一种基于深度学习的市政工程BIM智能审图方法技术

本发明专利技术提供一种基于深度学习的市政工程BIM智能审图方法，包括：基于深度学习网络的分词技术，提取市政设计规范集，所述市政设计规范集包括多条规范条文，每条规范条文中包括审核主体和其对应的规则条件；从BIM模型空间中获取每一种实体类别的每一个实体的参数信息；根据每一个实体所属的实体类别，在所述市政设计规范集中找到与所述实体类别匹配的规范条文的审核主体；将每一个实体的参数信息与规范条文中审核主体的规范条件进行比较，根据比较结果确定每一个实体的参数信息是否合规，生成审图报告。本发明专利技术提供智能化的审图方法，相比现有的人工审图，审图的速度更快，效率更高，审图的准确性也更高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及市政工程审图领域，更具体地，涉及一种基于深度学习的市政工程bim智能审图方法。

技术介绍

1、当前市政行业多由第三方审图机构和设计院协同审查，且由第三方审图机构主导，且以二维图纸为主，效率低下。

2、市政行业数字化程度低，缺乏知识传承性，设计图纸审核工作流程是一个个信息孤岛，缺乏有效信息传递和流通，不利于审图要点、审图经验等隐性知识继承和保留。

3、市政行业需要多专业协同完成，专业包括：建筑、结构、给排水、暖通、电器、规划等专业，具体到施工图审查，审核规范多、条文复杂，均需要进行审核。

技术实现思路

1、本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种基于深度学习的市政bim智能审图方法，包括：

2、基于深度学习网络的分词技术，提取市政设计规范集，所述市政设计规范集包括多条规范条文，每条规范条文中包括审核主体和其对应的规则条件；

3、从bim模型空间中获取每一种实体类别的每一个实体的参数信息；

4、根据每一个实体所属的实体类别，在所述市本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的市政工程BIM智能审图方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的市政工程BIM智能审图方法，其特征在于，所述基于深度学习网络的分词技术，提取市政设计规范集，包括：

3.根据权利要求1所述的市政工程BIM智能审图方法，其特征在于，所述从BIM模型中获取每一种实体类别的每一个实体的参数信息，包括：

4.根据权利要求1所述的市政工程BIM智能审图方法，其特征在于，根据每一个实体所属的实体类别，在所述市政设计规范集中找到与所述实体类别匹配的规范条文的审核主体，之前还包括：

5.根据权利要求3所述的市政工程BIM模型智能...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的市政工程bim智能审图方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的市政工程bim智能审图方法，其特征在于，所述基于深度学习网络的分词技术，提取市政设计规范集，包括：

3.根据权利要求1所述的市政工程bim智能审图方法，其特征在于，所述从bim模型中获取每一种实体类别的每一个实体的参数信息，包括：

4.根据权利要求1所述的市政工程bim智能审图方法，其特征在于，根据每一个实体所属的实体类别，在所述市政设计规范集中找到与所述实体类别匹配的规范条文的审核主体，之前还包括：

5.根据权利要求3所述的市政工程bim模型智能审图方法，其特征在于，根据每一个实体所属的实体类别，在所述市政设计规范集中找到与所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴龙，张辛平，齐维丽，高宏民，程雷鸣，白快，邱峰，
申请(专利权)人：中国市政工程中南设计研究总院有限公司，
类型：发明
国别省市：