岩体结构面自动识别方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了岩体结构面自动识别方法及系统。其中，岩体结构面自动识别方法，包括匹配融合三维激光点云数据与全景二维影像，使全景二维影像中所有像素点与三维激光点云数据相应的三维坐标一一对应；提取全景二维影像中的结构面迹线，根据坐标的对应关系，识别出三维激光点云数据中对应的三维结构面迹线，进而得到三维结构面迹线长度；根据结构面圆盘直径与三维结构面迹线长度的概率分布关系，预测出结构面圆盘直径范围；利用三维激光点云数据中的三维结构面迹线来拟合结构面圆盘，使得结构面迹线上的所有点与结构面圆盘的距离之和最小，最终判定拟合的结构面圆盘所在的平面为岩体结构面，且岩体结构面的直径范围与结构面圆盘直径范围相同。

Automatic recognition method and system of rock structural plane

【技术实现步骤摘要】
岩体结构面自动识别方法及系统
本专利技术属于岩体结构面自动识别领域，尤其涉及一种岩体结构面自动识别方法及系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。专利技术人发现，传统的岩体结构方法仅能识别二维图像中的岩石裂隙，未考虑三维点云数据与全景影像数据两者结合以及结构面直径与结构面迹长关系，默认结构面无线延伸；而且受施工现场光线影响较大，岩石突起产生的阴影对自动识别产生较大的影响，导致识别准确率低。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术的第一个方面提供一种岩体结构面自动识别方法，其将三维点云数据与全景影像数据两者结合的同时，考虑结构面直径与结构面迹长关系，以提高岩体面结构的识别准确率。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种岩体结构面自动识别方法，包括：接收岩体结构周围的全景二维影像及三维激光点云数据；匹配融合三维激光点云数据与全景二维影像，使全景二维影像中所有像素点与三维激光点云数据相应的三维坐标一一对应；提取全景二维影像中的结构面迹线，根据坐标的对应关系，识别出三维激光点云数据中对应的三维结构面迹线，进而得到三维结构面迹线长度；根据结构面圆盘直径与三维结构面迹线长度的概率分布关系，预测出结构面圆盘直径范围；利用三维激光点云数据中的三维结构面迹线来拟合结构面圆盘，使得结构面迹线上的所有点与结构面圆盘的距离之和最小，最终判定拟合的结构面圆盘所在的平面为岩体结构面，且岩体结构面的直径范围与结构面圆盘直径范围相同。为了解决上述问题，本专利技术的第二个方面提供一种岩体结构面自动识别系统，其将三维点云数据与全景影像数据两者结合的同时，考虑结构面直径与结构面迹长关系，以提高岩体面结构的识别准确率。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种岩体结构面自动识别系统，包括：数据接收模块，其用于接收岩体结构周围的全景二维影像及三维激光点云数据；坐标匹配模块，其用于匹配融合三维激光点云数据与全景二维影像，使全景二维影像中所有像素点与三维激光点云数据相应的三维坐标一一对应；结构面迹线识别模块，其用于提取全景二维影像中的结构面迹线，根据坐标的对应关系，识别出三维激光点云数据中对应的三维结构面迹线，进而得到三维结构面迹线长度；结构面圆盘直径预测模块，其用于根据结构面圆盘直径与三维结构面迹线长度的概率分布关系，预测出结构面圆盘直径范围；岩体结构面确定模块，其用于利用三维激光点云数据中的三维结构面迹线来拟合结构面圆盘，使得结构面迹线上的所有点与结构面圆盘的距离之和最小，最终判定拟合的结构面圆盘所在的平面为岩体结构面，且岩体结构面的直径范围与结构面圆盘直径范围相同。本专利技术的第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的岩体结构面自动识别方法中的步骤。本专利技术的第四方面提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的岩体结构面自动识别方法中的步骤。本专利技术的有益效果是：(1)本专利技术基于全景二维影像中所有像素点与三维激光点云数据相应的三维坐标一一对应，借助坐标对应关系，使得三维点云数据与全景二维影像数据结合进行自动识别岩体结构，能够准备识别出三维激光点云数据中对应的三维结构面迹线，而且根据结构面圆盘直径与三维结构面迹线长度的概率分布关系，对结构面直径进行预测，识别出的岩体结构面更加准确。(2)本专利技术可获取自动岩石裂隙的三维形态，从而获取结构面产状；可排除阴影的干扰，使得岩体结构识别的准确率有较大提升。附图说明构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。图1为本专利技术实施例提供的一种岩体结构面自动识别方法流程图；图2(a)为本专利技术实施例提供的二维像素信息；图2(b)为本专利技术实施例提供的与二维像素信息坐标一致的三维激光点云数据；图3为本专利技术实施例提供的二维图像球面投影示意图；图4为本专利技术实施例提供的影像数据与激光点云数据融合示意图；图5为本专利技术实施例提供的边缘检测结果；图6为本专利技术实施例提供的结构面圆盘直径与结构面迹线长度关系；图7为本专利技术实施例提供的一种岩体结构面自动识别系统结构示意图。具体实施方式下面结合附图与实施例对本专利技术作进一步说明。应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本专利技术提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本专利技术所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本专利技术的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。图1为本专利技术实施例提供的一种岩体结构面自动识别方法流程图。如图1所示，本实施例的一种岩体结构面自动识别方法，包括：S101：接收岩体结构周围的全景二维影像及三维激光点云数据。具体地，通过全景摄像机对岩体结构周围的边坡、隧道掌子面及其边墙拍摄，得到全景二维影像；利用与全景摄像的同轴激光扫描设备得到三维激光点云数据。S102：匹配融合三维激光点云数据与全景二维影像，使全景二维影像中所有像素点与三维激光点云数据相应的三维坐标一一对应。在岩体结构信息获取过程中，本实施例采用二维像素信息与三维激光点云数据直接共轴获取，将像素信息进行球面投影，相同角度的像素点RGB信息直接赋予至三维激光点，进行直接拼接，避免了基于特征点配准或基于反光片法手动配准的传统方法产生的测量误差，简化计算步骤。如图2(a)和图2(b)所示，假定统一像素信息局部坐标系的x轴为正n边形，y轴为正m边形一半，图像宽度为w，高度为u，经二维岩体结构识别的岩体结构迹线图像中一点B坐标为(x,y)在投影球半径为R的坐标系中投影点B'(R,α,β,)，弦长为A，如图3所示，则有：2πR＝nw(1)πR＝mu(2)其中，θ为二维图像球面投影夹角。由三角余弦定理可得：同理，经上述投影变换，像素数据的伪三维坐标系变为光滑的球面坐标系统。在三维激光点云数据中，设点云数据一点M的坐标为(x',y',z'),则对应的球面坐标系中的点M’的坐标为(r,α',β')，其中：由于像素数据所在的球面坐标系统与三维激光点云数据所在的球面坐标系统有共同的原点，且坐标轴均同向，因此，像素数据中任意一点坐标均有且只有三维激光点云本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种岩体结构面自动识别方法，其特征在于，包括：/n接收岩体结构周围的全景二维影像及三维激光点云数据；/n匹配融合三维激光点云数据与全景二维影像，使全景二维影像中所有像素点与三维激光点云数据相应的三维坐标一一对应；/n提取全景二维影像中的结构面迹线，根据坐标的对应关系，识别出三维激光点云数据中对应的三维结构面迹线，进而得到三维结构面迹线长度；/n根据结构面圆盘直径与三维结构面迹线长度的概率分布关系，预测出结构面圆盘直径范围；/n利用三维激光点云数据中的三维结构面迹线来拟合结构面圆盘，使得结构面迹线上的所有点与结构面圆盘的距离之和最小，最终判定拟合的结构面圆盘所在的平面为岩体结构面，且岩体结构面的直径范围与结构面圆盘直径范围相同。/n

【技术特征摘要】
1.一种岩体结构面自动识别方法，其特征在于，包括：
接收岩体结构周围的全景二维影像及三维激光点云数据；
匹配融合三维激光点云数据与全景二维影像，使全景二维影像中所有像素点与三维激光点云数据相应的三维坐标一一对应；
提取全景二维影像中的结构面迹线，根据坐标的对应关系，识别出三维激光点云数据中对应的三维结构面迹线，进而得到三维结构面迹线长度；
根据结构面圆盘直径与三维结构面迹线长度的概率分布关系，预测出结构面圆盘直径范围；
利用三维激光点云数据中的三维结构面迹线来拟合结构面圆盘，使得结构面迹线上的所有点与结构面圆盘的距离之和最小，最终判定拟合的结构面圆盘所在的平面为岩体结构面，且岩体结构面的直径范围与结构面圆盘直径范围相同。


2.如权利要求1所述的一种岩体结构面自动识别方法，其特征在于，提取全景二维影像中的结构面迹线的过程为：
选择Canny算子检测全景二维影像中岩体结构的边缘，再经霍夫变换将提取的边缘拟合为直线，形成直线化的结构面迹线。


3.如权利要求1所述的一种岩体结构面自动识别方法，其特征在于，根据三维结构面积线的两个端点之间距离，计算出三维结构面迹线长度。


4.如权利要求1所述的一种岩体结构面自动识别方法，其特征在于，结构面圆盘直径与三维结构面迹线长度的概率分布关系为：
p(l≤D≤3l)＝0.99
p(l≤D≤10l)＝0.01
其中，D为结构面圆盘直径；l为三维结构面迹线长度；p为概率。


5.一种岩体结构面自动识别系统，其特征在于，包括：
数据接收模块，其用于接收岩体结构周围的全景二维影像及三维激光点云数据；
坐标匹配模块，其用于匹配融合三维激光点云数据与全景二维影像，使全景二维影像中所有像素点与三维激光点云数据相应的三维坐标一一对应；
结构面迹线识别...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘洪亮，秦承帅，高雪池，孙子正，王凯，胡杰，范宏运，崔兰玉，杨光宇，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：山东;37