1.需求背景 單體餐飲店普遍存在后廚監管盲區，傳統人工巡檢成本高、效率低。本文提出一種基于邊緣計算的輕量化 AI 明廚亮灶系統。

2.系統架構 端側：海思 / 瑞芯微攝像頭模組，支持 RTSP 推流 邊緣側：搭載輕量級 CNN 模型（MobileNetV3+SSD），推理延遲 < 30ms 云側：違規事件存儲、遠程配置下發、微信 / APP 推送 應用側：多門店管理后臺、移動端實時告警

3.核心算法 口罩 / 工帽檢測：YOLOv5s，mAP@0.5 96.2% 抽煙 / 玩手機行為：基于姿態估計 + 目標檢測 鼠患檢測：幀間差分 + 分類網絡 垃圾桶溢滿：語義分割 + 面積閾值

4.部署優勢 支持單攝像頭多任務并行推理 無需 GPU 服務器，邊緣設備成本 < 500 元 離線告警 + 云端同步

5.應用效果 已部署于多個單體餐飲門店，日均告警準確率 95%+，客戶人力成本降低 30%。 代碼及模型可開源部分請聯系公司技術團隊。