| 专利号 | 202011536795X | 申请日 | 2020-12-23 | 专利名称 | 一种用于表面异常区域像素级分割的多任务检测方法 |
| 授权日 | 2022-06-17 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 李歧强;库艳峰;宋文 |
| 主分类号 | G06T7/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种用于表面异常区域像素级分割的多任务检测方法，包括如下步骤：获取图像数据集，并对其中已知异常进行像素级标注，如果无法获取到足够异常样本，则随机添加噪声作为异常；构建多任务异常检测网络模型，其包括已知异常检测分支D和未知异常检测分支S；根据预构建的多任务优化目标，通过图像数据集对多任务异常检测网络模型进行训练，得到最终的异常检测网络模型，其中多任务优化目标包含像素级分类损失函数和紧凑性损失函数；将待检测图像输入异常检测网络模型中，合并已知异常检测分支D与未知异常检测分支S的输出，实现图像异常区域像素级分割的检测。本发明所公开的方法可以提高异常检测的分割精细程度、实时性与准确率。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 相关服务业 新技术与创新创业服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
