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龙图腾网获悉大连民族大学申请的专利基于非对称自编码器的高光谱异常目标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：CN115719449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211431908.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于非对称自编码器的高光谱异常目标检测方法是由王立国;王霄衣设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于非对称自编码器的高光谱异常目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于非对称自编码器的高光谱异常目标检测方法，包括以下步骤：构建训练样本‑构建基于残差自注意力模块机制的非对称自编码器‑计算重建像元和输入像元的Smooth‑l1损失，将其作为重建损失；同时计算的隐层编码的核范数的对数，将其作为低秩损失‑将两种损失值加权求和，作为模型的总损失函数，利用反向传播的方式优化模型‑将未打乱顺序的2‑D高光谱图像输入已训练好的模型中，输出重建图像，并计算原始2‑D图像和重建图像的欧氏距离，作为像元的异常得分，输出最终检测图。本发明采用上述基于非对称自编码器的高光谱异常目标检测方法，与现有技术相比，能够更好地增大背景和异常的差异性，提高检测率。

本发明授权基于非对称自编码器的高光谱异常目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于非对称自编码器的高光谱异常目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、将获取的3-D高光谱图像转换为2-D矩阵，每一个像元作为一个训练样本，得到的全局训练样本； S2、将步骤S1得到的全局训练样本顺序打乱，设置训练阶段的batchsize； S3、将步骤S2获得的每一个batch的训练样本输入到基于残差自注意力模块机制的非对称自编码器，输出相对应的重建像元和隐层编码； S4、计算步骤S3得到的重建像元和输入像元的Smooth-l1损失，将其作为重建损失；同时计算步骤S3得到的隐层编码的核范数的对数，将其作为低秩损失； S5、将步骤S4计算得到的两种损失值加权求和，作为模型的总损失函数，利用反向传播的方式优化模型； S6、将未打乱顺序的2-D高光谱图像输入步骤S5已训练好的模型中，输出重建图像，并计算原始2-D图像和重建图像的欧氏距离，作为像元的异常得分，输出最终检测图； 步骤S3中所述的基于残差自注意力模块机制的非对称自编码器包括编码器和解码器； 其中，编码过程如下： 1 解码过程如下： 2 其中，encoder和decoder分别表示编码过程和解码过程； 所述编码器包括残差自注意力模块和全连接层，解码器由全连接层组成； 残差自注意力模块计算方式如下： 3 其中，Q，K和V通过线性变换获得，计算公式如下： 4 5 6 其中，，和是权重矩阵，softmax是激活函数，dk为矩阵K的特征维度； 全连接层中利用Sigmoid函数作为激活函数，Sigmoid函数如下所示： 7。

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大连民族大学，其通讯地址为：116600 辽宁省大连市经济技术开发区辽河西路18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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