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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种考虑标签不确定性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：CN115330688B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202210834357.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种考虑标签不确定性的图像异常检测方法是由沈卫明;曹云康设计研发完成，并于2022-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑标签不确定性的图像异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像异常检测相关技术领域，其公开了一种考虑标签不确定性的图像异常检测方法，该方法包含专家网络与学徒网络，分为训练与测试两个阶段。训练阶段，根据训练图像掩膜生成空间不确定性掩膜。后将训练图像输入专家网络和学徒网络提取得到专家特征和学徒特征，并根据训练图像掩膜、空间不确定性掩膜将所有特征分为混淆特征、正常特征、异常特征，在优化过程中增大正常特征相似度、减小异常特征相似度，对混淆特征不进行显式优化以避免优化方向歧义问题。在测试阶段，使用专家网络、学徒网络对测试图像提取特征，计算学徒网络与专家网络的相似度，取负后即为异常区域。本方法考虑了工业产品图像中的标签不确定性，提升了图像异常检测能力。

本发明授权一种考虑标签不确定性的图像异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑标签不确定性的图像异常检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1：根据训练图像数据集中的训练图像得出训练图像掩膜，将所述训练图像掩膜进行膨胀后与训练图像掩膜逐像素相减后获得空间不确定性掩膜； S2：获取训练完成的特征提取深度神经网络，即专家网络，以及未训练的特征提取深度神经网络，即学徒网络； S3：将所述训练图像分别输入专家网络和学徒网络得到专家特征和学徒特征； S4：依据所述训练图像掩膜和空间不确定性掩膜各个像素位置处的像素值，将所述专家特征与学徒特征进一步分为专家混淆特征、专家正常特征、专家异常特征、学徒混淆特征、学徒正常特征和学徒异常特征； S5：对专家正常特征和学徒正常特征之间的余弦相似度以及专家异常特征和学徒异常特征之间的余弦相似度进行约束，得到约束结果，基于所述约束结果进行反向传播以优化所述学徒网络的参数； S6：将待测试图像同时输入所述专家网络和参数优化后的学徒网络获得专家提取特征和学徒提取特征，计算所述专家提取特征和学徒提取特征的相似度值，根据所述相似度值获得待测图像的异常区域。

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