学校食堂明厨亮灶 YOLOv5

学校食堂明厨亮灶可以通过对厨师的穿戴情况行为举止等进行监测，学校食堂明厨亮灶识别出是否存在卫生问题，并及时发出警报。在学校食堂中，明厨亮灶可以通过对厨师的服装、口罩、帽子等进行监测，学校食堂明厨亮灶识别出是否存在不符合卫生要求的穿戴情况，及时发出警报，提醒工作人员采取措施。

YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示：

• 输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；
• 基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构；
• Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构；
• Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。

食品安全一直是人们关注的焦点，尤其是在学校食堂这种公共场所。为了保障学生的饮食安全，近年来，学校食堂明厨亮灶开始被广泛应用于各类学校中，成为了智能化管理的新标准。学校食堂明厨亮灶是一种智能化管理的新标准，学校食堂明厨亮灶可以有效地提高学校食堂的卫生管理水平。学校食堂明厨亮灶将会得到更广泛的应用，并为学校食堂的管理提供更加有力的支持。

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l


class Reshape(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        # 通过view函数把图像展成标准的Tensor接收格式，即(样本数量，通道数，高，宽)
        return x.view(-1, 1, 28, 28)

net = torch.nn.Sequential(
    Reshape(),
    # 第一个卷积块，这里用到了padding=2
    nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2), 
    nn.Sigmoid(),
    nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
    
    # 第二个卷积块
    nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5), 
    nn.Sigmoid(),
    nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
    
    # 稠密块（三个全连接层）
    nn.Flatten(),
    nn.Linear(16 * 5 * 5, 120), nn.Sigmoid(),
    nn.Linear(120, 84), nn.Sigmoid(),
    nn.Linear(84, 10))

明厨亮灶还可以通过对厨房内人员的行为进行监测，学校食堂明厨亮灶识别出是否存在抽烟、玩手机等不符合规定的行为，学校食堂明厨亮灶及时发出警报，提醒工作人员采取措施维护秩序。学校食堂明厨亮灶还可以通过猫狗识别技术，识别出是否存在宠物进入厨房区域，避免对食品安全造成影响。