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추론 2 : 로봇 축구식 천장 카메라 어레이에 의한 비젼일 듯.
틀린 추론 : 쉽게 생각하기로는 BLE와 2.4Ghz RF-ID 태그 조합이면 될 것 같다. BLE로 체크인 하고, 나갈때 RF-ID 아웃과 BLE 검출로 할 수 있... 다고 생각했는데 영상을 보니 컴퓨터 비젼이라네? 게다가 선반 앞에서 이미 특정완료
그렇다면 : 선반 아웃을 센서로 검출할 때 얼굴도 확인한다는 이야기로 들리... 지만 첫번째 손님이 모자쓰고 좀 숙이고 들어옴. 그냥 비젼으로 검출하기엔 매장 환경이 난잡할 경우 신뢰성이 떨어짐..
그렇다면 : 복합적인 어프로치를 다 동원해야 할 듯. BLE로 선반접근 검출, 물품의 선반 아웃 검출시 BLE로 구매자 후보를 좁힘과 동시에 비젼을 통해서 구매자를 색출. 비젼은 낯짝과 팔모양까지 같이 검출해야 함.
..라고 생각하고보니 비젼이 훌륭하면 BLE 안 써도 되겠구나.. 얼굴과 팔모양까지 검출하면 된다. 얼굴은 사전 입력이 필요함. 이 가정이 맞다면 여러 사람이 제품 하나를 좀비떼들이 접근할 때럼 팔을 뻗쳐오면 오류 확률은 있겄지만 요즘 기술이 좋으니 잘 커버하리라.
추론 : BLE, 와이파이, NFC 등으로 체크인 (비젼 때릴 DB를 추려서 정확도 올리고 앱기동 하여 장바구니 프론트 띄우고 통신 준비) -> 선반 아웃 (선반 센서, 팔모양과 동시에 비젼 분석 후 고객 확정 후 장바구니 인) -> 구매의사 변경으로 선반 인 (선반 센서, 비젼 분석 후 장바구니 아웃) -> 에이 그냥 사자 -> 고객 아웃 (BLE, GPS 등 복합적으로 고객 이탈 확인 후 과금 프로세스로 진행)
여기서 아이디어는 비젼을 얼굴로만 하는게 아니라 팔모양까지 같이 본다는 것이다.
이렇게 추론하면 카메라 비용이 너무 든다. 그렇다면 다시..
추론 2: 로봇 축구 만들때처럼 천장에 카메라 어레이를 사용하여 매장 입구 체크인부터 고객 궤적 추적을 한다. 다표적 동시 추적은 어렵겠지만 카메라 포커스 기능등이 흔해빠진 것을 볼때 이건 뭐 요즘 기술로 어렵지 않음. 선반 아웃과 천장 카메라의 비젼에서 고객 위치, 팔모양을 분석하여 장바구니 인/아웃 판별. 선반은 여러 층이므로 천장 카메라 사용시에도 선반 센서는 필요할 듯. 이런 경우 인프라 비용이 제일 적으며 고객 스마트폰의 BLE 등 상황에 돈케어다. 얼굴 입력 안 해도 된다.