1. 研究目的与意义
课题研究的现状：
随着互联网技术的不断发展，人工智能算法的不断更新，计算机视觉已经逐渐成熟起来。越来
越多智能硬件设备利用计算机视觉技术实现机器代替人眼对目标进行跟踪、识别、分析等，为人们
生活中的各个方面带来了许多便利。对于餐厅后厨监管方面，传统的是采用人工进行管理，耗费人
力，且无法长时间保持高效监管。虽然后面也由传统的人工监管过度到采用监控摄像头远程化监管
的方式，但还是没办法避免人工操作，成本、费时、高效等方面的问题还是没有解决，餐厅后厨的
安全卫生无法得到保证。
发展趋势：
随着食品安全问题的重视，人们对后厨的卫生安全方面重视程度提高，对其监管的方便性和安
全可靠性提出了更高的要求。传统监管方式不便，且具有诸多局限性。因此，一种新的不需要人工
且长时间高效稳定工作的监管系统的呼声越来越高。随着计算机视觉领域的不断发展，yolov5 算法
中的动态捕捉技术可以很好的满足这一需求，搭配 stm32 开发板作为载体，还可以为后厨用火安全
提供一层保障。
采用新的计算机视觉 yolov5 算法来代替人工不仅更加便利可靠，且可以长时间的保持高效监
管。大大节约了人力物力。同时安装的火灾监控系统也可以为后厨的用火安全再提供一层保证。
研究的意义和价值：
1. Stm32 开发板拥有的诸多传感器模块可以满足用火等安全监管需求，节约设备开发成本和开
发时间。
2. Yolov5 动态识别算法不仅可以检测到厨师的着装规范(如：是否佩戴口罩、帽子等)还可以监
管老鼠、菜板的干净程度等后厨卫生安全问题。
3. 为餐厅监管节约了成本，为食品安全方面做出贡献
4. 该项目不仅可以用在餐厅后厨监管，只需要修改识别目标 就可以用在商场、门禁等场所，方
便灵活，前景广阔。
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2. 研究内容和问题
基本内容：
研究实现基于stm32157pro开发板在嵌入式linux系统下，实现自动监管后厨安全，并对不规范行为做出异常提醒。
预计解决的难题：
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3. 设计方案和技术路线
研究方法：
1．文献调研，搜集文献，阅读文献，消化资料内容，对课题进行分析；
2．写出需求分析，确定软件功能；
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4. 研究的条件和基础
1.有一定的linux编程经验；
2.有嵌入式开发的经验；
3.对yolo5算法有一定了解；
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