[发明专利]图像异常检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种图像异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：

对待处理图像中的第一区域进行特征提取，得到第一特征；

对所述待处理图像中的第二区域进行特征提取，得到第二特征，其中，所述第二区域环绕所述待处理图像中的所述第一区域设置；

对所述第一特征和所述第二特征进行异常检测，得到所述第一区域的异常得分；

根据所述第一区域的异常得分，得到所述待处理图像的异常检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一特征和所述第二特征进行异常检测，得到所述第一区域异常得分，包括：

对所述第一特征和所述第二特征进行一致性检测和/或失真检测；

根据一致性检测结果和/或失真检测结果，得到所述第一区域的异常得分，其中，

所述一致性检测结果通过对所述第一特征和所述第二特征进行一致性检测得到；

所述失真检测结果通过对所述第一特征和所述第二特征进行失真检测得到。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一特征和所述第二特征进行一致性检测，包括：

根据所述第一特征和所述第二特征之间的向量距离，确定所述第一特征和所述第二特征的一致性得分。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述对所述第一特征和所述第二特征进行失真检测，包括：

根据第二特征和随机特征得到输入特征，其中，所述随机特征等概率地根据所述第一区域或生成区域获得，所述生成区域是通过在所述第一区域中随机增加扰动像素得到的；

确定所述输入特征包含所述第一特征的概率；

根据所述概率，得到所述第一区域中存在失真的置信度得分。

5.根据权利要求2至4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据一致性检测结果和/或失真检测结果，得到所述异常得分，包括：

对所述第一特征和所述第二特征的一致性得分与所述第一区域中存在失真的置信度得分进行加权求和，得到所述第一区域的异常得分。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述待处理图像包括分块采样得到的至少两个第一区域；

根据所述第一区域的异常得分，得到所述待处理图像的异常检测结果，包括：

获取所述至少两个第一区域中每个第一区域的异常得分；

根据所述至少两个第一区域的异常得分，得到所述待处理图像中各个像素的异常程度热力图。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述对待处理图像中的第一区域进行特征提取，得到第一特征，包括：

通过第一特征提取网络对所述第一区域对应的图像进行特征提取，得到所述第一特征；

所述方法还包括：

在通用图像集上对经训练的深度神经网络进行蒸馏，得到中间特征提取网络；

在目标场景对应的目标数据集的目标类别上，对所述中间特征提取网络进行蒸馏，得到所述第一特征提取网络。

8.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理图像中的第二区域进行特征提取，得到第二特征，包括：

通过第二特征提取网络对所述第二区域对应的图像进行特征提取，得到所述第二特征；

所述方法还包括：对所述第二特征提取网络和所述失真检测网络进行共同训练，训练的网络损失包括：

第一损失，用于指示所述第一特征与所述第二特征之间的差异；

第二损失，用于指示所述失真检测网络输出的分类结果与真实值之间的差异，其中，所述失真检测网络输出的分类结果指示输入特征属于所述第一区域样本或生成区域样本的概率，其中，所述生成区域样本是通过在所述第一区域样本中随机增加扰动像素得到的，所述第一区域样本的第一特征或所述生成区域样本的第一特征等概率地输入所述失真检测网络，所述真实值指示所述输入特征属于所述第一区域样本或生成区域样本。