[發明專利]廚房工作人員行為實時監控方法

在審

• 申請號: 202010337218.1
• 申請日: 2020-04-26
• 公開（公告）號: CN111523488A
• 公開（公告）日: 2020-08-11
• 發明（設計）人: 楊銀環;柳慶祥;華建剛;陳建群
• 申請（專利權）人: 上海集光安防科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06Q50/12
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明涉及餐飲行業的衛生管理方法，尤其涉及餐飲行業從業人員的行為監控方法。廚房工作人員行為實時監控方法，它包括本申請實施例包含如下步驟：標注和訓練階段：對于廚師不帶廚師帽、不帶口罩、抽煙行為的進行一次性標注，以得到訓練模型進行一次性訓練；算法處理階段：步驟1：獲取視頻；步驟2：基于深度學習的不同類別的目標識別；步驟3：重疊框過濾；步驟4：重復報警過濾；步驟5：報警和抓圖。本發明標注和訓練工作量小，算法處理過程簡單、準確率高。

技術領域

本發明涉及餐飲行業的衛生管理方法，尤其涉及餐飲行業從業人員的行為監控方法。

背景技術

餐飲行業由于牽涉到顧客健康安全，必須引起高度的重視。對于餐飲企業的衛生檢查一般只針對經營場所的衛生檢查、食物原料的衛生檢疫檢查、從業人員的身體傳染病檢查。近年來，對于廚房工作人員行為也提出了要求，即戴帽，戴口罩，且不得吸煙。這種要求單純依靠人工難以實現，一旦發現常常是事后已經造成了不良影響。因此必須采用技術手段。

深度學習在計算機視覺領域的應用之一是目標檢測與分類，目標檢測與分類可以獲得目標的位置坐標和類別，在監控行業，該技術實施通常包含樣本標注和訓練、算法處理階段兩部分內容。

通常做法是如下步驟：

標注和訓練階段。

第一步，標注“人”，使用labelImg工具將樣本中的人體區域標注出來，用于訓練第一個模型；

第二步，標注“廚師帽”、“口罩”、“抽煙”，使用labelImg工具將樣本中廚師帽、口罩、嘴邊抽煙區域標注出來，用于訓練第二個模型。

算法處理階段。

第三步，使用第一步得到的模型，在圖片中，檢測“人”目標，得到人體矩形框的位置坐標；

第四步，將該“人”目標從原圖上摳取出來，作為新的圖片；

第五步，使用第二步得到的模型，在新的圖片上，將“廚師帽”、“口罩”、“抽煙”等作為新的目標進行檢測，根據檢測結果，判斷該“人”具有哪些行為。

現有技術的不足之處：

標注和訓練階段。

需要分別標注兩次，一次標注人，另一次標注廚師帽、口罩、抽煙。并且需要訓練兩個模型，一個模型用來檢測“人”，另一個模型用來檢測“廚師帽”、“口罩”、“抽煙”。樣本的標注和訓練會耗費大量的精力和時間。

算法處理階段。

一方面是2個模型的加載與解析，以及第四步中的摳圖等操作會增加算法的冗余度，降低算法性能。

另一方面是準確率低，現有技術在使用2個模型檢測時都會引入誤差，一種誤差是模型本身無法達到100％的準確率，一種誤差是例如在第五步中檢測到了口罩，但無法確認口罩是否正確佩戴、是否遮住嘴巴。以上導致最終實際使用中識別結果準確率低。

發明內容

本發明旨在克服現有技術的缺陷，提供一種廚房工作人員行為實時監控方法。本發明標注和訓練工作量小，算法處理過程簡單、準確率高。

本發明廚房工作人員行為實時監控方法，它包括本申請實施例包含如下步驟：

標注和訓練階段：

對于廚師不帶廚師帽、不帶口罩、抽煙行為的進行一次性標注，以得到訓練模型進行一次性訓練；

算法處理階段：

步驟1：獲取視頻；

步驟2：基于深度學習的不同類別的目標識別；

步驟3：重疊框過濾；