У цій статті аналізуються підходи до забезпечення автономності та конфіденційності даних у системах комп'ютерного зору. Встановлено, що поєднання технології Edge AI, фреймворку Flutter та оптимізованих моделей TensorFlow Lite може суттєво зменшити затримки та усунути потребу у підключенні до інтернету. Запропонована архітектура, що включає гібридний алгоритм розпізнавання їжі та локальне сховище SQLite, підходить для мобільних та десктопних сценаріїв, де важлива швидка класифікація об'єктів та конфіденційність візуальних даних.
