[發明專利]一種后廚食品安全實時監管的方法及系統

在審

• 申請號: 202211037125.2
• 申請日: 2022-08-29
• 公開（公告）號: CN115100583A
• 公開（公告）日: 2022-09-23
• 發明（設計）人: 王歡;張文壯;楊術海;潘海軍
• 申請（專利權）人: 君華高科集團有限公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V20/52;G06V40/10;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 深圳騰文知識產權代理有限公司 44680
• 代理人: 劉洵

本申請公開了一種后廚食品安全實時監管的方法及系統，用于解決由于遮擋導致的飲食安全下降的問題。本申請方法包括：根據后廚區域視頻獲取后廚區域圖像；將后廚區域圖像輸入訓練完成的目標判別網絡模型中；通過特征提取基層提取后廚區域圖像的人物特征；將人物特征依次輸入N個殘差模型層，生成第一殘差參數、第二殘差參數至第N殘差參數；通過殘差融合層對第一殘差參數至第N殘差參數依次融合，生成目標殘差；將目標殘差通過全局平均池化層和計算模塊進行分類計算，生成后廚區域圖像符合各個出入規則的概率值集合；根據概率值集合確定后廚區域圖像中對應人物的出入規則符合結果。

技術領域

本申請實施例涉及圖像識別領域，尤其涉及一種后廚食品安全實時監管的方法及系統。

背景技術

隨著科技不斷發展，越來越多的烹飪設備走向智能化和便捷化，使得后廚逐漸提高了烹飪效率以及烹飪安全性。

現有技術中存在不少用于對廚房進行安全監控的設備、系統，比如通過攝像頭遠程監控后廚現狀，以使得客戶能夠實時監督后廚中的情況，提高后廚透明度，保障了客戶的飲食安全。這就是明廚亮灶，是國家食品藥品監督管理局推行的一項利民工程，明廚亮灶就是通過對關鍵場所和關鍵環節的全景展示，讓客戶把每道工序流程盡收眼底，主動保障飲食安全。現有的明廚亮灶需要客戶去實時監督，但是客戶顯然無法實時進行監督，并且絕大多數客戶對于后廚的運行模式是不了解的，違規操作難以被客戶所察覺。尤其是未穿戴好本餐廳廚師服的問題。客戶無法準確識別出每一位后廚人員是否穿戴完整的廚師服是否存在遺漏，并且存在后廚人員工作過程中擅自脫下必須的裝備。鑒于此，目前采用了卷積神經網絡模型識別技術以及機器視覺技術，即通過攝像頭拍攝后廚中的人員，通過實時分析其身上的穿戴裝備，并且識別該后廚人員穿戴的裝備，以此解決上述問題。

但是，隨著近來對于食品制作的要求越來越高，眾多后廚人員還需要佩戴口罩、手套等較小的器件，并且被要求不能佩戴手環、項鏈、手表、手機、拖鞋和戒指等。這就使得較小的物件存在被其他佩戴的遮擋的情況發生，甚至存在口罩遮擋人臉無法識別該后廚人員是否為本餐廳備案的后廚工作人員，極大的降低了卷積神經網絡檢測的精度，導致客戶的飲食安全下降。

發明內容

本申請第一方面提供了一種后廚食品安全實時監管的方法，以解決由于遮擋導致的卷積神經網絡檢測的精度下降，進而導致客戶的飲食安全下降的問題，該后廚食品安全實時監管的方法包括：

根據后廚區域視頻獲取后廚區域圖像，后廚區域圖像為在后廚管理范圍內的圖像；

將后廚區域圖像輸入訓練完成的目標判別網絡模型中，目標判別網絡模型包括一個特征提取基層、至少五個殘差模型層、殘差融合層、一個全局平均池化層和一個計算模塊，特征提取基層由三組3*3卷積層-歸一化層串聯排列構成，殘差模型層由兩組卷積層-歸一化層串聯排列后并聯一組卷積層-歸一化層最后和一個最大池化層串聯排列構成；

通過特征提取基層提取后廚區域圖像的人物特征，人物特征包括人臉特征、口罩特征、廚師服特征；

將人物特征依次輸入第一個殘差模型層，生成后廚區域圖像的第一殘差參數；

將第一殘差參數輸入第二個殘差模型層，生成后廚區域圖像的第二殘差參數；

將第N-1殘差參數輸入第N個殘差模型層，生成后廚區域圖像的第N殘差參數；

通過殘差融合層對第一殘差參數至第N殘差參數依次融合，生成目標殘差；

將目標殘差通過全局平均池化層和計算模塊進行分類計算，生成后廚區域圖像符合各個出入規則的概率值集合；

根據概率值集合確定后廚區域圖像中對應人物的出入規則符合結果。

可選的，在根據后廚區域視頻獲取后廚區域圖像之前，方法還包括：

獲取后廚訓練樣本集，后廚訓練樣本集中包含至少兩張后廚人員穿戴完整的樣本圖像和穿戴不完整的樣本圖像，穿戴不完整的樣本圖像標記了不符合的出入規則的目標預測值；