摘要
本发明涉及一种融合图像和三维点云的隧洞掌子面岩性分析方法,首先使用双目相机获取掌子面高质量图像,并生成三维点云模型。接下来,对图像和点云数据进行预处理,利用先进的算法提取掌子面的结构面迹线。在此基础上,结合专家标注数据训练深度学习模型,实现迹线的自动分割和识别。通过对模型进行优化和融合分析,进一步提取掌子面二维和三维节理特征,并计算岩性分级指标。该方法能够显著提高岩性分析的准确性和效率,为隧道工程建设领域的技术进步提供了重要支持。这种融合了图像和三维点云技术的岩性分析方法,不仅提高了数据处理的自动化程度,还减少了人为因素的干扰,具有广阔的应用前景。
技术关键词
岩性分析方法
掌子面
二维图像数据
隧洞
图像特征提取
三维点云数据融合
特征点
三维点云技术
训练深度学习模型
多层感知机
图像校正
正态分布变换
双目相机
高斯平滑滤波
点云特征提取
系统为您推荐了相关专利信息
医疗影像数据
自动监控方法
轮廓特征
闭合轮廓
边缘轮廓
智能分拣系统
多模态
鸡蛋
表面图像数据
数据处理模块
预埋件
深度学习网络模型
预制构件
二维码
定位方法
信源编码器
信道解码器
信道编码器
通信系统
触觉特征
图像处理
隧洞
裂缝
直方图均衡化方法
数据存储模块