食堂、餐廳、公共場所、學(xué)校等場所配置的視監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)成為整個智慧食堂管理方案 的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)了。然而，傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控已經(jīng)不能滿足市場的多樣化需求。管理者希望出現(xiàn)一種通過人工智能可視化技術(shù)開發(fā)的視頻監(jiān)控工具，能將傳統(tǒng)的安全時代再進一步轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)收集、應(yīng)用和管理的人工智能安全時代。

    戈子智慧食堂管理系統(tǒng)中的明廚亮灶食品安全監(jiān)控系統(tǒng)正是使用了智能化創(chuàng)新技術(shù)的監(jiān)控系統(tǒng)，其主要的功能有：

    人工智能視覺和視頻監(jiān)控的應(yīng)用主要是利用現(xiàn)有的人工智能技術(shù)及視覺識別技術(shù)，在大量增加的數(shù)據(jù)中快速獲取有用戶價值的數(shù)據(jù)。下面簡要介紹幾種技術(shù)的應(yīng)用：

    1.人工智能視覺模式識別技術(shù)

    一般來說，視頻監(jiān)控系統(tǒng)收集的視頻數(shù)據(jù)要進行深度挖掘，并對數(shù)據(jù)中圖像所呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)模式進行分析。未來是大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)的模式識別分析也將受到重視。因為有價值的數(shù)據(jù)往往是在分析后獲得的。

    2.人工智能視覺深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用交互

    人工智能視覺深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用主要在于建立和模擬一個用于人腦分析和學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模擬人腦的行為思維機制來解釋數(shù)據(jù)，如圖像內(nèi)容、聲音和數(shù)據(jù)本身。而在未來，數(shù)據(jù)本身將是使人工智能機器深度學(xué)習(xí)變得流行的最重要的關(guān)鍵因素。目前，這種人工智能機器深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在安防行業(yè)的許多領(lǐng)域取得了很大的進展，包括行人檢測、車輛檢測、非移動車輛檢測等。其識別準(zhǔn)確率甚至超過了人眼的判斷。

 二、人工智能視覺識別在安全領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展

  1.多特征識別技術(shù)

    視頻監(jiān)控通過分析大量圖像數(shù)據(jù)，利用多特征識別技術(shù)從大量監(jiān)控圖像中自動識別出犯規(guī)的人員，分析數(shù)據(jù)中的個人特征，然后根據(jù)其的特征自動篩選，不僅大大節(jié)省了人力物力，而且提醒人員規(guī)范意識。

  2.姿態(tài)識別技術(shù)

    姿態(tài)(步態(tài))識別技術(shù)是指針指向個體角色的行走姿態(tài)，是一種可以遠(yuǎn)距離感知的生物行為特征技術(shù)。姿勢分析可以很容易地區(qū)分單個角色的非模式同行，例如行走、跑步或搬運重物。

  3.行為檢測和分析技術(shù)

    主要有兩種行為檢測和分析技術(shù)。一種是通過對監(jiān)控的視頻圖像進行分類來判斷視頻的動作類別，或者離線。另一個是運動識別，它可以產(chǎn)生一個沒有任何剪輯的自然視頻。此時，您需要知道運動的開始時間和結(jié)束時間，然后您需要知道運動的類型。

  4.目標(biāo)檢測技術(shù)

    目標(biāo)檢測是智能視覺識別的第一步，也是計算機視覺識別的一個重要分支。目標(biāo)檢測的目標(biāo)是用一個方框來標(biāo)記目標(biāo)的位置，并給出目標(biāo)的類別，目標(biāo)檢測不同于圖像分類。檢測側(cè)重于目標(biāo)搜索，目標(biāo)檢測目標(biāo)必須具有固定的形狀和輪廓。