目前食品安全作为政府监管的重要方向，监管需求逐渐提升，面对食品加工企业的“明厨亮灶”工程使食品安全有了很大提升。“明厨亮灶”场景中，对监控视频分析是重要一环，随着AI算力的提升和各类视频、图像算法层出不穷，视频分析的准确性和多样性不断提高，目前行为和目标检测已经可以多类食品监管场景中。其中后厨老鼠识别是“明厨亮灶”中的重要场景，各类商用场景中都加入了老鼠的识别。但是由于老鼠多在夜间无人场景下出现，所以目标检测算法存在一定的困难。本文提出基于帧差法叠加针对小目标优化的目标检测算法的识别方法，通过云边端结合的方式，优化资源消耗，提高检测效率和场景落地能力。