Искусственный интеллект для распознавания блюд и сравнения их с эталоном (по весу, температуре и внешнему виду)
Разработали систему ИИ для распознавания блюд в фотокассах, которая сократила время поиска официантами с 10–15 до 1–2 секунд.
Задача
Официанты тратили до 20 секунд на поиск блюд в системе из-за нестандартных названий, что замедляло обслуживание в часы пик.
Решение
Обучили нейросеть на основе RESNET151 распознавать блюда по фотографии, внедрили динамическую балансировку данных и автоматизировали доставку моделей на устройства. Разработали веб-интерфейс для быстрой настройки обучения и провели тренинги персонала.
Результат
- 10–15 → 1–2 секунды Время поиска блюда официантом
- 1,5–2 секунды Время распознавания блюда нейросетью
- 90–95% Качество распознавания блюд
Время поиска блюда сократилось в 6,5 раз, распознавание занимает 1,5–2 секунды с точностью 90–95%.
9 место в категории Ресторан → Чат-бот, mini-app
Похожие кейсы
Scan Poster
Создали интерактивный постер с чат-ботами для McDonald’s — 500 000 активаций ботов
8 ИИ-агентов для сети пиццерий «Пицца Сургут»
Внедрили 8 ИИ-агентов для сети пиццерий «Пицца Сургут», автоматизировав документооборот, рекрутинг, сверку выручки и поддержку.
AI-бот и голосовой робот для доставки «Ванеев»
Разработали AI-экосистему из чат-бота и голосового робота для доставки «Ванеев» и автоматизировали 95% коммуникации с клиентами.
Стоимость заявки GrillMan снижена с 700 до 380 ₽ через чат-бота и рассылки
Запуск чат-бота и рассылок в ВКонтакте для ресторана доставки GrillMan снизил стоимость заявки с 700 до 380 ₽ и повысил конверсию в заказ на 9%.
Продвижение Telegram-канала крупнейшего производителя продуктов питания
Разработали стратегию продвижения Telegram-канала компании, привлекли более 40 тысяч подписчиков.
Более 5 000 заданий за месяц в Telegram-боте Snaq Fabriq
Разработали Telegram-бота и Mini App с геймификацией для Snaq Fabriq: за первый месяц пользователи выполнили более 5 000 заданий и привлекли свыше 1 200 новых участников.