武漢紡織大學李麗獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉武漢紡織大學申請的專利基于域對抗與多尺度融合的少樣本皮革異常檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120375109B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510892645.9，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于域對抗與多尺度融合的少樣本皮革異常檢測方法是由李麗;王啟航;謝耀沖;王兆靜;王睿涵;彭濤;陶文曦設計研發完成，并于2025-06-30向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于域對抗與多尺度融合的少樣本皮革異常檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于域對抗與多尺度融合的少樣本皮革異常檢測方法，主要解決當前工業場景中的少樣本異常檢測問題。包括：搭建一種綜合考慮形狀與紋理信息的多源域自適應網絡，以基于多尺度和形狀?紋理信息融合的雙編碼器?解碼器網絡為主網絡，加入了領域對抗學習網絡。多源域自適應網絡基于領域對抗學習通過設計三個代理任務分別學習形狀特征、紋理特征以及二者的綜合特征，并實現聯合優化，同時，利用多源域數據的支持實現多尺度融合，通過結合少量目標域數據進一步增強模型在目標域異常檢測任務中的性能表現。
本發明授權基于域對抗與多尺度融合的少樣本皮革異常檢測方法在權利要求書中公布了：1.基于域對抗與多尺度融合的少樣本皮革異常檢測方法，其特征在，包括如下步驟： 步驟一，構建異常圖像訓練數據集和皮革數據集； 步驟二，搭建基于多尺度和形狀-紋理信息融合的雙編碼器-解碼器網絡；所述雙編碼器的每個編碼器包括多個用于提取不同尺度特征的Transformer，以及用于對不同編碼器提取的不同尺度特征進行融合的多尺度特征融合模塊，解碼器包括多個全局注意力模塊，其中多尺度特征融合模塊包括卷積層、SE模塊、空間注意力模塊、通道注意力機制和局部注意力機制，全局注意力模塊包括通道注意力機制和卷積層； 步驟三，搭建領域對抗學習網絡，所述領域對抗學習網絡在基于多尺度和形狀-紋理信息融合的雙編碼器-解碼器網絡基礎上添加一個多類域判別器； 針對形狀特征、紋理特征以及形狀紋理特征，構建3個不同的代理任務，從異常圖像訓練數據集和皮革數據集中隨機選取不同的多源數據對3個代理任務分別進行交替訓練； 步驟四，使用訓練后的基于多尺度和形狀-紋理信息融合的雙編碼器-解碼器網絡對待測試皮革數據集實現精確的異常檢測。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人武漢紡織大學，其通訊地址為：430073 湖北省武漢市洪山區紡織路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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