一种基于点云的岩体迹线自动提取方法和系统

本申请提供一种基于点云的岩体迹线自动提取方法和系统，属于岩土工程/数据处理技术领域。获取规则体点云数据以及岩体点云数据，基于诱导迁移学习思想，将规则体点云数据作为源域，使用人工神经网络技术ANN训练通用的迹线特征点提取模型，然后将训练好的迹线特征点提取模型迁移到目标域，即实际的岩体点云，对岩体点云迹线特征点进行粗提取，再依次进行岩体迹线特征点精提取、特征点连线、迹线合并处理，得到最终的岩体迹线。该方法针对不同岩体数据密度的阈值选择难的问题，考虑不同岩体点云的差异，提出多尺度表面变化指标与机器学习结合的迹线特征点提取方法，无需在点云中设定阈值，提高了迹线提取的精度和效率。