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龙图腾网获悉宏龙科技(杭州)有限公司;杭州联汇科技股份有限公司申请的专利基于深度视觉模型的图像异常识别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：CN115760695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211274854.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度视觉模型的图像异常识别方法是由刘鹏;赵天成;陆骁鹏;张璐;蒋轲磊设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度视觉模型的图像异常识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度视觉模型的图像异常识别方法，包括：建立深度视觉模型和异常检测模型；获取样本数据集，将样本数据集输入至深度视觉模型，得到样本数据集中所有样本数据的图像块特征向量，构建样本特征库；将样本特征库所有的图像块特征向量输入至异常检测模型，得到所有样本数据的平均异常值；获取待检测对象，将待检测对象输入至深度视觉模型，得到待检测对象的图像块特征向量；将待检测对象的图像块特征向量输入至异常检测模型，得到待检测异常值；当待检测异常值大于平均异常值，判断待检测对象为异常图像。采用深度视觉模型对目标对象提取图像块特征向量，使图像块特征向量具有更详细的特征，提高了异常识别的准确率。

本发明授权基于深度视觉模型的图像异常识别方法在权利要求书中公布了：1.基于深度视觉模型的图像异常识别方法，其特征在于，包括： 建立深度视觉模型和异常检测模型，所述深度视觉模型用于得到目标对象的图像块特征向量，所述异常检测模型用于得到目标对象的异常值； 获取样本数据集，将所述样本数据集输入至所述深度视觉模型，得到所述样本数据集中所有样本数据的图像块特征向量，构建样本特征库；将所述样本特征库所有的图像块特征向量输入至所述异常检测模型，得到所有样本数据的平均异常值； 获取待检测对象，将所述待检测对象输入至所述深度视觉模型，得到所述待检测对象的图像块特征向量；将所述待检测对象的图像块特征向量输入至所述异常检测模型，得到待检测异常值； 当所述待检测异常值大于所述平均异常值，判断所述待检测对象为异常图像； 所述得到目标对象的图像块特征向量，包括： 获取所述目标对象的视觉特征向量； 对所述视觉特征向量中的特征点进行局部图像块感知特征增强，获取所述特征点的局部图像块感知特征； 依次获取所有特征点的局部图像块感知特征，构成所述目标对象的图像块特征向量； 对所述视觉特征向量中的特征点进行局部图像块感知特征增强，用下列公式： 其中，特征点为（x，y），特征点的局部图像块增强后的感知特征为，特征点的近邻值为 p，近邻值p2范围内的近邻特征点为（a，b），近邻特征点的视觉特征向量为，聚合函数为f。

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