摘要
本发明具体提供一种基于深度学习的BIM对象识别及语义数据自动生成方法,本发明的方法包括获取BIM数据集;对BIM数据集进行预处理,得到预处理后的BIM数据集;将预处理后的BIM数据集代入训练好的CDBN模型,使得对预处理后的BIM数据集中的OFF格式的多个BIM数据进行识别与分类,得到预处理后的BIM数据集中的每个OFF格式的BIM数据的分类结果;并基于预处理后的BIM数据集中的每个OFF格式的BIM数据的分类结果,选择性地执行对预处理后的BIM数据集中的每个OFF格式的BIM数据进行语义数据增强,得到语义数据增强后的BIM数据集。提高了BIM数据在建筑运营阶段的重用效率,降低了数据创建成本。
技术关键词
数据自动生成方法
对象识别
语义
网络架构
指数
代表训练数据
参数
样本
数据格式
因子
标签
建筑
阶段
系统为您推荐了相关专利信息
双向注意力
语义分割网络
检测输电杆塔
语义特征
分支
切换系统
主动安全控制方法
指标
分析系统状态
平均驻留时间
网络流量数据集
协议特征
时序特征
主机
网络安全终端
多轮对话方法
历史会话
语句
预训练语言模型
高维特征向量