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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于高精度点云数据的结构面快速自动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：CN115830587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202211539725.9，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权一种基于高精度点云数据的结构面快速自动识别方法是由李海波;周家文;陈俊霖;杨兴国;蒋楠;范刚设计研发完成，并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高精度点云数据的结构面快速自动识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高精度点云数据的结构面快速自动识别方法，就结构面分割时，现有区域生长速度过慢、受生长准则的阈值影响较大的问题，引入模糊界限的理念，以减少阈值对区域生长的影响；同时预分配了搜索空间加快了区域生长的分割速度，形成了结构面的快速准确的分割方法。该方法在保证准确识别结构面的前提下，快速提取结构面地质信息，并以自动算法的方式提高获取结构面地质信息的效率。

本发明授权一种基于高精度点云数据的结构面快速自动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高精度点云数据的结构面快速自动识别方法，其特征在于，所述方法包括： 对预处理后的点云数据设置相匹配的三角网模型的三角形尺寸后，利用三角剖分算法建立三角网模型； 基于三角网模型计算三角网的法向量，并将三角网的法向量归一化至单位球面空间内，得到三角网的法向量的归一化结果； 对三角网模型内所有三角形进行排序，得到排序结果； 基于三角网的法向量的归一化结果，估算初始聚类中心V，迭代完成模糊聚类，得到模糊聚类结果； 基于排序结果和模糊聚类结果，对预判的生长对象进行预筛选，并更换区域生长种子，直到完成结构面分割，得到所有结构面的分离结果； 对三角网模型内所有三角形进行排序，具体包括： 基于三角形中心到原点的距离R对三角网内所有三角形排序，若多个三角形位于同一球面内，按高程对这些三角形排序；所述排序完成后相邻的三角形在一定厚度的球壳内，即： sortR→R1≤R2…≤Rn； 所述对预判的生长对象进行预筛选，具体包括： 当生长种子位于一小球面内Rd1，则预判的生长对象为大球面内Rd2和小球面外的球壳区域；球壳厚度由三角网最大三角形尺寸dmax决定，为保证所有预判的生长对象位于此区域内，取5倍最大三角形尺寸作为预筛选的球壳厚度R0； 即： R0＝5*dmax； Rd2＝Rd1+R0。

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