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摘要：本发明公开了一种基于记忆库的小样本工业异常检测方法，包括：对若干支持图像进行特征提取，构建语义记忆库，并将语义记忆库与情景记忆库串联，形成总记忆库；其中，语义记忆库包括若干支持图像的语义特征；基于在线CT理论对当前查询图像的情景特征与语义记忆库中的语义特征进行在线配准，得到最佳匹配流；并结合当前查询图像的情景特征进行情景记忆校准，更新情景记忆库，进而更新总记忆库；基于在线CT理论对当前查询图像的情景特征与更新后的总记忆库中的特征进行配准，并根据配准结果得到当前查询图像的异常得分图，基于异常得分图实现当前查询图像的异常检测。该方法利用CT作为度量进行在线检测，实现了精确的特征匹配，提升了检测精度。
主权项：1.一种基于记忆库的小样本工业异常检测方法，其特征在于，包括：对若干支持图像进行特征提取，构建语义记忆库，并将所述语义记忆库与情景记忆库串联，形成总记忆库；其中，所述语义记忆库包括若干支持图像的语义特征；所述情景记忆库初始时为空；基于在线CT理论对当前查询图像的情景特征与所述语义记忆库中的语义特征进行配准，得到最佳匹配流；基于所述最佳匹配流和所述当前查询图像的情景特征进行情景记忆校准，更新所述情景记忆库，进而更新所述总记忆库；基于在线CT理论对所述查询图像的情景特征与更新后的总记忆库中的特征进行配准，并根据配准结果得到所述当前查询图像的异常得分图，基于所述异常得分图实现当前查询图像的异常检测。
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百度查询： 西安电子科技大学 基于记忆库的小样本工业异常检测方法及装置
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