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龙图腾网获悉浙江大学计算机创新技术研究院申请的专利一种基于动态学习提示的零样本异常图像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：CN116935129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310922034.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于动态学习提示的零样本异常图像检测方法是由宋亚楠;沈卫明设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态学习提示的零样本异常图像检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态学习提示的零样本异常图像检测方法。基于视觉语言大模型构建了零样本异常检测网络，利用视觉编码网络和文本编码网络提取图像的视觉编码特征和动态提示的文本特征，利用文本特征的语言监督，将预训练视觉语言大模型零样本迁移到下游异常图像检测任务。在视觉编码网络的多个特征提取阶段，计算视觉编码特征与文本特征之间的余弦相似度，构建图像异常区域计算模块，获得待检图像的异常区域。本发明提出的动态学习提示可随网络梯度不断优化，避免了复杂的人工提示构建过程，提高了提示工程的设计效率。另外，动态学习提示针对每个图像生成对应的提示特征，增强了网络对新物体、新环境的零样本迁移性能。

本发明授权一种基于动态学习提示的零样本异常图像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态学习提示的零样本异常图像检测方法，其特征在于： 1建立零样本异常检测网络； 2利用零样本异常检测网络； 3将待测图像输入到训练后的零样本异常检测网络获得异常区域热图，根据异常区域热图获得异常区域； 所述的零样本异常检测网络包括视觉编码网络、文本编码网络、多层感知机mlp、动态学习提示生成模块和异常区域计算模块； 视觉编码网络的输出经多个多层感知机mlp后输入到异常区域计算模块，同时视觉编码网络的输出依次经动态学习提示生成模块、文本编码网络后输入到异常区域计算模块，异常区域计算模块的输出依次经改变特征维度操作和元素相乘操作后获得异常区域热图的结果； 所述的视觉编码网络包括依次进行的四个阶段，每个阶段均包含多层残差注意模块，每个阶段均输出视觉特征，四个阶段分别输出第一视觉特征T1、第二视觉特征T2、第三视觉特征T3和第四视觉特征T4作为视觉编码网络的输出； 所述的动态学习提示生成模块包括轻量化网络、求和操作、拼接操作、静态提示和状态提示[state]；所述的轻量化网络包括依次进行的全局平均池化操作和多层感知机mlp，将第四视觉特征T4输入轻量化网络处理获得动态提示FD，将动态提示FD和静态提示中的每个向量VN分别执行求和操作，然后将各个求和结果与状态提示[state]拼接在一起获得动态学习提示DT，作为动态学习提示生成模块的输出； 所述的静态提示中包含多个向量VN，是通过随机初始化的方式获得； 所述的状态提示[state]对状态state经由视觉语言对比模型编码获得，状态state为表示状态是否正常的字符串，分为属于正常状态的字符串和属于异常状态的字符串。

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