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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种双分支图像异常检测方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116416229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310316062.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种双分支图像异常检测方法、装置、设备及介质是由刘西应;江结林;颜佩漪;吴金涛;赵英男设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双分支图像异常检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种双分支图像异常检测方法、装置、设备及介质，其方法包括：获取待检测图像，对待检测图像进行预处理；将预处理后的待检测图像输入训练好的异常检测模型，获取异常得分；根据异常得分判断待检测图像为异常图像或正常图像；其中，所述异常检测模型的训练包括：获取预设数量的样本图像，对样本图像进行旋转拓展和预处理；构建异常检测模型，所述异常检测模型包括可见异常分支和不可见异常分支；通过旋转拓展和预处理后的样本图像对异常检测模型进行训练；本发明能够对不同种类的工业图像都拥有良好的适配性，可以高效完成异常检测任务，同时计算量较低。

本发明授权一种双分支图像异常检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种双分支图像异常检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测图像，对待检测图像进行预处理； 将预处理后的待检测图像输入训练好的异常检测模型，获取异常得分； 根据异常得分判断待检测图像为异常图像或正常图像； 其中，所述异常检测模型的训练包括： 获取预设数量的样本图像，对样本图像进行旋转拓展和预处理； 构建异常检测模型，所述异常检测模型包括可见异常分支和不可见异常分支； 通过旋转拓展和预处理后的样本图像对异常检测模型进行训练，训练步骤包括： 将旋转拓展和预处理后的样本图像送入可见异常分支，获取异常得分F1； 将旋转拓展和预处理后的样本图像送入不可见异常分支，获取异常得分F2； 对异常得分F1和F2分别进行全局平均池化，并将全局平均池化结果相加得到z1； 通过全连接层将z1维度降低至1得到z2，基于z2计算可见异常分支和不可见异常分支的关注度： 式中，l1、l2分别为可见异常分支和不可见异常分支的关注度，L1、H1为可见异常分支的权重参数，L2、H2为不可见异常分支的权重参数； 根据异常得分F1、F2与关注度l1、l2计算最终的异常得分S： S＝normF1×l1+F2×l2 式中，norm为[0,1]归一化函数； 基于异常得分S计算模型损失Loss： Loss＝1-y|DS|+ymax0,a-DS 式中，μγ、δγ为已获取的异常得分的均值和标准差；当DS∈[0.5,1]时，y＝1，当DS∈[0,0.5时，y＝0；a为预设的置信度区间参数； 根据模型损失Loss更新权重参数L1、H1、L2、H2，得到更新后的异常检测模型； 重复上述训练步骤，直至模型损失Loss收敛或达到预设的最大迭代次数，获取训练好的异常检测模型。

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