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申请/专利权人：长春工程学院

摘要：本发明公开了基于AI图纸识别的建筑物模型构建方法及系统，涉及建筑物模型构建技术领域，通过记录提取步骤中多项特征数据，将多项特征数据代入智能分析模型对提取的构件和空间关系信息进行质量分析，若质量分析合格，将提取的构件和空间关系信息转化为逻辑表达式，获取空间数据及非空间数据，对空间数据及非空间数据进行质量检测，若质量检测合格，则将空间数据及非空间数据使用三维建模软件生成建筑物模型。该构建系统基于AI图纸识别提高对建筑物图纸的识别和处理效果，然后结合建筑物模型的识别、处理步骤状况和建筑物模型的检测结果，对建筑物模型进行综合质量分析，保障构建后建筑物模型的使用精度和稳定性。

主权项：1.基于AI图纸识别的建筑物模型构建方法，其特征在于：所述构建方法包括以下步骤：构建系统通过建筑物管理平台获取建筑物的电子图纸并转化为数字图像，对数字图像预处理后基于AI识别算法对数字图像进行初步识别，提取数字图像的建筑物信息，利用深度学习算法提取数字图像中建筑构件的基础信息并进行分类，对数字图像中的自然语言数据转换为结构化数据，分析各构件之间的空间关系生成构件之间的拓扑关系图；记录提取步骤中多项特征数据，将多项特征数据代入智能分析模型对提取的构件和空间关系信息进行质量分析，若质量分析不合格，则重新进行构件和空间关系信息的提取步骤，若质量分析合格，将提取的构件和空间关系信息转化为逻辑表达式，获取空间数据及非空间数据，对空间数据及非空间数据进行质量检测，若质量检测不合格，则重新进行空间数据及非空间数据获取步骤；若质量检测合格，则将空间数据及非空间数据使用三维建模软件生成建筑物模型，并对建筑物模型进行优化处理，结合构件和空间关系信息质量分析结果与空间数据及非空间数据质量检测结果评估建筑物模型整体质量，依据评估结果生成管理策略；将多项特征数据代入智能分析模型对提取的构件和空间关系信息进行质量分析，包括以下步骤：记录提取步骤中多项特征数据，多项特征数据包括字符错误率、特征点匹配准确率以及拓扑关系图一致性指数；将字符错误率、特征点匹配准确率以及拓扑关系图一致性指数代入智能分析模型，智能分析模型输出提取系数，模型表达式为：，式中，为提取系数，为特征点匹配准确率，为字符错误率，为拓扑关系图一致性指数，、、分别为特征点匹配准确率、字符错误率、拓扑关系图一致性指数的比例系数，且、、均大于0；智能分析模型将获取的提取系数与预设的系数阈值进行对比，依据对比结果对提取的构件和空间关系信息进行质量分析；对空间数据及非空间数据进行质量检测，若质量检测不合格，则重新进行空间数据及非空间数据获取步骤，包括以下步骤：获取空间数据的空间分辨率和几何误差，获取非空间数据的相关性指数，将空间分辨率、几何误差以及相关性指数进行归一化处理，使空间分辨率、几何误差以及相关性指数的取值范围映射到[0,1]之间，获取空间分辨率归一化值、几何误差归一化值以及相关性指数归一化值，将相关性指数归一化值加上空间分辨率归一化值减去几何误差归一化值获取检测赋值；将检测赋值与检测阈值进行对比，若检测赋值大于等于检测阈值，分析空间数据及非空间数据的质量检测合格，若检测赋值小于检测阈值，分析空间数据及非空间数据的质量检测不合格，需要重新进行空间数据及非空间数据获取步骤；结合构件和空间关系信息质量分析结果与空间数据及非空间数据质量检测结果评估建筑物模型整体质量，依据评估结果生成管理策略，包括以下步骤：在建筑物模型构建后，获取在构件和空间关系信息提取后的提取系数，获取空间数据及非空间数据质量检测后的检测赋值，将提取系数与检测赋值综合计算获取建筑物模型的质量指数，表达式为：，式中，为质量指数，为提取系数，为检测赋值；将质量指数与指数阈值进行对比，若质量指数大于等于指数阈值，评估建筑物模型整体质量优，若质量指数小于指数阈值，评估建筑物模型整体质量差，当评估建筑物模型整体质量差时，生成需要对建筑物模型进行二次检测优化的管理策略。

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