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龙图腾网获悉浙江大学宁波 五位一体 校区教育发展中心申请的专利基于视觉与语言模型的零样本异常检测方法、装置及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：CN119941644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411946095.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于视觉与语言模型的零样本异常检测方法、装置及设备是由田冠中;马龙华;白玉虎设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉与语言模型的零样本异常检测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于视觉与语言模型的零样本异常检测方法、装置及设备，涉及异常检测技术领域，所述方法包括：从同一批次图像中获取推理图像和参考图像；通过第一多模态模型，分别对所述推理图像和所述参考图像进行双模态检测，获得初始掩码；通过第二多模态模型分别提取所述同一批次图像的特征并分别进行特征聚合，获得聚合推理特征和聚合参考特征；根据所述初始掩码，对所述聚合参考特征进行噪声特征过滤，获得非异常聚合参考特征，根据所述非异常聚合参考特征和所述聚合推理特征获得初始异常分数；根据所述初始异常分数和所述初始掩码进行掩码精炼，获得最终推理掩码，用于实现零样本异常检测。

本发明授权基于视觉与语言模型的零样本异常检测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉与语言模型的零样本异常检测方法，其特征在于，包括： 从同一批次图像中获取推理图像和参考图像，其中，所述推理图像表示待异常检测的图像，所述参考图像包括所述同一批次图像中除所述推理图像外的其他图像； 通过第一多模态模型，分别对所述推理图像和所述参考图像进行图像模态检测，通过所述第一多模态模型，分别根据正常文本提示模板和异常文本提示模板进行文本模态检测，获得初始掩码，其中，所述初始掩码包括初始推理异常掩码和初始参考异常掩码，所述初始推理异常掩码用于表示所述推理图像和所述参考图像被分类为正常的概率，初始参考异常掩码用于表示所述推理图像和所述参考图像被分类为异常的概率； 通过第二多模态模型分别提取所述同一批次图像的特征并分别进行特征聚合，获得聚合推理特征和聚合参考特征； 根据所述初始掩码，对所述聚合参考特征进行噪声特征过滤，获得非异常聚合参考特征，根据所述非异常聚合参考特征和所述聚合推理特征获得初始异常分数，其中，所述初始异常分数包括推理异常分数和参考异常分数； 根据所述初始异常分数和所述初始掩码进行掩码精炼，获得最终推理掩码，其中，所述最终推理掩码用于表示异常检测推理结果。

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浙江大学宁波 五位一体 校区教育发展中心，其通讯地址为：315121 浙江省宁波市钱湖南路1号；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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