TECHNOLOGY

기술

ImgSignature™ 이미지 시그니처 기술이 어떻게 영상 없이 장면의 변화를 알아내는지 설명합니다.

이미지 시그니처 기술

장면의 이전과 이후, 두 장만 비교해 입고·출고·교체·이동을 1초 안에 판별합니다. 실제 이미지를 저장하거나 보내는 대신, 이미지의 지문(시그니처)을 추출해 매칭합니다.

시그니처에는 사람이나 공간을 알아볼 수 있는 프라이버시 정보가 남지 않습니다. 비교에 필요한 특징만 숫자로 남기기 때문에 영상이 장치 밖으로 나갈 이유가 없습니다.

비교 대상
이전·이후 2장
판별 결과
입고 · 출고 · 교체 · 이동
처리 시간
1000ms 이내

사이다 병을 등록하고 찾는 과정

  1. 1단계

    템플릿 등록

    기준이 될 물체를 한 번 촬영해 등록합니다.

  2. 2단계

    시그니처 추출

    색과 형상 특징을 지문으로 바꿉니다.

  3. 3단계

    매칭

    새 장면의 지문과 비교해 같은 물체인지 판단합니다.

제품마다 다른 고유 지문

컬러 히스토그램 지문 + 형상 지문으로 이미지를 식별합니다.

소개 영상 보기
콜라 캔에서 추출한 컬러 히스토그램과 형상 시그니처 결과 화면

콜라

Area
45033.0
AR
1.64
Hu H0
0.74
Hu H1
2.20
Hu H2
4.84
Hu H3
6.20
Hu H4
-7.00
Hu H5
-6.85
Hu H6
7.00
우유 팩에서 추출한 컬러 히스토그램과 형상 시그니처 결과 화면

우유

Area
38120.0
AR
1.38
Hu H0
0.69
Hu H1
2.05
Hu H2
4.31
Hu H3
5.77
Hu H4
-6.42
Hu H5
-6.10
Hu H6
6.55

두 제품은 면적(Area)·가로세로비(AR)·Hu 모멘트가 모두 다릅니다. 이 숫자 묶음이 제품을 구분하는 지문입니다.

핵심 파이프라인 4단계

촬영된 장면이 지문이 되고, 판단이 되기까지 장치 안에서 거치는 순서입니다.

1단계

ImgSignature 추출

기하·색채 특징을 2D 지문으로 바꿉니다. 원본 이미지 대신 이 지문만 비교에 씁니다.

2단계

Advanced Segmentation

윤곽선, Canny, Watershed를 결합해 물체의 경계를 정확하게 나눕니다.

3단계

Hybrid Blob Processing

Defects 분석, Grid 제거, Combination, Puzzle Solver로 겹치거나 붙은 물체를 분리합니다.

4단계

On-Device Auto Run

최대 4개 모드를 동시에, 1000ms 이내에 장치 안에서 자동으로 실행합니다.

클라우드 AI vs ImgSignature ZenA

AI 모델보다 약 90배 빠르게 동작합니다. 비용과 보안, 속도를 나란히 비교했습니다.

항목 클라우드 AI ImgSignature ZenA
인프라 비용 고가 GPU 서버와 클라우드 트래픽이 필수 GPU 불필요, 서버 비용 0
보안성 영상을 외부로 전송, 유출 리스크 데이터 외부 반출 없음
처리 속도 네트워크 상태에 따라 지연 4개 모드 동시에도 1초 이내
약 90배 AI 모델 대비 빠른 동작 속도

8가지 지원 모드

같은 엔진에 모드만 바꿔 현장에 맞게 씁니다.

ImgSignature ZenA가 지원하는 응용 모드 구성도
장비
일반 CPU 기기와 웹캠이면 어디든 설치
카메라
USB 카메라 최대 4대 자동 인식
운영체제
macOS · Windows · Linux · RPi(Docker)