餐饮人员不规范行为模型训练方法、检测方法及处理设备与流程

技术特征：
1.一种餐饮人员不规范行为模型训练方法，其特征在于，包括步骤：s1：获取厨房、休息室和吧台内摄像头拍摄的监控视频，将所述监控视频转换成多张帧图片；s2：对所述多张帧图片进行目标检测和目标跟踪，提取多张具有人体检测框和跟踪id的待检测图像；s3：将所述待检测图像分为训练集图像和测试集图像，所述训练集图像包括厨房训练图像、休息室训练图像和吧台训练图像，所述测试集图像包括厨房测试图像、休息室测试图像和吧台测试图像，并分别构建厨房初始模型、休息室初始模型和吧台初始模型；s4：将所述厨房训练图像、休息室训练图像和吧台训练图像分别送入所述厨房初始模型、休息室初始模型和吧台初始模型进行训练，得到厨房训练模型、休息室训练模型和吧台训练模型；s5：将所述厨房测试图像、休息室测试图像和吧台测试图像分别送入所述厨房训练模型、休息室训练模型和吧台训练模型中进行测试，观察测试结果；将未能被正确识别的测试图像建立负样本集，并重新进行训练，直至所述测试图像均能被正确识别；s6：得到所述测试图像均能被正确识别的厨房检测模型、休息室检测模型和吧台检测模型，并作为餐饮人员不规范行为检测模型输出使用。2.根据权利要求1所述的一种餐饮人员不规范行为模型训练方法，其特征在于，从所述厨房的监控视频中提取的所述待检测图像为厨房待检测图像；从所述休息室的监控视频中提取的所述待检测图像为休息室待检测图像；从所述吧台的监控视频中提取的所述待检测图像为吧台待检测图像。3.根据权利要求2所述的一种餐饮人员不规范行为模型训练方法，其特征在于，所述厨房检测模型将所述厨房待检测图像分为正例图像和负例图像，所述正例图像不存在违规行为，所述负例图像存在违规行为；所述厨房检测模型标记输出所述负例图像。4.根据权利要求3所述的一种餐饮人员不规范行为模型训练方法，其特征在于，所述违规行为包括口罩违规行为、围裙违规行为、厨师帽违规行为和玩手机违规行为；所述口罩违规行为判断是否为正确佩戴口罩；所述围裙违规行为判断是否为正确穿戴围裙；所述厨师帽违规行为判断是否为正确穿戴厨师帽；所述玩手机违规行为判断是否为玩手机；所述口罩违规行为、围裙违规行为、厨师帽违规行为、玩手机违规行为的判断结果独立统计。5.根据权利要求2所述的一种餐饮人员不规范行为模型训练方法，其特征在于，所述休息室检测模型将所述休息室待检测图像内出现的全部所述跟踪id进行汇总，通过对所述跟踪id编号，获取其出现和丢失的时间戳；计算两个所述时间戳的时间差，与休息阈值做比较，判断是否为休息滞留；若所述时间差大于所述休息阈值，标记输出为超时滞留违规行为。6.根据权利要求2所述的一种餐饮人员不规范行为模型训练方法，其特征在于，所述吧台检测模型对所述吧台待检测图像的所述人体检测框进行手机检测；若检测到手机，标记输出为玩手机违规行为。7.一种餐饮人员不规范行为检测方法，其特征在于，所述餐饮人员不规范行为检测方法基于权利要求1中所述的餐饮人员不规范行为模型训练方法进行，包括步骤：s100：获取厨房、休息室和吧台内摄像头拍摄的监控视频，将所述监控视频转换成多张
帧信息；s200：对所述多张帧信息进行目标检测和目标跟踪，提取多张具有人体检测框和跟踪id的预检帧信息；s300：将所述预检帧信息送入所述餐饮人员不规范行为检测模型中进行检测，得到标记有违规行为的违规图像；s400：设定厨房违规判断逻辑和玩手机违规判断逻辑，判断同一所述跟踪id的所述违规图像是否具备违规行为；s500：汇总所有所述违规行为，并保存至上位机设备。8.根据权利要求7所述的一种餐饮人员不规范行为检测方法，其特征在于，所述玩手机违规判断逻辑，包括步骤：s10：遍历所有标记玩手机违规行为的所述违规图像，针对同一所述跟踪id，判断是否存在超过第一判断帧的玩手机行为；若是，转入s20步骤；若否，判定为误检并不做记录；s20：判定所述跟踪id存在玩手机行为；s30：提取所述跟踪id存在玩手机行为的开始与结束的两帧预检帧信息；s40：根据所述两帧预检帧信息判断所述手机是否有大范围移动；若是，转入s50步骤；若否，判定为误检并不做记录；s50：判定所述跟踪id具备玩手机违规行为，记录数据后上传至所述上位机设备。9.根据权利要求7所述的一种餐饮人员不规范行为检测方法，其特征在于，所述厨房违规判断逻辑设定了口罩违规行为判断帧、围裙违规行为判断帧和厨师帽违规行为判断帧；遍历所述厨房检测模型输出的所述违规图像，针对同一所述跟踪id，若存在口罩违规行为的违规图像的帧数超过口罩违规行为判断帧时，判断所述跟踪id的人员具备口罩违规行为；若存在围裙违规行为的违规图像的帧数超过围裙违规行为判断帧时，判断所述跟踪id的人员具备围裙违规行为；若存在厨师帽违规行为的违规图像的帧数超过厨师帽违规行为判断帧时，判断所述跟踪id的人员具备厨师帽违规行为；遍历完成后，标注所述违规图像具备的不规范行为类型，并输出记录。10.一种餐饮人员不规范行为处理设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个计算机程序，一个或多个所述处理器用于执行所述存储器存储的一个或多个计算机程序，以使一个或多个所述处理器执行如权利要求1-6任一项所述的一种餐饮人员不规范行为模型训练方法和权利要求7-9任一项所述的一种餐饮人员不规范行为检测方法。

技术总结
本发明公开一种餐饮人员不规范行为模型训练方法、检测方法及处理设备，涉及图像识别技术领域，解决了现有技术不能提供具体的违规人员以及违规类型的技术问题。该模型训练方法包括：获取厨房、休息室和吧台的监控视频，转换成帧图片；提取具有人体检测框和跟踪ID的待检测图像；将待检测图像分为训练集图像和测试集图像，构建初始模型；将训练集图像送入初始模型进行训练，得到训练模型；将测试集图像送入训练模型进行测试；重新训练未能被正确识别的测试图像，直至均能被正确识别；得到测试图像均能被正确识别的检测模型，并作为餐饮人员不规范行为检测模型输出使用。本发明用于监察多场景的餐饮人员违规行为，并提供具体违规人员和类型。和类型。和类型。


技术研发人员：龙涛 杨恒 阮仕海 李汶松
受保护的技术使用者：深圳爱莫科技有限公司
技术研发日：2022.02.10
技术公布日：2022/3/8