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龙图腾网获悉绍兴文理学院申请的专利基于激光雷达和无人机拍照的隧道裂隙识别方法、系统、电子设备及存储介质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：CN120318697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510773726.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于激光雷达和无人机拍照的隧道裂隙识别方法、系统、电子设备及存储介质是由王天佐;钱进华;薛飞;马成荣;李文智;周诗诗;穆文龙;高须杨;燕锦宇;潘月;卢晨昊;许诺设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于激光雷达和无人机拍照的隧道裂隙识别方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于激光雷达和无人机拍照的隧道裂隙识别方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：获取空间几何信息，拍摄隧道内部的表面图像信息，构建三维纹理点云模型；对三维纹理点云模型的几何形态特征和表面纹理特征进行特征提取，得到初步裂隙特征集；基于初步裂隙特征集对隧道内部纹理特征进行分类并进行初步筛选，得到初筛裂隙区域集；基于初筛裂隙区域对裂隙区域进行扩展，生成扩展后裂隙区域集；通过高斯混合模型对扩展后裂隙区域集内的点云密度进行分析，判断裂隙的深度和宽度特征，得到精筛裂隙特征集；针对精筛裂隙特征集，采用基于马尔可夫随机场的概率优化算法，对裂隙的几何和纹理特征进行联合概率分布建模，得到裂隙识别结果。

本发明授权基于激光雷达和无人机拍照的隧道裂隙识别方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于激光雷达和无人机拍照的隧道裂隙识别方法，其特征在于，所述方法包括： 利用激光雷达获取空间几何信息，利用无人机拍摄隧道内部的表面图像信息，基于所述空间几何信息和所述表面图像信息，构建三维纹理点云模型； 对所述三维纹理点云模型的几何形态特征和表面纹理特征进行特征提取，得到初步裂隙特征集； 基于所述初步裂隙特征集对隧道内部纹理特征进行分类，得到分类后裂隙特征子集，并利用阈值分割法对所述分类后裂隙特征子集中的高风险裂隙区域进行初筛，得到初筛裂隙区域集； 从所述初筛裂隙区域集中获取边界特征的曲率和纹理对比度，并对裂隙区域进行扩展，生成扩展后裂隙区域集； 若所述扩展后裂隙区域集的曲率变化趋势与预设的裂隙形态模板匹配，则通过高斯混合模型对所述扩展后裂隙区域集内的点云密度进行分析，判断裂隙的深度和宽度特征，得到精筛裂隙特征集； 针对所述精筛裂隙特征集，采用基于马尔可夫随机场的概率优化算法，对裂隙的几何和纹理特征进行联合概率分布建模，得到裂隙识别结果； 得到所述初筛裂隙区域集的方法包括： 若所述初步裂隙特征集的几何形态特征点数量超过第一预设阈值，则利用深度卷积神经网络对隧道内部纹理特征进行分类，判断裂隙的潜在风险等级，得到所述分类后裂隙特征子集； 利用自适应阈值分割算法对所述分类后裂隙特征子集中的裂隙特征进行处理，得到高风险区域的初筛结果集，并提取所述初筛结果集中的边界特征描述集； 若所述边界特征描述集中的特征值超出第二预设阈值，则通过阈值调整技术对自适应阈值进行优化，得到所述初筛裂隙区域集； 生成所述扩展后裂隙区域集的方法包括： 从所述初筛裂隙区域集中获取边界特征的曲率和纹理对比度，采用边缘检测算法提取曲率特征和纹理特征，得到初始特征集； 基于所述初始特征集，通过区域生长算法分析边界曲率，确定裂隙区域的扩展方向，若所述边界曲率超过第三预设阈值，则沿曲率特征扩展裂隙区域，得到初步扩展区域； 根据纹理对比度判断所述初步扩展区域的边间，采用所述纹理特征过滤非裂隙区域，并通过生长算法优化所述非裂隙区域，获取裂隙扩展的连通性，生成连通扩展集； 从所述连通扩展集中提取扩展区域的边界特征，得到所述扩展后裂隙区域集； 得到所述精筛裂隙特征集的方法包括： 若所述扩展后裂隙区域集的曲率变化趋势与预设的裂隙形态模板匹配，则通过曲率分布计算，提取区域内曲率变化的显著点，得到曲率特征点集； 根据所述曲率特征点集，利用点云分割技术划分裂隙区域内的点云子集，确定点云密度分布，通过高斯混合模型对所述点云密度分布进行聚类分析，获取裂隙深度和宽度的初步特征； 若所述初步特征的高密度区域比例超过低密度区域，则通过形态学滤波处理高密度区域的点云数据，得到平滑后点云子集，根据所述平滑后点云子集计算裂隙边界点的空间距离，确定裂隙宽度的精确值； 基于所述初步特征和所述精确值，构建裂隙三维特征向量，得到所述精筛裂隙特征集。

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