智能食品质检 - 学校：儿童营养与健康监测物联网-人工智能平台
关于此报价
UdyogYantra 儿童营养与健康监测物联网-人工智能平台 ( https://www.youtube.com/watch?v=vj-Qo7E8rkI ) 根据学校膳食计划和其他方式，跟踪数百万在校儿童的营养和健康状况，使用工业物联网 (IIOT)、机器学习和人工智能实时监控儿童膳食的数量、质量和可追溯性，标记每个儿童的实际消耗营养并每日跟踪体重指数 (BMI)。 儿童营养认证和监测的重要性 在印度，94% 的 6 至 9 岁儿童体重轻度、中度或严重不足。 大约 67.5% 的 5 岁以下儿童和 69% 的少女因铁和叶酸缺乏而患有贫血症。 蛋白质能量营养不良 (PEM) 是印度的一个主要公共卫生问题。这会影响处于发育最关键时期的儿童，可能会导致以后的生活受到永久性损害。 营养不良使儿童易于感染并增加其导致儿童死亡率的影响 午餐计划是印度政府的一项学校膳食计划，旨在改善全国学龄儿童的营养状况。该计划为 1.2 亿儿童提供平日免费午餐 2019 年，全球 59 个国家/地区的 1730 万学童获得世界粮食计划署提供的膳食 问题在于，此类计划的大部分监测都是手动进行，因此在交付过程中容易出现系统级的不一致，从而使数百万儿童面临与营养不良相关的健康风险。UdyogYantra 智能食品质检 – 学校在最后一英里使用物联网和人工智能解决了这个问题。 UdyogYantra 开发了一种（设计和技术正在申请专利）物联网设备，该设备由人工智能提供支持，可实时数字化、验证和监控最后一英里提供给儿童的食物。人工智能识别食物内容、营养价值、儿童面部识别，根据营养摄入和 BMI 预测健康趋势。 通过使用人工智能和物联网，可以在政府或联合国世界粮食计划署的学校、校餐、午餐计划中追踪到最后一名学生，实时识别儿童和食物内容以及膳食数量。人工智能技术确保了在最后一英里预期的受助儿童获得适当的营养。
技术规格
- 类别:
- 解决方案: 英特尔® 物联网行业整体解决方案
- 最终客户类型:
-
企业
其它
中小企业
- 深度学习框架:
-
TensorFlow
Torch/PyTorch
MXNet
Keras
- 工具包:
-
英特尔® Distribution of OpenVINO™ 工具包
- 拓扑:
-
ResNet50
YOLO
InceptionV3
专有
- 部署架构:
-
谷歌云
Amazon Web Services (AWS)
Microsoft Azure
资源
采用的英特尔技术
英特尔® 赛扬® 处理器
英特尔® 赛扬® 处理器 J 系列
英特尔® NUC 套件
搭载英特尔® 赛扬® 处理器的英特尔® NUC 套件
UdyogYantra Technologies
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UdyogYantra 是一家工业 4.0 初创公司，主要开发正在申请专利的食品及农业技术人工智能和物联网产品。他们通过数字化流程数据，并将机器学习和人工智能的功能用于制定决策，确保实时监控食品、农业及农产品的供应链和生产经营，并解决食品/农业经营的质量、数量和溯源性问题。解决尚未解决的问题，如监测儿童营养与健康 @ Mid May Meals，为食品配送行业验证食品质量和数量，用于支...
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