[发明专利]一种基于改进降噪自编码器的异常检测模型的训练方法

权利要求书

1.一种基于改进降噪自编码器的异常检测模型的训练方法，其特征在于，包括：

获取原始图像；其中，所述原始图像为铁路电务的图片；

利用改进降噪自编码器根据预设的分辨率比的范围区间生成矩形框，利用所述矩形框遮挡所述原始图像，其中所述分辨率比为所述矩形框形成的遮挡区域的分辨率与所述原始图像的分辨率的比值；

利用所述改进降噪自编码器在所述矩形框内填充随机噪声，得到噪声图像；

利用异常检测模型对所述原始图像和所述噪声图像进行约束学习，以实现对所述异常检测模型的训练；

其中，所述利用改进降噪自编码器根据预设的分辨率比的范围区间生成矩形框，包括：在预设的分辨率比的范围区间内，随机生成目标分辨率比；利用改进降噪自编码器根据所述目标分辨率比生成矩形框；

所述利用改进降噪自编码器根据预设的分辨率比的范围区间生成矩形框，包括：利用改进降噪自编码器，根据预设的分辨率比的范围区间生成随机数量的矩形框；

所述利用改进降噪自编码器根据预设的分辨率比的范围区间生成矩形框，包括：在预设的长宽比范围内，随机生成目标长宽比；利用改进降噪自编码器，根据预设的分辨率比的范围区间生成长宽比为所述目标长宽比的矩形框。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述矩形框遮挡所述原始图像，包括：

随机确定所述矩形框在所述原始图像的位置坐标；

根据所述位置坐标利用所述矩形框遮挡所述原始图像。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述改进降噪自编码器在所述矩形框内填充随机噪声，包括：

根据预设的随机噪声的概率密度，利用所述改进降噪自编码器在所述矩形框内填充随机噪声。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述改进降噪自编码器在所述矩形框内填充随机噪声，包括：

利用所述改进降噪自编码器在所述矩形框内填充随机噪声，所述随机噪声包括以下任意一项或多项：高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声、拉普拉斯噪声。

5.一种基于改进降噪自编码器的异常检测模型的训练装置，其特征在于，包括：

图像获取模块：用于获取原始图像；其中，所述原始图像为铁路电务的图片；

矩形框生成模块：用于利用改进降噪自编码器根据预设的分辨率比的范围区间生成矩形框，利用所述矩形框遮挡所述原始图像，其中所述分辨率比为所述矩形框形成的遮挡区域的分辨率与所述原始图像的分辨率的比值；

噪声填充模块：用于利用所述改进降噪自编码器在所述矩形框内填充随机噪声，得到噪声图像；

约束学习模块：用于利用异常检测模型对所述原始图像和所述噪声图像进行约束学习，以实现对所述异常检测模型的训练；

其中，所述矩形框生成模块，具体用于在预设的分辨率比的范围区间内，随机生成目标分辨率比；利用改进降噪自编码器根据所述目标分辨率比生成矩形框；

所述矩形框生成模块，具体用于利用改进降噪自编码器，根据预设的分辨率比的范围区间生成随机数量的矩形框；

所述矩形框生成模块，具体用于在预设的长宽比范围内，随机生成目标长宽比；利用改进降噪自编码器，根据预设的分辨率比的范围区间生成长宽比为所述目标长宽比的矩形框。

6.一种基于改进降噪自编码器的异常检测模型的训练设备，其特征在于，包括：

存储器：用于存储计算机程序；

处理器：用于执行所述计算机程序，以实现如权利要求1-4任意一项所述的基于改进降噪自编码器的异常检测模型的训练方法。

7.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现如权利要求1-4任意一项所述的基于改进降噪自编码器的异常检测模型的训练方法。