武汉纺织大学李丽获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉纺织大学申请的专利基于域对抗与多尺度融合的少样本皮革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：CN120375109B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510892645.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于域对抗与多尺度融合的少样本皮革异常检测方法是由李丽;王启航;谢耀冲;王兆静;王睿涵;彭涛;陶文曦设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于域对抗与多尺度融合的少样本皮革异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于域对抗与多尺度融合的少样本皮革异常检测方法，主要解决当前工业场景中的少样本异常检测问题。包括：搭建一种综合考虑形状与纹理信息的多源域自适应网络，以基于多尺度和形状‑纹理信息融合的双编码器‑解码器网络为主网络，加入了领域对抗学习网络。多源域自适应网络基于领域对抗学习通过设计三个代理任务分别学习形状特征、纹理特征以及二者的综合特征，并实现联合优化，同时，利用多源域数据的支持实现多尺度融合，通过结合少量目标域数据进一步增强模型在目标域异常检测任务中的性能表现。
本发明授权基于域对抗与多尺度融合的少样本皮革异常检测方法在权利要求书中公布了：1.基于域对抗与多尺度融合的少样本皮革异常检测方法，其特征在，包括如下步骤： 步骤一，构建异常图像训练数据集和皮革数据集； 步骤二，搭建基于多尺度和形状-纹理信息融合的双编码器-解码器网络；所述双编码器的每个编码器包括多个用于提取不同尺度特征的Transformer，以及用于对不同编码器提取的不同尺度特征进行融合的多尺度特征融合模块，解码器包括多个全局注意力模块，其中多尺度特征融合模块包括卷积层、SE模块、空间注意力模块、通道注意力机制和局部注意力机制，全局注意力模块包括通道注意力机制和卷积层； 步骤三，搭建领域对抗学习网络，所述领域对抗学习网络在基于多尺度和形状-纹理信息融合的双编码器-解码器网络基础上添加一个多类域判别器； 针对形状特征、纹理特征以及形状纹理特征，构建3个不同的代理任务，从异常图像训练数据集和皮革数据集中随机选取不同的多源数据对3个代理任务分别进行交替训练； 步骤四，使用训练后的基于多尺度和形状-纹理信息融合的双编码器-解码器网络对待测试皮革数据集实现精确的异常检测。
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