【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及煤矿应用，具体地，涉及一种煤矿井下图像特征匹配的方法、存储介质及设备。
技术介绍
1、煤矿井下环境复杂，光线条件差，常伴有粉尘和烟雾等干扰因素，这给图像数据的采集和处理带来了巨大的挑战。井下图像处理和特征匹配是煤矿安全监控、设备自动化和矿工定位等应用中的关键技术。
2、现有的图像处理方法和特征匹配技术主要依赖于传统的计算机视觉算法和少量深度学习模型，但它们在复杂环境下的表现仍存在许多不足。
3、现有的图像特征提取算法对光照变化较为敏感。在煤矿井下环境中，由于光照不均匀和频繁变化，这些算法的特征提取效果会受到显著影响，从而导致特征匹配的准确性下降。
4、煤矿井下环境中的粉尘、烟雾等因素会产生大量噪声。传统的图像处理方法在处理含有大量噪声的图像时，效果往往不理想，无法有效地去除噪声，从而影响后续的特征提取和匹配。
5、传统的特征提取算法和目标检测算法计算复杂度较高，在处理高分辨率图像时需要消耗大量的计算资源和时间，这在资源有限的井下环境中是不可行的。
6、现有方法在面...
【技术保护点】
1.一种煤矿井下图像特征匹配的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的图像特征匹配的方法，其特征在于，对任意两幅图像A和图像B，所述步骤S1至S6均对所述图像A和所述图像B分别进行，所述步骤S7包括计算所述图像A和所述图像B的特征匹配。
3.如权利要求1所述的图像特征匹配的方法，其特征在于，所述图像预处理的步骤包括：
4.如权利要求1所述的图像特征匹配的方法，其特征在于，所述加速鲁棒特征SURF算法包括：
5.如权利要求1所述的图像特征匹配的方法，其特征在于，所述YOLO深度学习目标检测包括：p>
6.如权利...
【技术特征摘要】
1.一种煤矿井下图像特征匹配的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的图像特征匹配的方法，其特征在于，对任意两幅图像a和图像b，所述步骤s1至s6均对所述图像a和所述图像b分别进行，所述步骤s7包括计算所述图像a和所述图像b的特征匹配。
3.如权利要求1所述的图像特征匹配的方法，其特征在于，所述图像预处理的步骤包括：
4.如权利要求1所述的图像特征匹配的方法，其特征在于，所述加速鲁棒特征surf算法包括：
5.如权利要求1所述的图像特征匹配的方法，其特征在于，所述yolo深度学习目标检测包括：
6.如权利要求1所述的图像特征匹配的方法，其特征在于，所述特征矩阵为：
7.如权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑立波，胡涛，郑东，秦翥，刘聪，朱胜强，
申请(专利权)人：中煤科工集团上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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