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基于拓扑特征的建筑信息模型检索方法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西安建筑科技大学信息与控制工程学院,西安710055, [2]西安建筑科技大学建筑学院,西安710055
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61373112;50878176);陕西省教育厅专项科研项目(2013JK1157)
中文摘要:

检索相关设计方案于复用是提高建筑设计效率的有效手段。针对传统的三维形状检索方法对建筑模型空间结构表达能力不足的问题,提出一种基于拓扑特征的建筑信息模型检索方法。利用Revit API开发插件提取建筑信息模型房间连接拓扑图(room connectivity topology graphs,RCTG),然后结合空间句法理论构造建筑空间构形节点深度值表(node depth value table,NDVT)并过滤出候选模型,进而将检索模型和候选模型的NDVT转换为标准化的邻接矩阵并提取相应的特征向量,最后通过相似性度量得到检索结果。实验结果表明,该方法能够有效实现建筑模型局部结构的检索,与单一考虑形状特征的传统三维检索方法相比,检索精准度较高,能够实现建筑模型的高效再利用,具有广泛的应用前景。

英文摘要:

Retrieving relevant design programs for reuse is an effective way to improve the efficiency of architectural design.However,the traditional three-dimensional shape retrieval algorithms lack the ability to express the internal spatial structure of the building models. This paper proposed a building information model retrieval method based on topological features. Firstly,this method used Revit API developing plug to extract the building information model 's room connectivity topology graphs( RCTG). Then combining with the space syntax theory,it constructed the building information model's node depth value table( NDVT). The NDVT candidate models could be created by filtering,thus the two models could be converted into standard adjacency matrix and their feature vectors could also be calculated. Finally,by measuring the similarities between the retrieval models and the candidate models,it could obtain the retrieval results. The experimental results show that this method can retrieve the building models' local structure effectively. Compared to traditional three-dimensional retrieval algorithms that only take the shape characteristics into consideration,this method has relatively high retrieval accuracy,it can achieve efficient reuse of building models and has broad prospect of application as well.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049