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龙图腾网获悉中国非金属材料南京矿山工程有限公司;南京航空航天大学;江西荣达爆破新技术开发有限公司申请的专利无人机载LiDAR地质建模与智能爆破参数优化系统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：CN120997432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511518182.6，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权无人机载LiDAR地质建模与智能爆破参数优化系统是由杨峰;张锦华;王杰;王俊青;贺五一;方鹏;高晶;安建兵;张社国;牛志付;彭志伟设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机载LiDAR地质建模与智能爆破参数优化系统在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，提供了无人机载LiDAR地质建模与智能爆破参数优化系统，通过数据获取模块基于紧耦合算法深度关联激光点云与多光谱图像，评估点云数据集的采样质量并判断生成补飞指令，为后续地质建模提供完整的数据源；地质建模模块通过自适应阈值算法分割点云数据集以识别岩体结构面，并基于图神经网络分析岩体结构面的空间拓扑关系，聚类形成控制结构面组并通过卷积神经网络关联控制结构面组与光谱特征以协同判别岩体性质；通过参数优化模块提取三维地质模型的地质指标，经遗传算法处理后生成爆破参数，通过爆破后重获取的激光点云，提取变化特征以判断爆破效果，并反向调整遗传算法的参数和更新三维地质模型。

本发明授权无人机载LiDAR地质建模与智能爆破参数优化系统在权利要求书中公布了：1.无人机载LiDAR地质建模与智能爆破参数优化系统，其特征在于，包括：数据获取模块、地质建模模块和参数优化模块； 所述数据获取模块用于通过无人机搭载LiDAR和多光谱相机获取检测区域的激光点云和多光谱图像，并基于紧耦合算法对激光点云的几何特征和多光谱图像的光谱特征进行融合处理以生成点云数据集，评估点云数据集的采样质量以判断是否生成补飞指令并执行数据重获取； 所述地质建模模块用于通过自适应阈值算法分割点云数据集以识别岩体结构面，并分析岩体结构面的空间拓扑关系，以聚类出控制结构面组，同时关联光谱特征与控制结构面组以判别岩体性质，融合后构建三维地质模型； 所述聚类出控制结构面组包括：提取每个岩体结构面的空间位置、空间几何参数和分布密度，形成每个岩体结构面的空间特征向量，作为图神经网络的节点属性；以岩体结构面为节点，基于图神经网络构建节点间的拓扑关系图，并根据空间距离权重和特征关联权重加权组合形成节点间边的权重；基于拓扑关系图通过消息传递机制学习每个节点的邻域依赖特征以生成节点嵌入向量，通过聚类算法对节点嵌入向量进行聚类，得到结构面组；计算每组结构面组的空间连通度，保留空间连通度大于连通阈值的结构面组作为候选控制结构面组，筛选处于结构面敏感区的候选控制结构面组作为控制结构面组； 所述构建三维地质模型包括：提取岩体分布特征中每个岩体单元的空间坐标范围，整合形成三维地质模型的基础空间骨架；基于基础空间骨架将控制结构面组的空间位置与岩体单元的空间坐标范围进行匹配，使控制结构面组嵌入基础空间骨架内的对应岩体单元； 将岩体性质与对应岩体单元内控制结构面组的分布密度梯度进行关联绑定，并对绑定后的岩体单元进行拓扑一致校验，形成更新后的基础空间骨架；基于更新后的基础空间骨架、控制结构面组和岩体性质，通过三维网格建模构建三维地质模型的主体，并按岩体性质对每个岩体单元进行空间分区标注，形成三维地质模型； 所述判别岩体性质包括： 提取控制结构面组中包括几何参数、分布密度梯度和空间连通度的空间特征，并提取控制结构面组所处结构面敏感区内的光谱特征；构建双分支卷积神经网络，第一分支用于对空间特征进行卷积运算以生成空间特征图谱，第二分支用于对光谱特征进行卷积运算以生成光谱特征图谱；在双分支卷积神经网络的融合层中将空间特征图谱与光谱特征图谱通过注意力机制进行加权融合以生成融合特征图谱；将融合特征图谱输入双分支卷积神经网络的全连接层，以判别岩体性质，岩体性质包括岩体坚硬程度、岩体完整性和矿物成分占比； 所述参数优化模块用于从三维地质模型中提取地质指标，经遗传算法处理后生成爆破参数，爆破后重获取检测区域的激光点云，从激光点云中提取变化特征判断爆破效果，以反向调整遗传算法并更新三维地质模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国非金属材料南京矿山工程有限公司;南京航空航天大学;江西荣达爆破新技术开发有限公司，其通讯地址为：211106 江苏省南京市江宁开发区临淮街32号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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