$120 摄像头+视觉模型管餐厅:桌均收拾时间从 6 分钟降到 3 分钟
bennash · x · 2026-11-14
一位餐厅老板分享了自己搭的 AI 监控系统:3 个 $40 摄像头 + OpenCV/YOLOv8 + 视觉 API + Telegram 机器人,用约等于副经理一个班次工资的月成本,实现了对后厨和前厅的自动盯梢。
技术管线:
- 摄像头 RTSP 流推到本地服务器,OpenCV 切帧,YOLOv8 检测人、餐具、托盘
- 画面变化超阈值时,该帧连同区域专属提示词送进视觉模型,返回 JSON 事件类型与优先级
- aiogram 机器人按角色分流提醒,老板聊天里只收升级上报
- system prompt 内置排班表、菜单、打烊清单和标了桌号的大堂平面图
能抓到的事件:盘子在保温灯下超 4 分钟、客人走后 3 分钟未收桌、来客 90 秒无人接待、打烊后每 30 秒对照清单检查后厨、冰箱门开超 2 分钟、收银排队 5 人以上、打烊后非排班时间开后门等。
三个月效果:收桌时间从约 6 分钟降到 3 分钟内,迎客速度提升约 3 倍,上报老板的事项减少约 40%。员工起初抵触,后来发现推送先于老板到达自己手机,反而成为自我纠错工具。
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