发明专利已授权

一种基于注意力U形卷积网络的异常检测方法

📄 申请号：CN202410728872.3 📄 发布日：2025/11/16

著录项目信息

申请日

2024-06-06

公开号

CN118674980A

公开日

2024-09-20

申请人

武汉工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_44 , G06V10_82 , G06V10_80 , G06N3_0455 , G06N3_045 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

异常检测人工智能算法图像识别深度学习异常检测

应用场景

工业视觉检测, 图像异常检测, 视频监控, 质量检测, 缺陷检测

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摘要

本发明公开了一种基于注意力U形卷积网络的异常检测方法，涉及异常检测方法，包括以下步骤：S1：进行全局和局部采样，全局采样将整张图像的patch作为模型的输入，局部采样将一张图像上的patch作为模型的输入；S2：构建模型：模型包括基础U‑Net和三个嵌入模块；S3：模型嵌入：将模型嵌入到EfficientAD方法中，将原来的自编码器替换为注意力U‑Net，形成整体的网络架构；S4：模型训练：针对不同逻辑异常采用不同的旋转训练策略，将训练的图像输入网络进行训练，生成异常检测模型并保存；S5：检测结果：输入一批测试图像，利用训练好的异常检测模型进行推理，返回检测和定位结果。本发明使用U‑Net重构后得到的异常图轮廓更加分明，得到的定位结果更精细。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于跨窗口自注意力相关网络的图像篡改检测方法

当前第 / 件

一种反应气体诱导提高乙烯环氧化反应体系催化剂活性的方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_764)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

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