多模态推理异常检测器

免训练高泛化

利用多模态推理与定义引导，无需任何训练即可实现优于现有方法的视频异常检测。

Pei, Yanting · Minhao, Hao · 黄雅平 · 邹琪

Neurocomputing 2026

技术优势

无需训练

方法不依赖任何模型训练或微调，可直接部署，节省数据准备与计算资源。

抗噪稳定

通过加权移动平均策略平滑时序分数，有效抑制噪声，提高检测稳定性。

定义引导

将异常行为的真实世界定义转化为结构化提示，引导大语言模型进行时序逻辑推理。

应用场景

• 智能监控：直接接入现有监控，无需训练即可识别异常事件。
• 多模态推理：用多模态推理提升逻辑判断，代替单一视觉模型。