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基于多源数据的岩体结构面智能识别方法与信息解译研究

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基于多源数据的岩体结构面智能识别方法与信息解译研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-15页
第1章 绪论第15-27页
  1.1 研究背景与研究意义第15-17页
    1.1.1 研究背景第15-17页
    1.1.2 研究意义第17页
  1.2 国内外研究现状分析第17-21页
    1.2.1 岩体结构面识别与量测第17-18页
    1.2.2 岩体结构面数理统计与分析第18-19页
    1.2.3 规则集研究现状第19-20页
    1.2.4 研究现状小结第20-21页
  1.3 研究目标与研究内容第21-22页
    1.3.1 研究目标第21页
    1.3.2 研究内容第21-22页
  1.4 研究方法与技术路线第22-25页
    1.4.1 研究方法第22页
    1.4.2 技术路线第22-25页
  1.5 论文组织结构第25-27页
第2章 三维激光扫描系统简介第27-33页
  2.1 三维激光扫描系统原理第27-30页
    2.1.1 Riegl LMS-Z420i三维激光扫描系统简介第27-28页
    2.1.2 三维激光扫描系统工作原理第28-29页
    2.1.3 Riegl LMS-Z420i三维激光扫描系统各部分组成第29-30页
  2.2 三维激光扫描系统数据采集与特征分析第30-32页
    2.2.1 数据采集流程第30-31页
    2.2.2 数据特征分析第31-32页
  2.3 本章小结第32-33页
第3章 岩体结构特征提取第33-55页
  3.1 岩体结构基本概念第33-34页
  3.2 基于数字图像的岩体结构特征提取第34-44页
    3.2.1 基于数字图像的迹线特征提取整体流程第34-35页
    3.2.2 数字图像数据预处理第35-36页
    3.2.3 基于数字图像“像素骨架”提取第36-41页
    3.2.4 基于数字图像的迹线特征提取第41-44页
  3.3 基于点云的岩体结构特征提取第44-54页
    3.3.1 点云数据预处理第44-47页
    3.3.2 基于点法向量的特征面提取第47-49页
    3.3.3 基于改进区域生长法的特征面提取第49-54页
  3.4 本章小结第54-55页
第4章 基于规则引擎的结构面信息智能提取第55-71页
  4.1 规则集概述第55-56页
    4.1.1 知识的获取与表达简述第55页
    4.1.2 规则引擎第55-56页
  4.2 岩体结构特征分析及形式化表达第56-65页
    4.2.1 结构面的特征分析与形式化表达第56-57页
    4.2.2 规则推理第57-59页
    4.2.3 岩体结构面规则引擎构建第59-65页
  4.3 基于规则的岩体结构面信息提取第65-70页
    4.3.1 基于规则的结构面智能识别第65-66页
    4.3.2 以平面形态出露的结构面信息提取第66-67页
    4.3.3 基于多源数据的迹线产状信息提取第67-70页
  4.4 本章小结第70-71页
第5章 工程应用与案例分析第71-89页
  5.1 数据采集第71-72页
  5.2 数据预处理第72-74页
    5.2.1 点云数据预处理第72-73页
    5.2.2 图像数据预处理第73-74页
  5.3 岩体结构特征提取第74-78页
    5.3.1 基于图像的迹线特征提取第74-76页
    5.3.2 基于点云的结构面特征提取第76-78页
    5.3.3 点云结构面聚类提取方法对比分析第78页
  5.4 岩体结构面智能识别与信息提取第78-86页
    5.4.1 岩体结构面规则引擎构建第78-84页
    5.4.2 岩体结构面产状信息提取与统计分析第84-86页
  5.5 原型系统构建第86-88页
  5.6 本章小结第88-89页
第6章 结论与展望第89-91页
  6.1 结论第89-90页
  6.2 展望第90-91页
参考文献第91-96页
致谢第96页

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