PoP!

👀 효율적인 상품 관리, 저희가 제공하는 카메라 데이터를 활용해보세요!

“어떤 상품에 더 관심이 많은지, 어떻게 알 수 있을까요?”

무인 매장에서는 고객과의 직접적인 소통이 어렵기 때문에 방문자가 어떤 상품에 눈길을 오래 두는지 파악하는 건 쉽지 않습니다.

PoP!은 Intel RealSense D415 카메라를 활용해 고객의 체류 시간과 상품과의 거리를 실시간으로 측정합니다.

이를 통해 어떤 상품 앞에 오래 머물렀는지, 얼마나 가까이 접근했는지를 분석하여 고객의 관심도를 정량적으로 파악할 수 있습니다.

이제 감으로 운영하는 시대는 끝! 데이터 기반의 관심도 분석으로 더 똑똑한 상품 배치와 프로모션 전략을 세워보세요.

✨ 주요 기능

👀 관심도 분석

고객이 어떤 상품 앞에서 얼마나 머물렀는지, 얼마나 가까이 다가갔는지를 RealSense D415 카메라로 측정하여 체류 시간 + 거리 기반의 관심도를 분석합니다.

🔥 인기 상품 자동 감지

관심도 데이터가 일정 기준을 초과한 상품을 실시간 인기 상품으로 분류하고, 대시보드에 가시적으로 표시하여 빠르게 트렌드를 파악할 수 있습니다.

📦 발주량 추천 지원

관심도가 높은 상품은 향후 판매 가능성이 높기 때문에, 예측 발주량을 자동으로 제안해 상품 소진에 대비할 수 있습니다.

Architecture

🖥️ Tech Stack

IoT & Messaging -

Serverless & Storage -

Camera & Device SDK

• Intel RealSense D415
• pyrealsense2 – 거리 측정 및 Depth 데이터 획득용 SDK
  
  

Requirements

먼저 아래 명령어로 필요한 패키지를 설치하세요:

pip install -r requirements.txt

주요 패키지 목록:

패키지 이름	버전 또는 범위
numpy	==2.2.4
opencv-python	==4.11.0.86
paho-mqtt	==2.1.0
pyrealsense2	==2.55.1.6486
awscrt	>=0.16.17
awsiotsdk	>=1.14.8
python-dotenv	>=1.0.1

실행 방법

1. RealSense D415 카메라를 PC에 연결합니다.

2. MQTT 브로커를 미리 실행하거나, 연결할 수 있는 상태로 준비합니다.

   • 예시: Local Mosquitto 서버 실행
   • 또는 AWS IoT Core 사용 시, 아래 인증서를 발급받아 연결에 사용합니다:

   certs/
   ├── device.pem.crt       # 디바이스 인증서
   ├── private.pem.key      # 디바이스 개인 키
   ├── AmazonRootCA1.pem    # 루트 CA 인증서
   └── public.pem           # (필요 시) 공개 키
   

3. 프로젝트 루트 폴더에서 다음 명령어를 입력해 실행합니다:

python {파일명}.py

👥 Contributors

🧑‍💻 Server Developers

Hyungsuh