CN118898698B 一种融合图像和三维点云的隧洞掌子面岩性分析方法 （南京工业大学）_第1页
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一种融合图像和三维点云的隧洞掌子面岩本发明涉及一种融合图像和三维点云的隧2步骤5）将提取出的步骤2）的掌子面结构迹线的二维图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2.根据权利要求1所述的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3.根据权利要求1所述的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4.根据权利要求1所述的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5.根据权利要求1所述的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3再使用迭代最近点ICP算法和正态分布变换NDT算法进行点云的6.根据权利要求1所述的融合图像和三维点云的隧洞掌子面岩性分析方法，其特征是最后，将特征点线性化，连接线性化轨迹线段来完成点云数据7.根据权利要求1所述的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8.根据权利要求1所述的融合图像和三维点云的隧洞掌子面岩性分析方法，其特征是点云特征提取模块，通过VoxelEncoder将点云数据进行点云体素化来提取输入掌子边缘注意力机制处理二维图片的模块BAI，对图像数据的特征进行处理得到图像特征边缘注意力机制处理三维点云的模块BAP，对掌子面点云的特征进行处理得到体素特体素图像跨模态关联模块VI，将图像特征FI和体素化的点云特征9.根据权利要求1所述的融合图像和三维点云的隧洞掌子面岩性分析方法，其特征是然后，将经过步骤2）和步骤3）预处理好的二4根据验证集在模型上的表现来评估模型的优劣，进行不断优化，56[0009]综上所述，本发明提出了一种融合图像和三维点云的隧[0019]主干加入了体素图像跨模态关联模块VI(Voxel_imageCross_Modal7[0022]图3为本方法使用到的图片和点云融合提取的神经网络模型(特征提取头)示意[0028]首先,将处理好的二维图像数据和三维点[0029]然后,将上述预处理好的数据作为[0030]最后,将深度学习模型输出的结果进行融质量比较高的掌子面图像进行三维重建得到掌子[0035]噪声去除的主要方法是中值滤波或高斯滤波，主要是为[0036]图像锐化主要使用的方法有拉普拉斯算子以及非锐化掩8[0039]再使用ICP(IterativeClosestPoint，迭代最近点)和NDT(Normal9[0061]主要由地质专家对深度学习模型的输出结果进行审核，素中心对应的图像特征，然后利用学习到的偏移来采样图像特征。将体素特征处理为[0105]GSI法是Hoek在反映岩石非线性强度特性的Hoek_Brown强度准则的基础上所提出[0115]模型构建.根据前述步骤6的要求，本例使用Python编程语言构建了BASeg模型。[0116]模型训练.通过多次在训[0120]调整超参数.为了进一步优化模

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