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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114999088A(43)申请公布日2022.09.02(21)申请号202110204929.6G07C1/10(2006.01)(22)申请日2021.02.23G06V20/52(2022.01)G06V20/40(2022.01)(71)申请人中国移动通信集团广东有限公司G06N3/04(2006.01)地址510623广东省广州市天河区珠江新G06N3/08(2006.01)城珠江西路11号广东全球通大厦G01J5/00(2022.01)申请人中国移动通信集团有限公司(72)发明人张湛梅张晓川谭丽丽(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002专利代理师陈新生(51)Int.Cl.G08B13/196(2006.01)G08B21/18(2006.01)G08B3/10(2006.01)H04N7/18(2006.01)权利要求书1页说明书12页附图5页(54)发明名称智慧厨房预警方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本发明提供一种智慧厨房预警方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:获取厨房内的监控图像;将所述监控图像输入至改进的SSD模型,输出检测结果;其中,所述改进的SSD模型是使用预先标注了检测目标的样本图像进行训练后得到的,所述改进的SSD模型的网络结构包括基础网络和附加网络;所述基础网络为改进的VGG网络,其是由卷积层、池化层和SE网络构成的卷积神经网络;所述附加网络由四层级联卷积层构成;根据所述检测结果进行预警。本发明提供的智慧厨房预警方法、装置、电子设备及存储介质,采用改进的SSD模型对厨房场景下的小目标进行检测,提升了小目标的检测精度。CN114999088ACN114999088A权利要求书1/1页1.一种智慧厨房预警方法,其特征在于,包括:获取厨房内的监控图像;将所述监控图像输入至改进的SSD模型,输出检测结果;其中,所述改进的SSD模型是使用预先标注了检测目标的样本图像进行训练后得到的,所述改进的SSD模型的网络结构包括基础网络和附加网络;所述基础网络为改进的VGG网络,其是由卷积层、池化层和SE网络构成的卷积神经网络;所述附加网络由四层级联卷积层构成;根据所述检测结果进行预警。2.根据权利要求1所述的智慧厨房预警方法,其特征在于,所述基础网络的每个输出层后加入SE网络以提取浅层特征与深层特征融合。3.根据权利要求2所述的智慧厨房预警方法,其特征在于,所述基础网络在VGG网络的Conv4_3层、Conv7层、Conv8层、Conv9层、Conv10层、Conv11层后拼接SE网络。4.根据权利要求3所述的智慧厨房预警方法,其特征在于,所述基础网络的所有的隐藏层后均接ReLU激活函数。5.根据权利要求3所述的智慧厨房预警方法,其特征在于,所述基础网络的卷积核尺寸均为3×3,步长为1,填充为1。6.根据权利要求3所述的智慧厨房预警方法,其特征在于,所述基础网络的池化层的池化窗口为2×2,步长为2。7.根据权利要求1‑6任一项所述的智慧厨房预警方法,其特征在于,所述改进的SSD模型的训练步骤包括:获取白天和夜间的厨房内的监控图像作为样本图像;对所有的样本图像中的检测目标进行标注;使用标注了检测目标的样本图像对改进的SSD模型进行训练。8.一种智慧厨房预警装置,其特征在于,包括:获取模块,用于获取厨房内的监控图像;检测模块,用于将所述监控图像输入至改进的SSD模型,输出检测结果;其中,所述改进的SSD模型是使用预先标注了检测目标的样本图像进行训练后得到的,所述改进的SSD模型的网络结构包括基础网络和附加网络;所述基础网络为改进的VGG网络,其是由卷积层、池化层和SE网络构成的卷积神经网络;所述附加网络由四层级联卷积层构成;预警模块,用于根据所述检测结果进行预警。9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述智慧厨房预警方法的步骤。10.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述智慧厨房预警方法的步骤。2CN114999088A说明书1/12页智慧厨房预警方法、装置、电子设备及存储介质技术领域[0001]本发明涉及视频分析技术领域,尤其涉及一种智慧厨房预警方法、装置、电子设备及存储介质。背景技术[0002]传统的厨房工作人员安全作业检测主要依赖人力检查、巡检,要求施工人员依照章程遵守纪律,佩戴护具;各种监控检测设备大多是视频播放形式,依旧需要依赖人工值守和监控,鉴于人工的能力极限和视觉疲劳等因素,并不能保证实际监测效率和效果,误报