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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于多模态多层级特征的异常检测方法、电子设备、存储介质和程序产品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：CN121191097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511724965.X，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于多模态多层级特征的异常检测方法、电子设备、存储介质和程序产品是由朱炳科;李蕾;陈盈盈;王金桥设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态多层级特征的异常检测方法、电子设备、存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于多模态多层级特征的异常检测方法、电子设备、存储介质和程序产品，该方法包括：获取待检测图像；对待检测图像进行缩放处理和局部裁剪处理，得到全局缩放图像块和多个局部图像块；对全局缩放图像块进行特征提取处理，得到全局视觉特征；对多个局部图像块分别进行多层级特征提取处理，得到每个局部图像块的多层级视觉特征；使用交叉注意力机制处理全局视觉特征，得到全局描述向量；针对每个局部图像块，根据该局部图像块的多层级视觉特征以及全局描述向量，确定该局部图像块的局部异常信息；根据多个局部图像块的局部异常信息，确定异常检测结果。该方法可实现全局语义引导下的局部异常判断，实现对细粒度异常的精准定位。

本发明授权基于多模态多层级特征的异常检测方法、电子设备、存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态多层级特征的异常检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测图像； 对所述待检测图像进行缩放处理和局部裁剪处理，得到全局缩放图像块和多个局部图像块； 对所述全局缩放图像块进行特征提取处理，得到全局视觉特征； 对所述多个局部图像块分别进行多层级特征提取处理，得到每个局部图像块的多层级视觉特征； 使用交叉注意力机制处理所述全局视觉特征，得到全局描述向量，其中，所述全局描述向量用于描述正常事件和或异常事件； 针对每个局部图像块，根据该局部图像块的多层级视觉特征以及所述全局描述向量，确定该局部图像块的局部异常信息； 获取正常模式文本提示和异常模式文本提示，并分别从中提取得到正常提示特征和异常提示特征，其中，所述正常模式文本提示和异常模式文本提示通过训练得到； 根据所述正常提示特征、所述异常提示特征和所述全局视觉特征，确定全局正常权重和全局异常权重； 根据所述多个局部图像块的局部异常信息，确定局部异常权重； 根据所述全局正常权重、所述全局异常权重、所述局部异常权重，对所述正常提示特征和所述异常提示特征进行加权融合，得到融合提示特征； 使用所述融合提示特征，对所述全局视觉特征进行调制处理，得到调制全局视觉特征； 根据所述调制全局视觉特征、所述正常提示特征和所述异常提示特征，确定全局异常信息； 根据所述全局异常信息以及所述多个局部图像块的局部异常信息，确定所述异常检测结果。

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