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。