維護食品安全和合規 Maintaining Food Safety and Compliance

活動辨識模型可用於檢測員工執行活動的持續時間，以記錄生產力。

在過去的幾年裡，食品行業發展迅猛。對熟食和加工食品的需求不斷增加，導致餐館和食品加工公司的數量增加。因此，人們越來越關注食品烹飪和包裝過程中的主要衛生問題。對於消費者來說，不良的衛生習慣可能會導致嚴重的健康問題，例如食物中毒，這反過來又會導致公司/餐廳的訴訟。

傳統上，這些做法是由食品檢查員和監督員手動監控的。然而，由於人為錯誤和偏見，最好有一個自動化系統來確保衛生和安全合規性。

人工智慧的概念自 1950 年代就已經存在，然而，數據的可用性和計算能力，是當時的主要限制因素。幸運的是，近年來，我們已經能夠克服這兩個障礙，現在可以運行基於 AI 的算法，來近乎即時地運行影像分析。

算法

基於人工智慧的算法已經淹沒了技術領域。每年都會發現一種更快、更準確的算法，這使得在食品行業運行即時影像監控，以確保安全和合規變得更加可行。

基礎設施

由於政府的指導方針，每個廚房和食品製造廠都已經配備了閉路電視攝影機。此外，電腦視覺算法已經變得足夠高效，可以用最低的硬體成本，有效地在即時饋送上運行。透過快速的網路連接，視頻源可以安全地流式傳輸到遠端服務器，以便處理更繁重的算法。因此，大多數支持基礎設施已經到位。

根據正確衛生做法的規定，每位直接接觸食品的員工，都必須穿著適當的防護服裝，以避免任何形式的污染。

● 口罩是為了避免氣溶膠感染其他物體或人類。

● 髮網用於避免頭髮污染食物。

● 圍裙透過防止衣服與食物接觸來防止污染。

● 手套可防止手上的污垢/細菌與食物接觸。

這些中的每一個都需要在食物附近或周圍時始終佩戴。但是，人類不可能在所有工作時間內都對其進行監控。因此，這個問題可以透過最先進的對象檢測模型來解決，該模型始終檢測這些項目的存在。在他們不在的情況下，可以發出警報。

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在烹飪/準備食物時，乾淨的手是衛生的基本組成部分。為確保這一點，有必要確保在最短的時間內經常洗手。在人的層面上，不可能監控和計算每個員工洗手的持續時間和頻率。

但是，借助最先進的活動辨識模型和臉部辨識，可以輕鬆監控每位員工的洗手時間和頻率。如果洗手的最短持續時間，尚未通過即時音訊或視覺警報完成，則可以使用相同的系統向員工發出警報。

由於食品加工業僱用了大量勞動力，人工監督很困難。因此，活動辨識模型可用於檢測員工執行活動的持續時間，以記錄生產力。

此外，可以在現有活動模型之上，添加另一層商業智慧，以確定哪些生產線正在造成瓶頸，從而可以相應地解決它們。

與餐廳和雲廚房類似，保持衛生很重要。因此，對於直接接觸食物的員工，手套、圍裙和髮網監控很重要。除此之外，工人的安全也是重中之重，因此，對於在生產線上處理重型機械的員工來說，安全帽和防護設備檢測也很重要。

到目前為止，只討論了幾個應用。然而，可能性是無窮無盡的。Smart Video Surveillance 可以擴展為檢測拖地和清潔的頻率、檢測溢出物或監測桌面的清潔度。

很明顯，智慧影像監控是前進的方向。它可以顯著減少主管的工作，並避免為消費者提供劣質或不衛生的食物。

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