AI 審圖技術(shù)在核電工業(yè)消防審查中的應(yīng)用

張軒銘 彭科夫 張荷花,3

（1.清華大學(xué) 軟件學(xué)院，北京 100084；2.中核國(guó)電漳州能源有限公司，漳州 363300；3.北京信息科學(xué)與技術(shù)國(guó)家研究中心，北京 100084）

引言

消防安全是核電安全保障體系中不可忽視的重要一環(huán)[1]。通過(guò)對(duì)核電建筑進(jìn)行施工圖消防審查，能夠幫助提前發(fā)現(xiàn)消防問(wèn)題、隱患和風(fēng)險(xiǎn)，提高核電廠(chǎng)防火安全水平。目前核電工業(yè)建筑施工圖的審查主要依賴(lài)人工審核。然而，人工審核依賴(lài)于審圖人員的專(zhuān)業(yè)水平和經(jīng)驗(yàn)，存在審核要點(diǎn)、尺度以及深度不一等問(wèn)題。此外，過(guò)往圖紙審查發(fā)現(xiàn)的消防問(wèn)題、經(jīng)驗(yàn)知識(shí)等難以被固化和重用，不利于核電消防安全的高質(zhì)量發(fā)展。

近年來(lái)，AI 審圖技術(shù)成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界關(guān)注的熱點(diǎn)。然而，AI 審圖在實(shí)現(xiàn)上存在若干難點(diǎn)，一是如何將自然語(yǔ)言描述的規(guī)范條文變?yōu)闄C(jī)器可以理解的表示；二是如何將業(yè)內(nèi)主流的PDF 形式的圖紙，轉(zhuǎn)換為機(jī)器可以識(shí)別、理解的內(nèi)容；三是如何將規(guī)范條文與圖紙內(nèi)容有效融合，給出可靠的消防審查結(jié)論。

針對(duì)上述問(wèn)題，清華大學(xué)軟件學(xué)院規(guī)范審查課題組研發(fā)了“圖智”——PDF工程圖AI識(shí)別與審查系統(tǒng)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)AI 審查系統(tǒng)）。該系統(tǒng)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和工程領(lǐng)域業(yè)務(wù)知識(shí)，結(jié)合規(guī)范數(shù)字化規(guī)則庫(kù)構(gòu)建、智能審查引擎[2,3]等成果，形成了面向工業(yè)建筑PDF 工程圖紙和消防規(guī)范機(jī)器智能審查的解決方案，并在中核國(guó)電漳州能源有限公司若干典型工業(yè)廠(chǎng)房、倉(cāng)庫(kù)等施工圖的防火規(guī)范審查中得到了初步應(yīng)用和驗(yàn)證。本文將介紹“圖智”AI 審查系統(tǒng)及其在核電工業(yè)消防審查中的應(yīng)用實(shí)踐，以供讀者參考借鑒。

1 “圖智”AI 審查系統(tǒng)介紹

1.1 AI 審查系統(tǒng)功能架構(gòu)

AI 審查系統(tǒng)是融合了深度學(xué)習(xí)技術(shù)、規(guī)范數(shù)字化表示和規(guī)范智能審查引擎等[2]的PDF 工程圖AI 識(shí)別與智能審查系統(tǒng)。該系統(tǒng)的核心思想是利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)PDF 工程圖中的核心內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別和理解，并基于識(shí)別結(jié)果進(jìn)行基于領(lǐng)域知識(shí)的智能檢查。AI 審查系統(tǒng)面向現(xiàn)實(shí)PDF 工程圖特點(diǎn)，解決了工程圖AI 審查的若干挑戰(zhàn)，其功能架構(gòu)設(shè)計(jì)如圖1 所示。系統(tǒng)由圖紙AI 識(shí)別模塊、語(yǔ)義模型生成模塊、規(guī)則庫(kù)構(gòu)建工具、規(guī)范智能檢查引擎和輸出展示模塊等構(gòu)成。其中，圖紙AI識(shí)別模塊和語(yǔ)義模型生成模塊是本系統(tǒng)的核心，解決了機(jī)器對(duì)PDF 圖紙核心內(nèi)容的認(rèn)知和對(duì)圖紙內(nèi)涵的理解問(wèn)題，將在1.2 節(jié)和1.3 節(jié)詳細(xì)介紹。規(guī)則庫(kù)構(gòu)建工具和規(guī)范智能檢查引擎重用了BIM 模型智能審查工具[2]中的核心模塊，展現(xiàn)了本文所述AI 審圖技術(shù)體系的完備性和延續(xù)性。輸出展示模塊將規(guī)范條款的審查結(jié)果以易于用戶(hù)查閱和應(yīng)用的方式進(jìn)行展示。

圖1 “圖智”AI 審查系統(tǒng)的功能架構(gòu)圖

1.2 圖紙AI 識(shí)別模塊

PDF 工程圖由像素點(diǎn)構(gòu)成，沒(méi)有任何結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息，難以直接被機(jī)器提取其承載的內(nèi)容和知識(shí)。PDF建筑平面圖是一類(lèi)重要的圖紙對(duì)象，也是本文介紹的重點(diǎn)。

對(duì)于門(mén)、窗、柱、樓梯和電梯等構(gòu)件，本系統(tǒng)利用Faster R-CNN[4]和ReDet[5]模型進(jìn)行信息提取，獲取位置及類(lèi)別。相較于現(xiàn)有模型，本系統(tǒng)結(jié)合建筑工程領(lǐng)域知識(shí)，對(duì)模型的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行精細(xì)化后處理運(yùn)算，可以在兼顧時(shí)間效率和識(shí)別精度的情況下，識(shí)別多角度構(gòu)件，圖2（a）是某核電網(wǎng)控樓建筑平面圖局部，圖2（c）展示了針對(duì)圖2（a）進(jìn)行構(gòu)件識(shí)別的結(jié)果。

圖2 樣例圖紙各要素的AI 識(shí)別效果展示

對(duì)于墻體對(duì)象，本系統(tǒng)利用PoseNet[6]模型實(shí)現(xiàn)墻體像素劃分。相較于現(xiàn)有模型，本系統(tǒng)將識(shí)別目標(biāo)轉(zhuǎn)換為墻體中心線(xiàn)，在PAFPD[7]數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，對(duì)于構(gòu)件、軸網(wǎng)、尺寸標(biāo)注以及文本標(biāo)簽等干擾信息具有更強(qiáng)的抗干擾能力，識(shí)別得到的墻體對(duì)象邊界更平滑。圖2（b）展示了圖2（a）與其墻體識(shí)別結(jié)果逐像素疊加得到的可視化結(jié)果，灰色陰影區(qū)域標(biāo)識(shí)了模型的墻體識(shí)別結(jié)果。

對(duì)于文本標(biāo)簽，本系統(tǒng)利用PP-OCR[8]模型，提取位置及文本內(nèi)容。相較于現(xiàn)有模型，本系統(tǒng)在建筑工程領(lǐng)域特殊字體的文本數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，并融合領(lǐng)域知識(shí)對(duì)模型的結(jié)果進(jìn)行篩選、糾錯(cuò)等后處理運(yùn)算。該模型對(duì)于建筑工程領(lǐng)域特殊字體的文本標(biāo)簽和領(lǐng)域詞匯具有更高的識(shí)別精度，圖2（d）展示了對(duì)圖2（a）中與門(mén)、窗、空間相關(guān)的文本標(biāo)簽識(shí)別結(jié)果。

1.3 語(yǔ)義模型生成模塊

在1.2 節(jié)介紹的機(jī)器識(shí)別結(jié)果基礎(chǔ)上，語(yǔ)義模型生成模塊首先根據(jù)墻、門(mén)、窗、柱的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行空間圍合計(jì)算，然后根據(jù)空間對(duì)墻體進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分段并修整平滑墻體的識(shí)別結(jié)果[7]。在語(yǔ)義關(guān)系計(jì)算方面，通過(guò)融合領(lǐng)域知識(shí)及位置關(guān)系的算法實(shí)現(xiàn)文本標(biāo)簽與空間、門(mén)、窗的匹配，空間與門(mén)、窗、墻的幾何關(guān)系計(jì)算以及封閉樓梯間、疏散門(mén)等消防概念的推理。最后將所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適用于規(guī)范智能檢查引擎自動(dòng)審核的JSON 語(yǔ)義模型。

圖3展示了對(duì)圖2（a）的AI 識(shí)別結(jié)果應(yīng)用空間圍合算法后的可視化結(jié)果。其中不同背景顏色渲染了不同功能空間。精準(zhǔn)的空間圍合算法和語(yǔ)義關(guān)系計(jì)算是語(yǔ)義模型生成模塊的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)。圖紙AI 識(shí)別模塊和語(yǔ)義模型生成模塊體現(xiàn)了AI 審查系統(tǒng)對(duì)于多圖元信息的語(yǔ)義理解能力。

圖3 空間圍合結(jié)果可視化

1.4 評(píng)價(jià)指標(biāo)及識(shí)別效果分析

本文判定識(shí)別結(jié)果的類(lèi)別標(biāo)簽與人工標(biāo)注的標(biāo)簽相同并且包圍盒與人工標(biāo)注的包圍盒IoU 高于90%，認(rèn)為對(duì)應(yīng)構(gòu)件識(shí)別正確。通過(guò)計(jì)算墻體圍合空間的結(jié)果來(lái)評(píng)估墻體識(shí)別算法，判定空間識(shí)別結(jié)果的形狀正確并且與人工標(biāo)注的空間多邊形IoU 高于90%，認(rèn)為對(duì)應(yīng)空間識(shí)別正確。本文判定門(mén)、窗編號(hào)和房間名文本標(biāo)簽的識(shí)別結(jié)果與人工標(biāo)注的結(jié)果各個(gè)字符及字符間順序均相同，認(rèn)為對(duì)應(yīng)文本標(biāo)簽識(shí)別正確。表1 展示了三種識(shí)別算法的評(píng)估結(jié)果。

表1 識(shí)別算法的評(píng)估結(jié)果匯總表

公式（1）是本文使用的IoU 計(jì)算方法。其中A 是識(shí)別得到的包圍盒，B 是人工標(biāo)注的包圍盒，area()是包圍盒面積計(jì)算函數(shù)。本文采用準(zhǔn)確率（precision）與召回率（recall），來(lái)評(píng)估三個(gè)識(shí)別模型的效果，計(jì)算公式分別是公式（2）和公式（3）。其中，P 為識(shí)別得到的對(duì)象數(shù)量，G 為對(duì)應(yīng)圖紙人工標(biāo)注的對(duì)象數(shù)量，TP 為識(shí)別結(jié)果中識(shí)別正確的對(duì)象數(shù)量。

2 “圖智”AI 審查系統(tǒng)在核電消防審查中的應(yīng)用實(shí)踐

本節(jié)將分別介紹面向核電工業(yè)建筑消防審查的規(guī)范條文選擇和規(guī)則庫(kù)構(gòu)建以及在倉(cāng)庫(kù)、廠(chǎng)房等具體工業(yè)建筑上的應(yīng)用實(shí)踐。

2.1 核電工業(yè)建筑防火審查條文規(guī)則庫(kù)構(gòu)建

《建筑設(shè)計(jì)防火規(guī)范》（GB50016－2014，2018年版，以下簡(jiǎn)稱(chēng)防火規(guī)范）[9]是現(xiàn)行的施工圖消防設(shè)計(jì)審查的一個(gè)重要內(nèi)容。規(guī)范條文中約束了關(guān)于不同類(lèi)型的功能建筑、同一建筑內(nèi)不同功能空間以及在配備不同消防設(shè)施的情況下對(duì)于防火設(shè)計(jì)的具體要求。通過(guò)對(duì)核電工業(yè)建筑進(jìn)行綜合分析，本文從防火規(guī)范中第3 章、第6 章、第7 章和第8 章，結(jié)合目前AI 審圖技術(shù)條件，初步選取了27 條與倉(cāng)庫(kù)、廠(chǎng)房相關(guān)的防火條文。基于工程領(lǐng)域規(guī)范描述語(yǔ)言SNL (Structural Natural Language)[10]對(duì)上述27 條規(guī)范條文進(jìn)行拆解，形成了包含269 條SNL 規(guī)則的防火審查條文規(guī)則庫(kù)。圖4 展示了對(duì)防火規(guī)范3.2.2 進(jìn)行拆解得到的一條SNL規(guī)則，該規(guī)則描述了對(duì)于建筑面積不大于300m2的獨(dú)立甲、乙類(lèi)單層廠(chǎng)房可采用三級(jí)耐火等級(jí)建筑的要求。

圖4 防火規(guī)范條款3.2.2 對(duì)應(yīng)的一條SNL 規(guī)則示例

建筑設(shè)計(jì)說(shuō)明包含的設(shè)計(jì)依據(jù)、建筑定性等內(nèi)容均是圖紙審查所關(guān)注的重點(diǎn)。本文根據(jù)核電漳州能源公司提供的審圖經(jīng)驗(yàn)反饋，初步選取了3 條與建筑設(shè)計(jì)說(shuō)明相關(guān)的審查點(diǎn)，主要包含對(duì)引用規(guī)范的有無(wú)、正確性、完整性等類(lèi)別的審查，自定義8 條審查條文，編制了對(duì)應(yīng)SNL 規(guī)則并加入到防火審查規(guī)則庫(kù)中。圖5 展示了本文針對(duì)“建筑設(shè)計(jì)說(shuō)明中需要正確引用《建筑設(shè)計(jì)防火規(guī)范》GB50016－2014（2018 年版）”審查要點(diǎn)所編制的兩條SNL 規(guī)則。根據(jù)核電工業(yè)建筑本身的性質(zhì)，可選用、定制不同的規(guī)則條文進(jìn)行審查。

圖5 自定義審查規(guī)范對(duì)應(yīng)的兩條SNL 規(guī)則

2.2 倉(cāng)庫(kù)的防火AI 審圖應(yīng)用案例

倉(cāng)庫(kù)是核電工業(yè)建筑群的一類(lèi)重要功能建筑。倉(cāng)庫(kù)建筑內(nèi)通常分為多個(gè)相鄰的大尺寸儲(chǔ)物空間，經(jīng)常存放多種可燃?xì)怏w、易燃液體、化學(xué)試劑等危險(xiǎn)品。據(jù)了解，核電站在消防系統(tǒng)與設(shè)備的安全穩(wěn)定運(yùn)行方面關(guān)注較多，而對(duì)于防火門(mén)等附屬被動(dòng)防火措施關(guān)注不足。因此，在應(yīng)用實(shí)踐中，審圖工具重點(diǎn)考慮并實(shí)現(xiàn)了針對(duì)此類(lèi)問(wèn)題的全面、客觀(guān)和嚴(yán)格審查。

例如，防火規(guī)范6.2.3 規(guī)定了“甲、乙、丙類(lèi)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)布置有不同火災(zāi)危險(xiǎn)性類(lèi)別的房間，或建筑內(nèi)使用丙類(lèi)液體的部位在與其他部位分隔時(shí)，隔墻上的門(mén)窗應(yīng)采用乙級(jí)防火門(mén)窗”。應(yīng)用AI 審查系統(tǒng)可對(duì)任意給定的倉(cāng)庫(kù)建筑平面圖進(jìn)行6.2.3 條款全自動(dòng)機(jī)器審查。圖6（a）展示了某核電倉(cāng)庫(kù)平面圖的局部以及違反條文6.2.3 的部分。紅色框標(biāo)記的雙扇門(mén)附近未明確標(biāo)注該雙扇門(mén)的防火類(lèi)別，也不含有可推理出防火門(mén)類(lèi)別的特定編碼（如FM1 等），因此審查系統(tǒng)報(bào)出該圖紙不滿(mǎn)足6.2.3 條文要求的結(jié)論。根據(jù)審查結(jié)論，圖紙需要對(duì)隔墻上的門(mén)的防火類(lèi)別進(jìn)行確認(rèn)，如確實(shí)未設(shè)置乙級(jí)防火門(mén)則需要更改；如設(shè)置了乙級(jí)防火門(mén)但并未標(biāo)注，則需要進(jìn)行圖紙上的信息補(bǔ)充，確保用于施工階段的圖紙消防信息完備性。圖6（b）展示了對(duì)于圖6（a）進(jìn)行AI 識(shí)別與空間圍合計(jì)算后得到的可視化結(jié)果；圖6（c）展示了針對(duì)于圖6（a）進(jìn)行防火規(guī)范6.2.3條審查的結(jié)果界面，從右側(cè)“檢查報(bào)告結(jié)果”的錯(cuò)誤構(gòu)件ID 列表中可以發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)檢測(cè)出“倉(cāng)庫(kù)（乙類(lèi)）”左側(cè)墻上的雙扇門(mén)不滿(mǎn)足該條文的要求，并進(jìn)行了高亮顯示；圖6（c）右側(cè)展示了條文6.2.3 不滿(mǎn)足的原因。

圖6 倉(cāng)庫(kù)防火條文審查樣例

2.3 廠(chǎng)房的防火AI 審圖應(yīng)用案例

在核電工業(yè)建筑群中，廠(chǎng)房建筑的內(nèi)部結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜。在對(duì)廠(chǎng)房進(jìn)行審查時(shí)，除重點(diǎn)關(guān)注防火分區(qū)設(shè)置、防火門(mén)設(shè)置、消防救援窗設(shè)置等要點(diǎn)外，還需要特別關(guān)注廠(chǎng)房?jī)?nèi)人員活動(dòng)區(qū)域的防火設(shè)置、防火隔離以及人員逃生路徑、距離等要素，確保人員生命安全至上。下面介紹一個(gè)相關(guān)的條文審查案例。

例如，防火規(guī)范3.3.5 規(guī)定“辦公室、休息室設(shè)置在丙類(lèi)廠(chǎng)房?jī)?nèi)時(shí)，如隔墻上需開(kāi)設(shè)相互連通的門(mén)時(shí)，應(yīng)采用乙級(jí)防火門(mén)”，圖7（a）展示了某核電網(wǎng)控樓建筑平面圖局部。其中，紅色矩形框線(xiàn)標(biāo)記的“辦公室”與“網(wǎng)控室”之間的墻上開(kāi)設(shè)的門(mén)未標(biāo)注為乙級(jí)防火門(mén)，經(jīng)系統(tǒng)審查，報(bào)出了該平面圖違反條文3.3.5 所規(guī)定內(nèi)容的結(jié)論，圖7（b）展示了AI 審查系統(tǒng)針對(duì)條文3.3.5的審查結(jié)果界面。在“錯(cuò)誤構(gòu)件ID 列表”中可以發(fā)現(xiàn)，“辦公室”墻上的“M2 門(mén)”不滿(mǎn)足該條文的要求。

圖7 廠(chǎng)房防火條文審查樣例

廠(chǎng)房建筑圖紙的信息豐富度更高，涉及的審查要點(diǎn)更多、要求更細(xì)致，對(duì)AI 審查系統(tǒng)提出了更高要求。首先，本系統(tǒng)的圖紙AI 識(shí)別模塊需要具備抗干擾能力；其次，因?qū)彶橐c(diǎn)多、審查內(nèi)容細(xì)致，對(duì)于建筑平面圖中識(shí)別的內(nèi)容、空間圍合準(zhǔn)確性、信息匹配完整性等也有更高要求；最后，還要求AI 審查系統(tǒng)能夠基于對(duì)如 “封閉樓梯間”、“防煙樓梯間”等消防概念的理解，實(shí)現(xiàn)相關(guān)推理，像人類(lèi)一樣去基于領(lǐng)域知識(shí)“讀懂”圖紙。AI 審查系統(tǒng)在廠(chǎng)房建筑圖紙上的應(yīng)用實(shí)踐，展現(xiàn)了該系統(tǒng)在AI 識(shí)別、空間圍合、語(yǔ)義計(jì)算等方面的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。

2.4 AI 審圖技術(shù)的工業(yè)建筑防火應(yīng)用分析

針對(duì)用戶(hù)提交的待審查圖紙文件，AI 審查系統(tǒng)首先基于AI 圖紙識(shí)別技術(shù)進(jìn)行“讀圖”，然后基于規(guī)范智能檢查引擎進(jìn)行“審圖”。整個(gè)過(guò)程經(jīng)封裝整合后實(shí)現(xiàn)了全自動(dòng)的一鍵式審查，無(wú)需用戶(hù)干預(yù)。未經(jīng)專(zhuān)業(yè)審圖訓(xùn)練的用戶(hù)，也能夠使用本系統(tǒng)進(jìn)行圖紙防火設(shè)計(jì)方面的自查、審核和優(yōu)化。

AI 審查系統(tǒng)不對(duì)圖紙中的區(qū)域、元素進(jìn)行重要性區(qū)分，更容易發(fā)現(xiàn)常被人們忽略的細(xì)節(jié)問(wèn)題。例如在網(wǎng)控樓圖紙中，本系統(tǒng)會(huì)對(duì)每一個(gè)辦公室或休息室都進(jìn)行一遍審查，將所有違背條文的空間、構(gòu)件全部報(bào)出來(lái)。AI 審圖技術(shù)有助于避免圖紙經(jīng)審查后修改不完善，導(dǎo)致仍存在其它違反條文場(chǎng)景的情況，從而提高整個(gè)審查流程的效率。

在AI 審查系統(tǒng)的應(yīng)用方面，一方面，可供核電企業(yè)消防相關(guān)技術(shù)部門(mén)及人員使用，普適性地提高核電企業(yè)在“技防”方面的能力；另一方面，也可與審圖專(zhuān)家結(jié)合，輔助審圖專(zhuān)家進(jìn)行人機(jī)結(jié)合的審查。人類(lèi)專(zhuān)家在針對(duì)特殊情況、疑難雜癥等方面的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，是當(dāng)前AI 審查系統(tǒng)欠缺的，需要不斷進(jìn)行學(xué)習(xí)和演進(jìn)。在應(yīng)用過(guò)程中，用戶(hù)可通過(guò)規(guī)則庫(kù)構(gòu)建工具對(duì)防火條文進(jìn)行完善、補(bǔ)充及擴(kuò)展，將核電領(lǐng)域?qū)張D過(guò)程中積累和形成的知識(shí)通過(guò)規(guī)則庫(kù)固化下來(lái)，讓審查系統(tǒng)活起來(lái)，實(shí)現(xiàn)越用越好用、越用越智能的提升效果。

3 總結(jié)與展望

本文介紹了清華大學(xué)自主研發(fā)的“圖智”AI 審查系統(tǒng)及其關(guān)鍵技術(shù)，以及該系統(tǒng)在核電工業(yè)消防審查中的應(yīng)用實(shí)踐。實(shí)踐表明，本系統(tǒng)及內(nèi)置的AI 審圖技術(shù)能夠有效應(yīng)用于工業(yè)倉(cāng)庫(kù)、廠(chǎng)房等現(xiàn)實(shí)PDF 施工圖，幫助發(fā)現(xiàn)違反國(guó)家防火規(guī)范強(qiáng)條的消防安全問(wèn)題?；趹?yīng)用實(shí)踐，本文也提出了AI 審圖技術(shù)與人類(lèi)專(zhuān)家審圖特點(diǎn)的分析，并提出未來(lái)的發(fā)展方向，能夠?yàn)楹罄m(xù)更多智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用提供參考借鑒。

本文提出的AI 審查系統(tǒng)在審查全面性、客觀(guān)性、一致性和行業(yè)知識(shí)固化重用等方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型識(shí)別精度限制，以及生成的語(yǔ)義模型尚不包含“外墻”等概念，這在一定程度上限制了AI 審查系統(tǒng)的應(yīng)用。未來(lái)，本系統(tǒng)將考慮提供支持用戶(hù)交互以補(bǔ)齊圖紙AI 識(shí)別結(jié)果的功能；通過(guò)收集用戶(hù)修改的數(shù)據(jù)，擴(kuò)充和豐富訓(xùn)練集，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的識(shí)別精度；融合領(lǐng)域知識(shí)，增加“外墻”等概念的計(jì)算邏輯和推理，進(jìn)一步豐富語(yǔ)義模型中的信息。本文將不斷完善AI 審圖技術(shù)及系統(tǒng)的可用性和易用性，為行業(yè)賦能，促進(jìn)行業(yè)提質(zhì)增效。