食堂、餐廳、公共場所、學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)一標準了。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)控的應用主要是利用現(xiàn)有的人工智能技術及視覺識別技術，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的應用：

    1.人工智能視覺模式識別技術

    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習技術的應用交互

    人工智能視覺深度學習技術的應用主要在于建立和模擬一個用于人腦分析和學習的神經(jīng)網(wǎng)絡，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習變得流行的最重要的關鍵因素。目前，這種人工智能機器深度學習已經(jīng)在安防行業(yè)的許多領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域的技術發(fā)展

  1.多特征識別技術

    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

    姿態(tài)(步態(tài))識別技術是指針指向個體角色的行走姿態(tài)，是一種可以遠距離感知的生物行為特征技術。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

    主要有兩種行為檢測和分析技術。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束時間，然后您需要知道運動的類型。

  4.目標檢測技術

    目標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。目標檢測的目標是用一個方框來標記目標的位置，并給出目標的類別，目標檢測不同于圖像分類。檢測側重于目標搜索，目標檢測目標必須具有固定的形狀和輪廓。