플러스프로젝트 배경
매장 규모와 상품 수가 늘어날수록 직원이 모든 진열과 가격 라벨을 수시로 확인하기 어렵습니다. 설치형 카메라를 활용해 누락과 불일치 후보를 찾고, 운영자가 대시보드에서 확인할 수 있는 자동화 흐름을 만드는 것이 목표였습니다.
프로젝트 성과
상품·라벨 감지 파이프라인
YOLOv8·DETR과 OpenCV를 활용해 매장 영상에서 상품과 가격 라벨을 찾는 흐름을 구성했습니다.
엣지 추론 환경
Jetson과 TensorRT를 적용해 매장 장치에서 감지 결과를 생성하도록 배포 구조를 만들었습니다.
이벤트·대시보드 연동
FastAPI, Kafka, Grafana를 연결해 누락·불일치 이벤트를 전달하고 확인할 수 있게 했습니다.
핵심 기능
상품·라벨 실시간 탐지 및 오류 경고
누락/불일치 자동 인식 및 관리자 알림 제공
진행 단계
기획
2022.05.
현장 요구사항 정의, SKU 및 라벨 분류 체계 수립, 데이터 수집 계획 설계
프로젝트 상세
[프로젝트] 매장 카메라 영상에서 상품과 가격 라벨을 인식하고 진열 누락·불일치 이벤트를 관리자에게 전달하는 재고 관리 보조 시스템입니다. [담당 범위] 상품·라벨 데이터 구성, YOLOv8·DETR 기반 감지 모델, OpenCV 영상 처리, Jetson·TensorRT 추론 환경, FastAPI 서버, Kafka 이벤트 스트리밍, Grafana 대시보드를 담당했습니다. [기술적 해결] 조명,
