三维激光扫描点云的岩体产状智能识别研究

目的为了降低传统的人工测量方式带来的工作量大、效率低、工作环境恶劣等影响。方法提出在深部工程或高陡边坡的地质工程测量中,采用三维激光扫描技术获取岩体结构面点云数据,结合一个特制三角形标靶将三维激光点云的局部坐标系下的法向量转化为大地坐标系下的法向量,再利用区域生长算法对结构面产状进行智能识别和输出。结果试验结果表明,利用Delaunay三角剖分三维点云表面的重建,在改进区域生长算法对点云数据的处理下,能够对大批量数据快速处理并获得结果,其独特的空圆特性、剖分中产生较少的畸形三角形和耗时极少的运行时间非常适合海量的点云数据的计算。结论和传统方法相比,该方法具有快速、自动、高精度和远距离测量的优点,对无GPS信号或者GPS信号弱的岩爆频发地区的地质测量具有重要意义。