AI菜品识别与智能结算系统
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案例介绍
面向智慧餐饮的计算机视觉系统：两阶段识别方案（YOLO目标检测定位菜品 + Swin-Transformer提取特征做向量相似检索），新菜品拍照即录入、秒级上线、无需重新训练。本人主导算法与平台开发：数据集构建、模型训练迭代、TensorRT部署加速、Redis特征库、AI标注训练平台搭建。落地识别准确率97.5%，日均峰值调用10万+次，支撑50+门店、300+菜品稳定运行。方案可复用于商品识别、工业质检、以图搜图等视觉类需求。
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面向智慧餐饮的计算机视觉系统：两阶段识别方案（YOLO目标检测定位菜品 + Swin-Transformer提取特征做向量相似检索），新菜品拍照即录入、秒级上线、无需重新训练。本人主导算法与平台开发：数据集构建、模型训练迭代、TensorRT部署加速、Redis特征库、AI标注训练平台搭建。落地识别准确率97.5%，日均峰值调用10万+次，支撑50+门店、300+菜品稳定运行。方案可复用于商品识别、工业质检、以图搜图等视觉类需求。
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