visioncheckout - step by step

visioncheckout – step by step
Der visioncheckout begeistert Gäste wie Gastronomen gleichermaßen. Egal ob in unseren Live-Demos, beim Besuch eines Referenzkunden oder der ersten eigenen Anwendung: Nicht selten bleibt man kurz verdutzt stehen, sobald der visioncheckout das eigene Tablett gescannt hat. „Wie, das war’s jetzt schon?“ oder „Woher weißer denn das jetzt?“ sind nur einige der Reaktionen, die wir regelmäßig zu hören bekommen. Auf die erste Frage können wir nur antworten: „Ja, das war’s schon.“ Denn der visioncheckout ist schnell, einfach und kinderleicht zu bedienen. In diesem Beitrag wollen wir auch für die zweite Frage eine Antwort bieten. Woher weiß der visioncheckout denn nun, was sich auf dem Tablett befindet? Wir werden Schritt für Schritt deutlich machen, welche Vorarbeit wir in der Entwicklunggeleistet haben, damit die Erkennung funktioniert.

1.       Das Teaching

Der wahrscheinlich wichtigste Teil für eine erfolgreiche Erkennung istdas Teaching. Viele denken dabei allein an das eine Bild, das unsere Kunden vorOrt machen, aber weit gefehlt. Wir ermöglichen ein „Einlernen mit nur einemBild“, indem wir dem visioncheckout schon in der Entwicklung über 6Millionen Bilder von Tellergerichten und Retailartikeln gezeigt haben. Diese wurdendann von 7 Millionen Neuronen analysiert und in ihre einzelnen Featuresaufgeteilt. Das können zum Beispiel Größe, Form oder Farbe sein. Der visioncheckoutist inzwischen also absoluter Profi darin, die einzelnen Merkmale zu erkennenund zu unterscheiden. Was jetzt beim Einlernen vor Ort passiert ist lediglichder allerletzte Feinschliff: Dieses Grundwissen wird jetzt genau auf die andiesem Tag servierten Gerichte spezialisiert. So erreichen wir eine Genauigkeitvon über 99%!

2.       Das Scannen

Scannen. Bezahlen. Genießen. Und das ohne einen einzigen Klick. Klingtlogisch, oder? Was klingt wie eine Selbstverständlichkeit, ist aber eigentlichdas Ergebnis eines ausgeklügelten Entwicklungsprozesses. Die Crux dabei liegtdarin, dass der Scanvorgang

1.       Selbstständigausgelöst wird

2.       Selbstständigbeendet wird (und damit die Bezahlung gestartet)

3.       Underkannt wird, wenn ein Gast geht.

Diese drei Schritte müssen bei jedem möglichenZahlungsvorgang funktionieren, egal welche Sonderfälle auftreten mögen. EinigeGäste schieben ihr Tablett zum Beispiel nur zur Hälfte unter den visioncheckout.Andere lassen keine Lücke zum Tablett ihres Vorgängers, also auch darauf istkein Verlass. Ein weiterer sehr häufiger Fall ist, dass jemand noch kurz denSchlüssel vom Tablett nimmt. Wird also genau in diesem Moment gescannt, kann espassieren, dass etwas von der Hand verdeckt wird.

Durch eine geschickte Analyse der Bewegungen unter dem visioncheckout konnten wir all dieseSonderfälle so gut ausfindig machen, dass der „Checkout ohne einen einzigenKlick“ nicht nur eine leere Hülse für das Best-Case Szenario ist, sonderngelebte Praxis unserer Kunden.

3.       Das Blurren

Der visioncheckout ist darauftrainiert, Hintergrundobjekte herauszufiltern und noch vor der Erkennungunkenntlich zu machen. So werden keine personenbezogenen Daten gespeichert undzusätzlich wird die Erkennung nicht durch unbekannte Objekte verzerrt.

Dieser Schritt erfolgt in wenigen zehntel Sekunden. So kannsichergestellt werden, dass er den Checkout nicht verlangsamt und trotzdem füreinen sicheren Zahlungsvorgang sorgen.

4.       Die Erkennung

Sobald das Tablett gescannt wurde und die Hintergrundobjekteherausgefiltert sind, startet das Herzstück des visioncheckouts: Die Erkennung.

Dieser Schritt wirft die meisten Fragen auf und sorgt gleichzeitig fürdas größte Erstaunen. Das wundert uns nicht, denn mit einer Genauigkeit vonüber 99% funktioniert die Erkennung mit einer geringeren Fehlerquote als an Selbsttipp-Kassenund ist gleichzeitig um ein Vielfaches schneller. Dabei muss der visioncheckout zwei Fragen in kürzesterZeit beantworten:

                                          i.              Woliegen die Artikel?
Noch vor der Zuordnung der Gegenstände zu den angelegten Artikeln muss dervisioncheckout feststellen, wo sieliegen. Dank unserer pixelgenauen Segmentierung kann er sehr detailliertfeststellen, wo die Grenze zwischen den Artikeln verläuft und welche Form siehaben. Das bietet schon das erste Feature, das zum Beantworten der zweitenFrage benötigt wird.

                                       ii.               WelcheArtikel liegen dort?
Zusätzlich zur Form verwendet der visioncheckoutauch Eigenschaften wie die Farbe oder die Größe der Artikel. All dieseEigenschaften werden jetzt im zweiten Schritt analysiert und ausgewertet, umdie Gerichte auf dem Bild den im Speiseplan hinterlegten Artikeln zuzuordnen.

5.       Die Smart-Correction

Der letzte Schritt kommt nur in den seltensten Fällen tatsächlich vor,aber auch das sicherste System ist gut beraten, einen doppelten Boden verbautzu haben!
Mit unserem Smart Corrector haben wir genau das gemacht. Sollte der visioncheckout bei der Zuordnung der Gerichteeinmal falsch liegen, werden dem Gast die ähnlichsten Gerichte vorgeschlagen.Die Erkennung kann jetzt korrigiert werden und der Kassiervorgang läuftreibungslos weiter. So werden auch korrigierte Tabletts schneller kassiert alsan der Selbsttipp-Kasse.

Bei unseren Bestandskunden müssen zwar nur 0,35% aller mit dem visioncheckout kassierten Tabletts korrigiertwerden, trotzdem haben wir einen Fokus daraufgesetzt, diesen Fall möglichstintuitiv und schnell zu gestalten.

Um unserenKunden noch mehr Flexibilität in ihrer Menügestaltung zu geben, haben wirverschiedene zusätzliche Features entwickelt, wie zum Beispiel unsere Weigh& Pay Lösung. Wenn Sie sich für eine dieser Erweiterungen interessierenoder den visioncheckout generellkennenlernen möchten, buchen Sie gerne Ihre persönliche Live-Demo.

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