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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明涉及工业异常检测技术领域，公开了一种基于图像‑点云数据双分支混合模型的三维异常检测方法。对拍摄的待检测对象的图像数据和点云数据进行预处理，以减少背景干扰；选择相应的神经网络提取图像数据和点云数据的特征；构建能够融合不同语义特征的混合跨模态多头注意力的多语义特征融合模块，对步骤2中提取出的图像特征和点云特征进行融合，将融合后的多模态特征输入标准流模型得到每个像素的异常分数值，得到异常检测的结果。本发明通过同时关注产品图像和产品点云两个模态的数据，加强对点云数据的利用以及增强两个模态数据之间的融合，大大提高了检测精度。
主权项：1.一种基于图像-点云数据双分支混合模型的三维异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对拍摄的待检测对象的图像数据和点云数据进行预处理，以减少背景干扰；步骤2：多模态数据特征提取对于图像数据，采用在ImageNet数据集上预训练的卷积神经网络WideResNet50作为图像特征提取器来提取图像特征CX；对于点云数据，先进行采用，然后将采样后的点云数据使用在ShapaNet点云数据集上预训练的神经网络PointMAE作为点云特征提取器，提取正常点云数据的点云特征CY；步骤3：多模态特征融合构建能够融合不同语义特征的混合跨模态多头注意力的多语义特征融合模块，对步骤2中提取出的图像特征CX和点云特征CY进行融合，得到融合后的多模态特征CZ；步骤4：结果输出将融合后的多模态特征CZ输入标准流模型得到每个像素的异常分数值，将其作为图像模态上的异常检测的结果Aimage。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 基于图像-点云数据双分支混合模型的三维异常检测方法
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