发明专利已授权

一种基于多尺度超图及特征配准的小样本异常检测方法

📄 申请号：CN202410918180.5 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2024-07-10

公开号

CN118470442B

公开日

2024-09-20

申请人

华东交通大学

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_52 , G06V10_762 , G06V10_80 , G06T7_33 , G06V10_82 , G06N3_042 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

异常检测人工智能算法计算机视觉模式识别异常检测

应用场景

工业缺陷检测, 质量检验, 安防监控, 医疗影像异常检测, 设备故障检测

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摘要

本发明属于图像异常检测技术领域，公开了一种基于多尺度超图及特征配准的小样本异常检测方法，本发明采用多尺度特征学习方法对小样本图像数据进行预处理；将多尺度原型捕捉的多尺度下空间信息特征作为超图的顶点，再进行Agglo‑MS聚类，通过交叉注意力机制将不同尺度的特征进行融合，形成融合后的特征并计算出交叉注意力权重；将融合后的特征进行特征配准，使用分布估计模型拟合支撑图像的配准特征分布，得到特征分布模型；用异常评定函数计算待测试图像的配准特征与特征分布模型之间的马氏距离矩阵，从而实现异常检测。本发明不仅能够捕捉复杂特征，并且确保图像特征在不同尺度上的准确配准，提高异常检测的准确性和泛化性。

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

一种深度图像引导式超分辨率重建网络模型

当前第 / 件

基于MIU-Transformer的装配式桥梁焊接质量检测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_764)

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