一种基于扩散模型的铁路异物数据生成方法

本发明提供的是一种基于扩散模型的铁路异物数据生成方法，由4个核心模块构成：数据预处理模块、异物位置模拟模块、基于扩散模型的图像编辑模块、环境条件迁移模块。通过扩散模型生成的异物图像具有高度的真实性和细节丰富度，有效提升了数据集的质量，降低了数据获取成本和潜在的安全风险。通过循环对抗网络技术，能够模拟不同天气和光照条件下的异物场景，增强了模型的环境适应性，且可以根据需要生成特定类型或位置的异物图像，为模型训练提供更精确的数据支持。该方法能够生成高质量、多样化、且符合真实场景特征的铁路异物数据，同时能够适应新的异物类型和铁路环境，具有良好的可扩展性。