[发明专利]基于Encoder-Decoder模型和混合高斯模型的餐饮后厨违规判断方法在审
| 申请号： | 201910679127.3 | 申请日： | 2019-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN110378311A | 公开（公告）日： | 2019-10-25 |
| 发明（设计）人： | 刘立力;张凯丽 | 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 |
| 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Encoder‑Decoder模型和混合高斯模型的餐饮后厨违规判断方法，涉及图像处理技术领域。包括建模阶段：准备违规图片，构建违规图集；标记违规图片中的违规区域，构建违规区域集；构建Encoder‑Decoder模型，包括编码器Encoder和解码器Decoder；以所述违规图集为样本训练Encoder‑Decoder模型至代价函数收敛达标；以训练好的编码器Encoder的编码结果为输入构建混合高斯模型，输出结果为违规概率。实施阶段：利用训练好的编码器提取待检测图片的编码结果；将编码结果输入混合高斯模型，计算违规概率；根据违规概率判断该待检测图片中是否存在违规行为。本发明可以精准提取违规的视觉特征，并且不受后厨场景限制，对于不同餐饮门店的违规识别泛化性能较好。 | ||
| 搜索关键词： | 违规 混合高斯模型 构建 编码结果 编码器 后厨 餐饮 图像处理技术 解码器 代价函数 泛化性能 概率判断 建模阶段 视觉特征 输出结果 样本训练 图片 概率 检测 收敛 场景 达标 | ||
【主权项】：
1.一种基于Encoder‑Decoder模型和混合高斯模型的餐饮后厨违规判断方法，其特征在于，包括建模阶段和实施阶段；所述建模阶段包括：S1，准备违规图片，构建违规图集；S2，标记违规图片中的违规区域，构建违规区域集；S3，构建Encoder‑Decoder模型，包括编码器Encoder和解码器Decoder；S4，以所述违规图集为样本训练Encoder‑Decoder模型，直至Encoder‑Decoder模型的输入与输出之间的代价函数收敛至第一阈值；S5，以训练好的编码器Encoder的编码结果为输入构建混合高斯模型，输出结果为违规概率；所述实施阶段包括：S6，利用训练好的编码器提取待检测图片的编码结果；S7，将S6求得的编码结果输入混合高斯模型，计算违规概率；S8，根据违规概率判断该待检测图片中是否存在违规行为。
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