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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于原型引导的单分支提示零样本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：CN119851062B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411933847.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于原型引导的单分支提示零样本异常检测方法及系统是由赖剑煌;张泽宇设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于原型引导的单分支提示零样本异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于原型引导的单分支提示零样本异常检测方法及系统，包括利用视觉编码器提取图像特征；利用原型引导的自适应提示生成策略生成与图像特征匹配的单分支文本提示；利用文本编码器提取文本特征；根据图像特征与文本特征的相似度预测图像级异常得分和像素级异常得分；根据图像级异常得分和像素级异常，判断输入图像是否包含异常以及异常的具体位置。本发明将预训练视觉语言模型引入到零样本异常检测任务中，通过提出的原型引导的自适应提示模块和单分支文本架构，显著提高了异常检测的准确性与效率。

本发明授权基于原型引导的单分支提示零样本异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于原型引导的单分支提示零样本异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、接收至少一张输入训练图像； S2、利用预训练的视觉语言模型对图像进行特征提取，得到图像特征； S3、基于图像特征，利用原型引导的自适应提示生成策略生成与图像特征匹配的单分支文本提示；具体包括如下步骤： S31、随机初始化若干个可学习的原型向量； S32、在训练过程中，通过原型向量与相应的图像块生成原型口令，并将多个原型口令拼接成原型提示； 其中，原型口令p的计算表达式为： 式中，σ·为用于尺度变换的函数；vm表示可学习的原型向量；hp·是将第d层图像特征fd投影到与文本维度相同空间的函数；θm和是可学习参数；为平衡数值，防止梯度爆炸，CT表示原型向量的维度，表示图像特征fd的块口令； S33、将原型提示与可学习的偏差矩阵结合，生成文本提示； S4、将文本提示输入预训练的视觉语言模型转换为文本特征； S5、将图像特征与文本特征映射至共享的多模态特征空间，计算特征间相似度，采用单分支文本架构计算图像级异常得分和像素级异常； S6、根据图像级异常得分和像素级异常，判断输入图像是否包含异常以及异常的具体位置。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中山大学，其通讯地址为：510275 广东省广州市海珠区新港西路135号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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