WO2023146264A1 - 반사경-카메라 구조를 이용한 상품 재고 관리 시스템 및 방법 - Google Patents

반사경-카메라 구조를 이용한 상품 재고 관리 시스템 및 방법 Download PDF

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WO2023146264A1
WO2023146264A1 PCT/KR2023/001122 KR2023001122W WO2023146264A1 WO 2023146264 A1 WO2023146264 A1 WO 2023146264A1 KR 2023001122 W KR2023001122 W KR 2023001122W WO 2023146264 A1 WO2023146264 A1 WO 2023146264A1
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WO
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camera
products
reflector
product
shelf
Prior art date
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PCT/KR2023/001122
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김용준
황영배
이재흠
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비스타테크놀러지 주식회사
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Publication date
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    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
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    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast

Definitions

  • the present invention relates to a product inventory management technology, and more particularly, to a system and method for automatically identifying and managing inventory of products on a shelf using vision technology.
  • the present invention has been devised to solve the above problems, and an object of the present invention is to use a pre-installed shelf as it is and manage product inventory in real time through vision technology, using a reflector-camera structure. It is to provide a product inventory management system and method used.
  • Inventory management system for achieving the above object, a reflector for illuminating the displayed products; a camera that generates images of displayed products and products reflected in a reflector; and an image processing system that analyzes images generated by the camera and determines inventory of products.
  • the camera may be installed outside the top of the shelf where products are displayed, and the reflector may be installed inside the top of the shelf.
  • Inventory management system located on the top of the shelf, installed in a state where the position and angle of the camera is adjustable, installed in a state where the position and angle of the reflector is adjustable; may further include a rail.
  • the image generated by the camera may include products illuminated by a plurality of reflectors.
  • the inventory management system is located on the top of the shelf, one camera is installed in a position and angle adjustable state, and a plurality of reflectors are installed in a position and angle adjustable state rail; may further include.
  • the image created by the camera includes products reflected by a plurality of reflectors, the camera is a 360-degree camera installed in the upper center of the shelf where the product is displayed, and the plurality of reflectors are placed around the camera at the top of the shelf. can be installed on
  • the camera may be installed outside the top of the shelf where products are displayed, and the reflector may be installed from the inside of the top to the outside of the top of the shelf.
  • the image processing system separates the product area and the reflector area included in the image generated by the camera, corrects the separated reflector area, and analyzes the product area and the corrected reflector area to recognize the number of products by type. .
  • the image processing system may be implemented as a server or an edge device.
  • a product image acquisition system includes a reflector that illuminates displayed products; and a camera that generates images of the displayed products and the products reflected in the reflector, and the images generated by the camera are used to determine the inventory of the products.
  • a product inventory management method includes separating a product area and a reflector area included in an image generated by a camera; correcting the separated reflector area; and analyzing the product area and the calibrated reflector area to determine the inventory of the product.
  • product images of various angles can be obtained with a single camera, enabling accurate analysis, and can be applied even when the interval between shelves is narrow, and product images close to the camera can be applied. Images can also be appropriately obtained.
  • FIG. 1 is a product image acquisition system to which a reflector-camera structure using a straight rail according to an embodiment of the present invention is applied;
  • FIG. 2 is a product image acquisition system to which a reflector-camera structure using a T-shaped rail according to another embodiment of the present invention is applied;
  • FIG. 3 is a product image acquisition system to which a reflector-camera structure using a cross-shaped rail according to another embodiment of the present invention is applied;
  • FIG. 5 is a diagram showing a pre-processing process for an image obtained from a product image acquisition system
  • FIG. 6 is a diagram showing the structure of a product inventory management system using cloud computing according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram showing the structure of a product inventory management system using edge computing according to another embodiment of the present invention.
  • 9 is a method for compensating for a focus problem in close-up photography using a reflector.
  • images of various angles of products are acquired using one camera and at least one reflector, and the acquired images are processed and Analyzing and presenting techniques for identifying product inventory.
  • a product image acquisition system according to an embodiment of the present invention has a reflector-camera structure using a straight rail.
  • a straight rail 110 is installed on the top of the shelf 20 of the shelf 10 on which products are placed.
  • the straight rail 110 may be installed at the lower end of the shelf 30 located above the shelf 20 on which products to be stocked are placed.
  • a camera 210 is installed at a point outside the shelf 10 on the straight rail 110, and a reflector 310 is installed at a point inside the shelf 10.
  • the camera 210 and the reflector 310 are installed on the straight rail 110 in a structure capable of adjusting positions and directions.
  • the position of the camera 210 can be changed in the longitudinal direction of the straight rail 110 and the incident angle of the camera 210 can be adjusted.
  • the position of the reflector 310 can also be changed in the longitudinal direction of the linear rail 110, and the installation angle of the reflector 310 can be adjusted so that the incident angle and the reflection angle are adjusted.
  • the reflector 310 illuminates the back of the products displayed on the shelf 20 of the display stand 10 .
  • the camera 210 takes pictures of the displayed products and the reflector 310 to create images of actual products and products reflected on the reflector 310 .
  • the camera 210 is implemented as supporting a wide angle of view capable of covering actual products and the reflector 310 .
  • An image generated by the camera 210 is illustrated in (d) of FIG. As shown, a product area in which actual products are displayed at the bottom of the image generated by the camera 210 and a reflector area in which products reflected by the reflector 310 are displayed are respectively shown in the upper portion.
  • Images generated by the camera 210 are used for product inventory management through preprocessing and analysis by a deep learning model. This will be described in detail later.
  • FIG. 2 is a diagram showing the structure of a product image acquisition system for identifying product inventory according to another embodiment of the present invention.
  • a product image acquisition system according to an embodiment of the present invention employs a reflector-camera structure using a T-shaped rail.
  • a T-shaped rail 120 is installed on the top of the shelf 20 of the shelf 10 on which products are placed.
  • the T-shaped rail 120 may be installed at the lower end of the shelf 30 located above the shelf 20 on which products to be stocked are placed.
  • a camera 220 is installed at a point outside the shelf 10 in the T-shaped rail 120 , and three reflectors 321 , 322 , and 323 are installed at a point inside the shelf 10 .
  • the camera 220 and the reflectors 321 , 322 , and 323 are combined in a structure capable of adjusting positions and directions on the T-shaped rail 120 .
  • the position of the camera 220 can be changed in the vertical length direction of the T-shaped rail 120, and the incident angle of the camera 220 can be adjusted.
  • the positions of the reflectors 321, 322, and 323 can also be changed in the horizontal longitudinal direction of the T-shaped rail 120, and the installation angles of the reflectors 321, 322, and 323 can be adjusted so that the incident angle and the reflection angle are adjusted.
  • the reflectors 321 , 322 , and 323 illuminate the back of the products displayed on the shelf 20 of the display stand 10 at different angles at different positions.
  • the camera 220 captures actual products displayed and the reflectors 321 , 322 , and 323 to generate images of the actual products and products reflected through the reflectors 321 , 322 , and 323 .
  • An image generated by the camera 220 is illustrated in (d) of FIG. 2 .
  • the image generated by the camera 220 has a product area where actual products appear at the bottom and a reflector area where products reflected by the reflectors 321 , 322 , and 323 appear at the top, respectively.
  • the image generated by the camera 220 is used for product inventory management through preprocessing and analysis by a deep learning model.
  • FIG. 3 is a diagram showing the structure of a product image acquisition system for identifying product inventory according to another embodiment of the present invention.
  • a product image acquisition system according to an embodiment of the present invention employs a reflector-camera structure using a cross-shaped rail.
  • a cross-shaped rail 130 is installed on the top of the shelf 20 of the shelf 10 on which products are placed.
  • the cross-shaped rail 130 may be installed at the lower end of the shelf 30 located above the shelf 20 on which products to be stocked are placed.
  • a 360-degree camera 230 is installed at the center of the cross-shaped rail 130, and four reflectors 331, 332, 333, and 334 are installed around the 360-degree camera 230.
  • the 360-degree camera 230 and the reflectors 331 , 332 , 333 , and 334 are coupled on the cross-shaped rail 130 in a structure capable of adjusting positions and directions.
  • the reflectors 331 , 332 , 333 , and 334 reflect the products displayed on the shelf 20 of the shelf 10 at different positions and at different angles, specifically, from the left, rear, right, and front.
  • the 360-degree camera 230 captures the upper surfaces of the displayed products and the reflectors 331, 332, 333, and 334 to create images of actual products and products reflected on the reflectors 331, 332, 333, and 334.
  • An image generated by the 360 degree camera 230 is illustrated in (d) of FIG. 3 .
  • the center of the image generated by the 360-degree camera 230 there is a product area in which the upper surface of actual products appears, and in the upper, lower, left, and right areas, the reflector area in which products reflected by the reflectors 331, 332, 333, and 334 are displayed. are shown respectively.
  • the image generated by the 360-degree camera 230 is used for product inventory management through pre-processing and analysis by a deep learning model.
  • a product image acquisition system for identifying product inventory according to another embodiment of the present invention.
  • a product image acquisition system has a structure using a camera and a reflector having a wide reflective surface.
  • a straight rail 140 is installed on the top of the shelf 20 of the shelf 10 on which products are placed.
  • the straight rail 140 may be installed at the bottom of the shelf 30 located above the shelf 20 on which products are placed.
  • a camera 240 is installed at a point outside the shelf 10 on the straight rail 140, and a reflector 340 is installed over a wide area from the inside to the outside of the shelf 10.
  • the camera 240 and the reflector 340 are combined in a structure that can adjust the position and direction on the straight rail 140 .
  • the position of the camera 240 can be changed in the longitudinal direction of the straight rail 140 and the incident angle of the camera 240 can be adjusted.
  • the reflector 340 illuminates the upper surface of products displayed on the shelf 20 of the display stand 10 .
  • the camera 240 captures actual products displayed and the reflector 340 to create images of the products and the products reflected on the reflector 340 .
  • the camera 240 is implemented as supporting a wide angle of view capable of covering products and the reflector 340 .
  • the reflector area included in the image generated by the camera 240 is shown in (c) of FIG. 4 .
  • the reflector area shown in FIG. 4(b) which is a reflector area included in an image generated by photographing the reflector 210 having a narrow reflective surface shown in FIG. 1
  • the reflector area shown in FIG. 4(c) In the state where the products do not overlap or overlap slightly, the product recognition rate in the image can be improved.
  • the separated at least one reflector area is corrected.
  • FIG. 5 shows a pre-processing process for images acquired by the product image acquisition system having the structure shown in FIG. 2 .
  • the obtained image includes one product area in which actual products are displayed and three reflector areas in which products reflected by reflectors 321 , 322 , and 323 are displayed.
  • the center of FIG. 5 shows the result of separating three reflector areas and one product area from the image on the left.
  • the reflector areas are smaller than the size of the product area, and distortion may occur due to the angle and aberration of the reflector. Accordingly, the reflector areas are calibrated to calculate the geometric relationship, size is adjusted, and distortion is corrected, thereby converting the areas into distortion-free area images of the same size as the product area.
  • the product area image and corrected reflector area images are input to the product recognition model.
  • the product recognition model includes an artificial intelligence model for recognizing/classifying products by analyzing the product area image and the corrected reflector area image, and an algorithm for identifying product inventory by calculating the number of products by type from the recognition/classification result.
  • FIG. 6 is a diagram showing the structure of a product inventory management system according to another embodiment of the present invention.
  • the product inventory management system of FIG. 6 applies the product image acquisition system shown in FIG. 2, but it is possible to apply other structured product image acquisition systems.
  • the server 410 shown in FIG. 6 performs the process of “5. Image processing” described above. Image processing is performed for each camera that generated the image. When transmitting an image to the server 410 in order to classify an image, ID or location information, which is identification information of the camera, is also transmitted.
  • the method according to the embodiment of the present invention is suitable.
  • the cameras only need to compress the images and send them along with their own identification information.
  • FIG. 7 is a diagram showing the structure of a product inventory management system according to another embodiment of the present invention.
  • the product inventory management system of FIG. 7 applies the product image acquisition system shown in FIG. 2, but it is possible to apply other structured product image acquisition systems.
  • the edge device 421 shown in FIG. 7 may be implemented inside the camera or near the camera, and performs the process of “5. Image processing” described above.
  • the server 422 compares the inventory identification result of the edge devices 421 and the camera identification information with POG (Plan-O-Gram, planogram) data to determine whether the product type is well recognized and whether a different type of product is found. Determine if it is placed incorrectly.
  • POG Plan-O-Gram, planogram
  • the edge device 421 performs all calculations and recognition, and the server 422 only receives processing results from each edge device 421, the hardware burden of the server 422 is reduced and the server 422 can be operated efficiently. there is.
  • multiple angles of product images can be generated simultaneously with one camera. Accordingly, there is a strong advantage in terms of cost because one camera can produce the effect of installing multiple cameras. In particular, in an environment where many products are displayed, such as a mart or convenience store, a very effective cost reduction effect can be obtained.
  • the reflector-camera structure presented in the embodiment of the present invention requires only one small camera and can be installed and used even if there is only a space of about 2 to 3 cm on the top of the shelf.
  • the technical spirit of the present invention can also be applied to a computer-readable recording medium containing a computer program for performing the functions of the apparatus and method according to the present embodiment.
  • technical ideas according to various embodiments of the present invention may be implemented in the form of computer readable codes recorded on a computer readable recording medium.
  • the computer-readable recording medium may be any data storage device that can be read by a computer and store data.
  • the computer-readable recording medium may be ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical disk, hard disk drive, and the like.
  • computer readable codes or programs stored on a computer readable recording medium may be transmitted through a network connected between computers.

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Abstract

반사경-카메라 구조를 이용한 상품 재고 관리 시스템 및 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 본 발명의 실시예에 따른 재고 관리 시스템은, 진열된 상품들을 비추어 주는 반사경, 진열된 상품들과 반사경에 비추어진 상품들에 대한 이미지를 생성하는 카메라 및 카메라에서 생성된 이미지를 분석하여 상품들의 재고를 파악하는 이미지 처리 시스템을 포함한다. 이에 의해, 반사경-카메라 구조를 이용하여, 기설치된 진열대를 가급적 그대로 활용하면서 비전 기술을 통해 실시간으로 상품 재고 관리가 가능해진다.

Description

반사경-카메라 구조를 이용한 상품 재고 관리 시스템 및 방법
본 발명은 상품 재고 관리 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 진열대의 상품들에 대한 재고를 비전 기술로 자동으로 파악하여 관리하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
마트, 편의점 등에서 상품들은 진열대에 진열하여 판매하고 있다. 상품 판매를 위해 진열대에는 상품이 항상 채워져 있어야 하므로, 진열대의 상품 재고 파악은 실시간으로 이루어지는 것이 좋다.
현재, 진열대의 상품 재고 파악은 사람에 의한 수작업으로 이루어지고 있는데, 실시간 파악이 불가능함은 물론 인건비 상승으로 인해 영업 이익이 줄어드는 문제가 있다.
카메라를 이용한 비전 기술로 상품 재고 파악을 시도할 수 있지만, 전면에 진열된 상품들에 대해서만 이미지를 획득할 수 있을 뿐, 뒤에 얼마나 많은 상품들이 있는지에 대해서는 이미지에 나타나지 않기 때문에, 정확한 상품 재고 파악이 어렵다는 문제가 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 기설치된 진열대를 가급적 그대로 활용하면서, 비전 기술을 통해 실시간으로 상품 재고를 관리하기 위한 방안으로, 반사경-카메라 구조를 이용한 상품 재고 관리 시스템 및 방법을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 재고 관리 시스템은, 진열된 상품들을 비추어 주는 반사경; 진열된 상품들과 반사경에 비추어진 상품들에 대한 이미지를 생성하는 카메라; 및 카메라에서 생성된 이미지를 분석하여 상품들의 재고를 파악하는 이미지 처리 시스템;을 포함한다.
카메라는, 상품이 진열된 진열대의 상부 바깥쪽에 설치되고, 반사경은, 진열대의 상부 안쪽에 설치될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 재고 관리 시스템은, 진열대의 상부에 위치하며, 카메라의 위치와 각도가 조절가능한 상태로 설치되고, 반사경의 위치와 각도가 조절가능한 상태로 설치되는 레일;을 더 포함할 수 있다.
카메라에 의해 생성되는 이미지에는, 다수의 반사경들에 비추어진 상품들이 포함될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 재고 관리 시스템은, 진열대의 상부에 위치하며, 하나의 카메라가 위치와 각도가 조절가능한 상태로 설치되고, 다수의 반사경들의 위치와 각도가 조절가능한 상태로 설치되는 레일;을 더 포함할 수 있다.
카메라에 의해 생성되는 이미지에는, 다수의 반사경들에 비추어진 상품들이 포함되고, 카메라는, 상품이 진열된 진열대의 상부 중앙부에 설치된 360도 카메라이며, 다수의 반사경들은, 진열대의 상부에서 카메라의 주변에 설치될 수 있다.
카메라는, 상품이 진열된 진열대의 상부 바깥쪽에 설치되고, 반사경은, 진열대의 상부 안쪽으로부터 상부 바깥쪽에 걸쳐 설치될 수 있다.
이미지 처리 시스템은, 카메라에서 생성된 이미지에 포함된 상품 영역과 반사경 영역을 분리하고, 분리된 반사경 영역을 보정하며, 상품 영역과 보정된 반사경 영역을 분석하여 상품의 종류 별 개수를 인식할 수 있다.
이미지 처리 시스템은, 서버 또는 엣지 디바이스로 구현될 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 상품 이미지 획득 시스템은, 진열된 상품들을 비추어 주는 반사경; 및 진열된 상품들과 반사경에 비추어진 상품들에 대한 이미지를 생성하는 카메라;를 포함하고, 카메라에서 생성된 이미지는, 상품들의 재고를 파악하는데 이용된다.
다른 한편, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른, 상품 재고 관리 방법은, 카메라에서 생성된 이미지에 포함된 상품 영역과 반사경 영역을 분리하는 단계; 분리된 반사경 영역을 보정하는 단계; 상품 영역과 보정된 반사경 영역을 분석하여, 상품의 재고를 파악하는 단계;를 포함한다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 반사경-카메라 구조를 이용하여, 기설치된 진열대를 가급적 그대로 활용하면서 비전 기술을 통해 실시간으로 상품 재고 관리가 가능해진다.
특히, 본 발명의 실시예들에 따르면, 하나의 카메라로 여러 각도의 상품 이미지들을 획득할 수 있어 정확한 분석이 가능하고, 진열대의 선반들 간 간격이 좁은 경우에도 적용 가능하며, 카메라에 근접한 상품의 이미지도 적정하게 획득할 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 직선형 레일을 이용한 반사경-카메라 구조를 적용한 상품 이미지 획득 시스템,
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 T자형 레일을 이용한 반사경-카메라 구조를 적용한 상품 이미지 획득 시스템,
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 十자형 레일을 이용한 반사경-카메라 구조를 적용한 상품 이미지 획득 시스템,
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 넓은 반사면을 이용한 반사경-카메라 구조를 적용한 상품 이미지 획득 시스템,
도 5는 상품 이미지 획득 시스템에서 획득된 이미지에 대한 전처리 과정을 나타낸 도면,
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 클라우드 컴퓨팅을 활용한 상품 재고 관리 시스템의 구조를 도시한 도면,
도 7은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 엣지 컴퓨팅을 활용한 상품 재고 관리 시스템의 구조를 도시한 도면,
도 8은 좁은 공간에서 반사경을 활용한 이미지 촬영 방법, 그리고,
도 9는 반사경을 이용한 근접 촬영의 초점 문제 보완 방법이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
본 발명의 실시예들에서는 진열대에 진열된 상품들의 종류와 수량을 파악함에 있어, 상품들에 대한 다양한 각도의 이미지들을 하나의 카메라와 적어도 하나의 반사경을 이용하여 획득하고, 획득한 이미지를 처리 및 분석하여 상품 재고를 파악하기 위한 기술을 제시한다.
1. 직선형 레일을 이용한 반사경-카메라 구조
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 재고 파악을 위한 상품 이미지 획득 시스템의 구조를 도시한 도면이다. 본 발명의 실시예에 따른 상품 이미지 획득 시스템은 직선형 레일을 이용한 반사경-카메라 구조가 적용되었다.
도시된 바와 같이, 상품들이 놓여진 진열대(10)의 선반(20)의 상부에 직선형 레일(110)을 설치한다. 직선형 레일(110)은 재고를 파악하고자 하는 상품들이 놓여진 선반(20)의 상부에 위치한 선반(30)의 하단에 설치할 수 있다.
직선형 레일(110)에서 진열대(10)의 바깥쪽 지점에는 카메라(210)가 설치되고, 진열대(10)의 안쪽 지점에는 반사경(310)이 설치된다. 카메라(210)와 반사경(310)은 직선형 레일(110) 상에서 위치와 방향을 조정할 수 있는 구조로 설치된다.
즉, 카메라(210)는 직선형 레일(110)의 길이 방향으로 위치 변경이 가능하고, 카메라(210)의 입사각도 조정이 가능하다. 또한, 반사경(310)도 직선형 레일(110)의 길이 방향으로 위치 변경이 가능하고, 입사각과 반사각이 조정되도록 반사경(310)의 설치각을 조정하는 것이 가능하다.
반사경(310)은 진열대(10)의 선반(20)에 진열된 상품들의 후면을 비추어 준다. 카메라(210)는 진열된 상품들과 반사경(310)을 촬영하여, 실제 상품들과 반사경(310)에 비추어진 상품들에 대한 이미지를 생성한다. 이를 위해, 카메라(210)는 실제 상품들과 반사경(310)을 커버할 수 있는 넓은 화각을 지원하는 것으로 구현한다.
카메라(210)에 의해 생성된 이미지를 도 1의 (d)에 예시하였다. 도시된 바와 같이, 카메라(210)에 의해 생성된 이미지의 하부에는 실제 상품들이 나타난 상품 영역이 상부에는 반사경(310)에 비추어진 상품들이 나타난 반사경 영역이 각각 나타나 있다.
카메라(210)에 의해 생성된 이미지는 전처리와 딥러닝 모델에 의한 분석을 통한 상품 재고 관리에 이용된다. 이에 대해서는 상세히 후술한다.
2. T자형 레일을 이용한 반사경-카메라 구조
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 상품 재고 파악을 위한 상품 이미지 획득 시스템의 구조를 도시한 도면이다. 본 발명의 실시예에 따른 상품 이미지 획득 시스템은 T자형 레일을 이용한 반사경-카메라 구조가 적용되었다.
도시된 바와 같이, 상품들이 놓여진 진열대(10)의 선반(20)의 상부에 T자형 레일(120)을 설치한다. T자형 레일(120)은 재고를 파악하고자 하는 상품들이 놓여진 선반(20)의 상부에 위치한 선반(30)의 하단에 설치할 수 있다.
T자형 레일(120)에서 진열대(10)의 바깥쪽 지점에는 카메라(220)가 설치되고, 진열대(10)의 안쪽 지점에는 3개의 반사경들(321,322,323)이 설치된다. 카메라(220)와 반사경들(321,322,323)은 T자형 레일(120) 상에서 위치와 방향을 조정할 수 있는 구조로 결합된다.
즉, 카메라(220)는 T자형 레일(120)의 수직 길이 방향으로 위치 변경이 가능하고, 카메라(220)의 입사각도 조정이 가능하다. 또한, 반사경들(321,322,323)도 T자형 레일(120)의 수평 길이 방향으로 위치 변경이 가능하고, 입사각과 반사각이 조정되도록 반사경들(321,322,323)의 설치각을 조정하는 것이 가능하다.
반사경들(321,322,323)은 진열대(10)의 선반(20)에 진열된 상품들의 후면을 각기 다른 위치에서 각기 다른 각도로 비추어 준다. 카메라(220)는 진열된 실제 상품들과 반사경들(321,322,323)을 촬영하여, 실제 상품들과 반사경들(321,322,323)에 비추어진 상품들에 대한 이미지를 생성한다.
카메라(220)에 의해 생성된 이미지를 도 2의 (d)에 예시하였다. 도시된 바와 같이, 카메라(220)에 의해 생성된 이미지의 하부에는 실제 상품들이 나타난 상품 영역이 상부에는 반사경들(321,322,323)에 비추어진 상품들이 나타난 반사경 영역들이 각각 나타나 있다.
카메라(220)에 의해 생성된 이미지는 전처리와 딥러닝 모델에 의한 분석을 통한 상품 재고 관리에 이용된다.
3. 十자형 레일을 이용한 반사경-카메라 구조
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 상품 재고 파악을 위한 상품 이미지 획득 시스템의 구조를 도시한 도면이다. 본 발명의 실시예에 따른 상품 이미지 획득 시스템은 十자형 레일을 이용한 반사경-카메라 구조가 적용되었다.
도시된 바와 같이, 상품들이 놓여진 진열대(10)의 선반(20)의 상부에 十자형 레일(130)을 설치한다. 十자형 레일(130)은 재고를 파악하고자 하는 상품들이 놓여진 선반(20)의 상부에 위치한 선반(30)의 하단에 설치할 수 있다.
十자형 레일(130)의 중앙부에는 360도 카메라(230)가 설치되고, 360도 카메라(230)의 주변에는 4개의 반사경들(331,332,333,334)이 설치된다. 360도 카메라(230)와 반사경들(331,332,333,334)은 十자형 레일(130) 상에서 위치와 방향을 조정할 수 있는 구조로 결합된다.
반사경들(331,332,333,334)은 진열대(10)의 선반(20)에 진열된 상품들을 각기 다른 위치에서 각기 다른 각도로, 구체적으로, 좌측, 후방, 우측, 전방에서 비추어 준다. 360도 카메라(230)는 진열된 상품들의 상면과 반사경들(331,332,333,334)을 촬영하여, 실제 상품들과 반사경들(331,332,333,334)에 비추어진 상품들에 대한 이미지를 생성한다.
360도 카메라(230)에 의해 생성된 이미지를 도 3의 (d)에 예시하였다. 도시된 바와 같이, 360도 카메라(230)에 의해 생성된 이미지의 중앙에는 실제 상품들의 상면이 나타난 상품 영역이, 상부, 하부, 좌측, 우측에는 반사경들(331,332,333,334)에 비추어진 상품들이 나타난 반사경 영역들이 각각 나타나 있다.
360도 카메라(230)에 의해 생성된 이미지는 전처리와 딥러닝 모델에 의한 분석을 통한 상품 재고 관리에 이용된다.
4. 넓은 반사면을 이용한 반사경-카메라 구조
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 상품 재고 파악을 위한 상품 이미지 획득 시스템의 구조를 도시한 도면이다. 본 발명의 실시예에 따른 상품 이미지 획득 시스템은 반사면이 넓은 반사경과 카메라를 이용하는 구조이다.
도시된 바와 같이, 상품들이 놓여진 진열대(10)의 선반(20)의 상부에 직선형 레일(140)을 설치한다. 직선형 레일(140)은 상품들이 놓여진 선반(20)의 상부에 위치한 선반(30)의 하단에 설치할 수 있다.
직선형 레일(140)에서 진열대(10)의 바깥쪽 지점에는 카메라(240)가 설치되고, 진열대(10)의 안쪽 지점부터 바깥쪽 지점에 걸친 넓은 영역에 반사경(340)이 설치된다. 카메라(240)와 반사경(340)은 직선형 레일(140) 상에서 위치와 방향을 조정할 수 있는 구조로 결합된다.
즉, 카메라(240)는 직선형 레일(140)의 길이 방향으로 위치 변경이 가능하고, 카메라(240)의 입사각도 조정이 가능하다. 또한, 반사경(340)도 직선형 레일(140) 상에서 위치와 설치각을 조정하는 것이 가능하다.
반사경(340)은 진열대(10)의 선반(20)에 진열된 상품들의 상면을 비추어 준다. 카메라(240)는 진열된 실제 상품들과 반사경(340)을 촬영하여, 상품들과 반사경(340)에 비추어진 상품들에 대한 이미지를 생성한다. 이를 위해, 카메라(240)는 상품들과 반사경(340)을 커버할 수 있는 넓은 화각을 지원하는 것으로 구현한다.
카메라(240)에 의해 생성된 이미지에 포함되어 있는 반사경 영역을 도 4의 (c)에 제시하였다. 도 1에 제시한 좁은 반사면을 갖는 반사경(210)을 촬영하여 생성한 이미지에 포함된 반사경 영역인 도 4의 (b)에 제시된 반사경 영역과 달리, 도 4의 (c)에 제시한 반사경 영역은 상품들이 겹쳐지지 않거나 조금만 겹쳐진 상태로, 이미지에서 상품 인식율을 향상시킬 수 있다.
5. 이미지 처리
도 1 내지 도 4에 제시된 구조의 상품 이미지 획득 시스템에 의해 수집된 이미지에 대해서는 딥러닝 모델에 사용가능한 형태로 변환하기 위한 전처리 과정이 필요하다.
전처리 과정에서는, 카메라(210,220,230,240)에서 생성된 이미지에서 상품 영역과 적어도 하나의 반사경 영역을 분리한 후에, 분리된 적어도 하나의 반사경 영역을 보정한다.
도 5에는 도 2에 제시된 구조의 상품 이미지 획득 시스템에서 획득된 이미지에 대한 전처리 과정을 나타내었다. 도 5의 좌측에 도시된 바와 같이, 획득된 이미지에는 실제 상품들이 나타난 1개의 상품 영역과 반사경들(321,322,323)에 비추어진 상품들이 나타난 3개의 반사경 영역들이 포함되어 있다.
도 5의 중앙에는 좌측의 이미지로부터 3개의 반사경 영역들과 1개의 상품 영역을 분리한 결과를 나타내었다.
도 5의 좌측과 중앙에 나타난 바와 같이, 반사경 영역들은 상품 영역의 크기 보다 크기가 작고, 반사경의 각도와 수차 등에 의한 왜곡이 발생할 수 있다. 이에 따라, 반사경 영역들에 대해서는 캘리브레이션 하여 기하학적 관계를 계산하여, 사이즈를 조정하고 왜곡을 보정함으로써, 상품 영역과 동등한 크기의 왜곡이 없는 영역 이미지들로 변환한다.
상품 영역 이미지와 보정된 반사경 영역 이미지들은 상품 인식 모델에 입력된다. 상품 인식 모델은 상품 영역 이미지와 보정된 반사경 영역 이미지를 분석하여, 상품들을 인식/분류하기 위한 인공지능 모델과 인식/분류 결과로부터 상품의 종류별 개수를 계산하여 상품 재고를 파악하는 알고리즘을 포함한다.
6. 클라우드 컴퓨팅 기반의 상품 재고 관리 시스템
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 상품 재고 관리 시스템의 구조를 도시한 도면이다. 도 6의 상품 재고 관리 시스템은 도 2에 제시된 상품 이미지 획득 시스템을 적용하였는데, 그 밖의 다른 구조의 상품 이미지 획득 시스템을 적용하는 것이 가능하다.
도 6에 제시된 서버(410)는 전술한 "5. 이미지 처리" 과정을 수행한다. 이미지 처리는 이미지를 생성한 카메라 마다 수행된다. 이미지를 구분하기 위해 이미지를 서버(410)로 전송할 때에는 카메라의 식별정보인 ID 또는 위치정보를 함께 전송한다.
대형 마트와 같이 인식해야 하는 상품의 종류가 많은 경우 딥러닝 모델의 연산량과 메모리 용량이 상당히 커지므로, 본 발명의 실시예에 따른 방식이 적합한다. 이 경우 카메라들은 이미지들을 압축하여 자신의 식별정보와 함께 전송하면 된다.
7. 엣지 컴퓨팅 기반의 상품 재고 관리 시스템
도 7은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 상품 재고 관리 시스템의 구조를 도시한 도면이다. 도 7의 상품 재고 관리 시스템도 도 2에 제시된 상품 이미지 획득 시스템을 적용하였는데, 그 밖의 다른 구조의 상품 이미지 획득 시스템을 적용하는 것이 가능하다.
도 7에 제시된 엣지 디바이스(421)는 카메라 내부에 구현될 수도 있고, 카메라 인근에 구현되며, 전술한 "5. 이미지 처리" 과정을 수행한다. 서버(422)는 엣지 디바이스(421)들에 의한 재고 파악 결과와 카메라 식별정보를 POG(Plan-O-Gram, 플래노그램) 데이터와 대조하여, 상품 종류가 잘 인식되었는지, 다른 종류의 상품이 잘못 놓여있는지 판단한다.
엣지 디바이스(421)에서 모든 연산과 인식을 하고 서버(422)는 각 엣지 디바이스(421)로부터 처리 결과만을 전송받기 때문에, 서버(422)의 하드웨어 부담이 줄어들고 효율적으로 서버(422)를 운영할 수 있다.
8. 변형예
본 발명의 실시예에서 제시한 상품 이미지 획득 시스템의 반사경-카메라 구조를 적용하면 다각도의 이미지 수집을 통해 상품 인식 정확도를 증가시킬 수 있다.
즉, 상품에 대해 다양한 각도에서 이미지들을 더 수집함으로써, 상품 인식 정확도를 높일 수 있는 것이다. 상품 수량 까지 파악해야 하는 경우, 상품들이 서로 가려지면서 뒤에 위치한 상품은 인식하지 못할 수 있다.
본 발명의 실시예에서는 적어도 하나의 반사경을 이용하여, 상품의 뒤쪽과 옆쪽에 대한 이미지를 함께 수집할 수 있기 때문에 가려짐으로 인한 오류를 제거할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에서는 하나의 카메라로 동시에 다각도의 상품 이미지들을 생성할 수 있다. 이에 따라, 카메라 하나로 카메라 여러 개를 설치한 효과를 낼 수 있기 때문에 비용적인 측면에서 강한 이점이 있다. 특히, 마트, 편의점과 같이 많은 상품이 진열되는 환경에서는 매우 효과적인 비용 절감 효과를 얻을 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에서 제시한 반사경-카메라 구조는, 단 한 대의 소형 카메라만 필요하며 진열대 선반의 상부에 약 2~3cm의 공간만 있어도 설치 및 사용이 가능하다.
또한, 반사경을 사용하지 않는 경우 도 8의 (a)와 같이, 카메라와 상품 사이의 충분한 각도가 형성되지 않기 때문에 카메라와 먼 곳 또는 가까운 곳의 상품을 영상에 담을 수 없거나, 지나치게 비스듬하게 좁은 각도로 촬영되어 물체 인식 오류를 발생시킬 수 있다. 충분한 화각을 보장하기 위해 도 8의 (b)와 같이 진열대 선바의 높이를 높여야 하며, 이는 같은 공간에 진열가능한 제품의 수량이 줄어드는 문제를 발생시킨다.
이에 반해, 본 발명의 실시예에서 제시한 반사경-카메라 구조는 도 8의 (c)에 나타낸 바와 같이, 카메라와 먼 곳에 있는 상품의도 반사경을 통해 좁은 공간에서도 충분히 좋은 품질의 영상을 얻을 수 있다.
다른 한편으로, 마트의 진열대와 같이 협소한 공간에 사용될 경우 상품의 일부분과 카메라의 거리가 매우 가까워질 수 있다. 가까운 물체의 초점을 맞추기 위해 접사 카메라를 사용해야 하는데 이는 카메라 비용 상승의 원인이 된다. 가까운 거리의 상품을 도 9에 제시된 바와 같이 직접 촬영이 아닌 반사경을 통해 촬영하면 초점거리가 멀어지는 효과를 만들 수 있고, 근접촬영으로 인한 초점 문제를 해결할 수 있다.
한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.

Claims (11)

  1. 진열된 상품들을 비추어 주는 반사경;
    진열된 상품들과 반사경에 비추어진 상품들에 대한 이미지를 생성하는 카메라; 및
    카메라에서 생성된 이미지를 분석하여 상품들의 재고를 파악하는 이미지 처리 시스템;을 포함하는 것을 특징으로 하는 재고 관리 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    카메라는,
    상품이 진열된 진열대의 상부 바깥쪽에 설치되고,
    반사경은,
    진열대의 상부 안쪽에 설치되는 것을 특징으로 하는 재고 관리 시스템.
  3. 청구항 2에 있어서,
    진열대의 상부에 위치하며, 카메라의 위치와 각도가 조절가능한 상태로 설치되고, 반사경의 위치와 각도가 조절가능한 상태로 설치되는 레일;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 재고 관리 시스템.
  4. 청구항 2에 있어서,
    카메라에 의해 생성되는 이미지에는,
    다수의 반사경들에 비추어진 상품들이 포함되는 것을 특징으로 하는 재고 관리 시스템.
  5. 청구항 4에 있어서,
    진열대의 상부에 위치하며, 하나의 카메라가 위치와 각도가 조절가능한 상태로 설치되고, 다수의 반사경들의 위치와 각도가 조절가능한 상태로 설치되는 레일;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 재고 관리 시스템.
  6. 청구항 1에 있어서,
    카메라에 의해 생성되는 이미지에는,
    다수의 반사경들에 비추어진 상품들이 포함되고,
    카메라는,
    상품이 진열된 진열대의 상부 중앙부에 설치된 360도 카메라이며,
    다수의 반사경들은,
    진열대의 상부에서 카메라의 주변에 설치되는 것을 특징으로 하는 재고 관리 시스템.
  7. 청구항 1에 있어서,
    카메라는,
    상품이 진열된 진열대의 상부 바깥쪽에 설치되고,
    반사경은,
    진열대의 상부 안쪽으로부터 상부 바깥쪽에 걸쳐 설치되는 것을 특징으로 하는 재고 관리 시스템.
  8. 청구항 1에 있어서,
    이미지 처리 시스템은,
    카메라에서 생성된 이미지에 포함된 상품 영역과 반사경 영역을 분리하고, 분리된 반사경 영역을 보정하며, 상품 영역과 보정된 반사경 영역을 분석하여 상품의 종류 별 개수를 인식하는 것을 특징으로 하는 재고 관리 시스템.
  9. 청구항 8에 있어서,
    이미지 처리 시스템은,
    서버 또는 엣지 디바이스로 구현되는 것을 특징으로 하는 재고 관리 시스템.
  10. 진열된 상품들을 비추어 주는 반사경; 및
    진열된 상품들과 반사경에 비추어진 상품들에 대한 이미지를 생성하는 카메라;를 포함하고,
    카메라에서 생성된 이미지는,
    상품들의 재고를 파악하는데 이용되는 것을 특징으로 하는 상품 이미지 획득 시스템.
  11. 카메라에서 생성된 이미지에 포함된 상품 영역과 반사경 영역을 분리하는 단계;
    분리된 반사경 영역을 보정하는 단계;
    상품 영역과 보정된 반사경 영역을 분석하여, 상품의 재고를 파악하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 상품 재고 관리 방법.
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