[发明专利]BIM模型构件识别方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种BIM模型构件识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别BIM模型构件的文本数据和图像数据；

分别对所述文本数据和图像数据进行特征提取和编码，得到对应的文本属性特征和视觉外观特征；

确定所述文本数据与BIM模型中各构件的标签文本数据的第一语义相似度向量；

对所述文本属性特征和视觉外观特征进行融合，得到融合特征向量；

根据各所述第一语义相似度向量、融合特征向量和所述文本属性特征，识别出所述待识别BIM模型构件的标签数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别BIM模型构件的文本数据，包括：

获取待识别BIM模型构件的初始文本数据；

以无监督的方式对所述初始文本数据进行目标特征筛选，得到目标特征对应的目标特征数据；

将各所述目标特征数据按照预设拼接方式进行拼接，得到文本数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述以无监督的方式对所述初始文本数据进行目标特征筛选，得到目标特征对应的目标特征数据，包括：

计算所述初始文本数据中各文本特征的线性相关度；

根据各所述线性相关度对所述初始文本数据进行筛选处理，得到候选文本数据；

对所述候选文本数据进行预处理，得到删除噪声信息的文本数据；所述噪声信息包括全数字字符、特殊符号和字符缺失率大于预设率的字符中至少一种。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对所述文本数据和图像数据进行特征提取和编码，得到对应的文本属性特征和视觉外观特征，包括：

对所述文本数据中目标文本数据进行特征提取和编码，得到文本属性特征；所述目标文本数据用于表征构件类别和下游任务需求的数据；以及

对所述图像数据中的不同角度的目标视图进行特征提取和编码，将得到的每个视图对应的特征向量进行拼接，得到视觉外观特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标文本数据包括构件所属的系统分类、元素类型和组成材质中至少一种，所述对所述文本数据中目标文本数据进行特征提取和编码，得到文本属性特征，包括：

通过训练好的构件识别模型的文本特征处理模块，对所述系统分类、元素类型和组成材质中至少一种进行特征提取和编码，得到文本属性特征；所述构件识别模型还包括用于提取图像特征的图像特征处理模块和用于融合所述文本属性特征和所述视觉外观特征的特征融合模块。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述图像数据中的不同角度的目标视图进行特征提取和编码，将得到的每个视图对应的特征向量进行拼接，得到视觉外观特征，包括：

通过所述图像特征处理模块对所述图像数据中不同角度的三个目标视图进行特征提取和编码，将得到的每个视图对应的特征向量进行拼接，得到视觉外观特征。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述文本属性特征和视觉外观特征进行融合，得到融合特征向量，包括：

基于注意力机制，根据所述文本属性特征作确定所述特征融合模块的第一向量；

根据所述视觉外观特征确定所述特征融合模块的第二向量和第三向量；

通过所述特征融合模块对所述第一向量、第二向量和第三向量进行融合，得到融合特征向量。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述文本数据与BIM模型中各构件的标签文本数据的第一语义相似度向量，包括：

确定所述文本数据对应的词表；

根据所述词表中各词汇的词频和逆文档频率之间的乘积，从所述词表确定目标词表；

将所述目标词表与各构件的标签文本数据依次进行模糊匹配，得到对应的相似度向量；

将各所述相似度向量进行拼接，得到第一语义相似度向量。