Identificación de alimentos en comedores universitarios mediante técnicas de visión artificial y aprendizaje profundo

Abstract

El desarrollo de una plataforma que consiga disminuir los tiempos de espera proporcionaría una mayor fluidez a las colas de los comedores y aumentaría la eficiencia en las horas punta cuando hay más afluencia de personas al comedor. El pago de los alimentos suele ser un cuello de botella, provocando un retraso tanto del usuario como del empleado que los atiende aumentando el tiempo de espera y por consiguiente disminuyendo la satisfacción del cliente. En este trabajo de fin de grado, se ha desarrollado una serie de utilidades para cubrir la necesidad de reducir los tiempos de espera en la cola del comedor. La aplicación móvil desarrollada tomará una foto de la bandeja con comida y la enviará a un servidor externo donde estará cargado un modelo de detección de objetos encargado de la detección e identificación del alimento. Una vez analizada la imagen, el usuario obtendrá el precio total y los productos que ha seleccionado. La detección de objetos se hace en base a un modelo de detección basado en redes neuronales convolucionales.