METHOD AND APPARATUS FOR ESTIMATING LOCATION IN A STORE BASED ON PRODUCT RECOGNITION IN A IMAGE

According to one embodiment of the present invention, a method for estimating an indoor location may comprise the steps of: loading an image taken in a first terminal; recognizing a product by applying a first machine learning model based on machine learning to the loaded image; obtaining product information related to the product from the recognized product; estimating a location of the first terminal based on a database and product information including location information of the product; and controlling the first terminal to display location-related information in the first terminal. The neural network for image processing of the present disclosure may be a deep neural network generated through machine learning, and input and output of the image may be made in an IoT environment using a 5G network. 본 발명의 일 실시 예에 따른 실내 위치를 추정하는 방법은, 제1 단말기에서 촬영된 영상을 로딩하는 단계, 로딩된 영상에 머신 러닝 기반의 제1 기계 학습 모델을 적용하여 상품을 인식하는 단계, 인식된 상품으로부터 상품과 관련된 상품 정보를 획득하는 단계, 상품의 위치 정보를 포함하는 데이터베이스 및 상품 정보에 기반하여 제1 단말기의 위치를 추정하는 단계 및 위치와 관련된 정보를 제1 단말기에서 표시하도록 제1 단말기를 제어하는 단계를 포함할 수 있다. 본 개시의 영상 처리용 신경망은 기계학습을 통해 생성된 심층 신경망일 수 있고, 영상의 입력 및 출력은 5G 네트워크를 이용한 사물 인터넷 환경에서 이루어질 수 있다.