(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211134665.2 (22)申请日 2022.09.19 (71)申请人 深圳市海 伦司科技有限责任公司 地址 518000 广东省深圳市前海深港合作 区前湾一路1号A栋201室 申请人 深圳爱莫 科技有限公司 (72)发明人 刘同旺　聂一亮　龙涛　阮仕海　 (74)专利代理 机构 深圳砾智知识产权代理事务 所(普通合伙) 44722 专利代理师 翁治林 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 40/10(2022.01) G06V 40/20(2022.01)G06T 7/20(2017.01) G06Q 50/12(2012.01) (54)发明名称 一种餐饮行业工作人员作业规范的图像识 别方法 (57)摘要 本发明公开了一种餐饮行业工作人员作业 规范的图像识别方法， 涉及图像识别技术领域。 解决了现有方法无法对不同工作人员进行身份 识别， 进而导致过多误检的技术问题。 本发明包 括步骤为： 人体检测与跟踪、 人体属性识别、 作业 规范约束对象判断以及对判断为作业规范约束 对象进行不规范行为识别。 本方法同时对工作人 员进行身份识别和作业规范行为识别， 作业规范 行为识别不仅能够识别不规范穿戴， 还能够识别 超时休息的不规范行为， 其识别准确率高， 有效 避免误检， 而 且应用范围广， 具有市场推广价 值。 权利要求书2页 说明书8页 附图1页 CN 115376071 A 2022.11.22 CN 115376071 A 1.一种餐饮行业工作人员作业 规范的图像识别方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S10、 在餐饮空间内， 对获取的多帧待识别图像进行人体检测与跟踪， 得到检测与跟踪 的每个人对应的编号； S20、 每个编号对应的人从所述餐饮空间从出现到消失的过程中， 记录每个编号在每帧 中对应的人数、 每个编号对应的停留时长、 每个编号在每 帧中对应的人体属 性状态以及人 体属性状态对应的帧数； S30、 每个编号对应的人从所述餐饮空间消失时， 根据编号的人体属性状态对应的帧 数、 编号对应的停留时长以及所述待识别图像的总帧数， 对每个编号对应的人是否为作业 约束对象进行判断； S40、 每个判断为所述作业约束对象从所述餐饮空间消失时， 根据编号在每帧中对应的 人数、 编号对应的停留时长、 编号的人体属 性状态对应的帧数以及所述待识别图像的总帧 数， 对编号对应的每 个所述作业约束对象的不 规范作业行为进行判断与记录 。 2.根据权利要求1所述的一种餐饮行业工作人员作业规范的图像识别方法， 其特征在 于， 步骤S3 0包括如下步骤： 在每个所述编号对应的人从所述餐饮空间消失时， 计算每个编号的非作业规范约束对 象停留时长； 将所述非作业规范约束对象停留时长不小于第一阈值的所有编号对应的人确定为所 述作业规范约束对象； 其中， 所述作业 规范约束对象为厨师， 所述餐饮空间为厨房。 3.根据权利要求2所述的一种餐饮行业工作人员作业规范的图像识别方法， 其特征在 于， 每个所述编号的非作业 规范约束对象停留时长T的计算公式为： T＝(t2‑t1)×(count‑count1)/ count； 其中， t2‑t1为每个编号对应的停留时长； count为所述待识别图像的总帧数； count1为 每个编号的所述人体属性状态为第一属性状态对应的图像帧数； 所述第一属性状态为系围裙或者戴卫 生帽。 4.根据权利要求3所述的一种餐饮行业工作人员作业规范的图像识别方法， 其特征在 于， 当每个编号对应的人通过所述非作业规范约束对象停留时长未确认为所述作业规范约 束对象时， 步骤S3 0还包括如下步骤： 每个所述编 号对应的人从所述餐饮空间消失时， 计算每个编 号的所述人体属性状态为 第一属性状态对应的图像帧数占所述待识别图像的总帧数的比值； 将比值不小于预设比例的全部所述编号对应的人确认为所述作业 规范约束对象。 5.根据权利要求3所述的一种餐饮行业工作人员作业规范的图像识别方法， 其特征在 于， 步骤S40包括如下步骤： 判断为所述作业约束对象从所述餐饮空间消失的时， 计算每个所述作业规范约束对象 的累计停留时长； 将所述累计停留时长不小于第二阈值的每个所述作业规范约束对象确认为存在不规 范作业行为并进行记录， 返回步骤S10， 进行 下一批次的图像识别。 6.根据权利要求5所述的一种餐饮行业工作人员作业规范的图像识别方法， 其特征在 于， 每个所述作业 规范约束对象的累计停留时长T1的计算公式如下：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115376071 A 2T1＝(t4‑t3)×(count‑count2)/count； 其中， t4‑t3为每个所述作业规范约束对象的编号对应的停留时长； count为所述待识 别图像的总帧数； count2 为每个所述作业规范约束对象 的编号对应的所述人体属性状态 为 同时满足第一属性状态和第二属性状态的图像帧数； 所述第二属性状态包括 不系围裙、 不戴卫 生帽、 不戴口罩。 7.根据权利要求1所述的一种餐饮行业工作人员作业规范的图像识别方法， 其特征在 于， 步骤S40还 包括如下步骤： 判断为所述作业约束对象在从所述餐饮空间消失时， 计算每个所述作业规范约束对象 的不合规停留时长； 将所述不合规停留时长满足预设条件的每个所述作业规范约束对象确定为作业不规 范并进行记录， 返回步骤S10， 进行 下一批次的图像识别； 其中， 所述餐饮空间为休息区。 8.根据权利要求7所述的一种餐饮行业工作人员作业规范的图像识别方法， 其特征在 于， 每个所述作业 规范约束对象的所述 不合规停留时长DT计算公式如下： DT＝(t6‑t5)×(1‑r)； r＝num/count3； 其中， num为每个所述作业规范约束对象的编号在每帧中对应的人数大于C对应的图像 帧数， count3为每个所述作业约束对象的编号对应的图像帧数； C为在所述餐饮空间内正常 停留最小人 数阈值； t6 ‑t5为每个所述作业约束对象的编号对应的停留时长 。 9.根据权利要求8所述的一种餐饮行业工作人员作业规范的图像识别方法， 其特征在 于， 所述预设条件为： 所述不合规停留时长不小于第三阈值， 且r<R； 其中， R为正常停留的所述作业约束对象在所述餐饮空间停留的总时间与集体聚集时 间占比的阈值。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115376071 A 3