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龍圖騰網獲悉橢圓方程(深圳)信息技術有限公司申請的專利基于AI技術的建筑BIM數據交換過程幾何缺陷自動識別及修復方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119513980B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411548283.3，技術領域涉及：G06F30/13；該發明授權基于AI技術的建筑BIM數據交換過程幾何缺陷自動識別及修復方法是由周偉峰;劉俊;藍天宇設計研發完成，并于2024-10-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于AI技術的建筑BIM數據交換過程幾何缺陷自動識別及修復方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于AI技術的建筑BIM數據交換過程幾何缺陷自動識別及修復方法，包括模型訓練和模型使用兩個階段；模型訓練階段的邏輯流程包括數據收集、數據解析、數據轉換、數據標注、數據集劃分、模型選擇、模型架構設計、訓練模型、模型評估、模型部署和模型使用；模型使用階段的流程包括數據輸入、幾何缺陷識別、只能反饋、幾何修復和數據輸出。本發明屬于BIM數據轉換技術領域，具體提供了一種于AI技術的建筑BIM數據交換過程幾何缺陷自動識別及修復方法，該方法能夠實現智能化的幾何缺陷檢測與識別、智能幾何修復，以解決現有技術中存在的手動修復耗時、修復效率低、精度不足、自動化程度低的問題。

本發明授權基于AI技術的建筑BIM數據交換過程幾何缺陷自動識別及修復方法在權利要求書中公布了：1.基于AI技術的建筑BIM數據交換過程幾何缺陷自動識別及修復方法，其特征在于，包括模型訓練和模型使用兩個階段； 所述模型訓練階段的邏輯流程包括數據收集、數據解析、數據轉換、數據標注、數據集劃分、模型選擇、模型架構設計、訓練模型、模型評估、模型部署和模型使用，所述模型評估步驟對于不滿足評估的模型需要進行模型優化； 所述模型使用階段的流程包括數據輸入、幾何缺陷識別、智能反饋、幾何修復和數據輸出； 所述模型訓練階段的邏輯流程具體如下： （1）數據收集 收集大量的BIM模型數據作為初始數據并進行預處理，用以訓練模型的數據集； （2）數據解析 接收BIM模型數據，解析出其中的拓撲及幾何信息，包括定點、邊、面、曲面； （3）數據轉換 將解析后的幾何數據按軟件數據轉換模塊進行轉換，轉換為統一的內部數據格式，本方案對應的內部幾何數據格式為Brep； （4）數據標注 人為將轉換后的模型中的缺陷類型識別并在數據中進行標注，標注的缺陷類型應該全面； （5）數據集劃分 標注完的數據集分為訓練集、驗證集與測試集，訓練集用于訓練模型，驗證集用于評估模型的性能與進行超參數調優，測試集用于模型最終定型后進行性能評估； （6）模型選擇 數據集準備完成以后進入模型訓練階段，根據Brep拓撲結構的特點，選擇圖神經網絡GNN作為訓練模型； （7）模型架構設計 設計好模型的層數和每一層的神經元單元，選擇合適的激活函數與損失函數； （8）訓練模型 將預處理好的數據傳入模型，進行模型迭代訓練； （9）模型評估 模型訓練完成后使用驗證集和測試集評估模型的性能，判斷模型是否過擬合或欠擬合； 如果模型的性能滿足了預設要求，驗證誤差也已經最小化并穩定，則判斷模型訓練完畢，進入模型使用階段； 如果判斷模型過擬合或欠擬合，則需要進入模型優化過程，調整模型的參數或更換更合適的激活函數和損失函數，調整后繼續進行模型的迭代訓練，一直到訓練出滿足要求的模型； （10）模型部署 將訓練好的模型集成到BIM數據轉換平臺中，作為幾何缺陷識別和修復的一部分； （11）模型使用 模型使用時只需要將轉換后的數據輸入訓練好的BIM數據轉換平臺中，將常規輸入轉換后的數據輸入模型中，由模型輸出幾何缺陷的檢測結果，并提供修復建議，用戶選擇由模型自動修復的結果或進行手動修復。

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