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　　食品安全问题备受关注 保障“舌尖上的安全”迫在眉睫
 

　　近年来，为了让原本闲人免进的餐厅后厨重地更加可视化，让消费者放心，许多餐厅响应国家市场监督管理总局等相关部门的指导意见，实施“明厨亮灶”，采用透明玻璃或是视频的方式，向社会公众展示后厨人员的工作状况，切实保障公众“舌尖上的安全”。
 

　　但同时，透明玻璃和视频监控的形式也存在缺陷。若想及时发现员工的不规范行为与实时提醒，需要专人长时间关注，耗费人力；并且，由于餐厅后厨有部分场所仅对食监局公开，需要专人到实地巡检，会出现巡检人力成本高、效率低、监管结果无法保证公开透明等问题。
 

　　目前，食品卫生安全事件采取的事后管理机制往往会对消费者造成伤害，并对餐厅经营带来重大损失。
 

　　因此，加强对餐厅后厨的管理和卫生监督，特别是让后厨员工在符合卫生生产规范的前提下开展后厨工作，对不规范的行为进行及时纠正政治，避免出现食品安全事件，已是各食品加工行业迫在眉睫的工作重点。
 

　　接入AI能力实时监控高效反馈后厨安全卫生问题
 

　　深圳市赛蓝科技有限公司应吉林、江苏等地的食堂要求开展明厨亮灶项目，引入AI视觉识别技术手段高效确保食品加工符合生产要求。
 

　　为了更高效准确地实现后厨人员厨师帽、口罩检测模型的开发，赛蓝科技决定使用EasyDL。
 

　　EasyDL是基于飞桨深度学习平台为企业级开发者推出的零门槛AI开发平台，面向AI开发的全流程提供灵活易用的一站式平台方案。
 

　　基于EasyDL内置的丰富预训练模型，用户仅需使用少量业务数据，通过EasyDL简单易用的可视化界面，高效定制高精度AI模型，并根据应用场景灵活选择公有云API、设备端SDK、私有服务器与软硬一体部署方式。
 

　　通过EasyDL经典版的物体检测模型，赛蓝的软件工程师仅用一周时间，使用2500张图片即训练出了准确度高达99%的厨师帽、口罩检测模型，并发布为云服务API，并将API接入赛蓝科技自主研发的明厨亮灶业务平台，通过安装在后厨的摄像头对出现在后厨场景的工作人员进行抓拍，在平台中查看人员穿戴的检测结果。
 

　　模型可以高效识别出后厨人员的口罩或厨师帽佩戴是否符合安全规范，针对不符合的人员，再通过百度大脑开放的人脸识别接口对其进行精准确认，之后将整改报告下发至相应厨房单位，要求其快速整改，保障卫生安全。
 

 

　　项目框架设计图：
 

　　赛蓝科技使用EasyDL平台，高效完成了AI模型的开发和集成，借助AI能力实现餐厅监管从业务人员实地探查转变为摄像头抓拍与AI模型的同步检测，在节约人力提升效率的同时实现了后厨集中式远程实时监控，大大减少了人工巡检成本，提高了监管效率。
 

　　即可让消费者放心，又便于监管部门监督。目前，此项目已在江西鹰潭、江苏启东等地落地，并将在近期于江西南昌全市首批约600家重点厨房进行部署应用。