食品安全预警方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本申请属于数据处理领域，涉及一种食品安全预警方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括对第一视频流进行分割，形成多张第一图片；进行识别，按照菜品标签和环境标签进行分类；再进行特征提取，形成菜品特征库和环境特征库；获取第二视频流，对第二视频流进行分割，形成多张第二图片，将多张第二图片排成队列，通过KNN模型，再进行分类识别，和菜品特征库和环境特征库进行对比分析，得到对比结果；通过决策树，对预设时间段内的对比结果进行分析提取，判断是否达到安全阈值，是则进行安全预警。对食品制作过程中出现的问题进行一定程度的预警，减少人工成本以及提高发现问题的能力，提早介入，避免了因食品安全风险造成的潜在损失。失。失。

【技术实现步骤摘要】
食品安全预警方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本申请涉及食品安全检测
，尤其涉及食品安全预警方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]食品安全（food safety）指食品无毒、无害，符合应当有的营养要求，对人体健康不造成任何急性、亚急性或者慢性危害。目前食品安全问题日益受到重视，对于如何使用科技的手段，来更好地满足食品安全规范的要求，目前尚缺少一个有效的安全检测方案。
[0003]当前食品数据获取解析的成本较高，平台对食品进行安全检测的过程中，人工介入的流程较多，还处在人工处理的过程当中。大都是通过监控录屏的方式保留食品资料，在事后有安全问题时通过监控后推成因，无法做到对食品安全的及时预警。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的在于提出一种食品安全预警方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有技术中大都是通过监控录屏的方式保留食品资料，在事后有安全问题时通过监控后推成因，无法做到对食品安全的及时预警的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本申请提供一种食品安全预警方法，采用了如下所述的技术方案，包括下述步骤：获取第一视频流，所述第一视频流含有食品加工信息；对所述第一视频流进行分割，形成多张第一图片；对所述第一图片进行识别，按照菜品标签和环境标签进行分类；分别对属于菜品标签和属于环境标签的图片进行特征提取，分别形成菜品特征库和环境特征库；获取第二视频流，对所述第二视频流进行分割，形成多张第二图片，将多张所述第二图片排成队列，通过KNN模型，将所述多张所述第二图片进行分类识别，和所述菜品特征库和环境特征库进行对比分析，得到对比结果；通过决策树，对预设时间段内的对比结果进行分析提取，判断是否达到安全阈值，是则进行安全预警。
[0006]进一步的，所述对所述第一视频流进行分割，形成多张第一图片的步骤具体包括：确定所述第一视频流的地址和帧速率；根据所述第一视频流的地址和帧速率，采用固定的时间间隔对所述第一视频流进行分割，形成多张第一图片。
[0007]进一步的，所述对所述第一图片进行识别，按照菜品标签和环境标签进行分类的步骤具体包括：将待识别图片打上固定标签；将所述第一图片与打上固定标签的待识别图片进行对比识别，通过分数的形式，
判断相似度及标签的归属，标签的归属包括菜品标签和环境标签；设置相似度阈值，通过所述相似度阈值，统一筛选目标图片并给所述目标图片打上标签。
[0008]进一步的，所述分别对属于菜品标签和属于环境标签的图片进行特征提取，分别形成菜品特征库和环境特征库的步骤具体包括：分别对属于菜品标签和属于环境标签的图片进行灰度化处理；采用Gamma校正法，对属于菜品标签和属于环境标签的图片进行颜色空间的标准化；计算经过颜色空间标准化后的图像每个像素的梯度；将经过颜色空间标准化后的图像划分成多个单元cell；统计每个单元cell的梯度直方图，形成每个单元的特征描述descriptor；将每几个单元cell组成一个块block，一个块block内所有单元cell的特征描述descriptor串联起来，便得到该块block的HOG特征描述descriptor；将经过颜色空间标准化后的图像image内的所有块block的HOG特征描述descriptor串联起来，形成供分类使用的特征向量，由特征向量形成菜品特征库和环境特征库。
[0009]进一步的，所述通过决策树，对预设时间段内的对比结果进行分析提取，判断是否达到安全阈值，是则进行安全预警的步骤具体包括：构建决策树根节点，将训练数据置于所述根节点，选择一个对训练数据具有分类能力的特征，按所述对训练数据具有分类能力的特征将训练数据分割成子集，进入子节点；将子集进行分类；构建决策树叶节点，并将所述子集分到所对应的叶节点去；对预设时间段内的对比结果进行分析提取，判断是否达到安全阈值，是则进行安全预警。
[0010]可以通过两种方式判断是否达到安全阈值，是则进行安全预警。一种是黑名单方式，通过对不安全行为或食品打标签的方式。图片和标签图片相似程度高于一定程度，则说明食品是不安全的。还有一种方式是白名单方式，通过对不安全行为或物品打标签的方式，则表明食品是不安全的。
[0011]进一步的，在所述通过决策树，对预设时间段内的对比结果进行分析提取，判断是否达到安全阈值，是则进行安全预警的步骤之后还包括：将安全预警信息以短信、微信、小程序方式，向与所述安全预警信息相适应的用户发送；同时生成告警记录，存入预警数据库。
[0012]为了解决上述技术问题，本申请还提供一种食品安全预警装置，采用了如下所述的技术方案，包括：获取模块，用于获取第一视频流，所述第一视频流含有食品加工信息；分割模块，用于对所述第一视频流进行分割，形成多张第一图片；分类模块，用于对所述第一图片进行识别，按照菜品标签和环境标签进行分类；特征提取模块，用于分别对属于菜品标签和属于环境标签的图片进行特征提取，
分别形成菜品特征库和环境特征库；比对模块，用于获取第二视频流，对所述第二视频流进行分割，形成多张第二图片，将多张所述第二图片排成队列，通过KNN模型，将所述多张所述第二图片进行分类识别，和所述菜品特征库和环境特征库进行对比分析，得到对比结果；预警模块，用于通过决策树，对预设时间段内的对比结果进行分析提取，判断是否达到安全阈值，是则进行安全预警。
[0013]进一步的，所述特征提取模块包括：灰度化处理模块，用于分别对属于菜品标签和属于环境标签的图片进行灰度化处理；Gamma校正模块，用于采用Gamma校正法，对属于菜品标签和属于环境标签的图片进行颜色空间的标准化；梯度计算模块，用于计算经过颜色空间标准化后的图像每个像素的梯度；划分模块，用于将经过颜色空间标准化后的图像划分成多个单元cell；统计模块，用于统计每个单元cell的梯度直方图，形成每个单元的特征描述descriptor；组块模块，用于将每几个单元cell组成一个块block，一个块block内所有单元cell的特征描述descriptor串联起来，便得到该块block的HOG特征描述descriptor；特征库形成模块，用于将经过颜色空间标准化后的图像image内的所有块block的HOG特征描述descriptor串联起来，形成供分类使用的特征向量，由特征向量形成菜品特征库和环境特征库。
[0014]为了解决上述技术问题，本申请还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现上述的食品安全预警方法的步骤。
[0015]为了解决上述技术问题，本申请还提供一种计算机可读存储介质，采用了如下所述的技术方案，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现上述的食品安全预警方法的步骤。
[0016]与现有技术相比，本申请主要有以下有益效果：通过视频识别的方式，将视频流分割成多张图片，提取图片的特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种食品安全预警方法，其特征在于，包括下述步骤：获取第一视频流，所述第一视频流含有食品加工信息；对所述第一视频流进行分割，形成多张第一图片；对所述第一图片进行识别，按照菜品标签和环境标签进行分类；分别对属于菜品标签和属于环境标签的图片进行特征提取，分别形成菜品特征库和环境特征库；获取第二视频流，对所述第二视频流进行分割，形成多张第二图片，将多张所述第二图片排成队列，通过KNN模型，将所述多张所述第二图片进行分类识别，和所述菜品特征库和环境特征库进行对比分析，得到对比结果；通过决策树，对预设时间段内的对比结果进行分析提取，判断是否达到安全阈值，是则进行安全预警。2.根据权利要求1所述的食品安全预警方法，其特征在于，所述对所述第一视频流进行分割，形成多张第一图片的步骤具体包括：确定所述第一视频流的地址和帧速率；根据所述第一视频流的地址和帧速率，采用固定的时间间隔对所述第一视频流进行分割，形成多张第一图片。3.根据权利要求1所述的食品安全预警方法，其特征在于，所述对所述第一图片进行识别，按照菜品标签和环境标签进行分类的步骤具体包括：将待识别图片打上固定标签；将所述第一图片与打上固定标签的待识别图片进行对比识别，通过分数的形式，判断相似度及标签的归属，标签的归属包括菜品标签和环境标签；设置相似度阈值，通过所述相似度阈值，统一筛选目标图片并给所述目标图片打上标签。4.根据权利要求3所述的食品安全预警方法，其特征在于，所述分别对属于菜品标签和属于环境标签的图片进行特征提取，分别形成菜品特征库和环境特征库的步骤具体包括：分别对属于菜品标签和属于环境标签的图片进行灰度化处理；采用Gamma校正法，对属于菜品标签和属于环境标签的图片进行颜色空间的标准化；计算经过颜色空间标准化后的图像每个像素的梯度；将经过颜色空间标准化后的图像划分成多个单元cell；统计每个单元cell的梯度直方图，形成每个单元的特征描述descriptor；将每几个单元cell组成一个块block，一个块block内所有单元cell的特征描述descriptor串联起来，便得到该块block的HOG特征描述descriptor；将经过颜色空间标准化后的图像image内的所有块block的HOG特征描述descriptor串联起来，形成供分类使用的特征向量，由特征向量形成菜品特征库和环境特征库。5.根据权利要求1所述的食品安全预警方法，其特征在于，所述通过决策树，对预设时间段内的对比结果进行分析提取，判断是否达到安全阈值，是则进行安全预警的步骤具体包括：构建决策树根节点，将训练数据置于所述根节点，选择一个对训练数据具有分类能力的特征，按所述对训练数据具有分类能力的特征将训练数据分割成子集，进入子节点；

【专利技术属性】
技术研发人员：刘谷敏，陈海江，
申请(专利权)人：浙江力石科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：