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[发明专利]异常检测方法、装置及计算机存储介质-CN202110838462.0在审
发明人：丁宁;夏轩;何星;马琳;潘喜洲;张爱东 -专利权人：深圳市人工智能与机器人研究院
申请日： 2021-07-23 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种异常检测方法、装置及计算机存储介质，包括：异常检测神经网络模型可以只以标准品图像为训练样本，可以不需要异常品图像为训练样本，在异常检测神经网络模型训练完成之后，编码器可对待测品图像进行编码得到待测品图像编码，进而转换器对待测品图像编码转换得到转换图像、解码器对待测品图像编码进行解码得到重建图像，判断重建图像与转换图像之间是否存在像素误差大于预设阈值的异常区域，若存在，则确定待测品图像对应的待测品为异常品。因此，仅基于标准品来训练模型，便可实现异常品的检测，无需对异常品进行采集，也不需要对训练样本进行标注，能够快速进行异常检测神经网络模型的训练和部署。
异常检测方法装置计算机存储介质

[发明专利]一种异常图像的检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210514120.8在审
发明人：陈柯;胡志鹏;胡裕靖;吕唐杰;范长杰 -专利权人：网易(杭州)网络有限公司
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请提供了一种异常图像的检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取异常图像样本，异常图像样本为针对第二应用包体进行渲染获得的图像，第二应用包体为在第一应用包体上加入问题代码后获得的包体；获取正常图像样本，正常图像样本为针对第一应用包体进行渲染获得的图像；基于异常图像样本和正常图像样本，对初始检测模型进行训练，获得训练完成的目标检测模型，其中，目标检测模型用于输出输入图像为正常图像或异常图像的概率。本申请通过提高异常图像样本的数据量和数据多样性，以使目标检测模型检测异常图像的准确率提高。
一种异常图像检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种列车外观异常检测方法及列车外观异常检测系统-CN202111125685.9在审
发明人：吴耿才;曾恒;王珑;朱晓东;黄永林;蒋海滨;郑杰锋 -专利权人：东莞市诺丽电子科技有限公司
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种列车外观异常检测方法及列车外观异常检测系统，所述方法包括：对列车进行整车图像采集，得到列车的外观图像；采用深度学习语义分割技术对所述外观图像中的列车部件进行分割，得到分割图像，并将属于同一列车部件的所述分割图像进行拼合，得到部件图像；采用深度学习自监督网络对所述部件图像进行异常判断，确定是否为异常图像；若是，则采用深度学习孪生网络对所述异常图像进行异常定位。本发明提供的一种列车外观异常检测方法及列车外观异常检测系统，适用于各类列车的外观异常检测，不受外界环境影响，具有检测效率高、稳定可靠、漏检率低等诸多优点，推广应用价值极高。
一种列车外观异常检测方法系统

[发明专利]基于孪生自编码器和双向信息深度监督的异常检测方法-CN202310926449.X在审
发明人：刘玉峰;孙启玉;孙平;杨公平 -专利权人：山东锋士信息技术有限公司
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于孪生自编码器和双向信息深度监督的异常检测方法，属于计算机视觉、表面异常检测技术领域。将正常图像异常模拟处理，得到对应的模拟异常图像，训练阶段将正常图像和模拟异常图像分别输入孪生修复自编码器的重建分支和修复分支提取特征，分别获得重构图像和修复图像，将获得的重构图像和修复图像分别进行特征提取与双向信息流特征融合，对所得的两组融合特征执行深度监督策略，计算总损失并通过总损失来更新网络完成训练，测试阶段计算测试样本异常分数，取最大的作异常检测的预测结果。本发明可以克服基于图像重建的表面异常检测方法中，由于AE泛化能力太强而导致异常区域被精确重建的问题。
基于孪生编码器双向信息深度监督异常检测方法

[发明专利]耕地保护用视频监控方法、系统、终端及存储介质-CN202210125954.X在审
发明人：陈亮;刘亚洲;关鹏 -专利权人：山东土地集团数字科技有限公司
申请日： 2022-02-10 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： H04N5/225 文献下载
摘要：本发明涉及图像识别技术领域，具体提供一种耕地保护用视频监控方法、系统、终端及存储介质，包括：获取目标耕地监控区域的监控视频，并从监控视频中截取图像帧；将图像帧分割为多张子图像，并将预存的标准图像分割为与多张子图像一一对应的多张标准子图像；计算子图像与对应标准子图像的相似度，并筛选出相似度低于设定的阈值的异常子图像；如果筛选出多张异常子图像，则获取多张异常子图像的位置关系，并根据位置关系将相邻的异常子图像拼接为异常图像；计算异常图像与标准图像中对应区域的相似度，并在相似度低于阈值时将异常图像发送至显示终端，并生成报警信息。本发明通过采用视频监控及图像识别技术实现对耕地的广泛监控且精准报警。
耕地保护视频监控方法系统终端存储介质

[发明专利]图像拍摄方法和装置-CN201410350273.9有效
发明人：魏强;崔小辉;苗雷;里强;谭焕清 -专利权人：深圳市中兴移动通信有限公司
申请日： 2014-07-22 - 公布日： 2014-10-22 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像拍摄方法和装置，所述图像拍摄方法包括步骤：在拍摄过程中，间隔输出图像，并判断当前输出的图像中是否有异常亮点；如果当前输出的图像中无异常亮点，则确定基础图像，将当前输出的图像与所述基础图像合成为合成图像，并将该合成图像作为下一次合成的基础图像；实时显示拍摄过程中合成的合成图像。从而，在对采集输出的图像进行图像合成前，首先判断图像中是否有异常亮点，若有异常亮点，则舍弃当前输出的图像不予合成，只筛选出无异常亮点的图像进行合成，避免异常亮点影响最终的合成图像的效果，消除了萤火虫、飞机等异常亮点对星轨拍摄过程的干扰
图像拍摄方法装置

[发明专利]基于目标检测的纺织品质量检测方法-CN202210433723.5有效
发明人：杨美琴 -专利权人：启东新朋莱纺织科技有限公司
申请日： 2022-04-24 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及纺织品异常检测技术领域，具体涉及基于目标检测的纺织品质量检测方法，该方法首先利用相空间重构滤波图像对应的灰度值序列，得到重构矩阵和关联维数，根据关联维数对滤波图像进行评价得到质量异常指标。基于质量异常指标，筛选滤波图像得到多张异常图像。根据各像素点的颜色表征向量的差异得到异常类别和对应的异常区域；将含有异常区域信息的纺织品图像输入神经网络模型中输出各异常区域对应的异常等级；根据各异常区域对应的异常等级和面积对纺织品图像进行质量评级，得到质量评价指标本发明对纺织品图像的质量检测，并对异常区域进行异常等级划分，达到了提高对纺织品质量检测的准确性和效率的目的。
基于目标检测纺织品质量方法

[发明专利]异常检测方法、模型训练方法、装置、设备和介质-CN202310290119.6在审
发明人：陈旭 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种异常检测方法、模型训练方法、装置、设备和介质，涉及人工智能技术领域，可以应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景，方法包括获取待检测图像和待检测图像对应的深度图像；将待检测图像输入目标网络模型进行特征提取、深度估计和图像重构，得到图像特征、参考特征、深度估计图像和重构图像；基于待检测图像、深度图像、图像特征、参考特征、重构图像和深度估计图像进行图像异常分析，得到异常响应图；基于异常响应图生成待检测图像的异常检测结果；本申请能够有效提升异常检测精度，降低漏检率。
异常检测方法模型训练装置设备介质

[发明专利]医疗图像异常区域分割方法及设备-CN201811639008.7在审
发明人：黄烨霖;熊健皓;赵昕;张大磊 -专利权人：上海鹰瞳医疗科技有限公司
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种医疗图像异常区域分割方法及设备，所述方法包括：获取医疗图像；将所述医疗图像划分为多个待分类图像块，并利用第一机器学习模型分别对各个所述待分类图像块进行分类，分类结果为正常图像块或异常图像块；分别基于所述异常图像块在所述医疗图像中取待分割图像块，并利用第二机器学习模型分别对各个所述待分割图像块进行语义分割，分割结果为异常像素点；在所述医疗图像中标注所述异常像素点。
医疗图像机器学习模型分割图像分类图像异常区域异常图像异常像素分割结果分类结果语义分割正常图像分割标注分类

[发明专利]用于外观检查的模型生成装置以及外观检查装置-CN202180063729.1在审
发明人：鸿巢有史 -专利权人：发那科株式会社
申请日： 2021-09-21 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：模型生成装置基于正常产品的图像来生成用于外观检查的模型。该模型生成装置首先取得正常图像数据，接着根据该正常图像数据生成异常图像数据，并指令机器学习装置通过基于这些正常图像数据和异常图像数据的机器学习来生成第一模型。然后，指令机器学习装置根据异常图像数据进行修复图像数据的推定，并且，指令机器学习装置生成表示异常部位的标签图像数据，然后通过基于异常图像数据、修复图像数据以及标签图像数据的机器学习来生成第二模型。
用于外观检查模型生成装置以及

[发明专利]一种受电弓异常检测方法-CN202010030391.7有效
发明人：权伟;周宁;邹栋;赵海全;张卫华 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2020-01-13 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种受电弓异常检测方法，涉及铁路弓网智能检测与监测技术领域。对受电弓图像进行区域编码，对检测网络进行训练，受电弓异常检测网络采用深度编解码结构，由输入层、中间层和输出层构成，其中中间层共有35层，在异常检测过程中，将所有元素均设置为零，通过该网络对输入图像及其区域编码进行正向处理，并将第一个图像生成结果作为输入图像对应的无异常图像，之后通过两者对比获得异常检测结果。然后对融合的输入图像及其编码进行学习，训练完成后，该异常检测网络则能够恢复输入图像的无异常数据，进而可以准确地检测出受电弓图像是否存在异常，通过对存在异常的受电弓图像进行在线学习提高其异常检测的鲁棒性。
一种受电弓异常检测方法

[发明专利]高光谱图像异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110279231.0有效
发明人：宋向宇;何斌;龙勇机;聂婷;邵帅 -专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
申请日： 2021-03-16 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请实施例属于高光谱遥感图像异常检测技术领域，涉及一种高光谱图像异常检测方法，包括对原始高光谱图像数据进行归一化处理以及降维处理，得到第一主成分图像数据；对第一主成分图像数据进行边缘分割；获取光谱维特征；对光谱维特征进行异常检测，得到第一光谱异常得分；对第一主成分图像数据进行阈值分割；对中间高光谱图像数据进行空间分布特征提取操作以及空间维特征获取；对空间维特征进行异常检测，得到第二空间异常得分；对第一光谱异常得分和第二空间异常得分进行加权计算，得到每个像元的目标异常得分。本申请还提供一种高光谱图像异常检测装置、计算机设备及存储介质。本申请能够提升对高光谱图像中像元估计值获取的精确度。
光谱图像异常检测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]图像异常区域浏览方法、装置、移动端设备及存储介质-CN202110514006.0在审
发明人：刘美兰 -专利权人：平安国际智慧城市科技股份有限公司
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G16H30/40 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理领域，揭露了一种图像异常区域浏览方法，包括：接收用户上传的病理细胞图像，利用预先训练好的病理分析模型检测病理细胞图像的异常区域信息；根据异常区域信息，标记病理细胞图像的异常区域，并对异常区域进行相对定位，生成目标异常区域；响应于目标异常区域的浏览事件，将目标异常区域加载至页面屏幕中心，并对加载后的目标异常区域进行缩放操作后展示给用户。此外，本发明还涉及区块链技术，所述异常区域信息可存储于区块链中。另外，本发明还提供了一种图像异常区域浏览装置、移动端设备及存储介质。本发明可以实现实现细胞异常区域的灵活性浏览，缩短细胞异常区域浏览的延迟时间。
图像异常区域浏览方法装置移动设备存储介质

[发明专利]图像处理装置、图像处理方法以及图像处理程序-CN201580012981.4在审
发明人：上山都士也;神田大和;北村诚 -专利权人：奥林巴斯株式会社
申请日： 2015-03-17 - 公布日： 2016-11-02 - 主分类号： A61B1/00 文献下载
摘要：提供一种即使在由于活体的特性或拍摄状况的变化而很难在稳定的状态下持续拍摄被摄体的情况下，也能够适当提取代表图像的图像处理装置等。图像处理装置(1)具有：检测部(110)，其从通过依次拍摄活体的管腔内而取得的一系列的图像组中检测异常区域，提取包含该异常区域的异常图像；附近范围设定部(120)，其将按照时间序列顺序排列的一系列的图像组中的异常图像的附近的范围设定为时间序列附近范围；异常图像组提取部(130)，其根据时间序列附近范围，从由检测部(110)提取出的异常图像中提取包含相同的异常区域的异常图像组；以及代表图像提取部(140)，其从异常图像组中提取代表图像，附近范围设定部(120)将比在所述一系列的图像组中在时间序列上连续的图像的间隔大的范围设定为所述时间序列附近范围。
图像处理装置方法以及程序

[发明专利]电网设备状态评估方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210579948.1在审
发明人：鲜成;吕启深;向真;张欣;张林 -专利权人：深圳供电局有限公司
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：所述方法包括：获取待评估电网设备的待检测图像数据；对待检测图像数据进行筛选处理，得到初筛结果；根据预设异常阈值在初筛结果对应的待检测图像数据中确定备选异常图像数据；对备选异常图像数据进行异常标注，得到异常标注图像数据；根据异常标注图像数据确定待评估电网设备的状态。
电网设备状态评估方法装置计算机存储介质