一种基于密度估计的后厨脏乱差评价方法
基本信息
| 申请号 | CN202110572399.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113177519B | 公开（公告）日 | 2021-12-14 |
| 申请公布号 | CN113177519B | 申请公布日 | 2021-12-14 |
| 分类号 | G06K9/00（2006.01）I;G06K9/20（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06Q10/06（2012.01）I;G06Q50/12（2012.01）I;G06N3/04（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 谢军伟;蔡承学;詹文鹏;陈弘林;罗鸣;童同;高钦泉 | 申请（专利权）人 | 福建帝视科技集团有限公司 |
| 代理机构 | 福州元创专利商标代理有限公司 | 代理人 | 郭东亮;蔡学俊 |
| 地址 | 350002福建省福州市鼓楼区西洪路528号云座2号楼5楼B区 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提出一种基于密度估计的后厨脏乱差评价方法，包括以下步骤；步骤S1、收集后厨视频，从其对应的视频帧中抽取后厨图像X；步骤S2、以人工在后厨图像X内标注出图像中存在的脏乱差区域形成尺寸在预设范围内的标注框，并对脏乱差情况进行评分；步骤S3、根据标注框的分布及标签来构建与后厨图像X同等大小的脏乱密度图M；对多幅脏乱密度图M进行尺寸处理及归一化；步骤S4、以后厨图像X、脏乱密度图M的图像数据构建及训练用于脏乱差评价算法的神经网络；步骤S5、以神经网络来对视频图像中的后厨脏乱差程度进行评估；本发明通过卷积神经网络自动对场景的脏乱差情况进行打分，同时采用脏乱密度图标识出脏乱差具体位置，有助于商家改进后厨环境。 |
