들면, 알림 표시부(170)는 도 13에 도시된 바와 같이 각 매대에 부착된 표시등의 형태로 제공될 수 있다. Referring back to FIG. 1, the product management system 100 according to an embodiment of the present invention, when the determination unit 140 determines that there is a missing product or an incorrectly displayed product, a notification display unit 170 that displays a notification ) May be further included. For example, the notification display unit 170 may be provided in the form of an indicator light attached to each stand, as shown in FIG. 13.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 상품의 위치 정보를 획득하기 위해, 상품 진열 영역의 레이아웃을 분석하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 6에 도시된 바와 같이, 매대의 매 단마다 양쪽 끝에 2차원 데이터 매트릭스를 부착하고, 하나 이상의 카메라를 이용하여 매대의 전면에서 상품 진열 영역을 촬영할 수 있다. 2차원 데이터 매트릭스는 QR 코드일 수 있다. 2차원 데이터 매트릭스를 부착한 매대를 촬영함으로써, 영상에서 매대의 각 단의 위치, 즉 상품이 진열될 위치 정보를 파악할 수 있다.6 is a view for explaining a method of analyzing the layout of a product display area, in order to obtain location information of a product according to an embodiment of the present invention. As illustrated in FIG. 6, a two-dimensional data matrix may be attached to both ends of each stage of each stage, and a product display area may be photographed from the front side of each stage using one or more cameras. The two-dimensional data matrix can be a QR code. By photographing a stand with a two-dimensional data matrix, it is possible to grasp the position of each stage in the image, that is, the position information on which the product will be displayed.

이하에서는, 도 8 내지 12를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 관리 시스템(100)에 의해 상품 진열 영역을 촬영한 영상이 분석되는 과정을 상세하게 설명한다.Hereinafter, with reference to FIGS. 8 to 12, a process in which an image photographing a product display area is analyzed by the product management system 100 according to an embodiment of the present invention will be described in detail.

예를 들어, 도 8에 도시된 바와 같은 상품 진열 영역와 상품이 존재한다고 가정한다. 촬영부(120)에 의해, 도 8에 도시된 바와 같은 영상을 획득할 수 있다. 제 1 영상 분석부(131)는 도 8의 영상을 수신하여, 도 9에 도시된 바와 같이, 각 상품의 대분류 정보와 위치 정보를 인식할 수 있다. 예를 들어, 상단의 가장 왼쪽 상품에 대해 "병음료" 대분류 정보와 "1단1번" 위치 정보를 획득할 수 있다. 제 1 영상 분석부(131)는 도 8의 영상에 나타난 각 상품들을 "병음료", "캔음료", "컵라면"의 3개의 대분류로 구분할 수 있다.For example, it is assumed that a product display area and a product exist as shown in FIG. 8. By the photographing unit 120, an image as illustrated in FIG. 8 may be acquired. The first image analysis unit 131 may receive the image of FIG. 8 and recognize large category information and location information of each product, as shown in FIG. 9. For example, the “left and right” large category information and “first stage No. 1” location information may be acquired for the leftmost product at the top. The first image analysis unit 131 may divide each product shown in the image of FIG. 8 into three main categories: “bottle drink”, “canned drink”, and “cup ramen”.

전처리부(132)는, 제 1 영상 분석부(131)의 분석 결과에 기초하여, 도 10에 도시된 바와 같이 관심 영역을 분리하는 전처리 작업을 수행할 수 있다.The pre-processing unit 132 may perform a pre-processing operation for separating a region of interest as shown in FIG. 10 based on the analysis result of the first image analysis unit 131.

전처리부(132)에 의해 전처리가 수행된 각 영상에 대해, 대분류에 따라 서로 다른 제 2 영상 분석부(133-1 내지 133-n)가 적용될 수 있다. 예를 들여, "병음료" 대분류 정보를 갖는 상품의 영상에는 "병음료-제 2 영상 분석부"가 적용될 수 있다. 마찬가지로, "캔음료" 대분류 정보를 갖는 상품의 영상에는 "캔음료-제 2 영상 분석부"가 적용되고, "컵라면" 대분류 정보를 갖는 상품의 영상에는 "컵라면-제 2 영상 분석부"가 적용될 수 있다.For each image pre-processed by the pre-processing unit 132, different second image analysis units 133-1 to 133-n may be applied according to a large classification. For example, a "beverage-second image analysis unit" may be applied to an image of a product having large classification information of "bottle and drink". Similarly, "canned beverage-second image analysis unit" is applied to the image of the product having the "canned beverage" large classification information, and "cup ramen-second image analysis unit" is applied to the image of the product having the "cup ramen" large classification information. Can be applied.

각각의 제 2 영상 분석부(133-1 내지 133-n)는 각 상품의 영상을 분석하여 소분류 정보를 인식할 수 있다. 예를 들어, "컵라면-제 2 영상 분석부"는 "컵라면" 대분류 정보를 갖는 4개의 상품을 정밀하게 분석하여 상품명, 상품 코드 및 형태 정보 중 적어도 하나를 인식할 수 있다. 그 결과, 그 중 2개는 "A컵라면"이고, 2개는 "F컵라면"임을 인식할 수 있다.Each of the second image analysis units 133-1 to 133-n may analyze the image of each product to recognize sub-classification information. For example, the “cup ramen-second image analysis unit” may precisely analyze four products having “class ramen” major classification information and recognize at least one of a product name, product code, and form information. As a result, it can be recognized that two of them are "A cup ramen" and two are "F cup ramen".

상술한 바와 같은 제 1 영상 분석부(131), 전처리부(132) 및 제 2 영상 분석부(133-1 내지 133-n)의 처리에 따라 분석된 결과는 도 12에 도시된 표와 같다. 일 실시예에 따라, 영상 분석부(130)는 도 12의 예시와 같은 결과 데이터를 주기적으로 획득하여, 이전 결과 데이터에서는 존재하지만 현재 결과 데이터에서는 존재하지 않는 상품을 탐지함으로써 결품 상품을 빠르게 인식할 수 있다.The results analyzed according to the processes of the first image analysis unit 131, the pre-processing unit 132, and the second image analysis units 133-1 to 133-n as described above are shown in the table shown in FIG. According to an embodiment, the image analysis unit 130 periodically acquires result data as in the example of FIG. 12 to quickly recognize a missing product by detecting a product that exists in the previous result data but does not exist in the current result data. You can.

도 12를 참조하면, 결과 데이터 테이블에는 각 상품의 영상을 분석한 제 1 영상 분석부(131) 및 제 2 영상 분석부(133-n)의 신뢰도에 기초한 인식신뢰도가 함께 표시될 수 있다. 매장 관리자는 도 12의 테이블과 같은 형태로 결과 데이터를 제공받아, 각 데이터의 인식신뢰도도 함께 제공받을 수 있다.Referring to FIG. 12, in the result data table, recognition reliability based on the reliability of the first image analysis unit 131 and the second image analysis unit 133-n that analyze the images of each product may be displayed together. The store manager may receive the result data in the form of the table of FIG. 12, and may also receive recognition reliability of each data.

도 13은 도 1의 표시부(150) 및 알림 표시부(170) 등을 예시적으로 설명하기 위한 도면이다. 표시부(150) 및 알림 표시부(170)는 전술한 바와 같이 도 13에 도시된 디스플레이나, 표시등으로 제공될 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않으며, 예를 들어 알림 표시부(170)는 매장 관리자가 쉽게 볼수 있는 포스단말기의 디스플레이로 구현될 수도 있다.13 is a view for illustratively explaining the display unit 150 and the notification display unit 170 of FIG. 1. The display unit 150 and the notification display unit 170 may be provided as a display or an indicator shown in FIG. 13 as described above. However, the present invention is not limited thereto. For example, the notification display unit 170 may be implemented as a display of a POS terminal that is easily seen by a store manager.

본 발명의 일 실시예에 따른 상품 관리 시스템(100)의 각 구성 요소들은 무선 또는 유선 네트워크로 통신하며 서로 간에 데이터를 전송할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상품 관리 시스템(100)의 각 구성 요소들은 블루투스(Bluetooth) 등의 근거리 무선 통신 기술에 의해 서로 간에 데이터를 전송할 수 있다.Each component of the product management system 100 according to an embodiment of the present invention may communicate with a wireless or wired network and transmit data to each other. According to one embodiment, each component of the product management system 100 may transmit data to each other by a short-range wireless communication technology such as Bluetooth (Bluetooth).

이상의 실시예들은 본 발명의 이해를 돕기 위하여 제시된 것으로, 본 발명의 범위를 제한하지 않으며, 이로부터 다양한 변형 가능한 실시예들도 본 발명의 범위에 속할 수 있음을 이해하여야 한다. 예를 들어, 본 발명의 실시예에 도시된 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 반대로 여러 개로 분산된 구성 요소들은 결합되어 실시될 수 있다. 따라서, 본 발명의 기술적 보호범위는 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이며, 본 발명의 기술적 보호범위는 특허청구범위의 문언적 기재 그 자체로 한정되는 것이 아니라 실질적으로는 기술적 가치가 균등한 범주의 발명에 대하여까지 미치는 것임을 이해하여야 한다.It is to be understood that the above embodiments are provided to help the understanding of the present invention, and do not limit the scope of the present invention, and various modified examples may belong to the scope of the present invention. For example, each component shown in the embodiments of the present invention may be implemented in a distributed manner, or conversely, multiple components may be implemented in combination. Therefore, the technical protection scope of the present invention should be determined by the technical spirit of the claims, and the technical protection scope of the present invention is not limited to the literary description of the claims, but is substantially equal in technical value. It should be understood that it extends to one category of invention.

100: 상품 관리 시스템
110: 데이터베이스
120: 촬영부
130: 영상 분석부
131: 제 1 영상 분석부
132: 전처리부
133-1 내지 133-n: 제 2 영상 분석부
140: 판단부
150: 표시부
160: 신규 상품 등록부
161: 입력부
162: 신규 상품 촬영부
163: 신규 상품 영상 분석부
164: 갱신부
170: 알림 표시부
100: product management system
110: database
120: filming unit
130: image analysis unit
131: first image analysis unit
132: pre-processing unit
133-1 to 133-n: second image analysis unit
140: judgment unit
150: display unit
160: new product register
161: input
162: New product shooting department
163: new product video analysis unit
164: update unit
170: notification display

Claims (17)

상품 진열 영역을 촬영한 영상에 기반하여 상품을 관리하는 시스템으로서,
각 상품의 상품 정보가 저장된 데이터베이스;
상기 상품 진열 영역을 촬영하여 영상을 획득하는 촬영부;
상기 촬영부에 의해 획득된 영상을 분석하여, 영상 내에 존재하는 상품의 상품 정보를 획득하는 영상 분석부; 및
상기 영상 분석부에서 획득된 상품 정보를 상기 데이터베이스에 저장된 상품 정보와 비교하여, 결품된 상품이 있는지 여부 및 오진열된 상품이 있는지 여부 중 적어도 하나를 판단하는 판단부를 포함하며,
상기 상품 정보는, 상품의 모양에 기초한 대분류 정보 및 상기 상품 진열 영역 내에서 상품의 위치를 나타내는 위치 정보를 포함하고,
상기 데이터베이스에 저장된 각 상품의 상품 정보는, 동일한 대분류 정보를 가진 상품끼리 동일한 대분류 그룹으로 1차 분류되어 저장된, 상품 관리 시스템.
As a system for managing products based on the image of the product display area,
A database in which product information of each product is stored;
A photographing unit photographing the product display area to acquire an image;
An image analysis unit that analyzes an image acquired by the photographing unit and obtains product information of a product existing in the image; And
And a judging unit that compares product information obtained from the image analysis unit with product information stored in the database, and determines at least one of whether there is a missing product or a misaligned product,
The product information includes large classification information based on the shape of the product and location information indicating the location of the product in the product display area,
A product management system in which product information of each product stored in the database is first classified and stored in the same large classification group among products having the same large classification information.
제 1 항에 있어서,
상기 상품 정보는, 상품명, 상품 코드 및 형태 정보 중 적어도 하나를 포함하는 소분류 정보를 더 포함하고,
상기 데이터베이스에 저장된 각 상품의 상품 정보는, 상기 대분류 정보에 기초하여 분류된 그룹 내에서, 상기 소분류 정보에 기초하여 2차 분류되어 저장된, 상품 관리 시스템.
According to claim 1,
The product information further includes sub-classification information including at least one of a product name, a product code, and form information,
A product management system, wherein product information of each product stored in the database is second-classified and stored based on the small classification information in a group classified based on the large classification information.
제 2 항에 있어서,
상기 영상 분석부는,
상기 촬영부에 의해 획득된 영상을 분석하여 상기 대분류 정보 및 상기 위치 정보를 획득하는 제 1 영상 분석부; 및
상기 제 1 영상 분석부에서 획득된 상기 대분류 정보 및 상기 위치 정보에 기초하여, 상기 영상에서 상품이 존재하는 각 영역을 분리하는 전처리를 수행하는 전처리부를 포함하는, 상품 관리 시스템.
According to claim 2,
The image analysis unit,
A first image analysis unit that analyzes the image acquired by the photographing unit to obtain the large classification information and the location information; And
And a pre-processing unit for performing pre-processing for separating each region of the product from the image, based on the large classification information and the location information obtained by the first image analysis unit.
제 3 항에 있어서,
상기 영상 분석부는, 상기 1차 분류된 대분류 그룹 각각에 대응하는 하나 이상의 제 2 영상 분석부를 포함하며,
상기 제 2 영상 분석부는, 전처리가 수행되어 분리된 각 영역의 영상을 분석하여 상기 소분류 정보를 획득하는, 상품 관리 시스템.
The method of claim 3,
The image analysis unit includes at least one second image analysis unit corresponding to each of the primary classified large classification groups,
The second image analysis unit, the product management system to obtain the sub-classification information by analyzing the image of each region separated by pre-processing.
제 2 항에 있어서,
상기 촬영부는, 주기적으로 상기 상품 진열 영역을 촬영하여 영상을 획득하고,
상기 영상 분석부는, 주기적으로 획득되는 상기 영상에 기초하여 주기적으로 상품 정보를 획득하여 해당 상품 정보가 획득된 시간 정보와 함께 상기 데이터베이스에 저장하는, 상품 관리 시스템.
According to claim 2,
The photographing unit periodically acquires an image by photographing the product display area,
The image analysis unit, a product management system, periodically acquires product information based on the acquired image, and stores the product information together with the obtained time information in the database.
제 5 항에 있어서,
상기 판단부는, 상기 영상 분석부에서 주기적으로 획득되는 상품 정보를, 해당 상품 정보보다 이전 시간에 상기 데이터베이스에 저장된 상품 정보와 비교하여 결품된 상품이 있는지 여부를 판단하는, 상품 관리 시스템.
The method of claim 5,
The determination unit compares product information periodically obtained by the image analysis unit with product information stored in the database at a time earlier than the corresponding product information to determine whether there is a missing product.
제 2 항에 있어서,
상기 데이터베이스에는 각 상품의 기준 위치 정보가 저장되고,
상기 판단부는, 상기 영상 분석부에서 획득된 상품 정보에 포함되는 위치 정보와 상기 기준 위치 정보를 비교하여 오진열된 상품이 있는지 여부를 판단하는, 상품 관리 시스템.
According to claim 2,
Reference location information of each product is stored in the database,
The determination unit compares the location information included in the product information obtained by the image analysis unit with the reference location information to determine whether there is a misaligned product.
제 2 항에 있어서,
상기 영상 분석부에서 획득된 상품 정보에 기초하여 각 상품의 위치 정보를 표시하는 표시부를 더 포함하는, 상품 관리 시스템.
According to claim 2,
A product management system further comprising a display unit that displays location information of each product based on the product information obtained from the image analysis unit.
제 4 항에 있어서,
상기 데이터베이스에 신규 상품의 상품 정보를 등록하는 신규 상품 등록부를 더 포함하며,
상기 신규 상품 등록부는,
상기 신규 상품의 대분류 정보를 입력받는 입력부;
상기 신규 상품을 촬영하여 영상을 획득하는 신규 상품 촬영부;
상기 신규 상품 촬영부에서 획득된 영상을 분석하여 상기 신규 상품의 소분류 정보를 획득하는 신규 상품 영상 분석부; 및
상기 입력부를 통해 입력된 대분류 정보에 기초하여 상기 데이터베이스에서 해당 대분류의 그룹을 선택하고, 선택된 그룹의 데이터에 상기 신규 상품 영상 분석부에서 획득된 소분류 정보를 추가하는 갱신부를 포함하는, 상품 관리 시스템.
The method of claim 4,
Further comprising a new product registration unit for registering the product information of the new product in the database,
The new product registration unit,
An input unit that receives information on a large category of the new product;
A new product photographing unit for acquiring an image by photographing the new product;
A new product image analysis unit that analyzes the image acquired by the new product photographing unit to obtain small classification information of the new product; And
And an update unit that selects a group of the corresponding large category from the database based on the large classification information input through the input unit and adds the small classification information obtained by the new product image analysis unit to the selected group data.
제 9 항에 있어서,
상기 갱신부는, 상기 1차 분류된 대분류 그룹 각각에 대응하는 하나 이상의 제 2 영상 분석부 중에서, 상기 신규 상품의 대분류 정보에 대응하는 제 2 영상 분석부를 갱신하는, 상품 관리 시스템.
The method of claim 9,
The update unit updates the second image analysis unit corresponding to the large classification information of the new product, among the one or more second image analysis units corresponding to each of the primary classified large classification groups.
제 3 항에 있어서,
상기 전처리부는, 분리된 각 영역의 영상에 리사이징 및 컬러 정규화(color regularization) 중 적어도 하나를 더 수행하는, 상품 관리 시스템.
The method of claim 3,
The pre-processing unit further performs at least one of resizing and color regularization on an image of each separated area.
제 1 항에 있어서,
상기 판단부가 결품된 상품이 있거나 오진열된 상품이 있다고 판단한 경우, 알림을 표시하는 알림 표시부를 더 포함하는, 상품 관리 시스템.
According to claim 1,
When the determination unit determines that there is a missing product or an incorrectly displayed product, the product management system further includes a notification display unit that displays a notification.
각 상품의 상품 정보가 저장된 데이터베이스, 및 상품 진열 영역을 촬영하여 영상을 획득하는 촬영부를 포함하는 장치를 이용하여 상품을 관리하는 방법으로,
상기 상품 정보는, 상품의 모양에 기초한 대분류 정보 및 상기 상품 진열 영역 내에서 상품의 위치를 나타내는 위치 정보를 포함하고, 상기 데이터베이스에 저장된 각 상품의 상품 정보는, 동일한 대분류 정보를 가진 상품끼리 동일한 대분류 그룹으로 1차 분류되어 저장되며,
상기 방법은,
상기 촬영부에 의해, 상기 상품 진열 영역을 촬영하여 영상을 획득하는 단계;
상기 촬영부에 의해 획득된 영상을 분석하여, 영상 내에 존재하는 상품의 상품 정보를 획득하는 단계; 및
상기 영상 내에 존재하는 상품의 상품 정보를 상기 데이터베이스에 저장된 상품 정보와 비교하여, 결품된 상품이 있는지 여부 및 오진열된 상품이 있는지 여부 중 적어도 하나를 판단하는 단계를 포함하는, 상품 관리 방법.
A method of managing a product using a database including product information of each product and a photographing unit that acquires an image by photographing a product display area,
The product information includes large classification information based on the shape of the product and location information indicating the location of the product in the product display area, and the product information of each product stored in the database is the same large classification between products having the same large classification information First classified into groups and stored,
The above method,
Acquiring an image by photographing the product display area by the photographing unit;
Analyzing the image obtained by the photographing unit and obtaining product information of a product existing in the image; And
And comparing product information of a product existing in the image with product information stored in the database to determine at least one of a missing product and a misaligned product.
제 13 항에 있어서,
상기 상품 정보는, 상품명, 상품 코드 및 형태 정보 중 적어도 하나를 포함하는 소분류 정보를 더 포함하고, 상기 데이터베이스에 저장된 각 상품의 상품 정보는, 상기 대분류 정보에 기초하여 분류된 그룹 내에서, 상기 소분류 정보에 기초하여 2차 분류되어 저장되며,
상기 영상 내에 존재하는 상품의 상품 정보를 획득하는 단계는,
상기 촬영부에 의해 획득된 영상을 분석하여 상기 대분류 정보 및 상기 위치 정보를 획득하는 단계; 및
획득된 상기 대분류 정보 및 상기 위치 정보에 기초하여, 상기 영상에서 상품이 존재하는 각 영역을 분리하는 전처리를 수행하는 단계를 포함하는, 상품 관리 방법.
The method of claim 13,
The product information further includes sub-classification information including at least one of a product name, product code, and form information, and the product information of each product stored in the database is within the group classified based on the large classification information, and the sub-classification. Secondly classified and stored based on information,
The step of obtaining product information of a product existing in the image is
Analyzing the image acquired by the photographing unit to obtain the large classification information and the location information; And
And performing pre-processing for separating each region in which the product exists in the image, based on the acquired large classification information and the location information.
제 14 항에 있어서,
상기 영상 내에 존재하는 상품의 상품 정보를 획득하는 단계는,
전처리가 수행되어 분리된 각 영역의 영상을 분석하여 상기 소분류 정보를 획득하는 단계를 더 포함하는, 상품 관리 방법.
The method of claim 14,
The step of obtaining product information of a product existing in the image is
The pre-processing is performed, further comprising the step of acquiring the sub-classification information by analyzing the image of each region, the product management method.
제 15 항에 있어서,
신규 상품의 대분류 정보를 입력받는 단계;
상기 신규 상품을 촬영하여 영상을 획득하는 단계;
획득된 영상을 분석하여 상기 신규 상품의 소분류 정보를 획득하는 단계; 및
입력부를 통해 입력된 대분류 정보에 기초하여 상기 데이터베이스에서 해당 대분류의 그룹을 선택하고, 선택된 그룹의 데이터에 상기 획득된 소분류 정보를 추가하는 단계를 더 포함하는, 상품 관리 방법.
The method of claim 15,
Receiving information on a large category of new products;
Acquiring an image by photographing the new product;
Analyzing the acquired image and obtaining sub-classification information of the new product; And
And selecting a group of the corresponding large classification from the database based on the large classification information input through the input unit and adding the obtained small classification information to data of the selected group.
각 상품의 상품 정보가 저장된 데이터베이스, 및 상품 진열 영역을 촬영하여 영상을 획득하는 촬영부를 포함하는 장치를 이용하여 상품을 관리하는 명령어들의 시퀀스를 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체로서,
상기 상품 정보는, 상품의 모양에 기초한 대분류 정보 및 상기 상품 진열 영역 내에서 상품의 위치를 나타내는 위치 정보를 포함하고, 상기 데이터베이스에 저장된 각 상품의 상품 정보는, 동일한 대분류 정보를 가진 상품끼리 동일한 대분류 그룹으로 1차 분류되어 저장되며,
컴퓨팅 장치에 의해 실행될 때 상기 컴퓨팅 장치가,
상기 촬영부에 의해, 상기 상품 진열 영역을 촬영하여 영상을 획득하고,
상기 촬영부에 의해 획득된 영상을 분석하여, 영상 내에 존재하는 상품의 상품 정보를 획득하고,
상기 영상 내에 존재하는 상품의 상품 정보를 상기 데이터베이스에 저장된 상품 정보와 비교하여, 결품된 상품이 있는지 여부 및 오진열된 상품이 있는지 여부 중 적어도 하나를 판단하도록 하는 명령어의 시퀀스들을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
A computer-readable medium including a sequence of instructions for managing a product using a device including a database in which product information of each product is stored, and a photographing unit that acquires an image by photographing a product display area,
The product information includes large classification information based on the shape of the product and location information indicating the location of the product in the product display area, and the product information of each product stored in the database is the same large classification between products having the same large classification information First classified into groups and stored,
When executed by a computing device, the computing device,
Acquiring an image by photographing the product display area by the photographing unit,
Analyze the image obtained by the photographing unit to obtain product information of products existing in the image,
A computer-readable medium comprising sequences of instructions for comparing product information of a product present in the image with product information stored in the database to determine whether there is a missing product or a misaligned product. .
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115965797A (en) * 2022-12-27 2023-04-14 北京国电光宇机电设备有限公司 Automatic identification method and system for intelligent assembly parts
KR102597960B1 (en) * 2022-10-25 2023-11-06 최우진 Method for recommend product display locations in unmanned stores
KR20240033899A (en) 2022-09-06 2024-03-13 롯데정보통신 주식회사 Unsupervised learning-based shortfall recognition device and shortfall recognition method

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012174154A (en) * 2011-02-24 2012-09-10 Fujitsu Frontech Ltd Stock state management method and stock state management device
KR20140136089A (en) 2013-05-16 2014-11-28 (주)에스모바일텍 Electronic shelf label system having solution for administrating inventorty on shelf
JP2015210651A (en) * 2014-04-25 2015-11-24 サントリーシステムテクノロジー株式会社 Merchandise identification system
KR101887685B1 (en) * 2018-01-08 2018-09-10 정진혁 Vending machine for self service including operating system

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012174154A (en) * 2011-02-24 2012-09-10 Fujitsu Frontech Ltd Stock state management method and stock state management device
KR20140136089A (en) 2013-05-16 2014-11-28 (주)에스모바일텍 Electronic shelf label system having solution for administrating inventorty on shelf
JP2015210651A (en) * 2014-04-25 2015-11-24 サントリーシステムテクノロジー株式会社 Merchandise identification system
KR101887685B1 (en) * 2018-01-08 2018-09-10 정진혁 Vending machine for self service including operating system

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240033899A (en) 2022-09-06 2024-03-13 롯데정보통신 주식회사 Unsupervised learning-based shortfall recognition device and shortfall recognition method
KR102597960B1 (en) * 2022-10-25 2023-11-06 최우진 Method for recommend product display locations in unmanned stores
CN115965797A (en) * 2022-12-27 2023-04-14 北京国电光宇机电设备有限公司 Automatic identification method and system for intelligent assembly parts
CN115965797B (en) * 2022-12-27 2023-12-08 北京国电光宇机电设备有限公司 Automatic identification method and system for intelligent assembly parts

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