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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于胶囊微分对抗网络的高光谱异常检测方法与系统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：CN113947712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202111028713.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于胶囊微分对抗网络的高光谱异常检测方法与系统是由王佳宁;郭思颖;黄润虎;刘一琛;胡金雨;李林昊;杨攀泉;焦李成设计研发完成，并于2021-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于胶囊微分对抗网络的高光谱异常检测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于胶囊微分对抗网络的高光谱异常检测方法与系统，该方法包括：获取待测高光谱图像；将待测高光谱图像输入至预先训练完成的生成对抗网络，得到待测高光谱图像对应的重建图像以及重建图像中各像素点的异常概率；生成对抗网络是基于背景样本训练集训练获得的，生成对抗网络包括级联的生成器和判别器，生成器用于生成与其输入图像数据分布相似的重建图像数据，判别器用于判断其输入数据的真假；生成器和判别器均为一维胶囊网络结构。本发明的方法，利用预先训练完成的生成对抗网络对待测高光谱图像的异常进行检测，生成对抗网络相比于传统卷积神经网络能有效缓解过拟合的问题，能更好地适用于数据不均衡的高光谱异常检测场景。

本发明授权一种基于胶囊微分对抗网络的高光谱异常检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于胶囊微分对抗网络的高光谱异常检测方法，其特征在于，包括： 获取待测高光谱图像； 将所述待测高光谱图像输入至预先训练完成的生成对抗网络，得到所述待测高光谱图像对应的重建图像以及所述重建图像中各像素点的异常概率； 其中，所述生成对抗网络是基于背景样本训练集训练获得的，所述生成对抗网络包括级联的生成器和判别器，所述生成器用于生成与其输入图像数据分布相似的重建图像数据，所述判别器用于判断其输入数据的真假；所述生成器和所述判别器均为一维胶囊网络结构； 其中，所述生成器包括级联的编码器和解码器，所述编码器用于将输入的原始数据映射至潜在空间中，所述解码器用于将所述潜在空间中的数据映射至和所述原始数据相同尺寸的光谱向量；其中， 所述编码器包括依次级联的若干第一全连接层、第一初级胶囊层和第一密集胶囊层，所述第一初级胶囊层和所述第一密集胶囊层之间通过动态路由策略相连接； 所述解码器包括若干级联的第二全连接层； 其中，生成对抗网络训练过程中的背景样本训练集的生成过程，包括： 获取高光谱异常检测数据集，所述高光谱异常检测数据集包括若干高光谱图像； 计算所述高光谱图像中每个像素与相邻像素的余弦相似度，将所述余弦相似度大于或等于0.99的像素点的坐标集合记为背景样本坐标集； 对所述高光谱图像中每个像素进行空谱均值融合处理，得到融合数据集dataSpeSpa； 在所述融合数据集dataSpeSpa中提取坐标在所述背景样本坐标集中的像素点，构成所述背景样本训练集。

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