daram

메이아이를 찾는 고객이 가장 궁금해 하시는 매쉬의 모든 포인트를 모아 보았습니다. 💡mAsh(매쉬)를 더 쉽게 이해하고 편리하게 도입할 수 있는 Tip을 확인해 보세요. 질문 1. CCTV ❓Q1. CCTV를 새롭게 설치해야 하나요? A1. 아니오.  현재 매장에 CCTV가 설치되어 있다면, 설치된 CCTV를 그대로 이용할 수 있습니다. ❓Q2. CCTV의 기종은 제한이 없나요?

안녕하세요, 오프라인 공간의 디지털화를 꿈꾸는 메이아이입니다. ‘daram’과 함께하는 딥러닝 투어 2편: Object Tracker에서는 물체 추적 기술의 전반적인 내용과 함께, 오프라인 공간에서 나타나는 물체 추적 기술의 도전 과제 및 해결 방안을 간략하게 소개해 드렸습니다. 잠시 지난 글의 내용을 돌이켜보면, 물체 추적 기술이란 연속된 이미지들에서, 동일한 객체로 판단되는 물체들의 프레임 간

안녕하세요, 오프라인 공간의 디지털화를 꿈꾸는 메이아이입니다. ‘daram’과 함께하는 딥러닝 투어 1편: Object Detector에서는 물체 인식의 전반적인 내용과 함께, 메이아이의 인공지능 엔진 daram의 물체 인식 모델의 특징을 소개해 드렸습니다.  1편의 내용을 돌이켜보면, 물체 인식 기술이란 이미지 하나에서 타겟 물체들의 위치를 바운딩 박스(bbox) 형식으로 찾는 기술이었습니다. 물체 인식 모델의 대표적인

안녕하세요, 메이아이 엔지니어링 챕터의 신인식입니다. 메이아이는 공간에 설치되어 있는 CCTV의 영상을 활용하여, 영상 처리 인공지능으로 방문객들의 성별이나 연령대부터 동선, 체류 시간, 행동, 상품과의 인터랙션까지 모든 데이터를 분석하고 있습니다. 상당한 양의 영상 데이터를 분석하고 있고, 앞으로 더 많은 양을 분석할 예정인 만큼 영상 분석 파이프라인이야 말로 매우 중요한 구성 요소 중

안녕하세요, 오프라인 공간의 디지털화를 꿈꾸는 메이아이입니다. 지금까지 다양한 오프라인 공간들을 분석하면서 메이아이의 인공지능 엔진 daram에도 많은 발전이 있었고, 몇몇 기회들을 통해 daram의 핵심 기술에는 어떤 특징이 있었는지 간단하게 말씀드릴 기회는 종종 있었습니다. 다만 그럼에도 불구하고, 돌이켜보니 그 동안 daram의 근본을 이루는 인공지능 모델의 전반적인 내용에 대해 설명드린 적은 없었던 것