[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

说明书

公开了一种图像异常检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，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。由于考虑了待处理图像的局部信息和全局信息之间的关联，能够更全面地检测出待处理图像中存在的异常状况，提高了异常检测能力和效果；并且通过所述第一区域的异常得分，可以确定在所述待处理图像中存在异常的位置，从而实现异常定位。

技术领域

本公开涉及计算机视觉技术，尤其涉及一种图像异常检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

图像异常检测和异常定位在工业生产、医疗检测中具有重要意义。在现有的异常检测和定位方法中，通常只关注于图像的全局信息和局部信息的挖掘，难以全面地检测出图像中存在的异常，例如错位、交换、缺失等等，易产生漏判的问题。

发明内容

本公开实施例提供了一种图像异常检测方案。

根据本公开的一方面，提供一种图像异常检测方法，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。

结合本公开提供的任一实施方式，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。

结合本公开提供的任一实施方式，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。

结合本公开提供的任一实施方式，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。

结合本公开提供的任一实施方式，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。

结合本公开提供的任一实施方式，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。

结合本公开提供的任一实施方式，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知识蒸馏，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知识蒸馏，得到所述第一特征提取网络。