CN115439839B 基于点云数据的多类型结构面分层识别方法 （三峡大学）_第1页
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号US2020043186A1,2020.02.06基于点云数据的多类型结构面分层识别方法本发明提供了基于点云数据的多类型结构用随机霍夫变换空间计算初级处理点云数据法向量，采用PCA主成分分析计算对应的曲率特征5：对初级处理点云采用马尔科夫随机场点领域2步骤3：使用随机霍夫变换空间计算初级处理点云数z；323；4计算完成；5[0003]结构面形貌信息的提取离不开对结构面的精准识别，岩体结构面的识别方法众前岩体结构面点云数据识别的二次处理时存在6z；zi7；[0055]2、本发明对原始数据使用了随机霍夫变换法向量差值和曲率特征限制的区域生8[0056]3、本发明使用了马尔科夫随机场点领域特征预测法识别法向量差异较小的表面简化了多类型结构面识别流程，改善了多类型结构面共存情况下三维点云数据的识别效z；采样是将数据空间进行网格划分并在网格内基于数据权值分布减少数据量；所述K为目标9zi；法向量差距很小同一平面内损伤程度较重的节理裂隙进行的

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