图像识别(视觉识别)技术是人工智能的一个重要领域,它是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,过程可分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器的设计和分类决策。图像识别算法一般采用机器学习方法,模拟人脑进行识别的方式,毕竟机器和人脑对同一个物体的认知方式存在根本的不同之处,靠机器来辨识物体本身就不是一件很容易的事情。 随着生活水平的日益提高及科学技术的迅速发展,人工智能图像识别的技术越来越成熟,危、重、繁、杂的体力劳动将逐渐被智能机器人所取代,较大改善了人们的生活品质和提高了劳动生产效率。 笔者一直从事团餐信息化技术研究多年,致力于解决团餐运营中的诸多问题,打通团餐餐饮行业的闭环。众所周知,团餐属于一个劳动密集型产业,需要投入大量的人力和物力,经常会面临很多来自于公众卫生安全、管理环节的经营风险,信息化基础薄弱,管理粗放,人力成本久居不下,就餐体验差,这些种种因素都在倒逼着团餐产业的改革。对于团餐运营方而言,首先急需要解决的是人力成本和食品安全问题,将食堂信息化提升到一个全新的水平,利用新技术取代一些重复劳动的岗位。笔者认为,影响团餐产业形成有效闭环的主要原因还在于消费前端,采用自动化结算设备(比如RFID智能餐盘结算、视觉识别结算等),一方面可以解决收银员人力的问题,另一个重要的方面在于消费数据的采集,便于后期的大数据分析与经营决策,帮助运营方节约综合成本,提高餐厅品质和用餐体验。 笔者近几年一直沉淀于人工智能视觉识别领域,相继组织生产研发出了不同识别形态的AI智能结算系统,并已落地到很多团餐项目中去,被越来越多的业主单位所接受。本文将重点介绍该项技术在餐饮行业领域中的运用,从行业中分析图像识别技术在不同阶段的演变历程。 图像识别技术在团餐行业较早是采用“餐盘识别”的方式,这种识别方式主要是识别餐具的形状和颜色,是一种以“价格出品”为导向的结算方式,并不关心餐具内菜品等物体,取代人工计价方式,从而达到快速结算的目的。 AI餐盘识别 *二种识别方式是“菜品识别”,是一种以“菜品出品”为导向的结算方式,不仅仅具备了快速结算的优点,也便于餐厅运营的精细化管理,比如备餐、营养分析、食品安全追溯等。 AI菜品识别1 AI菜品识别2 由于中式菜品菜系的特殊性,我们又对识别算法进行了一系列优化,逐渐衍生了“复合识别”*三种识别方式,将餐盘识别和菜品识别进行结合识别,从技术上解决了相似菜的识别问题,较大改进了识别准确率。 AI复合识别