[发明专利]一种无缺陷样本学习的异常检测方法有效
| 申请号： | 202110904423.6 | 申请日： | 2021-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN113689390B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 许亮;向旺;李国彪;吴启荣;乔俊杰 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学;广州德视迪智能技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06N3/02;G06F18/214 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510090 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种无缺陷样本学习的异常检测方法，所述方法包括S1：获取无缺陷样本图像并进行预处理，得到灰度图；S2：利用灰度图建立子图像灰度高斯混合模型，并保存高斯混合模型参数；S3：构建损失函数并用于引导训练神经网络；S4：利用训练好的神经网络进行异常检测。本发明无需缺陷样本，节省了样本获取的成本，同时适用任意异常样本，具有较强的泛化能力，实用性强，检测准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 缺陷 样本 学习 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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