(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211132823.0 (22)申请日 2022.09.15 (71)申请人 山东大学 地址 250061 山东省济南市历下区经十路 17923号 (72)发明人 潘东东　李轶惠　许振浩　余腾飞　 邵瑞琦　贺迎春　 (74)专利代理 机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 372 21 专利代理师 祖之强 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 17/05(2011.01) G06T 17/30(2006.01) G06V 10/26(2022.01)G06V 10/762(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/77(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 20/70(2022.01) (54)发明名称 全覆盖式岩体不连续面提取与间距计算方 法及系统 (57)摘要 本发明提供了一种全覆盖式岩体不连续面 提取与间距计算方法及系统， 获取以线状形态出 露的裂隙图像数据以及以面状形态出露的裂隙 图像数据； 根据以线状形态出露的裂隙图像数 据， 得到拟合的线状不连续面； 根据以面状形态 出露的裂隙图像数据， 得到面状的不连续面； 根 据得到的线状不连续面和面状的不连续面， 得到 不连续面间距； 本发明将岩体不连续面划分为以 面状出露和迹线出露的两种不连续面， 通过智能 识别重构， 提取裂隙， 并将图像转化为裂隙特征 点， 通过算法提取不连续面， 并计算其间距， 实现 了对不连续分布的表征。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 115546116 A 2022.12.30 CN 115546116 A 1.一种全覆盖式岩体不连续 面提取与间距计算方法， 其特 征在于： 包括以下 过程： 获取以线状形态出露的裂隙图像数据以及以面状形态出露的裂隙图像数据； 根据以线状形态出露 的裂隙图像数据， 结合语义分割模型， 得到岩体裂隙识别结果图， 将岩体裂隙识别结果图中裂隙像素与原图对应的像素进行替换， 得到裂隙识别结果融合 图， 根据裂隙识别结果融合图， 进行岩体裂隙三维重构， 根据三维重构结果， 提取裂隙点三 维坐标， 将裂隙特 征点利用随机凸多边形拟合 算法进行拟合， 得到拟合的线状不连续 面； 根据以面状形态出露的裂隙图像数据， 利用神经网络模型进行裂隙识别结果， 通过重 构算法获取出 露不连续面的特征点， 依次进 行共面参数计算、 拟合平面、 平面生成和共面性 检验后， 得到面状的不连续 面； 根据得到的线状不连续 面和面状的不连续 面， 得到不连续 面间距。 2.如权利要求1所述的全覆盖式岩体不连续 面提取与间距计算方法， 其特 征在于： 将裂隙识别结果融合图作为三维重构算法的输入， 依次经过特征点提取、 特征点匹配、 匹配优化、 三角化、 位姿估计和BA优化后进行稀疏建模， 经过深度图估计和优化， 得到稠密 建模的三维重构结果。 3.如权利要求1所述的全覆盖式岩体不连续 面提取与间距计算方法， 其特 征在于： 利用融合图中裂隙特征点RGB数值不同， 提取裂隙特征点， 获取裂隙特征点的三维坐 标。 4.如权利要求1所述的全覆盖式岩体不连续 面提取与间距计算方法， 其特 征在于： 锁定不连续面上一点， 通过KNN算法按照搜索函数和欧式距离搜索附近特征点， 命名为 Qi， 得到k个临近特征点后， 利用PCA算法对聚类平面进行检测， 获取平面法向量(a,b,c)以 及特征值( λ1, λ2, λ3)， 定义偏差参数 当η小于最大允许最大偏差参数时， 符合共面条件， 通过SVD奇异值算法分解拟合得到 聚类不连续 面平面方程； PCA算法得到每个聚类的平面法向量， 将平面法向量转换为立体投影， 观测到特征点的 密度， 并得到密度局部 极大值， 将密度局部 极大值处的法向量作为不连续面的主极方向， 确 定该不连续 面为此聚类不连续 面的主平面， 进 而得到不连续 面的主方程。 5.如权利要求1所述的全覆盖式岩体不连续 面提取与间距计算方法， 其特 征在于： 根据得到的线状不连续 面和面状的不连续 面， 得到不连续 面间距， 包括： 线状不连续面和面状的不连续面的聚类特征点为P， 将所有 点的D值命名为Dp， 将其聚类 属性定义 为Dc； 将P点按照D值升序得到聚类列表， 随机选择一个不连续面定义为cl1， 除cl1外创建特征 点数据集R， 对R中的聚类进行检索， 距离 cl1最近的特 征点所在的不连续 面为clj； 得到clj后， 将clj包含的所有特征点定义为Q， 其所在不连续面方程D值为D1， 创建另一 个数据集R(除clj与cl1外)， 检索M到Q平面最近的点， 其所在的聚类定义为cli， 其所在不连 续面方程D值为D2， 输出clj、 cli、 D1、 D2、 D1‑D2， 计算出clj、 cli两不连续面之间的间距， 其他不 连续面重复上述过程， 直到将所有不连续特 征点检索完成。 6.如权利要求5所述的全覆盖式岩体不连续 面提取与间距计算方法， 其特 征在于：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115546116 A 2通过线状不连续 面和面状的不连续 面的面积， 计算得到岩体 裂缝密度。 7.一种全覆盖式岩体不连续 面提取与间距计算系统， 其特 征在于： 包括： 数据获取模块， 被配置为： 获取以线状形态出露的裂隙图像数据以及以面状形态出露 的裂隙图像数据； 线状不连续面提取模块， 被配置为： 根据以线状形态出露 的裂隙图像数据， 结合语义分 割模型， 得到岩体裂隙识别结果图， 将岩体裂隙识别结果图中裂隙像素与原图对应的像素 进行替换， 得到裂隙识别结果融合图， 根据裂隙识别结果融合图， 进行岩体裂隙三维重构， 根据三维重构结果， 提取裂隙点三维坐标， 将裂隙特征点利用随机凸多边形拟合算法进行 拟合， 得到拟合的线状不连续 面； 面状的不连续面提取模块， 被配置为： 根据以面状形态出露 的裂隙图像数据， 利用神经 网络模型进行裂隙识别结果， 通过重构算法获取出露不连续面的特征点， 依 次进行共面参 数计算、 拟合平面、 平面 生成和共面 性检验后， 得到面状不连续 面； 不连续面间距计算模块， 被配置为： 根据得到的线状不连续面和面状的不连续面， 得到 不连续面间距。 8.如权利要求7 所述的全覆盖式岩体不连续 面提取与间距计算系统， 其特 征在于： 根据得到的线状不连续 面和面状的不连续 面， 得到不连续 面间距， 包括： 线状不连续面和面状的不连续面的聚类特征点为P， 将所有 点的D值命名为Dp， 将其聚类 属性定义 为Dc； 将P点按照D值升序得到聚类列表， 随机选择一个不连续面定义为cl1， 除cl1外创建特征 点数据集R， 对R中的聚类进行检索， 距离 cl1最近的特 征点所在的不连续 面为clj； 得到clj后， 将clj包含的所有特征点定义为Q， 其所在不连续面方程D值为D1， 创建另一 个数据集R(除clj与cl1外)， 检索M到Q平面最近的点， 其所在的聚类定义为cli， 其所在不连 续面方程D值为D2， 输出clj、 cli、 D1、 D2、 D1‑D2， 计算出clj、 cli两不连续面之间的间距， 其他不 连续面重复上述过程， 直到将所有不连续特 征点检索完成。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有程序， 其特征在于， 该程序被处理器执行时实 现如权利要求1 ‑6任一项所述的全覆盖式岩体不连续 面提取与间距计算方法中的步骤。 10.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程 序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求 1‑6任一项所述的全覆盖式岩 体不连续 面提取与间距计算方法中的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115546116 A 3