摘要
本发明公开了基于激光雷达和无人机拍照的隧道裂隙识别方法、系统、电子设备及存储介质,方法包括:获取空间几何信息,拍摄隧道内部的表面图像信息,构建三维纹理点云模型;对三维纹理点云模型的几何形态特征和表面纹理特征进行特征提取,得到初步裂隙特征集;基于初步裂隙特征集对隧道内部纹理特征进行分类并进行初步筛选,得到初筛裂隙区域集;基于初筛裂隙区域对裂隙区域进行扩展,生成扩展后裂隙区域集;通过高斯混合模型对扩展后裂隙区域集内的点云密度进行分析,判断裂隙的深度和宽度特征,得到精筛裂隙特征集;针对精筛裂隙特征集,采用基于马尔可夫随机场的概率优化算法,对裂隙的几何和纹理特征进行联合概率分布建模,得到裂隙识别结果。
技术关键词
裂隙识别方法
无人机拍照
点云模型
表面纹理特征
激光雷达
概率分布建模
高斯混合模型
隧道
曲率特征
边界特征
宽度特征
形态
点云密度
点云分割技术
特征提取模块
对比度
深度卷积神经网络
系统为您推荐了相关专利信息
采收装置
激光发射模块
乙烯传感器
信号处理单元
环境光照强度
三维激光雷达
三维重建方法
三维激光点云
生成稀疏点云
识别无人驾驶车辆
清扫路径规划方法
环卫车智能
动态交通数据
扩展卡尔曼滤波融合
城市道路
钢筋扫描仪
二维网格数据
复合硅酸盐水泥
骨架模型
三维点云模型
潜力评估方法
多模态交互
点云特征
激光雷达点云数据
融合特征