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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于記憶網(wǎng)絡(luò)的圖像異常檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114882007B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210641017.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于記憶網(wǎng)絡(luò)的圖像異常檢測(cè)方法是由朱鵬飛;王曉航;郭東巖設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-07向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于記憶網(wǎng)絡(luò)的圖像異常檢測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于記憶網(wǎng)絡(luò)的圖像異常檢測(cè)方法，采用正常圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練所構(gòu)建的圖像異常檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型，所述圖像異常檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型包括第一編碼器、記憶網(wǎng)絡(luò)和至少兩個(gè)解碼器。在訓(xùn)練后，通過(guò)知識(shí)蒸餾提取基于第一編碼器的輕量化第二編碼器，以所述第二編碼器替換圖像異常檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型中的第一編碼器，生成最終的圖像異常檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行檢測(cè)。本發(fā)明通過(guò)引入知識(shí)蒸餾輕量化特征提取網(wǎng)絡(luò)模型改進(jìn)編碼器提高對(duì)異常圖像的編碼敏感程度和引入多解碼器提高正常樣本重構(gòu)質(zhì)量，提高了圖像異常檢測(cè)的精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于記憶網(wǎng)絡(luò)的圖像異常檢測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于記憶網(wǎng)絡(luò)的圖像異常檢測(cè)方法，其特征在于，所述基于記憶網(wǎng)絡(luò)的圖像異常檢測(cè)方法，包括：構(gòu)建圖像異常檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型，所述圖像異常檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型包括第一編碼器、記憶網(wǎng)絡(luò)和至少兩個(gè)解碼器，所述第一編碼器采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)VGG-16；采用正常圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練所構(gòu)建的圖像異常檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型，將訓(xùn)練樣本輸入到第一編碼器中提取高維特征，在記憶網(wǎng)絡(luò)中查詢出與所述高維特征匹配的映射特征，然后將所述映射特征分別輸入到解碼器中重構(gòu)圖像，取與原訓(xùn)練樣本協(xié)方差值最小的重構(gòu)圖像作為輸出的重構(gòu)圖像，計(jì)算聯(lián)合損失更新圖像異常檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)，完成訓(xùn)練；通過(guò)知識(shí)蒸餾提取基于第一編碼器的輕量化第二編碼器，將第一編碼器后四個(gè)卷積塊中的最大池化層作為知識(shí)蒸餾層傳遞給所述第二編碼器，以所述第二編碼器替換圖像異常檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型中的第一編碼器，生成最終的圖像異常檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型；將待檢測(cè)圖像輸入到最終的圖像異常檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型，輸出重構(gòu)圖像，計(jì)算輸入待檢測(cè)圖像與重構(gòu)圖像的異常檢測(cè)得分，判斷輸入的待檢測(cè)圖像是否異常；其中，所述計(jì)算輸入待檢測(cè)圖像與重構(gòu)圖像的異常檢測(cè)得分，包括：計(jì)算待檢測(cè)圖像經(jīng)過(guò)第二編碼器后的每一個(gè)查詢特征向量項(xiàng)與記憶網(wǎng)絡(luò)中最佳匹配特征向量項(xiàng)之間的L2距離： 其中，Q表示查詢特征向量項(xiàng)的數(shù)量，qt表示查詢特征向量項(xiàng)，ps表示記憶網(wǎng)絡(luò)中最佳匹配原型特征向量項(xiàng)；計(jì)算待檢測(cè)圖像與重建圖像的峰值信噪比： 其中，N為待檢測(cè)圖像中的像素?cái)?shù)，x表示待檢測(cè)圖像，表示重構(gòu)圖像，表示求最佳重構(gòu)圖像；對(duì)L2距離和峰值信噪比進(jìn)行歸一化處理，然后計(jì)算兩者的加權(quán)和，作為異常檢測(cè)得分。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人浙江工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：310014 浙江省杭州市下城區(qū)潮王路18號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。