明廚亮竈上雲 | 看阿里雲智能視覺平臺如何保護舌尖上的安全？

中國有句古話：「民以食爲天」，人們對飲食的看重始終貫穿於中國文明發展的歷史長河。但近年來，食品安全事件頻發，餐飲業「後廚重地」合規性問題逐漸走上公衆輿論的焦點，成爲政府重點監管的所在。那麼，面對「食品安全大過天」這一社會訴求，雲計算、大數據、人工智能技術又能發揮怎樣的做用呢？

「明廚亮竈」有何難言之隱？

從2015年起，國家食品藥品監督管理局提出的「明廚亮竈」工程已經在全國範圍內推廣。目的是讓餐飲企業「後廚重地」從幕後走到前臺，引導行業透明化、可視化，實現全民監督，倒逼餐飲企業修好內功，提升管理水平，從而進一步切實保障食品安全。

然而，對於監管機構來講，餐飲門店視頻巡查系統大可能是本地化，缺乏聯網功能，沒法隨時隨地查看回放，同時海量的視頻數據沒法識別關鍵信息和實時分析，信息化監管平臺建設成爲了迫切的需求。而對於餐飲企業來講，則一樣面臨着食品工廠、中央廚房、連鎖門店等視頻系統本地化，聯網受限，總部沒法查看實時查看的問題。同時，餐飲企業也面臨着在實施主動監管過程當中僅依靠人工對視頻進行分析效率低下，監控平臺部署運維成本高等等難題。

隨着全面上雲時代的到來，「明廚亮竈」也迎來了上雲的最佳契機。那麼，在雲計算、大數據、AI技術的加持下，餐飲企業監管效率和「明廚亮竈」覆蓋範圍到底是否會獲得有效提高呢？搭載在雲上的「明廚亮竈」又有何不一樣？

看得見、看得懂的真·智能·後廚管理平臺

實際上，餐飲行業「明廚亮竈」工程具備門店數量多、分佈普遍、改造部署難、內容傳輸安全性高、潛在AI分析需求大等業務特色。

爲了解決行業難題，阿里雲基於分佈普遍的雲計算基礎設施，搭載視頻接入、設備管理、視頻存儲、視頻分發、直播回看等全鏈路視頻處理能力，融入人工智能技術，構建一站式視頻接入及智能視覺平臺，幫助「明廚亮竈」實現真正的聯網化、智能化、輕量化。同時，利用更符合餐飲業務場景的AI算法模型，對餐飲業人員行爲、衛生情況、監控畫面有效性等數據進行高效率識別，針對性地提供餐飲行業明廚亮竈解決方案，賦能全餐飲行業提高監管效率。

解決方案具備如下優點：

一、部署運維簡便、輕資產、啓動快

• 門店及工廠僅需部署前端設備，部署運維成本低
• 網絡、計算、存儲彈性擴展，業務只需關注攝像頭，雲端靈活調度，啓動快成本低
• 後端視頻+AI使用雲服務，按需使用，按量付費，輕資產

二、高質量、全鏈路的視頻接入分發處理與安全保障

• 依託CDN和直播服務等成熟組件，成熟度、穩定性、安全性、性能保障。使用CDN邊緣節點進行收發，跨區跨網覆蓋良好，支撐千萬級設備併發推拉流
• 支持對視頻進行雲存儲及自定義存儲策略，同時支持實時直播、歷史回看、以及視頻流截圖等策略
• 支持以SAG進行VPC混合組網，確保數據隔離和傳輸加密

三、開放標準，方便集成

• 設備、平臺、協議開放，可快速以國標GB/T28181或rtmp接入多廠商攝像頭、網絡存儲設備，全部能力OpenAPI開放，方便上層業務集成

四、AI識別準確率高

• 覆蓋明廚亮竈中的食品檢測場景中關注的重點場景檢測算法
• AI識別準確率可達95%以上，可做爲監管標準

五、AI算法迭代升級便利

• 雲端算法能力可持續訓練完善，算法種類可不斷豐富，利於AI應用效果保持行業領先，不受本地算力制約

AI賦能明廚亮竈，智能視覺大展身手

AI技術的應用對餐飲行業提高運營和監管效率相當重要，阿里雲餐飲行業明廚亮竈解決方案背後是依託智能視覺（IntelligenceVision）產品進行AI識別以及算法迭代。

智能視覺，能夠爲多層次視覺AI需求提供一站式服務，支持直接經過API調用標準算法，或將已有個性化算法模型導入平臺進行推理，還能以零技術門檻的方式，經過上傳並標註數據集，自助訓練定製化模型，實現創新算法的調用。

智能視覺AI算法具備三大優點：

一、智能的數據收集及標註流程

數據的重要性對於深度學習來講毋庸置疑，沒有優良的行業垂直數據，即便有再好的算法模型，也不可能取得好的結果。如何可以更高效地收集數據而且正向反饋給模型，這是全部AI公司的痛點。針對業務數據收集難的問題，阿里雲創造了一套智能的利用算法收集數據和數據標註流程，完成了從數據到算法再到數據的閉環，能使業務數據快速回流，幫助業務快速迭代算法，造成良性循環。

二、進階的後廚場景的算法模型

在用餐高峯期，後廚的工做場地是很是擁擠的，同時攝像頭也會被水汽油煙影響，傳統的檢測算法在這些場景下會嚴重受限甚至不可用，考慮到廚房垂直場景的特色，阿里雲結合當前業內領先算法，針對進行了一系列的改進，後廚環境下目標檢測算法模型的速度遠遠快於當前的開源算法模型，同時檢測準確率也高於當前的開源算法10%以上。

三、精準的屬性分類模型

阿里雲聯合集團內部食品衛生安全標杆部門，精心設計深度神經網絡特徵並結合注意力機制，最後呈現更準確的屬性分類模型，可以排除各類廚房用品和工做人員操做的姿式的干擾，比各開源模型有質的飛越。

智能視覺在明廚亮竈場景中的應用：

一、人員身份覈驗

對廚房內人員進行身份比對，判斷是否爲正規持健康證上崗的工做人員

二、人員穿戴規範檢測

對廚房內人員進行穿戴識別，判斷是否正確佩戴有口罩、廚師帽、手套

三、人員行爲規範檢測

對廚房內人員進行爲識別，判斷是否有違規行爲 ，如抽菸、玩手機等

四、垃圾桶蓋檢測

識別廚房內垃圾桶蓋未閉合的狀況

五、老鼠蟑螂檢測

對廚房內出現老鼠、蟑螂的狀況進行識別。夜間需紅外熱感攝像頭支持，需清晰度足夠高

六、畫面有效性檢測

對視頻畫面過亮、過暗、黑屏、花屏、遮擋、角度不佳等狀況進行檢測

七、自助訓練AI模型

支持企業從視頻監控、視頻直播、OSS中讀取視頻流或圖片做爲數據集上傳、打標，一鍵訓練、模型驗證和迭代

（後廚AI識別效果示例-截幀）

技術賦能盒馬鮮生與餓了麼食安升級

目前，阿里雲一站式視頻接入與智能視覺平臺，已經在盒馬鮮生和餓了麼成功落地。

盒馬是阿里巴巴集團旗下以技術驅動的新零售平臺，對內有嚴格的後廚食安標準規範，並有門店巡檢系統。盒馬但願經過整合門店視頻接入+AI分析能力，將後廚巡檢工做自動化，以提升巡檢效率，及時發現並整改問題。
阿里云爲盒馬提供明廚亮竈解決方案，經過國標攝像頭採集視頻並推送視頻至雲端，盒馬後臺能夠進行實時遠程直播觀看，對於未戴口罩/帽子/手套等違規行爲，系統能夠進行AI識別並實時預警，盒馬在接到預警後，聯動到巡檢系統，記錄門店巡檢結果，並實時推送給門店負責人當即整改。整個方案大幅縮短了巡檢時間，下降巡檢差旅費用，提升了食品安全人員的工做效率。更重要的是經過實時的識別問題和跟進整改結果，能夠有效提升食品安全管理的實時性。

餓了麼已經在去年開通了明廚亮竈頻道，阿里云爲餓了麼提供基礎視頻匯聚能力與場景化AI算法，共同打造智能化、可視化、系統化的明廚亮竈平臺。項目中，經過視頻的匯聚與分發，公衆能夠經過APP在線觀看餐館後廚的直播，提高餐飲商家對食安問題的重視程度。同時，基於AI算法對外賣後廚巡查視頻中的人員着裝、食品存放、場所環境、製做加工、標識、攝像頭等進行違規甄別並及時整改，讓消費者可以放心點餐。

如何接入「明廚亮竈」？

第一步，登陸阿里雲官網，選擇 企業應用 > 視頻雲 > 智能視覺/視頻監控。
第二步，分別在產品詳情頁面，單擊 馬上開通。
第三步，在智能視覺產品頁中選擇「受權管理」，對「視頻監控」與「MNS訪問受權」選擇 去受權。

第四步，分別系統模型中，行業場景中爲「明廚亮竈」的模型 添加到個人模型。
第五步，經過API接口，根據模型ID開始使用服務。

原文連接

本文爲阿里雲內容，未經容許不得轉載。