데이터 기반 3D 발 재구성 API는 웹 기반 처리 엔진으로 작동하여 표준 2D 이미지를 볼륨 데이터로 변환합니다. 스마트폰을 통해 내측(안쪽), 외측(바깥쪽), 상부 세 가지 특정 각도를 캡처하면 시스템이 사용자의 발에 대한 정밀한 3D 모델을 생성하여 원격으로 전문적인 수준의 측정을 제공합니다.
안전화의 온라인 구매는 과거에 단단한 보호 신발을 직접 신어볼 수 없다는 점 때문에 높은 반품률로 어려움을 겪었습니다. 이 API 기술은 사용자가 실제 매장을 방문할 필요 없이 정확하고 원격 디지털 피팅을 가능하게 하여 이러한 불편함을 해결합니다.
기술 워크플로우
3가지 뷰 입력 요구 사항
이 프로세스는 표준 스마트폰 카메라를 사용하여 사용자 수준에서 시작됩니다.
복잡한 비디오 스캔이나 특수 하드웨어(LiDAR 등)가 필요한 대신, API는 세 개의 정적 사진만 필요합니다: 상부 뷰, 내측 뷰, 외측 뷰.
웹 서비스 처리
이미지가 캡처되면 모바일 애플리케이션은 장치에서 로컬로 3D 재구성을 처리하지 않습니다.
대신, 이미지는 웹 서비스 API로 전송됩니다. 이 서버 측 아키텍처는 클라우드에서 무거운 계산 처리를 처리하도록 하여 사용자의 휴대폰 성능에 관계없이 복잡한 데이터 기반 재구성 알고리즘을 효율적으로 실행할 수 있도록 합니다.
출력 생성
API는 2D 사진 데이터에서 파생된 정밀한 3D 발 모델을 반환합니다.
이 모델은 작업자의 발을 안전화의 특정 내부 볼륨에 맞추는 데 필요한 디지털 측정을 제공하여 전문적인 매장 측정의 정확도를 효과적으로 복제합니다.
안전화 딜레마 해결
구조적 강성 문제 해결
안전화는 종종 강철 또는 복합 토 캡으로 강화되어 캐주얼 신발보다 훨씬 덜 유연합니다.
이러한 신발은 시간이 지나도 늘어나거나 발에 맞춰지지 않기 때문에 초기 정확도가 중요합니다. 이 API는 사이즈 데이터가 발의 실제 3D 볼륨을 반영하도록 하여 불편함과 부상을 방지합니다.
물리적 시착 장벽 제거
기존 구매 방식은 종종 작업자가 피팅을 위해 물리적 창고로 이동해야 합니다.
이 API를 모바일 앱에 통합함으로써 조직은 구매를 분산할 수 있습니다. 작업자는 집이나 작업 현장에서 측정을 생성하여 공급망을 간소화하고 관리 오버헤드를 줄일 수 있습니다.
목표에 맞는 올바른 선택
입력 품질에 대한 민감도
"세 장의 사진" 방식은 사용자 친화적이지만, 출력 정확도는 입력 품질에 엄격하게 의존합니다.
조명이 좋지 않거나, 각도가 가려지거나, 사진 촬영 단계에서 사용자 오류가 발생하면 3D 재구성 품질이 저하될 수 있습니다. 애플리케이션 인터페이스는 사용 가능한 데이터를 보장하기 위해 사용자에게 효과적으로 안내해야 합니다.
연결성 의존성
이 솔루션은 웹 서비스로 작동하기 때문에 작동하려면 활성 인터넷 연결이 필요합니다.
연결이 없는 원격 지역의 구매 시나리오는 재구성을 장치에서 로컬로 수행할 수 없으므로 마찰이 발생합니다.
목표에 맞는 올바른 선택
- 주요 초점이 반품 감소라면: 주관적인 사용자 추측이 아닌 볼륨 3D 데이터를 기반으로 사이즈 추천이 이루어지도록 이 API를 구현하세요.
- 주요 초점이 사용자 경험이라면: 오류를 방지하기 위해 세 가지 특정 사진(내측, 외측, 상부)을 찍는 과정을 명확하게 안내하는 모바일 UI 구축을 우선시하세요.
이 기술을 채택하면 안전화 구매가 물류상의 골칫거리에서 정밀하고 데이터 기반의 디지털 워크플로우로 전환됩니다.
요약 표:
| 측면 | 설명/영향 |
|---|---|
| 기능 | 스마트폰 사진 3장(내측, 외측, 상부)을 정밀한 3D 발 모델로 변환 |
| 처리 방법 | 웹 기반 API (클라우드를 통한 서버 측 계산) |
| 주요 이점 | 부정확한 사이즈로 인한 안전화 반품률 감소; 원격 디지털 피팅 가능 |
| 해결 과제 | 안전화의 구조적 강성 문제 해결; 물리적 시착 장벽 제거 |
| 주요 장점 | 전문적인 수준의 측정치를 원격으로 제공; 구매 프로세스 간소화 |
| 종속성 | 양질의 입력 사진과 활성 인터넷 연결 필요 |
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참고문헌
- Jorge Valero, Sandra Alemany. A Statistical Size Recommender for Safety Footwear Based on 3D Foot Data. DOI: 10.15221/23.40
이 문서는 다음의 기술 정보도 기반으로 합니다 3515 지식 베이스 .
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