[发明专利]一种基于度量学习的餐饮场景违规识别方法在审
| 申请号： | 201910465190.7 | 申请日： | 2019-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN110135400A | 公开（公告）日： | 2019-08-16 |
| 发明（设计）人： | 张凯丽;刘立力 | 申请（专利权）人： | 杭州视在科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06F16/51;G06Q50/12 |
| 代理公司： | 杭州信义达专利代理事务所(普通合伙) 33305 | 代理人： | 施建勇 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于度量学习的餐饮场景违规识别方法，涉及智能视频监控技术领域。包括以下步骤：对原始图像进行归类，根据后厨巡视标准依次构建每一违规项的图像数据库；基于所述图像数据库训练深度学习模型作为特征提取器；提取每一违规项的特征向量，构建后厨巡视标准的特征注册库；将待识别图像输入特征提取器中获得待识别特征向量；将所述待识别特征向量与特征注册库进行比对，若待识别特征向量与特征注册库中的任一特征向量对比成功，则所述待识别图像中的操作违规，向客户推送当前图片，否则所述待识别图像中的操作符合后厨巡视标准。本发明不受后厨场景限制，对于不同餐饮门店的违规项识别泛化性能较好。 | ||
| 搜索关键词： | 违规 特征向量 后厨 注册库 特征提取器 图像数据库 巡视 餐饮 场景 度量 构建 智能视频监控 图像 泛化性能 图像输入 原始图像 项识别 比对 归类 推送 学习 客户 成功 图片 | ||
【主权项】：
1.一种基于度量学习的餐饮场景违规识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，对原始图像进行归类，根据后厨巡视标准依次构建每一违规项的图像数据库；S2，基于所述图像数据库训练深度学习模型作为特征提取器；S3，提取每一违规项的特征向量，构建后厨巡视标准的特征注册库；S4，将待识别图像输入特征提取器中获得待识别特征向量；S5，将所述待识别特征向量与特征注册库进行比对，若待识别特征向量与特征注册库中的任一特征向量对比成功，则所述待识别图像中的操作违规，向客户推送当前图片，否则所述待识别图像中的操作符合后厨巡视标准。
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