本發明提出了基于多模態ai大模型的廚房安全監測方法及系統，屬于廚房安全監測。

背景技術：

1、傳統的廚房安全監測方法主要依賴于人工監控和單一的傳感器技術，存在監控范圍有限、反應滯后、誤報率高等問題。隨著人工智能技術的快速發展，尤其是多模態ai大模型的廣泛應用，為廚房安全監測提供了新的解決方案。然而，現有的多模態ai技術在廚房安全監測領域的應用仍處于初級階段，存在模態信息融合不充分、監測精度不高、適應性不強等問題。

技術實現思路

1、本發明提供了基于多模態ai大模型的廚房安全監測方法及系統，用以解決上述背景技術中提及的問題：

2、本發明提出的基于多模態ai大模型的廚房安全監測方法，所述方法包括：

3、s1、通過安裝在廚房內的傳感器網絡對廚房內的多模態信息進行實時采集；并對采集到的多模態信息進行預處理；

4、s2、基于多模態ai大模型對預處理后的數據進行融合處理，提取出各模態信息中的關鍵特征；并通過深度學習算法，將不同模態的信息進行關聯和匹配，形成對廚房內操作行為的全面理解；

5、s3、基于融合后的多模態信息，對廚房內的操作行為進行實時監測，并對操作人員的動作、表情、聲音等行為進行分析，基于分析結果判斷其是否存在違規行為或安全隱患；并對廚房內的設備狀態及環境參數進行實時監測，發現并預警潛在的故障或危險；

6、s4、當監測到違規行為或安全隱患時，系統立即觸發預警機制，通過多種方式向管理人員或操作人員發出預警信息；并根據預警信息的嚴重程度，系統自動采取相應的干預措施；

7、s5、通過不斷收集和分析廚房安全監測數據，對多模態ai大模型進行持續優化和升級，并根據用戶反饋和需求，對系統功能進行擴展和完善。

8、本發明提出的基于多模態ai大模型的廚房安全監測系統，所述系統包括：

9、數據采集模塊：通過安裝在廚房內的傳感器網絡對廚房內的多模態信息進行實時采集；并對采集到的多模態信息進行預處理；

10、特征提取模塊：基于多模態ai大模型對預處理后的數據進行融合處理，提取出各模態信息中的關鍵特征；并通過深度學習算法，將不同模態的信息進行關聯和匹配，形成對廚房內操作行為的全面理解；

11、行為監測模塊：基于融合后的多模態信息，對廚房內的操作行為進行實時監測，并對操作人員的動作、表情、聲音等行為進行分析，基于分析結果判斷其是否存在違規行為或安全隱患；并對廚房內的設備狀態及環境參數進行實時監測，發現并預警潛在的故障或危險；

12、機制觸發模塊：當監測到違規行為或安全隱患時，系統立即觸發預警機制，通過多種方式向管理人員或操作人員發出預警信息；并根據預警信息的嚴重程度，系統自動采取相應的干預措施；

13、優化升級模塊：通過不斷收集和分析廚房安全監測數據，對多模態ai大模型進行持續優化和升級，并根據用戶反饋和需求，對系統功能進行擴展和完善。

14、本發明有益效果：通過多模態信息（包括圖像、聲音、環境參數等）的實時采集和分析，實現了對廚房內操作行為、設備狀態以及環境因素的全面監測。通過多模態數據的融合和分析，能夠更精確地識別廚房中的安全隱患，及時發現并預警潛在的風險；采用邊緣計算節點對數據進行初步預處理，并結合智能調度和動態傳輸策略，使得數據傳輸過程更加高效和可靠。尤其在數據傳輸中，邊緣計算節點能夠根據數據緊急程度和重要性進行優化處理，提升了系統的實時性和響應速度，減少了傳輸延遲和丟包的風險；利用深度學習算法對廚房操作行為進行分析，能夠實時識別操作人員的行為模式，判斷是否存在違規操作或潛在的安全隱患。系統基于不同的行為模式和安全風險，實施動態的預警機制，并根據危險程度自動采取不同級別的干預措施；通過分析操作人員的面部表情和聲音特征，系統能夠判斷其情緒狀態，為判斷是否存在潛在的安全隱患提供額外的依據。同時，系統實時監控廚房設備的運行狀態和環境參數，能及時發現設備故障或環境異常，確保廚房安全運行；系統內建的預警機制根據監測結果、風險等級和預設策略，提供多種預警信息模板，能夠根據管理人員或操作人員的需求定制預警信息的類型、內容和發送方式。通過響應策略庫，系統可以根據歷史數據和當前監測情況智能選擇和執行最佳響應策略，提前采取預防措施，降低潛在事故發生的概率；系統通過持續收集和分析監測數據，能夠進行動態調整和優化。多模態ai大模型通過強化學習算法不斷進行訓練和優化，提高模型的準確性和適應性，確保系統在不同的工作環境中都能發揮最佳效果；大數據分析技術幫助系統對監測數據進行深度挖掘，發現潛在的安全隱患和改進點，并通過數據可視化手段向用戶呈現分析結果，從而為管理人員提供更為精準和全面的決策支持。

技術特征：

1.基于多模態ai大模型的廚房安全監測方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據權利要求1所述基于多模態ai大模型的廚房安全監測方法，其特征在于，所述s1，包括：

3.根據權利要求2所述基于多模態ai大模型的廚房安全監測方法，其特征在于，所述s12，包括：

4.根據權利要求3所述基于多模態ai大模型的廚房安全監測方法，其特征在于，所述s121，包括：

5.根據權利要求3所述基于多模態ai大模型的廚房安全監測方法，其特征在于，所述s123，包括：

6.根據權利要求1所述基于多模態ai大模型的廚房安全監測方法，其特征在于，所述s2，包括：

7.根據權利要求1所述基于多模態ai大模型的廚房安全監測方法，其特征在于，所述s3，包括：

8.根據權利要求1所述基于多模態ai大模型的廚房安全監測方法，其特征在于，所述s4，包括：

9.根據權利要求1所述基于多模態ai大模型的廚房安全監測方法，其特征在于，所述s5，包括：

10.基于多模態ai大模型的廚房安全監測系統，其特征在于，所述系統包括：

技術總結
本發明提出了基于多模態AI大模型的廚房安全監測方法及系統。屬于廚房安全監測技術領域，所述方法包括：通過安裝在廚房內的傳感器網絡對廚房內的多模態信息進行實時采集；并對采集到的多模態信息進行預處理；基于多模態AI大模型對預處理后的數據進行融合處理，提取出各模態信息中的關鍵特征；并通過深度學習算法，將不同模態的信息進行關聯和匹配，形成對廚房內操作行為的全面理解。通過多模態信息的實時采集和分析，實現了對廚房內操作行為、設備狀態以及環境因素的全面監測。

技術研發人員：鄭宏弟,林建,王偉峰
受保護的技術使用者：杭州祐全科技發展有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/24