用于异常检测的视觉人工智能：快速概览

飞机机翼上的一条细小裂缝、药品上的一个印刷错误的标签，或者一笔不寻常的金融交易，如果不被及时发现，都可能造成严重的问题。各行各业都面临着这样的挑战，即试图尽早发现任何风险问题，以防止出现故障、经济损失或安全风险。

具体来说，就是需要检测异常情况。异常检测的重点是识别与预期行为不符的模式。其目的是标记出可能被忽视的缺陷、错误或异常活动。传统的方法依赖于固定的规则来发现这些异常，但往往速度较慢，而且难以应对复杂的变化。这正是计算机视觉发挥关键作用的地方。 

通过从大型视觉数据集中学习，计算机视觉模型，如 Ultralytics YOLO11等计算机视觉模型能比传统方法更准确地检测出异常情况。 

在本文中，我们将探讨基于视觉的异常检测是如何工作的，以及YOLO11 可以提供哪些帮助。

异常检测的必要性

在计算机视觉方面，异常或不规则通常表现为图像和视频中的缺陷或异常模式。多年来，企业一直依赖人工检查或基于规则的系统来检测缺陷。 

例如，在药品生产中，药片中的异常情况可能包括裂缝、形状不正确、褪色或印记缺失，这可能会影响质量和安全。及早发现这些缺陷对于防止有缺陷的产品流入消费者手中至关重要。然而，人工异常检测方法往往速度缓慢、不连贯，无法处理现实世界中复杂的异常情况。

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基于人工智能的异常检测通过从大量数据集中学习来解决这些难题，并随着时间的推移不断提高识别模式的能力。与基于固定规则的方法不同，人工智能系统可以随着时间的推移不断学习和改进。

像YOLO11 这样的先进模型可以实现高精度的实时图像分析，从而增强异常检测能力。视觉人工智能系统可以分析图像中的形状、纹理和结构等细节，从而更容易快速准确地发现异常。 

计算机视觉如何实现异常检测

由视觉人工智能驱动的异常检测系统首先要利用摄像头、传感器或无人机捕捉高质量的图像或视频。清晰的视觉数据是关键所在，无论是发现工厂生产线上的缺陷产品、检测安全区域内未经授权的人员，还是识别公共空间内的异常移动，都是如此。 

收集图像或视频后，要经过降噪、对比度增强和阈值处理等图像处理技术。这些预处理步骤有助于视觉人工智能模型聚焦重要细节，同时过滤背景噪声，从而提高从安防监控到医疗诊断和交通控制等各种应用的准确性。

预处理后，计算机视觉可用于分析图像并识别任何异常情况。一旦发现异常，系统就会触发警报，例如通知工人移除有缺陷的产品，提醒安保人员注意潜在威胁，或通知交通操作员管理拥堵情况。

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利用YOLO11的功能进行异常检测

让我们仔细看看像YOLO11 这样的计算机视觉模型是如何分析图像以检测异常的。 

YOLO11 支持各种计算机视觉任务，如物体检测、图像分类、实例分割、物体跟踪和姿态估计。这些任务使不同实际应用中的异常检测变得更加简单。

例如，物体检测可用于识别装配线上的次品、禁区内未经授权的人员或仓库中放错位置的物品。同样，实例分割也能精确地勾勒出异常情况，如机器的裂缝或可食用产品的污染。

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以下是计算机视觉任务用于异常检测的其他一些示例：

• 物体追踪：它可用于监控移动模式以检测安全威胁、跟踪交通中的车辆异常或评估医疗保健中的病人移动。
• 姿势估计：YOLO11 可以检测身体的异常运动，以识别工作场所的安全隐患或跟踪医疗保健领域的康复进展。
• 定向边界框 (OBB) 检测：通过准确识别和定位旋转或倾斜的物体来改进异常检测，使其适用于航空图像分析、自动驾驶和工业检测。

为什么要使用YOLO11？

在其他各种计算机视觉模型中，Ultralytics YOLO 模型以其速度和准确性脱颖而出。 Ultralytics YOLOv5通过PyTorch 的框架简化了部署，使更多用户可以使用。同时 Ultralytics YOLOv8进一步增强了灵活性，引入了对实例分割、物体跟踪和姿态估计等任务的支持，使其更适合不同的应用。

最新版本YOLO11 与之前的版本相比，具有更高的精度和性能。例如，与YOLOv8m 相比，YOLO11m 减少了 22% 的参数，在 COCO 数据集上提供了更高的平均精度 (mAP)，从而实现了更精确、更高效的目标检测。

如何定制训练YOLO11 以进行异常检测

为异常检测定制培训 YOLO11 简单直接。通过为您的特定应用设计的数据集，您可以对模型进行微调，以准确检测异常。 

请按照以下简单步骤开始操作：

• 准备数据集： 收集包含正常和异常样本的高质量图像。确保包含光线、角度和分辨率的变化，以帮助模型更好地适应。
• 给数据贴标签： 使用边界框、分割或关键点标记异常点，以便模型知道要查找什么。开源工具能让这一过程更快更简单。
• 训练模型： 模型通过多次循环学习，提高实时识别正常和异常情况的能力。
• 测试和验证： 在未见过的新图像上运行训练有素的模型，以评估其性能，确保在部署之前表现良好。

此外，在构建异常检测系统时，必须考虑是否有必要进行自定义训练。在某些情况下，预训练模型可能已经足够。 

例如，如果您正在开发一个交通管理系统，而您需要检测的异常情况是乱穿马路者，那么预先训练好的YOLO11 模型已经可以高精度地检测到人。由于 "人 "在 COCO 数据集中是一个代表性很强的类别（该模型已在 COCO 数据集中进行了预训练），因此无需进行额外的训练。

当您需要检测的异常现象或对象不在 COCO 数据集中时，自定义训练就变得非常重要。如果您的应用需要识别制造过程中的罕见缺陷、图像中的特定医疗条件或标准数据集未涵盖的独特对象，那么在特定领域数据上训练模型可确保更好的性能和准确性。

视觉驱动异常检测在现实世界中的应用

异常检测是一个广泛的概念，涵盖了现实世界中的许多应用。让我们来了解其中的一些应用，看看计算机视觉如何帮助不同行业识别异常、提高效率和加强决策。

检测制造过程中的异常情况

制造业中的计算机视觉可以发现生产线上的缺陷、错位和部件缺失，从而帮助保持高质量标准。计算机视觉模型可以立即标记出有问题的产品，阻止它们继续在生产线上移动并减少浪费。及早发现原材料缺陷、包装错误或结构部件薄弱等问题，有助于避免代价高昂的召回和经济损失。

除了质量控制，异常检测还能提高工作场所的安全性。工厂经常要面对高温、烟雾和有害排放物，这些都可能导致火灾隐患。视觉人工智能模型可以检测到不寻常的烟雾模式、过热的机器，甚至是火灾的早期迹象，使制造商能够在事故发生前采取行动。

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识别汽车边缘案例

汽车行业可以使用YOLO11 等模型来检测发动机、制动系统和变速箱组件中的故障，以免导致严重故障。利用YOLO11对对象检测和实例分割的支持，可以轻松精确地识别人工检测可能会忽略的异常情况。

以下是汽车行业异常检测的其他一些示例：

• 交通异常检测：识别逆行车辆、突然偏离车道或未经授权进入禁区的车辆。
• 驾驶员行为监控：识别昏昏欲睡的驾驶、分心的行为或不稳定的转向，以改善道路安全。
• 自动驾驶汽车的安全性：检测行人、骑车人和意外障碍物，防止碰撞。

发现电子设备中的不正常现象

手动检查电子设备可能会很慢、不一致，而且容易出现人为错误，这意味着微芯片、电路板和焊接连接中的缺陷可能会被忽视。即使是很小的缺陷，如焊点开裂或元件错位，也会造成信号中断、系统故障或短路，从而导致设备不可靠。

有了YOLO11异常检测功能，制造商可以将这一过程自动化，并以远高于传统方法的准确性快速识别出错位部件、焊接缺陷或电气故障等问题。例如，YOLO11的物体检测功能可以轻松地检测出焊点中的微小缝隙，而这一缝隙可能会被人工检测人员遗漏。

主要收获

随着各行各业转向计算机视觉支持的异常检测，YOLO11 等模型正成为保持质量、提高安全性和降低运营风险的关键。  

从制造业到农业，人工智能驱动的异常检测可以提高准确性、加快检测速度并最大限度地减少人为错误。展望未来，人工智能的进步将使异常检测更加精确。 

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