本文旨在探讨基于机器视觉技术的岩体隧道智能化分区统计岩体结构参数的方法，针对传统人工统计方法效率低、准确性不足的问题，提出了一种结合图像和点云数据的智能化分析手段。首先，利用高精度摄像设备获取隧道岩体表面的图像和三维点云数据，借助计算机视觉算法实现岩体表面特征的自动提取，如节理、裂隙的空间位置、走向和倾角等关键结构参数。然后，基于分区算法对隧道进行智能化区域划分，考虑不同区域内岩体结构的差异性，进一步细化统计模型，以提高参数统计的准确性与适应性。该研究通过引入深度学习算法提升了特征提取的鲁棒性，同时采用多源数据融合策略，提高了数据的全面性与可靠性。实验结果表明，所提出的方法在处理复杂隧道环境中的岩体结构参数时，具有较高的效率与精度，能够有效替代传统的人工统计方法，并为隧道岩体稳定性评价和施工安全提供了重要的技术支持。本文研究不仅推动了岩体隧道智能化检测的发展，也为隧道工程的智能施工与维护提供了新的解决方案。

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