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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于密集残差自编码器的火星影像异常探测方法和设备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：CN116883821B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310815119.3，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种基于密集残差自编码器的火星影像异常探测方法和设备是由王心宇;袁之浩;李静涛;钟燕飞设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于密集残差自编码器的火星影像异常探测方法和设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于密集残差自编码器的火星影像异常探测方法和设备。本发明提出一个创新模型，在保留Unet架构的基础上，在编码侧引入“密集残差”的思想，即通过一系列密集相连的卷积网络，强化其学习影像深层语义信息的能力。输入掩膜后的火星影像为重建背景，通过卷积和残差连接保持重建背景空间细节信息，并使用多种损失函数求和的形式抑制异常被重建，实现网络重建结果中背景与异常的分离。本发明可以解决火星影像深度学习异常探测问题，实现图像级异常探测结果。本发明可以有效提升火星影像异常探测的适用性和精度。

本发明授权一种基于密集残差自编码器的火星影像异常探测方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于密集残差自编码器的火星影像异常探测方法，其特征在于，包含以下实现步骤： 步骤1，输入火星影像集，并对数据集中的影像进行缩放以及归一化，使得像素值在0~1之内； 步骤2，选取m种不同大小的正方形网格对火星数据集进行划分，记为，并将每一个划分结果分别随机分成n个不相交的集合，逐次将每一个集合中的像素值置0，输出结果记为； 步骤3，分别将每个划分数据集所对应的掩膜结果输入进编码器，得到多个尺度不同的特征图； 编码器由5个模块组成，其中第1个模块为“卷积层-归一化层-非线性激活层”结构，用于提取影像表层的语义信息，第2、3、4个模块均由1个密集残差模块、1个“卷积层-归一化层-非线性激活层”结构与1个平均池化层组成；密集残差模块由多个卷积层组成，各层之间彼此相连；平均池化层用于提取影像的特征信息，同时实现影像尺度的压缩；第5个模块由“卷积层-归一化层-非线性激活层”结构构成，用于深层语义学习与影像尺度压缩； 步骤4，将不同尺度的特征图输入进解码器进行影像修复； 解码器由4个反卷积层构成，每一个反卷积层根据学习到的语义信息输出恢复影像，从而使解码器最终输出一张与原始影像尺寸完全相同的恢复影像，编码器的四个反卷积层依次与解码器中相同层次的模块相连，构成模型的连接层； 步骤5，使用多维度的损失函数计算推测图像与原图像的误差； 步骤6，反向传播损失函数值更新编码器-解码器模型参数，所述码器-解码器模型为Unet结构； 步骤7，利用训练好的模型进行异常检测，火星影像异常探测热力图作为最终异常探测结果； 记输出修复影像为，将同种划分方式所得到的修复结果拼接在一起，得到修复影像；分别逐像元计算修复影像与原始影像的多尺度梯度幅度相似度误差，其平均值反映m种尺度划分下模型异常检测的综合能力，将其输出作为火星异常探测热力图。

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