明廚亮灶AI邊緣計算盒子常用算法？
明廚亮灶AI邊緣計算盒子通過搭載多種AI算法，實現對餐飲后廚的智能化監管，常用算法及核心應用場景如下：
?一、人員行為規范類算法?
?廚師帽識別?
?功能?：自動檢測后廚人員是否佩戴廚師帽，防止頭發、皮屑等污染食物。
技術實現?：基于深度學習模型，識別頭部區域特征，判斷是否符合規范。
應用場景?：烹飪區、食品加工區等關鍵崗位。
口罩識別?
?功能?：實時監測廚師是否規范佩戴口罩，避免飛沫、呼吸道分泌物污染。
?技術實現?：通過人臉關鍵點檢測，結合口罩區域特征分析。
?應用場景?：所有后廚操作區域。
?廚師服/手套檢測?
功能?：識別工作服及防護裝備穿戴是否合規（如圍裙、防滑鞋、一次性手套）。
?技術實現?：結合顏色識別與輪廓分析，判斷服裝類型及完整性。
?應用場景?：食材處理區、洗碗間等。
?玩手機識別?
功能?：監測工作期間使用手機的行為，防止分心導致操作失誤。
技術實現?：通過手勢識別與屏幕反光檢測，結合時間閾值判斷違規。
應用場景?：烹飪區、備餐區等需要專注操作的崗位。
離崗檢測?
功能?：關鍵崗位（如烹飪區）人員擅離識別，避免無人值守風險。
技術實現?：結合人臉追蹤與區域定位，判斷人員是否在崗。
應用場景?：灶臺、蒸箱等高溫設備操作區。
?二、安全風險預警類算法?
明火離人預警?
功能?：灶臺無人值守時持續燃燒的火災風險預警。
技術實現?：通過火焰檢測算法，結合人員位置分析，觸發報警。
?應用場景?：燃氣灶臺、油炸區等明火作業區。
煙火識別?
功能?：實時監測后廚火災隱患（如油煙管道起火、電器短路）。
技術實現?：基于紅外熱成像或可見光煙霧檢測，結合溫度閾值分析。
應用場景?：廚房整體環境，尤其是排煙系統周邊。
?抽煙檢測?
功能?：實時抓拍并預警后廚吸煙行為，防止火源引發火災。
?技術實現?：通過煙霧檢測與手持物品識別，結合行為模式分析。
應用場景?：后廚所有區域，尤其是易燃物存放區。
?三、環境衛生管理類算法?
?垃圾滿溢檢測?
?功能?：垃圾桶容量超限時自動報警，避免垃圾堆積滋生細菌。
技術實現?：通過體積測算與圖像填充度分析，判斷垃圾桶狀態。
?應用場景?：后廚垃圾存放區、洗碗間等。
?鼠類活動識別?
功能?：發現老鼠等有害生物立即觸發告警，防止食品污染。
技術實現?：基于動物形態識別與運動軌跡分析，結合紅外感應。
?應用場景?：食材儲存區、倉庫等。
油溫/油漬異常檢測?
功能?：部分方案支持油溫過高或地面油污識別（需定制算法）。
技術實現?：通過紅外測溫或圖像紋理分析，判斷油溫及清潔度。
應用場景?：油炸區、炒菜區等。
?四、人員權限管理類算法?
閑雜人闖入識別?
?功能?：通過人臉比對或白名單機制，預警非授權人員進入后廚。
?技術實現?：結合人臉庫與門禁系統，實時比對人員身份。
應用場景?：后廚入口、食材加工區等。
?夜間異常闖入檢測?
功能?：非工作時段的入侵行為監測，防止食材被盜或破壞。
技術實現?：通過移動偵測與紅外感應，結合時間閾值分析。
?應用場景?：后廚整體環境，尤其是夜間閉店后。
?五、算法組合與擴展性?
靈活組合?：支持120+算法自由組合（如蜂目云AI邊緣計算盒子），覆蓋廚房全場景。
邊云協同?：邊緣端實時推理（5-10路攝像頭/單設備），云端集中管理多節點。
協議兼容?：適配RTSP/RTMP/H.265等協議，兼容x86/ARM架構硬件。
?定制開發?：可根據需求定制算法（如油溫檢測、特定物品識別等）。
?六、應用價值?
降本增效?：減少30%人力監管成本，提升違規行為識別效率。
?24小時管控?：實現無間斷安全監控，降低夜間及非高峰時段風險。
?合規保障?：滿足《食品安全法》及“明廚亮灶”工程要求，提升消費者信任度。