深度学习在智慧餐厅中的应用

在ArchSummit北京2018大会上，长纪讲师做了《深度学习在智慧餐厅中的应用》主题演讲，主要内容如下。

演讲简介：

目前在公司餐厅用餐存在选餐时间长，结算比较久等问题，主要原因是人工计算价格结算速度慢，在用餐高峰时间人流非常大，容易造成计算错误。为了解决这个问题，我们从三个方面进行解决：

菜品识别：上线之前采用模型裁剪，迁移学习，蒸馏等复杂算法在少量的菜品训练样本上达到更好的实际识别效果；上线以后通过在线学习和错误识别自动检测，能够有效提升算法性能和鲁棒性。

人脸识别：开发自助结算机器人，只需几秒即可完成结算，大大提高餐线结算效率。

人流密度计算：结合历史数据通过实时分析人流密度，能够有效预计人流变化和排队时间，提供更好的就餐体验。提前通过手机端订餐，到制定餐柜取餐，分流就餐压力。

演讲提纲：

1. 未来餐厅项目背景

2. 未来餐厅整体方案

3. 自助结算机器人技术方案

4. 深度学习算法模型和实现

5. 目前成果展示

6. 规划和意义

听众受益：

• 了解智慧餐厅中的各种黑科技；

• 深度学习在菜品识别中的应用；

• 人脸识别/人流密度估计在智慧餐厅中的应用。

讲师介绍：

长纪

阿里巴巴 高级技术专家

本硕博毕业于南京理工大学，博士后毕业于浙江大学，主要研究方向为计算机视觉。2016 年在国际权威人脸识别公开测试集 LFW(Labeled Faces in the Wild)获得了世界第一的成绩，准确率达到 99.78%。先后供职于两家上市公司，负责运动目标检测、人数统计、近红外人脸识别和自然光人脸识别等算法研究和产品开发，在算法开发(包括传统方法和深度学习）、移植优化到各种硬件软件平台(包括 X86、ARM、Linux 和 Windows 等)有十年以上的实践经验。

完整演讲 PPT 下载链接：

https://archsummit.infoq.cn/2018/beijing/schedule