在餐饮行业，后厨卫生与操作规范是保障食品安全的核心环节，而厨师帽的规范佩戴作为基本要求，传统人工巡查常因效率低、覆盖不全导致监管漏洞。如今，科技赋能下的厨师帽佩戴自动识别系统，正以智能化手段重塑后厨管理标准。
识别原理：系统依托高清摄像头实时捕捉后厨人员动态画面，通过图像预处理技术（如去噪、亮度调整）优化图像质量，为后续分析奠定基础。采用深度学习中的目标检测算法，系统先定位图像中的人体头部区域，再基于分类模型区分是否佩戴厨师帽。针对厨师帽的特殊形状（如高耸的帽顶、宽大的帽檐），系统通过特征提取网络聚焦其轮廓、纹理及颜色特征，结合上下文信息（如头部与身体的比例关系）排除误判（如普通帽子或头发遮挡）。对于复杂场景（如多人重叠、光线昏暗），系统引入多尺度检测与注意力机制，动态调整识别权重，确保高精度输出。
应用价值：该系统可无缝集成至现有监控体系，实现7×24小时自动监测。一旦检测到未佩戴或佩戴不规范行为，立即触发声光报警并推送通知至管理端，同时记录违规时间、位置及画面证据，辅助快速溯源与整改。此外，系统生成可视化数据报表，统计合规率与高频违规时段，为优化排班、培训提供依据，推动后厨管理从“人治”向“智治”升级。
睿如科技凭借自研的高精度检测技术，打造了行业领先的图像识别系统。该系统采用轻量化模型架构，兼顾实时性与算力效率，可在普通摄像头与边缘计算设备上稳定运行；通过持续迭代的百万级标注数据集，覆盖不同款式厨师帽及后厨复杂场景，识别准确率达99.5%以上。目前，该技术已服务于多家连锁餐饮品牌，助力构建透明、可控的智慧后厨生态。
