Machine learning & image recognition to reduce post-consumer food waste and identify contamination of food waste by non food items

机器学习

基本信息

  • 批准号:
    105757
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 9.83万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Study
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2020 至 无数据
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The global hospitality industry has two significant environmental and economic challenges which are not currently being met. Firstly, $34bn worth of food waste happens every year from post-consumer food waste ("plate waste"). There is currently no easy way to automatically measure and analyse plate waste so that chefs can make data led interventions to reduce this waste. Secondly, for recycling and disposal purposes, the industry is being required to carefully separate their food waste from other non-food products, and faces heavy fines if cross-contamination occurs. There is no in-kitchen real-time solution to help staff identify when non-food items contaminate food waste.These are both growing opportunities which Winnow Solutions Limited (WSL) is in a unique position to tackle. WSL are market leading providers of cutting edge digital solutions that over 1000 commercial kitchens use to accurately monitor and reduce their food waste. However, these existing solutions are focused on pre-consumer food waste, such as spoilage, preparation and overproduction. WSL's computer vision model is trained on recognising non-complex food waste (e.g. fish and chips), but significant work is required to research if it is possible to adapt the model for complex plate waste (e.g. the mixture of food a customer leaves on their plate post buffet) and to provide real-time notifications of contamination by non-food waste items (e.g. plastic crockery).Awaiting Public Project Summary
全球酒店业面临着两项重大的环境和经济挑战,目前还没有得到解决。首先,每年有价值340亿美元的食物浪费来自消费后的食物浪费(“盘子浪费”)。目前还没有一种简单的方法来自动测量和分析盘子的浪费,这样厨师就可以通过数据进行干预来减少这种浪费。其次,出于回收和处理的目的,该行业被要求将食物垃圾与其他非食品产品仔细分开,如果发生交叉污染,将面临高额罚款。厨房里没有实时的解决方案来帮助员工识别非食物物品何时污染了食物垃圾。这些都是不断增长的机会,威诺解决方案有限公司(WSL)处于一个独特的位置来解决。WSL是市场领先的尖端数字解决方案提供商,超过1000家商业厨房使用该解决方案来准确监控和减少食物浪费。然而,这些现有的解决方案侧重于消费前的食物浪费,如变质、准备和生产过剩。WSL的计算机视觉模型接受了识别非复杂食物垃圾(例如鱼和薯条)的训练,但需要进行大量的工作来研究是否有可能使模型适应复杂的盘子垃圾(例如顾客在自助餐后留在盘子上的食物混合物),并提供非食物垃圾污染的实时通知(例如塑料陶器)。等待公共项目摘要

项目成果

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