发明专利 已授权

一种基于生成对抗网络的异常检测方法

📄 申请号:CN201711032917.X 📄 发布日:2026/08/19

著录项目信息

申请日
2017-10-30
公开号
CN108009628B
公开日
2020-06-05
申请人
杭州电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

工业异常检测, 网络安全入侵检测, 金融欺诈检测, 医疗影像异常分析, 设备故障诊断

摘要

本发明公开了一种基于生成对抗网络的异常检测方法,包括步骤:S1:处理语义分割图像数据集,得到满足原始图像的数据集和Mask图像的数据集;S2:建立包括生成网络和鉴别网络的异常检测生成对抗网络结构;S3:训练所述满足原始图像的数据集和Mask图像的数据集,得到异常检测的生产对抗网络模型;S4:输入原始图像,得到特定异常类型的图像。本发明与现有技术相比有如下优点:1.本发明以异常部分图像作为模型训练目标,不同于传统异常检测方法,以异常部分具体定位信息作为训练目标,使得图像异常部分更加直观性。2.本发明建立生成对抗网络模型,不同于传统异常检测方法单一一体的网络结构。弥补了无法输出异常部分的图像的缺点。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:8 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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