项目角色：负责项目的 90%工作。涵盖从硬件选型安装、算法系统架构设计开发，原型机识别精度验证的多个方面。
项目难点：同食材可能具有相似的外观和纹理，例如橘子和橙子；相同食材可能具有不同的外观纹理，例如各品牌的牛奶；食
材可能会被遮挡、密集摆放，而且包装不尽相同；算法需要部署在边缘计算单元上，因算力受限，需要优化算法以提高效率。
技术方案：采用目标检测、自研多目标跟踪技术。使用目标检测来识别人体和食材，自研多目标跟踪算法用于重建人手
和食材的运动轨迹，算法系统部署于 Jetson NX 边缘计算设备上，利用模型裁剪降低参数规模，以适应边缘计算环境。