校园食堂明厨亮灶监控分析系统通过yolov5网络模型技术,校园食堂明厨亮灶监控分析系统针对校园餐厅后厨厨师穿戴及行为进行7*24小时不间断实时分析预警,如:不按要求戴口罩、不穿厨师帽、陌生人员进入后厨、厨师不穿厨师服、上班时间玩手机、老鼠识别等行为。校园食堂明厨亮灶监控分析系统系统将厨房后面的区域进行实时监控系统,自动识别抓拍告警。完成对后厨的透明化、规范化,校园食堂明厨亮灶监控分析系统为校园内学生食品安全保驾护航。
2018年,作者Redmon又在YOLOv2的基础上做了一些改进。特征提取部分采用Darknet-53网络结构代替原来的Darknet-19,利用特征金字塔网络结构实现了多尺度检测,分类方法使用逻辑回归代替了softmax,在兼顾实用性的同时保证了目标检测的准确性。
从YOLOv1到YOLOv3,每一代性能的提升都与backbone(骨干网络)的改进密切相关。在YOLOv3中,作者不仅提供了darknet-53,还提供了轻量级的tiny-darknet。如果你想检测精度与速度兼备,可以选择darknet-53作为backbone;如果你想达到更快的检测速度,精度方面可以妥协。那么tiny-darknet是你很好的选择。总之,YOLOv3的灵活性使得它在实际工程中得到很多人的青睐。
随着社会的发展和人们生活水平的快速进步,大家对于食堂后厨安全卫生情况越来越重视,特别是校园食堂,孩子是祖国的未来,学生身体健康更加吃的的卫生干净更重视。校园食堂明厨亮灶监控分析系统通过在部署智能化边缘分析盒,接入本地网络摄像头,可对校园食堂及全场景进行数据分析,然后产生报警记录进行推送,全面实施学校安全智能化监管。校园食堂明厨亮灶监控分析系统为保障后厨生产作业卫生安全,保障孩子们吃的干净,保护校园日常安全发挥着越来越大的作用。
class Detect(nn.Module):
stride = None # strides computed during build
onnx_dynamic = False # ONNX export parameter
def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inplace=True): # detection layer
super().__init__()
self.nc = nc # number of classes
self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor
self.nl = len(anchors) # number of detection layers
self.na = len(anchors[0]) // 2 # number of anchors
self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid
self.anchor_grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init anchor grid
self.register_buffer('anchors', torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2)) # shape(nl,na,2)
self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv
self.inplace = inplace # use in-place ops (e.g. slice assignment)
def forward(self, x):
z = [] # inference output
for i in range(self.nl):
x[i] = self.m[i](x[i]) # conv
bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()
if not self.training: # inference
if self.onnx_dynamic or self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i)
y = x[i].sigmoid()
if self.inplace:
y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy
y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
else: # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953
xy = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy
wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
y = torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1)
z.append(y.view(bs, -1, self.no))
return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)
def _make_grid(self, nx=20, ny=20, i=0):
d = self.anchors[i].device
if check_version(torch.__version__, '1.10.0'): # torch>=1.10.0 meshgrid workaround for torch>=0.7 compatibility
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)], indexing='ij')
else:
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)])
grid = torch.stack((xv, yv), 2).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
anchor_grid = (self.anchors[i].clone() * self.stride[i]) \
.view((1, self.na, 1, 1, 2)).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
return grid, anchor_grid
校园食堂明厨亮灶监控分析系统搭配校园或者食堂内后厨现有的监控摄像机,校园食堂明厨亮灶监控分析系统自动对后厨厨房人员厨师服、手套、厨师帽、有无老鼠、口罩有无穿戴等情况进行全天候不间断分析预警,解决厨房卫生监控盲区大,监管难等痛点,一旦检测到出现异常,提示工作人员立即整改。可以实时发出报警信号,将传统厨房管理迈向智能化安全风险管控。