深度学习在智慧餐厅中的应用

阅读数:858 2019 年 9 月 10 日 14:01

深度学习在智慧餐厅中的应用

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。

深度学习在智慧餐厅中的应用

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完整演讲 PPT 下载链接

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

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