[发明专利]一种IFC构件类型识别方法、装置、存储介质及设备

说明书

本发明提供一种IFC构件类型识别方法、装置、存储介质及设备，所述方法包括：对训练样本集进行训练，得到SVM模型，所述训练样本为已知类型的IFC构件；获取待识别类型的目标IFC构件，并从所述目标IFC构件当中提取预设特征信息；将所述目标IFC构件的预设特征信息输入到所述SVM模型当中，输出得到所述目标IFC构件的类型。本发明通过提出一种基于SVM模型的IFC构件类型自动识别方法，能够完全自动且精确地识别出IFC构件的类型，这样后续就可以做到自动标记出IFC构件的类型，避免用户在类型标注上投入过多的精力，极大降低用户工作量，有效地提升用户使用三维造价软件的效率，同时相比于人为识别并标记的方式，能够大大降低错误率。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种IFC构件类型识别方法、装置、存储介质及设备。

背景技术

GIM文件是电网信息模型标准文件，其中包含的IFC文件是电网建筑部分的三维模型数据。IFC文件当中一个个独立的三维模型，称之为IFC构件，这些IFC构件被划分成了不同的类型。在实际应用当中，由于三维造价业务（如计算工程量、价格等）的需要，需要标记出这些IFC构件的具体类型。

这些IFC构件的类型一部分可通过从IFC文件中解析读取关键信息、再建立固定映射规则来确定，但这种通过规则匹配判断类型的方法错误较多，而且大部分是无法根据IFC文件中的信息来知晓其类型，这就需要人为地对这些IFC构件逐一标注出其类型。然而，一个GIM工程中有成千上万个IFC构件，逐一标注构件类型无疑给软件用户带来了巨大的工作量。

发明内容

基于此，本发明的目的是提供一种IFC构件类型识别方法、装置、存储介质及设备，以解决现有标注IFC构件类型的工作量大的技术问题。

根据本发明实施例的一种IFC构件类型识别方法，所述方法包括：

对训练样本集进行训练，得到SVM模型，所述训练样本为已知类型的IFC构件；

获取待识别类型的目标IFC构件，并从所述目标IFC构件当中提取预设特征信息；

将所述目标IFC构件的预设特征信息输入到所述SVM模型当中，输出得到所述目标IFC构件的类型。

另外，根据本发明上述实施例的一种IFC构件类型识别方法，还可以具有如下附加的技术特征：

进一步地，所述对训练样本集进行训练，得到SVM模型的步骤包括：

从所述训练样本当中提取预设特征信息；

将所述训练样本的预设特征信息、及所述训练样本的类型作为输入，训练得到所述SVM模型。

进一步地，所述对训练样本集进行训练，得到SVM模型的步骤还包括：

从所述训练样本的文件名中提取出所述训练样本的类型。

进一步地，所述预设特征信息包括包围盒特征、凸包特征和离散轮廓特征当中的一种或多种。

进一步地，IFC构件的类型包括基础类型和非基础类型，所述SVM模型包括用于区分所述基础类型和所述非基础类型的第一SVM模型；

其中，所述对训练样本集进行训练，得到SVM模型的步骤包括：

以所述基础类型和所述非基础类型作为训练索引，对所述训练样本集进行训练，得到所述第一SVM模型。

进一步地，所述基础类型划分有子类型，所述SVM模型还包括用于识别所述基础类型的第二SVM模型；

其中，所述对训练样本集进行训练，得到SVM模型的步骤还包括：

以所述基础类型划分的子类型作为训练索引，对所述训练样本集进行训练，得到所述第二SVM模型。