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龙图腾网获悉中国水利水电科学研究院;国网湖北省电力有限公司经济技术研究院;三峡大学;国网经济技术研究院有限公司申请的专利一种融合人工智能与激光扫描的岩体结构面网络模拟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：CN119513959B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411242071.2，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种融合人工智能与激光扫描的岩体结构面网络模拟方法是由赵宇飞;姜龙;曹瑞琅;陈曦;肖浩汉;段庆伟;赵红生;唐波;姜岚;江巍;王彦兵;王震洲;邵非凡;夏方舟;杭翠翠;徐秋实设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合人工智能与激光扫描的岩体结构面网络模拟方法在说明书摘要公布了：本发明属于三维模拟技术领域，具体提供了一种融合人工智能与激光扫描的岩体结构面网络模拟方法，包括：获取点云数据；采用聚类算法对点云数据进行聚类，得到原始结构面；根据岩体类型和结构分区，对原始结构面进行统计分析，得到代表结构面，根据代表结构面的产状参数，拟合得到概率密度函数；根据代表结构面的发育体积密度，将概率密度函数转化为体积密度函数，根据体积密度函数，利用蒙特卡洛模拟方法生成随机结构面；构建岩体构筑物的BIM模型，基于BIM模型和随机结构面对岩体结构面网络进行三维空间模拟，得到模拟结果。本发明大幅提高了岩体结构面刻画的精度、全面性和真实性，并能够定量评估结构面网络的空间分布特征。

本发明授权一种融合人工智能与激光扫描的岩体结构面网络模拟方法在权利要求书中公布了：1.一种融合人工智能与激光扫描的岩体结构面网络模拟方法，其特征在于： 所述岩体结构面网络模拟方法包括： 步骤S1、利用三维激光扫描仪和无人机对岩体开挖面进行点云获取与融合，得到点云数据； 步骤S2、采用聚类算法对点云数据进行聚类，对聚类簇进行分析，得到原始结构面，并确定原始结构面的空间范围，计算每个原始结构面的法向量，根据法向量得到原始结构面的产状参数； 步骤S3、根据岩体类型和结构分区，对原始结构面进行统计分析，根据分析结果选择典型结构面，将典型结构面作为其对应结构分区的代表结构面，根据代表结构面的产状参数，拟合得到代表结构面的概率密度函数； 步骤S4、根据代表结构面的发育体积密度，将代表结构面的概率密度函数转化为代表结构面的体积密度函数，根据代表结构面的体积密度函数，利用蒙特卡洛模拟方法生成随机结构面； 步骤S5、构建岩体构筑物的BIM模型，基于BIM模型和随机结构面对岩体结构面网络进行三维空间模拟，得到模拟结果； 所述步骤S1包括： 步骤S11、在岩体开挖面周围布设控制点，利用全站仪测量控制点的三维坐标，形成控制点数据； 步骤S12、选择扫描站点，使用三维激光扫描仪在扫描站点对岩体开挖面进行扫描，得到激光扫描数据，其中，激光扫描数据覆盖岩体开挖面的所有区域； 步骤S13、设计飞行路线，在无人机上搭载高分辨率相机，沿飞行路线对岩体开挖面进行拍摄，得到无人机影像数据，并获取无人机的GPS轨迹数据； 步骤S14、对激光扫描数据和无人机影像数据进行预处理，剔除异常数据和不良影像，得到预处理后的激光扫描数据和无人机影像数据； 步骤S15、利用控制点数据，将不同扫描站点的激光扫描数据进行拼接和配准，得到激光点云； 步骤S16、根据无人机的GPS轨迹数据对无人机影像数据进行处理，生成影像点云； 步骤S17、利用控制点数据，对激光点云和影像点云同时进行融合和补全，得到完整的点云数据； 所述步骤S17包括： 步骤S171、通过控制点的三维坐标，计算激光点云和影像点云之间的初始坐标转换关系，所述初始坐标转换关系包括初始平移向量和初始旋转矩阵；根据初始坐标转换关系建立激光点云和影像点云的共同坐标系，对激光点云和影像点云完成粗配准；其中，初始坐标转换关系的表达式为： ； 上式中，是激光点云中的点的齐次坐标；是变换后的影像点云中的点的齐次坐标；是3×1的初始平移向量，表示两个坐标系之间的相对平移关系；是初始旋转矩阵中的元素，初始旋转矩阵表示两个坐标系之间的相对旋转关系； 步骤S172、利用ICP算法对激光点云和影像点云之间的坐标转换关系进行寻优，找到最佳的坐标转换关系，对激光点云和影像点云完成精确配准；其中，ICP算法的优化目标为： ； 上式中，是激光点云中的第个点，为激光点云中的点数量；为影像点云中与最近的点，为影像点云的数量； 步骤S173、采用融合补全算法对配准后的激光点云和影像点云进行融合补全，生成完整的点云数据； 所述融合补全算法包括： 步骤一、将配准后的激光点云和影像点云进行初始融合，生成初始的融合点云； 步骤二、在融合点云中检测缺失区域； 步骤三、选择缺失区域点云中的一个点； 步骤四、在融合点云中搜索距离点最近且小于的个点，记为候选融合点集；其中，为最大搜索距离； 步骤五、计算点与每个候选融合点之间的距离权重： ； 上式中，为控制权重衰减速度的参数； 步骤六、计算点的补全点： ； 上式中，为补全点的权重，根据补全点的局部密度计算得到； 步骤七、对补全点进行平滑处理： ； 上式中，表示平滑后的补全点；为平滑因子，用于控制补全点与融合点云之间的平滑程度；表示补全点在融合点云中的拉普拉斯算子； 步骤八、将平滑后的补全点添加到补全后的点云中； 步骤九、重复步骤三至步骤八，直至处理完缺失区域中的所有点，得到最终的补全后的点云； 步骤十、将最终的补全后的点云与融合点云进行融合，对融合点云进行更新，计算更新的融合点云的置信度； 步骤十一、重复步骤二至步骤十，直至达到预设迭代次数或融合点云的置信度达到要求，得到最终的融合点云，即完整的点云数据。

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