发明专利已授权

一种基于多模态可学习提示的零样本异常检测方法

📄 申请号：CN202411347673.4 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2024-09-26

公开号

CN118865000B

公开日

2024-12-10

申请人

浙江工业大学

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_82 , G06N3_045 , G06N3_08 , G06V10_80 ,

技术画像

所属领域

异常检测人工智能算法多模态学习零样本学习异常检测

应用场景

工业视觉检测, 智能制造, 智能安防监控, 设备状态监测

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于多模态可学习提示的零样本异常检测方法。方法包括针对正常样本和异常样本状态构建了通用性较强的可学习文本提示嵌入特征，针对视觉编码网络，设计可学习视觉提示向量，并插入到指定视觉编码网络的输入空间，利用视觉语言大模型的视觉编码网络从多个阶段提取输入图像的视觉特征，将获得的多个视觉特征与构建的可学习文本提示嵌入特征计算余弦相似度，通过构建的异常区域计算模块预测待检输入图像的异常区域。本发明提出的可学习文本提示嵌入特征有效降低了提示工程的设计难度，可学习视觉提示向量降低了大模型微调难度，异常检测网络不依赖文本编码网络，极大降低了网络的复杂度，同时提高了异常检测准确率。

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

一种基于超像素分割的车辆轮廓提取方法

当前第 / 件

多段式通孔多孔牙种植体

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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