人工知能(AI)とコンピュータビジョンでレストランの精算をスムーズに

あなたの会社の本社にあるセルフサービスの食堂で食事をしたことがありますか。食事後、参加予定の電話会議や出席しなければならない重要な会議があったかもしれません。そのため、何も気にせずに食堂をブラブラする余裕はありません。それよりも、食べたいメニューを手っ取り早く選び、料金を支払い、席に座って食べ終えてから、急いでアポイントメントを取る必要があります。 

食堂での各段階にはある程度の時間が必要です。時間の大半は食事を楽しんだり、友人と会話したりするために費やされるのが理想的です。多くの場合、問題となるのは精算の列が進む速度(または列が進まないこと)です。というのも、トレイ上の選んだすべてのメニューをレジ係が確認し、バーコードでスキャンする場合があるとしても、メニューを一つ一つレジに打ち込むにはかなりの時間がかかるためです。 

<br />セルフサービスのサラダバーでは、さまざまな料理のオプションを利用できます(画像ソース:UnsplashのBenjamin Ashton)

セルフサービスのサラダバーには、様々な種類の料理が用意されています。(画像提供: enjamin Ashton on Unsplash)実際、通常の精算ではこの作業に16秒以上かかることもあります。( Proppos:コンピュータビジョンの無人レジを参照).それほど時間はかからないとしても、食堂に入る人数が増えるにつれ、悪循環が生まれます。その結果、社員食堂で過ごす時間の大部分(多くの場合、15分以上)は料金の支払いの列に並んだ時間だという研究報告もあります。( 米国の労働者は昼食休みに『ケチャプ』遊びをしているのかを参照). 

もっとよい方法はないでしょうか。社員食堂に人工知能とコンピュータ・ビジョンを統合したソリューションが導入されれば、時間を短縮できるかもしれません。 

人工知能(AI)とコンピュータビジョンで窮地を脱する 
ソリューションプロバイダの 提案 は、ADLINKのハードウェア インタフェースプラットフォーム とPervasive Technologiesの人工知能(AI)ソフトウェアソリューションを統合して、Proppos FastPayと呼ばれる高機能の自律型精算システムの開発に成功しました。 

<br />Proppos FastPay(画像ソース:Proppos)

Propposはこのシステムを構築するのに、産業用のエッジAIプラットフォームを必要としたのには複数の理由がありましたが、特に、レストランでの使用環境では湿度が高くなる可能性があることが懸念されました。 

Propposはこの特殊なタスク向けに、ADLINKの DLAP-201-JT2 産業用エッジAIプラットフォームを採用しました。同プラットフォームはエッジAIアプリケーションに求められるサイズ、重量、電力(SWaP)の制限に対応するためにゼロから設計され、Proppos側が求めた要件すべてに適合していました。 

ソフトウェアに関しては、ADLINKのDLAP-201-JT2を使用すれば、AI精算システムを容易に開発、導入、管理できます。その理由は、リアルタイムのAI推論に必要な計算性能を提供されるだけでなく、NVIDIAの広範なAIアプリケーション向けエッジ・ツー・クラウド・ソリューションを備えたスーパーコンピュータ・オン・モジュールのNVIDIA® Jetson™TX2が内蔵されているからです。 

PropposのFastPayシステムを食堂に導入すれば、利用者に求められるのはカメラの下にトレイをスライドさせる作業だけです。AI精算システムがトレイ上のすべてのメニューを自動的に識別し、合計金額を表示して利用者の確認を待つまで1.5秒しかかかりません。通常の精算に比べ10倍も高速であるだけでなく、列の長さが劇的に短縮されます。クレジットカードを手早くかざすか、スマートフォンのアプリを使用すれば、友人たちと食事を楽しんだ後に、リラックスかつリフレッシュした状態で持ち場に戻り、一日の残りの時間を過ごすことができます。ボナペティ! 

著者:オリビアチャン
著者:オリビアチャン

ADLINKTechnologyのシニアプロダクトマネージャー