一种无人驾驶地铁列车安全限界内异常场景增强方法、系统、设备及介质

本发明公开一种无人驾驶地铁列车安全限界内异常场景增强方法、系统、设备及介质，涉及安全驾驶技术领域。所述方法包括：首先构建预训练的基础扩散模型，根据初始帧图像和文本提示生成初始地铁异常场景视频数据。接着，利用纹理增强模块降低纹理对比度，提升视频的真实度。引入包含真实行李箱图像的参考池，通过物体增强模块提取行李特征，并计算与参考池特征的余弦相似性作为目标损失函数，增强图像细节。最后，构建轨道分割算法并训练模型，实现异常场景的多维增强。该方法借助扩散模型生成异常数据情景，并通过数据增强解决地铁异常物体检测中训练数据不足的问题。