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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利一种基于嵌套残差自编码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：CN118115448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202410207002.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于嵌套残差自编码模型的图像异常识别方法是由郭启帆;董晓钰;肖哲;刘丽哲;国晓博;焦利彬;甘瑞蒙;王洋洋设计研发完成，并于2024-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于嵌套残差自编码模型的图像异常识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于嵌套残差自编码模型的图像异常识别方法，属于图像异常检测领域。该方法通过嵌套残差自编码网络对样本数据进行重构，在生成器中设计了一个多尺度的嵌套结构，可以自主适应网络深度和尺寸，解决网络表达能力过强或过弱的问题，增强了自编码网络的特征表达能力，同时引入残差结构和跳过连接，减小了过拟合风险，增强了样本细节信息的传递，减少了信息损失；同时，设计了距离度量异常评分模型，通过多种距离函数，来评价输入样本和重构样本间的差异，增强异常判别的准确性。本发明可实现对异常数据的精准识别，克服现有自编码器的特征网络语义表达能力不充分的问题。

本发明授权一种基于嵌套残差自编码模型的图像异常识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于嵌套残差自编码模型的图像异常识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，采集正常图像样本和异常图像样本，构建训练集和测试集；其中，训练集只包含正常图像样本，测试集包含正常图像样本和异常图像样本各一半； 步骤2，构建图像异常识别模型；所述图像异常识别模型由生成器和判别器构成，其中，生成器是一个嵌套的残差编码解码网络，判别器为DCGAN模型的分类器； 所述生成器由编码部分和解码部分组成，编码部分读入输入样本，产生两种不同尺度的深层语义特征向量，解码部分对两种不同尺度的深层语义特征向量进行解码，得到与输入样本尺寸相同的重构样本； 所述判别器用于对输入样本和重构样本的差异进行比较计算，输出输入样本的异常距离评分； 步骤3，基于对抗机制对图像异常识别模型进行训练，学习训练集样本的数据分布，得到训练好的图像异常识别模型； 步骤4，采用测试集对训练好的图像异常识别模型进行测试，根据图像异常识别模型对各输入图像的评分情况，设定用于区分正常图像和异常图像的阈值； 步骤5，将待测图像输入训练好的图像异常识别模型，输出异常距离评分，如果评分超过阈值就判定待测图像为异常图像，否则为正常图像。

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