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龙图腾网获悉杭州智思达科技有限责任公司申请的专利一种基于有监督与无监督深度学习的AI视觉检测方法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：CN120689699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511190642.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于有监督与无监督深度学习的AI视觉检测方法是由赵沂;洪松林设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于有监督与无监督深度学习的AI视觉检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及AI视觉检测领域，尤其涉及一种基于有监督与无监督深度学习的AI视觉检测方法，包括：利用实时采样图像数据建立采样图像视觉特征；利用所述采样图像视觉特征基于有监督与无监督深度学习建立AI视觉特征分析模型；根据所述AI视觉特征分析模型得到AI视觉检测结果，通过有监督与无监督混合学习架构，结合深度学习的判别能力与无监督学习的异常检测优势，在少量标注数据下实现高精度、高鲁棒性的视觉检测，其中有监督主模型基于标注数据训练，确保对已知缺陷的精准识别，突破传统有监督模型的局限性，在保证高精度的同时提升泛化能力，适用于复杂多变的工业检测场景。

本发明授权一种基于有监督与无监督深度学习的AI视觉检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于有监督与无监督深度学习的AI视觉检测方法，其特征在于，包括： S1、利用实时采样图像数据建立采样图像视觉特征，所述采样图像视觉特征包括目标区域与非目标区域，所述目标区域为工业线束主体所在区域，非目标区域为工业线束主体以外的背景区域； S2、利用所述采样图像视觉特征基于有监督与无监督深度学习建立AI视觉特征分析模型； S3-1-1、根据所述实时采样图像数据获取对应实时采样图像数据的历史风险采样图像视觉特征； S3-1-2、根据所述历史风险采样图像视觉特征获取风险像素矩阵作为一级比对模板； S3-1-3、根据所述一级比对模板获取相邻像素作为二级比对模板； S3-1-4-1、利用所述实时采样图像数据对应采样图像视觉特征输入AI视觉特征分析模型得到工业线束数据综合分析结果； S3-1-4-2、判断所述工业线束数据综合分析结果与一级比对模板是否存在对应相同区域，若是，则初始AI视觉检测结果为标记缺陷核心区域，否则，执行S3-1-4-3； S3-1-4-3、判断所述工业线束数据综合分析结果与二级比对模板是否存在对应相同区域，若是，则初始AI视觉检测结果为标记疑似缺陷区域，否则，初始AI视觉检测结果为输出无缺陷； S3-2-1、获取所述实时采样图像数据对应时刻作为趋势反馈验证起始时刻t； S3-2-2、分别获取t+1时刻与t+2时刻的初始AI视觉检测结果； S3-2-3、判断所述t+1时刻的初始AI视觉检测结果与趋势反馈验证起始时刻t的初始AI视觉检测结果是否相同，若是，则执行S3-2-4，否则，更新实时采样图像数据，并返回S1-1； S3-2-4、判断所述t+2时刻的初始AI视觉检测结果与趋势反馈验证起始时刻t的初始AI视觉检测结果是否相同，若是，则触发报警，否则，更新实时采样图像数据，并返回S1-1。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州智思达科技有限责任公司，其通讯地址为：310003 浙江省杭州市拱墅区环城北路177号浙江数字出版大楼1幢419-420室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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