明厨亮灶项目核心聚焦5种算法，实现从人员操作到环境安全的全链条智能监管

明厨亮灶项目通过人工智能算法实现后厨操作的智能监管，核心聚焦以下几类算法：

一、人员规范与身份管控算法

着装合规检测

厨师帽 / 口罩识别：基于 YOLOv8、ResNet 等目标检测模型，实时检测后厨人员是否佩戴厨师帽、规范佩戴口罩，准确率可达 98% 以上。部分方案结合姿态分析，判断口罩是否遮挡口鼻关键区域。

工作服 / 手套检测：通过图像分割技术识别工作服穿戴完整性及手套是否破损，例如使用 U-Net 轻量版模型分割衣物区域。

人员身份管理

人脸识别与白名单机制：基于 ArcFace 或 FaceNet 算法构建员工人脸库，识别非授权人员进入后厨，误报率低于 5%。夜间异常闯入检测则结合红外成像与动态目标追踪，实现 24 小时值守。

二、行为安全与操作规范算法

违规行为识别

抽烟 / 玩手机检测：采用 3D 卷积神经网络（C3D）分析时序动作特征，识别抽烟时的手部动作与烟雾形态，或通过 MobileNetV3 检测手机屏幕亮屏状态，响应时间小于 1 秒。

离岗检测：基于时空注意力机制（Spatio-Temporal Attention）监测关键岗位人员停留时长，离岗超过设定阈值（如 3 分钟）触发告警。

操作风险预警

动火离人监测：结合火焰识别与人体姿态估计，当炉灶持续燃烧且检测不到厨师操作时（如超过 30 秒），通过边缘计算盒子即时推送警报。部分方案引入热成像技术，区分正常火焰与异常高温。

生熟分开检测：基于 YOLOv5 构建生熟肉分类模型，部署于智能菜板，通过红绿灯光提示生熟混用风险，准确率达 97%。

三、环境卫生与安全隐患算法

卫生状态监测

垃圾满溢 / 地面异物检测：利用 Faster R-CNN 模型检测垃圾桶容量，结合密度估计判断地面垃圾堆积程度，误报率低于 8%。鼠患识别则通过 YOLOv5s 与帧间差分法，捕捉老鼠移动轨迹。

油渍 / 水渍分析：采用多尺度光照补偿（Gamma 校正范围 0.3-1.8）增强图像对比度，结合 U-Net 模型分割油污区域，支持动态阈值调整。

消防安全预警

烟火识别：融合颜色特征（HSV 色域分析）与时序特征（LSTM 模型），可区分炒菜油烟与火灾烟雾，在 300 段真实视频测试中 mAP@0.5 达 0.896。部分方案集成烟感传感器，实现多模态数据融合。

四、多模态融合与环境自适应算法

复杂场景预处理

油烟与光照补偿：通过多尺度特征分解（如 U-Net 轻量版分割油烟区域），结合自适应伽马校正技术，将灶台强光与冷藏区背光场景的有效识别率从不足 50% 提升至 85% 以上。

多模态特征融合

时空特征融合：采用 ResNet-18 提取空间特征，结合 LSTM 分析 3 帧时序动作，动态调整权重 α（0.3-0.8），在厨师快速翻炒场景下误报率从 35% 降至 6.9%。陌讯 v3.2 算法在 300 段视频测试中推理延迟仅 42ms，满足实时性要求。

五、数据驱动与优化算法

模型轻量化与量化

通过知识蒸馏（Knowledge Distillation）与 INT8 量化技术，将模型体积压缩至原体积的 1/4，精度损失≤1.2%，适配 RK3588 等边缘计算芯片。例如，YOLOv5s 量化后在 NPU 上的推理速度提升 2 倍。

动态阈值与策略优化

基于历史违规数据（如午餐时段违规率较高），通过 LSTM 模型预测高风险时段，自动调整检测阈值（如将口罩检测置信度从 0.75 提高至 0.9）。某连锁餐饮品牌通过动态策略优化，误报率从 38.2% 降至 8.7%。

六、典型应用场景与技术架构

边缘 - 云端协同

边缘端（如 RK3588 NPU）处理 5-10 路摄像头实时推理，云端集中管理多节点数据，支持 120 + 算法自由组合。例如，优信无限方案通过边缘 AI 盒子实现 28 种违规行为的毫秒级响应，并推送至企业微信、钉钉等平台。

公众监督与数据共享

采用 RTMP/RTSP 协议将视频流推送到监管平台或第三方 CDN，消费者通过微信小程序实时查看后厨直播，延迟低至 500ms。汉阴县等地区通过 “阳光后厨” APP，实现消费者扫码即可查看商家资质、违规记录等信息。

总结

明厨亮灶项目通过多算法协同与场景化优化，实现了从人员操作到环境安全的全链条智能监管。未来，随着多模态大模型（如 CLIP、DALL-E）和联邦学习技术的引入，算法将向更复杂场景（如食材新鲜度检测、供应链溯源）延伸，进一步提升食品安全治理的精准性与智能化水平。