基于多模态数据与AI算法的食品安全智能检测方法及系统

本申请涉及食品安全检测领域，公开一种基于多模态数据与AI算法的食品安全智能检测方法及系统，该方法包括：通过多源传感器实时采集食品在各环节的数据，得到多模态食品数据；对多模态食品数据预处理，得到标准化的多模态食品数据，多模态食品数据包括时序数据和图像数据；根据预先训练好的深度神经网络模型，提取标准化的多模态食品数据的图时间序列特征和图像数据特征，并对图时间序列特征和图像数据特征融合，得到最终融合特征，其中，深度神经网络模型具有多输入分支和融合层；根据最终融合特征在预先训练好的深度神经网络模型中进行推理，输出食品在当前阶段的风险状态。本申请显著提升了食品全流程安全智能检测的精度、效率和智能化水平。