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基于PatchCore的科学卫星图像异常检测算法研究 被引量：1
1
作者 王磊 马福利 +1 位作者 于勤思 魏明月 《数据与计算发展前沿(中英文)》 2025年第4期143-154,共12页
【目的】随着空间科学卫星观测数据量的急剧增长,图像异常检测作为保障数据质量与支撑科学研究的重要环节,亟需发展高效、自动化的方法。【应用背景】由于卫星运行初期异常样本稀缺甚至缺失,传统有监督学习方法难以直接应用,因此本文基... 【目的】随着空间科学卫星观测数据量的急剧增长,图像异常检测作为保障数据质量与支撑科学研究的重要环节,亟需发展高效、自动化的方法。【应用背景】由于卫星运行初期异常样本稀缺甚至缺失,传统有监督学习方法难以直接应用,因此本文基于无监督学习范式,提出了一套面向空间科学卫星图像的异常检测方法。【方法】以PatchCore算法为核心,本文设计了特征提取、核心集构建、异常评分与图像分类等模块,并结合统计学和聚类分析方法,探索了多种异常分数和阈值设定策略,提升了检测的灵敏度与稳定性。【结果】针对实际太阳观测图像数据集,本文开展了充分的实验验证,并与PaDiM、CS-Flow等主流无监督检测方法进行了对比分析,结果表明本文方法在AUROC、AUPR等指标上均取得了优异性能,分别达到了0.9996和0.9999。系统实现方面,采用ONNX Runtime轻量化部署模型,有效提升了推理速度与部署灵活性,并完成了数据获取、异常检测与预警反馈的全流程闭环。【结论】研究结果表明,该系统可有效提升空间科学任务中的图像质量监控效率,对未来空间观测任务中智能异常检测系统的建设具有重要参考价值。 展开更多
关键词 无监督学习 patchcore 空间科学卫星 图像异常检测
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基于改进PatchCore的内存散热片表面缺陷检测算法
2
作者 李冰 干根政 +2 位作者 刘松言 张鑫磊 翟永杰 《电子测量技术》 2025年第23期163-171,共9页
工业产品表面缺陷检测作为智能制造质量控制的核心环节,其检测精度与实时性高低对工业生产至关重要。针对现有无监督异常检测方法在复杂工业场景下面临的局部特征敏感性不足、计算冗余度高等关键问题,提出一种基于PatchCore的改进型多... 工业产品表面缺陷检测作为智能制造质量控制的核心环节,其检测精度与实时性高低对工业生产至关重要。针对现有无监督异常检测方法在复杂工业场景下面临的局部特征敏感性不足、计算冗余度高等关键问题,提出一种基于PatchCore的改进型多尺度特征融合检测算法。首先,通过引入自注意力机制的多尺度特征融合处理方式,对layer3特征图进行自注意力机制与平均池化的融合处理,增强算法对局部与全局异常特征的捕捉能力;提出通道聚合降维方法,将原始特征随机划分为若干连续子组,并对每组特征进行聚合操作生成低维特征,达到减少计算冗余的同时保留部分原始特征局部信息;构建迁移学习模型,增强算法在异常检测任务中的泛化能力,提高实际工业项目的检测精度。通过对内存散热片图像进行缺陷检测实验,结果表明,改进算法相较原算法AUROC提升2.28%,F1Score提升4.89%,能够满足工业场景下高效率高精度的需求。 展开更多
关键词 异常检测 无监督算法 patchcore算法 通道聚合降维
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