未知异常也不漏
专为轨道交通列车表面检测设计，用视觉语言模型对齐正常与异常双态特征，能适应复杂多变环境，对未知异常也能保持高性能。
Kaiyan, Lei · Qi, Zhiquan
IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 2025
依赖正常-异常双态对比提示，而非枚举已知缺陷，因此对未标注的新异常也有效。
利用同一列车同一位置的历史与当前图像差异定位，通过双态差异增强模块抑制非异常变化干扰。
在同域和跨域检测中均优于其他方法，这意味着可以迁移到不同车型或不同采集环境。