一种基于语义分割的分布外异常目标检测方法

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一种基于语义分割的分布外异常目标检测方法
申请号:CN202411450337
申请日期:2024-10-17
公开号:CN119418065A
公开日期:2025-02-11
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于语义分割的分布外异常目标检测方法,包括以下步骤:基于语义分割神经网络,获取待检测图像的各像素点语义信息;对属于相同类别的像素点进行选取,根据各像素点被判定所属的类别完成待检测图像的初步分割;利用连通域算法对初步分割结果进行二次分割;若二次分割所得图像区块所含有像素数量超过预设阈值,则根据原始待检测图像边缘检测结果进行再次分割,得到分割后的作为异常检测最小单元的多个图像区块;根据各像素点语义信息,利用信息熵对划定好的各图像区块进行异常度评分;将异常度高于判定阈值的图像区块,作为异常检测结果输出。与现有技术相比,本发明具有保证检测结果的语义连续性、能够以更高精度识别分布外异常目标等优点。
技术关键词
像素点 语义分割神经网络 信息熵 检测图像边缘 边缘检测算子 计算方法 标记方式 算法 网络结构 矩阵 连续性