Vision AI 기술을 활용하여 물류 데이터의 정보를 축적하고 활용할 수 있습니다. 화물의 종류와 체적을 측정하여 이를 정산 시스템과 연동을 통해 과금체계의 고도화가 가능합니다. 그리고 araView Logistics는 대용량 데이터를 처리할 수 있도록 AI 및 빅데이터 플랫폼인 AiNSWER Architecture와 결합이 가능하며 araView Studio를 활용하여 지속적인 모델 학습 및 개선을 손쉽게 할 수 있습니다.

 

  • 특징
    • 대용량 처리
      – AiNSWER Architecture에 기반하여, 시간당 100,000건 이상의 이미지 처리 가능 (V100-16G GPU 1장 기준)
    • AI 기반
      – Vision AI에 기반한 화물 이미지 처리
      – 화물 종류 구분 및 체적(가로, 세로) 계산 가능
    • araView Studio
      – araView Studio와의 연동을 통해, 사용자가 직접 모델 재학습 및 배포 가능

 

  • 시스템 구성도
    AI 및 빅데이터 플랫폼인 AiNSWER Architecture와 GPU 서버를 통해 고객에게 화물에 대한 정보를 제공합니다.

 

  • 서비스 구성도
    센서를 통해 이미지를 수집하고 AI 모델로 수집된 이미지를 분석합니다. 마지막으로 분석된 결과를 시스템에 전송합니다.

 

  • 서비스 시나리오
    1. 화물 정보 수집 : AiNSWER Architecture를 통해 각 터미널의 화물 데이터(이미지)를 수집
    2. 이미지 분류 AI :
      – Vision AI에 기반한 화물 이미지 처리
      – 화물 종류 구분 및 체적(가로, 세로) 계산 가능
    3. 물류 정보 확인 : 기존 레거시 시스템에 연동되어, 화물 정보 저장 및 활용 가능

 

  • 활용 분야
    • 컨베이어 화물 분석
      – Vision AI 모델을 활용하여 컨베이어 벨트 위 화물의 체적을 추론하고 유형을 분류할 수 있습니다.
      – 체적은 mm단위로 제공되며, 정형 화물과 비정형 화물 모두에 대응할 수 있습니다.
    • 대용량 분석 및 화물 데이터 수집
      – AiNSWER Architecture에 기반하여, 시간당 100,000건 이상의 이미지 처리가 가능합니다. (V100-16G GPU 1장 기준)
      – 집된 화물 정보는 다양한 분야에 활용할 수 있도록 레거시 시스템과 연동됩니다.
    • 사용자 친화적 모델 학습 및 배포
      – araView Studio를 활용하여 지속적으로 AI모델을 학습하고 발전시킬 수 있습니다.
      – 터미널과 계절의 특성에 따라 다양한 형태의 화물이 추가되는 경우를 대응할 수 있습니다.
      – 학습된 모델은 사용자가 쉽게 검증하고 또 배포할 수 있습니다.