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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利一种基于激光雷达技术的露头裂缝识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114418965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111633223.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于激光雷达技术的露头裂缝识别方法是由徐云贵;王晓曼;张荣虎;黄旭日;唐静设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于激光雷达技术的露头裂缝识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及油气勘探技术领域，公开了一种基于激光雷达技术的露头裂缝识别方法，包括以下步骤：三维点云数据的获取：利用激光雷达系统扫描实验区露头，获得实验区露头的三维点云数据；数据网格化处理：对处理后的点云数据进行数据网格化处理，得到实验区的二维云质量数据以及二维云密度数据；张量投票：将得到的二维云质量数据进行张量投票，去除图像的背景噪音；最优外接矩形处理：对去噪后的图像进行最优外接矩形识别，识别出每个裂缝的最优外接矩形，得到裂缝属性参数。该裂缝检测识别方法可以更高效、精确的识别一些人类无法测量的高角度裂缝等。

本发明授权一种基于激光雷达技术的露头裂缝识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于激光雷达技术的露头裂缝识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 三维点云数据的获取：利用激光雷达系统扫描实验区露头，获得实验区露头的三维点云数据； 数据网格化处理：对处理后的点云数据进行数据网格化处理，得到实验区的二维云质量数据以及二维云密度数据； 张量投票：将得到的二维云质量数据进行张量投票，去除图像的背景噪音； 最优外接矩形处理：对去噪后的图像进行最优外接矩形识别，识别出每个裂缝的最优外接矩形，得到裂缝属性参数； 其中，所述数据网格化处理包括以子下步骤： 根据点云数据设置合适的网格数以及网格大小； 利用每个点的XY坐标通过计算确定点云数据中每个点在网格中的位置； 进行基于Z差分的空白像素检测，并将网格中Z值的最大值减去最小值得到二维云质量分布，同时导出二维云质量数据； 对XY坐标的网格数据进行空白像素检索，得到二维云密度数据； 所述点云数据中相同的XY坐标的点会放入同一个网格，该步骤的处理函数为： i＝Xi-Xmindx+1； j＝Yi-Ymindy+1； 其中：i表示网格的横坐标，j表示网格的纵坐标，Xii＝1,2,3…表示每个点的横坐标，Yii＝1,2,3…表示每个点的纵坐标，Xmin表示X的最小值；Ymin表示Y的最小值，dx为网格的宽，dy为网格的高； 其中，所述张量投票包括以下处理子步骤： 对二维数据进行初步的去噪，二维数据包括二维云质量数据以及二维云密度数据； 对过滤后的二维数据进行张量投票，以Ix,y表示二维数据，则表示各个像素点的梯度向量，利用梯度向量构造张量模型； 进行特征值分析，以主特征值λ1作为投票过程的输入数据，再进行投票域的叠加； 进行张量分解与特征分析，将投票域的中心放在投票点上，每个点对邻域投票进行累计，计算每个像素得到投票的数量和大小，最后在每个像素点上形成一个新的张量。

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