本發(fā)明涉及工業(yè)檢測領(lǐng)域，具體地，涉及一種異常檢測方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、工業(yè)領(lǐng)域中異常檢測有廣泛的應(yīng)用，基于歸一化流（normalizing?flows）的方法是異常檢測的其中一種重要方法?；跉w一化流的方法可以將樣本圖像的圖像特征映射到目標空間中，在目標空間中進行異常檢測。由于在目標空間中，特征分布較為復(fù)雜，分布規(guī)律不明顯，因此，在基于目標空間的特征進行異常檢測時用于確定異常是否存在的閾值的選取比較困難。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、考慮到上述問題而提出了本發(fā)明。本發(fā)明提供一種異常檢測方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品，這種方案可以目標圖像特征的分布規(guī)律至少在接近第一正樣本圖像時變得可預(yù)期，從而使得根據(jù)這種可預(yù)期的分布規(guī)律設(shè)置預(yù)設(shè)偏離閾值成為可能。

2、根據(jù)本發(fā)明一個方面，提供了一種異常檢測方法，方法包括：將針對目標對象采集到的目標圖像輸入經(jīng)訓(xùn)練的特征提取網(wǎng)絡(luò)，以得到目標圖像的目標圖像特征；基于預(yù)設(shè)歸一化參數(shù)對目標圖像特征進行歸一化處理以得到目標圖像的歸一化特征，其中，預(yù)設(shè)歸一化參數(shù)為對多組第一樣本圖像特征的特征向量值的分布情況進行統(tǒng)計所得到的統(tǒng)計信息，多組第一樣本圖像特征為將多個第一正樣本圖像輸入經(jīng)訓(xùn)練的特征提取網(wǎng)絡(luò)得到的圖像特征，第一正樣本圖像為針對非異常對象采集獲得的圖像；根據(jù)歸一化特征確定目標圖像相對于第一正樣本圖像的偏離程度；根據(jù)偏離程度和預(yù)設(shè)偏離閾值確定目標圖像的異常檢測結(jié)果，異常檢測結(jié)果用于指示目標對象是否存在異常區(qū)域。

3、可選地，根據(jù)歸一化特征確定目標圖像相對于第一正樣本圖像的偏離程度，包括：通過對歸一化特征的各通道下的特征向量值求平均的方式執(zhí)行降維操作，以得到異常熱度圖，其中，異常熱度圖中的像素值用于表示目標圖像相對于第一正樣本圖像的偏離程度；每個熱度圖區(qū)域的像素值用于表示目標圖像中與該熱度圖區(qū)域?qū)?yīng)的圖像區(qū)域相對于第一正樣本圖像中與該熱度圖區(qū)域?qū)?yīng)的圖像區(qū)域的偏離程度。

4、可選地，在通過對歸一化特征的各通道下的特征向量值求平均的方式執(zhí)行降維操作，以得到異常熱度圖之前，根據(jù)歸一化特征確定目標圖像相對于第一正樣本圖像的偏離程度還包括：通過反拉普拉斯變換將歸一化特征包含的特征圖的尺度轉(zhuǎn)換為與目標圖像的尺度一致。

5、可選地，在根據(jù)偏離程度和預(yù)設(shè)偏離閾值確定目標圖像的異常檢測結(jié)果之前，方法還包括：根據(jù)預(yù)設(shè)歸一化參數(shù)設(shè)置預(yù)設(shè)偏離閾值。

6、可選地，預(yù)設(shè)歸一化參數(shù)包括以下一項或多項：均值、標準差、方差、極差、中位數(shù)絕對偏差、四分位間距。

7、可選地，經(jīng)訓(xùn)練的特征提取網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程如下：獲取多個第二正樣本圖像，多個第二正樣本圖像包括一組或多組樣本對，每組樣本對包括兩個正樣本圖像；將每組樣本對輸入初始的特征提取網(wǎng)絡(luò)以得到每組樣本對中的兩個正樣本圖像一一對應(yīng)的第二樣本圖像特征和第三樣本圖像特征；根據(jù)每組樣本對所對應(yīng)的第二樣本圖像特征和第三樣本圖像特征計算損失值，并利用損失值對初始的特征提取網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化直至預(yù)設(shè)訓(xùn)練要求滿足，以得到經(jīng)訓(xùn)練的特征提取網(wǎng)絡(luò)。

8、可選地，多個第二正樣本圖像與多個第一正樣本圖像相同。

9、可選地，將針對目標對象采集到的目標圖像輸入經(jīng)訓(xùn)練的特征提取網(wǎng)絡(luò)，以得到目標圖像的目標圖像特征，包括：在經(jīng)訓(xùn)練的特征提取網(wǎng)絡(luò)中，提取目標圖像的多尺度的圖像特征并將多尺度的圖像特征通過歸一化流處理轉(zhuǎn)換為預(yù)設(shè)尺度的目標圖像特征。

10、根據(jù)本發(fā)明另一方面，還提供了一種異常檢測裝置，包括：輸入模塊，用于將針對目標對象采集到的目標圖像輸入經(jīng)訓(xùn)練的特征提取網(wǎng)絡(luò)，以得到目標圖像的目標圖像特征；處理模塊，用于基于預(yù)設(shè)歸一化參數(shù)對目標圖像特征進行歸一化處理以得到目標圖像的歸一化特征，其中，預(yù)設(shè)歸一化參數(shù)為對多組第一樣本圖像特征的特征向量值的分布情況進行統(tǒng)計所得到的統(tǒng)計信息，多組第一樣本圖像特征為將多個第一正樣本圖像輸入經(jīng)訓(xùn)練的特征提取網(wǎng)絡(luò)得到的圖像特征，第一正樣本圖像為針對非異常對象采集獲得的圖像；第一確定模塊，用于根據(jù)歸一化特征確定目標圖像相對于第一正樣本圖像的偏離程度；第二確定模塊，用于根據(jù)偏離程度和預(yù)設(shè)偏離閾值確定目標圖像的異常檢測結(jié)果，異常檢測結(jié)果用于指示目標對象是否存在異常區(qū)域。

11、根據(jù)本發(fā)明再一方面，還提供了一種電子設(shè)備，包括：處理器和存儲器，其中，存儲器中存儲有計算機程序指令，計算機程序指令被處理器運行時用于執(zhí)行上述的異常檢測方法。

12、根據(jù)本發(fā)明又一方面，還提供了一種存儲介質(zhì)，在存儲介質(zhì)上存儲了程序指令，程序指令在運行時用于執(zhí)行上述的異常檢測方法。

13、根據(jù)本發(fā)明又一方面，還提供了一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序指令，計算機程序指令在運行時用于執(zhí)行如上述的異常檢測方法。

14、上述技術(shù)方案通過采用預(yù)設(shè)歸一化參數(shù)對目標圖像特征進行歸一化處理，可以基于第一正樣本圖像的第一樣本圖像特征的統(tǒng)計信息使離散程度高、分布區(qū)間大且無明顯分布規(guī)律的目標圖像特征的特征向量值傾向于收斂到一個相對較小的數(shù)值范圍內(nèi)，使得所得到的歸一化特征的特征向量值離散程度減小，分布規(guī)律更為明顯，這種處理方式使得目標圖像特征的分布規(guī)律至少在接近第一正樣本圖像時變得可預(yù)期，從而使得根據(jù)這種可預(yù)期的分布規(guī)律設(shè)置預(yù)設(shè)偏離閾值成為可能，即這種處理方式有助于設(shè)置用于異常檢測的合適的預(yù)設(shè)偏離閾值。此外，通過該方案輸出的目標圖像特征可以減少背景信息的干擾，例如金屬等材質(zhì)的紋理干擾。

15、上述說明僅是本發(fā)明技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明的技術(shù)手段，而可依照說明書的內(nèi)容予以實施，并且為了讓本發(fā)明的上述和其它目的、特征和優(yōu)點能夠更明顯易懂，以下特舉本發(fā)明的具體實施方式。

技術(shù)特征：

1.一種異常檢測方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述歸一化特征確定所述目標圖像相對于所述第一正樣本圖像的偏離程度，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，在所述通過對所述歸一化特征的各通道下的特征向量值求平均的方式執(zhí)行降維操作，以得到異常熱度圖之前，所述根據(jù)所述歸一化特征確定所述目標圖像相對于所述第一正樣本圖像的偏離程度還包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一項所述的方法，其特征在于，在所述根據(jù)所述偏離程度和預(yù)設(shè)偏離閾值確定所述目標圖像的異常檢測結(jié)果之前，所述方法還包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一項所述的方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)歸一化參數(shù)包括以下一項或多項：均值、標準差、方差、極差、中位數(shù)絕對偏差、四分位間距。

6.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一項所述的方法，其特征在于，所述經(jīng)訓(xùn)練的特征提取網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程如下：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述多個第二正樣本圖像與所述多個第一正樣本圖像相同。

8.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一項所述的方法，其特征在于，所述將針對目標對象采集到的目標圖像輸入經(jīng)訓(xùn)練的特征提取網(wǎng)絡(luò)，以得到所述目標圖像的目標圖像特征，包括：

9.一種異常檢測裝置，其特征在于，包括：

10.一種電子設(shè)備，包括處理器和存儲器，其特征在于，所述存儲器中存儲有計算機程序指令，所述計算機程序指令被所述處理器運行時用于執(zhí)行如權(quán)利要求1-8任一項所述的異常檢測方法。

11.一種存儲介質(zhì)，在所述存儲介質(zhì)上存儲了程序指令，其特征在于，所述程序指令在運行時用于執(zhí)行如權(quán)利要求1-8任一項所述的異常檢測方法。

12.一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序指令，其特征在于，所述計算機程序指令在運行時用于執(zhí)行如權(quán)利要求1-8任一項所述的異常檢測方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明實施例公開了一種異常檢測方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)，方法包括：將針對目標對象采集到的目標圖像輸入經(jīng)訓(xùn)練的特征提取網(wǎng)絡(luò)，以得到目標圖像的目標圖像特征；基于預(yù)設(shè)歸一化參數(shù)對目標圖像特征進行歸一化處理以得到目標圖像的歸一化特征，其中，預(yù)設(shè)歸一化參數(shù)為對多組第一樣本圖像特征的特征向量值的分布情況進行統(tǒng)計所得到的統(tǒng)計信息；根據(jù)歸一化特征確定目標圖像相對于第一正樣本圖像的偏離程度；根據(jù)偏離程度和預(yù)設(shè)偏離閾值確定目標圖像的異常檢測結(jié)果。這種方案可以目標圖像特征的分布規(guī)律至少在接近第一正樣本圖像時變得可預(yù)期，從而使得根據(jù)這種可預(yù)期的分布規(guī)律設(shè)置預(yù)設(shè)偏離閾值成為可能。

技術(shù)研發(fā)人員：韓曉
受保護的技術(shù)使用者：蘇州鎂伽科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9