明厨亮灶AI边缘计算盒子常用算法？
明厨亮灶AI边缘计算盒子通过搭载多种AI算法，实现对餐饮后厨的智能化监管，常用算法及核心应用场景如下：
一、人员行为规范类算法
厨师帽识别
功能：自动检测后厨人员是否佩戴厨师帽，防止头发、皮屑等污染食物。
技术实现：基于深度学习模型，识别头部区域特征，判断是否符合规范。
应用场景：烹饪区、食品加工区等关键岗位。
口罩识别
功能：实时监测厨师是否规范佩戴口罩，避免飞沫、呼吸道分泌物污染。
技术实现：通过人脸关键点检测，结合口罩区域特征分析。
应用场景：所有后厨操作区域。
厨师服/手套检测
功能：识别工作服及防护装备穿戴是否合规（如围裙、防滑鞋、一次性手套）。
技术实现：结合颜色识别与轮廓分析，判断服装类型及完整性。
应用场景：食材处理区、洗碗间等。
玩手机识别
功能：监测工作期间使用手机的行为，防止分心导致操作失误。
技术实现：通过手势识别与屏幕反光检测，结合时间阈值判断违规。
应用场景：烹饪区、备餐区等需要专注操作的岗位。
离岗检测
功能：关键岗位（如烹饪区）人员擅离识别，避免无人值守风险。
技术实现：结合人脸追踪与区域定位，判断人员是否在岗。
应用场景：灶台、蒸箱等高温设备操作区。
二、安全风险预警类算法
明火离人预警
功能：灶台无人值守时持续燃烧的火灾风险预警。
技术实现：通过火焰检测算法，结合人员位置分析，触发报警。
应用场景：燃气灶台、油炸区等明火作业区。
烟火识别
功能：实时监测后厨火灾隐患（如油烟管道起火、电器短路）。
技术实现：基于红外热成像或可见光烟雾检测，结合温度阈值分析。
应用场景：厨房整体环境，尤其是排烟系统周边。
抽烟检测
功能：实时抓拍并预警后厨吸烟行为，防止火源引发火灾。
技术实现：通过烟雾检测与手持物品识别，结合行为模式分析。
应用场景：后厨所有区域，尤其是易燃物存放区。
三、环境卫生管理类算法
垃圾满溢检测
功能：垃圾桶容量超限时自动报警，避免垃圾堆积滋生细菌。
技术实现：通过体积测算与图像填充度分析，判断垃圾桶状态。
应用场景：后厨垃圾存放区、洗碗间等。
鼠类活动识别
功能：发现老鼠等有害生物立即触发告警，防止食品污染。
技术实现：基于动物形态识别与运动轨迹分析，结合红外感应。
应用场景：食材储存区、仓库等。
油温/油渍异常检测
功能：部分方案支持油温过高或地面油污识别（需定制算法）。
技术实现：通过红外测温或图像纹理分析，判断油温及清洁度。
应用场景：油炸区、炒菜区等。
四、人员权限管理类算法
闲杂人闯入识别
功能：通过人脸比对或白名单机制，预警非授权人员进入后厨。
技术实现：结合人脸库与门禁系统，实时比对人员身份。
应用场景：后厨入口、食材加工区等。
夜间异常闯入检测
功能：非工作时段的入侵行为监测，防止食材被盗或破坏。
技术实现：通过移动侦测与红外感应，结合时间阈值分析。
应用场景：后厨整体环境，尤其是夜间闭店后。
五、算法组合与扩展性
灵活组合：支持120+算法自由组合（如蜂目云AI边缘计算盒子），覆盖厨房全场景。
边云协同：边缘端实时推理（5-10路摄像头/单设备），云端集中管理多节点。
协议兼容：适配RTSP/RTMP/H.265等协议，兼容x86/ARM架构硬件。
定制开发：可根据需求定制算法（如油温检测、特定物品识别等）。
六、应用价值
降本增效：减少30%人力监管成本，提升违规行为识别效率。
24小时管控：实现无间断安全监控，降低夜间及非高峰时段风险。
合规保障：满足《食品安全法》及“明厨亮灶”工程要求，提升消费者信任度。