초록

본 개시는 고객 단말과, 고객 단말로부터 네트워크를 통해 온라인 전송된 영상 데이터에 기초하여 물품의 감정을 행하는 감정 서버를 포함하고, 상기 감정 서버는 딥러닝에 의해 물품의 모델을 판별할 수 있도록 학습된 인공지능 기반의 감정 엔진을 포함하고, 상기 감정 엔진은 상기 물품의 하나 이상의 포인트 부위에 대한 영상 신호 처리를 수행하여 상기 물품이 상기 모델의 진품에 해당하는지를 판별하는 인공지능 감정 시스템을 제공한다.

대표청구항 ▼

고객 단말과,고객 단말로부터 네트워크를 통해 전송된 물품의 영상 데이터에 기초하여 상기 물품의 감정을 행하는 감정 서버와,상기 감정 서버의 딥러닝 학습을 위한 데이터 크롤링을 수행하기 위한 데이터 크롤러를 포함하고,상기 감정 서버는 딥러닝에 의해 학습된 인공지능 기반의 감정 엔진을 포함하고,상기 감정 엔진은 상기 물품의 복수의 포인트 부위에 대해 진품 모델과 가품 모델에 관한 데이터를 학습하고,상기 감정 엔진은, 상기 영상 데이터에 있어서, 상기 복수의 포인트 부위에 대해 상기 진품 모델 및 상기 가품 모델이 포함되었는지를 판별하고

고객 단말과,고객 단말로부터 네트워크를 통해 전송된 물품의 영상 데이터에 기초하여 상기 물품의 감정을 행하는 감정 서버와,상기 감정 서버의 딥러닝 학습을 위한 데이터 크롤링을 수행하기 위한 데이터 크롤러를 포함하고,상기 감정 서버는 딥러닝에 의해 학습된 인공지능 기반의 감정 엔진을 포함하고,상기 감정 엔진은 상기 물품의 복수의 포인트 부위에 대해 진품 모델과 가품 모델에 관한 데이터를 학습하고,상기 감정 엔진은, 상기 영상 데이터에 있어서, 상기 복수의 포인트 부위에 대해 상기 진품 모델 및 상기 가품 모델이 포함되었는지를 판별하고, 또한 상기 진품 모델 및 상기 가품 모델에 근접하는 정도를 판별한 결과를 지수의 형태로 표시하는 것에 의해, 상기 물품이 진품 또는 가품 또는 이들 양자에 근접하는 정도를 감정하는 진품 감정을 실행하고,상기 감정 서버는 상기 영상 데이터로부터 상기 물품의 3차원 모델을 가상 현실 또는 증강 현실에 의해 구성하고, 이 3차원 모델로부터 상기 물품의 상기 복수의 포인트 부위를 추출하여 상기 진품 감정을 실행하고,상기 감정 서버는 상기 물품의 모델에 따라 물품의 ID를 등록하고, 상기 ID에 해당하는 물품의 가격 정보를 제공하는 가격 참조 사이트로부터 취득한 상품가를 기록하는 빅데이터 기반의 가격 데이터 베이스를 포함하고,상기 감정 엔진은,상기 물품의 상기 복수의 포인트 부위에 대한 교체, 변형, 오염, 변색 중 하나 이상의 상태 인자를 판정하기 위한 영상 신호 처리를 수행하고, 이에 기초하여 상기 물품의 보존 상태를 나타내기 위한 상태 지수를 결정하고,상기 하나 이상의 상태 인자의 각각에 대해 상기 물품의 가격에 있어서 차지하는 비중을 나타내는 가중 계수를 부여하고, 상기 상태 지수와 상기 가중 계수의 곱에 의해 상기 물품의 감가도를 산출하고, 상기 감가도에 기초하여 하기 식 (1)에 따라 상기 물품의 감정가를 결정하고,감정가 = 상품가 - (상품가*가중 계수*상태 지수)...(1)각각의 상태 인자를 판정하기 위한 포인트 부위가 복수개인 경우, 해당 상태 인자의 가중 계수를 해당 상태 인자를 판정하기 위한 포인트 부위의 총 개수로 나눈 값을 서브 가중 계수로 하고, 각 포인트 부위에 대한 서브 가중 계수와 상태 지수의 곱을 합산함으로써, 해당 상태 인자의 가중 계수와 상태 지수의 곱의 값을 산출하는 인공지능 감정 시스템.