公开(公告)号：CN116843614A

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202310524403.5

申请日：2023-05-11

Applicant: 济南大学

Inventor： 徐睦浩 ,  周雪莹 ,  史欣妤 ,  张凤航 ,  张梦娇

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G06T3/40 ,  G06V10/44 ,  G06V10/22 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/096 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明涉及计算机视觉处理技术领域，特别涉及一种基于先验引导多语义融合的图像异常检测和定位方法，所述方法的实现包括内容如下：通过预先训练好的视觉‑语言网络提取正常图像的抽象全局语义，然后构建可学习的语义编码库，通过向量离散化来存储正常样本的代表性特征向量。最后，将上述多语义特征进行融合后，作为解码器的输入，引导异常图像重建为正常，以此来检测和定位异常。本发明通过能够在没有任何异常先验的情况下，准确检测并定位到图像中存在的异常。极大的提高了检测效率和准确性。

公开(公告)号：CN116309638A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310234689.3

申请日：2023-03-13

Applicant: 济南大学 ,  济南嘲风智能科技有限公司

Inventor： 牛四杰 ,  周雪莹 ,  史欣妤 ,  朱翠萍 ,  高希占 ,  冯光 ,  杨阳

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及图像分析方法，特别涉及一种基于语义增强变分自动编码器的图像异常分割方法。包括训练阶段和测试阶段，所述训练阶段为通过引入图像和特征空间分布约束，构建一个语义增强变分自动编码器模型，对正常图像分布进行刻画；所述测试阶段为通过计算融合通道域和空间域的异常注意力图，捕获全局和局部异常变化，分割异常图像中与正常图像有明显差异的异常区域。