| 1 |
1
실시간으로 촬영되는 테이블 영상을 수신하는 단계;미리 학습된 학습 모델의 인공 지능을 이용하여 상기 테이블 영상에 포함된 적어도 하나의 테이블의 물체 정보와 음식 정보를 포함하는 테이블 정보를 획득하는 단계; 및상기 테이블 정보에 기초하여 상기 적어도 하나의 테이블 각각에 대한 서비스를 추천하는 단계를 포함하는, 테이블 서비스 추천 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 테이블 정보를 획득하는 단계는,상기 인공지능을 이용하여 상기 테이블 영상으로부터 대상 물체 후보 영역과 상기 대상 물체 후보 영역 각각의 신뢰도를 계산하고, 상기 신뢰도가 미리 설정된 모델 기준 값 이상의 대상 물체 후보 영역을 검출 영역으로 확정하며, 상기 검출 영역을 통해 물체 위치와 물체 종류를 포함하는 상기 물체 정보 및 음식 종류와 음식 양을 포함하는 상기 음식 정보를 획득하는, 테이블 서비스 추천 방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,상기 서비스를 추천하는 단계는, 해당 테이블의 테이블 정보, 상기 해당 테이블의 주문 정보와 상기 해당 테이블의 호출과 관련된 호출 진행 정보를 바탕으로 상기 해당 테이블에 대한 서비스를 추천하는, 테이블 서비스 추천 방법
|
| 4 |
4
제1항에 있어서,상기 서비스를 추천하는 단계는,해당 테이블에 의한 호출 서비스가 없는 경우 상기 해당 테이블의 테이블 정보와 미리 설정된 적어도 하나의 조건 정보를 비교하여 추천 서비스를 선택하고, 상기 선택된 추천 서비스를 상기 해당 테이블의 서비스로 제공하는, 테이블 서비스 추천 방법
|
| 5 |
5
제4항에 있어서,상기 서비스를 추천하는 단계는,접시 수거, 쓰레기 수거, 음식 제공, 리필 및 분실물 알림 중 적어도 하나의 서비스를 추천하는, 테이블 서비스 추천 방법
|
| 6 |
6
제2항에 있어서,상기 추천된 서비스 또는 요청된 서비스 전과 후에 대한 테이블 정보에 기초하여 상기 추천된 서비스 또는 요청된 서비스에 대응하는 변화의 발생 여부를 판단하는 단계; 및상기 추천된 서비스 또는 요청된 서비스에 대응하는 변화가 발생한 것으로 판단되면 상기 모델 기준 값을 미리 설정된 제1 값만큼 낮게 조절하고, 상기 추천된 서비스 또는 요청된 서비스에 대응하는 변화가 아닌 것으로 판단되면, 상기 모델 기준 값을 미리 설정된 제2 값만큼 높게 조절하는 단계를 더 포함하는, 테이블 서비스 추천 방법
|
| 7 |
7
제1항에 있어서,상기 적어도 하나의 테이블 각각에 대한 서비스 정보와 상기 서비스 정보에 대응하는 서비스 전과 후의 테이블 정보를 이용하여 재학습 데이터를 수집하는 단계; 및일정량의 재학습 데이터가 수집되면, 상기 재학습 데이터를 이용하여 상기 학습 모델을 재학습시키는 단계를 더 포함하고,상기 테이블 정보를 획득하는 단계는,상기 재학습된 학습 모델을 이용하여 상기 테이블 정보를 획득하는, 테이블 서비스 추천 방법
|
| 8 |
8
제7항에 있어서,상기 재학습 데이터를 수집하는 단계는,상기 서비스 정보에 대응하는 서비스 전과 후의 테이블 정보에 기초하여 상기 서비스 정보에 대응하는 변화가 아닌 경우 상기 재학습 데이터를 수집하는, 테이블 서비스 추천 방법
|
| 9 |
9
제8항에 있어서,상기 재학습 데이터를 수집하는 단계는,상기 서비스 정보에 대응하는 변화가 아닌 경우 상기 서비스 전의 테이블 정보의 오류를 수정하여 상기 재학습 데이터를 수집하는, 테이블 서비스 추천 방법
|
| 10 |
10
실시간으로 촬영되는 테이블 영상을 수신하는 영상 수신부;미리 학습된 학습 모델의 인공 지능을 이용하여 상기 테이블 영상에 포함된 적어도 하나의 테이블의 물체 정보와 음식 정보를 포함하는 테이블 정보를 획득하는 영상 인식부; 및상기 테이블 정보에 기초하여 상기 적어도 하나의 테이블 각각에 대한 서비스를 추천하는 서비스 추천부를 포함하는, 테이블 서비스 추천 장치
|
| 11 |
11
제10항에 있어서,상기 영상 인식부는,상기 인공지능을 이용하여 상기 테이블 영상으로부터 대상 물체 후보 영역과 상기 대상 물체 후보 영역 각각의 신뢰도를 계산하고, 상기 신뢰도가 미리 설정된 모델 기준 값 이상의 대상 물체 후보 영역을 검출 영역으로 확정하며, 상기 검출 영역을 통해 물체 위치와 물체 종류를 포함하는 상기 물체 정보 및 음식 종류와 음식 양을 포함하는 상기 음식 정보를 획득하는, 테이블 서비스 추천 장치
|
| 12 |
12
제10항에 있어서,상기 서비스 추천부는,해당 테이블의 테이블 정보, 상기 해당 테이블의 주문 정보와 상기 해당 테이블의 호출과 관련된 호출 진행 정보를 바탕으로 상기 해당 테이블에 대한 서비스를 추천하는, 테이블 서비스 추천 장치
|
| 13 |
13
제10항에 있어서,상기 서비스 추천부는,해당 테이블에 의한 호출 서비스가 없는 경우 상기 해당 테이블의 테이블 정보와 미리 설정된 적어도 하나의 조건 정보를 비교하여 추천 서비스를 선택하고, 상기 선택된 추천 서비스를 상기 해당 테이블의 서비스로 제공하는, 테이블 서비스 추천 장치
|
| 14 |
14
제13항에 있어서,상기 서비스 추천부는,접시 수거, 쓰레기 수거, 음식 제공, 리필 및 분실물 알림 중 적어도 하나의 서비스를 추천하는, 테이블 서비스 추천 장치
|
| 15 |
15
제11항에 있어서,상기 추천된 서비스 또는 요청된 서비스 전과 후에 대한 테이블 정보에 기초하여 상기 추천된 서비스 또는 요청된 서비스에 대응하는 변화의 발생 여부를 판단하는 변화 판단부; 및상기 추천된 서비스 또는 요청된 서비스에 대응하는 변화가 발생한 것으로 판단되면 상기 모델 기준 값을 미리 설정된 제1 값만큼 낮게 조절하고, 상기 추천된 서비스 또는 요청된 서비스에 대응하는 변화가 아닌 것으로 판단되면, 상기 모델 기준 값을 미리 설정된 제2 값만큼 높게 조절하는 모델 기준 조절부를 더 포함하는, 테이블 서비스 추천 장치
|
| 16 |
16
제10항에 있어서,상기 적어도 하나의 테이블 각각에 대한 서비스 정보와 상기 서비스 정보에 대응하는 서비스 전과 후의 테이블 정보를 이용하여 재학습 데이터를 수집하는 재학습 데이터 수집부; 및일정량의 재학습 데이터가 수집되면, 상기 재학습 데이터를 이용하여 상기 학습 모델을 재학습시키는 재학습부를 더 포함하고,상기 영상 인식부는,상기 재학습된 학습 모델을 이용하여 상기 테이블 정보를 획득하는, 테이블 서비스 추천 장치
|
| 17 |
17
제16항에 있어서,상기 재학습 데이터 수집부는,상기 서비스 정보에 대응하는 서비스 전과 후의 테이블 정보에 기초하여 상기 서비스 정보에 대응하는 변화가 아닌 경우 상기 재학습 데이터를 수집하는, 테이블 서비스 추천 장치
|
| 18 |
18
제17항에 있어서,상기 재학습 데이터 수집부는,상기 서비스 정보에 대응하는 변화가 아닌 경우 상기 서비스 전의 테이블 정보의 오류를 수정하여 상기 재학습 데이터를 수집하는, 테이블 서비스 추천 장치
|
