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龙图腾网获悉湖南超能机器人技术有限公司申请的专利基于图像的异物和目标异常检测方法、系统及终端设备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：CN120823451B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511332549.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于图像的异物和目标异常检测方法、系统及终端设备是由刘黎明;肖湘江;谭骏;朱华勇;蒿敬波;张利平;曾利华设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像的异物和目标异常检测方法、系统及终端设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像的异物和目标异常检测方法、系统及终端设备，包括：针对异物检测，对待检测图像、基准图像提取特征图图谱，利用两特征图图谱的差异初检出待检测图像中的异物区域坐标，分割得到初检异物子图；将异物区域坐标映射至基准图像上得到基准子图，与初检异物子图组成真伪鉴别图像对；针对目标异常检测则在基准图像上分割得到目标基准子图，将目标区域坐标映射至待检测图像得到目标疑似异常子图，与目标疑似异常子图组成真伪鉴别图像对；对真伪鉴别图像对进行级联真伪鉴别，完成待检测图像中异物或者目标异常检测。本发明应用于图像处理、模式识别领域，能够迅速且高准确率的检测出待检测图像中的异物、目标是否异常。

本发明授权基于图像的异物和目标异常检测方法、系统及终端设备在权利要求书中公布了：1.一种基于图像的异物和目标异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，获取基准图像与待检测图像，并对所述基准图像、所述待检测图像进行降噪处理； 步骤2，将所述待检测图像与所述基准图像对齐，得到所述待检测图像与所述基准图像的映射矩阵； 步骤3，包括获取初检异物子图，以及获取目标基准子图： 所述初检异物子图的获取过程为：分别对所述待检测图像、所述基准图像进行特征提取，得到所述待检测图像的特征图图谱与所述基准图像的特征图图谱，并利用两幅特征图图谱中特征点的差异初检出所述待检测图像中的异物区域坐标，再基于所述异物区域坐标在所述待检测图像上分割得到初检异物子图； 所述目标基准子图的获取过程为：通过在所述基准图像上进行目标检测或者直接对目标锚定得到目标区域坐标，再基于所述目标区域坐标在所述基准图像上进行分割得到目标基准子图； 步骤4，包括异物检测与目标异常检测： 所述异物检测的过程为：基于所述映射矩阵将所述异物区域坐标映射至所述基准图像上，并基于映射后的异物区域坐标在所述基准图像上分割得到基准子图，再将所述基准子图与对应所述初检异物子图组成真伪鉴别图像对，并进行亮度一致性处理； 所述目标异常检测的过程为：基于所述映射矩阵将所述目标区域坐标映射至所述待检测图像上，并基于映射后的目标区域坐标在所述待检测图像上分割得到目标疑似异常子图，再将所述目标疑似异常子图与对应所述目标基准子图组成真伪鉴别图像对，并进行亮度一致性处理； 步骤5，对所述真伪鉴别图像对进行级联真伪鉴别，完成所述待检测图像中的异物或者目标异常检测，所述对真伪鉴别图像对进行级联真伪鉴别具体为： 基于灰度图像提取真伪鉴别图像对中基准子图与初检异物子图，或目标疑似异常子图与目标基准子图的光照亮度差异特征、对比度差异特征、目标轮廓差异特征；基于光照亮度差异特征、对比度差异特征、目标轮廓差异特征，计算得到相似度距离度量； 判断是否低于第一异物阈值或第一目标异常阈值：若是则判定当前初检异物子图中的异物为真实异物或判定当前目标疑似异常子图为目标异常，否则判定当前初检异物子图中的异物为伪异物或判定当前目标疑似异常子图为目标疑似异常； 基于神经网络构建特征分类提取器，利用训练好的特征分类提取器分别对判定为伪异物或目标疑似异常的真伪鉴别图像对提取特征，然后对提取的特征进行相似度评估，得到相似度评估度量； 判断相似度评估度量是否低于第二异物阈值或第二目标异常阈值：若是判定该伪异物是真实异物或者该目标异常。

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