基于多感知提示学习与专家混合适配的零样本异常检测方法

本发明属于人工智能领域，公开了一种基于多感知提示学习与专家混合适配的零样本异常检测方法，包括：设计多感知提示学习，多感知提示学习同时捕获不同大小和结构的异常，多感知提示学习包括多尺度文本提示模板和全局与局部提示解耦；自适应混合专家，利用动态路由机制和多感知上下文优化构建混合专家模型；进行双阶段模型训练与模型推理，模型训练时，第一阶段冻结视觉编码器，第二阶段冻结文本编码器。本发明通过构建多尺度文本提示模板和广义局部聚合算子，能够实现对此微小局部缺陷和宏观结构异常的同时检测，能够解决单尺度感知模型漏检多尺寸异常的技术难题。