1、后厨合规性精准监管：聚焦明厨亮灶核心场景，针对厨师帽、口罩、厨师服、袖套等穿戴规范及赤膊等违规着装进行全维度监测，筑牢食品安全第一道防线。

2、实时动态告警闭环：基于视频流实时分析，毫秒级识别未戴口罩、赤膊作业等违规行为并触发声光 / 消息告警，实现 “监测 — 识别 — 整改” 的全流程自动化管理。

3、多场景适配与细节覆盖：兼顾大型餐饮后厨、学校食堂等不同场景的人员密度与作业环境，精准区分 “未戴袖套” 与 “袖套滑落”、“厨师服未扣” 与 “合规着装” 等细微差异，降低误报率。

1、连锁餐厅后厨管理：

a)在中央厨房或门店后厨，实时检测厨师是否规范佩戴厨师帽（如帽檐是否遮盖头发）、口罩是否完全覆盖口鼻，对赤膊或穿着便装进入操作区的行为即时告警，督促员工快速整改。

b)针对凉菜间、面点间等洁净度要求高的区域，重点监测袖套佩戴情况，避免裸露手臂接触食材。

2、学校 / 企业食堂监管：

a)在学生就餐高峰期，同步监测多名厨师的着装合规性，防止因人员忙碌导致的口罩滑落、厨师服纽扣未扣等问题，保障师生用餐卫生。

b)对临时进入后厨的后勤人员（如送货员、清洁员），识别其是否穿着合规工作服，杜绝无关人员违规着装进入操作区。

3、酒店后厨风险防控：

a)在开放式厨房（如自助餐台操作区），通过赤膊检测功能，确保厨师在高温环境下仍穿着完整制服，避免身体直接接触食物或操作台。

b)夜间备餐时段，监测值班厨师是否规范佩戴口罩，防止因疲劳疏忽导致的卫生隐患。

4、外卖厨房合规性检查：

对外卖平台入驻的小微餐饮后厨，远程监测厨师是否全程佩戴口罩、厨师帽，避免未穿厨师服（如穿 T 恤操作）等违规行为，助力平台落实食品安全监管要求。

5、餐饮加工园区集中管控：

在大型餐饮加工园区的共享后厨，同时监测数十个操作间的人员着装状态，通过区域化告警快速定位违规点位，提升集中管理效率。

1、复杂光照环境适配：针对厨房灶台强光、蒸汽反光等干扰，采用自适应白平衡与图像增强技术，确保在明暗交替、油烟弥漫场景下准确识别口罩边缘、厨师服颜色等关键特征。

2、人体姿态与服饰语义分析：通过深度学习模型解析人体关节点（如肩颈、手腕位置），结合服饰轮廓识别（如厨师服衣领形状、袖套覆盖范围），精准判断 “未戴袖套” 与 “袖套卷起” 等易混淆状态。

3、多目标实时追踪：支持同时监测 多人的后厨场景，通过多摄像头联动与目标 ID 绑定技术，精准定位违规人员（如 “3 号灶台厨师未戴口罩”），避免群体场景下的识别混乱。

4、隐私保护优先设计：采用边缘计算技术在本地完成视频分析，仅输出 “违规类型 + 位置” 等脱敏数据，不存储人脸等生物信息，符合《餐饮服务明厨亮灶管理办法》的数据安全要求。