(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111573786.2 (22)申请日 2021.12.21 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114239116 A (43)申请公布日 2022.03.25 (73)专利权人 盈嘉互联 （北京） 科技有限公司 地址 100000 北京市石景山区晋元庄路6号 首钢体育大厦十三层13 08 专利权人 盈嘉互联 （上海） 建 筑科技有限公 司　 深圳市盈嘉互联科技有限公司 　 盈嘉互联 （北京） 智慧科技有限公 司　 嘉兴乌镇盈嘉千镇科技有限公司 　 深圳前海盈嘉数据服 务有限公司 　 佛山市盈嘉智慧 空间科技有限公 司 (72)发明人 周小平　王佳　王蒙蒙　周炜　 (74)专利代理 机构 北京东方盛凡知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11562 专利代理师 许佳(51)Int.Cl. G06F 30/13(2020.01) G06F 30/20(2020.01) G06F 119/02(2020.01) (56)对比文件 CN 110570377 A,2019.12.13 CN 112084551 A,2020.12.15 CN 110442977 A,2019.1 1.12 US 20181372 21 A1,2018.0 5.17 刘明昊.基 于VGG-16的图像风格 迁移. 《电子 制作》 .2020,(第12期), 王佳等.基 于构件形状分布和配准 位置的 BIM模型对比方法. 《图学 学报》 .2020,(第0 3期), 王赞等.深度神经网络测试研究综述. 《软件 学报》 .2020,(第0 5期), 周小平等.基 于构件形状分布和配准 位置的 BIM模型对比方法. 《图学 学报》 .2020, 审查员 李斌 (54)发明名称 一种基于风格迁移的BIM设计 推荐方法 (57)摘要 本发明公开一种基于风格迁移的BIM设计推 荐方法， 包括通过BIM模型得到观测球， 为观测球 设置不同的观 察点并找出特征图， 构建风格特征 提取模型并获取特征图的风格向量， 将输入特征 图得到风格向量与数据库中存储的图像风格向 量进行相似度匹配排序并选择出合适构件； 本发 明采用图像风格迁移技术中的风格表示理论来 搭建BIM构 件自动推荐系统中的风格特征向量提 取模型， 并通过风格相似度对BIM模型库中的构 件进行过滤和排序辅助， 能够自动推荐风格相似 的BIM构件， 使用户快速地找到合适的构 件， 省时 省力， 实现建筑的环境和经济可持续性， 可以为室内设计提供数据化的引导， 并辅助相关人员完 成方案优化、 数字化审图、 室内设计等工作。 权利要求书2页 说明书6页 附图4页 CN 114239116 B 2022.07.12 CN 114239116 B 1.一种基于风格迁移的BIM设计 推荐方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤一： 先给定一个BIM模型p， 再利用极值点最优球算法来快速计算BIM模型的最优外 接球Bp， 使得BIM模型p中所有 3D形状均处于在最优 外接球Bp的内部或边界上， 然后不断扩大 最优外接球Bp的半径， 得到观测球Op； 步骤二： 先为观测球Op设置不同的观察点， 再由不同的观察点到观测球Op中心， 捕获不 同角度的BIM构件模型图像， 接着采用VGG19网络的识别算法从捕获的BIM构件模型图像中 找出最具代 表性的图像， 作为特 征图； 步骤三： 使用标准版VGG19网络的16个卷积层和5个池化层， 在不使用完全连接层的情 况下构建风格特 征提取模型， 将特 征图输入风格特 征提取模型中， 获取 特征图的风格向量； 步骤四： 将输入特征图得到风格向量与 数据库中存储的图像风格向量进行相似度匹配 排序， 并选择 出风格相似度最高BIM构件， 以完成BIM构件智能推荐。 2.根据权利要求1所述的一种基于风格迁移的BIM设计推荐方法， 其特征在于： 所述步 骤二中， 设置观察点时， 参考足球具备32个面， 在观测球Op上设置32个观察点， 且32个观察 点分别为足球32个面的中心。 3.根据权利要求1所述的一种基于风格迁移的BIM设计推荐方法， 其特征在于： 所述步 骤二中， 找出最具代表性的图像时， 对每张捕获的BIM构件模型图像进行分数评估计算， 评 估函数公式如下： 其中， max(Ci)和max2(Ci)分别代表Ci的最大值和 第二大值， σ(Ci)是Ci的标准差， 最后选 择▽最大的图像作为特 征图。 4.根据权利要求1所述的一种基于风格迁移的BIM设计推荐方法， 其特征在于： 所述步 骤三中， 通过按比例缩放权重来规范化VGG 网络， 使得每层卷积滤波器在图像和位置上的平 均激活值 等于1。 5.根据权利要求1所述的一种基于风格迁移的BIM设计推荐方法， 其特征在于： 所述步 骤三中， 通过VGG网络的浅层提取特征图的细节特征， 同时VGG网络的深层保留特征图中物 体的高级抽象特征， 所述细节特征包括特征图的线 条、 颜色和花纹， 所述高级抽象特征包括 特征图中物体的形状和位置 。 6.根据权利要求1所述的一种基于风格迁移的BIM设计推荐方法， 其特征在于： 所述步 骤三中， 通过风格特征提取模型获取特征图在不同卷积层的特征， 再分别提取不同卷积层 的特征进行Gram矩阵计算， 并且每层所得结果均为对称矩阵， 选取特征图主对角线及以上 的元素组成原 始风格向量Sl： 对原始风格向量进行L2范数归一化， 使向量 中数据映射到(0， 1)或( ‑1， 1)之间， 并定义 一个风格向量Vl：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114239116 B 27.根据权利要求1所述的一种基于风格迁移的BIM设计推荐方法， 其特征在于： 所述步 骤四中， 选择 出风格相似度最高BIM构件的具体步骤为： 设向量 则风格相似度Dl定义如下: 输入图像经过风格特征提取模 型获取风格向量Vconv1_1、 Vconv2_1、 Vconv3_1、 Vconv4_1、 Vconv5_1， 与数据库中存储图像相应层的风格向量进行欧式距离计算， 得到五层风格相似度Dconv1_1、 Dconv2_1、 Dconv3_1、 Dconv4_1、 Dconv5_1， 再计算组合五层风格向量的风格相似度D， 最后对风格相似 度D进行排序并推荐出风格相似度最高的K个BIM构件。 8.根据权利要求7所述的一种基于风格迁移的BIM设计推荐方法， 其特征在于： 将欧式 距离作为衡量图像风格相似度的标准， 则两张图像之间的欧式距离越小， 证明风格越相似。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114239116 B 3