摘要
本发明涉及一种融合图像和三维点云的隧洞掌子面岩性分析方法，首先使用双目相机获取掌子面高质量图像，并生成三维点云模型。接下来，对图像和点云数据进行预处理，利用先进的算法提取掌子面的结构面迹线。在此基础上，结合专家标注数据训练深度学习模型，实现迹线的自动分割和识别。通过对模型进行优化和融合分析，进一步提取掌子面二维和三维节理特征，并计算岩性分级指标。该方法能够显著提高岩性分析的准确性和效率，为隧道工程建设领域的技术进步提供了重要支持。这种融合了图像和三维点云技术的岩性分析方法，不仅提高了数据处理的自动化程度，还减少了人为因素的干扰，具有广阔的应用前景。
