基于点云深度学习的岩体结构面识别与三维网络建模方法

本发明公开了基于点云深度学习的岩体结构面识别与三维网络建模方法，属于岩体结构面识别技术领域。方法包括以下步骤：S1、获取岩质边坡岩体结构的精细三维点云数据；S2、采用改进的OCM‑PointNet2深度学习模型对所述精细三维点云数据提取点云特征数据，基于所述点云特征数据进行岩体结构面分割，得到分割数据，并对所述分割数据进行增强处理；基于增强后的所述分割数据提取岩体结构面的几何参数；S3、计算所述结构面几何参数的概率函数，基于所述概率函数预测结构面的空间展布，并构建三维网络模型；本发明有助于推动工程边坡稳定性的研究，帮助解决岩质边坡施工期和运维期安全预测与控制等问题。