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龍圖騰網(wǎng)恭喜華東交通大學(xué);江西省科技基礎(chǔ)條件平臺(tái)中心(江西省計(jì)算中心)申請(qǐng)的專利一種基于孿生編碼擴(kuò)散模型及流模型的圖像異常檢測(cè)方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120013949B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-20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：202510503289.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于孿生編碼擴(kuò)散模型及流模型的圖像異常檢測(cè)方法是由謝昕;鄭星鵬;劉昭陽;楊志堅(jiān);湯輝設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-22向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于孿生編碼擴(kuò)散模型及流模型的圖像異常檢測(cè)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于圖像檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于孿生編碼擴(kuò)散模型及流模型的圖像異常檢測(cè)方法，將原始正常圖像和加噪圖像送入孿生編碼擴(kuò)散模型中得到預(yù)測(cè)噪聲；構(gòu)建第一流模型，對(duì)預(yù)測(cè)噪聲和已知噪聲進(jìn)行特征提取，得到潛在特征和已知特征，使用第一流模型估計(jì)潛在特征的概率分布；構(gòu)建量化模塊，量化模塊獲得與輸入圖像匹配的量化特征，基于量化特征得到量化殘差特征并構(gòu)建第二流模型；使用訓(xùn)練好的孿生編碼擴(kuò)散模型、第一流模型和第二流模型對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行異常檢測(cè)。本發(fā)明通過結(jié)合孿生編碼擴(kuò)散模型、量化模塊與流模型進(jìn)行圖像異常檢測(cè)，具有較高通用性、檢測(cè)效率和準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于孿生編碼擴(kuò)散模型及流模型的圖像異常檢測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于孿生編碼擴(kuò)散模型及流模型的圖像異常檢測(cè)方法，其特征在于，步驟如下：S1：獲取圖像樣本并做預(yù)處理得到正常訓(xùn)練樣本與驗(yàn)證集樣本；S2：將正常訓(xùn)練樣本加入固定尺度的噪聲后，得到加噪圖像和已知噪聲，將原始正常圖像和加噪圖像送入孿生編碼擴(kuò)散模型中得到預(yù)測(cè)噪聲，并定義噪聲預(yù)測(cè)損失與流判別損失；S3：構(gòu)建第一流模型，對(duì)預(yù)測(cè)噪聲和已知噪聲進(jìn)行特征提取，得到潛在特征和已知特征，使用第一流模型估計(jì)潛在特征的概率分布，并使用已知特征對(duì)第一流模型進(jìn)行正則化，與孿生編碼擴(kuò)散模型進(jìn)行聯(lián)合交替訓(xùn)練；構(gòu)建量化模塊，量化模塊獲得與輸入圖像匹配的量化特征，基于量化特征得到量化殘差特征并構(gòu)建第二流模型；使用第二流模型估計(jì)量化殘差特征的概率分布，對(duì)第一流模型、第二流模型與孿生編碼擴(kuò)散模型進(jìn)行訓(xùn)練；S4：訓(xùn)練完成后，將潛在特征的概率分布與量化殘差特征的概率分布采用驗(yàn)證集進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，得到最優(yōu)動(dòng)態(tài)權(quán)重參數(shù)，整合為最終的異常分?jǐn)?shù)；S5：使用訓(xùn)練好的孿生編碼擴(kuò)散模型、第一流模型和第二流模型對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行異常檢測(cè)。

如需購買、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)人華東交通大學(xué);江西省科技基礎(chǔ)條件平臺(tái)中心(江西省計(jì)算中心)，其通訊地址為：330000 江西省南昌市經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)雙港東大街808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)”。