前言
在卖场中，尤其是熟食区，AI视频监控的应用对于食品安全至关重要。通过AI视频监控系统，卖场可以实时监测食品处理环节中的每一个细节，从员工的个人防护到清洁操作，再到区域管理，全面提升食品安全管理的精度和效率。这不仅有助于确保食品处理的卫生合规，还能够减少人为失误带来的安全风险，同时也能增强顾客对品牌的信任，提升整体的购物体验和顾客满意度。
一、主要需求
1、个人防护装备检测：实时识别员工是否按照卫生标准佩戴手套、口罩和帽子，防止人体直接接触食品导致污染。
2、清洁操作规范监控：检测清洁作业是否符合既定操作流程，例如清洗、消毒等关键环节的合规性。
3、区域安全管理：通过人员身份识别和区域监控，限制非授权人员进入食品加工区域，避免交叉污染和安全风险。
二、挑战与解决方法
1、复杂环境中的识别难度：食品处理区域可能因光线变化、背景复杂等因素影响检测效果。
解决方案：收集多场景、多环境数据进行模型训练，提高算法对复杂环境的适应能力。利用多模态数据融合（如结合温度传感器和红外检测），增强识别精准性。
2、实时处理需求：卫生合规监控要求实时分析与响应，系统可能面临计算压力。
解决方案：采用边缘计算设备，在前端处理大部分数据，减少传输和计算延迟。使用轻量化模型（如MobileNet）实现高效推理，兼顾实时性与准确性。
三、系统配置
1、防护装备检测系统：部署姿态检测技术（如MediaPipe），实时识别员工是否正确佩戴手套、口罩和帽子。通过视频流分析，对未达标的情况及时提示和记录。
2、清洁操作规范监控：利用行为分析模型，监测清洁操作是否按标准流程进行。对于漏项或违规操作，系统可自动发出提醒，保障流程的合规性。
3、区域安全管理系统：结合门禁技术与区域监控，防止非授权人员进入食品处理区域。一旦检测到异常进入行为，系统将触发警报并通知管理层。
四、核心技术
1、图像分类：通过卷积神经网络（CNN），分类识别手套、口罩和帽子的佩戴情况。
2、姿态检测：采用MediaPipe或类似框架，分析人体关键点，确保佩戴动作和清洁行为的合规性。
3、区域限制管理系统：集成人脸识别技术，结合实时视频监控，提升区域安全性。
五、效益分析
1、食品安全保障：通过全流程卫生合规监控，有效减少污染和违规操作引发的食品安全事件。
2、品牌信任度提升：为顾客提供更安全的食品，增强其对品牌的信任，推动顾客忠诚度的提升。
3、合规管理优化：减少传统人工监督的成本和疏漏，通过技术手段实现更全面的监控。
