电子科技大学吴洪获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种无监督的快速图像异常检测与定位的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：CN115471646B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211277889.9，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权一种无监督的快速图像异常检测与定位的方法是由吴洪;黄超;卢畅设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种无监督的快速图像异常检测与定位的方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种无监督的快速图像异常检测与定位的方法，应用于图像异常检测与定位领域，针对现有技术存在的检测效率偏低的问题；本发明采用图像特征提取网络得到已知正常图像的特征并进行L2范数归一化；然后通过对归一化的特征进行非参数聚类得到正常图像特征的原型；最后，通过在特征提取网络上附加一个特征L2范数归一化、一个1×1卷积层、一个通道最大池化操作和一个减法运算来构建一个异常检测与定位网络，并将正常图像特征的原型作为其中1×1卷积层的卷积核参数；在异常检测过程中，通过将待检测图像输入构建的异常检测与定位网络，实现快速的、端到端的图像异常检测与定位。
本发明授权一种无监督的快速图像异常检测与定位的方法在权利要求书中公布了：1.一种无监督的快速图像异常检测与定位的方法，其特征在于，包括： 利用特征提取网络提取正常图像的特征图，并对特征图每个位置的特征向量进行L2范数归一化，得到正常图像的归一化特征向量； 对正常图像的归一化特征向量进行非参数聚类，得到若干个簇，计算每个簇的平均向量作为正常图像特征的原型； 在特征提取网络上附加一个特征L2范数归一化、一个1×1卷积层、一个通道最大池化操作和一个减法运算来构建图像异常检测与定位网络，并将正常图像的特征的原型作为1×1卷积层的卷积核参数，正常图像特征原型的数量即1×1卷积层的卷积核数量； 将待检测图像输入构建好的图像异常检测与定位网络中，得到待检测图像的异常得分图； 根据异常得分图判断待检测图像是否是异常图像，若是则进行异常定位。
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