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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于随机森林的露天岩体裂隙面的识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117036998B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310997791.9，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于随机森林的露天岩体裂隙面的识别方法是由马雷;左琛;钱家忠;韩迪;杨曼;崔雪琳;邱鹏宇设计研发完成，并于2023-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于随机森林的露天岩体裂隙面的识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及露天岩体裂隙面识别技术领域，公开了一种基于随机森林的露天岩体裂隙面的识别方法，包括以下步骤；步骤1、利用无人机搭载三维激光扫描配件获取具有RGB信息的露天岩体三维点云数据；步骤2、对所述的带有RGB信息的露天岩体三维点云数据进行预处理步骤，消去噪声，计算三维点云各点的特征向量与法向量。本发明根据提取出的裂隙面点云集合，进一步确定裂隙面的主要分布方向，实现裂隙面分布主要方向的自动统计。基于主要方向的点云集合，进一步提取出单个裂隙面的点云集合，实现裂隙面方向主要分布下的单个裂隙面的产状计算。直接实现了露天岩体的裂隙面参数自动统计，提高了地质调查的工作效率。

本发明授权一种基于随机森林的露天岩体裂隙面的识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于随机森林的露天岩体裂隙面的识别方法，其特征在于，包括以下步骤； 步骤1、利用无人机搭载三维激光扫描配件获取具有RGB信息的露天岩体三维点云数据； 步骤2、对带有RGB信息的露天岩体三维点云数据进行预处理步骤，消去噪声，计算三维点云各点的特征向量与法向量； 步骤3、基于点云中各点的特征向量制作样本，划分样本为训练集与测试集，分别对随机森林分类器进行训练与测试； 步骤4、基于使用训练集训练后的随机森林分类器对露天岩体点云进行分类，划分露天岩体三维点云为裂隙面点与非裂隙面点； 步骤5、确定裂隙面点的主要方向，以主要方向为中心对裂隙面点进行聚类，接下来对各主要方向点云集合进一步聚类获得单个裂隙面点云集合，并计算裂隙面的相关参数； 步骤5包括如下子步骤： 步骤501、将裂隙面点的法向量转换为倾向和倾角，接下来将倾向与倾角投影至笛卡尔坐标系中，获得倾向与倾角在笛卡尔坐标系中的坐标； 步骤502、对倾向与倾角在笛卡尔坐标系中的坐标，使用二维高斯核函数对各坐标点进行密度估计，获得各点的密度值； 步骤503、基于坐标点坐标与密度值，搜寻密度值比周围点的密度值大的点，得到极大值点，遍历极大值点，查询所有密度值大于当前极大值点的极大值点，计算当前极大值点与密度大于当前极大值点的极大值点之间的夹角，选取所有夹角中的最小夹角作为当前极大值点的最小夹角，针对极大值点，共有两条属性：①密度值；②最小夹角，分别计算所有极大值点的两条属性的平均值，将密度值大于平均值并且最小夹角值大于平均夹角的点所对应的法向量作为主方向； 步骤504、基于主方向，计算各点法向量与主方向向量的夹角，将各点分别划分为夹角最小的主方向类别下，获得属于各个主方向的点集合； 步骤505、基于属于各个主方向的点集合，对每一个主方向的点集合，分别执行基于密度的聚类算法，得到单个裂隙面的点集合； 步骤506、基于单个裂隙面的点集合，计算各个裂隙面的参数，包括：裂隙面的位置、裂隙面倾向、裂隙面倾角、裂隙面所属主方向。

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