BIM模型的图结构表示及模型错误识别方法及装置

本申请涉及BIM智能设计与深度学习技术领域，特别涉及一种BIM模型的图结构表示及模型错误识别方法及装置，其中，方法包括：根据BIM模型中不同类型构件的构件信息提取各类构件之间的语义特征、空间特征和拓扑特征；基于语义特征、空间特征和拓扑特征，生成对应的图结构表示，并利用图结构表示构建训练数据集；利用训练数据集训练预训练图神经网络模型，以得到训练后的训练模型，并利用训练后的训练模型进行迁移学习，以利用迁移学习模型识别BIM模型的错误识别目标。由此，解决了相关技术中，BIM模型特有的复杂语义、空间及拓扑特征带来难以忽视的挑战，无法完美适用于BIM模型特征的预训练与迁移学习模型等问题。