紹興文理學院王天佐獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉紹興文理學院申請的專利基于激光雷達和無人機拍照的隧道裂隙識別方法、系統、電子設備及存儲介質獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN120318697B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510773726.7,技術領域涉及:G06V20/10;該發明授權基于激光雷達和無人機拍照的隧道裂隙識別方法、系統、電子設備及存儲介質是由王天佐;錢進華;薛飛;馬成榮;李文智;周詩詩;穆文龍;高須楊;燕錦宇;潘月;盧晨昊;許諾設計研發完成,并于2025-06-11向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于激光雷達和無人機拍照的隧道裂隙識別方法、系統、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了:本發明公開了基于激光雷達和無人機拍照的隧道裂隙識別方法、系統、電子設備及存儲介質,方法包括:獲取空間幾何信息,拍攝隧道內部的表面圖像信息,構建三維紋理點云模型;對三維紋理點云模型的幾何形態特征和表面紋理特征進行特征提取,得到初步裂隙特征集;基于初步裂隙特征集對隧道內部紋理特征進行分類并進行初步篩選,得到初篩裂隙區域集;基于初篩裂隙區域對裂隙區域進行擴展,生成擴展后裂隙區域集;通過高斯混合模型對擴展后裂隙區域集內的點云密度進行分析,判斷裂隙的深度和寬度特征,得到精篩裂隙特征集;針對精篩裂隙特征集,采用基于馬爾可夫隨機場的概率優化算法,對裂隙的幾何和紋理特征進行聯合概率分布建模,得到裂隙識別結果。
本發明授權基于激光雷達和無人機拍照的隧道裂隙識別方法、系統、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了:1.基于激光雷達和無人機拍照的隧道裂隙識別方法,其特征在于,所述方法包括: 利用激光雷達獲取空間幾何信息,利用無人機拍攝隧道內部的表面圖像信息,基于所述空間幾何信息和所述表面圖像信息,構建三維紋理點云模型; 對所述三維紋理點云模型的幾何形態特征和表面紋理特征進行特征提取,得到初步裂隙特征集; 基于所述初步裂隙特征集對隧道內部紋理特征進行分類,得到分類后裂隙特征子集,并利用閾值分割法對所述分類后裂隙特征子集中的高風險裂隙區域進行初篩,得到初篩裂隙區域集; 從所述初篩裂隙區域集中獲取邊界特征的曲率和紋理對比度,并對裂隙區域進行擴展,生成擴展后裂隙區域集; 若所述擴展后裂隙區域集的曲率變化趨勢與預設的裂隙形態模板匹配,則通過高斯混合模型對所述擴展后裂隙區域集內的點云密度進行分析,判斷裂隙的深度和寬度特征,得到精篩裂隙特征集; 針對所述精篩裂隙特征集,采用基于馬爾可夫隨機場的概率優化算法,對裂隙的幾何和紋理特征進行聯合概率分布建模,得到裂隙識別結果; 得到所述初篩裂隙區域集的方法包括: 若所述初步裂隙特征集的幾何形態特征點數量超過第一預設閾值,則利用深度卷積神經網絡對隧道內部紋理特征進行分類,判斷裂隙的潛在風險等級,得到所述分類后裂隙特征子集; 利用自適應閾值分割算法對所述分類后裂隙特征子集中的裂隙特征進行處理,得到高風險區域的初篩結果集,并提取所述初篩結果集中的邊界特征描述集; 若所述邊界特征描述集中的特征值超出第二預設閾值,則通過閾值調整技術對自適應閾值進行優化,得到所述初篩裂隙區域集; 生成所述擴展后裂隙區域集的方法包括: 從所述初篩裂隙區域集中獲取邊界特征的曲率和紋理對比度,采用邊緣檢測算法提取曲率特征和紋理特征,得到初始特征集; 基于所述初始特征集,通過區域生長算法分析邊界曲率,確定裂隙區域的擴展方向,若所述邊界曲率超過第三預設閾值,則沿曲率特征擴展裂隙區域,得到初步擴展區域; 根據紋理對比度判斷所述初步擴展區域的邊間,采用所述紋理特征過濾非裂隙區域,并通過生長算法優化所述非裂隙區域,獲取裂隙擴展的連通性,生成連通擴展集; 從所述連通擴展集中提取擴展區域的邊界特征,得到所述擴展后裂隙區域集; 得到所述精篩裂隙特征集的方法包括: 若所述擴展后裂隙區域集的曲率變化趨勢與預設的裂隙形態模板匹配,則通過曲率分布計算,提取區域內曲率變化的顯著點,得到曲率特征點集; 根據所述曲率特征點集,利用點云分割技術劃分裂隙區域內的點云子集,確定點云密度分布,通過高斯混合模型對所述點云密度分布進行聚類分析,獲取裂隙深度和寬度的初步特征; 若所述初步特征的高密度區域比例超過低密度區域,則通過形態學濾波處理高密度區域的點云數據,得到平滑后點云子集,根據所述平滑后點云子集計算裂隙邊界點的空間距離,確定裂隙寬度的精確值; 基于所述初步特征和所述精確值,構建裂隙三維特征向量,得到所述精篩裂隙特征集。
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