[發明專利]全覆蓋式巖體不連續面提取與間距計算方法及系統在審
| 申請號: | 202211132823.0 | 申請日: | 2022-09-15 |
| 公開(公告)號: | CN115546116A | 公開(公告)日: | 2022-12-30 |
| 發明(設計)人: | 潘東東;李軼惠;許振浩;余騰飛;邵瑞琦;賀迎春 | 申請(專利權)人: | 山東大學 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06T17/05;G06T17/30;G06V10/26;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/77;G06V10/82;G06V20/70 |
| 代理公司: | 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221 | 代理人: | 祖之強 |
| 地址: | 250061 山東*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 覆蓋 式巖體不 連續 提取 間距 計算方法 系統 | ||
1.一種全覆蓋式巖體不連續面提取與間距計算方法,其特征在于:
包括以下過程:
獲取以線狀形態出露的裂隙圖像數據以及以面狀形態出露的裂隙圖像數據;
根據以線狀形態出露的裂隙圖像數據,結合語義分割模型,得到巖體裂隙識別結果圖,將巖體裂隙識別結果圖中裂隙像素與原圖對應的像素進行替換,得到裂隙識別結果融合圖,根據裂隙識別結果融合圖,進行巖體裂隙三維重構,根據三維重構結果,提取裂隙點三維坐標,將裂隙特征點利用隨機凸多邊形擬合算法進行擬合,得到擬合的線狀不連續面;
根據以面狀形態出露的裂隙圖像數據,利用神經網絡模型進行裂隙識別結果,通過重構算法獲取出露不連續面的特征點,依次進行共面參數計算、擬合平面、平面生成和共面性檢驗后,得到面狀的不連續面;
根據得到的線狀不連續面和面狀的不連續面,得到不連續面間距。
2.如權利要求1所述的全覆蓋式巖體不連續面提取與間距計算方法,其特征在于:
將裂隙識別結果融合圖作為三維重構算法的輸入,依次經過特征點提取、特征點匹配、匹配優化、三角化、位姿估計和BA優化后進行稀疏建模,經過深度圖估計和優化,得到稠密建模的三維重構結果。
3.如權利要求1所述的全覆蓋式巖體不連續面提取與間距計算方法,其特征在于:
利用融合圖中裂隙特征點RGB數值不同,提取裂隙特征點,獲取裂隙特征點的三維坐標。
4.如權利要求1所述的全覆蓋式巖體不連續面提取與間距計算方法,其特征在于:
鎖定不連續面上一點,通過KNN算法按照搜索函數和歐式距離搜索附近特征點,命名為Qi,得到k個臨近特征點后,利用PCA算法對聚類平面進行檢測,獲取平面法向量(a,b,c)以及特征值(λ1,λ2,λ3),定義偏差參數
當η小于最大允許最大偏差參數時,符合共面條件,通過SVD奇異值算法分解擬合得到聚類不連續面平面方程;
PCA算法得到每個聚類的平面法向量,將平面法向量轉換為立體投影,觀測到特征點的密度,并得到密度局部極大值,將密度局部極大值處的法向量作為不連續面的主極方向,確定該不連續面為此聚類不連續面的主平面,進而得到不連續面的主方程。
5.如權利要求1所述的全覆蓋式巖體不連續面提取與間距計算方法,其特征在于:
根據得到的線狀不連續面和面狀的不連續面,得到不連續面間距,包括:
線狀不連續面和面狀的不連續面的聚類特征點為P,將所有點的D值命名為Dp,將其聚類屬性定義為Dc;
將P點按照D值升序得到聚類列表,隨機選擇一個不連續面定義為cl1,除cl1外創建特征點數據集R,對R中的聚類進行檢索,距離cl1最近的特征點所在的不連續面為clj;
得到clj后,將clj包含的所有特征點定義為Q,其所在不連續面方程D值為D1,創建另一個數據集R(除clj與cl1外),檢索M到Q平面最近的點,其所在的聚類定義為cli,其所在不連續面方程D值為D2,輸出clj、cli、D1、D2、D1-D2,計算出clj、cli兩不連續面之間的間距,其他不連續面重復上述過程,直到將所有不連續特征點檢索完成。
6.如權利要求5所述的全覆蓋式巖體不連續面提取與間距計算方法,其特征在于:
通過線狀不連續面和面狀的不連續面的面積,計算得到巖體裂縫密度。
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