[发明专利]一种基于图像识别机器学习的BIM自动建模系统有效

专利信息
申请号: 201910061408.2 申请日: 2019-01-23
公开(公告)号: CN109711099B 公开(公告)日: 2022-10-04
发明(设计)人: 吴继峰;杜战军;王彦坤;张贵婷;赵淼;桑建设;徐有扬;李明;肖亚委;张潮洋 申请(专利权)人: 河南省交通规划设计研究院股份有限公司
主分类号: G06F30/20 分类号: G06F30/20;G06F30/13
代理公司: 郑州天阳专利事务所(普通合伙) 41113 代理人: 聂永杰
地址: 450046 河*** 国省代码: 河南;41
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 图像 识别 机器 学习 bim 自动 建模 系统
【权利要求书】:

1.一种基于图像识别机器学习的BIM自动建模系统,其特征在于,该系统由扫描仪集成图像识别及文字识别,从图纸中提取出平台需要的相应建模信息:

(1)、工程设计特征库:特征库包括现行公路工程设计规范中涉及的相应构件的几何特征和属性特征,用于数据采集确定信息提取范围和数据处理图像识别过程中的特征匹配;

(2)、数据采集:所述数据采集根据系统工程设计特征库确定的信息提取范围和组织形式,按路基、路面、桥梁、涵洞和隧道的专业进行初步归纳和整理;数据采集支持文件导入、图纸扫描和语音备注数据采集方式;

(3)、数据处理:所述数据处理包括数据提取、数据分析、机器学习,①数据提取,用于将数据采集采集到的数据信息,按系统内置的体现工程设计规范和标准的特征库为样本进行有效信息的比对和提取;②数据分析,按各构件对应的特征信息为基础样本,匹配数据采集获得的目标数据样本,通过基础性特征和排他性特征的匹配,自动识别对应构件及其有效的特征信息和属性信息;③机器学习,用算法解析上述采集到的数据,结合工程设计特征库,从中学习,然后对采集到的各类图纸信息做出决定或预测,用于对系统工程设计特征库无法匹配的构件进行特征信息采集并添加至系统工程设计特征库和后续能够自动识别类似图样信息;

(4)、补充数据对接:包括:公路工程中涉及的地形、地质的环境数据,既有工程实体的运营、维护和改造的数据,又有环境数据通过与GIS系统对接进行数据的提取;

(5)、BIM模型生成:根据上述解析出的构件特征信息及各构件之间的关联信息,融合相应的地形、地质信息,智能生成相应工程实体的BIM模型;

(6)、关键构件验证:通过对生成的BIM模型的关键部位、重要部位和复杂部位进行属性信息导出,与原始图纸提取的相应信息进行反算验证,确保生成的BIM模型与原始图纸的匹配性和有效性;

(7)、BIM模型搜索:用于快速定位模型构件位置,搜索方式支持按构件名称、构件编码、构件特征信息、构件属性信息、构件材料信息、桩号、标高、三维GIS坐标进行精确匹配和模糊搜索。

2.根据权利要求1所述的基于图像识别机器学习的BIM自动建模系统,其特征在于,该系统由扫描仪集成图像识别及文字识别,从图纸中提取出平台需要的相应建模信息:

(1)、工程设计特征库:特征库包括现行公路工程设计规范中涉及的相应构件的几何特征和属性特征,用于数据采集确定信息提取范围和数据处理图像识别过程中的特征匹配;

所述设计规范为公路工程,包括:《公路路基设计规范》(JTG D30-2015)、《公路水泥混凝土路面设计规范》(JTG D40-2011)、《公路沥青路面设计规范》(JTG D50-2017)、《公路桥涵设计通用规范》(JTGD60-2015)、《公路隧道设计细则》(JTGTD70-2010)和《高速公路交通工程及沿线设施设计通用规范》(JTGD80-2006)的设计规范,上述规范在特征库中按路基、路面、桥梁、涵洞、隧道、交安设施专业建立子库进行分类和贯通;

(2)、数据采集:所述数据采集根据系统工程设计特征库确定的信息提取范围和组织形式,按路基、路面、桥梁、涵洞和隧道的专业进行初步归纳和整理;数据采集支持文件导入、图纸扫描和语音备注数据采集方式;

文件导入无需选择导入文件对应的设计专业类型,系统通过识别文件中的数据信息和图像信息完成自动匹配,支持WORD、PDF、JPG、PNG、DWG多种文档、图片和图形文件形式;图纸扫描利用集成有图像识别及文字识别的外置扫描仪对有形图纸扫描后自动提取所需数据信息添加至系统进行数据处理;语音备注用于对个别数据信息不是较完善的图纸文件、系统无法归类或者归类错误的数据信息,通过语音识别的方式人工干预进行补充信息录入;

(3)、数据处理:所述数据处理包括数据提取、数据分析、机器学习,①数据提取,用于将数据采集采集到的数据信息,按系统内置的体现工程设计规范和标准的特征库为样本进行有效信息的比对和提取;②数据分析,按各构件对应的特征信息为基础样本,匹配数据采集获得的目标数据样本,通过基础性特征和排他性特征的匹配,自动识别对应构件及其有效的特征信息和属性信息;③机器学习,用算法解析上述采集到的数据,结合工程设计特征库,从中学习,然后对采集到的各类图纸信息做出决定或预测,用于对系统工程设计特征库无法匹配的构件进行特征信息采集并添加至系统工程设计特征库和后续能够自动识别类似图样信息;

(4)、补充数据对接:包括:公路工程中涉及的地形、地质的环境数据,既有工程实体的运营、维护和改造的数据,又有环境数据通过与GIS系统对接进行数据的提取;

工程实体的运营、维护和改造数据通过网络与相应运营、维护系统的对接进行数据提取,若无法通过网络进行对接,则选择通过将相应运营、维护系统的数据导出后再人工导入到本系统实现数据的对接;

(5)、BIM模型生成:根据上述解析出的构件特征信息及各构件之间的关联信息,融合相应的地形、地质信息,智能生成相应工程实体的BIM模型;

所述构件特征信息包括但不限于几何信息、位置信息、材质或材料信息;所述关联信息包括但不限于标高、起讫桩号、偏移角度;

(6)、关键构件验证:通过对生成的BIM模型的关键部位、重要部位和复杂部位进行属性信息导出,与原始图纸提取的相应信息进行反算验证,确保生成的BIM模型与原始图纸的匹配性和有效性;

(7)、BIM模型搜索:用于快速定位模型构件位置,搜索方式支持按构件名称、构件编码、构件特征信息、构件属性信息、构件材料信息、桩号、标高、三维GIS坐标进行精确匹配和模糊搜索。

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