基于深度学习的网络摄像图像清晰度增强方法及系统

本发明涉及矿下网络图像清晰度增强技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的网络摄像图像清晰度增强方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取矿山地下作业区域的网络摄像图像，并对图像进行质量标签分类处理，构建包含多类图像特征的训练样本；分析训练样本的差异特征，确定矿下图像的降质特征；基于降质特征，分析修复矿下图像关键区域的结构损失破坏程度，生成图像的结构清晰度，基于结构清晰度进行深度学习模型的训练与参数调优，确定图像增强参数配置，并将其嵌入矿山网络摄像系统的图像处理模块，实现对采集图像的实时增强处理；本发明通过网络摄像图像清晰度增强，以实现矿下设备运行更加高效。