bim建模项目，Revit如何建标高？基于REVIT的建模过程演示——标高、轴网

标高和轴网是建模中重要的定位信息，是建模的工作基础与前提条件。

在建模时，应遵循“由整体到局部”的原则，从整体出发，逐步细化。

图文演示

一、创建和编辑标高

1、启用→“新建”→“项目”，样板文件为“项目模板”；

2、单击“管理”选项卡→项目单位→“长度”为mm，面积为㎡；

3、项目浏览器→“立面”视图→绘制标高。

4、移动鼠标指针至标高2位置，单击标高值，进入标高值文本编辑状态。

5、轴网可以用过拾取线命令绘制考证书的正规网站，可以通过拾取模型线bim建模项目，符号线等。

6、标高名称可以改变,楼层平面名称也随之变。要修改标高头需要使用公制标高头的族样板文。

7、单击

按钮，在菜单中选择“保存”选项，指定保存位置并命名，将项目保存为.rvt格式的文件。

提示：

先标高后轴网，标高在立面绘制，轴网在平面绘制；

使用修改工具前必须切换至“修改”模式；

修改楼层平面名称可以选择同步修改标高名称；

标高由标高头和标高线形成的两个部分组成；

要修改标高的标头需要使用公制标高标头；

将捕捉已有标高端点并显示端点对齐蓝色虚线。

二、创建和编辑轴网

1、新建一个项目文件，切换至标高1结构平面视图；

2、单击“建筑”→“基准”→“轴网”工具，进入轴网绘制状态；

3、移动鼠标指针单击作为轴线起点，并自动为该轴线编号为1。

4、确认处于放置轴网状态。移动鼠标指针到轴线起点右侧任意位置，将自动捕捉轴线的起点，给出对齐捕捉参考线，并显示临时尺寸标注。

5、“注释”→“尺寸标注”→“对齐”命令可以对轴网标注尺寸。

6、尺寸标注可以根据要求对标注进行锁定，当尺寸标注应用了“锁定对象”命令后bim建模项目，Revit如何建标高？基于REVIT的建模过程演示——标高、轴网，尺寸线将无法通过尺寸标注值修改。

7、对修改永久尺寸标注的数值,先选参照然后输入要修改的尺寸,即单击要修改的尺寸界线然后输入要修改的值；

8、尺寸界线的备用标注属性→编辑类型→备用单位；适用于需要标注时对同一对象进行两种单位标注。

提示：

当绘制的轴线沿垂直方向时，会自动捕捉垂直方向;

轴网显示2D是延伸或缩短只对当前层有效，当显示3D时才对整个项目有效。2D状态下轴网端点显示为实心圆，3D状态下状态下轴网端点显示为空心圆;

可以配合键盘选择图元，Alt加选，减选，Tab切换选择。

三、参照平面

1、在中除使用标高、轴网对象进行项目定位外，还提供“参照平面”工具用于局部定位。

2、参照平面的创建方式与标高轴网类似。不同的是，它可以在立面视图/结构视图，以及剖面视图中创建参照平面。

3、当视图中的参照平面数量较多时，可以在参照平面属性面板中通过修改“名称”参数，为参照平面命名，以方便在其他视图中找到指定参照平面。

4、可通过“建筑”选项卡→“工作平面”面板→“设置”来设置所绘制的参照平面作为绘制工作平面。

bim 三维引擎，一种基于北斗网格码和三维引擎的空间分析方法及系统与流程

1.本技术涉及空间分析领域，特别是涉及一种基于北斗网格码和三维引擎的空间分析方法及系统。

背景技术：

2.近年来，随着智慧城市建设浪潮兴起，空间信息以其时空属性的重要特征成为智慧城市建设的核心与基础，地理空间信息与可视化在其中发挥了越来越重要的作用。三维地理信息平台软件引擎，服务于数字城市建设，具备全面的地理特征几何模型，可轻松管理多类型、大规模地理特征数据，并提供精确的空间分析计算能力。然而，在面对海量数据的空间分析中，引擎提供的空间检索、分析和计算能力，都是由点串组成的矢量矩阵，需要进行复杂的浮点运算，这种方式的计算处理逻辑计算量大且效率低，并且在进行空间分析和计算时都需要长时间的等待现象，这种现象带来了非常差的用户体验。目前在智慧城市的应用中，面对的三维场景的地理空间信息数据将越来越大，这种弊端就越来越明显。

3.目前市面上的三维引擎的空间分析几乎都是使用点串组成的矢量矩阵，需要进行复杂的浮点运算，在处理二维平面的空间分析时效率完全足够，如果将维度上升到三维时，这种计算方式的空间分析时耗时需要成倍数的增长，如果面对有时效性的三维空间数据时，此时维度又上升了一个层次，此时计算的时间又将再次成倍数的增长，由此可以看出在面对海量的三维地理空间信息数据时，传统的方式明显感到吃力。由此可以看出，传统方式的空间分析和计算处理在面对海量的三维地理空间数据时效率相对较低。在三维应用场景中体现出来的就是在海量数据中，面对空间索引，计算等复杂空间分析的时候的有非常明显的卡顿感，对用户而言非常不友好，体验极差。

4.要想解决这种面对海量的三维地理空间数据时效率相对低的问题，首先要解决的是面对多维度空间数据时如何提高空间分析的计算效率，只有解决了多维度数据的空间分析效率问题，才能使得海量的三维地理空间数据的空间分析能力的整体提升，减少分析时的卡顿，才可以有一个良好的用户体验。一般的方法是利用空间换时间的方式，可以增加多余的字段，把数据冗余在多个表中，进一步使用索引方式，或者通过消耗内存即构造新的数据结构来进行优化，利用这类方式来提高空间分析的效率。但是这些方式的使用会形成一个问题，十分耗内存和磁盘空间，当面对原本就是海量级别的数据而言，这种空间的损耗给实际实施带来极大的实施成本和难度，导致此方法实际的实施结果并不理想。综上所述，目前传统方式的空间分析和计算处理在面对海量的三维地理空间数据时效率相对较低。在三维应用场景中体现出来的就是空间分析时候的卡顿感，对用户而言非常不友好，体验极差。将空间数据建立空间索引，和逻辑结构的缓存策略，存在数据结构的逻辑重新根据业务构建新的策略，以及内存和磁盘空间的消耗，但是面对海量三维地理空间数据，这种方案的成本消耗明显不能够被接受。

技术实现要素：

5.本发明针对上述问题，提供了一种基于北斗网格码和三维引擎的空间分析方法及系统bim 三维引擎，一种基于北斗网格码和三维引擎的空间分析方法及系统与流程，基于三维渲染引擎技术加载了海量地理空间信息数据；同时在三维引擎需要三维数据检索和空间分析计算的时候，利用北斗网格码以立体网格作为最小单位，使得北斗网格码在计算的时候比点串矢量矩阵的速度和复杂度的优势非常明显。

6.本发明的第一方面，提供了一种基于北斗网格码和三维引擎的空间分析方法，所述方法包括：

7.根据北斗网格码对地理空间数据进行编码；

8.利用三维引擎对地理空间数据进行加载、渲染；

9.根据接入的不同三维引擎，对编码后的地理空间数据进行重写；

10.对不同三维引擎的接口进行统一封装，形成统一地图api，用以对外提供统一的api接口。

11.在本发明一些实施例中，地理空间数据包括空间特征数据、属性特征数据、时态数据；

12.空间特征数据是地物在地理空间中的位罝，包括地物本身的地理位置，以及多个地物之间的位置相互关系或空间关系；

13.属性特征数据是描述地物的自然或人文属性的定性/定量指标数据；

14.时态特征数据是地理空间数据采集/地理现象发生的时刻/时段。

15.在本发明一些实施例中，根据北斗网格码对地理空间数据进行编码具体包括对数据进行轻量化、离散化、网格化、融合、以及打码；

16.数据轻量化包括对数据进行压缩和lod处理；

17.数据离散化包括将连续的数据进行分组，使连续的数据变为离散化的区间数据；

18.数据网格化包括将数据按照北斗网格码的规则进行网格化处理；

19.数据融合包括融合多信息源提供的数据；

20.数据打码包括将网格化处理后的数据进行编码。

21.在本发明一些实施例中，根据北斗网格码对地理空间数据进行编码还包括利用北斗网格码的编码规则，对编码后的数据进行空间分析和查询检索。

22.本发明的第二方面，提供了一种基于北斗网格码和三维引擎的空间分析系统，包括：

23.数据编码模块，用于根据北斗网格码对地理空间数据进行编码；

24.数据加载模块，用于利用三维引擎对地理空间数据进行加载、渲染；

25.重写数据模块，用于根据接入的不同三维引擎，对编码后的地理空间数据进行重写；

26.统一地图api模块，用于对不同三维引擎的接口进行统一封装用以对外提供统一的api接口。

27.在本发明一些实施例中，系统还包括存储器，用于存储地理空间数据，包括空间特征数据、属性特征数据、时态特征数据；

28.空间特征数据是地物在地理空间中的位罝，包括地物本身的地理位置，以及多个地物之间的位置相互关系或空间关系；

29.属性特征数据是描述地物的自然或人文属性的定性/定量指标数据；

30.时态特征数据是地理空间数据采集/地理现象发生的时刻/时段。

31.在本发明一些实施例中，数据编码模块中根据北斗网格码对地理空间数据进行编码具体包括对数据进行轻量化、离散化、网格化、融合、以及打码；

32.数据轻量化包括对数据进行压缩和lod处理；

33.数据离散化包括将连续的数据进行分组，使连续的数据变为离散化的区间数据；

34.数据网格化包括将数据按照北斗网格码的规则进行网格化处理；

35.数据融合包括融合多信息源提供的数据；

36.数据打码包括将网格化处理后的数据进行编码。

37.在本发明一些实施例中，数据编码模块中根据北斗网格码对地理空间数据进行编码还包括利用北斗网格码的编码规则，对编码后的数据进行空间分析和查询检索。

38.本发明提供的一种基于北斗网格码和三维引擎的空间分析方法及系统，通过将复杂的空间分析的计算，基于北斗网格码轻量化三维模型进行数据管理与应用，将基础属性数据与空间位置的关联融合，实现一位多属性数据的高效查询；利用北斗网格码的立体结构位置设计来提高计算效率，同时能够大大简化对区位信息的标识、表达和计算的复杂度，在信息计算速度、信息索引效率、信息交换与整合、能有效解决海量、多源、异构空间信息的组织问题，同时可以非常方便地同现有各种技术体制下的信息系统实现转换，从而能够快速的将已有的数据进行编码，打码入库，有效的解决海量的三维地理空间数据的空间分析效率。最终达到的有益效果：

39.1、将地理空间数据进行北斗网格化、轻量化、离散化、融合、编码处理，利用北斗网格码规则，提供给三维引擎一个高效的空间分析和数据检索能力。

40.2、通过统一的api融合技术，重构了内部的空间分析相关的接口，在面对海量数据和多引擎切换的情况的，依旧能够流畅的进行统计分析且无需关系引擎带来的附加复杂度和难度。

41.3、将各类三维引擎做了统一api的融合技术，提供一个统一的接口，达到无缝的切换引擎，而不引起多余的开发成本。

附图说明

42.图1是本发明实施例的基于北斗网格码和三维引擎的空间分析方法流程图；

43.图2是本发明实施例的基于北斗网格码和三维引擎的空间分析系统结构示意图。

具体实施方式

44.为进一步对本发明的技术方案作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的步骤。

45.如图1所示，本发明实施例提供的一种基于北斗网格码和三维引擎的空间分析方法，首先先通过将地理空间信息数据利用北斗网格码技术，将三维地理空间数据轻量化、离散化、网格化，融合后进行打码入库，有效提供高效的空间分析能力，同时将地理空间信息数据直接使用三维引擎的大场景渲染进行加载，并提供基础的空间信息的获取如简单的坐标获取等；封装一个对三维引擎和北斗网格码规则编码后的数据提供全新的空间分析接口

统一地图api接口，提供给地图开发者直接进行耗时的大数据空间分析行为。所述方法具体包括步骤a1～a4：

46.a1、根据北斗网格码对地理空间数据进行编码；

47.其中地理空间数据包括空间特征数据、属性特征数据、时态特征数据，空间特征数据是地物在地理空间中的位罝，包括地物本身的地理位置，以及多个地物之间的位置相互关系或空间关系，地理空间数据需要包括明确的地物在地理空间中的位罝，这部分信息称为空间特征数据，空间特征数据包括：1、地物本身的地理位置，位置通常用某种地理坐标，如x，y，z或经度，维度，高程或者使用其组合来表达；也可用相对其他参考系或地物的位置来描述，如新华书店旁某地物在“新华书店以西120m”等；2、多个地物之间的位置相互关系或空间关系，如地物之间的距离、相邻、相连、关联关系等，绝大多数空间特征数据具有明显的几何特点。属性特征数据是描述地物的自然或人文属性的定性/定量指标数据，除空间特征数据外，地理空间数据还包括描述地物的自然或人文属性的定性或定量指标数据，这部分数据为属性特征数据，例如表述一个城市居民点，若仅有位置坐标(x，y)，那只是一个几何点，要构成居民点的地理空间数据，还需要其经济如人口、产值、社会就业率、资源和环境如污染指数等域性数据。时态特征数据是地理空间数据采集/地理现象发生的时刻/时段，时态特征数据指地理数据采集或地理现象发生的时刻或时段，同一地物的多时段数据，可以动态地表现该地物的发展变化，时态特征数据以按时间尺度划分为短期如地震、洪水、霜冻等、中期如土地利用、作物估产等、长期如城市化、水土流失等和超长期如地壳变动、气候变化等类型。

48.进一步地，根据北斗网格码对地理空间数据进行编码具体包括对数据进行轻量化、离散化、网格化、融合、以及打码；

49.数据轻量化包括对数据进行压缩和lod处理bim 三维引擎，主要是对海量的bim模型和cim模型进行轻量化处理，对多处使用到的模型进行单实例化处理。

50.数据离散化包括将连续的数据进行分组，使连续的数据变为离散化的区间数据，把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率；具体地，离散化是在不改变数据相对大小的条件下，对数据进行相应的缩小，主要是指将连续的数据进行分组，使其变为一段离散化的区间。

51.数据网格化包括将数据按照北斗网格码的规则进行网格化处理，主要是将空间上不均匀分布的数据，利用数值推算方法归算成规则网格中的代表值/趋势值，所述数值推算方法包括但不限于滑动平均法、克里格法。

52.数据融合包括融合多信息源提供的数据，数据融合在多信息源、多平台和多用户系统内起着重要的处理和协调作用，保证了数据处理部分与地理空间数据间的连通性与关联性。

53.数据打码包括将网格化处理后的数据进行编码，再存储到地理空间数据的存储器中。

54.进一步地，根据北斗网格码对地理空间数据进行编码还包括利用北斗网格码的编码规则，对编码后的数据进行空间分析和查询检索，通过利用北斗网格码的编码规则，进行空间分析和查询检索，其中空间分析具体方法是：利用北斗网格区位位置编码体系，对空间数据进行全球区位标识，有效的提升了数据共享与计算效能；查询检索的具体方法是：利用

北斗网格位置码的二进制整型编码，利用二进制位运算进行计算，可以实现查询检索的高效编码化操作，查询检索的计算速度比经纬度方式有非常明显的提升，通过利用北斗网格码的编码规则，进行空间分析和查询检索效率可成倍、几十倍、甚至上百倍地提高计算。

55.a2、利用三维引擎对地理空间数据进行加载、渲染；

56.a3、根据接入的不同三维引擎，包括但不限于、、、，对编码后的地理空间数据的调用进行重写；对各类的三维引擎都重写了空间分析之类的方法，改变内部的空间分析类，在各类不同的三维引擎要进行空间类型的时候进行接口的拦截和替换，使用统一api，来统一负责调用，并将负责且耗时的处理交给北斗网格数据编码来负责。

57.a4、对不同三维引擎的接口进行统一封装，形成统一地图api，用以对外提供统一的api接口。

58.以下，参照图2来描述根据本公开实施例的与图1所示的方法对应的系统，一种基于北斗网格码和三维引擎的空间分析系统，所述系统100包括：数据编码模块101，用于根据北斗网格码对地理空间数据进行编码；数据加载模块102，用于利用三维引擎对地理空间数据进行加载、渲染；重写数据模块103，用于根据接入的不同三维引擎，对编码后的地理空间数据进行重写；统一地图api模块104，用于对不同三维引擎的接口进行统一封装用以对外提供统一的api接口。除了这4个模块以外，系统100还包括存储器105，用于存储地理空间数据，包括空间特征数据、属性特征数据、时态数据；空间特征数据是地物在地理空间中的位罝，包括地物本身的地理位置，以及多个地物之间的位置相互关系或空间关系；属性特征数据是描述地物的自然或人文属性的定性/定量指标数据；时态数据是地理空间数据采集/地理现象发生的时刻/时段。此外，系统100可以包括其他部件，然而，由于这些部件与本公开实施例的内容无关，因此在这里省略其图示和描述。

59.进一步地，数据编码模块101中根据北斗网格码对地理空间数据进行编码具体包括对数据进行轻量化、离散化、网格化、融合、以及打码；数据轻量化包括对数据进行压缩和lod处理；数据离散化包括将连续的数据进行分组，使连续的数据变为离散化的区间数据；数据网格化包括将数据按照北斗网格码的规则进行网格化处理；数据融合包括融合多信息源提供的数据；数据打码包括将网格化处理后的数据进行编码。

60.进一步地，数据编码模块101中根据北斗网格码对地理空间数据进行编码还包括利用北斗网格码的编码规则，对编码后的数据进行空间分析和查询检索。

61.一种基于北斗网格码和三维引擎的空间分析系统100的具体工作过程参照上述一种基于北斗网格码和三维引擎的空间分析方法的描述，不再赘述。

62.目前与本发明最相似的提高三维引擎在海量数据中的空间分析的解决方案，是基于空间数据库建立索引学什么技能好，对每一条特征数据的关键信息的每个字段建立索引，提高效率，同时将海量的三维地理空间数据的空间分析，建立新的数据结构缓存使用，加速处理效率。但是这些技术方案存在需要对数据重新进行结构构建重新处理，需要耗费大量的内存和磁盘空间资源，同时需要对使用的业务进行对应的逻辑开发。本发明将原本单一的三维地图引擎结合北斗网格位置码，在空间关系复杂且耗时的分析中利用北斗网格位置码构建成不同级别的立体块数据，达到维度降低来实现空间计算效率的提高。将在精度允许的情况下，北斗网格码的最高精度达1.5厘米，维度降低能够在空间分析和导航计算能力上大大的提高

数据查询的快速性、精确性等，能够使用户在面对海量级别的三维空间数据分析中得到用更加快速，精准的结果，减少时间的花销，提高效率。

63.在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的步骤、方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种步骤、方法所固有的要素。

64.以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

技术特征：

1.一种基于北斗网格码和三维引擎的空间分析方法，其特征在于，所述方法包括：根据北斗网格码对地理空间数据进行编码；利用三维引擎对地理空间数据进行加载、渲染；根据接入的不同三维引擎，对编码后的地理空间数据进行重写；对不同三维引擎的接口进行统一封装，形成统一地图api，用以对外提供统一的api接口。2.根据权利要求1所述的一种基于北斗网格码和三维引擎的空间分析方法，其特征在于，地理空间数据包括空间特征数据、属性特征数据、时态特征数据；空间特征数据是地物在地理空间中的位罝，包括地物本身的地理位置，以及多个地物之间的位置相互关系或空间关系；属性特征数据是描述地物的自然或人文属性的定性/定量指标数据；时态特征数据是地理空间数据采集/地理现象发生的时刻/时段。3.根据权利要求1所述的一种基于北斗网格码和三维引擎的空间分析方法，其特征在于，根据北斗网格码对地理空间数据进行编码具体包括对数据进行轻量化、离散化、网格化、融合、以及打码；数据轻量化包括对数据进行压缩和lod处理；数据离散化包括将连续的数据进行分组，使连续的数据变为离散化的区间数据；数据网格化包括将数据按照北斗网格码的规则进行网格化处理；数据融合包括融合多信息源提供的数据；数据打码包括将网格化处理后的数据进行编码。

4.根据权利要求3所述的一种基于北斗网格码和三维引擎的空间分析方法，其特征在于，根据北斗网格码对地理空间数据进行编码还包括利用北斗网格码的编码规则，对编码后的数据进行空间分析和查询检索。5.一种基于北斗网格码和三维引擎的空间分析系统，其特征在于，包括：数据编码模块，用于根据北斗网格码对地理空间数据进行编码；数据加载模块，用于利用三维引擎对地理空间数据进行加载、渲染；重写数据模块，用于根据接入的不同三维引擎，对编码后的地理空间数据进行重写；统一地图api模块，用于对不同三维引擎的接口进行统一封装用以对外提供统一的api接口。6.根据权利要求5所述的一种基于北斗网格码和三维引擎的空间分析系统，其特征在于，系统还包括存储器，用于存储地理空间数据，包括空间特征数据、属性特征数据、时态特征数据；空间特征数据是地物在地理空间中的位罝，包括地物本身的地理位置，以及多个地物之间的位置相互关系或空间关系；属性特征数据是描述地物的自然或人文属性的定性/定量指标数据；时态特征数据是地理空间数据采集/地理现象发生的时刻/时段。7.根据权利要求5所述的一种基于北斗网格码和三维引擎的空间分析系统，其特征在于，数据编码模块中根据北斗网格码对地理空间数据进行编码具体包括对数据进行轻量化、离散化、网格化、融合、以及打码；

数据轻量化包括对数据进行压缩和lod处理；数据离散化包括将连续的数据进行分组，使连续的数据变为离散化的区间数据；数据网格化包括将数据按照北斗网格码的规则进行网格化处理；数据融合包括融合多信息源提供的数据；数据打码包括将网格化处理后的数据进行编码。8.根据权利要求7所述的一种基于北斗网格码和三维引擎的空间分析系统，其特征在于，数据编码模块中根据北斗网格码对地理空间数据进行编码还包括利用北斗网格码的编码规则，对编码后的数据进行空间分析和查询检索。

技术总结

本发明公开了一种基于北斗网格码和三维引擎的空间分析方法及系统，该方法包括根据北斗网格码对地理空间数据进行编码；利用三维引擎对地理空间数据进行加载、渲染；根据接入的不同三维引擎，对编码后的地理空间数据进行重写；对不同三维引擎的接口进行统一封装，形成统一地图API，用以对外提供统一的API接口。本发明利用北斗网格码技术，将三维地理空间数据轻量化、离散化、网格化，同时基于网格编码实现三维数据和空间传感数据的高效关联和整合，可以将海量的三维地理空间数据的计算效率成倍数的提高，同时没有多余的内存和磁盘空间的消耗。耗。耗。

技术研发人员：陈培成

受保护的技术使用者：深圳航天智慧城市系统技术研究院有限公司

技术研发日：2021.11.05

技术公布日：2022/2/8