龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明涉及一种基于对比学习的多粒度异常检测方法、系统、设备及介质，该方法包括以下步骤：获取待检测的图像数据，进行预处理，输入预先训练好的各个级别的异常检测器As中，输出在各个级别的异常得分，其中，As表示第s级别的异常检测器，检测区域的大小为s*s像素，s＝1,2,4,…,2M，M+1为异常检测器的数量；采用平均池化将所述各个级别的异常得分在像素级别进行融合，得到待检测的图像数据的异常得分；将所述待检测的图像数据的异常得分与预设阈值进行比较，输出异常检测结果。与现有技术相比，本发明具有提高异常检测的全面性和准确性、不依赖特定类型的图像数据等优点。
主权项：1.一种基于对比学习的多粒度异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待检测的图像数据，进行预处理，输入预先训练好的各个级别的异常检测器As中，输出在各个级别的异常得分，其中，As表示第s级别的异常检测器，检测区域的大小为s*s像素，s＝1,2,4,…,2M，M+1为异常检测器的数量；采用平均池化将所述各个级别的异常得分在像素级别进行融合，得到待检测的图像数据的异常得分；将所述待检测的图像数据的异常得分与预设阈值进行比较，输出异常检测结果；训练所述各个级别的异常检测器的步骤包括：获取图像数据集，包括正常图像和异常图像；基于所述图像数据集，采用对比学习思想构建三种正负样本对，其中所述三种正负样本对分别为正常图像和其对应的真实坐标图x,rs、异常图像和其对应的真实坐标图以及正常图像和其对应的错误位置坐标图x为正常图像，rs为正确坐标，为异常图像，为错误坐标；将所述三种正负样本输入M+1个异常检测器As中，并结合对比学习思想进行训练，直至达到预设条件，完成训练过程。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 基于对比学习的多粒度异常检测方法、系统、设备及介质
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号