基于深度学习的隧道岩体面状裂隙识别方法及系统-山东大学技术转移中心

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基于深度学习的隧道岩体面状裂隙识别方法及系统

专利信息

专利权人：山东大学

第一发明人：许振浩

专利号：ZL202410256874.7

授权日：2024-5-3

专利类型：发明

国别：中国

专利简介

本发明涉及隧道掌子面岩体面状裂隙识别技术领域,特别是涉及基于深度学习的隧道岩体面状裂隙识别方法及系统,其中方法包括:获取隧道掌子面岩体三维点云数据;将三维点云数据,输入到训练后的深度学习模型中,得到点云法向量;对点云法向量进行法向一致性调整;采用改进的区域生长算法,对基于调整后的点云法向量进行识别,得到结构面集合和待选点集合;对待选点集合进行分类,得到破碎区;基于结构面集合和破碎区,计算岩体产状信息,并进行分组统计。本发明能够准确的提取隧道掌子面岩体出露结构面信息①

基于深度学习的隧道岩体面状裂隙识别方法及系统

专利信息

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专利权人	山东大学	第一发明人	许振浩
专利号	ZL202410256874.7	授权日	2024-5-3
专利类型	发明	国别	中国
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开放许可截止日期		单次许可期限
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