智慧食堂的视觉监控系统原理

发布日期:2020-06-28



    食堂、餐厅、公共场所、学校等场所配置的视监控系统已经成为整个智慧食堂管理方案 的统一标准了。然而,传统的视频监控已经不能满足市场的多样化需求。管理者希望出现一种通过人工智能可视化技术开发的视频监控工具,能将传统的安全时代再进一步转向数据收集、应用和管理的人工智能安全时代。


智慧食堂的视觉监控系统原理


    戈子智慧食堂管理系统中的明厨亮灶食品安全监控系统正是使用了智能化创新技术的监控系统,其主要的功能有:


 一、人工智能视觉与视频监控应用技术


智慧食堂的视觉监控系统原理


    人工智能视觉和视频监控的应用主要是利用现有的人工智能技术及视觉识别技术,在大量增加的数据中快速获取有用户价值的数据。下面简要介绍几种技术的应用:


    1.人工智能视觉模式识别技术


    一般来说,视频监控系统收集的视频数据要进行深度挖掘,并对数据中图像所呈现的数据模式进行分析。未来是大数据时代,数据的模式识别分析也将受到重视。因为有价值的数据往往是在分析后获得的。


    2.人工智能视觉深度学习技术的应用交互


    人工智能视觉深度学习技术的应用主要在于建立和模拟一个用于人脑分析和学习的神经网络,模拟人脑的行为思维机制来解释数据,如图像内容、声音和数据本身。而在未来,数据本身将是使人工智能机器深度学习变得流行的最重要的关键因素。目前,这种人工智能机器深度学习已经在安防行业的许多领域取得了很大的进展,包括行人检测、车辆检测、非移动车辆检测等。其识别准确率甚至超过了人眼的判断。


 二、人工智能视觉识别在安全领域的技术发展


智慧食堂的视觉监控系统原理


  1.多特征识别技术


    视频监控通过分析大量图像数据,利用多特征识别技术从大量监控图像中自动识别出犯规的人员,分析数据中的个人特征,然后根据其的特征自动筛选,不仅大大节省了人力物力,而且提醒人员规范意识。


  2.姿态识别技术


    姿态(步态)识别技术是指针指向个体角色的行走姿态,是一种可以远距离感知的生物行为特征技术。姿势分析可以很容易地区分单个角色的非模式同行,例如行走、跑步或搬运重物。


  3.行为检测和分析技术


    主要有两种行为检测和分析技术。一种是通过对监控的视频图像进行分类来判断视频的动作类别,或者离线。另一个是运动识别,它可以产生一个没有任何剪辑的自然视频。此时,您需要知道运动的开始时间和结束时间,然后您需要知道运动的类型。


  4.目标检测技术


    目标检测是智能视觉识别的第一步,也是计算机视觉识别的一个重要分支。目标检测的目标是用一个方框来标记目标的位置,并给出目标的类别,目标检测不同于图像分类。检测侧重于目标搜索,目标检测目标必须具有固定的形状和轮廓。



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