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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于记忆库的小样本工业异常检测方法及装置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：CN119006423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202411115675.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于记忆库的小样本工业异常检测方法及装置是由田隆;张炯戈;赵弘毅;鲁瑞颖设计研发完成，并于2024-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于记忆库的小样本工业异常检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于记忆库的小样本工业异常检测方法，包括：对若干支持图像进行特征提取，构建语义记忆库，并将语义记忆库与情景记忆库串联，形成总记忆库；其中，语义记忆库包括若干支持图像的语义特征；基于在线CT理论对当前查询图像的情景特征与语义记忆库中的语义特征进行在线配准，得到最佳匹配流；并结合当前查询图像的情景特征进行情景记忆校准，更新情景记忆库，进而更新总记忆库；基于在线CT理论对当前查询图像的情景特征与更新后的总记忆库中的特征进行配准，并根据配准结果得到当前查询图像的异常得分图，基于异常得分图实现当前查询图像的异常检测。该方法利用CT作为度量进行在线检测，实现了精确的特征匹配，提升了检测精度。

本发明授权基于记忆库的小样本工业异常检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于记忆库的小样本工业异常检测方法，其特征在于，包括： 利用视觉分割模型分割支持图像的前景和背景，分别提取所述支持图像的前景特征和背景特征；将所述前景特征和所述背景特征串联为语义特征，形成语义记忆库，并将所述语义记忆库与情景记忆库串联，形成总记忆库；其中，所述语义记忆库包括若干支持图像的语义特征；所述情景记忆库初始时为空； 对当前查询图像进行特征提取，得到情景特征； 建立所述语义记忆库中的语义特征和所述情景特征之间的CT函数，并对所述CT函数进行优化，得到第一最优前向转移概率矩阵，作为最佳匹配流；基于所述最佳匹配流和所述当前查询图像的情景特征进行情景记忆校准，更新所述情景记忆库，进而更新所述总记忆库； 对所述当前查询图像的情景特征与更新后的总记忆库中的特征之间的CT函数进行优化，获得第二最优前向转移概率矩阵； 基于所述第二最优前向转移概率矩阵，得到当前在线查询图像的异常得分图； 基于所述异常得分图，找出得分大于预设阈值的像素，判定为异常点，并对所述异常点进行定位，从而实现当前查询图像的异常检测。

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