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龙图腾网获悉四川大学申请的专利高光谱图像异常检测方法、装置、设备及介质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：CN117115653B 。

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：202311148017.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权高光谱图像异常检测方法、装置、设备及介质是由舒勤;冯茂原;王畅;崔忠马设计研发完成，并于2023-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本高光谱图像异常检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了高光谱图像异常检测方法、装置、设备及介质，涉及高光谱异常检测领域，方法包括：将高光谱预处理数据输入预先构建好的具有跨连接层的卷积自编码器中，输出高光谱预处理数据的背景重构张量；沿着光谱维度将所述背景重构张量拉伸为矩阵，对矩阵构建使卷积自编码器的网络输出最优的目标函数；采用交替方向乘子法迭代更新目标函数的低秩约束和稀疏约束，以调整卷积自编码器的网络参数，在迭代次数达到收敛阈值时，确定当前卷积自编码器输出的特征张量；将原始特征张量减去特征张量，得到背景重构后的误差张量；对每个光谱维度的切片的误差张量求平方后累加开方，得到检测图；对检测图进行异常检测，得到异常检测结果。

本发明授权高光谱图像异常检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种高光谱图像异常检测方法，其特征在于，方法包括： 对高光谱图像每个光谱维度的切片进行归一化处理，得到高光谱预处理数据； 将所述高光谱预处理数据输入预先构建好的具有跨连接层的卷积自编码器中，以对高光谱的背景进行重构，输出高光谱预处理数据的背景重构张量； 沿着光谱维度将所述背景重构张量拉伸为矩阵，对所述矩阵施加使卷积自编码器的网络输出最优的目标函数，其中目标函数由背景潜在特性的低秩约束项和稀疏约束项及自编码器的残差项构成；所述目标函数的表达式为：，其中，表示高光谱预处理数据张量，表示立方体数据的宽，表示立方体数据的高，表示立方体数据的光谱维度，表示范数，表示矩阵的核范数，表示差分算子，表示范数，表示用于平衡低秩约束的非负权重参数，表示用于平衡稀疏约束的非负权重参数，表示自编码器的输出，θ表示自编码器的网络参数，表示将自编码器输出的背景重构张量沿着光谱维度拉伸成矩阵，表示对执行一阶差分运算； 采用交替方向乘子法迭代更新所述目标函数的低秩约束项和稀疏约束项，以调整所述卷积自编码器的网络参数，在迭代次数达到收敛阈值时，确定当前所述卷积自编码器输出的背景重构张量； 将所述高光谱预处理数据减去当前所述卷积自编码器输出的背景重构张量，得到背景重构后的误差张量； 对所述误差张量每个光谱维度的切片求平方后累加开方，得到检测图； 对所述检测图进行异常检测，得到异常检测结果。

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