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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利零样本异常检测方法、装置及电子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：CN120635483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510941751.1，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权零样本异常检测方法、装置及电子设备是由徐士彪;黄龙钊;王常维;许镕涛设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本零样本异常检测方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种零样本异常检测方法、装置及电子设备，涉及图像异常检测的技术领域，该方法包括：获取待检测图像，利用CLIP模型提取视觉特征；对视觉特征进行视觉增强，得到增强视觉特征；将增强视觉特征注入到可学习文本提示模版中，生成自适应文本提示；将自适应文本提示注入至文本编码器进行编码，得到文本嵌入表示；将自适应文本提示映射至视觉空间得到视觉提示，并输入到局部视觉特征中得到尺度视觉特征；基于文本嵌入表示和尺度视觉特征分别计算预设尺度的异常分数和异常定位图，并融合得到检测检测结果。本发明提供的零样本异常检测方法、装置及电子设备，有效提升整个检测过程的泛化能力，进而满足实际应用需求。

本发明授权零样本异常检测方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种零样本异常检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测图像，利用预先训练好的CLIP模型的视觉编码器提取所述待检测图像的视觉特征，其中，所述视觉特征包括：全局视觉特征和多个预设尺度下的局部视觉特征； 对所述视觉特征进行视觉增强，得到适用于预设尺度的增强视觉特征； 将所述增强视觉特征注入到预先配置的可学习文本提示模版中，生成包含多个预设尺度下的自适应文本提示； 将所述自适应文本提示注入至所述CLIP模型的文本编码器中，通过所述文本编码器对所述自适应文本提示进行编码，并输出每个预设尺度下的文本嵌入表示；以及，采用预设的适配器模型将所述自适应文本提示映射至视觉空间，得到视觉提示，并将所述视觉提示输入到所述待检测图像的每个预设尺度下所述局部视觉特征中，得到每个预设尺度下的尺度视觉特征； 基于所述文本嵌入表示和所述尺度视觉特征在预设尺度空间中分别计算对应的异常分数和异常定位图； 对所有预设尺度的所述异常分数和所述异常定位图进行融合处理，输出所述待检测图像对应的检测结果，其中，所述检测结果包括全局异常分数和全局异常定位图； 其中，对所述视觉特征进行视觉增强，得到适用于预设尺度的增强视觉特征的步骤，包括： 使用预先构建的感知机模型将所述全局视觉特征映射到泛化的尺度空间，得到该尺度空间下的第一增强特征； 按照预先配置的交叉注意力机制对所述第一增强特征进行再次增强处理，得到第二增强特征； 将所述第二增强特征与所述第一增强特征叠加，得到所述增强视觉特征； 按照预先配置的交叉注意力机制对所述第一增强特征进行再次增强处理，得到第二增强特征的步骤，包括： 将该尺度空间下的所述第一增强特征与多个预设尺度下的所述局部视觉特征依次进行拼接，得到拼接特征； 以所述第一增强特征为查询向量，所述拼接特征为键矩阵和值矩阵采用预先配置的交叉注意力算法对所述第一增强特征进行再次增强处理，得到第二增强特征。

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