西安邮电大学杨怡欣获国家专利权
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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种基于双分支生成对抗网络的高光谱异常检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116628484B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211679411.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于双分支生成对抗网络的高光谱异常检测方法是由杨怡欣;刘思贤;杨迁迁设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于双分支生成对抗网络的高光谱异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于双分支生成对抗网络的高光谱异常检测方法，包括：从原始高光谱图像分解出低秩的粗糙背景矩阵和稀疏的粗糙异常矩阵；将粗糙背景矩阵和粗糙异常矩阵输入双分支网络模型，双分支网络模型对应粗糙背景矩阵输出重构背景矩阵，双分支网络模型对应粗糙异常矩阵输出重构异常矩阵；融合重构背景矩阵与重构异常矩阵得到融合后的高光谱数据，利用重构背景矩阵计算纯净的背景均值向量和背景协方差矩阵；根据背景均值向量和背景协方差矩阵，求解融合后的高光谱数据中各个光谱向量的异常响应值；对各个光谱向量的异常响应值执行归一化处理，得到整幅高光谱图像的异常检测结果图。本发明增强背景与异常样本之间的可区分性并且提升异常检测精度。
本发明授权一种基于双分支生成对抗网络的高光谱异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双分支生成对抗网络的高光谱异常检测方法，其特征在于，包括： 步骤一、从原始高光谱图像X分解出低秩的粗糙背景矩阵B2D和稀疏的粗糙异常矩阵A2D； 步骤二、将所述粗糙背景矩阵B2D和所述粗糙异常矩阵A2D输入双分支网络模型，双分支网络模型对应所述粗糙背景矩阵B2D输出重构背景矩阵双分支网络模型对应所述粗糙异常矩阵A2D输出重构异常矩阵 步骤三、融合所述重构背景矩阵与所述重构异常矩阵得到融合后的高光谱数据，利用所述重构背景矩阵计算纯净的背景均值向量和背景协方差矩阵； 步骤四、根据所述背景均值向量和所述背景协方差矩阵，采用RX检测器算子求解所述高光谱数据中各个光谱向量的异常响应值； 步骤五、对各个光谱向量的异常响应值执行归一化处理，得到整幅高光谱图像的异常检测结果图。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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