使用 Google 街景图像建模城市食物不安全
计算机视觉与模式识别
2025-07-08 v1 机器学习
摘要
食物不安全是许多城市大都市区围绕世界范围内的显著社会和公共卫生问题。现有的识别食物不安全的已有方法主要依赖定性和定量调查数据，这些数据难以规模化。本项目旨在探讨使用街景图像在人口普查区级别建模食物不安全的有效性。为此，我们提出了一种特征提取和门控注意力图像聚合的两步过程。我们通过比较其他模型架构、解释所学习权重和进行案例研究来评估模型的有效性。虽然我们的模型在预测能力方面略逊于其他方法，但我们认为该方法仍有潜力用于补充现有方法，以帮助城市规划师和政策制定者识别食物不安全。
引用
@article{arxiv.2507.02924,
title = {Modeling Urban Food Insecurity with Google Street View Images},
author = {David Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.02924},
year = {2025}
}