文献类型：期刊文章

作　　者：陈娜[1] 蔡小明[1] 夏金梧[2] 张绍和[3] 姜清辉[4] 史超[2]

Chen Na;Cai Xiaoming;Xia Jinwu;Zhang Shaohe;Jiang Qinghui;Shi Chao(School of Civil,Architecture and Environment,Hubei University of Technology,Wuhan 430068,China;Changjiang Institute of Survey,Planning,Design and Research Co.Ltd.,Wuhan 430010,China;Key Laboratory of Metallogenic Prediction of Nonferrous Metals and Geological Environment Monitoring Ministry of Education,School of Geosciences and Info-Physics,Central South University,Changsha 410083,China;School of Civil Engineering,Wuhan University,Wuhan 430072,China)

机构地区：[1]湖北工业大学土木建筑与环境学院,湖北武汉430068 [2]长江勘测规划设计研究有限责任公司,湖北武汉430010 [3]中南大学地球科学与信息物理学院,有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室,湖南长沙410083 [4]武汉大学土木建筑学院,湖北武汉430072

出　　处：《地球科学》

基　　金：国家自然科学基金青年基金项目“基于无人机和深度学习的岩石智能识别及结构面定量表征研究”(No.52009038);国家自然科学基金面上项目“3D打印栅格状胎体刀刃化唇面对金刚石钻头破碎坚硬岩层的影响机制研究”(No.41872186)。

年　　份：2021

卷　　号：46

期　　号：7

起止页码：2351-2361

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、PA、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：准确、高效、全面获取岩体结构面信息,对岩体的稳定性分析有着重要的意义.采用三维激光扫描设备进行岩体数据采集,基于岩体点云模型提出了结构面自动识别方法.通过对Ransac算法进行改进,引入了新的采样方法和评分准则,大大提升了Ransac算法的计算效率和提取精度,使之更好地适应粗糙不平的岩体点云数据;基于改进的Graham Scan算法可以精准描绘出结构面的凸凹边界,进而精细化计算出结构面尺寸.基于以上算法研发了结构面识别程序RDD(ransac discontinuity dtection),并且采用了两组标准几何体数据和一组岩体数据对程序进行测试.结果表明,标准几何体产状误差在1°以内,实际岩体最大误差在6°以内,结构面尺寸最大误差率为0.278%,满足工程限定的误差要求.

关 键 词：三维激光点云  结构面 RANSAC算法 Graham Scan算法  工程地质

分 类 号：P642]