CN111062357A - 一种基于ai技术的食品安全监管系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于食品安全监管技术领域，公开了一种基于AI技术的食品安全监管系统。本发明包括分析服务器及1个以上均与分析服务器通信连接的信息采集模组；每个信息采集模组均包括数据采集单元、图像采集单元及第一通信单元；分析服务器包括AI采样数据分析单元、AI图像数据分析单元、预警单元、数据库单元及第二通信单元。本发明使得传统的食品安全监管行业与AI技术结合，实现了食品安全的智慧监管及预警管理，可以有效地帮助监管部门提高食品安全监管效率，帮助食品企业落实食品安全主体责任，使得各个监管环节可以在食品安全方面上实现全天效监督管理，节省了人工成本，有效地提升了食品安全监管水平，适于推广使用。
Description
技术领域
本发明属于食品安全监管技术领域，具体涉及一种基于AI技术的食品安全 监管系统。
背景技术
当今，推进“互联网+食品”监管，建立基于大数据分析的食品安全信息平 台，推进大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链等技术在食品安全监管领 域的应用，实施智慧监管，逐步实现食品安全违法犯罪线索网上排查汇聚和案 件网上移送、网上受理、网上监督，提升监管工作信息化水平；因此，对食品生 产、餐饮企业运行等实行全程监管的一个必然的趋势。
在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：
a.在传统的人工监管模式下，监管人员背景及精力有限，很难做到全面监管；
b.目前AI(人工智能)技术在食品安全监管方面的应用一般体现在单个功 能上，难以对区域经营、销售、生产食品的企业进行全面综合控制管理监控， 难以实现对食品安全潜在风险进行实时监管并发出预警。
综上，目前亟需一种采用人工智能AI技术的、可实行联网自动实时进行智 能分析、预警控制的食品安全监控技术，并将之应用到食品安全监管领域。
发明内容
本发明旨在于至少在一定程度上解决上述技术问题之一。
为此，本发明目的在于提供一种基于AI技术的食品安全监管系统，能够使 得食品安全的监管水平得到有效提升。
本发明所采用的技术方案为：
一种基于AI技术的食品安全监管系统，包括分析服务器及1个以上的信息 采集模组；每个信息采集模组均与分析服务器通信连接；
每个信息采集模组均包括：
数据采集单元，用于采集环境采样数据；
图像采集单元，用于采集环境图像数据及人像图像数据；以及
第一通信单元，用于实时将采集的环境采样数据发送至分析服务器，还用 于实时将采集的环境图像数据和/或人像图像数据发送至分析服务器；
分析服务器包括：
AI采样数据分析单元，用于分析每个环境采样数据是否符合预设采样标准， 并输出采样分析结果；
AI图像数据分析单元，用于分析每个环境图像数据是否符合预设图像标准 及每个人像图像数据是否符合预设员工画像，并输出图像分析结果及人像图像 分析结果；
预警单元，用于接收采样分析结果、图像分析结果及人像图像分析结果， 然后根据采样分析结果、图像分析结果及人像图像分析结果输出预警信息；
数据库单元，用于存储预设采样标准、预设图像标准及预设员工画像，还 用于存储包括采样分析结果、图像分析结果、人像图像分析结果及对应的预警 信息的日志流；以及
第二通信单元，用于实时接收来自第一通信单元的环境采样数据、环境图 像数据及人像图像数据，并将环境采样数据发送至AI采样数据分析单元、且将 环境图像数据及人像图像数据发送至AI图像数据分析单元。
作为优选，还包括与分析服务器通信连接的监管服务器；第二通信单元实 时发送预警信息至监管服务器。
作为优选，预警单元还用于根据采样分析结果、图像分析结果和/或人像图 像分析结果输出解除预警信息。
作为优选，环境采样数据包括卫生采样数据及食品采样数据。
作为优选，AI图像数据分析单元分析每个环境图像数据是否符合预设图像 标准及每个人像图像数据是否符合预设员工画像时，通过分析环境图像数据的 图像特征及人像图像数据的图像特征实现。
作为优选，图像特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征及局部特征点。
作为优选，第一通信单元及第二通信单元均为有线通信模块和/或无线通信 模块。
本发明的有益效果为：
本发明通过分析服务器及信息采集模组的配合使用，使得传统的食品安全 监管行业与AI技术结合，实现了食品安全的智慧监管及预警管理，可以有效地 帮助监管部门提高食品安全监管效率，帮助食品企业落实食品安全主体责任， 使得各个监管环节可以在食品安全方面上实现全天候监督管理，节省了人工成 本，有效地提升了食品安全监管水平，降低了人工监管造成的监管错误率，适 于推广使用。
本发明的其他有益效果将在具体实施方式中进行详细说明。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施 例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述 中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付 出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是实施例1的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例来对本发明作进一步阐述。在此需要说明的是， 对于这些实施例方式的说明虽然是用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明 的限定。本发明公开的功能细节仅用于描述本发明的示例实施例。然而，可用 很多备选的形式来体现本发明，并且不应当理解为本发明限制在本发明阐述的 实施例中。
应当理解，本发明使用的术语仅用于描述特定实施例，并不意在限制本发 明的示例实施例。若术语“包括”、“包括了”、“包含”和/或“包含了”在本发 明中被使用时，指定所声明的特征、整数、步骤、操作、单元和/或组件的存在 性，并且不排除一个或多个其他特征、数量、步骤、操作、单元、组件和/或他 们的组合存在性或增加。
应当理解，还应当注意到在一些备选实施例中，所出现的功能/动作可能与 附图出现的顺序不同。例如，取决于所涉及的功能/动作，实际上可以实质上并 发地执行，或者有时可以以相反的顺序来执行连续示出的两个图。
应当理解，在下面的描述中提供了特定的细节，以便于对示例实施例的完 全理解。然而，本领域普通技术人员应当理解可以在没有这些特定细节的情况 下实现示例实施例。例如可以在框图中示出系统，以避免用不必要的细节来使 得示例不清楚。在其他实例中，可以不以不必要的细节来示出众所周知的过程、 结构和技术，以避免使得示例实施例不清楚。
实施例1
如图1所示，本实施例提供一种基于AI技术的食品安全监管系统，包括分 析服务器及1个以上的信息采集模组；每个信息采集模组均与分析服务器通信 连接；
每个信息采集模组均包括：
数据采集单元，用于采集环境采样数据；
图像采集单元，用于采集环境图像数据及人像图像数据；以及
第一通信单元，用于实时将采集的环境采样数据发送至分析服务器，还用 于实时将采集的环境图像数据和/或人像图像数据发送至分析服务器；
分析服务器包括：
AI采样数据分析单元，用于分析每个环境采样数据是否符合预设采样标准， 并输出采样分析结果；
AI图像数据分析单元，用于分析每个环境图像数据是否符合预设图像标准 及每个人像图像数据是否符合预设员工画像，并输出图像分析结果及人像图像 分析结果；其中，AI图像数据分析单元可以采用现有的AI图像识别算法进行 环境图像数据及人像图像数据的分析；
预警单元，用于接收采样分析结果、图像分析结果及人像图像分析结果， 然后根据采样分析结果、图像分析结果及人像图像分析结果输出预警信息；
数据库单元，用于存储预设采样标准、预设图像标准及预设员工画像，还 用于存储包括采样分析结果、图像分析结果、人像图像分析结果及对应的预警 信息的日志流；其中，日志流用于将相应的数据进行储存，便于后期进行追溯 时有据可依；以及
第二通信单元，用于实时接收来自第一通信单元的环境采样数据、环境图 像数据及人像图像数据，并将环境采样数据发送至AI采样数据分析单元、且将 环境图像数据及人像图像数据发送至AI图像数据分析单元。
本实施例中的食品安全监管系统实现了实时监管，对人物、事件、物品的 分析和监控互相结合，实现自动分析得到现场采集到的人像图像数据中人员是 否是已备案的操作人员、现场操作场所的环境卫生是否合乎相关规范要求的规 定、现场操作场所三防(防蝇、防尘、防鼠)是否合乎标准等分析结果，并可 以在出现不合乎标准要求或临界要求时及时作出预警，发出预警信息。
在实际应用中，针对不同的食品行业、不同的食品企业及不同的食品类别， 预设采样标准、预设图像标准及预设员工画像可进行个性化定制，由此使得本 实施例中的食品安全监管系统可以能够真实地起到监管作用。
作为其中一种优选的实施方式，环境图像数据及人像图像数据均通过AI 摄像头采集得到，由此使得系统整体智能化程度更高，进而提高后续的分析准 确率。
实施例2
本实施例提供的技术方案是在实施例1的技术方案基础上作出的进一步改 进，本实施例与实施例1的区别在于：
本实施例中，还包括与分析服务器通信连接的监管服务器；第二通信单元 实时发送预警信息至监管服务器。
作为其中一种优选的实施方式，监管服务器为监管部门所有，监管部门可 以但不仅限于为食品安全局、卫生管理局等。
实施例3
本实施例提供的技术方案是在实施例1或2的技术方案基础上作出的进一 步改进，本实施例与实施例1或2的区别在于：
本实施例中，预警单元还用于根据采样分析结果、图像分析结果和/或人像 图像分析结果输出解除预警信息。
实施例4
本实施例提供的技术方案是在实施例1-3任一的技术方案基础上作出的进 一步改进，本实施例与实施例1-3任一的区别在于：
本实施例中，环境采样数据包括卫生采样数据及食品采样数据。
由此可以通过各类传感器对涉及食品安全监控范围的场所的环境进行实时 采样，并将环境采样数据实时上传到分析服务器，分析服务器对所采集到卫生 采样数据及食品采样数据采用AI技术进行自主分析；具体的，AI采样数据分 析单元自动实时识别操作场所的卫生采样数据是否合乎相关规范要求，并通过 AI技术及时发现存在的老鼠、蟑螂等活动情况，进而指引预警单元发出预警信 息。
作为其中一种优选的实施方式，卫生采样数据可以但不仅限于包括对场所 的紫外线、消毒剂，具体可以为浓度、光照度、时长等数据；AI采样数据分析 单元按照预设采样标准(如国家的食品安全操作规范)对卫生采样数据进行分 析得到对应的分析采样结果，并将不符合预设采样标准的信息体现在分析采样 结果中，进而对预警单元发出预警信息起到指导作用。
实施例5
本实施例提供的技术方案是在实施例1-4任一的技术方案基础上作出的进 一步改进，本实施例与实施例1-4任一的区别在于：
本实施例中，AI图像数据分析单元分析每个环境图像数据是否符合预设图 像标准及每个人像图像数据是否符合预设员工画像时，通过分析环境图像数据 的图像特征及人像图像数据的图像特征实现。
在实际使用中，AI图像数据分析单元分析每个人像图像数据时，对该人像 图像数据中的工作人员的着装是否符合食品安全操作规范进行鉴别，并对发现 的存在不符合规范着装等的方面的情况体现在人像图像分析结果汇总，进而使 得预警单元及第二通信单元可以实时进行预警信息上报及反馈。
实施例6
本实施例提供的技术方案是在实施例5的技术方案基础上作出的进一步改 进，本实施例与实施例5的区别在于：
本实施例中，图像特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征及局部特征点。
由此可以在食品生产、餐饮后厨等涉及食品安全监控范围的场所安装AI 摄像头后进行环境图像及人像图像的实时拍摄，AI图像数据分析单元对环境图 像中及人像图像中的图像特征进行智能比对识别。
实施例7
本实施例提供的技术方案是在实施例1-6任一的技术方案基础上作出的进 一步改进，本实施例与实施例1-6任一的区别在于：
本实施例中，第一通信单元及第二通信单元均为有线通信模块和/或无线通 信模块。
以上所描述的实施例仅仅是示意性的，若涉及到作为分离部件说明的单元， 其可以是或者也可以不是物理上分开的；若涉及到作为单元显示的部件，其可 以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个 网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施 例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以 理解并实施。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述 实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然 可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进 行等同替换。而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各 实施例技术方案的精神和范围。
本发明不局限于上述可选的实施方式，任何人在本发明的启示下都可得出 其他各种形式的产品。上述具体实施方式不应理解成对本发明的保护范围的限 制，本发明的保护范围应当以权利要求书中界定的为准，并且说明书可以用于 解释权利要求书。
Claims (7)
1.一种基于AI技术的食品安全监管系统，其特征在于：包括分析服务器及1个以上的信息采集模组；每个信息采集模组均与分析服务器通信连接；
每个信息采集模组均包括：
数据采集单元，用于采集环境采样数据；
图像采集单元，用于采集环境图像数据及人像图像数据；以及
第一通信单元，用于实时将采集的环境采样数据发送至分析服务器，还用于实时将采集的环境图像数据和/或人像图像数据发送至分析服务器；
分析服务器包括：
AI采样数据分析单元，用于分析每个环境采样数据是否符合预设采样标准，并输出采样分析结果；
AI图像数据分析单元，用于分析每个环境图像数据是否符合预设图像标准及每个人像图像数据是否符合预设员工画像，并输出图像分析结果及人像图像分析结果；
预警单元，用于接收采样分析结果、图像分析结果及人像图像分析结果，然后根据采样分析结果、图像分析结果及人像图像分析结果输出预警信息；
数据库单元，用于存储预设采样标准、预设图像标准及预设员工画像，还用于存储包括采样分析结果、图像分析结果、人像图像分析结果及对应的预警信息的日志流；以及
第二通信单元，用于实时接收来自第一通信单元的环境采样数据、环境图像数据及人像图像数据，并将环境采样数据发送至AI采样数据分析单元、且将环境图像数据及人像图像数据发送至AI图像数据分析单元。
2.根据权利要求1所述的基于AI技术的食品安全监管系统，其特征在于：还包括与分析服务器通信连接的监管服务器；第二通信单元实时发送预警信息至监管服务器。
3.根据权利要求1所述的基于AI技术的食品安全监管系统，其特征在于：预警单元还用于根据采样分析结果、图像分析结果和/或人像图像分析结果输出解除预警信息。
4.根据权利要求1所述的基于AI技术的食品安全监管系统，其特征在于：环境采样数据包括卫生采样数据及食品采样数据。
5.根据权利要求1所述的基于AI技术的食品安全监管系统，其特征在于：AI图像数据分析单元分析每个环境图像数据是否符合预设图像标准及每个人像图像数据是否符合预设员工画像时，通过分析环境图像数据的图像特征及人像图像数据的图像特征实现。
6.根据权利要求5所述的基于AI技术的食品安全监管系统，其特征在于：图像特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征及局部特征点。
7.根据权利要求1-6任一所述的基于AI技术的食品安全监管系统，其特征在于：第一通信单元及第二通信单元均为有线通信模块和/或无线通信模块。
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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