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龙图腾网获悉苏州浪潮智能科技有限公司申请的专利异常检测方法、异常检测模型的训练方法、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：CN117292218B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202311027745.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权异常检测方法、异常检测模型的训练方法、装置、设备及介质是由张赛设计研发完成，并于2023-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本异常检测方法、异常检测模型的训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种异常检测方法、一种异常检测模型的训练方法、装置、设备及介质。通过本申请，使用有标签数据和无标签数据一并对生成式对抗网络进行训练，得到异常检测模型，可以实现在少量标注数据的情况下训练出异常检测能力高的异常检测模型，便于后续检测图像中的异常内容，例如，便于后续检测线路板图像中的线路板的异常内容，由于是对生成式对抗网络进行训练得到异常检测模型，能够使得训练模型所需的样本数量减少一半以上，如此，可以减少标注工作，节省时间和人力，提高了训练效率，降低了人工成本。

本发明授权异常检测方法、异常检测模型的训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种异常检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取有标签数据集以及无标签数据集；有标签数据集中包括多个有标签数据，有标签数据包括第一样本图像以及第一样本图像的标注标签；标注标签包括第一样本图像中的异常内容的位置或第一样本图像中不存在异常内容；无标签数据集包括多个无标签数据，无标签数据包括第二样本图像；各个有标签数据中的第一样本图像与各个无标签数据中的第二样本图像之间不重合；所述第一样本图像与所述第二样本图像为线路板图像；所述有标签数据集还包括由对任一所述第一样本图像中的区域进行掩码处理得到的掩码后的第一样本图像以及任一所述第一样本图像的标注标签生成的新的有标签数据； 构建生成式对抗网络的网络结构；生成式对抗网络的网络结构包括生成器以及判别器；生成器用于检测图像中的异常内容；判别器用于判别生成器检测的图像中的异常内容的检测结果是否准确； 使用有标签数据集对生成式对抗网络中的网络参数训练，得到中间模型； 使用中间模型中的生成器检测无标签数据集中的第二样本图像中的异常内容； 获取负样本数据集以及正样本数据集，正样本数据集包括有标签数据集，负样本数据集包括负样本数据，负样本数据包括第二样本图像以及使用中间模型中的生成器检测的第二样本图像中的异常内容的检测结果； 使用负样本数据集以及正样本数据集对中间模型训练，在中间模型中的判别器中的网络参数收敛的情况下，根据中间模型中的生成器获取异常检测模型。

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