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2019年12月1日，国务院发布的《中华人民共和国食品安全法实施条例》正式实施，这是中国食品安全领域又一项重大制度建设成果。《条例》按照“最严格监管”要求，在食品安全法的基础上，进一步补充和完善了相关制度规定。
《条例》规定，对故意违法、性质恶劣、后果严重的行为，除了对企业进行处罚外，还要对企业法定代表人、主要负责人、直接负责的主管人员和其他直接责任人员处以罚款，最高可处其上年度从企业所获收入的10倍。
食品安全问题向来是牵动人心的重要问题，餐厅的后厨工作人员对于卫生规范的遵守情况与食品的安全卫生状况直接相关。
近年来，为了让原本闲人免进的餐厅后厨重地更加可视化，让消费者放心，许多餐厅响应国家市场监督管理总局等相关部门的指导意见，实施“明厨亮灶”，采用透明玻璃或是视频的方式，向社会公众展示后厨人员的工作状况，切实保障公众“舌尖上的安全”。
若想及时发现员工的不规范行为与实时提醒，需要专人长时间关注，耗费人力；并且，由于餐厅后厨有部分场所仅对食监局公开，需要专人到实地巡检，会出现巡检人力成本高、效率低、监管结果无法保证公开透明等问题。
因此，加强对餐厅后厨的管理和卫生监督，特别是让后厨员工在符合卫生生产规范的前提下开展后厨工作，对不规范的行为进行及时纠正整治，避免出现食品安全事件，已是各食品加工行业迫在眉睫的工作重点。
深圳市赛蓝科技有限公司应吉林、江苏等地的食堂要求开展明厨亮灶项目，引入 AI 视觉识别技术手段高效确保食品加工符合生产要求。
EasyDL 是基于飞桨深度学习平台为企业级开发者推出的零门槛 AI 开发平台，面向 AI 开发的全流程提供灵活易用的一站式平台方案。
基于 EasyDL 内置的丰富预训练模型，用户仅需使用少量业务数据，通过 EasyDL 简单易用的可视化界面，高效定制高精度 AI 模型，并根据应用场景灵活选择公有云 API、设备端 SDK、私有服务器与软硬一体部署方式。
通过 EasyDL 经典版的物体检测模型，赛蓝的软件工程师仅用一周间，使用2500张图片即训练出了准确度高达99%的厨师帽、口罩检测模型，并发布为云服务 API，并将 API 接入赛蓝科技自主研发的明厨亮灶业务平台，通过安装在后厨的摄像头对出现在后厨场景的工作人员进行抓拍，在平台中查看人员穿戴的检测结果。
模型可以高效识别出后厨人员的口罩或厨师帽佩戴是否符合安全规范，针对不符合的人员，再通过百度大脑开放的人脸识别接口对其进行精准确认，之后将整改报告下发至相应厨房单位，要求其快速整改，保障卫生安全。
赛蓝科技使用 EasyDL 平台，高效完成了 AI 模型的开发和集成，借助 AI 能力实现餐厅监管从业务人员实地探查转变为摄像头抓拍与 AI 模型的同步检测，在节约人力提升效率的同时实现了后厨集中式远程实时监控，大大减少了人工巡检成本，提高了监管效率。
目前，此项目已在江西鹰潭、江苏启东等地落地，并将在近期于江西南昌全市首批约600家重点厨房进行部署应用。
那么，面向更广的行业，企业如何做到技术与场景结合，高效用AI？视觉模型背后的核心技术点如何理解？从云到端，端侧模型的技术原理与部署如何操作？模型精度难以提升，有没有关键效果提升技巧尚未掌握？
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