\ 近日，中国科学技术大学研究团队在异常检测领域取得重要进展，创新性地提出了一个视觉与波动特征融合的异常检测框架。这一研究成果为解决复杂场景下的异常识别难题提供了全新的思路，有望广泛应用于工业质检、医疗影像分析、公共安全监控等多个关键领域，推动智能检测技术向更精准、更可靠的方向发展。
异常检测是计算机视觉与人工智能领域的核心课题之一，其目标是在图像或视频序列中自动识别出与正常模式显著不同的异常对象或事件。传统方法大多依赖于视觉外观特征，如纹理、颜色、形状等，但在光照变化、遮挡频繁或目标形态多变的真实场景中，仅凭视觉信息往往难以实现稳定、鲁棒的检测。此外，许多异常不仅体现在静态的外观上，更隐含在其动态的“波动”特性中——即目标在时间或空间维度上表现出的变化模式，如运动轨迹的突然改变、信号频率的异常波动等。如何有效捕捉并融合这两类互补信息，一直是该领域的研究难点。
中国科大的研究团队正是针对这一挑战，设计了一套高效的双流特征融合架构。该框架并行处理视觉特征与波动特征：一方面，通过先进的深度卷积网络提取图像的视觉语义信息；另一方面，利用时序建模或频域分析技术，从数据序列中提取刻画变化规律的波动特征。随后，通过精心设计的融合模块，将两种特征进行深层关联与互补增强，使得模型既能“看清”异常的外观表象，也能“感知”其内在的动态异质性。
实验验证表明，这一融合框架在多个公开异常检测数据集上均取得了领先性能。与仅使用视觉特征的方法相比，新框架在复杂工业零件缺陷检测中，对细微裂纹的识别率显著提升；在视频监控异常行为分析中，对突发性异常运动的检测误报率大幅降低。这充分证明了引入波动特征进行多维度感知的有效性。
该研究的价值不仅在于提出了一个新的技术框架，更深层的意义在于为异常检测研究提供了重要的方法论启示：在人工智能迈向更通用、更智能的过程中，融合多模态、多视角的特征是突破现有瓶颈的关键路径之一。视觉特征描绘对象的“表象”，波动特征刻画其“行为”，两者结合才能构建更为完整的感知体系，更贴近人类综合判断的思维方式。
展望未来，这套视觉与波动特征融合的框架具备广阔的落地潜力。在智能制造中，它可用于高精度实时质检；在智慧医疗中，可辅助识别影像中的早期病灶动态特征；在城市安防中，可实现更灵敏可靠的突发事件预警。随着算法的进一步优化与适配，这项来自中国科大的创新成果，将持续助力我国在人工智能基础研究与产业应用前沿保持竞争力，为发展更安全、更高效的智能系统注入核心动力。
