一种智能网联汽车领域的高泛化样本生成方法及系统

本发明涉及智能网联汽车技术领域，公开了一种智能网联汽车领域的高泛化样本生成方法及系统，包括采集图像，并通过预训练网络从多个层级中提取特征图；利用柏林噪声生成不同频率的噪声图像；对噪声图像和样本图像分别进行二值化处理，获取噪声前景图像；将噪声前景图像与原始图像进行叠加，获取模拟异常图像。上述的一种智能网联汽车领域的高泛化样本生成方法及系统，通过提出融合分形布朗运动的柏林噪声叠加高泛化异常样本生成方法，旨在通过模拟复杂多变的噪声环境，生成丰富的异常样本，从而解决质检模型异常样本稀缺问题，并提高质检模型精度和泛化能力。