基于Encoder-Decoder模型和混合高斯模型的餐饮后厨违规判断方法

摘要

本发明公开了一种基于Encoder‑Decoder模型和混合高斯模型的餐饮后厨违规判断方法，涉及图像处理技术领域。包括建模阶段：准备违规图片，构建违规图集；标记违规图片中的违规区域，构建违规区域集；构建Encoder‑Decoder模型，包括编码器Encoder和解码器Decoder；以所述违规图集为样本训练Encoder‑Decoder模型至代价函数收敛达标；以训练好的编码器Encoder的编码结果为输入构建混合高斯模型，输出结果为违规概率。实施阶段：利用训练好的编码器提取待检测图片的编码结果；将编码结果输入混合高斯模型，计算违规概率；根据违规概率判断该待检测图片中是否存在违规行为。本发明可以精准提取违规的视觉特征，并且不受后厨场景限制，对于不同餐饮门店的违规识别泛化性能较好。