Roboflow Workflows로 구현한 음료 매대 자동 모니터링 시스템

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TL;DR

소매 매대의 실시간 가용성 문제를 해결하기 위해 RF-DETR 검출기로 전면에 보이는 음료병을 클래스별로 감지하고 각 클래스의 전면 병수를 집계한 뒤 Custom Python 블록에서 구성 가능한 목표값과 비교해 부족량을 계산하여 부족도가 큰 제품을 우선순위로 정하는 워크플로를 구성했다. 이 파이프라인은 감지 결과를 단일 주석 이미지로 통합하고 Gemini 2.5 Pro가 간결한 매대 점검 요약과 최우선 보충 액션을 생성하도록 연결하므로 직원이 모든 통로를 점검하지 않고도 즉시 조치 대상을 확보하게 만든다. 원문은 매장 실행 문제로 인한 품절이 약 70% 수준으로 연결된다는 맥락을 제시하며 이 자동화가 시각적·숫자 기반 신호를 제공해 보충 대응을 앞당길 수 있음을 근거로 제시한다.

섹션별 상세

매장 선반은 고객 행동과 직원 보충으로 시시각각 변하며 매대 실행 문제로 인해 약 70%의 품절 이벤트가 발생한다는 관찰이 이 프로젝트의 배경이다. 이 프로젝트는 전면에 보이는 병만을 대상으로 RF-DETR 검출을 수행하여 각 클래스별(예: Coca-Cola, Fanta, Sprite)로 프레임에서 보이는 병의 수를 산출한다. 관측된 수치는 설정된 최소 목표값과 비교되어 부족량을 계산하며 이러한 자동화는 직원이 전체 매장을 걸어다니며 검사하는 대신 우선 보충이 필요한 선반을 즉시 식별하게 만든다.

검출 후 처리 파이프라인은 세 단계로 구성되어 입력 이미지에서 객체를 감지하는 비전 단계, 감지 결과를 집계하고 구성 가능한 목표값과 비교해 부족량을 산출하는 비즈니스 로직 단계, 그리고 그 결과를 하나의 주석 이미지와 간결한 점검 요약으로 통합하는 출력 단계로 작동한다. 구체적으로 RF-DETR은 바운딩박스와 클래스 레이블을 반환하고 Custom Python 블록이 클래스별 가시 병수를 세어 설정된 카메라 프레임 임계값과 비교해 부족도를 산출하며 그 부족도를 기준으로 우선순위를 산정한다. 최종적으로 Gemini 2.5 Pro가 주석 이미지와 상위 보충 액션을 요약 문장으로 생성하여 직원에게 시각적·텍스트 기반의 실행 신호를 제공한다.

이 워크플로는 감지 가능한 항목으로는 전면에 보이는 Coca-Cola, Fanta, Sprite 병과 각 클래스의 전면 병 개수, 설정된 최소 개수 미만인 제품 목록, 그리고 관측 카운트와 임계값을 기반으로 계산된 우선순위 대기열 및 AI가 생성한 점검 관찰을 포함한 통합 결과물을 생성한다. 단일 주석 이미지에 탐지와 재고 요약, 최우선 보충 작업을 함께 제공함으로써 매장 직원의 대응 시간을 줄이고 선반 가용성 악화 전 조치를 가능하게 만든다. 이 접근법은 원문이 제시한 수치와 구성요소를 바탕으로 현장 실행 문제를 기술적으로 완화하려는 목적을 가진다.

용어 해설

RF-DETR: — RF-DETR은 이미지에서 객체의 위치와 클래스를 예측하는 검출 모델로, 입력 이미지에서 병목재고 같은 전면 진열 제품을 감지해 바운딩박스와 클래스별 보이는 수를 산출하는 용도로 사용된다. 이 모델은 프레임 단위로 전면 병 개수를 세어 재고 임계값과 비교하는 파이프라인의 첫 단계로 작동한다. 소매 매대 모니터링에서는 전시 위치의 가시성 판단을 위해 전면에 보이는 물체만 고려하는 것이 중요하다.
카메라 프레임 임계값(Camera Frame Threshold): — 카메라 프레임 임계값은 모니터링 프레임에서 제품을 집계할 때 사용하는 가시성 기준값으로, 전면에 보이는 병의 수가 설정된 최소 개수보다 작을 때 보충이 필요하다고 판단하게 만든다. 이 값은 카메라 시야, 설치 높이, 제품 정렬 상태에 따라 조정되며 자동화된 우선순위 산정의 입력으로 활용된다. 임계값을 통해 로우 검출 노이즈와 실제 재고 부족을 분리할 수 있다.
보충 우선순위(Replenishment Priority): — 보충 우선순위는 제품별로 설정된 최소 목표 개수와 프레임에서 관측된 가시 병수의 차이를 계산해 부족도가 큰 항목을 먼저 채우도록 순위를 매기는 방식으로 정의된다. 우선순위 산정은 각 제품의 부족량을 절대치나 비율로 환산하고 이를 정렬하여 매장 직원이 어느 선반을 먼저 보충해야 하는지 결정하게 한다. 이 메커니즘은 매장 순회 시간을 줄이고 재고 가용성 문제를 조기에 완화하는 목적을 가진다.
주석 처리된 이미지(Annotated Image): — 주석 처리된 이미지는 모델이 감지한 객체에 바운딩박스와 클래스 레이블을 겹쳐 표시하고, 계산된 요약 정보와 최우선 보충 액션을 오버레이한 결과물로서 직원이 즉시 조치할 대상을 파악하게 한다. 이 출력은 단일 이미지에 탐지 결과와 우선순위 정보를 통합해 전달하므로 현장 순회 없이도 시각적 판단을 가능하게 만든다. 운영 측면에서는 알람 생성이나 모바일 뷰에서 빠르게 확인할 수 있는 형태가 중요하다.

기술

RF-DETR
Gemini 2.5 Pro
Roboflow Workflows
Python

활용 사례

매장 선반 모니터링
우선순위 기반 재고 보충 알림