基于快速擴散生成模型的地鐵軌道異物入侵檢測算法研究

摘要： 針對現(xiàn)有基于無監(jiān)督的地鐵軌道異物檢測算法中，對不同視角需要進行單獨訓練模型的問題，提出一種基于快速擴散生成模型的統(tǒng)一模型檢測算法。該模型基于擴散模型，在僅使用正常樣本訓練一個模型的條件下，實現(xiàn)對多個視角異物入侵檢測。檢測時，擴散模型對存在異物的圖像部分重構(gòu)為無異物，然后將重構(gòu)圖像和原圖進行比對得出存在異物的位置。研究發(fā)現(xiàn)，通過合理設(shè)計擴散步長和采樣時刻，擴散模型能夠在不需要擴散... （共10頁）