摘要
本发明涉及一种基于图神经网络的CAD图纸自动生成多专业管网BIM模型的方法,包括:管网CAD图纸信息解析和多专业管网BIM模型生成,管网CAD图纸信息解析包括图神经网络模型构建、基于图神经网络模型的CAD图纸解析、图例表解析和多图信息聚合;多专业管网BIM模型生成基于已经提取到的管网构件信息,对不同类型的管网构件采取不同重建策略。本发明构建了结合深度学习驱动与知识规则约束的自动化建筑管网CAD图纸解析技术路线,基于图神经网络进行符号图元语义提取,实现了高准确度的符号和图层自动识别,将多张CAD图纸表达的管网系统转换为图结构,并在多张图纸、多个图结构上进行实体匹配与信息聚合,实现自动、高效且稳定性强的建筑管网系统信息模型重建任务。
技术关键词
管网系统
图纸
神经网络模型构建
专业
平面图
节点特征
图元
语义
表格
堆叠层
符号
解析技术
实体
多层感知机
关系
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语义
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监控预警方法
特征向量值
参数
神经网络模型构建
心理咨询方法
报告
图谱
多模态交互
时间序列数据分析