[发明专利]基于BIM技术的园区入驻推荐方法以及系统

权利要求书

1.一种基于BIM技术的园区入驻推荐的方法，其特征在于，所述方法包括：

接收用户的登录请求后，通过人脸识别对用户进行验证，验证成功后，允许用户登录推荐平台后，采集用户的筛选条件；

将筛选条件与园区的数据进行匹配得到匹配的园区以及推荐单元；

提取该园区对应的BIM展示图，在该BIM展示图中标记该推荐单元以及推荐单元的入园条件，将标记有该推荐单元以及推荐单元的入园条件的BIM展示图推荐给用户；

所述将筛选条件与园区的数据进行匹配得到匹配的园区以及推荐单元具体包括：

采集用户的历史入园数据，依据历史入园数据构建每个筛选条件的优先级，依据优先级的高低筛选园区的数据进行匹配得到匹配的园区以及推荐单元；

采集用户的历史入园数据，依据历史入园数据构建每个筛选条件的优先级，依据优先级的高低筛选园区的数据进行匹配得到匹配的园区以及推荐单元具体包括：

对历史入园数据进行统计得到符合筛选条件的数量值，依据该数据值所处于的区间确定每个筛选条件的优先级，在园区的数据中将不满足高优先级条件的数据直接过滤得到过滤后的数据，然后在过滤后的数据中查询与非高优先级筛选条件匹配的园区以及推荐单元；所述历史入园数据为用户历史点击观看过的入园推荐数据；所述然后在过滤后的数据中查询与非高优先级筛选条件匹配的园区以及推荐单元具体包括：

在过滤后的数据搜索符合所有非高优先级筛选条件的单元，若搜索到符合所有非高优先级筛选条件的单元，确定该单元以及该单元的园区为匹配的园区以及推荐单元；若搜索不到符合所有非高优先级筛选条件的单元，则去掉非高优先级筛选条件中最低优先级的条件得到剩余筛选条件，在过滤后的数据搜索符合剩余筛选条件的单元，将该符合剩余筛选条件的单元确定为推荐单元；

通过人脸识别对用户进行验证具体包括：获取用户的人脸图片，对人脸图片进行特征提取得到卷积神经网络的输入数据，所述输入数据为输入矩阵【H】【W】；将该输入数据与卷积神经网络的卷积核执行卷积运算得到卷积运算结果，将该卷积运算结果执行全连接运算得到全连接结果，将全连接结果与预设的模板结果执行差运算得到差值，若该差值小于第一阈值，确定验证成功，否则确定验证失败；

若卷积核为3*3卷积核，且卷积滑动窗口的滑动方向为先按行移动然后再向列方向移动，3*3卷积核表示为卷积核【3】【3】，将该输入数据与卷积神经网络的卷积核执行卷积运算得到卷积运算结果具体包括：

将该输入数据的输入矩阵【H】【W】按先行后列存储于存储器，运算单元对前三行元素值执行运算步骤得到卷积运算结果的多个卷积值，运算步骤具体可以包括：从输入矩阵【H】【W】的前三行元素值中提取3*6个元素值得到矩阵【3】【6】₁¹，运算单元将矩阵【3】【6】₁¹按先列后行存储于缓存，运算单元提取卷积核【3】【3】，将矩阵【3】【6】₁¹按行方向滑动4次得到4个矩阵【3】【3】₁¹，将4个矩阵【3】【3】₁与卷积核【3】【3】执行卷积运算得到4个卷积值，运算单元从输入矩阵【H】【W】中提取矩阵【3】【6】₁¹之后的矩阵【3】【4】，在后续的提取中，每次提取【3】【4】，然后与前一【3】【6】的后2列组成新的矩阵【3】【6】，将矩阵【3】【6】₁¹的前4列元素值删除后将后2列元素值与矩阵【3】【4】组成矩阵【3】【6】₂¹；将【3】【6】₂¹按先列后行存储于缓存，将矩阵【3】【6】₂¹按行方向滑动4次得到4个矩阵【3】【3】₂¹，将4个矩阵【3】【3】₂¹与卷积核【3】【3】执行卷积运算得到4个卷积值，遍历输入矩阵3*W个元素值后得到卷积运算结果的多个卷积值后，卷积滑动窗口沿行移动后，运算单元对前3行的后续行元素值执行运算步骤得到卷积运算结果的多个卷积值，将前3行的多个卷积值以及后续行的多个卷积值组合起来得到卷积运算结果；其中，【3】【6】₁¹中的下标数值表示三行元素值的提取次数，上标数值表示三行元素值的最小行值。