说到AI视觉识别在餐饮行业的应用，很多人可能只想到AI视觉菜品识别结算台等自助终端设备。但其实AI视觉识别技术还可以应用在餐品品控上。
小碗菜餐厅饭馆使用天波菜品识别自助结算台C50
众多周知，大型连锁餐厅每天会产生海量的后厨操作视频、食材采购记录等数据，AI智能边缘计算服务器能够即时对这些数据进行分析，为品控决策提供有力支持。
以连锁餐饮品牌“遇见小面”为例，可以通过AI智能边缘计算服务器和AI摄像头，自动对出品的菜品进行自动抓拍，并智能检测“出餐速度”“菜品品相”等项目，对菜品品质把控达到智能检测和品质评估。据称，使用AI技术后，菜品品质评估由原来的不合格占比0.13%，下降到0.05%。产品出餐速度也从原来的超时率占比0.58%，下降到0.15%。
一些中餐馆甚至利用AI视觉识别技术，用于检测饺子皮是否有破损，以及饺子的尺寸和形状是否符合标准。对于厨师的烹饪步骤和火候控制，AI 视频分析盒子也能依据预设标准进行判断，确保每一道菜品都能达到统一的口味和质量要求。
另外，AI视频分析盒子集成了基于计算机视觉、深度学习网络的高精度AI智能算法，能够实时监控后厨操作。在烹饪过程中，它可以精准识别厨师是否规范佩戴厨师帽、口罩和工作服，一旦发现违规行为，立即发出警报。
同时，它还能对食材的加工过程进行监控，判断是否存在食材浪费、操作不规范等问题。例如，当检测到厨师在处理食材时未按照标准流程进行，AI视频分析盒子会迅速记录并反馈，帮助餐厅及时纠正问题，保障餐品制作过程的卫生与规范。
同时，餐厅根据边缘计算盒子提供的销售数据分析，优化了菜品结构，淘汰了销量不佳的菜品，推出了更符合顾客口味的新品，进一步提升了餐厅的竞争力。
通过部署 AI 智能边缘计算服务器、AI 视频分析盒子和边缘计算盒子，连锁餐饮企业可以实现对全国门店的统一品控管理。总部管理人员无需亲临现场，就能实时查看各门店的厨房操作情况，及时发现并纠正品控问题。这种智能化的品控方式，不仅提升了餐品质量的稳定性，还增强了消费者对品牌的信任度。
广东天波边缘计算服务器V1 采用旗舰级高端处理器8核CPU，具备6T算力NPU，可聚合丰富AI算法，支持人脸识别、客流分析、智能视频分析等功能。采用嵌入式基于ARM架构降低功耗，整机功耗≤10W，做到高算力、低功耗。支持多种办议(RTSPONVIFGB28181等)对接，提供API接口和第三方平台对接，拥有丰富接口，可灵活拓展智能边缘场景全覆盖，提供系统调用接口API参考代码。支持16路1080P@30fps的摄像头接入或32路720P@30fps的摄像头接入。
天波A边缘计算网关边缘服务器V1
AI智能边缘计算服务器与AI视频分析盒子、边缘计算盒子的结合，为餐饮品控带来了全方位的升级。它们让餐饮品控更加智能化、实时化、精准化，为餐饮行业的发展注入了新的活力。
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