老鼠识别广泛用于厨房仓库等场景,通过夜间后厨摄像头红外模式下场景,可对进入检测区域的老鼠进行识别,可立即告警。基于人工智能视觉分析技术通过夜间后厨摄像头红外模式下场景可对进入检测区域的老鼠进行识别若检测到老鼠出现可立即警报警报信息同步推送至管理人员。

　　自动识别仓库是否出现老鼠等情况，实时警报反馈给仓管人员。

　　明厨亮灶，是指餐饮服务提采用透明玻璃、视频等方式，向社会公众展示餐饮服务相关过程的一种形式。

　　近年来，参与明厨亮灶工程的餐饮企业数量快速增长，通过视频监控发现食品加工中的违法行为成为可能。

　　但受限于工作量与餐厅情况复杂等原因，日常管理的痛点也逐步显现：

　　1）违规监管消耗人力资源：目前视频的违规行为均需要人工抽查，在成千上万个厨房几万台摄像头接入的情况下，管理效率低下且人力成本高；

　　2）只能“追根溯源”无法及时预警：目前大多数情况都是发生违规事件后，通过调取指定厨房网点的视频监控来回溯原因，无法做到第一时间发现潜在风险并作出预警提示，避免违规事件发生；

　　3）监管精细化增大管理难度：随着制度和要求的不断完善，对于明厨亮灶需要监管的事项也越发细致，从最开始的识别后厨人员衣着行为的合规，细化到检测后厨环境中的异物、物品摆放及使用规范、操作台地面的清洁等各个方面。

　　运用人工智能AI技术，自动识别视频监控拍摄的违规行为，成为了提升“明厨亮灶”系统整体管理效率以及发挥价值的重要技术赋能。

　　通过计算机器视觉的AI算法，可以赋予部署在各个厨房的摄像头（眼睛）以识别判断的能力（大脑），一旦检测到相应异常情况，便可根据不同的管理对象和紧急情况发出相应预警。

　　这样一方面减轻了靠人工抽查监管的繁琐，以及错检漏检的可能。另一方面，通过系统，可第一时间发现违规行为并告知相关责任人，避免违规事件发生后引发其他后果，做到“事前预防”而不是“事后溯源”。

　　2. 明厨亮灶解决方案

　　创新技术（深圳）有限公司作为一家专注于帮助企业快速实现技术及业务向智能化转型升级的AI技术服务商，依托基于AutoML技术的全流程自动化训练平台，用AI训练AI算法。

　　亿鑫鸿的自有算法可快速满足明厨亮灶场景中的各类长尾算法需求。

　　目前已支持的算法包括：

　　厨师穿戴检测算法：对后厨空间所有厨师衣帽穿戴情况进行检测，若未佩戴则立即标注提醒。可保障后厨卫生，也可防止闲杂人员进入。

　　口罩识别算法：识别后厨工作人员是否佩戴口罩。

　　夜间老鼠识别算法：通过夜间后厨摄像头红外模式，对进入检测区域的老鼠进行识别，若检测到则立即标注并告警，确保厨房卫生。

　　抽烟识别算法：对厨房内出现的人员进行抽烟检测，有效防护后厨卫生与安全。

　　地面垃圾识别算法：自动识别垃圾堆放，及时告知后厨人员处理。

　　火焰识别算法：识别监控区域内的明火情况，一旦检测到则立刻告警。

　　摄像头遮挡检测算法：识别视像头是否被物体遮挡，若大范围遮挡则会上报，防止个别餐厅故意遮挡挪移摄像头。

　　不仅如此，自动化训练的AI算法能够在一边发挥检测作用的同时，还能以天为单位采集现场的数据并进行算法的自动化学习、快速迭代，让精度无限逼近实际应用场景的理想值。

　　在明厨亮灶的场景管理越发精细化的发展过程中，能针对不同餐厅情况差异，进行个性化定制。在导入并处理相应数据后，便可依托技术能力，进行小时级定制，无需传统数月的开发时间。

　　AI算法同时支持云/边/端多种灵活部署方式，算法训练完成后便可一键部署下发。

　　“高精度场景AI算法+小时级定制迭代能力+灵活部署的适配能力”赋能的明厨亮灶解决方案，可真正有效帮助到监管单位，让阳光照进厨房每个角落。

　　基于AI人工智能分析技术，利用红外监控摄像头夜间工作模式的场景，可对检测区域的老鼠进行识别，若检测到老鼠系统自动报警并推送到管理人员手中，方便即时处理。应用于学校食堂等领域。