发明公开
- 专利标题: 一种基于多尺度特征融合差分的轻量化智能异常决策方法
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申请号: CN202411405238.2申请日: 2024-10-10
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公开(公告)号: CN118918445A公开(公告)日: 2024-11-08
- 发明人: 钱鹏江 , 马帅 , 张振宇 , 樊成 , 张冠宇 , 姚健 , 蒋亦樟 , 方伟 , 王闯 , 张梁 , 赵枫 , 刘洋 , 梁福生
- 申请人: 江南大学 , 大连理工大学 , 苏州大学 , 吉林大学
- 申请人地址: 江苏省无锡市经开区金融八街1号无锡商会大厦2201; ; ;
- 专利权人: 江南大学,大连理工大学,苏州大学,吉林大学
- 当前专利权人: 江南大学,大连理工大学,苏州大学,吉林大学
- 当前专利权人地址: 江苏省无锡市经开区金融八街1号无锡商会大厦2201; ; ;
- 代理机构: 苏州市中南伟业知识产权代理事务所
- 代理商 马小慧
- 主分类号: G06V10/82
- IPC分类号: G06V10/82 ; G06N3/0455 ; G06N3/09 ; G06V10/22 ; G06V10/42 ; G06V10/44 ; G06V10/774 ; G06V10/80
摘要:
本发明涉及异常决策技术领域,公开了一种基于多尺度特征融合差分的轻量化智能异常决策方法,包括选取多个正常图像作为记忆样本;获取待检测图像;获取每个记忆样本与待检测图像的多个具有不同分辨率的阶段特征,组成每个记忆样本的样本存储信息与待检测图像的实时存储信息;计算实时存储信息与每个样本存储信息之间的欧几里得距离,获取距离最小的作为目标样本存储信息与目标记忆样本;获取目标记忆样本与待检测图像在各个分辨率下的x轴、y轴卷积阶段特征,计算各个分辨率下目标记忆样本与待检测图像之间的差分信息;获取基于金字塔结构的多尺度特征差分中每一层的差分输出,进行通道拼接后,输入解码器中,获取待检测图像中的缺陷定位结果。