AI 驱动的视觉技术，从实验室到现场环境中的图像数据中提取可靠、高分辨率的岩土工程智能。
提取后的信息会被组织为结构化、可直接建模的数据表达，支撑岩体表征、数值建模与开挖设计，贯通从感知到工程输出的完整链路。
AI 视觉技术可从岩芯、裸露面与开挖工作面中提取节理、裂隙与不连续面信息，为后续建模提供客观、可重复的结构表征。
基于 CT 与高分辨率图像进行材料层级解译，定量分析不同尺度下的矿物、相组成及其非均质性。
通过场景理解从图像与点云中分割块体与碎块，量化其形态与稳健的粒度分布，用于表征破碎特征。
结合表面纹理分析、划痕测试与数据驱动推断，对强度与刚度相关参数进行具备空间分辨率的估算。
融合钻孔、岩芯观测与重复工作面测绘结果，构建具备不确定性感知能力的离散裂隙网络，用于地下结构预测。
将提取特征注册到统一的三维工程空间中，生成适用于数字孪生流程的高精度结构模型。
整合结构信息、力学参数与块体统计结果，生成工程尺度块体模型并实现自动化岩体分类。
通过代理模型、参数校准与快速场景评估，加速连续体与非连续体框架下的物理建模过程。
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