基于计算机视觉的食品安全智能监测方法

本发明公开了基于计算机视觉的食品安全智能监测方法，涉及食品安全监测技术领域，包括如下步骤：采集正常及待监测食品图像，生成食品表面约束图；构建改进RealNet模型；SDAS依据食品表面约束图合成同位置逐级增强的仿真异常图像及软异常掩码；预训练主干网络提取多尺度特征，AFS选择食品表面特征通道；多尺度特征重构网络生成残差，RRS加权筛选残差并训练判别器；模型检测待监测图像，依据异常分数图生成食品安全监测结果。本发明采用改进RealNet模型进行食品表面异常合成、特征筛选与智能监测，具备误检率低、定位准确和适应性强的优点。