【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及食品安全监测，具体为ai驱动的食品安全行为分析系统。
技术介绍
1、在在当今社会，食品安全问题一直是公众关注的焦点，其重要性不言而喻。从个体消费者的健康保障，到整个食品行业的稳定发展，再到社会经济秩序的正常运行，食品安全都起着至关重要的作用。一旦发生食品安全事故，不仅会对消费者的身体健康造成直接危害，引发疾病甚至危及生命，还可能导致食品企业声誉受损、经济损失惨重，进而影响整个行业的信任度和市场稳定性。
2、然而，现有的食品安全监管方式存在诸多缺陷。传统的人工检查模式依赖大量人力，效率低下且容易出现疏漏。检查人员在执行任务时，可能会受到主观因素的影响，例如疲劳、经验差异等，导致对食品安全隐患的识别不准确、不全面。而且，人工检查往往是定期进行的抽样检查，无法实现对食品生产、加工、存储等全过程的实时监控，使得许多潜在的安全问题不能及时被发现和处理。
3、在数据采集方面，现有的技术手段也较为单一。多数情况下，仅依靠简单的传感器收集一些基本的环境参数，如温度、湿度等，对于操作行为、人员状态等多维度信息缺乏有效...
【技术保护点】
1.一种AI驱动的食品安全行为分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的AI驱动的食品安全行为分析系统，其特征在于，所述规范解析模块，通过基于双向编码器表示的转换器模型实现实体抽取与关系挖掘包括：
3.根据权利要求2所述的AI驱动的食品安全行为分析系统，其特征在于，所述结合频繁项集挖掘算法动态调整检查项优先级包括：
4.根据权利要求1所述的AI驱动的食品安全行为分析系统，其特征在于，所述多模态数据采集模块，集成改进型目标检测模型包括：
5.根据权利要求4所述的AI驱动的食品安全行为分析系统，其特征在于，所述结...
【技术特征摘要】
1.一种ai驱动的食品安全行为分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的ai驱动的食品安全行为分析系统，其特征在于，所述规范解析模块，通过基于双向编码器表示的转换器模型实现实体抽取与关系挖掘包括：
3.根据权利要求2所述的ai驱动的食品安全行为分析系统，其特征在于，所述结合频繁项集挖掘算法动态调整检查项优先级包括：
4.根据权利要求1所述的ai驱动的食品安全行为分析系统，其特征在于，所述多模态数据采集模块，集成改进型目标检测模型包括：
5.根据权利要求4所述的ai驱动的食品安全行为分析系统，其特征在于，所述结合残差网络的双向长短期记忆行为识别模型包括：
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：司良君，彭宇，俞国炎，杨健，刘川江，
申请(专利权)人：成都顺点科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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