基于多模视觉大模型的异常检测方法、系统、设备及介质

本发明公开了基于多模视觉大模型的异常检测方法、系统、设备及介质，方法包括：巡检设备在指定点位拍摄获取图像，正常状态下的模板图像和实时采集的检测图像进行对比，通过以下步骤判断是否有异常以及异常在图像中的位置：S1.图像进行配准；S2.利用开集目标检测大模型识别图像中的目标以检测各种异常部件；S3.使用分割大模型进行图像分割；S4.对模板图像与待检图像分割产生的轮廓进行IOU对比，剔除部分差异并逐区域分析，IOU小于指定阈值的轮廓设为可能异常处；S5.对差异轮廓进行相似度比较，剔除相似度大于预设阈值的轮廓，剩余即为异常区域。本发明无需提前感知具体异常类型，具备识别多类型目标及分割多类型目标的能力。