Die Studierenden Anna Leobacher, Daniel Mayer und Florian Schmitzberger entwickelten im Zuge ihrer Bachelorarbeit eine intelligente Einkaufslisten-App. Diese App ermöglicht dem Kunden/der Kundin seine/ihre digital erstellte Einkaufsliste mittels Objekterkennung automatisch abzuhaken. Weiters kann der Konsument/die Konsumentin durch eine angebundene API auf Produktinformationen zugreifen und bevorzugte Produkteigenschaften wählen, auf welche geachtet werden sollen.

Damit Objekte erkannt werden können, wurde eine künstliche Intelligenz auf einen bestimmten Warenkorb trainiert. Wenn vor der Kamera des im Einkaufswagen verbauten Raspberry Pis ein Produkt erscheint, wird es erkannt und an die Android App gesendet. 
Danach wird der erkannte Artikel und die Elemente der erstellten Einkaufsliste an die Produkdatenbank gesendet, wo ein Matching stattfindet. Die Einkaufsliste wird mit dem Produkt abgeglichen und das beste Match mit seinen Produktdetails zurückgesendet. Nach dem Erhalten der Produktinformationen wird der Treffer abgehakt und seine Produktinfos gespeichert. Wurde kein passendes Element gefunden, wird das Produkt der Liste hinzugefügt. Sobald ein Artikel erkannt wurde, kann in der App auf die Produktinformationen zugegriffen werden. 
Ein weiterer Bestandteil der App ist das Tracken bestimmter Produkteigenschaften. Man kann in den Einstellungen angeben, welche Produkte präferiert werden (vegan, palmölfrei, laktosefrei, …). Auch die bevorzugte Herkunft der Artikel kann eingestellt werden. Stimmen die Einstellungen nicht mit den Eigenschaften des Produktes überein, wird es rot markiert und soll dem Kunden/der Kundin visualisieren, dass im Produkt etwas enthalten ist, das nicht bevorzugt wurde.

Das Projekt wies einige Herausforderungen auf. Unter anderem waren das Trainieren der künstlichen Intelligenz, das Aufsetzen eines Servers und die Verbindung dieser beiden Teile durch eine schön designte App die Hauptchallenges. Während die Verbindung zur Produktdatenbank über das Internet realisiert werden konnte, wurden die erkannten Produkte über Bluetooth an die App weitergeleitet.

Die Idee für diese App wurde gemeinsam mit dem Betreuer DI (FH) DI Simon Kranzer entwickelt. Es sollte eine App für den Konsumenten/die Konsumentin entwickelt werden, welche von Supermärkten unabhängig ist. 

Facts:
Projekt-Team: Anna Leobacher, Daniel Mayer und Florian Schmitzberger
Projekt-Betreuer: DI (FH) DI Simon Kranzer
Typ: Bachelorprojekt
Studiengang: Bachelor Informationstechnik & System-Management