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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生成模型的异常检测方法及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：CN114707600B 。

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：202210339922.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于生成模型的异常检测方法及系统是由齐飞;司马攀科;李天翔;陶倩;石光明;梅辉设计研发完成，并于2022-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成模型的异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成模型的异常检测方法及系统，获得第一样本数据集合；构建生成器，将所述第一样本数据集合输入生成器，通过第一编码器进行第一样本数据集合的低维特征提取，通过第二编码器进行第一低维特征提取结果的低维特征向量约束，将约束后的第一低维特征提取结果通过解码器解码，通过判别器进行第一重构样本集合的真实性判断，获得第一待检测数据；将第一待检测数据输入所述生成器，获得第一重构数据，根据第一待检测数据和第一重构数据的残差值进行异常检测判断。解决了现有技术在进行异常检测过程中，对于样本需求量大，缺陷样本数据量少且标注费时费力，导致异常检测成本高，检测效果不佳的技术问题。

本发明授权一种基于生成模型的异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生成模型的异常检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获得第一样本数据集合； 构建生成器，其中，所述生成器包括第一编码器、解码器； 将所述第一样本数据集合输入所述生成器，通过所述第一编码器进行所述第一样本数据集合的低维特征提取，获得第一低维特征提取结果； 通过第二编码器进行所述第一低维特征提取结果的低维特征向量约束，将约束后的所述第一低维特征提取结果通过所述解码器解码，获得第一重构样本集合； 通过判别器进行所述第一重构样本集合的真实性判断，获得第一判断结果； 当所述第一判断结果的输出结果满足第一预设阈值时，获得第一待检测数据； 将所述第一待检测数据输入所述生成器，获得第一重构数据，根据所述第一待检测数据和所述第一重构数据的残差值进行异常检测判断； 计算所述生成器的重构损失，计算公式如下： Lrecon＝‖x,GDeGenx‖1 其中，Lrecon为重构损失，GDe为解码器，Gen为第一编码器，根据计算获得的所述重构损失进行所述生成器的优化补偿； 计算所述生成器的编码损失，计算公式如下： 其中，Llatent为编码损失，z为第一样本数据集合的低维特征向量，为第一重构样本集合的低维特征向量； 根据所述重构损失和所述编码损失，计算获得所述生成器的总损失函数，计算公式如下： LG＝λreconLrecon+λssim1-Lssim+λlatentLlatent 其中，LG为总损失函数，Lssim为结构相似度损失，λrecon为重构损失的权重，λssim为结构相似度损失的权重，λlatent为编码损失的权重，通过所述总损失函数进行所述生成器的优化补偿。

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