明厨亮灶监控实施方案 YOLOv3

明厨亮灶监控实施方案的关键特点包括：明厨亮灶监控实施方案通过摄像机系统，实现对后厨工作人员的穿戴情况进行识别。一旦发现工作人员没有正确佩戴厨师帽或厨师服，系统将立即生成告警信息并进行提示。明厨亮灶监控实施方案通过智能分析，能够准确检测到明火离岗的情况。一旦监测到明火无人看管，系统将立即发出警报，提醒相关人员进行处置。明厨亮灶监控实施方案可以实时检测到工作人员是否佩戴口罩。一旦发现有员工没有正确佩戴口罩，系统将及时发出告警，并提醒员工佩戴口罩。

2018年，作者Redmon又在YOLOv2的基础上做了一些改进。特征提取部分采用Darknet-53网络结构代替原来的Darknet-19，利用特征金字塔网络结构实现了多尺度检测，分类方法使用逻辑回归代替了softmax，在兼顾实用性的同时保证了目标检测的准确性。从YOLOv1到YOLOv3，每一代性能的提升都与backbone（骨干网络）的改进密切相关。在YOLOv3中，作者不仅提供了darknet-53，还提供了轻量级的tiny-darknet。如果你想检测精度与速度兼备，可以选择darknet-53作为backbone；如果你想达到更快的检测速度，精度方面可以妥协。那么tiny-darknet是你很好的选择。总之，YOLOv3的灵活性使得它在实际工程中得到很多人的青睐。

随着社会对食品安全和環境卫生要求的提升，餐饮行业越来越重视后厨的管理和监控。为了提高后厨工作人员的安全合规意识，并确保食品卫生安全，我们制定了一套创新的解决方案——明厨亮灶监控实施方案。该方案基于先进的监控技术，可以识别厨师帽和厨师服的穿戴情况，及时发现明火离岗、不戴口罩、厨房抽烟、老鼠出没以及陌生人进入后厨等问题，并通过警报系统进行及时告警。通过实时监控和智能识别，可以及时发现并解决后厨中存在的安全隐患和违规行为，提高食品卫生质量，增强顾客对餐厅安全的信心，保障后厨工作环境的安全与卫生，为行业可持续发展做出贡献。

class Detect(nn.Module):
    stride = None  # strides computed during build
    onnx_dynamic = False  # ONNX export parameter

    def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inplace=True):  # detection layer
        super().__init__()
        self.nc = nc  # number of classes
        self.no = nc + 5  # number of outputs per anchor
        self.nl = len(anchors)  # number of detection layers
        self.na = len(anchors[0]) // 2  # number of anchors
        self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl  # init grid
        self.anchor_grid = [torch.zeros(1)] * self.nl  # init anchor grid
        self.register_buffer('anchors', torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2))  # shape(nl,na,2)
        self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch)  # output conv
        self.inplace = inplace  # use in-place ops (e.g. slice assignment)

    def forward(self, x):
        z = []  # inference output
        for i in range(self.nl):
            x[i] = self.m[i](x[i])  # conv
            bs, _, ny, nx = x[i].shape  # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
            x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()

            if not self.training:  # inference
                if self.onnx_dynamic or self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
                    self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i)

                y = x[i].sigmoid()
                if self.inplace:
                    y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i]  # xy
                    y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i]  # wh
                else:  # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953
                    xy = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i]  # xy
                    wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i]  # wh
                    y = torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1)
                z.append(y.view(bs, -1, self.no))

        return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)

    def _make_grid(self, nx=20, ny=20, i=0):
        d = self.anchors[i].device
        if check_version(torch.__version__, '1.10.0'):  # torch>=1.10.0 meshgrid workaround for torch>=0.7 compatibility
            yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)], indexing='ij')
        else:
            yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)])
        grid = torch.stack((xv, yv), 2).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
        anchor_grid = (self.anchors[i].clone() * self.stride[i]) \
            .view((1, self.na, 1, 1, 2)).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
        return grid, anchor_grid

明厨亮灶监控实施方案利用烟雾识别技术，可以监测到后厨是否有人在工作期间抽烟。一旦发现抽烟行为，系统将自动触发告警，并提示相关人员采取必要措施。明厨亮灶监控实施方案通过图像识别技术，可以及时捕捉到后厨出现老鼠的情况。一旦监测到老鼠出没，系统将发出警报，并提示相关人员进行清除和消杀。明厨亮灶监控实施方案通过对后厨区域进行智能监控，能够及时发现有陌生人进入后厨的行为。一旦监测到陌生人出现，系统将立即发出警报，并提醒相关人员加强安全防范。