[发明专利]一种基于混合聚类解译岩体结构面产状的方法及系统

权利要求书

1.一种基于混合聚类解译岩体结构面产状的方法，其特征在于，包括：

采用无人机、全站仪对边坡进行第一预设数量的数字影像采集，使用全站仪定位地面控制点；

采用三维建模软件，对所述边坡的所述数字影像进行平差调整，利用所述三维建模软件内置的场景重建模块对边坡进行三维点云重建，得到重建模型，根据所述重建模型输出点云数据；

利用图像标注工具软件对所述数字影像进行结构面人工标注，通过所述图像标注工具自动提取出标注的局部结构面以及数字影像信息；

对所述点云数据进行三维和二维的数据映射并生成映射文件；

利用混合聚类算法解译出对应结构面的产状，并利用映射文件内包括的所述点云数据提取出岩体结构面的产状信息；所述混合聚类算法为包括DBSCAN密度聚类算法和SKMEAN聚类算法；利用所述DBSCAN密度聚类算法通过点云样本的紧密程度数据，对点云所处的簇进行区分，得到结果簇集；在所述结果簇集中选取最大的簇集合；再利用所述SKMEAN聚类算法对相似度进行聚类，得到结构面的产状信息。

2.如权利要求1所述的一种基于混合聚类解译岩体结构面产状的方法，其特征在于，对所述点云数据进行三维和二维的数据映射并生成映射文件的步骤包括：

利用直接线性变换算法，求解预设已知区域内的第二预设数量的三维坐标点；

对任一所述三维坐标点以及对应的二维像素坐标点，解算关键的外方位元素和内方位元素的系数矩阵；

解出所述系数矩阵后，获得需要的未知空间坐标。

3.如权利要求2所述的一种基于混合聚类解译岩体结构面产状的方法，其特征在于，所述第二预设数量为大于等于六个。

4.如权利要求1所述的一种基于混合聚类解译岩体结构面产状的方法，其特征在于，再利用所述SKMEAN聚类算法对相似度进行聚类，得到结构面的产状信息的步骤包括：

利用所述SKMEAN聚类算法对所述最大的簇集合进行中心聚类；

利用样本点与点之间的相似度进行聚类；

计算出样本集合处于中心位置的法向量；

获取结构面的法向量之后，根据法向量和产状的几何数据，计算出结构面的产状信息并将结构面利用圆盘模型进行可视化。

5.如权利要求4所述的一种基于混合聚类解译岩体结构面产状的方法，其特征在于，所述圆盘模型包括设置二维圆形区域，在所述二维圆形区域外设置方向指引，根据所述方向指引将所述产状信息在所述二维圆形区域内显示。

6.如权利要求4所述的一种基于混合聚类解译岩体结构面产状的方法，其特征在于，计算出结构面的产状信息并将结构面利用圆盘模型进行可视化后的步骤还包括：将所述产状信息以及所述圆盘模型上传至后台终端进行存储方便统一管理。

7.一种基于混合聚类解译岩体结构面产状的系统，其特征在于，包括：

前置模块，用于采用无人机、全站仪对边坡进行第一预设数量的数字影像采集，使用全站仪定位地面控制点；

模型预设模块，用于采用三维建模软件，对所述边坡的所述数字影像进行平差调整，利用所述三维建模软件内置的场景重建模块对边坡进行三维点云重建，得到重建模型，根据所述重建模型输出点云数据；

标注模块，用于利用图像标注工具软件对所述数字影像进行结构面人工标注，通过所述图像标注工具自动提取出标注的局部结构面以及数字影像信息；

映射模块，用于对所述点云数据进行三维和二维的数据映射并生成映射文件；

解译模块，用于利用混合聚类算法解译出对应结构面的产状，并利用映射文件内包括的所述点云数据提取出岩体结构面的产状信息；所述混合聚类算法为包括DBSCAN密度聚类算法和SKMEAN聚类算法；利用所述DBSCAN密度聚类算法通过点云样本的紧密程度数据，对点云所处的簇进行区分，得到结果簇集；在所述结果簇集中选取最大的簇集合；再利用所述SKMEAN聚类算法对相似度进行聚类，得到结构面的产状信息。