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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利一种融合图像和三维点云的隧洞掌子面岩性分析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：CN118898698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411088529.3，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种融合图像和三维点云的隧洞掌子面岩性分析方法是由史本云;杨姝威设计研发完成，并于2024-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合图像和三维点云的隧洞掌子面岩性分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种融合图像和三维点云的隧洞掌子面岩性分析方法，首先使用双目相机获取掌子面高质量图像，并生成三维点云模型。接下来，对图像和点云数据进行预处理，利用先进的算法提取掌子面的结构面迹线。在此基础上，结合专家标注数据训练深度学习模型，实现迹线的自动分割和识别。通过对模型进行优化和融合分析，进一步提取掌子面二维和三维节理特征，并计算岩性分级指标。该方法能够显著提高岩性分析的准确性和效率，为隧道工程建设领域的技术进步提供了重要支持。这种融合了图像和三维点云技术的岩性分析方法，不仅提高了数据处理的自动化程度，还减少了人为因素的干扰，具有广阔的应用前景。

本发明授权一种融合图像和三维点云的隧洞掌子面岩性分析方法在权利要求书中公布了：1.一种融合图像和三维点云的隧洞掌子面岩性分析方法，其特征是步骤包括：步骤1）使用双目相机采集到的二维的隧洞掌子面图像，对图像数据进行三维重建得到掌子面的三维点云数据；步骤2）对步骤1）选取得到的二维的掌子面图像数据进行预处理，并获得掌子面结构迹线的二维图像数据；步骤3）对步骤1）得到的掌子面的三维点云数据进行预处理；步骤4）对步骤3）的预处理后的掌子面的三维点云数据进行特征提取，获取掌子面结构迹线的三维点云数据；步骤5）将提取出的步骤2）的掌子面结构迹线的二维图像数据和掌子面结构迹线的三维点云数据融合分析，通过专家人为干预修改，形成标注数据库；步骤6）将经过步骤2）预处理后的掌子面的二维图像数据和步骤3）预处理后的掌子面的三维点云数据作为深度学习模型的输入；标注数据库中的数据作为深度学习模型的标签，进行模型训练；步骤7）根据深度学习模型输出二维节理数据和三维节理特征，计算岩性分级指标，完成岩性分级；在步骤6）的深度学习模型的输入是二维图像数据和三维点云数据，深度学习模型的输出是对掌子面迹线的自动分割识别；根据深度学习模型的输出，使用Hough变换从点云中生成节理的迹线；连接相邻的迹线以形成完整的节理的迹线；在深度学习模型中，图像数据和三维点云数据分别由图像特征提取模块和点云特征提取模块得到图像数据的特征和掌子面点云的特征；然后再分别经过边界注意力模块对边界特征进行细化提取，分别获得图像特征FI和体素特征FV；接着，使用体素图像跨模态关联模块VI把图像特征FI和体素特征FV进行融合；然后，将融合之后的特征输入到多层感知机中，输出最后的分割结果，该结果包括分割出来的迹线纹理；最后，将分割后的结果进行融合匹配，使用图像数据的结果丰富点云数据的结果。

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