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申请/专利权人：成都麦赛科技有限公司

摘要：本发明提供一种基于云平台及物联网的食堂食品安全监管系统，涉及数据处理领域，包括：入库监管模块，用于记录食材入库信息；储藏监管模块，用于确定待储藏食材的最优储藏参数，进行分区域储藏；出库管理模块，用于记录食材出库信息，结合食材知识图谱，生成食材出库提示信息；加工监管模块，用于确定最优清洗参数，控制自动清洗设备对待加工食材进行清洗，获取多个加工区域的彩色图像信息，生成食材加工提示信息；留样监管模块，用于记录食品留样彩色图像，获取售卖区域的彩色图像信息，生成食品留样提示信息；消杀监管模块，用于获取食堂的运行信息，制定消杀计划，控制消杀机器人执行，具有提高食堂食品安全监管的实时性及自动化程度的优点。

主权项：1.一种基于云平台及物联网的食堂食品安全监管系统，其特征在于，包括：入库监管模块，用于基于食材入库请求，对入库工作人员进行入库权限验证，完成入库权限验证后，获取待储藏食材的食材检测信息，记录食材入库信息；储藏监管模块，用于基于食材入库信息，确定待储藏食材的最优储藏参数，基于所述待储藏食材的最优储藏参数，对待储藏食材进行分区域储藏；出库管理模块，用于基于食材出库请求，对出库工作人员进行出库权限验证，完成出库权限验证后，记录食材出库信息，并基于所述食材出库信息和食材知识图谱，生成食材出库提示信息；加工监管模块，用于基于待加工食材的食材检测信息，确定最优清洗参数，基于所述最优清洗参数控制自动清洗设备对待加工食材进行清洗，还用于获取多个加工区域的彩色图像信息，基于所述多个加工区域的彩色图像信息，生成食材加工提示信息；留样监管模块，用于接收食品留样请求，对留样工作人员进行留样权限验证，完成留样权限验证后，记录食品留样彩色图像，还用于获取售卖区域的彩色图像信息，基于所述售卖区域的彩色图像信息和所述食品留样彩色图像，生成食品留样提示信息；消杀监管模块，用于获取食堂的运行信息，基于所述食堂的运行信息，制定消杀计划，控制消杀机器人执行所述消杀计划；所述入库监管模块基于食材入库请求，对入库工作人员进行入库权限验证，包括：基于食材入库请求获取所述入库工作人员的彩色图像信息和红外测温信息，其中，所述入库工作人员的彩色图像信息包括人脸彩色图像、着装彩色图像和手部彩色图像；基于所述红外测温信息，判断体温监测是否合格；判定体温监测合格时，基于所述人脸彩色图像、着装彩色图像和手部彩色图像，判断作业着装是否合格；判定作业着装合格时，基于所述人脸彩色图像和所述手部彩色图像，确定所述入库工作人员的身份信息，基于所述入库工作人员的身份信息，进行入库权限验证；所述入库监管模块基于所述人脸彩色图像和所述手部彩色图像，确定所述入库工作人员的身份信息，包括：建立入库权限人员数据库，其中，所述入库权限人员数据库用于记载多个入库权限人员的身份特征，所述身份特征至少包括眼部特征和手部特征，所述眼部特征至少包括眼距、眼睛宽度、眼白比例、内眼角角度和外眼角角度，所述手部特征至少包括任意两根手指之间的长度差值；对于任意两个所述入库权限人员，基于两个所述入库权限人员的身份特征，计算两个所述入库权限人员的身份特征相似度；通过聚类算法基于任意两个所述入库权限人员的身份特征相似度，对所述多个入库权限人员进行聚类，确定多个入库权限人员簇；对于每个所述入库权限人员簇包括的任意两个所述入库权限人员，计算两个所述入库权限人员在每种眼部特征的相似度和每种手部特征的相似度；对于每个所述入库权限人员簇，基于所述入库权限人员簇包括的任意两个所述入库权限人员在每种眼部特征的相似度和每种手部特征的相似度，筛选所述入库权限人员簇对应的目标眼部特征和目标手部特征；基于所述入库工作人员的人脸彩色图像和手部彩色图像，提取所述入库工作人员的眼部特征和手部特征；对于每个所述入库权限人员簇，基于所述入库工作人员的眼部特征和手部特征以及所述入库权限人员簇的簇中心的眼部特征和手部特征，计算所述入库工作人员与所述入库权限人员簇的簇中心之间的身份特征相似度；基于所述入库工作人员与每个所述入库权限人员簇的簇中心之间的身份特征相似度，确定目标入库权限人员簇；对于每个所述目标入库权限人员簇，基于所述入库权限人员簇对应的目标眼部特征和目标手部特征，提取所述入库工作人员对应的目标眼部特征和目标手部特征，基于所述入库工作人员对应的目标眼部特征和目标手部特征和所述目标入库权限人员簇包括的入库权限人员对应的目标眼部特征和目标手部特征，计算所述入库工作人员与所述目标入库权限人员簇包括的入库权限人员之间的身份特征相似度，确定所述入库工作人员的身份信息；基于以下公式计算两个入库权限人员的身份特征相似度： 其中，为第i个入库权限人员和第j个入库权限人员之间的身份特征相似度，为第i个入库权限人员的第k个眼部特征的值，为第j个入库权限人员的第k个眼部特征的值，为眼部特征的总数，为第i个入库权限人员的第e根手指与第f根手指之间的长度差值，为第j个入库权限人员的第e根手指与第f根手指之间的长度差值，为预设参数，且大于0；根据以下流程通过聚类算法基于任意两个入库权限人员的身份特征相似度，对多个入库权限人员进行聚类，确定多个入库权限人员簇：S11、从多个入库权限人员中确定m个入库权限人员作为初始的簇中心，m个入库权限人员中每个入库权限人员为一个簇中心，执行S12；S12、对于每个入库权限人员，将入库权限人员分配给身份特征相似度最大的簇中心所在的入库权限人员簇，执行S13；S13、判断是否完成所有的入库权限人员的分配，若是，执行S14，若否，执行S12；S14、对于每个入库权限人员簇，计算入库权限人员簇的身份特征相似度波动参数，执行S15；S15、判断是否存在至少一个入库权限人员簇的身份特征相似度波动参数大于预设身份特征相似度波动参数阈值，若是，执行S16，若否，执行S17；S16、将身份特征相似度波动参数大于预设身份特征相似度波动参数阈值的入库权限人员簇作为目标入库权限人员簇，保留目标入库权限人员簇的簇中心，并在目标入库权限人员簇中新增一个簇中心，例如，将与目标入库权限人员簇的簇中心代表的入库权限人员之间的身份特征相似度最小的入库权限人员作为新增的簇中心，执行S12；S17、判断是否存在至少一个入库权限人员簇包括的入库权限人员的数量小于预设数量阈值，若是，执行S18，若否，执行S19；S18、将包括的入库权限人员的数量小于预设数量阈值的入库权限人员簇作为异常入库权限人员簇，取消异常入库权限人员簇的簇中心，执行S12；S19、完成聚类；基于以下公式计算入库权限人员簇的身份特征相似度波动参数： 其中，为第t个入库权限人员簇的身份特征相似度波动参数，为第t个入库权限人员簇包括的第g个入库权限人员与第t个入库权限人员簇的簇中心之间的身份特征相似度，为第t个入库权限人员簇包括的入库权限人员的总数，将第t个入库权限人员簇包括的第g个入库权限人员对应的目标眼部特征和目标手部特征和第t个入库权限人员簇的簇中心代表的入库权限人员对应的目标眼部特征和目标手部特征带入到的计算公式中，得到；对于每个入库权限人员簇，基于入库权限人员簇包括的任意两个入库权限人员在每种眼部特征的相似度和每种手部特征的相似度，确定每种眼部特征和每种手部特征对应的单特征波动参数，将单特征波动参数大于预设单特征波动参数阈值的眼部特征作为目标眼部特征，将单特征波动参数大于预设单特征波动参数阈值的手部特征作为目标手部特征；基于以下公式计算每种眼部特征对应的单特征波动参数： 其中，为第t个入库权限人员簇在第k种眼部特征对应的单特征波动参数，为第t个入库权限人员簇包括的第g个入库权限人员在第k种眼部特征对应的单人特征波动参数，为第t个入库权限人员簇包括的第g个入库权限人员在第k种眼部特征的值，为第t个入库权限人员簇包括的第h个入库权限人员在第k种眼部特征的值。

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