그라운드라이트, AI로 개발자 없이도 객체 정확히 세는 '카운팅 모드' 출시

Groundlight, 시애틀에 본사를 둔 인공지능 기업이 새로운 '카운팅 모드'를 출시하여 개발자가 이미지에서 얼마나 많은 항목이 있는지를 신뢰성 있게 세는 것을 용이하게 만들었습니다. 이 기능은 고급 비전-언어 모델, 빠른 엣지 추론, 그리고 24/7 실시간 인간 감독을 결합하여 최고의 신뢰성을 제공합니다. Groundlight의 목표는 컴퓨터 비전을 질문을 하는 것만큼 쉽게 만드는 것입니다. 이로써 기업들은 조립라인의 부품이나 소매 매장의 제품 같은 환경 내의 물체를 빠르고 정확하게 세어볼 수 있게 되었습니다. 많은 비디오 관리 시스템(VMS)이 사람이나 차량 카운팅과 같은 내장 분석 기능을 제공하지만, 이러한 기능은 사전 훈련된 모델을 기반으로 하므로 유연성이 부족하고 특정 기업의 독특한 필요성에 적응할 수 없습니다. 예를 들어, 소매점은 매장 내 구매자와 직원의 수를 구분하거나 누군가 롤링 가방을 들고 들어오는 경우 보안에 알리는 등의 작업을 수행하려 할 때, 대부분의 VMS 분석 기능은 이를 충족시키지 못합니다. 이러한 시각적 인사이트를 맞춤화할 수 없기 때문에 기업들은 불완전한 데이터를 받아들이거나 복잡한 맞춤형 솔루션에 많은 투자를 해야 합니다. Groundlight의 카운팅 모드는 기계 학습 전문 지식이나 고가의 설정 없이도 정확한 물체 카운팅이 가능하도록 만들어졌습니다. 모든 규모의 기업들이 자연어 입력을 통해 어떤 환경에서도 즉시 물체를 세어볼 수 있습니다. 대부분의 작업은 단 며칠 안에 ML 모델이 실행될 수 있으며, 사용자는 카운팅하고자 하는 물체를 평범한 언어로 설명하면 됩니다. Groundlight의 시스템은 기존 카메라로부터 이미지를 분석하여 빠르고 정확한 결과를 제공합니다. 즉시 배포, 원활한 API 통합, 기업급 정확도를 통해 기업들은 전통적인 비전 시스템의 번거로움 없이 카운팅 작업을 자동화하고 실시간 인사이트를 얻을 수 있습니다. Groundlight의 CTO인 리오 디랙(Leo Dirac)은 "우리의 목표는 컴퓨터 비전을 질문을 하는 것처럼 쉽게 만드는 것입니다. 카운팅 모드를 통해 기업들은 조립라인의 부품이나 소매 매장의 제품처럼 환경 내의 물체를 빠르고 정확하게 세어볼 수 있습니다. 기계 학습 과학자 팀이 필요하지 않습니다"라고 말했습니다. 예를 들어, 정확한 출입 인원 데이터를 얻기 위해 회사 유니폼을 입은 사람들의 수를 세고 총 출입 인원 데이터에서 제외할 수 있습니다. 자체적으로 이 솔루션을 구축하려는 개발자들을 위해서는 GitHub 저장소에서 유니폼을 입은 직원을 세는 방법을 확인할 수 있습니다. Groundlight의 과학 팀이 이 과정을 더 자세히 설명하는 웨비나 녹화 영상을 참고하시면 좋습니다. Groundlight AI의 카운팅 모드 주요 기능: - 비즈니스 계정 사용자에게 사용 가능 - Python SDK 가이드에서 카운팅 애플리케이션 생성 방법 문서 제공 - 고급 AI 기반 보안 애플리케이션 구축, 제조 운영 자동화, 맞춤형 소매 분석 등 다양한 용도로 활용 가능 - 이미지와 스트림에서 물체 수를 빠르고 직관적으로 얻을 수 있음 더 자세한 정보는 code.groundlight.ai를 방문해주세요. industry insiders의 평가와 회사 프로필: 카운팅 모드는 기존 VMS의 한계를 극복하고, 다양한 산업 분야에서 실시간으로 정확한 데이터를 수집할 수 있도록 하는 혁신적인 해결책입니다. 이 기술은 특히 제조, 소매, 보안 분야에서 큰 잠재력을 보여주며, 기업들이 효과적으로 운영 효율성을 개선하고 의사결정을 지원할 수 있도록 합니다. Groundlight는 2018년 설립된 스타트업으로, 컴퓨터 비전 기술을 간단하고 접근하기 쉽게 만드는 데 초점을 맞추고 있습니다. 회사는 이미 여러 대기업 및 중소기업과 협력하며, 이 새로운 카운팅 모드를 통해 더욱 폭넓은 고객 기반을 확보할 것으로 예상됩니다.