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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于高低频重建的图像异常检测方法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：CN114140736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202111647398.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于高低频重建的图像异常检测方法是由刘勇;梁雨菲;张江宁设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高低频重建的图像异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高低频重建的图像异常检测方法，包括模型训练和模型推断两个阶段，所述模型训练阶段中，通过对训练集中的正常图像训练生成对抗网络，利用服务器对网络模型进行训练，通过降低网络损失函数来优化网络参数，直至网络收敛，获得基于高低频重建的网络模型；所述模型推断阶段中，利用模型训练阶段获得的网络模型，根据异常分数判断新的测试图像是否为异常图像。通过频域解耦模块获得图像不同频段的信息利用不同的生成器进行重建，在网络生成器的编码阶段利用通道选择模块实现对不同频段信息的交互和选择，使得网络能够充分利用不同频段的信息，提升生成器的重建能力，进而提升基于重建的图像异常检测算法的性能。

本发明授权一种基于高低频重建的图像异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高低频重建的图像异常检测方法，其特征在于：包括模型训练和模型推断两个阶段， 所述模型训练阶段中，通过对训练集中的正常图像训练生成对抗网络，利用服务器对该生成对抗网络的网络模型进行训练，通过降低网络损失函数来优化网络参数，直至网络收敛，获得基于高低频重建的网络模型； 所述模型推断阶段中，利用模型训练阶段获得的网络模型，根据异常分数判断新的测试图像是否为异常图像； 所述模型训练阶段，具体包括以下步骤， S11、图像数据准备，利用频域解耦模块得到训练集中的正常图像的不同频段的信息； S12、网络模型训练，将正常图像的不同频段的信息传入生成器进行重建，利用鉴别器鉴别原始图像与重建图像，采用对抗学习的方法进行训练；计算损失函数得到梯度，然后进行反向传播得到训练好的网络模型； 所述生成器包含高低频重建模块和通道选择模块，所述高低频重建模块，包括多个不同频段分支，分别重建图像不同频段的信息； 所述通道选择模块，将图像不同频段的特征图相加，经过全局平均池化层、全连接层和softmax得到不同频段特征对应的通道注意力向量，将通道注意力向量与原特征图相乘得到新特征图，新特征图作为下一个卷积层的输入。

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