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基于元学习和多模态大模型的少样本异常检测方法及系统

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202411791492.0
申请日：
2024-12-06
公开(公告)号：
CN119939445A
公开(公告)日：
2025-05-06
发明(设计)人：
蹇松雷 吕志盛 黄辰林 谭郁松 余杰 李宝 张建锋 丁滟 董攀 任怡 王晓川 谭霜 郭勇 王怡琦
申请人：
中国人民解放军国防科技大学
申请人地址：
410073 湖南省长沙市开福区砚瓦池正街47号
IPC主分类号：
G06F18/2433
IPC分类号：
G06F18/25 G06F18/214 G06F18/21 G06N3/045 G06N3/0985
代理机构：
湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008
代理人：
谭武艺
法律状态：
公开
国省代码：
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法律状态
法律状态公告日 法律状态 法律状态信息
2025-05-06 公开 公开
2025-05-23 实质审查的生效 实质审查的生效IPC(主分类):G06F 18/2433申请日:20241206
2025-10-21 授权 授权
共 50 条
[1]
基于元学习和多模态大模型的少样本异常检测方法及系统 [P]. 
蹇松雷 ;
吕志盛 ;
黄辰林 ;
谭郁松 ;
余杰 ;
李宝 ;
张建锋 ;
丁滟 ;
董攀 ;
任怡 ;
王晓川 ;
谭霜 ;
郭勇 ;
王怡琦 .
中国专利 :CN119939445B ,2025-10-21
[2]
基于多模态大模型的工业图像异常检测方法 [P]. 
刘铭 ;
李沅泽 ;
苑世豪 ;
王浩霖 ;
李启璋 ;
闫子飞 ;
徐晨 ;
石光明 ;
左旺孟 .
中国专利 :CN119762891B ,2025-09-30
[3]
基于多模态大模型的工业图像异常检测方法 [P]. 
刘铭 ;
李沅泽 ;
苑世豪 ;
王浩霖 ;
李启璋 ;
闫子飞 ;
徐晨 ;
石光明 ;
左旺孟 .
中国专利 :CN119762891A ,2025-04-04
[4]
基于多模态大模型的异常信息检测方法及装置 [P]. 
王滨 ;
李超豪 ;
周少鹏 ;
鲁天阳 ;
张峰 .
中国专利 :CN119442123B ,2025-04-22
[5]
基于多模态大模型的异常信息检测方法及装置 [P]. 
王滨 ;
李超豪 ;
周少鹏 ;
鲁天阳 ;
张峰 .
中国专利 :CN119442123A ,2025-02-14
[6]
一种电力设备多模态大模型异常检测方法、系统、设备及介质 [P]. 
邱玲 ;
王琦 ;
李振宇 ;
王振利 ;
李岩 ;
孙志周 ;
任佳颖 ;
许荣浩 ;
周大洲 ;
孟海磊 ;
刘广秀 ;
孟健 ;
贾昭鑫 ;
张海龙 ;
薛凯文 .
中国专利 :CN119206596B ,2025-05-23
[7]
一种电力设备多模态大模型异常检测方法、系统、设备及介质 [P]. 
邱玲 ;
王琦 ;
李振宇 ;
王振利 ;
李岩 ;
孙志周 ;
任佳颖 ;
许荣浩 ;
周大洲 ;
孟海磊 ;
刘广秀 ;
孟健 ;
贾昭鑫 ;
张海龙 ;
薛凯文 .
中国专利 :CN119206596A ,2024-12-27
[8]
基于多模态大模型的表观缺陷检测方法及系统 [P]. 
邹勤 ;
赵守玺 ;
毛庆洲 ;
余招勇 ;
李清泉 .
中国专利 :CN119762485A ,2025-04-04
[9]
基于多模态大模型的表观缺陷检测方法及系统 [P]. 
邹勤 ;
赵守玺 ;
毛庆洲 ;
余招勇 ;
李清泉 .
中国专利 :CN119762485B ,2025-05-16
[10]
基于多模态先验知识融合的少样本工业异常检测方法 [P]. 
杨光磊 ;
马弘驰 ;
左旺孟 ;
赵德斌 .
中国专利 :CN119831963B ,2025-09-30
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