①【项目背景】
昆区一个机关食堂，300 人就餐，每天倒掉两桶剩饭，桶是 120L 的。管理员说「做少了不够吃，做多了就倒」，靠的是经验加天气。我蹲了三天，发现周三周四剩得最多——那天菜单是红烧肉配土豆，主食打得多，菜码咸，大家吃一半就放下了。
浪费不是道德问题，是备餐数据和口味反馈缺失。
②【咨询设计】
两套数据：一是餐盘识别，收餐台装一台 800 万像素相机+边缘盒子，识别餐盘里剩余食物类别与体积占比，按「主食/荤菜/素菜」三类打分；二是刷卡取餐数据，按菜品统计取餐人次。两条数据按餐次对齐，算出每道菜的「剩余率」。
识别模型用轻量 YOLOv8n，本地推理，不上云——食堂画面涉及人脸，传出去就是合规风险。边缘盒子 RK3588，8TOPS 算力，单帧 40ms，够用。很多同行上来就讲大模型，实际上餐盘识别这种固定场景，小模型精度 92% 就够，成本差 10 倍。
③【施工规划】
相机装在收餐台上方 1.6m，俯角 60 度，加环形补光灯（色温 5000K，避免食堂暖光导致色彩偏移）。视场按 1.2m×0.8m 标定，餐盘必须完整入框，边缘裁掉 10% 防畸变。边缘盒子放弱电间，PoE 供电，网线六类。识别区画黄线，服务人员引导一周就习惯了。
备餐预测按 4 周滑动平均+当日菜单权重，提前一天给出建议量：米饭按人均 220g、荤菜 180g、素菜 200g。周五有活动要单独加权。系统只给建议，最终由管理员确认，不搞自动下单——机器不懂临时加桌。
④【安全补丁】
视频流不出内网，边缘盒子只上传结构化数据（菜品 ID、剩余率、时间），不传图。人脸区域在盒子里做马赛克处理，存储 7 天自动覆盖。管理后台账号按岗位分配，厨师长只能看自己档口。设备 USB 口封堵，固件签名校验，防止有人换模型偷改数据。
⑤【验收交付】
跑 6 周：识别准确率 92.4%（人工复核 500 盘）；剩饭总量从日均 190kg 降到 118kg，降 38%；备餐准确率从 71% 提到 89%；红烧肉那道菜剩余率 34%，调整配菜后降到 12%。系统每天出一张档口排名，贴在食堂门口，比开会管用。交付报表模板、菜品编码表、设备维护说明。
⑥【售后承诺】
识别不准、盒子掉线，2 小时到场，大年三十 17704868686 也接。菜单调整、模型微调，终身免费咨询。
【不舍昼夜技术 · 包头IT全生命周期服务】
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