유동인구 Big Data Deep Learning

CCTV를 통한 유동인구 데이터수집 및 분석 - CVD

기존 수동 방법 < 초록소프트㈜의 CVD

2016년 기준 국내에는 95만대의 CCTV가 있다고 합니다. 100㎡마다 한 대의 CCTV가 있다는 것 입니다.
특히 사람들이 많이 모이는 관광 지역에는 이보다 더 촘촘히 있을 것입니다.
CCTV를 사용하여 이용객 수를 정확하게 측정할 수 있다면 사람이 직접 해야하는 번거로움도,
추가 장비를 설치해야 하는 부담도 없이 손쉽게 수요를 알아낼 수 있습니다.

전국 CCTV 95만 시대, CCTV를 통한 유동인구 데이터 분석으로 !

CVD는 이미 설치된 CCTV를 사용하여 그 영상을 분석한 후 정확한 인원 수를 알아냅니다.
정확한 인원 수를 알아낸다는 것은 다음과 같습니다. 기존의 기술에서는 CCTV 장면 별로 사람을 인식합니다.
하지만 CVD는 연속된 장면에서도 동일 인물 여부를 검사하여 이 문제를 해결합니다. 또한 데이터를 저장할 때,
이미지를 좌표로 변환하여 저장하므로 이미지를 직접 저장하는 것에 비해 월등히 적은 용량만을 사용합니다.

- CCTV 속 보행자 이미지 인식 처리
- 이미지 분석 Deep Learning을 통하여 자동 인식
- 자동 인식 처리된 사람의 성별, 연령 인지
- 보행자의 이동을 트래킹함으로써 이동 속도, 방향 계산으로 보다 입체적인 유동인구 데이터 생성
- 이렇게 생성된 유동인구 데이터는 매장 입점객 수 예측, 신규 매장 개설 위치 분석, 상권 분석 등에 사용 가능