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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣東工業(yè)大學(xué)申請的專利一種基于圖傳播的主動學(xué)習(xí)異常檢測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115761435B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211385890.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/82；該發(fā)明授權(quán)一種基于圖傳播的主動學(xué)習(xí)異常檢測方法及系統(tǒng)是由曹江中;蕭堪鴻;黃金熙設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-11-07向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于圖傳播的主動學(xué)習(xí)異常檢測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于圖傳播的主動學(xué)習(xí)異常檢測方法及系統(tǒng)，涉及圖像異常檢測的技術(shù)領(lǐng)域，采集產(chǎn)品圖像后進行預(yù)處理，構(gòu)建預(yù)訓(xùn)練自動編碼器并訓(xùn)練，通過訓(xùn)練得到的自動編碼器獲得不包含低級特征的圖像編碼，并進一步重構(gòu)，不僅能取得更連續(xù)平滑的圖像低維表示，還能獲得更好的異常檢測性能。基于k?近鄰傳播矩陣的圖傳播更新圖像標(biāo)注信息，使得更新圖像標(biāo)注信息的耗時更低，而且在主動學(xué)習(xí)階段同時考慮了圖像樣本的不確定性和代表性，并挑選最具代表性的圖像樣本，對圖像樣本分空間進行了充分的探索，有效提升了主動學(xué)習(xí)的性能，最后將待檢測的產(chǎn)品圖像輸入異常檢測模型中，得到待檢測產(chǎn)品的異常得分，異常檢測性能佳。

本發(fā)明授權(quán)一種基于圖傳播的主動學(xué)習(xí)異常檢測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于圖傳播的主動學(xué)習(xí)異常檢測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： S1.隨機采集若干產(chǎn)品的圖像，并進行預(yù)處理，得到產(chǎn)品圖像集； S2.構(gòu)建預(yù)訓(xùn)練自動編碼器；以重構(gòu)誤差和L2正則化作為目標(biāo)函數(shù)，利用產(chǎn)品圖像集訓(xùn)練預(yù)訓(xùn)練自動編碼器，直至收斂，訓(xùn)練完成，得到自動編碼器； S3.利用自動編碼器獲得產(chǎn)品圖像集中每張圖像的編碼和重構(gòu)誤差，構(gòu)建k-近鄰傳播矩陣作為圖結(jié)構(gòu)的鄰接矩陣，以進行邊權(quán)傳播； S4.挑選最具代表性的圖像樣本進行人工標(biāo)注，并利用人工標(biāo)注和重構(gòu)誤差構(gòu)建包含樣本不確定性和代表性的信息矩陣，用于初始化圖結(jié)構(gòu)的節(jié)點信息； S5.利用圖結(jié)構(gòu)的邊權(quán)為每個節(jié)點向相鄰節(jié)點傳播不確定性和代表性，通過啟發(fā)式樣本選擇策略挑選圖像樣本進行主動學(xué)習(xí)；迭代執(zhí)行，直到標(biāo)注預(yù)算耗盡，主動學(xué)習(xí)結(jié)束； S6.利用節(jié)點的不確定性和鄰接關(guān)系為每個圖像樣本計算訓(xùn)練權(quán)重，并結(jié)合權(quán)重重新訓(xùn)練預(yù)訓(xùn)練自動編碼器，以作為異常檢測模型； S7.采集待檢測產(chǎn)品的圖像數(shù)據(jù)并進行S1中所述的預(yù)處理，最后輸入至異常檢測模型中，使用重構(gòu)誤差計算待檢測產(chǎn)品的異常得分。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人廣東工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：510090 廣東省廣州市越秀區(qū)東風(fēng)東路729號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。