2020年9月27日 机器视觉与计算机视觉技术

采用智能视觉系统解决食物垃圾问题

英国Winnow公司推出了一款人工智能产品,旨在帮助商业厨房减少食物浪费。

Winnow视觉系统使用摄像机在一组秤上识别被扔进垃圾箱的食物类型。不同的食物被扔进垃圾桶时,会自动识别并称重。然后,该系统计算了被丢弃食物到厨房的财务和环境成本。

这些数据可以帮助企业和厨师调整他们的食品采购决策,以减少开支和食物浪费。

该系统于2018年1月进入概念验证阶段,宜家和艾马尔酒店集团(Emaar Hospitality Group)将在商业厨房测试该系统。这个试点项目证明,Winnow Vision的准确性超过了人类的水平——该系统在识别食物方面的准确率达到80%——并使厨师能够更智能、更高效地经营厨房。

Winnow Vision的推出是在Winnow第一款设备取得成功之后,该设备由一组智能秤和手动识别食物组成。Winnow公司称,Winnow帮助商业厨房每年节省了3000多万美元的食品成本,相当于防止2300多万餐被扔进垃圾桶。

Winnow Vision已经安装在75个厨房,今年还将推广到数百个厨房。

Winnow首席执行官Marc Zornes评论道:“食品浪费是一个全球性问题,世界各地的厨房都在苦苦挣扎。如果不了解被浪费的东西,厨房就会浪费比他们想象的更多的食物。通过了解和报告食品垃圾的实际成本 – 无论是底线还是环境 – Winnow Vision都能让厨师采取行动。 Winnow Vision利用每次使用时学习和改进的技术,能够在全球范围内解决食物浪费问题。

用于对食物进行分类的神经网络在Nvidia Jetson TX2芯片上运行,并在TensorFlow上使用带有Nvidia V100 GPU的AWS实例进行训练。根据Nvidia的说法,每个食物项目需要多达1,000张图像来训练系统。

根据Winnow的说法,食品垃圾使商业厨房的购买量占所有食品的5%至15%,其中一些厨房浪费了所购买食品的20%。食品浪费每年使酒店业花费大约1000亿美元。

宜家英国和爱尔兰的国家可持续发展经理HegeSæbjørnsen说:’我们[宜家]已经为我们在2020年8月底之前在我们的运营中减少50%的食物浪费制定了雄心勃勃的目标,我们与Winnow的合作对于实现这一目标。我们知道食物浪费是一个复杂的问题,但Winnow Vision表明,解决这个问题的解决方案并非必须如此。

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