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龙图腾网获悉中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司申请的专利基于点云的岩体结构面识别方法、装置、设备及存储介质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：CN120580682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511079637.9，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权基于点云的岩体结构面识别方法、装置、设备及存储介质是由刘同同;师广山;张轶非;刘锁;雷双超;张帆;王建胜;吕佳丽设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于点云的岩体结构面识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于点云的岩体结构面识别方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，包括：对岩体密集三维点云数据进行处理得到处理后三维点云数据；通过对所述处理后三维点云数据进行均匀下采样得到采样处理点云数据和未采样处理点云数据；根据所述采样处理点云数据训练神经网络模型得到岩体结构面识别模型；将所述未采样处理点云数据和所述未采样处理点云数据输入所述岩体结构面识别模型得到对应的未采样处理点云标签集；根据所述未采样处理点云标签集得到岩体结构面产状。本发明实现了在保证岩体结构面识别精度的同时提高识别速率。

本发明授权基于点云的岩体结构面识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于点云的岩体结构面识别方法，其特征在于，包括： 对岩体密集三维点云数据进行处理得到处理后三维点云数据； 通过对所述处理后三维点云数据进行均匀下采样得到采样处理点云数据和未采样处理点云数据； 根据所述采样处理点云数据训练神经网络模型得到岩体结构面识别模型，包括： 基于凝聚层次聚类算法，对所述采样处理点云数据进行分类处理得到对应的采样处理点云标签集； 根据所述采样处理点云数据和对应的所述采样处理点云标签集，得到点云数据训练集和点云数据测试集； 采用所述点云数据训练集对所述神经网络模型进行训练，直至所述神经网络收敛，得到初始神经网络模型； 采用所述点云数据测试集对所述初始神经网络模型进行测试，测试所述初始神经网络模型的测试集准确率，当所述测试集准确率不满足准确率需求，则重新获取更多数据进行训练，直到满足所述准确率需求，得到所述岩体结构面识别模型； 其中，所述测试集准确率包括： ， 其中，AC为所述测试集准确率，为准确分类的点云数量，为所述点云数据测试集的点云数量； 将所述未采样处理点云数据输入所述岩体结构面识别模型得到对应的未采样处理点云标签集； 根据所述未采样处理点云标签集和所述未采样处理点云数据得到岩体结构面产状，包括： 基于密度的带噪声空间聚类算法，根据所述未采样处理点云标签集分离所述未采样处理点云数据得到多个类别的点云数据，分别对每一类别的所述点云数据进行聚类分析，得到单个岩体结构面； 基于最小二乘法，分别根据所述岩体结构面进行数据拟合得到对应的平面法向量； 根据所述平面法向量得到岩体结构面倾角和岩体结构面倾向； 其中，所述岩体结构面产状包括： ， ， 其中，为所述岩体结构面倾角，为所述岩体结构面倾向，A，B，C为所述平面法向量； 根据所述岩体结构面倾角和所述岩体结构面倾向得到所述岩体结构面产状。

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