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龙图腾网获悉中移雄安信息通信科技有限公司;中移系统集成有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利图像异常检测模型训练方法、装置、设备及介质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：CN117115578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202210522933.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权图像异常检测模型训练方法、装置、设备及介质是由张岩;刘妮妮;陈虎山设计研发完成，并于2022-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像异常检测模型训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理技术领域，提供一种图像异常检测模型训练方法、装置、设备及介质，该方法包括：对采集到的基站部件图像集进行图像预处理，得到基站部件图像集的正常样本图像训练集；通过正常样本图像训练集结合稀疏约束和分布约束，对预设自编码器进行训练，得到目标优化自编码器；通过判别器对目标优化自编码器进行再训练，得到图像异常检测模型。本申请实施例提供的图像异常检测模型训练方法结合正常样本图像训练集、稀疏约束、分布约束和判别器对自动编码器进行训练，得到具有更强鲁棒的正常样本图像的重建能力、拉远正常样本图像在向量空间距和具备更优性能的图像异常检测模型，从而更加快速准确地区分出正常图像和异常图像。

本发明授权图像异常检测模型训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种图像异常检测模型训练方法，其特征在于，包括： 对采集到的基站部件图像集进行图像预处理，得到所述基站部件图像集的正常样本图像训练集； 通过所述正常样本图像训练集结合稀疏约束和分布约束，对预设自编码器进行训练，得到目标优化自编码器； 通过判别器对所述目标优化自编码器进行再训练，得到图像异常检测模型； 所述通过所述正常样本图像训练集结合稀疏约束和分布约束，对预设自编码器进行训练，得到目标优化自编码器，包括： 通过峰值信噪比的倒数损失函数结合所述正常样本图像训练集，对所述预设自编码器进行重建训练，得到第一待优化自编码器； 以KL散度为正则函数结合所述倒数损失函数作为所述稀疏约束，对所述第一待优化自编码器进行训练，得到第二待优化自编码器； 结合所述分布约束对所述第二待优化自编码器进行训练，得到所述目标优化自编码器； 所述结合所述分布约束对所述第二待优化自编码器进行训练，得到所述目标优化自编码器，包括： 确定在所述重建训练过程中的编码向量，并通过正态分布采样与所述编码向量相同维度的采样向量； 将所述采样向量确定为所述分布约束，对所述第二待优化自编码器进行训练，得到所述目标优化自编码器； 所述通过判别器对所述目标优化自编码器进行再训练，得到图像异常检测模型，包括： 将所述编码向量和所述采样向量输入至所述判别器中，输出所述编码向量与所述采样向量的各个易区分系数； 将各个所述易区分系数与预设系数进行数值大小比较，得到第一比较结果，并根据所述第一比较结果确定各个所述易区分系数中，数值小于所述预设系数的目标区分系数； 确定所述目标区分系数对应的判别器系数，通过所述判别器系数对所述目标优化自编码器进行再训练，得到所述图像异常检测模型。

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