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龙图腾网恭喜中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所;北京铁科特种工程技术有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司申请的专利一种基于精细化点云数据的隧道裂缝识别方法及系统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：CN119323700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411862336.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于精细化点云数据的隧道裂缝识别方法及系统是由丁有康;王晓凯;姚建平;冯茂林;黄贤喆;楼梁伟;杨立光;马超锋;陶志;蔡德钩;石越峰;李吉亮;贾斌;张也;何复寿;宋静义;施文杰;张超;张宇胜;王俊奇;巩超;董恩江设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于精细化点云数据的隧道裂缝识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于精细化点云数据的隧道裂缝识别方法，包括：S1，采集三维点云数据采集并对三维点云数据进行预处理；S2，对经过预处理的三维点云数据进行特征增强；S3，基于经过特征增强的三维点云数据自动识别隧道壁；S4，基于隧道壁面点云数据识别裂缝；S5，在完成裂缝识别后，对裂缝区域进行结果输出和分析。还公开了对应的系统、电子设备以及计算机可读存储介质，通过获取高精度的隧道壁点云数据，利用特征增强技术和基于特征增强的区域生长算法，有效地提高了隧道裂缝的检测精度和识别效率。

本发明授权一种基于精细化点云数据的隧道裂缝识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于精细化点云数据的隧道裂缝识别方法，其特征在于，包括：S1，采集三维点云数据并对所述三维点云数据进行预处理；S2，对经过所述预处理的所述三维点云数据进行特征增强；S3，基于经过所述特征增强的所述三维点云数据自动识别隧道壁；S4，基于隧道壁面点云数据识别裂缝；S5，在完成裂缝识别后，对裂缝区域进行结果输出和分析；所述S1包括：S11，基于高精度激光雷达系统对隧道内部结构进行三维点云数据的采集，所述三维点云数据用于表征每个采样点的三维坐标和反射强度信息；S12，对所述三维点云数据进行预处理；所述S2包括：S21，进行法向量计算，包括：计算每个点的法向量，并通过分析法向量变化率来增强裂缝区域的法向量特征；S22，进行局部曲率计算和曲率增强，包括：计算每个点的局部曲率，增强裂缝区域与其他区域的几何差异性；S23，进行表面粗糙度计算与表面粗糙度增强，包括：通过计算点云表面与邻域点的高度差异，增强裂缝区域的表面粗糙度特征；S24，进行色彩强度或反射强度增强，包括：分析激光雷达的反射强度信息，利用多尺度分析和自适应融合方法，增强裂缝区域的反射强度特征；所述S4包括：S41，采用基于特征增强的区域生长算法，从法向量变化率大、曲率高、表面粗糙度大的点中自动选取裂缝区域的种子点；S42，构建多维相似性度量模型，结合法向量、曲率、表面粗糙度和反射强度的特征，计算相邻点与种子点的相似性；S43，基于相似性度量，沿裂缝主轴方向扩展裂缝区域，保持裂缝的线性特性；S44，设置裂缝生长的终止条件，当相似性度量值低于预设阈值或裂缝宽度达到最大阈值时，停止区域生长，通过对裂缝长度的限定，防止过度扩展导致误检；S45，基于后处理算法对裂缝边界进行平滑修正；S46，基于形态分析剔除生长过程中识别出的冗余小区域。

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