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기존의 CCTV 시스템을 단 30분 만에 
인공지능 무인감시 시스템으로 변환해주는 시각 데이터 분석 기기
Deep Runner

초 간단 웹 인터페이스로 쉽게 보안 서비스를 구축할 수 있어요. 

최대 16대의 카메라를 동시에 감시할 수 있어요.

공장자동화 불량품 인식 등에도 사용할 수 있어요.

인공지능 시각인식기능을 이용해서 할 수 있는 

기가 막힌 아이디어가 떠올랐다고 가정해 봅시다.

어떻게 실현하시겠습니까?

예를 들자면,
  • 시각장애인이 휴대하면서 앞에 위험한 장애물이 나타나면 전자안마기처럼 피부 자극을 통해 이를 알려주는 디바이스
  • 목장에서 축사에 소가 몇 마리가 나오고 들어가는지를 카운트하는 IT시스템
  • 그 외 수 만 가지의 혁신적인 아이디어들
아마 다음과 같이 복잡한 개발 작업을 성공적으로 수행해 내야 할 것입니다. 
결코 쉽지 않습니다.
  1. 인공지능 개발자들을 고용한다.
  2. 원하는 인공지능 기능을 처리하는 하드웨어를 결정하고 구매한다.
    - 큰 비용이 소요될 수 있고, 원하는 성능을 내려면 크기와 소비전력이 과도할 수 있고, 결과가 제대로 나오지 않으면 몇 번의 시행착오를 거처야 할 수 있습니다.
  3. 텐서플로, 카페와 같은 딥러닝 플랫폼을 정하고 포팅한다.
  4. 딥러닝 알고리즘을 결정하고 테스트한다.
  5. 원하는 물체를 학습시킨다.
  6. 카메라 입력과 영상출력, 네트워크 등을 처리하는 베이스 PCB 보드를 개발한다.
  7. 카메라 입력과 딥러닝 알고리즘을 연동시킨다.
  8. 딥러닝 하드웨어에서 지속적으로 인식결과를 받아서 원하는 물체가 발견되면 원하는 서비스 기능를 하도록 개발한다.
  9. 사용자인터페이스, 케이스 등을 개발한다.

딥러너는 당신의 혁신적인 인공지능 아이디어를 쉽게 실현하게 만들어 주는 디바이스입니다.

딥러너를 이용하면,
  1. 딥러너에 카메라를 연결하고 전원을 켠다.
    - 딥러너는 90개의 일반적인 물체를 기본적으로 인식하며 필요하면 사용자가 딥러너에게 학습시켜 인식할 물체를 추가할 수 있습니다.
  2. 당신의 서비스 웹페이지에 당신이 필요한 요구사항을 간단한 자바스크립트 코드에 추가하고 웹브라우저로 실행한다.
    - 이 때 웹브라우저는 딥러너와 연결을 맺고 요청사항을 전달합니다.
    - 딥러너는 카메라 영상에서 요청된 조건과 맞는 상활이 발생하면 인식 정보를 브라우저로 전달합니다.
    - 웹페이지의 자바스크립트 응답부에서 당신이 생각했던 서비스를 구현하면 됩니다.

인식결과 데이터 스트림

출현경보 예응용 예: 야간 시간대에 보안구역에 수상한 사람이 발견되면 즉시 통보 , 불법 현수막이 발견되면 통보

출현경보 예사용 예: 광고판 앞에 사람이 10초 이상 머물면 그 사람의 크기를 통보, 주정차 금지구역에 자동차를 10분 이상 주차 시 통보

부재경보 예사용 예: 야간 시간대에 공무 차량이 주차장에 없으면 통보, 보물 문화재가 사라지면 통보

부재경보 예사용 예: 초소 근무자가 30분 이상 안보이면 통보, 독거인이 하루 이상 안보이면 통보, 가축이 10분 이상 목장에 안보이면 통보

카운팅 예상권분석, 매장 관리, 주차관리, 교통량 분석

카운팅 예출입구 카운팅

다중카메라 인식 예CCTV 특정 이벤트 알림

벤처기업확인서

대한민국 발명특허대전 국무총리상

특허 제 10-1803409 호

특허 제 10-1788829 호

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