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龙图腾网获悉中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司申请的专利一种基于GNN的BIM模型智能标注的方法和系统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：CN121562426B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610073771.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于GNN的BIM模型智能标注的方法和系统是由刘涵;赵志勇;代红波;许后磊;布景铖;杨青松;王子成;刘梓清设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GNN的BIM模型智能标注的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及建筑信息模型技术领域，具体为一种基于GNN的BIM模型智能标注的方法和系统；针对现有Revit模型标注依赖人工、效率低下、易出错且一致性差，以及现有自动化工具缺乏智能判断、无法适应复杂模型变化的问题。首先从已标注模型中提取标注实例及其关联的构件信息以构建训练数据集；然后利用图神经网络GNN学习构件特征与标注需求之间的映射关系，形成能自动识别潜在需标注构件对的智能模型；最后，根据预测结果提取构件几何特征并智能选择参考信息，通过RevitAPI自动创建精确、规范的线性标注。本发明能大幅提升大型复杂BIM模型标注的效率和准确性，保证标注风格一致，有助于提升模型整体质量，更好地服务于后续施工与运维环节。

本发明授权一种基于GNN的BIM模型智能标注的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于GNN的BIM模型智能标注的方法，其特征在于，包括： S1，从待标注Revit模型中提取所有的尺寸标注实例，获取所述尺寸标注实例对应的参考信息以及所述参考信息对应的构件ID； S2，获取每一个所述构件ID对应的构建实例，提取所述构建实例的关键信息； S3，融合所述构件ID和所述构建实例的关键信息，得到待标注序列数据并构建训练数据集； S4，采用图神经网络学习所述训练数据集得到标注模型，将未标注的构件对的特征序列输入学习后的所述标注模型，预测出需要创建标注的潜在构件对； S5，获取所述潜在构件对的构件实例，提取所述构件实例的几何表示并计算得到所述几何表示的法向量； S6，基于所述几何表示的法向量得到所述潜在构件对的参考信息类型，将所述参考信息类型输入线性标注函数，在所述待标注Revit模型中执行自动创建所需的线性标注实例; 所述S5，包括： 根据所述S4预测出的需要创建标注的潜在构件对，获取所述潜在构件对的实例； 利用所述待标注Revit模型提供的应用程序编程接口API，将所述潜在构件对的实例转换为几何体； 遍历所述几何体所有的面，对于每个面，计算其法向量; 所述S6，包括： 在预测出需要标注的构件对之后，需要为所述构件对确定合适的参考消息创建线性标注； 根据所述S4中所述标注模型的学习结果，得出期望的参考消息类型； 结合所述S4中计算得到的面法向量，选择参考消息； 选定参考消息后，利用所述待标注Revit模型提供的应用程序编程接口API调用创建线性标注的函数，传入选定的参考消息和放置标注的位置参数，在模型中自动创建所需的线性标注实例； 所述从待标注Revit模型中提取所有的尺寸标注实例，获取所述尺寸标注实例对应的参考信息以及所述参考信息对应的构件ID，包括： 通过所述待标注Revit模型提供的应用程序编程接口API，遍历当前打开的所述待标注Revit模型的Revit项目文件中的所有元素； 通过所述元素的类别Category属性，筛选出所有属于尺寸标注的实例； 对于每一个提取到的尺寸标注实例，获取其关联的参考消息对象； 每一个所述尺寸标注实例关联一个或多个参考消息以及所述参考信息对应的构件ID，所述参考消息定义标注所参照的模型元素或几何边线。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司，其通讯地址为：650051 云南省昆明市盘龙区人民东路115号办公楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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