Как ИИ трансформирует ресторанную индустрию: EasyVision автоматизирует наблюдение за персоналом с помощью компьютерного зрения

Как ИИ трансформирует ресторанную индустрию: EasyVision автоматизирует наблюдение за персоналом с помощью компьютерного зрения

Мониторинг производительности сотрудников в ресторанах – это сложная и затратная задача. Как бизнес может поддерживать стандарты обслуживания, предотвращать нарушения и уменьшать необходимость в постоянном надзоре? Стартап EasyVision предлагает решение благодаря компьютерному зрению, автоматически обнаруживая ключевые события и оповещая менеджеров о потенциальных проблемах. В интервью с основателем проекта, Максимом Цыганковым, мы обсудили, как работает эта технология, чем она отличается от конкурентов и как ИИ готовится революционизировать индустрию HoReCa.

Как возникла идея создания EasyVision, и какие проблемы рынка вы стремились решить?

Многие предприятия сталкиваются с проблемой мониторинга производительности сотрудников. Например, менеджер ресторана должен знать, как часто убираются столы, соблюдаются ли гигиенические нормы на кухне и пытаются ли сотрудники украсть что-либо. Это можно отслеживать через системы видеонаблюдения, а искусственный интеллект может быть интегрирован для автоматического обнаружения таких нарушений.

В течение долгого времени внедрение компьютерного зрения было сложной и дорогостоящей задачей, требовавшей сбора данных, обучения модели и её развертывания. Кроме того, для каждого ресторана требовалась система, адаптированная к различным углам обзора камеры. Это делало услугу невыгодной как для ресторанов, так и для IT-компаний. Однако в прошлом году начали появляться мультимодальные крупные модели — Video Language Models. Эти модели способны распознавать действия, опираясь всего на один кадр, вместо сотен изображений, как это было раньше. Я понял, что пришло время, чтобы демократизировать компьютерное зрение для малого и среднего бизнеса — тех, кто в нём нуждается, но не обладает технологическими и финансовыми средствами для его внедрения.

Мы начали продвигать наш сервис в секторе HoReCa, потому что там мы нашли наших первых клиентов. Однако компьютерное зрение может быть полезно также в розничных магазинах, гостиницах и других отраслях.

Какие технологии используют EasyVision, и как это работает?

EasyVision построен на основе технологий компьютерного зрения. Наша система использует модели обучения на основе нулевого и малого количества примеров, что позволяет добиться точного распознавания с минимальными тренировочными данными. Мы обучаем их на данных, специфичных для каждого ресторана, и реализуем каскад различных детекторов. Например, если нам нужно, чтобы модель распознала, употребляет ли сотрудник алкоголь на рабочем месте, мы сначала настраиваем детектор движения, затем добавляем поверх него детектор действий и так далее.

Как только модель готова, мы интегрируем её с существующими системами видеонаблюдения ресторана, отправляя RTSP-потоки в нашу облачную систему обработки. На следующее утро менеджеры получают отчёт со скриншотами обнаруженных нарушений. Если конкретный скриншот вызывает сомнения, они могут просмотреть короткий видеоклип. На основе этого анализа менеджер может предпринять необходимые действия, например, назначить дополнительное обучение сотруднику.

Как EasyVision сравнивается с конкурентами, такими как Chooch, Viso и Roboflow?

Наше основное преимущество — простота внедрения. Многие конкурирующие сервисы представляют собой инструментарии, а не готовые к использованию решения, требующие кастомизации и технической экспертизы. В отличие от них, EasyVision — это продукт, не требующий ИТ-отдела на месте, мы работаем напрямую с менеджерами ресторанов или их владельцами. Дополнительно мы специализируемся именно на ресторанах. Обучая нашу модель на данных от нескольких заведений, мы постоянно её улучшаем для высокой адаптации к ресторанной индустрии.

Как сформировались ключевые сценарии использования EasyVision, и какие выводы повлияли на финальный продукт?

Мы собрали информацию, напрямую взаимодействуя с потенциальными клиентами. Наша команда провела множество встреч с ресторанными владельцами, выясняя их болевые точки и уточняя продукт на основе полученной обратной связи. Основные сценарии использования касались предотвращения краж и мониторинга употребления алкоголя на рабочем месте. Кроме того, мы сосредоточились на обеспечении соблюдения внутренних стандартов, таких как соблюдение дресс-кода, чистота рабочего места и временные рамки обслуживания клиентов.

Планируете ли вы сделать продукт универсальным, чтобы он мог быть использован в разных индустриях?

Пока что рестораны представляют собой огромный рынок, и у нас более чем достаточно возможностей внутри этого сектора. В США есть около 3000 крупных ресторанов, которые представляют нашу целевую аудиторию. Возможно, мы решим оставаться сосредоточенными исключительно на этой нише.

Как вы планируете развивать продукт в будущем? Какие новые функции или возможности будут представлены в EasyVision в ближайшие годы?

Наш основной акцент — это полная оптимизация и автоматизация бэкэнда для обеспечения ещё большей точности и скорости работы нашей системы.