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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于图注意力网络的隧道围岩结构面形貌实时预测方法，所述方法包括以下步骤：使用三维激光扫描仪对正在开挖的隧道结构面进行实时扫描，并获取其点云数据；对点云数据进行对齐、去噪、平滑处理；将处理后的点云数据转换为图结构，并构建图注意网络从而预测待开挖结构面的形貌数据；对上述形貌数据采用模型集成方法进行优化；采用Poisson表面重建方法对优化后的形貌数据进行网格化处理并将其可视化。与现有技术相比，本发明能够基于已开挖区域的结构面点云数据预测生成待开挖区域结构面的完整形貌数据，从而为结构面三维粗糙度预测提供准确依据。
主权项：1.基于图注意力网络的隧道围岩结构面形貌实时预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1使用三维激光扫描仪对隧道已开挖区域的结构面进行扫描并获得其点云数据；2对上述点云数据进行对齐、去噪、平滑处理；3将处理后的点云数据转换为图结构，并构建图注意网络从而预测待开挖结构面的形貌数据；4对上述形貌数据采用模型集成方法进行优化；采用Poisson表面重建方法对优化后的形貌数据进行网格化处理并将其可视化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 基于图注意力网络的隧道围岩结构面形貌实时预测方法
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