METHOD AND SYSTEM OF IMAGE BASED ANOMALY LOCALIZATION FOR VEHICLES THROUGH GENERATIVE CONTEXTUALIZED ADVERSARIAL NETWORK

The present invention provides an anomaly detection method and apparatus based on a neural network which can be trained on undamaged normal vehicle images and able to detect unknown/unseen vehicle damages of stochastic types and extents from images which are taken in various contexts. The provided method and apparatus are implemented with functional units which are trained to perform the anomaly detection under a GCAN model with a training dataset containing images of undamaged vehicles, intact-vehicle frame images and augmented vehicle frame images of the vehicles. La présente invention concerne un procédé et un appareil de détection d'anomalie basés sur un réseau neuronal qui peut être entraîné sur des images de véhicule normal non endommagé et apte à détecter des dommages de véhicule inconnus/non vus de types et d'étendues stochastiques à partir d'images qui sont prises dans divers contextes. Le procédé et l'appareil de la présente invention sont mis en œuvre avec des unités fonctionnelles qui sont entraînées pour effectuer la détection d'anomalie sous un modèle de réseau antagoniste contextualisé génératif (GCAN) avec un ensemble de données d'apprentissage contenant des images de véhicules non endommagés, des images de châssis de véhicule intact et des images de châssis de véhicule augmentées des véhicules.