【技术实现步骤摘要】
本申请涉及机器视觉领域，具体涉及一种后厨环境检测方法和装置。本申请同时涉及一种计算机存储介质和电子设备。
技术介绍
1、明厨亮灶是一个常用的厨房安全和卫生标志，最初的意思是在烹饪过程中要保持厨房里的灯箱明亮，让厨师的工作区域能够清晰可见。这个标志强调了对食品安全和卫生的重视，使顾客能够看到整个烹饪过程，增加了透明度和可靠性。通过明厨亮灶，顾客可以放心地观察厨师的操作，确保食物的质量和卫生符合标准。
2、明厨亮灶不仅仅是一个标志，它是一个涉及到整个餐饮行业和食品安全问题的概念。明厨亮灶的实施除了能够提高公众对食品安全和卫生的认知和信任，也可以促进餐饮企业的管理和提升服务品质。在今天的餐饮市场上，越来越多的餐厅和点餐服务都采取了明厨亮灶的做法，以提高顾客的就餐体验和满意度。
3、随着互联网技术的不断发展，明厨亮灶已从让顾客能够看到厨房内部的环境和操作过程的安全监督过程延伸到通过对后厨安装的采集设备所采集的图像信息的识别（即计算机视觉手段），实时发现安全隐患，以协助商家提高安全管理水平和卫生标准减少食品安全风险，保障食品的质量和安全性。总之，明厨亮灶在提升食品安全意识和服务质量方面起到了重要的作用。
技术实现思路
1、本申请提供一种后厨环境检测方法，以解决现有技术中检测过程中计算资源消耗过大的问题。
2、本申请提供一种后厨环境检测方法，包括：
3、根据后厨布设的采集设备采集的第一后厨环境图像集，确定与所述采集设备对应的静态参考基底图像；p>
4、根据所述静态参考基底图像从获取的第二后厨环境图像集中，提取目标区域的图像；将所述目标区域的图像作为候选识别图像进行类型预测，确定所述目标区域中物体对象的预测类型；
5、将所述目标区域的图像作为待检测图像输入到与所述预测类型对应的类型检测模型中进行检测，确定所述物体对象在所述后厨环境中的安全状态。
6、在一些实施例中，所述根据后厨环境布设的采集设备采集的第一后厨环境图像集，确定与所述采集设备对应的静态参考基底图像，包括：
7、对所述第一后厨环境图像集中的图像进行物体识别，获取识别图像；
8、根据所述识别图像之间的比较，确定所述识别图像中是否存在有差异的差异图像；
9、若否，则将所述第一后厨环境图像集中随机选取的图像，确定为所述静态参考基底图像。
10、在一些实施例中，所述对所述第一后厨环境图像集中的图像进行物体识别，获取识别图像，包括：
11、对所述第一后厨环境图像集中的图像进行物体边缘检测，确定所述图像中物体分割区域；
12、对所述分割区域进行所述物体识别，获取与所述分割区域对应的识别图像。
13、在一些实施例中，还包括：
14、当所述确定识别图像中是否存在有差异的差异图像为是时，确定所述差异是否位于根据所述采集设备规格和/或采集角度确定的差异阈值范围内；
15、若是，则将所述第一后厨环境图像中随机选取的图像，确定为所述静态参考基底图像。
16、在一些实施例中，还包括：
17、当所述确定所述差异是否位于根据所述采集设备规格和/或采集角度确定的差异阈值范围内为否时，将所述识别图像中物体对象数量最少的图像，确定为与所述采集设备对应的静态参考基底图像。
18、在一些实施例中，所述根据后厨布设的采集设备采集的第一后厨环境图像集，确定与所述采集设备对应的静态参考基底图像，包括：
19、在所述第一后厨环境图像集中随机选取一张图像作为候选静态参考基底图像；
20、对所述第一后厨环境图像集中的图像进行物体识别；
21、根据所述第一后厨环境图像集中识别的物体对象数量小于所述候选静态参考基底图像中物体对象数量的图像，对所述候选静态参考基底图像进行更新；
22、确定所述候选静态参考基底图像中物体对象数量是否为所述第一后厨环境图像集中物体对象最少的图像，若是，则将更新后的候选静态参考基底图像确定为所述静态参考基底图像。
23、在一些实施例中，所述将所述目标区域的图像作为候选识别图像，对所述目标区域对应的物体对象进行类型预测，确定所述目标区域的物体对象预测类型，包括：
24、确定所述目标区域与所述静态参考基底图像之间的面积比，是否大于或等于预设阈值范围；
25、若是，则将所述目标区域的图像作为候选识别图像，输入到类型预测模型中进行类型预测；
26、根据预测结果确定所述目标区域的物体对象预测类型。
27、在一些实施例中，所述将所述目标区域的图像作为候选识别图像进行类型预测，确定所述目标区域对应的物体对象预测类型，包括：
28、根据所述候选识别图像的采集时间对应的特征提取方式，提取所述候选识别图像中物体对象的特征数据；
29、根据所述特征数据进行类型预测，获取所述目标区域对应的物体对象预测类型。
30、在一些实施例中，所述根据所述候选识别图像的采集时间对应的特征提取方式，提取所述候选识别图像中物体对象的特征数据，包括：
31、当所述采集时间为日间时段区间时，按照局部特征提取方式提取所述候选识别图像中物体对象的局部特征数据；
32、当所述采集时间为夜间时段区间时，按照光线反射特征提取方式提取所述候选识别图像中物体对象的反光特征数据。
33、在一些实施例中，所述根据后厨布设的采集设备采集的第一后厨环境图像集，确定与所述采集设备对应的静态参考基底图像，包括：
34、根据配置的所述后厨环境图像集的获取维度，获取所述采集设备的第一后厨环境图像集；其中，所述获取维度包括：时间维度、餐品类型维度、后厨位置维度中至少一种；
35、根据所述第一后厨环境图像集，确定与所述采集设备对应的静态参考基底图像。
36、本申请还提供一种后厨环境检测装置，包括：
37、第一确定单元，用于根据后厨布设的采集设备采集的第一后厨环境图像集，确定与所述采集设备对应的静态参考基底图像；
38、提取单元，用于根据所述静态参考基底图像从获取的第二后厨环境图像集中，提取目标区域的图像；
39、第二确定单元，用于将所述目标区域的图像作为候选识别图像进行类型预测，确定所述目标区域对应的物体对象预测类型；
40、第三确定单元，用于将所述目标区域的图像作为待检测图像输入到与所述物体对象预测类型对应的类型检测模型中进行检测，确定所述物体对象在所述后厨环境中的安全状态。
41、本申请还提供一种计算机存储介质，用于存储计算机程序；
42、所述程序执行如上述后厨环境检测方法。
43、本申请还提供一种电子设备，包括：
44、处理器；
45、存储器，用于存储计算机程序，所述程序执行如上述后厨环境检测方法。
46、与现有技本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种后厨环境检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的后厨环境检测方法，其特征在于，所述根据后厨环境布设的采集设备采集的第一后厨环境图像集，确定与所述采集设备对应的静态参考基底图像，包括：
3.根据权利要求2所述的后厨环境检测方法，其特征在于，所述对所述第一后厨环境图像集中的图像进行物体识别，获取识别图像，包括：
4.根据权利要求2所述的后厨环境检测方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求4所述的后厨环境检测方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求1所述的后厨环境检测方法，其特征在于，所述根据后厨布设的采集设备采集的第一后厨环境图像集，确定与所述采集设备对应的静态参考基底图像，包括：
7.根据权利要求1所述的后厨环境检测方法，其特征在于，所述将所述目标区域的图像作为候选识别图像，对所述目标区域对应的物体对象进行类型预测，确定所述目标区域的物体对象预测类型，包括：
8.根据权利要求1所述的后厨环境检测方法，其特征在于，所述将所述目标区域的图像作为候选识别图像进行类型预测，确定
9.根据权利要求8所述的后厨环境检测方法，其特征在于，所述根据所述候选识别图像的采集时间对应的特征提取方式，提取所述候选识别图像中物体对象的特征数据，包括：
10.根据权利要求1所述的后厨环境检测方法，其特征在于，所述根据后厨布设的采集设备采集的第一后厨环境图像集，确定与所述采集设备对应的静态参考基底图像，包括：
11.一种后厨环境检测装置，其特征在于，包括：
12.一种计算机存储介质，用于存储计算机程序；
13.一种电子设备，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种后厨环境检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的后厨环境检测方法，其特征在于，所述根据后厨环境布设的采集设备采集的第一后厨环境图像集，确定与所述采集设备对应的静态参考基底图像，包括：
3.根据权利要求2所述的后厨环境检测方法，其特征在于，所述对所述第一后厨环境图像集中的图像进行物体识别，获取识别图像，包括：
4.根据权利要求2所述的后厨环境检测方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求4所述的后厨环境检测方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求1所述的后厨环境检测方法，其特征在于，所述根据后厨布设的采集设备采集的第一后厨环境图像集，确定与所述采集设备对应的静态参考基底图像，包括：
7.根据权利要求1所述的后厨环境检测方法，其特征在于，所述将所述目标区域的图像作...
【专利技术属性】
技术研发人员：屠一凡，晏阳，曹青骊，
申请(专利权)人：口碑上海信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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