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专访Dilili Labs创始人Stephen Li:用计算机视觉平台来理解世界

采访来源:硅谷高创会

引言:在2020年1月的硅谷高创会CES贵宾晚宴暨年度突破创新大奖颁奖典礼上,Dilili Labs凭借在过去一年里在计算机视觉领域里的技术研发进展,斩获2020 SVIEF年度突破创新大奖。今天,硅谷高创会有幸邀请到Dilili Labs的CEO Stephen Li,来谈谈他对新一年技术开发的计划,以及对计算机视觉技术未来发展和应用的理解与展望。

BrainFrame可以对画面进行识别和标注

高创君:您说到非专业技术开发者也可以使用这款产品,可以详细讲讲它可以被应用在哪些领域和场景吗?

Stephen:BrainFrame目前已经在零售、餐厅、法院、工地、工厂产线等领域开始推广和应用。BrainFrame会对视频图像内容进行实时分析和识别,并且根据预设的场景业务和管理流程,提供业务所需要的各种实时数据和统计信息。例如工作场所人员的位置,行为规范,车辆和物品的管理,生产的动态管理和安全管理等。

我们很早以前就发现了餐厅行业对数据和监控的需求。餐厅行业从操作上来讲,流程比较繁琐,而繁忙的前厅和后厨让生产流程的监控变得非常困难,同时随着消费者对卫生和服务的要求不断提高,连锁餐厅在管理方面的需求是非常刚性的。我们经过了许多市场调研之后,认为连锁餐厅是一个非常大的潜在市场。

在餐厅场景中,BrainFrame可以直接部署,准确地把服务员和顾客区分开来,实现各种个性化数据的统计,比如平均每一桌客人用餐的时间,从客人就坐到端上第一杯水的时间,上菜的时间等等,同时,还可以监控服务员和后厨的行为,是否有违反卫生安全的行为,如果后厨人员没有按要求洗手,BrainFrame可以根据摄像头采集的数据识别出来并发出预警。这些功能可以帮助餐厅完善前厅和后厨人员的管理。

BrainFrame除了可以帮助餐厅优化监控和管理之外,还能统计大量市场方面的数据,帮助经营者作出正确决策。比如餐厅的排队时间、客流量、翻台率、外卖占比等,这些数据对餐厅的市场营销会有很大帮助。可以说,在一切都“用数据说话”的时代,BrainFrame在餐饮业有着很广阔的需求。