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龙图腾网获悉北京科技大学;昆明理工大学申请的专利一种矿山岩体结构面不连续智能识别方法及装置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：CN119672701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411716549.0，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种矿山岩体结构面不连续智能识别方法及装置是由储超群;崔贺佳;吴顺川设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种矿山岩体结构面不连续智能识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种矿山岩体结构面不连续智能识别方法及装置，涉及岩体结构面识别技术领域。该方法包括：获取矿山岩体结构面的原始的三维点云数据；对原始的三维点云数据进行点云处理，获得训练集；构建初始的SoftGroup模型；根据训练集对初始的SoftGroup模型进行训练，获得训练好的SoftGroup模型；获取实际的矿山岩体结构面的三维点云数据；将实际的矿山岩体结构面的三维点云数据，输入训练好的SoftGroup模型中，通过对矿山岩体结构面不连续进行分类，获得矿山岩体结构面的识别结果。采用本发明可提高矿山岩体结构面不连续识别的准确性，通过采用端到端的处理方式，使模型训练能够最大利用任务之间的关联系。

本发明授权一种矿山岩体结构面不连续智能识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种矿山岩体结构面不连续智能识别方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取矿山岩体结构面的原始的三维点云数据； S2、对所述原始的三维点云数据进行点云处理，获得训练集； S3、构建初始的SoftGroup模型； 其中，所述S3的初始的SoftGroup模型，包括：两个U-Net网络、语义分支模块、偏移分支模块、软组织模块、分类分支模块、分割分支模块以及掩码评分分支模块； 其中，所述U-Net网络用于对输入数据进行特征提取； 其中，所述语义分支模块包括两个隐含层，用于输出点的语义分数； 其中，所述偏移分支模块包括两个隐含层，用于输出点的偏移分量； 其中，所述软组织模块，用于生成实例数据； 其中，所述分类分支模块包括全局平均值池化层和一层MLP，用于预测分类分数； 其中，所述分割分支模块包括两层MLP，用于预测每个提案中的实例掩码； 其中，所述掩码评分分支模块包括两层MLP，用于预测掩码分数； S4、根据所述训练集对所述初始的SoftGroup模型进行训练，获得训练好的SoftGroup模型； 其中，所述S4的根据所述训练集对所述初始的SoftGroup模型进行训练，获得训练好的SoftGroup模型，包括： S41、将根据所述训练集输入所述初始的SoftGroup模型中，通过第一U-Net网络进行特征提取，获得点特征； S42、将点特征输入语义分支模块中，通过两个隐含层进行处理，输出点的语义分数；将点特征输入偏移分支模块中，通过两个隐含层进行处理，输出点的偏移分量； S44、将点的语义分数和点的偏移分量输入软组织模块中，生成实例数据； S45、将实例数据输入特征提取层进行特征提取，获得实例特征；将实例特征输入第二U-Net网络中，通过分类分支模块的全局平均值池化层和一层MLP进行预测，获得预测分类分数；将实例特征输入分割分支模块中，通过两层MLP进行处理，获得实例掩码；将实例特征输入掩码评分分支模块中，通过两层MLP进行处理，获得掩码分数； S46、根据预测分类分数、实例掩码以及掩码分数，获得最终的实例分割结果；根据最终的实例分割结果，采用端到端的多任务损失函数对初始的SoftGroup模型进行训练，获得训练好的SoftGroup模型； S5、获取实际的矿山岩体结构面的三维点云数据； S6、将所述实际的矿山岩体结构面的三维点云数据，输入所述训练好的SoftGroup模型中，通过对矿山岩体结构面不连续进行分类，获得矿山岩体结构面的识别结果； 其中，所述S6的获得矿山岩体结构面的识别结果，包括：结构面的线长、节理张开度以及结构面产状信息。

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