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湖南大学学报（自然科学版） 2023年第11期50卷 216-223页

作者：王茹胡芸浩黄炜赵俊浩西安建筑科技大学土木工程学院陕西西安710055 结构工程与抗震教育部重点实验室陕西西安710055

为实现ifc构件精确、高效分类,提出一种改进的多视图卷积神经网络(Multiview Convolutional Neural Network,MVCNN)模型,该模型引入了自注意力模块和长短期记忆(LongShort-termMemory,LSTM)网络,针对MVCNN模型特征融合的局限性,设计了LS... 详细信息

为实现ifc构件精确、高效分类,提出一种改进的多视图卷积神经网络(Multiview Convolutional Neural Network,MVCNN)模型,该模型引入了自注意力模块和长短期记忆(LongShort-termMemory,LSTM)网络,针对MVCNN模型特征融合的局限性,设计了LSTM_ATT模块;通过对各视图数据特征关系的自适应调整,并结合注意力权重对输入的各视图数据进行融合,得到一个更具辨识性的3D形状描述符,从而提高模型对各相似ifc构件的分类检测性能.使用ifcNet数据集对建筑领域20个主要类别的ifc构件进行训练并在测试集上对改进MVCNN模型与MVCNN模型进行实验对比.实验结果表明,改进模型的分类准确率和F1值分别达到了88.27%、86.72%,相比改进前准确率提高了9.46%,对相似构件之间的分类识别效果明显.

关键词： ifc构件分类识别多视图卷积神经网络深度学习审查

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BIM模型一致性检查及构件智能化识别研究

BIM模型一致性检查及构件智能化识别研究

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作者：胡芸浩西安建筑科技大学

学位级别：硕士

建筑工程领域正面临着信息数字化及全生命周期碳排放管理等改革要求,重点强调在项目各阶段数字化交底验收时交付物满足可交互性及协调性,并进一步形成全生命周期信息流闭环,在此过程中,BIM模型发挥着关键的支撑作用。现有的建筑数字化... 详细信息

建筑工程领域正面临着信息数字化及全生命周期碳排放管理等改革要求,重点强调在项目各阶段数字化交底验收时交付物满足可交互性及协调性,并进一步形成全生命周期信息流闭环,在此过程中,BIM模型发挥着关键的支撑作用。现有的建筑数字化领域软件以ifc作为开放数据交换格式,然而ifc构件在导出过程中时常被错误分类,这对BIM模型的分析及合规性审查的准确性造成干扰。因此,本文以BIM模型中ifc类别信息为研究对象,结合建筑工程领域合规性研究现状与BIM应用过程中信息交付问题,将基于多视图卷积神经网络(MVCNN)的分类识别算法应用于BIM模型一致性检查,并针对构件智能化分类识别展开了深入研究,主要研究工作如下:(1)设计了一种BIM模型一致性检查方案,以减少交互过程中的信息歧义,使BIM信息在全周期无缝交换,确保ifc语义体系准确性。通过建立BIM图元视图采集子模块、图像类别检查子模块,完善BIM模型一致性检查流程。同时对BIM图元视图采集子模块的核心方法进行探索,利用Dynamo、Blender等技术手段实现BIM图元的批量提取以及自动多视图图像生成,完善自动化视图采集流程。(2)提出了一种基于改进多视图卷积神经网络的ifc构件分类识别模型,该模型引入了自注意力模块和长短期记忆网络,针对多视图卷积神经网络模型特征融合的局限性,设计了LSTM＿ATT模块。此模块对输入的各视图数据进行融合可得到辨识性明确的3D形状描述符,有助于提高各相似ifc构件的分类检测性能。(3)针对建筑工程领域常用的20种构件类别,验证基于改进多视图卷积神经网络的构件智能化识别方法的分类效果。该模型在验证集上总体准确率达到了88.27%,相比原多视图卷积神经网络提升了9.46%。结果表明本文所提出的方法能够显著提升BIM模型一致性检查任务的工作效率。(4)与传统多视图卷积神经网络模型相比,改进后的多视图卷积神经网络模型对有效信息捕捉的单位数量得到显著提升,有助于提高建筑工程领域中不易区分的ifc构件的分类识别效率。其得益于对模型子类信息的精确优化,通过对子类信息的补充实现了BIM语义丰富,满足了BIM应用过程中泛专业信息的需求。

关键词： BIM模型一致性检查 ifc构件分类识别多视图卷积神经网络

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