[發(fā)明專利]一種基于自學(xué)習(xí)技術(shù)后廚違規(guī)行為識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010558604.3
• 申請(qǐng)日: 2020-06-18
• 公開（公告）號(hào): CN111666916B
• 公開（公告）日: 2023-03-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 胡醒;季樂;王林;程興源;盧青松;王培青;魏洪偉;張崴;李杰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 安徽超清科技股份有限公司
• 主分類號(hào): G06V20/52
• 分類號(hào): G06V20/52;G06V20/40;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464
• 代理公司: 合肥律眾知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 34147
• 代理人: 丁孝濤

本發(fā)明公開了一種基于自學(xué)習(xí)技術(shù)后廚違規(guī)行為識(shí)別方法，具體涉及圖像處理領(lǐng)域，包括：步驟一，在后廚內(nèi)部設(shè)置多個(gè)攝像頭獲取后廚內(nèi)的監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)；步驟二，將視頻數(shù)據(jù)根據(jù)幀畫面的場(chǎng)景類別進(jìn)行分類，并對(duì)不同分類的幀畫面進(jìn)行匯總集中，形成幀聚集，將不同的幀聚集中高度重復(fù)的幀成組為δ；步驟三，將幀聚集中單一的幀畫面進(jìn)行提取，記γ幀。本發(fā)明通過將監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)中的幀畫面進(jìn)行分類，并單獨(dú)抽取相應(yīng)類別的幀畫面，利用分類好的違規(guī)行為幀畫面形成掃描滑動(dòng)窗口，對(duì)監(jiān)控視頻中的違規(guī)行為進(jìn)行識(shí)別，整個(gè)識(shí)別過程中沒有冗余的干擾信息，對(duì)違規(guī)行為的正常識(shí)別沒有干擾，且誤報(bào)率低，能夠準(zhǔn)確的識(shí)別出違規(guī)行為。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，更具體地說，本發(fā)明涉及一種基于自學(xué)習(xí)技術(shù)后廚違規(guī)行為識(shí)別方法。

背景技術(shù)

計(jì)算機(jī)視覺是一個(gè)近幾年來日臻成熟的技術(shù)，基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的智能視頻監(jiān)控技術(shù)在餐飲、公司、健身房、工地以及火車站等場(chǎng)景中被廣泛應(yīng)用.當(dāng)前隨著人們生活水平的提高，對(duì)餐飲行業(yè)的要求也隨之提高，為了使餐飲行業(yè)對(duì)后廚的管理越來越規(guī)范，基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的餐飲智能視頻監(jiān)控技術(shù)也應(yīng)運(yùn)而生。

基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的餐飲智能視頻監(jiān)控一般做法是首先采用目標(biāo)檢測(cè)的方法檢測(cè)出當(dāng)前視頻幀中的細(xì)化的目標(biāo)，然后基于一些后廚的語義信息對(duì)當(dāng)前幀中的操作人員的動(dòng)作以及著裝做判斷，從而做出決策判斷當(dāng)前幀中的操作人員是否都符合后廚標(biāo)準(zhǔn)，找出視頻幀中存在操作人員違規(guī)的圖片推送給餐飲管理者，節(jié)省餐飲行業(yè)對(duì)后廚違規(guī)操作查找的人力資本，為餐飲行業(yè)有效的管理以及監(jiān)督各個(gè)門店給出可靠的解決方案。

但是當(dāng)前算法存在一定的局限性，首先是在餐飲行業(yè)的后廚場(chǎng)景中，視覺背景雜亂且存在大量的冗余干擾信息，會(huì)對(duì)目標(biāo)檢測(cè)算法造成一定的干擾，導(dǎo)致目標(biāo)檢測(cè)算法的性能提升受限。其次是基于目標(biāo)檢測(cè)算法檢測(cè)出目標(biāo)結(jié)合后廚的一些語義信息人為制定相應(yīng)的規(guī)則找出后廚巡視標(biāo)準(zhǔn)中的違規(guī)項(xiàng)，該方法在處理規(guī)則簡(jiǎn)單，視覺特征單一明確時(shí)，智能算法可以精準(zhǔn)的發(fā)現(xiàn)問題，降低視頻瀏覽量，從而提高效率。但是實(shí)際在后廚的巡視項(xiàng)中很多無法用明確規(guī)則制定，導(dǎo)致智能算法只能找出一些違規(guī)疑似項(xiàng)，誤報(bào)率會(huì)比較高，對(duì)提升工作效率幫助有限。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本發(fā)明的實(shí)施例提供一種基于自學(xué)習(xí)技術(shù)后廚違規(guī)行為識(shí)別方法，整個(gè)識(shí)別過程中沒有冗余的干擾信息，對(duì)違規(guī)行為的正常識(shí)別沒有干擾，且誤報(bào)率低，能夠準(zhǔn)確的識(shí)別出違規(guī)行為。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于自學(xué)習(xí)技術(shù)后廚違規(guī)行為識(shí)別方法，包括：

步驟一，在后廚內(nèi)部設(shè)置多個(gè)攝像頭獲取后廚內(nèi)的監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)；

步驟二，將視頻數(shù)據(jù)根據(jù)幀畫面的場(chǎng)景類別進(jìn)行分類，并對(duì)不同分類的幀畫面進(jìn)行匯總集中，形成幀聚集，將不同的幀聚集中高度重復(fù)的幀成組為δ；

步驟三，將幀聚集中單一的幀畫面進(jìn)行提取，記γ幀；

步驟四，將幀聚集中的幀組δ畫面進(jìn)行識(shí)別，記場(chǎng)景畫面完整性為α，畫面清晰度為β，將α值和β值最高的畫面單獨(dú)提取，分別記a幀和b幀；

步驟五，將γ幀、a幀和b幀匯總，形成識(shí)別幀畫面；

步驟六，錄入違規(guī)行為視頻，利用視頻剪輯軟件，手動(dòng)抽取視頻中具有標(biāo)識(shí)性違規(guī)行為的幀畫面，并根據(jù)違規(guī)行為的類別，將不同類別的幀畫面分別成組，形成不同的違規(guī)行為幀畫面訓(xùn)練集；

步驟七，將不同的違規(guī)行為幀畫面訓(xùn)練集送入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，CNN會(huì)對(duì)幀畫面進(jìn)行解析處理，根據(jù)整體訓(xùn)練集的大小，輸入對(duì)應(yīng)大小的像素圖像，將幀畫面訓(xùn)練集展開平鋪于像素圖像上，形成掃描滑動(dòng)窗口；

步驟八，將步驟五中的識(shí)別幀畫面逐幀抽取，將每幀畫面按照像素點(diǎn)移動(dòng)，對(duì)掃描滑動(dòng)窗口實(shí)現(xiàn)全覆蓋，對(duì)重疊的幀畫面進(jìn)行單獨(dú)標(biāo)記，記為違規(guī)行為；