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关于英特尔边缘计算 餐饮人还有这些需要了解

  • 时间:2020年11月27日
  • 来源:搜宝网
  • 类别:美食资讯
摘要:在行业全面数字化升级以及智慧运营的背景下,餐饮人关注前沿变化与趋势,十分必要。另一方面,还能够实现对生物异常和食材异常的监测,并将发现的违规事件于管理客户端集中提交记录,保留取证照片。同时,一旦发现异

在行业全面数字化升级以及智慧运营的背景下,餐饮人关注前沿变化与趋势,十分必要。

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另一方面,还能够实现对生物异常和食材异常的监测,并将发现的违规事件于管理客户端集中提交记录,保留取证照片。同时,一旦发现异常事件,系统会自动、快速地向管理人员报警,管理人员无需再实时对视频进行人工监控,可以随时随地对保存的违规记录进行确认和复查,及时发现违规问题,提升监管效率,确保后厨的合规化、智能化运营。

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英特尔®边缘计算AI解决方案借助强大的产品组合,方便用户在任意地方智能部署,支持来自第三方的传感器和软件,利用人工智能(AI)和5G等突破性技术,连通技术孤岛、消除数据竖井,帮助用户将数据转化为强大的新洞察。

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OpenVINO™工具套件基于卷积神经网络(CNN)而设计,支持从边缘到云的深度学习推理,针对硬件的特性进行加速,可在包括英特尔CPU、GPU、VPU和FPGA在内的英特尔硬件平台(包括加速器)上扩展工作负载并实现性能最大化。

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3新基建,加速行业智能未来从餐饮多品类到新零售,以英特尔®为代表的信息技术企业,通过自身前沿的技术优势,正在重构行业新基建,同时拓宽边缘计算AI解决方案的应用边界。

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2计算机视觉,拓宽边缘技术应用边界事实上,不止在餐厅,英特尔®边缘计算AI解决方案在新零售行业也有广泛应用。伴随着数字化升级,不少餐饮企业试水新零售转型,无论是餐饮还是食品新零售,一个共性就是SKU多、标准化低、消费高频。

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据介绍,计算机视觉系统能够应用于广泛的场景中,通过深度学习来形成神经网络,并以此指导系统进行图像处理和分析。计算机视觉经过全面训练的计算机视觉模型可以执行物体识别,人员检测和识别,甚至跟踪目标的运动。

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1边缘计算,构建透明后厨答案当然是肯定的。红餐网走访发现,主打蒸品的某中式特色快餐连锁品牌为了让顾客开心、放心的用餐,在多门店轻量化部署了边缘计算AI,实现前厅后厨的万物互联,最终得以在显示终端,多角度、全方位地实时播放后厨监控视频,将危机暴露在初始阶段。

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据了解,这套边缘计算AI解决方案,是英特尔®联手生态合作伙伴面向餐厅智慧运营需求推出的,搭载了高性能、低功耗的英特尔®酷睿™处理器和OpenVINO™工具套件等软件,可以助力餐企实时搜集、分析、处理后厨监控图像等数据。

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有需要的餐厅,甚至还可以利用远程控制技术和物联网技术,将相关数据和画面传输到前厅的消费者用餐区,公开、透明地开放后厨操作场景,增强消费者的用餐信心,改进消费者体验,提升趣味性、可操作性、交互性以及可管理性,实现餐厅的智慧运营和服务升级,守护舌尖安全。

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加快收银速度:方案将商品识别、支付等多功能融为一体,避免了繁琐的计费结账过程。

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前段时间,登上多平台热搜的上海某火锅品牌后厨暴露的食品安全和卫生安全问题,惹怒一众消费者,再次为餐饮从业者敲响了食品卫生安全的警钟。

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透明智能后厨:消除人工管理缺陷,及时发现问题,降低后厨管理成本,守护舌尖安全;

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而事实上,英特尔®边缘计算已在餐饮多品类、多品牌的前厅后厨,以及新零售、酒店等行业广泛应用。

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为了加速零售消费场景中海量图片和数据采集处理,该解决方案使用了计算机视觉和OpenVINO™工具套件。计算机视觉集摄像头、基于边缘或云的计算、软件和人工智能(AI)于一身,使系统能够“看到”并识别目标。

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改善用户体验:无论是餐饮还是零售业,得益于该解决方案,消费购物体验显著改善;

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相关调查显示,该门店后厨管理不到位,出现严重的后厨工作人员违规操作问题:踩灶台清油污、将垃圾桶搬上食品操作台用抹布清洗、徒手调整菜品分量、不佩戴口罩、掉落地面的食材直接放回案台……

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而新零售还有一个特征就是订单金额不大、零碎,但单量多,高峰期客流拥挤,因此,全链路的产品、人流数据实时处理就成为新的转型痛点。

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红餐网另外了解到,这套解决方案的轻量化部署,不仅能够充分释放边缘人工智能潜力,还能节约网络等基础设施投资,帮助餐厅合理控制总体拥有成本。比如,凭借方案24*7全天候运行能力,餐企可以有效消除人工巡检的不足,及时发现问题,大幅降低后厨管理成本。

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英特尔®边缘计算AI解决方案在多个行业的广泛应用,在多个方面解决了企业和门店数字化转型中的智慧运营问题:

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上周,红餐网(ID:hongcan18)通过《消费升级背景下的餐饮“新基建”竞速》一文分析了英特尔®边缘计算AI解决方案在火锅品类前厅中的智能应用,揭开了餐饮新基建“竞速”的一幕。

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事实上,在餐饮业中,人员管理不到位、违规操作、以老鼠、蟑螂为代表的生物隐患以及不宜察觉的食品变质等问题,一直是众多餐企后厨管理的顽疾,稍有差池,便会爆发食品安全事件,让品牌声名扫地。

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这些以数据为中心的解决方案带来了高度个性化的体验和产品推荐以及准确的预测,英特尔®正在以更智能的方式利用数据分析和物联网(IoT)为餐厅、零售、酒店、商超等行业赋能,可以大胆预测,这些都有助于用户与竞争对手区分开来。

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在餐饮行业数字化升级、新基建普及使用的当下,有没有智能化的方法可以解决这些管理盲区?有没有产品替代人工监测,让从业者安心、消费者放心?

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△边缘计算AI解决方案在烘焙店的应用图像识别流程

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据了解,该终端集商品视觉识别、计费、自助扫码结账为一体、用户自主扫描、结算的同时,相关数据被批量读取、存储,实现从云到边缘的实时数据处理与分析。

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烘焙,餐饮领域内重要的零售业态,且数字化应用较超前的品类之一,就面临这样的痛点。由于产品种类、定价的多样,外包装不统一以及消费者需求非标等原因,普通的收银软件和系统大都无法满足烘焙店的需求。

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餐厅智能服务:降本增效,释放人工,降低员工工作强度;

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△该火锅品牌令人担忧的后厨乱象

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针对这些痛点,英特尔®与生态合作伙伴利用边缘计算AI,搭载计算机视觉技术,智慧化地推出了烘焙自助服务终端,高效地解决了问题。

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“新基建”已经成为时代经济发展的重要新引擎,也是行业转型升级的重要支撑。随着全行业新基建蓝图逐渐清晰,各行各业加速布局,数字化转型成为企业把握机遇的重要抓手。

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借助面向预训练模型的内置模型优化器,和面向专用硬件加速的推理引擎运行时,OpenVINO™工具套件可在所有英特尔平台上部署并加速神经网络模型,显著加速图像训练速度,同时保持出色的准确性。同时,OpenVINO™工具套件提供了模型优化器功能,可协助去除模型中的冗余参数,提高识别效率。

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搭载该终端的烘焙店推出新品时,可以先完成商品视觉数据采集,“上云”标注训练模型。随后,模型会被下发到终端,便于系统识别商品。

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引入边缘计算AI解决方案后,餐企能够全面监控后厨的人员和设备,比如能够发现陌生人进出厨房、未关灯、摔倒、抽烟、穿戴不合规、烟火等人员和设备异常。

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