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边坡的岩体结构面识别方法、装置、设备及可读存储介质

申请号: CN202311570766.9
申请人: 中铁大桥局集团有限公司; 西南交通大学
申请日期: 2023/11/23

摘要文本

本发明提供了一种边坡的岩体结构面识别方法、装置、设备及可读存储介质,涉及边坡防护技术领域,包括获取边坡的点云数据,生成边坡的三维点云模型;对所述三维点云模型进行立方体分割,得到若干个立方体,并剔除立方体中的点云离群点;对立方体进行岩体结构面分组后得到若干个岩体结构面;由所有的立方体和岩体结构面构建数据集,构建深度学习模型,对深度学习模型进行训练和测试后生成岩体结构面识别模型;将待预测边坡的点云数据输入所述岩体结构面识别模型中,得到待预测边坡的若干岩体结构面,并计算每个岩体结构面的产状,本发明用于点云模型的实时识别任务,能够更加快速的识别结构面并进行产状分类。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 边坡的岩体结构面识别方法、装置、设备及可读存储介质
专利类型 发明申请
申请号 CN202311570766.9
申请日 2023/11/23
公告号 CN117556703A
公开日 2024/2/13
IPC主分类号 G06F30/27
权利人 中铁大桥局集团有限公司; 西南交通大学
发明人 毛伟琦; 刘凯; 程曦; 胡雄伟; 黄旺明; 富海鹰; 杨涛; 周明哲
地址 湖北省武汉市汉阳区四新大道6号; 四川省成都市金牛区二环路北一段111号

专利主权项内容

1.一种边坡的岩体结构面识别方法,其特征在于,包括:获取边坡的点云数据,生成边坡的三维点云模型;对所述三维点云模型进行立方体分割,得到若干个立方体,并剔除立方体中的点云离群点;遍历剔除点云离群点后的所有立方体,对立方体进行岩体结构面分组后得到若干个岩体结构面;由所有的立方体和岩体结构面构建数据集,将所述数据集划分为训练集和测试集;构建深度学习模型,利用所述训练集和测试集对深度学习模型进行训练和测试后生成岩体结构面识别模型;将待预测边坡的点云数据输入所述岩体结构面识别模型中,得到待预测边坡的若干岩体结构面,并计算每个岩体结构面的产状。