【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种井下图像重建方法、装置、服务器及存储介质。
技术介绍
1、随着科技的不断进步，视频监控技术在各个领域得到了广泛应用，其中包括煤矿行业。智慧煤矿方案通过引入视频监控系统，可以实现对煤矿生产过程的实时监控和管理，提高矿山安全性和生产效率。为解决井下作业距离地面远，井下情况复杂，地形和作业环境存在诸多不确定因素，事故发生率较高等问题，很多煤矿企业安装了井下工业视频系统，为有效杜绝由不确定因素造成的安全事故奠定了技术基础。
2、传统的煤矿生产过程往往依赖于人工的巡检和监控，存在人力资源浪费和盲区监控的问题。随着人工智能技术的落地应用，煤矿行业的智能化管理也成为趋势。基于视频图像，通过部署ai算法模型可以实现对煤矿井下监控场景的智能识别分析，实时监测和预警煤矿安全生产过程中的异常事件、违规操作、安全隐患等。
3、然而，由于井下收到光照和巷道内环境狭窄导致的反射和折射的影响，使得采集到图像失真度较高，不利于对其进行分析处理。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种井下图像重建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述语义分割神经网络模型输出的实物判别概率，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述语义分割神经网络模型输出的实物判别概率，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述语义分割神经网络模型中每个池化层后将随机排序的实物图像特征与对应排序的池化后的池化矩阵进行融合，
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【技术特征摘要】
1.一种井下图像重建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述语义分割神经网络模型输出的实物判别概率，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述语义分割神经网络模型输出的实物判别概率，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：马蕾，吕志强，赵婉芳，赵妍，
申请(专利权)人：北京电子科技职业学院，
类型：发明
国别省市：
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