[發明專利]一種多級分類的BIM模型智能輕量化處理方法在審
| 申請號: | 202310043010.2 | 申請日: | 2023-01-28 |
| 公開(公告)號: | CN116030231A | 公開(公告)日: | 2023-04-28 |
| 發明(設計)人: | 馬國偉;楊萌;黃軼淼;董威 | 申請(專利權)人: | 河北工業大學 |
| 主分類號: | G06T19/20 | 分類號: | G06T19/20;G06V10/764;G06T17/05 |
| 代理公司: | 天津翰林知識產權代理事務所(普通合伙) 12210 | 代理人: | 張國榮 |
| 地址: | 300130 天津市紅橋區*** | 國省代碼: | 天津;12 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 多級 分類 bim 模型 智能 量化 處理 方法 | ||
本發明公開一種多級分類的BIM模型智能輕量化處理方法,該方法首先對基于AutodeskRevit建立的BIM模型進行屬性信息與幾何模型信息分離處理,并將構件的ID與對應的屬性進行關聯,其次對幾何模型中的構件進行多級分類,然后利用建立的構件圓弧面的最優減面系數分類模型對構件的每個圓弧面進行最優減面系數預測,再根據得到的構件的每個圓弧面的最優減面系數計算構件的減面系數,最后利用不同構件的減面系數將BIM模型轉換成glTF格式,實現Revit模型的智能輕量化處理。本發明方法針對不同專業、不同形態的BIM模型構件采用不同的減面系數,在保留所有屬性信息的前提下,在模型輕量化處理的同時兼顧模型顯示效果,提高了BIM模型輕量化處理的效率和質量。
技術領域
本發明屬于建筑信息模型相關技術領域,具體涉及一種多級分類的BIM模型智能輕量化處理方法。
背景技術
建筑信息模型(Building?Information?Modeling,BIM)作為一項應用于建筑全生命周期的三維信息化管理技術,是推動建筑產業信息化發展不可或缺的技術環節。在應用過程中,BIM模型的輕量化處理對于模型儲存、傳輸、后期運行維護,特別是對虛擬場景顯示有著重要意義。同時,BIM模型的輕量化技術可以給建筑工程云管理施工進程提供良好的技術支持。
BIM模型輕量化技術的研究是為了解決由于BIM模型構件特征復雜、模型繪制數據量大導致的終端顯示不順暢等問題。目前主流的輕量化技術在簡化BIM模型的任務中還存在一些問題,如通過刪除冗余構件、模型信息減小模型大小導致的重要信息丟失;或是幾何模型減面處理后丟失重要細節特征,導致模型表面出現空洞、失真等現象。
將Revit?BIM模型轉換成glTF格式是本領域慣用的輕量化方法,“減面系數”指的是在該輕量化方法中用于控制glTF三維模型精細化程度的參數。導出glTF文件時,有參數控制幾何模型顯示的精細程度,給幾何模型進行細分面,視圖將相應的呈現不同的詳細程度,調整該參數,對應的模型文件大小和模型精細程度會發生改變,當該參數越小時,模型文件越小,模型精度越低,當該參數越大時,模型文件越大,模型精度越高,故當調整該參數時,會產生對模型面的細分與減面,也會產生對模型輕量化的效果,稱該參數為“減面系數”。上述BIM模型輕量化處理存在的顯示問題多發生在異形構件上,而異形構件中不規則曲面大多由多段圓弧面組成,因此需要針對各個異形構件圓弧面作最優減面處理。
發明內容
針對上述問題,本發明提供一種多級分類的BIM模型智能輕量化處理方法,該方法針對不同專業、不同形態的BIM模型構件采用不同的減面系數,在保留所有屬性信息的前提下,在模型輕量化處理的同時兼顧模型顯示效果。
本發明解決其技術問題是采取以下技術方案實現的:設計一種多級分類的BIM模型智能輕量化處理方法,其特征在于,該方法包括下述幾個步驟:
步驟一:將一個完整的基于Autodesk?Revit軟件建立的BIM模型進行屬性信息與幾何模型信息分離處理,將屬性信息存入獨立的數據庫中,將幾何模型信息另存為獨立的Revit文件,并通過幾何模型中構件的ID與對應的屬性信息數據庫進行關聯;
步驟二:根據屬性信息,對幾何模型中的構件進行多級分類,并判斷各子類別文件中的各構件是否包含圓弧面,獲取每一個子類別文件中包含圓弧面的構件的每一個圓弧面的幾何特征參數;
步驟三:建立建筑模型構件的圓弧面最優減面系數分類模型
步驟3.1以圓弧面的角度、半徑和高度作為幾何特征參數,在Autodesk?Revit軟件中依據特征參數值繪制對應的BIM模型,然后將BIM模型依據不同減面系數轉換成glTF格式,當多邊形相鄰兩邊夾角大于或等于156°時,此時的減面系數即為該組幾何特征參數的最優減面系數,將其作為該組幾何特征參數的分類標簽;依次獲取每一組幾何特征參數的分類標簽,得到數據庫;數據庫中的一條數據為圓弧面的角度、半徑和高度,以及對應的分類標簽;將數據庫中的數據隨機不重復的按數量8:2分為訓練集和測試集;
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