一种基于扩散模型的道路环境智能优化方法

本发明公开了一种基于扩散模型的道路环境智能优化方法，属于道路环境优化技术领域，包括以下步骤：S1、采集自然驾驶数据，利用语义分割网络对自然驾驶数据进行语义分割，得到不同的语义要素；S2、利用python编程，提取得到语义要素的面积和位置信息；S3、建立道路行车环境语义要素影响量化的可解释性模型；S4、建立基于扩散模型的道路行车环境智能优化模型，完成模型的训练和采样，生成调整和优化后的道路行车环境图像。本发明采用上述的一种基于扩散模型的道路环境智能优化方法，效率高、图像生成质量好，可直接生成优化后的精确的视觉道路环境图像，辅助道路设计者进行农村道路视觉环境的设计与优化工作，提高农村道路的安全性。