建筑工程图纸智能识别与信息提取技术研究 
马丹妮 崔慧霞
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摘要：
本文聚焦建筑工程图纸智能识别与信息提取技术，分别阐述了智能识别技术、建筑工程信息提取技术的研究进展，并分析了面临的技术挑战与未来趋势。在目标检测领域，改进YOLOv5模型实现了大/小图元精准定位；BIM生成方面，通过合成数据训练实现平面图→参数化BIM的自动转化；变更识别中，图元集合比对技术降低70%人工核查耗时。同时，跨格式匹配框架支持异构CAD数据协同，标题栏信息提取融合GPT-4o语义理解，OCR准确率达96.3%。未来，仍需通过联邦学习、神经符号优化及边缘轻量化模型深化应用，推动行业向设计意图可解释重构演进。