本发明公开了一种水电工程高陡边坡危岩落石数据集扩充方法，该方法首先采集高陡边坡危岩落石图像，利用全卷积神经网络FCN对危岩落石图像进行像素级的分类及处理，形成高陡边坡危岩落石图像真实数据集；通过融合扩散模型DDPM与生成对抗神经网络GAN，训练随机生成大量的高陡边坡危岩落石图像扩充数据集，并导入YOLOV7目标检测算法，达到实现危岩落石的精准识别与监测预警的目的。本发明通过融合扩散模型DDPM与生成对抗神经网络GAN扩充危岩落石目标检测数据集，融合扩散模型DDPM帮助GAN克服训练不稳定的问题，本发明解决了目前高陡边坡危岩落石目标检测数据集难扩充的技术问题。