[发明专利]基于视频分析食堂厨房着装检测方法、装置、设备及介质

说明书

本发明基于视频分析食堂厨房着装检测方法，包括：获取视频流一帧视频帧；检测该视频帧中的目标厨师，计算每一目标厨师头部区域和身体区域，循环处理视频流中的后续图像，将同一目标厨师在不同时间点里于视频中的位置关联起来并获取每个目标的参数：分别设定持续阀值和报警阀值，若目标厨师满足“没有戴口罩”、“没有戴厨师帽”、“没有穿厨师服”三者任意一个条件，将该目标厨师视为不规范着装目标并进行算法告警；将视频画面划分成若干区域，如果某算法告警目标出现在该区域内，为该区域添加参数；若检测到出现了算法告警厨师目标且算法告警目标所述区域告警解除时限为0，则输出告警信息。

技术领域

本发明属于视频数据分析技术领域，特别涉及基于视频分析食堂厨房着装检测方法、装置、设备及介质。

背景技术

国家食品药品监督管理总局从2014年开始部署开展明厨亮灶工作，旨在使餐饮企业顾客可以直观地看到后厨员工的操作是否规范，卫生是否合格等问题。其中厨师的着装是否规范影响着后厨的食品安全和人员管理效率，是企业施行明厨亮灶工作的重要一环。

专利号为201911158800.5公开一种基于深度学习的厨房工作人员穿着规范识别方法，通过对监控视频进行检测来自动识别出厨房工作人员是否穿着规范并反馈给监管者。将食堂监控源视频通过预处理变成待测试数据，然后将待测试数据作为深度学习训练模型的输入并调用训练好的参数，再通过服装规范识别算法识别操作人员的服装规范问题。专利提出的技术仅限提取特征环节和静态目标判定环节，并没有提到时序信息，无法解决同一目标重复告警的问题。

专利号为202110555898.9提供了一种厨师帽佩戴检测方法。旨在解决现有技术中的人工在检查后厨人员的厨师帽是否佩戴检查不及时的技术问题。通过将提取视频数据上的人体特征信息输入厨师帽检测模型实时监测厨师帽的佩戴情况，该专利仅检测厨师帽，且利用厨师帽的高度进行去重，没有利用时间序列关系，鲁棒性较差。

综上，现有的视频监控方法主要有以下不足：

1.视频仅有记录和展示作用，遇到着装不合规的情况仍然依赖于人工去主动发现，人力成本较高。

2.部分企业对后厨监控内容实施算法监测可以有效降低人工干预，但多是基于静态图片进行抓拍检测，时间覆盖率较低，有效性较差。

3.现有基于视频检测的方法会产生大量的重复报警，加上算法本身无法避免的低概率误报，使得检测系统效率较低，人工干预成本仍然较高。

4.现有着装检测系统大多采用单一的是/否着装规范的检测逻辑，鲁棒性较差，准确率较低。

因此，研发一种新的基于视频分析的食堂厨房着装规范检测方法就显得尤为必要。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于视频分析的食堂厨房着装规范检测方法，引入告警机制，以解决现有技术中的的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种基于视频分析食堂厨房着装检测方法，包括：

获取视频流数据，基于时间顺序从该视频流数据中采集一帧视频帧；

检测该视频帧中的目标厨师，计算每一目标厨师头部区域和身体区域，并记录厨师帽佩戴情况、口罩佩戴情况和厨师服穿着情况；

重复上述步骤，循环处理视频流中的后续图像，使用跟踪算法对目标厨师进行跟踪，关联将同一目标厨师在不同时间点里于视频中的位置并获取每个目标的以下参数：

Maskage：检测为佩戴口罩或者没有佩戴口罩的时间；

Withmaskage：检测为佩戴口罩的时间；

Uniformage：检测为身穿厨师服或者没有身穿厨师服的时间；

Withuniformage：检测为身穿厨师服的时间；