食堂、餐廳、公共場所、學校等場所配置的視監控系統已經成為整個智慧食堂管理方案 的統一標準了。然而，傳統的視頻監控已經不能滿足市場的多樣化需求。管理者希望出現一種通過人工智能可視化技術開發的視頻監控工具，能將傳統的安全時代再進一步轉向數據收集、應用和管理的人工智能安全時代。

    戈子智慧食堂管理系統中的明廚亮灶食品安全監控系統正是使用了智能化創新技術的監控系統，其主要的功能有：

    人工智能視覺和視頻監控的應用主要是利用現有的人工智能技術及視覺識別技術，在大量增加的數據中快速獲取有用戶價值的數據。下面簡要介紹幾種技術的應用：

    1.人工智能視覺模式識別技術

    一般來說，視頻監控系統收集的視頻數據要進行深度挖掘，并對數據中圖像所呈現的數據模式進行分析。未來是大數據時代，數據的模式識別分析也將受到重視。因為有價值的數據往往是在分析后獲得的。

    2.人工智能視覺深度學習技術的應用交互

    人工智能視覺深度學習技術的應用主要在于建立和模擬一個用于人腦分析和學習的神經網絡，模擬人腦的行為思維機制來解釋數據，如圖像內容、聲音和數據本身。而在未來，數據本身將是使人工智能機器深度學習變得流行的最重要的關鍵因素。目前，這種人工智能機器深度學習已經在安防行業的許多領域取得了很大的進展，包括行人檢測、車輛檢測、非移動車輛檢測等。其識別準確率甚至超過了人眼的判斷。

 二、人工智能視覺識別在安全領域的技術發展

  1.多特征識別技術

    視頻監控通過分析大量圖像數據，利用多特征識別技術從大量監控圖像中自動識別出犯規的人員，分析數據中的個人特征，然后根據其的特征自動篩選，不僅大大節省了人力物力，而且提醒人員規范意識。

  2.姿態識別技術

    姿態(步態)識別技術是指針指向個體角色的行走姿態，是一種可以遠距離感知的生物行為特征技術。姿勢分析可以很容易地區分單個角色的非模式同行，例如行走、跑步或搬運重物。

  3.行為檢測和分析技術

    主要有兩種行為檢測和分析技術。一種是通過對監控的視頻圖像進行分類來判斷視頻的動作類別，或者離線。另一個是運動識別，它可以產生一個沒有任何剪輯的自然視頻。此時，您需要知道運動的開始時間和結束時間，然后您需要知道運動的類型。

  4.目標檢測技術

    目標檢測是智能視覺識別的第一步，也是計算機視覺識別的一個重要分支。目標檢測的目標是用一個方框來標記目標的位置，并給出目標的類別，目標檢測不同于圖像分類。檢測側重于目標搜索，目標檢測目標必須具有固定的形狀和輪廓。