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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于差异感知的鲁棒异常检测方法与装置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：CN117274187B 。

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：202311211768.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于差异感知的鲁棒异常检测方法与装置是由白翔;蔡雨萱;何新卫;梁定康;罗东亮;童奥设计研发完成，并于2023-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于差异感知的鲁棒异常检测方法与装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于差异感知的鲁棒异常检测方法。所述方法包括以下步骤：本发明由教师网络、学生网络、特征融合模块、分割模块及辅助分割模块组成。在训练阶段，将正常图像及合成异常图像分别输入至教师网络和学生网络，一方面，约束学生网络在正常区域回归教师网络，另一方面，计算两者特征之间的距离，得出差异图，融合差异图与学生网络特征，输入分割模块，约束分割模块准确定位异常。此外，本发明还将学生网络特征输入辅助分割模块中，以提升学生网络对异常的感知能力。在测试阶段，输入异常图像，结合教师‑学生网络的差异图和分割模块输出的分割概率图定位异常。本发明结合知识蒸馏与自监督，实现了高性能和较强鲁棒性的异常检测。

本发明授权基于差异感知的鲁棒异常检测方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于差异感知的鲁棒异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：准备教师网络1和学生网络2：准备一个预训练的卷积神经网络并固定其参数作为教师网络1，对同样结构的网络进行参数随机初始化作为学生网络2； 步骤二，合成异常样本：首先使用Perlin噪声生成器创建噪声图像，对噪声图像进行二值化处理生成异常图，然后随机选择一张异常纹理源图像并进行增强操作，最后通过掩码操作将增强后的纹理图像与异常图进行结合得到掩码图像，混合掩码图像与输入图像获得合成异常图像； 步骤三：计算差异图：将正常图像3输入到教师网络1，将合成异常图像4输入到学生网络中2，分别得到两者的多层级特征图，然后通过相似度函数6计算教师网络和学生网络相应层级特征图的距离，得到相应差异图； 步骤四：计算分割概率图：将差异图与学生网络2特征进行融合，然后输入到分割模块8中得到分割概率图； 步骤五：计算辅助分割概率图：在步骤三中，仅对学生网络2在正常区域的特征进行了约束，为提高学生网络2对异常区域的判别能力，进一步对其进行辅助监督，将学生网络2特征输入到辅助分割模块9中，得到相应的辅助分割概率图； 步骤六：训练阶段：一方面约束学生网络2在合成异常图像的正常区域提取的特征与教师网络1的相应特征相似，另一方面约束辅助分割概率图和分割概率图准确回归合成的异常区域； 步骤七：测试阶段，利用差异图和分割概率图对异常区域进行定位：一方面分割模块8对正常分布和异常分布产生具有判别力的决策边界，使分割概率图的定位结果较为准确；另一方面教师网络1和学生网络2在异常区域表现不一致，因此两者产生的差异图也能进行异常区域的定位。

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