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龙图腾网获悉广东工业大学;广东能哥知识科技有限公司申请的专利一种多尺度特征聚合与语义引导的零样本异常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：CN119180780B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202411142479.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种多尺度特征聚合与语义引导的零样本异常检测方法是由王涛;徐涛;程良伦设计研发完成，并于2024-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多尺度特征聚合与语义引导的零样本异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多尺度特征聚合与语义引导的零样本异常检测方法，其中，该方法中的异常图像检测模型通过以下步骤得到：获取图像训练集、图像参考集和文本类别特征；对图像参考集和图像训练集进行多尺度窗口特征提取，得到图像特征集；根据文本类别特征，对第一图像特征集进行多尺度语义对齐，得到语义引导预测表示；对图像特征集进行多尺度相似度聚合，得到异常分割预测表示；根据语义引导预测表示和异常分割预测表示，对初始化的异常图像检测模型进行参数更新，得到训练好的异常图像检测模型。该方法可以有效降低模型训练时所需的样本数据量和提高模型训练效率的同时，提高模型对少样本场景下的检测精度，可拓展性较高。本申请涉及计算机视觉技术领域。

本发明授权一种多尺度特征聚合与语义引导的零样本异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种多尺度特征聚合与语义引导的零样本异常检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的视觉图像； 将所述视觉图像输入至训练好的异常图像检测模型中，得到图像检测结果； 其中，所述训练好的异常图像检测模型通过以下步骤得到： 获取图像数据集，以及预设的文本提示模板和预设的图像参考集； 对所述图像数据集进行预处理，得到图像训练集，以及对所述文本提示模板进行文本特征提取，得到文本类别特征； 对所述图像训练集进行多尺度窗口特征提取，得到第一图像特征集，以及对所述图像参考集进行多尺度窗口特征提取，得到第二图像特征集； 根据所述文本类别特征，对所述第一图像特征集进行多尺度语义对齐，得到语义引导预测表示； 根据所述第二图像特征集，对所述第一图像特征集进行多尺度相似度聚合，得到异常分割预测表示； 根据所述语义引导预测表示和所述异常分割预测表示，对初始化的异常图像检测模型进行参数更新，得到训练好的异常图像检测模型； 所述根据所述文本类别特征，对所述第一图像特征集进行多尺度语义对齐，得到语义引导预测表示，包括： 根据所述文本类别特征，对所述第一图像特征集进行类别对齐，得到类别对齐后的文本特征和类别对齐后的第一图像特征集； 根据所述类别对齐后的文本特征，对所述类别对齐后的第一图像特征集进行矩阵相乘，得到不同尺度的异常窗口分数； 对所述异常窗口分数进行和谐平均聚合，得到所述语义引导预测表示； 所述根据所述语义引导预测表示和所述异常分割预测表示，对初始化的异常图像检测模型进行参数更新，得到训练好的异常图像检测模型，包括： 根据所述异常分割预测表示，对所述语义引导预测表示进行样本拓展，得到少样本异常得分图； 根据所述少样本异常得分图，对所述初始化的异常图像检测模型的参数进行更新，得到所述训练好的异常图像检测模型。

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