买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种面向工业图像异常检测的异常分数图优化方法及系统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：CN119722646B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411891489.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种面向工业图像异常检测的异常分数图优化方法及系统是由刘欢;孙剑设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向工业图像异常检测的异常分数图优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向工业图像异常检测的异常分数图优化方法及系统，对已有基于无监督或自监督学习的异常检测方法所提取的异常分数图做进一步的优化，设计前景噪声抑制模块和背景异常抑制模块，通过现有方法获得待优化的异常分数图；通过前景噪声抑制处理降低前景区域上的伪异常的异常分数，抑制异常检测过程中前景区域的伪异常影响；通过背景异常抑制模块生成与图像前景或物体区域有关的优化标记，使异常分数图只关注在图像前景或物体区域的异常区域，抑制背景区域的伪异常影响，本发明不依赖于产品类别，无需额外训练，不局限于某种特定的基于无监督或自监督学习异常检测方法，可作为插件的形式即插即用。

本发明授权一种面向工业图像异常检测的异常分数图优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向工业图像异常检测的异常分数图优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 对于初始的待优化的异常分数图，抑制异常检测过程中前景区域的伪异常影响，获得抑制前景噪声的异常分数图；包括：对初始的待优化的异常分数图通过设定了大小和方差的高斯核对局部区域的异常分数进行平滑处理，降低前景或物体上的伪异常区域的异常分数，得到抑制前景噪声的异常分数图； 对待检测的工业图像进行背景异常抑制得到一个用于区分背景和前景区域的标记图，基于用于区分背景和前景区域的标记图，去除异常分数图中处在背景区域上的异常值，得到优化后的异常分数图；具体包括：使用预先设计与类别无关的文本提示词，联合待检测的图像分别输入到训练好的语义分割模型，分别获取与前景提示词有关的多标记图以及与物体提示词有关的多标记图；多标记图中相关区域的值为1，无关区域的值为0；将上述多标记图通过取并集的方式进行合并，获得初始的非背景区域标记，其中非背景区域值为1，背景区域值为0；对初始非背景区域进行以下处理：去除非前景或物体的标记区域、去除孔洞噪声区域、进行膨胀操作获得用于区分背景和前景区域的标记图；用于区分背景和前景区域的标记图与抑制前景噪声的异常分数图做逐元素相乘，得到优化后的异常分数图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安交通大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。