65、基于深度学习的非法毒品供应商检测系统设计与实现

基于深度学习的非法毒品供应商检测系统设计与实现

1. 引言

毒品滥用（毒品走私）目前已成为全球重大的公共卫生问题。在学校和大学中，学生群体中的毒品滥用不仅是实现教育目标的重大障碍，还会导致学业成绩下降和高风险行为。非法药物成瘾是一种以强迫性寻药为特征的疾病，涉及大脑自我控制回路的功能异常。

为了预防毒品滥用，人们制定了一些策略：
- 减少获取和使用毒品的渴望和意愿，避免开始使用毒品。
- 阻断学校或大学场所内非法毒品的供应。
- 减轻毒品使用和与毒品相关活动对个人和社区的影响。

目前，检测隐藏的非法毒品主要采用一些检查技术，如痕迹检测、红外成像和 X 射线扫描。然而，这些技术都有其局限性，在大多数教育机构中效果并不理想。因此，预防毒品使用的项目变得越来越重要，人们也提出了不同的新颖工具和方法来应对这一问题。

近年来，社交媒体在非法毒品分销中的作用逐渐凸显。例如，通过名为 AutoDOA 的框架可以检测使用 Twitter 平台进行交流的吸毒者和毒贩；Instagram 等图像导向的社交媒体平台可用于收集有关毒品使用和毒贩的数据，但不适用于间接帖子。

深度学习在人脸识别系统中取得了成功，与传统机器学习算法不同，深度学习方法不需要特定领域或问题的特征提取，但通常依赖大量数据集来实现卓越性能。

2. 卷积神经网络（CNN）的设计

CNN 是一种前馈神经网络，由不同的层组成，将输入图像的原始像素值转换为最终的类别分数。本文提出的 CNN 除了输入层和全连接层外，还包括两个 2D 卷积层、ReLU 层和两个重叠池化层，整个卷积网络分为八个块。

以下是 CNN