厨师帽识别后厨厨师帽佩戴实时监控对于各种厨房工作自然环境下的安全健康难题，厨师帽识别后厨厨师帽佩戴实时监控全自动识别餐厅厨房工作人员的厨师帽是不是佩戴，是否正确佩戴，是不是有耗子/猫/狗等小动物侵入，外来人员侵入后厨等。适用遍布在全国各地的餐厅厨房集中化实时监控管理方法，能够处理厨房卫生监管盲区大、监管艰难、卫生监督所欠缺等困扰，使传统式餐饮服务流程迈向智能化安全管理。
YOLOv7由YOLOv4和YOLOR的同一作者于2022年7月发表在ArXiv。当时，在5 FPS到160 FPS的范围内，它的速度和准确度超过了所有已知的物体检测器。与YOLOv4一样，它只使用MS COCO数据集进行训练，没有预训练的骨干。YOLOv7提出了一些架构上的变化和一系列的免费包，在不影响推理速度的情况下提高了准确率，只影响了训练时间。与YOLOv6类似。检测头负责网络最终的预测输出，针对Neck处理后的特征信息进行解耦，采用重参数化模块对Neck输出的三种不同尺寸的特征进行通道数调整，再经过1x1的卷积操作，得出目标物体的位置、置信度和类别的预测。
后厨厨师帽佩戴情况实时监控能够达到多面部检测和捕获、面部比较查找、面部库管理方法等。对餐厅厨房工作员开展即时检测和核对识别，发觉陌生人员可马上开启警报，并相互配合声光报警器设备开展警报提醒。运用防护口罩现状分析优化算法，即时检测餐厅厨房工作员是不是佩戴防护口罩，依据工作必须自动报警提醒，截取图片储存。针对进到餐厅厨房的工作员，能够检测主厨的厨师帽，识别率能够到达95%。未戴厨师帽的人可以马上捕获并上传至服务平台。
import cv2
from ultralytics import YOLO
# Load the YOLOv8 model
model = YOLO('yolov8n.pt')
# Open the video file
video_path = "path/to/your/video/file.mp4"
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
# Loop through the video frames
while cap.isOpened():
# Read a frame from the video
success, frame = cap.read()
if success:
# Run YOLOv8 inference on the frame
results = model(frame)
# Visualize the results on the frame
annotated_frame = results[0].plot()
# Display the annotated frame
cv2.imshow("YOLOv8 Inference", annotated_frame)
# Break the loop if 'q' is pressed
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
break
else:
# Break the loop if the end of the video is reached
break
# Release the video capture object and close the display window
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()针对后厨房的工作员，及时查验它们是不是衣着规范服饰，发觉他们没有合规的穿着工作服装的被捕捉储存，并马上开启报警。针对厨房厨师的抽烟检测，一旦发现，马上抓拍报警。识别餐厅厨房工作员看手机和接电话的成功率达到95%。针对餐厅厨房、库房和别的地区的老鼠，一旦发现，将马上开启报警信息，准确度为85%。
