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龙图腾网获悉椭圆方程(深圳)信息技术有限公司申请的专利基于AI技术的建筑BIM数据交换过程几何缺陷自动识别及修复方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119513980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411548283.3，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于AI技术的建筑BIM数据交换过程几何缺陷自动识别及修复方法是由周伟峰;刘俊;蓝天宇设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI技术的建筑BIM数据交换过程几何缺陷自动识别及修复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI技术的建筑BIM数据交换过程几何缺陷自动识别及修复方法，包括模型训练和模型使用两个阶段；模型训练阶段的逻辑流程包括数据收集、数据解析、数据转换、数据标注、数据集划分、模型选择、模型架构设计、训练模型、模型评估、模型部署和模型使用；模型使用阶段的流程包括数据输入、几何缺陷识别、只能反馈、几何修复和数据输出。本发明属于BIM数据转换技术领域，具体提供了一种于AI技术的建筑BIM数据交换过程几何缺陷自动识别及修复方法，该方法能够实现智能化的几何缺陷检测与识别、智能几何修复，以解决现有技术中存在的手动修复耗时、修复效率低、精度不足、自动化程度低的问题。

本发明授权基于AI技术的建筑BIM数据交换过程几何缺陷自动识别及修复方法在权利要求书中公布了：1.基于AI技术的建筑BIM数据交换过程几何缺陷自动识别及修复方法，其特征在于，包括模型训练和模型使用两个阶段； 所述模型训练阶段的逻辑流程包括数据收集、数据解析、数据转换、数据标注、数据集划分、模型选择、模型架构设计、训练模型、模型评估、模型部署和模型使用，所述模型评估步骤对于不满足评估的模型需要进行模型优化； 所述模型使用阶段的流程包括数据输入、几何缺陷识别、智能反馈、几何修复和数据输出； 所述模型训练阶段的逻辑流程具体如下： （1）数据收集 收集大量的BIM模型数据作为初始数据并进行预处理，用以训练模型的数据集； （2）数据解析 接收BIM模型数据，解析出其中的拓扑及几何信息，包括定点、边、面、曲面； （3）数据转换 将解析后的几何数据按软件数据转换模块进行转换，转换为统一的内部数据格式，本方案对应的内部几何数据格式为Brep； （4）数据标注 人为将转换后的模型中的缺陷类型识别并在数据中进行标注，标注的缺陷类型应该全面； （5）数据集划分 标注完的数据集分为训练集、验证集与测试集，训练集用于训练模型，验证集用于评估模型的性能与进行超参数调优，测试集用于模型最终定型后进行性能评估； （6）模型选择 数据集准备完成以后进入模型训练阶段，根据Brep拓扑结构的特点，选择图神经网络GNN作为训练模型； （7）模型架构设计 设计好模型的层数和每一层的神经元单元，选择合适的激活函数与损失函数； （8）训练模型 将预处理好的数据传入模型，进行模型迭代训练； （9）模型评估 模型训练完成后使用验证集和测试集评估模型的性能，判断模型是否过拟合或欠拟合； 如果模型的性能满足了预设要求，验证误差也已经最小化并稳定，则判断模型训练完毕，进入模型使用阶段； 如果判断模型过拟合或欠拟合，则需要进入模型优化过程，调整模型的参数或更换更合适的激活函数和损失函数，调整后继续进行模型的迭代训练，一直到训练出满足要求的模型； （10）模型部署 将训练好的模型集成到BIM数据转换平台中，作为几何缺陷识别和修复的一部分； （11）模型使用 模型使用时只需要将转换后的数据输入训练好的BIM数据转换平台中，将常规输入转换后的数据输入模型中，由模型输出几何缺陷的检测结果，并提供修复建议，用户选择由模型自动修复的结果或进行手动修复。

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