【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及隧道工程领域，具体是一种掌子面不稳定块体的识别与预报方法。
技术介绍
1、隧道工程中的掌子面不稳定块体快速识别与超前预报是保障施工安全的关键。传统的方法主要依赖人工经验和现场测量，通常采用激光扫描、全站仪测量或基于图像处理的结构面提取技术。这些方法通过对掌子面进行二维或三维的地质编录，识别潜在的结构面，并结合地质力学模型进行稳定性分析。然而，传统方法存在精度有限、处理效率低、对复杂地质条件适应性差的问题。
2、激光扫描和全站仪测量虽然能提供高精度的三维数据，但设备昂贵、操作复杂、数据处理时间长，无法满足实时预报的需求。基于图像处理的结构面提取技术依赖于高质量的图像和复杂的算法，往往在现场条件下难以获得稳定的结果。此外，传统方法在数据分析时缺乏对结构面空间分布和相互关系的深入理解，这使得在识别不稳定块体时存在较大的不确定性。总体而言，现有技术成本高、操作难度大、实时性差，复杂地质条件下适应性不足，且智能化分析能力有限，难以充分满足现代隧道施工中的高效、安全需求。
技术实现思路
1、为了提高掌子面不稳定块体识别的准确性和效率，并实现掌子面不稳定块体的超前预报，本申请提供了一种掌子面不稳定块体的识别与预报方法。
2、本专利技术解决上述问题所采用的技术方案是：
3、掌子面不稳定块体的识别方法，包括：
4、步骤1、获取掌子面的点云数据；
5、步骤2、基于机器学习模型构建结构面提取模型并训练；
6、步骤3、对
7、步骤4、计算结构面的产状，计算结构面产状之间的夹角以及结构面产状与洞向之间的夹角，利用块体理论识别潜在的不稳定块体。
8、进一步地，步骤1具体包括：
9、步骤11、采用移动端设备从多个角度采集掌子面图像；
10、步骤12、对多视角图像进行配准拼接以生成二维编录面；
11、步骤13、基于二维编录面进行三维重建以生成掌子面的点云数据。
12、进一步地，步骤11中移动端设备为相机或激光扫描设备。
13、进一步地，步骤12中对多视角图像进行配准拼接的具体步骤为：采用尺度不变特征变换算法sift进行特征点提取和匹配，使用随机抽样一致性算法ransac进行配准，利用opencv库中的拼接算法，将多视角图像拼接成二维编录面。
14、进一步地，步骤13采用三维重建算法sfm进行三维重建，具体包括：
15、基于二维编录面进行特征提取和匹配；
16、确定相机参数，包括内参矩阵及外参矩阵；
17、稀疏重建：确定初始相机对，逐步添加新的图像，更新相机参数和三维点的位置；
18、稠密重建：使用多视图立体匹配算法生成每个视角的深度图，将多个视角的深度图融合生成稠密点云；
19、优化和后处理：在稀疏重建和稠密重建过程中，使用全局ba优化相机参数和三维点的位置，最小化重投影误差；对生成的稠密点云进行滤波，去除噪声点和离群点。
20、进一步地，步骤4中，结构面产状的计算方法为：
21、从点云数据中任意选择三个点、、进行平面拟合，计算两个向量：，，计算该平面的法向量：，对法向量进行归一化得到，根据法向量的方向，计算结构面的产状：
22、，
23、。
24、进一步地，步骤4中，夹角计算公式为：
25、，
26、式中，为结构面产状之间或结构面产状与洞向间的夹角，为结构面的法向量 、为结构面或洞向的法向量。
27、进一步地，还包括步骤5、通过传感器实时监测掌子面的结构面数据，基于传感器的监测数据对结构面提取模型进行优化。
28、进一步地，传感器包括惯性传感器和激光雷达传感器。
29、掌子面不稳定块体的预报方法，包括：
30、步骤1、采用掌子面不稳定块体的识别方法对连续掘进距离内掌子面的结构面进行识别；
31、步骤2、基于连续掘进距离内掌子面的结构面及不稳定块体分布情况，采用时间序列分析方法预测未来掌子面不稳定块体的形成可能性和分布。
32、本专利技术相比于现有技术具有的有益效果是：
33、1. 快速精准识别：通过构建结构面提取模型结合高精度点云数据，有效提取掌子面的主要结构面，大幅提高了结构面识别的效率和准确性。
34、2. 超前预报：分析结构面与洞向的空间关系，能够准确识别潜在的不稳定块体，并提前预测未来掌子面的不稳定块体分布，减少掘进过程中的安全风险。
35、3. 实时动态调整：利用实时监测数据，动态更新模型和预测结果，保证预测的持续有效性，适应隧道掘进过程中地质条件的变化。
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2.根据权利要求1所述的掌子面不稳定块体的识别方法，其特征在于，步骤1具体包括：
3.根据权利要求2所述的掌子面不稳定块体的识别方法，其特征在于，步骤11中移动端设备为相机或激光扫描设备。
4.根据权利要求2所述的掌子面不稳定块体的识别方法，其特征在于，步骤12中对多视角图像进行配准拼接的具体步骤为：采用尺度不变特征变换算法SIFT进行特征点提取和匹配，使用随机抽样一致性算法RANSAC进行配准，利用OpenCV库中的拼接算法，将多视角图像拼接成二维编录面。
5.根据权利要求2所述的掌子面不稳定块体的识别方法，其特征在于，步骤13采用三维重建算法SfM进行三维重建，具体包括：
6.根据权利要求1所述的掌子面不稳定块体的识别方法，其特征在于，步骤4中，结构面产状的计算方法为：
7.根据权利要求1所述的掌子面不稳定块体的识别方法，其特征在于，步骤4中，夹角计算公式为：
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10.掌子面不稳定块体的预报方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.掌子面不稳定块体的识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的掌子面不稳定块体的识别方法，其特征在于，步骤1具体包括：
3.根据权利要求2所述的掌子面不稳定块体的识别方法，其特征在于，步骤11中移动端设备为相机或激光扫描设备。
4.根据权利要求2所述的掌子面不稳定块体的识别方法，其特征在于，步骤12中对多视角图像进行配准拼接的具体步骤为：采用尺度不变特征变换算法sift进行特征点提取和匹配，使用随机抽样一致性算法ransac进行配准，利用opencv库中的拼接算法，将多视角图像拼接成二维编录面。
5.根据权利要求2所述的掌子面不稳定块体的识别方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖华波，张世殊，林浩东，刘仕勇，肖枫，石伟明，冉从彦，张开，李崇标，吉华伟，
申请(专利权)人：中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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