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J-GLOBAL ID：202202277116508418   整理番号：22A0926566

点雲データの振幅と位相分解を用いた自動岩盤不連続集合のキャラクタリゼーション【JST・京大機械翻訳】

Automated rock mass discontinuity set characterisation using amplitude and phase decomposition of point cloud data

著者 (6件)： Singh Sarvesh Kumar (School of Minerals and Energy Resources Engineering, University of New South Wales, Sydney, NSW, 2052, Australia) ,  Banerjee Bikram Pratap (School of Minerals and Energy Resources Engineering, University of New South Wales, Sydney, NSW, 2052, Australia) ,  Banerjee Bikram Pratap (Agriculture Victoria, Grains Innovation Park, 110 Natimuk Road, Horsham, VIC, 3400, Australia) ,  Lato Matthew J. (BGC Engineering Inc, 41686, 414 Princeton Ave, Ottawa, Ontario, K2A 4G2, Canada) ,  Sammut Claude (School of Computer Science and Engineering, University of New South Wales, Sydney, NSW, 2052, Australia) ,  Raval Simit (School of Minerals and Energy Resources Engineering, University of New South Wales, Sydney, NSW, 2052, Australia)
資料名： International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences  (International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences)
巻： 152  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0230C  ISSN： 1365-1609  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： レーザ走査は,構造不連続性を特性化するための岩盤点雲走査を収集するための効率的なアプローチである。しかし,計算上効率的でロバストな分析ワークフローの開発は未解決の研究問題である。既存の半自動化および自動化手法は,局所支持領域に存在する高い変動性が存在するとき,誤差をマッピングする傾向がある点法線に依存する。本研究では,正弦波の形におけるユニークな署名を捉えるために,不連続性上の点の空間分布を用いる新しい自動化アルゴリズムを提案した。次に,不連続性を正弦波の振幅と位相プロファイルのクラスタ化によって効果的に特性化した。提示した振幅と位相分解(APD)アプローチは最小前処理を必要とする。さらに,フィルタリングが信号の高速Fourier変換(FFT)に基づく分解を通して本質的に含まれているので,それは直接生点雲に適用することができた。この方法を,露出した構造不連続性面を有する地下トンネルデータセットで評価した。開発したアプローチの有効性を,オープンソースソフトウェア(Cloud Compare),半自動オープンソース(不連続集合抽出器)および所有権(Maptek PointStudio)ソフトウェアにおける仮想コンパスプラグインを用いた手動セグメンテーションおよび点正常クラスタリングおよび領域成長に基づく他の自動化アルゴリズムアプローチに対して試験した。APDアプローチは,平均不連続性傾斜角とディップ方向の推定において最小誤差を生成し,それぞれ±2.24°と±1.54°の分散誤差で,±1.15°と±1.39°であった。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  自動化 ,  セグメンテーション ,  フィルタリング ,  正弦波 ,  *岩盤 ,  クラスタ化 ,  *位相 ,  ソフトウェア ,  *集合 ,  *不連続性 ,  高速Fourier変換 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 半自動化 ,  オープンソース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ディジタル露頭 ,  不連続特性化 ,  LiDAR ,  ステレオネット ,  岩盤のキャラクタリゼーション

分類 (1件)： 岩盤の力学的性質  (HE02000H)

タイトルに関連する用語 (8件)： 点雲 ,  振幅 ,  位相 ,  分解 ,  岩盤 ,  不連続 ,  集合 ,  キャラクタリゼーション