AI明厨亮灶技术方案.docx
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1、AI明厨亮灶技术方案-正文内容开始- AI+明厨亮灶技术方案 AI+明厨亮灶技术方案 AI+明厨亮灶建设方案 专注于计算机视觉和深度学习原创核心技术 目录 TOC o 1-2 h u13079 1 背景介绍1 19142 2 需求分析2 12022 2.1 视频联网互联互通2 22318 2.2 未戴口罩识别预警2 32621 2.3 未戴厨师帽识别预警2 1596 2.4 未穿厨师服识别预警3 3028 2.5 抽烟识别预警3 8942 2.6 老鼠识别预警4 17452 2.7 打电话识别预警4 21058 3 建设方案6 8767 3.1 系统架构6 5242 3.2 前端设计7 257
2、01 3.3 算法设计8 22850 3.4 系统功能11 896 3.5 算法云管理11 1587 4 产品优势22 8177 5 项目清单23 PAGE PAGE 1 PAGE PAGE 4 背景介绍 2022年5月9日:中共中央 国务院关于深化改革加强食品安全工作(中发17);2022年6月15日:市场监督管理总局、教育部、公安部、国家卫生健康委联合印发校园食品安全守护行动方案(2022年2022年)。 全面 推行供餐单位“明厨亮灶”。积极 推进“互联网+明厨亮灶”,强化供餐单位自身食品安全管理,及时发现并纠正存在的问题。向学校、市场监管部门、教育部门公开食品加工制作信息,主动接受监督。
3、提升食品安全管理水平。定期对大宗食品原料、餐具清洗消毒。充分运用物联网、人工智能等技术,提升原料溯源把关、设施设备管控、人员行为纠偏等的智能化水平。 国家市场监督总局文件 中国公安部文件 中国教育部文件 需求分析 根据政策文件,各地学校、餐饮机构等需要实现视频互联互通,实现区/县、市、省视频监控一张网(互联网或VPN),需要实现对厨房出入口、烹饪区、餐区消毒区、仓储区、清洗区等人员AI违规行为分析、鼠患检测等。 视频联网互联互通 学校、餐饮机构视频监控可通过AI边缘计算盒无缝接入,AI边缘计算盒符合GB28181国标协议,可通过互联网、VPN或专线联网,云端AIot管理平台通过GB28181协
4、议与边缘计算盒互联互通,可实现区/县、市、省视频监控互联互通,满足监管需求以及向社会面开放需求。 未戴口罩识别预警 厨房区域的网络摄像机通过AI边缘计算盒,实现对工作人员是否戴口罩情况进行实时检测,工作人员在工作时间段出现未戴口罩情况自动产生报警,上报到平台。 未戴厨师帽识别预警 厨房区域的网络摄像机通过AI边缘计算盒,实现对工作人员是否戴厨师帽情况进行实时检测,工作人员在工作时间段出现未戴厨师帽情况自动产生报警,上报到平台。 未穿厨师服识别预警 厨房区域的网络摄像机通过AI边缘计算盒,实现对工作人员是否穿白色厨师服情况进行实时检测,工作人员在工作时间段出现未穿白色厨师服情况自动产生报警,上报
5、到平台。 抽烟识别预警 厨房区域的网络摄像机通过AI边缘计算盒,实现对工作人员是否抽烟情况进行实时检测,工作人员在工作时间段出现抽烟情况自动产生报警,上报到平台。 老鼠识别预警 厨房区域的网络摄像机通过AI边缘计算盒,实现对厨房区域鼠患情况实时检测,当发现老鼠出没情况自动产生报警,上报到平台。 打电话识别预警 厨房区域的网络摄像机通过AI边缘计算盒,实现对工作人员是否打电话情况进行实时检测,工作人员在工作时间段出现打电话情况自动产生报警,上报到平台。 建设方案 系统架构 组网架构 如图,我司明厨亮灶解决方案包括:前端网络摄像机,AI边缘计算盒、云端AIot管理平台、流媒体服务组成。针对学校、餐
6、饮机构前端可部署AI边缘计算盒,可通过RTSP、Onvif协议接入已建或新建的网络摄像机。AI边缘计算盒可对视频流进行实时分析(未戴口罩、未戴帽子、未穿厨师服、抽烟、打电话、老鼠识别)预警。AI边缘计算盒可通过互联网/专网/VPN链路与云端AIot管理平台、流媒体服务器互联互通,云管理平台可部署于公有云或政务云。AIot管理平台实现边缘端AI设备统一管理,实现AI算法云端在线学习,算法在线升级,并可实现云端算法自定义,云端算法模型一键下发等功能,流媒体服务可实现十万级以上高清视频点播,满足AI+明厨亮灶面向社会面开放视频需求。 逻辑架构 如图,AI+明厨亮灶产品逻辑构成:AI智能硬件、AI算法
7、、AI系统平台组成。AI硬件有VST-A100系统智能型边缘计算盒,VST-N100系列存储型边缘计算盒,以及云端AI分析引擎服务器版组成。AI算法部署于AI硬件,依托硬件NPU算力单元实现对视频流AI分析。算法层包括:未戴口罩识别、未戴厨师帽、未穿厨师服、打电话、抽烟、老鼠识别等。并且云端AI管理平台可支持云算法自我学习,迭代,算法模型一键下发到AI边缘计算盒,平台实现AI策略管理、AI报警查询、视频回放、系统管理、以及流媒体分布式部署,实现云端管理。 前端设计 前端概述 前端指学校食堂端、餐饮企业端,本部门介绍相关系统要求设计。 前端组成 前端视频监控设备:可利旧可新建,要求网络摄像机20
8、0W高清枪机或半球,符合Onvif标准,AI边缘计算设备可兼容市面几乎所有摄像机。 网络传输设备:有条件建议采用千兆/百兆工业以太网交换。 AI边缘计算设备:AI边缘计算设备与网络摄像机部署于同一局域网,设备支持双网口,可支持双网隔离。 传输链路:可使用运营商互联网宽带、VPN虚拟专线、专线,根据前端摄像机数量选择对应上行带宽,1路在线点播视频要求2Mb/s上行带宽。 布点要求 摄像机要求200W像素以上,角度要求上下角度在15度以内,左右角度在30度以内(眉尖可见),图像质量要求聚焦清晰,光照均匀,特别注意避免逆光、侧光,必要时进行补光。 录像存储 选用200W高清网络摄像机按照2M码流计算
9、,存储可选配。 4路30天录像存储大小=2(M)83600(秒)24(小时)330/1024/10243TB 8路30天录像存储大小=3.6(M)83600(秒)24(小时)730/1024/10246TB 算法设计 算法概述 AI模型训练流程图 后厨业务需求分析 在正式启动训练模型之前,需要有效分析和拆解后厨的业务需求,明确模型类型如何选择。 监控后厨人员在岗是否按规定穿戴口罩和帽子通过目标检测模型和分类模型进行判断。戴口罩和帽子是两个属性,若采用单属性进行二分类会增加计算的负担(需要两个分类模型分开运算),这里采用多属性的分类模型; 监控后厨是否鼠患严重由于老鼠目标太小,深度学习策略可能会
10、失效,即使成功也会消耗大量的计算资源,这里采用传统的检测目标策略加上分类模型进一步筛选判断。 后厨采集/收集数据 在通过第一步分析后厨的基本模型类型,需要进行相应的后厨数据收集工作,如采集工作人员人脸数据注册,用于上岗情况分析。数据的主要原则为尽可能采集真实后厨场景一致的数据,并覆盖可能有的各种情况,如戴帽子和戴口罩的判断要包含五种情况:A.戴了帽子和口罩、B.戴了帽子没戴口罩、C.没戴帽子戴了口罩、D.没戴帽子没戴口罩和E.无法判断。 标注数据 刚开始采集少量数据(图片或者视频流)后,通过人工使用标注工具对已有的数据进行标注。如检测是否有老鼠的分类模型,需要将监控视频抽帧后的图片按照A.有和
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