R-C-D-F方法通過精細的過濾步驟，有效去除了節(jié)理帶，同時保留了關(guān)鍵的節(jié)理嵌入點，從而實現(xiàn)了對巖石刻面傾角和方向的高精度測量。研究團隊的成果于2024年9月11日在線發(fā)布，并在同年12月1日正式發(fā)表在《隧道與地下空間技術(shù)》雜志上。實驗結(jié)果顯示，R-C-D-F方法在各種真實隧道人臉圖像上的準確率高達97%至99.4%，且成功去除了100%的節(jié)理帶，同時保留了81%的節(jié)理嵌入點。

Seo教授表示：“通過自動化過濾和分割巖石特征的過程，R-C-D-F方法減少了人為錯誤和計算效率低下的問題，使其成為現(xiàn)代基礎(chǔ)設(shè)施項目的理想選擇。”他進一步指出，該方法結(jié)合了ML和深度學習技術(shù)，確保了地質(zhì)數(shù)據(jù)處理的可靠性和準確性，有望直接提升隧道和地下結(jié)構(gòu)等大型工程項目的安全性。此外，R-C-D-F方法的完全自主性質(zhì)也是其重要優(yōu)勢之一，無需人工干預(yù)即可完成地質(zhì)特征的識別和測量。這不僅降低了人為因素導(dǎo)致的誤差，還提高了數(shù)據(jù)處理效率，為開發(fā)更智能、更快速的地質(zhì)分析工具提供了可能。