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边缘计算的AI解决方案在新零售业中的应用

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实际上,不只是餐馆,边缘计算的AI解决方案在新零售业中得到了广泛的应用。随着数字化的升级,不少餐饮企业尝试新零售的转型,无论是餐饮还是食品的新零售,一个共同的特点是SKU多、标准化低、消费高频。

而且新零售还有一个特点就是订单量不大、零散,但单量多,高峰时段客流拥挤,因此,全链路产品、人流数据实时处理成为转型的新痛点。

焙烤,餐饮领域中的重要零售业态,以及数字化应用较为超前的一个品类,都面临着这样的痛点。一般的收银软件由于产品种类、价格、外包装不统一、消费者需求不统一等原因,一般的收银软件和系统都不能满足烘焙店的需求。

为了解决这些痛点,利用边缘计算AI、计算机视觉技术,智慧的推出了烘焙自助服务终端,有效的解决了问题。

据悉,该边缘计算终端集商品视觉识别、记帐、自助扫码结账于一体,用户在进行自动扫描、结算的同时,对相关数据进行批量读取、存储,实现了从云到边缘的实时数据处理和分析。

携带该终端的烘焙店推出新产品时,可先完成商品视觉数据的采集,“上云”标注训练模式。然后将模型发送到终端,方便系统对商品进行识别。

边缘计算AI解决方案应用于烘焙店图像识别流程。

为加快在零售消费场景中的大量图片和数据采集处理,该解决方案采用了计算机视觉和工具包。电脑视觉集摄像机、基于边缘或云的计算、软件和人工智能(AI)于一身,使系统能“看见”并识别目标。

计算机视觉系统可以应用于多种场景,通过深度学习形成神经网络,并以此指导系统的图像处理与分析。经过充分训练的计算机视觉模型能够对计算机视觉进行对象识别、人识别,甚至对目标进行跟踪。

通过一个面向预训练模型的内置模型优化器,以及面向专用硬件加速的推理引擎,工具套件可以在所有平台上部署和加速神经网络模型,在保持卓越的精确性的同时,显著加快图像训练的速度。与此同时,工具套件提供了模型优化功能,可以帮助模型中的冗余参数去除,提高识别效率。

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