图像网络爬虫在食品营养安全科普监测中的应用研究

作者：田鑫宇; 刘蕾; 吴金聪; 朱大洲^*

来源：食品安全导刊, 2023, (22): 78-95.

DOI：10.16043/j.cnki.cfs.2023.22.019

• 卷积神经网络
• Resnet18
• ECA模块

当前社会食品营养安全谣言泛滥，网络平台上发布的虚假哲学极易引发社会恐慌，因此学者们对实现网络平台信息的监测进行了深入研究。在前期对于食品营养安全科普文本进行监测的基础上加入对科普图像的监测。首先利用网络爬虫实现对食品营养安全科普图像的抓取，其次通过卷积神经网络模型中的Resnet18网络实现对图像的二分类，在数据预处理过程中加入Focal Loss实现数据的不平衡处理，并在卷积神经网络中加入注意力机制，同时利用1×1卷积层替换全连接层，最终实现图像分类效果的提升。对带文字的科普类图像及纯图像分类准确率分别由89.7%及68.9%提升至98.3%及75.6%。此研究对食品营养安全科普图像的二分类效果提升明显，为图像二分类问题提供了新方法。

• 单位
  黑龙江八一农垦大学