排队满、时间长……自助收银用在烘焙店原来这么强

栏目：国内动态发布时间：2020-06-28

利用计算机视觉、深度学习等技术，赋予自助收款机通过图片智能识别产品类别，并进行精准结算，成为烘焙店实现自助收银的解决之道。

你是否也曾有这样的体验？端着满满一盘刚出炉尚在飘香的面包，眼前的结账队伍却神龙见首不见尾。眼瞅着马上就要迟到了，却也不舍得让忙碌的清晨少了一份惬意的早餐……

在传统的消费模式里，商品的选购、包装、结账付款等繁琐的环节都需要店员的辅助，排队等候更是家常便饭，即便是后来出现RFID自助结账系统和手机支付等功能，但在烘焙店这种品类特殊、数量迥异的非标准化商品自助结账场景下，依然需要大量的人力参与。

烘焙行业面临自助结账收银难题

烘焙店是一个重要的细分零售业务形态，近些年来，中国的烘焙产业快速发展。作为一个典型的人员密集型场景，烘焙店的收银结账也面对复杂的需求：

1	高峰时期人员密集、集中消费，收银结账压力大；
2	烘焙产品的品类、价格、数量迥异，消费者需求多样化；
3	烘焙产品的价格体系庞大、核算复杂，收银员培训成本较高；
4	零售场景下人员变动频繁，人员资质不齐影响收银效率，导致消费者长时间排队。

针对以上挑战，许多烘焙店尝试采用自助收银系统来解决这一问题。但是，由于消费者需求的多样化与烘焙产品的异质性，大多数烘焙店的食品是没有办法实现统一的外包装与价格，因此，传统的RFID/条形码自动收银解决方案难以满足烘焙店的应用需求，烘焙店自助收银面临很大的障碍。

利用计算机视觉、深度学习等技术，赋予自助收款机通过图片智能识别产品类别，并进行精准结算，成为烘焙店实现自助收银的解决之道。

中科英泰与英特尔携手合作

实现商品批量识别

面向烘焙店的自助结账需求，青岛中科英泰商用系统股份有限公司（以下简称：中科英泰）推出了基于英特尔架构的烘焙店自助收款解决方案。

方案原理：

该方案的批量商品图像识别通过云-边缘端的协作完成，利用自助服务终端采集商品相关视觉识别数据并传输到云服务器中进行图像标注训练，以生成满足准确性目标的模型并下发到自助服务终端中，来完成商品的批量识别。

中科英泰烘焙自助服务解决方案图像识别流程

在边缘端，中科英泰烘焙自助服务终端集商品深度视觉识别、费用计算、自助扫码结账等功能于一体，独立的触控显示器便于用户自主进行商品扫描与费用结算。此外，专门的图像识别区域可通过图像采集设备来采集并分析商品特点，从而批量识别商品的品类、数量等信息。基于英特尔®酷睿™处理器，与英特尔®核芯显卡的出色并行能力相结合，该终端在高可用性、可扩展性和安全性上具有巨大优势，识别速度提升到200ms以内。

在云端的训练服务器上，中科英泰自助服务解决方案采用了英特尔®至强®可扩展处理器，集成了增强单指令多数据流、英特尔®AVX-512等创新技术，具有强大的通用计算能力，显著提升深度学习训练和推理性能。

在商品批量识别中，中科英泰自助服务解决方案使用了OpenVINO™工具套件加速图像训练的推理速度。OpenVINO™工具套件基于卷积神经网络（CNN）而设计，支持从边缘到云的深度学习推理，针对硬件的特性进行加速，可在包括英特尔 CPU、GPU、VPU 和 FPGA 在内的英特尔硬件平台（包括加速器）上扩展工作负载并实现性能最大化，显著加速图像训练速度，同时保持出色的准确性。同时，OpenVINO™ 工具套件提供了模型优化器功能，可协助去除模型中的冗余参数，提高识别效率。

使用 OpenVINO™ 工具套件加速深度学习推理之后，中科英泰烘焙自助收款解决方案显著加快了烘焙新品的模型训练速度，缩短了新品批量识别的上市时间，商品图像批量识别速度也得到了保障。中科英泰实测数据显示，中科英泰烘焙自助服务终端可以实现摄像头快速、自动识别商品并收银，精准率大幅提升。

智慧烘焙店，从商品批量识别开始

据悉，中科英泰烘焙自助收款解决方案自推出以来，在烘焙店中得到了广泛应用，全面解决了缺乏标准识别标识的商品在自助结账方面的难题，不仅显著提高商品收银效率，改善消费者的店内体验，同时帮助零售商优化店内人员配置，节省人力成本创造更大收益。

中科英泰自助服务终端实际应用

随着物联网技术的不断发展，零售行业正在迎来新一轮的变革。面对零售行业的数字化转型与消费升级，英特尔提出了开放零售倡议（ORI），携手深圳市零售智能信息化行业协会、中科英泰等零售商、独立软件供应商（ISV）、系统集成商、原始设备制造商（OEM）和原始设计制造商（ODM）以及技术公司，发挥英特尔从云端到边缘端的技术能力，发挥深圳市零售智能信息化行业协会行业标准定制的作用，共同加快创新解决方案的开发，促进智能零售业务的转型升级，从而构建更富活力、创新力的智慧零售新生态。