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龙图腾网获悉广州腾讯科技有限公司申请的专利图像异常检测模型训练方法、图像异常检测方法和装置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：CN114332578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202111079651.0，技术领域涉及：G06V10/98；该发明授权图像异常检测模型训练方法、图像异常检测方法和装置是由张博深设计研发完成，并于2021-09-15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、图像异常检测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种图像异常检测模型训练方法、图像异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质。本发明实施例可应用于云技术、人工智能、智慧交通等各种场景。该方法包括：将训练图像输入初始图像异常检测模型得到目标预测标签；基于训练图像的训练标签对应的当前映射标签和目标预测标签生成模型反馈数据；基于模型反馈数据对应的数据变化参考信息生成标签损失，基于标签损失调整当前映射标签得到更新映射标签，将更新映射标签作为更新的当前映射标签；基于模型反馈数据调整初始图像异常检测模型的模型参数，得到更新的初始图像异常检测模型，返回将训练图像输入初始图像异常检测模型的步骤，直至训练完成，得到预测准确性高的目标图像异常检测模型。

本发明授权图像异常检测模型训练方法、图像异常检测方法和装置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，所述方法包括： 获取训练图像和训练图像的训练标签对应的当前映射标签； 将所述训练图像输入初始图像异常检测模型，得到所述训练图像对应的目标预测标签； 对当前映射标签和目标预测标签进行散度计算，得到第一损失，包括：对当前映射标签和目标预测标签进行统计，得到标签统计信息，对所述标签统计信息和目标预测标签的比值进行对数变换，得到第一变换比例，对所述标签统计信息和当前映射标签的比值进行对数变换，得到第二变换比例，将所述第一变换比例和目标预测标签进行融合，得到第一子损失，将所述第二变换比例和当前映射标签进行融合，得到第二子损失，基于所述第一子损失和所述第二子损失得到第一损失； 基于所述第一损失得到模型反馈数据； 基于所述模型反馈数据对应的数据变化参考信息生成标签损失，基于标签损失调整当前映射标签得到更新映射标签，将所述更新映射标签作为当前映射标签； 基于所述模型反馈数据调整初始图像异常检测模型的模型参数，得到更新的初始图像异常检测模型，返回所述将所述训练图像输入初始图像异常检测模型的步骤，直至训练完成，得到目标图像异常检测模型。

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