FWA: Visual Food Waste Analysis for Sustainable Kitchens
Auf einen Blick
- Projektleiter/in : Prof. Dr. Matthias Rosenthal
- Co-Projektleiter/in : Prof. Dr. Thilo Stadelmann
- Projektteam : Mohammadreza Amirian, Philipp Andermatt, Dr. Ricardo Chavarriaga, Rico Ganahl, Philipp Huber, Dr. Amin Mazloumian, Dominic Mösch, Pascal Sager, Yvan Putra Satyawan, Dr. Frank-Peter Schilling, Raphael Zingg
- Projektvolumen : CHF 435'610
- Projektstatus : abgeschlossen
- Drittmittelgeber : Innosuisse (Innovationsprojekt / Projekt Nr. 36777.1 IP-ICT)
- Kontaktperson : Matthias Rosenthal
Beschreibung
Ein neuartiger Ansatz für die vollautomatische Analyse von Lebensmittelabfällen für Großküchen wird untersucht. Lebensmittelabfälle werden mit einer neuen Kameraeinrichtung automatisch erkannt, in Echtzeit analysiert und mit Hilfe von maschinellen Lernalgorithmen klassifiziert.
Publikationen
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Zingg, Raphael; Andermatt, Philipp; Mazloumian, Amin; Rosenthal, Matthias,
2021.
Smart food waste management : embedded machine learning vs cloud based solutions [Paper].
In:
Mugellini, Elena; Carpanzano, Emanuele, Hrsg.,
Proceedings of the 2nd FTAL Conference 2021 Sustainable Smart Cities and Regions.
FTAL Conference 2021 – Sustainable smart cities and regions, Lugano, Switzerland, 28-29 October 2021.
CEUR Workshop Proceedings.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-23847
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Simmler, Niclas; Sager, Pascal; Andermatt, Philipp; Chavarriaga, Ricardo; Schilling, Frank-Peter; Rosenthal, Matthias; Stadelmann, Thilo,
2021.
In:
Proceedings of the 8th SDS.
8th Swiss Conference on Data Science, Lucerne, Switzerland, 9 June 2021.
IEEE.
S. 26-31.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/SDS51136.2021.00012