一种基于点云深度学习算法的岩体结构面信息识别方法

本发明涉及岩体工程与计算机视觉技术领域，公开了一种基于点云深度学习算法的岩体结构面信息识别方法。包括：(1)获取岩体结构面原始的点云数据，对点云数据进行预处理；(2)改进PointNet++基础架构，构建出LPKM‑PointNet++网络模型，其中架构改进包括：在采样层中引入最远点采样法；在分组层中引入KNN查询方法；在特征聚合层中引入中心点特征；在PointNet层中嵌入轻量级逐点注意力模块LPM；(3)通过LPKM‑PointNet++网络模型自动分割并提取出岩体结构面的特征信息；(4)基于提取出的特征信息计算岩体结构面的产状。本申请提供一种识别效率高、精度精确岩体结构面信息识别方法。