CN116303697B - 一种基于人工智能的模型展示系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于模型展示数据处理技术领域，具体公开提供的一种基于人工智能的模型展示系统，该系统包括模型提取与预处理模块、展示访问数据提取模块、展示信息提取分析模块、展示指令解析模块、展示对象确认模块、操控判断确认模块和模型展示执行模块；本发明通过设置语音展示访问方式，并根据建筑模型历史展示访问数据以及用户展示语音指令和操控语音指令进行对应展示，不仅有效解决了前仅根据人员手动操作指令进行对应展示存在一定误差性问题，还大幅度提升了模型展示的贴合性和精准性，从而规避了变动过快使得模型细节点无法充分展示或者变动过慢使得用户等待时间过长的弊端，并且确保了用户的观看效果，满足了用户的观看需求。

Description

一种基于人工智能的模型展示系统

技术领域

本发明属于模型展示数据处理技术领域，涉及到一种基于人工智能的模型展示系统。

背景技术

建筑模型作为展示建筑物的外观、内部结构和设计理念等信息的主要渠道，建筑设计以及后续销售必不可少的一环，可以给建筑师、客户和公众一个更直观、更真实的展示体验。因此，为了保障建筑模型的展示效果，需要对其展示进行管理。

现有建筑模型展示主要拾取观看人员的手动操作指令或者肢体姿态指令展示观看人员需求观看的内容，很显然，当前这种展示方式还存在以下几个方面的问题：1、根据人员手动操作的指令进行对应展示存在一定的误差性，无法准确地反映人员的想法和需要，同时人员手动操作方式需要花费一定的时间，且较为繁琐，错误率较高，使得展示效率不高。

2、当前模型展示不能根据人员的操作情况进行针对性变动，从而无法提高展示的贴合性和精准性，同时也无法提高人员的观看体验感和观看效果。

3、当前模型展示未很据其他已观看人员的操作情况进行结合性管控，存在一定的欠缺，使得人员的体验效果提升不明显，无法减少模型展示中不必要的各种干扰和误操作。

发明内容

鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种基于人工智能的模型展示系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：本发明提供一种基于人工智能的模型展示系统，包括：模型提取与预处理模块，用于提取目标建筑模型的初始展示设置信息，并对目标建筑模型进行预处理。

展示访问数据提取模块，用于提取目标建筑模型的历史展示访问数据。

展示信息提取分析模块，用于提取用户输入的展示语音指令，并对所述展示语音指令进行关键字提取，得到用户展示指令对应的各展示关键字。

展示指令解析模块，用于根据用户展示指令对应的各展示关键字，解析用户的目标展示模式，其中，目标展示模式包括精准展示和概要展示。

展示对象确认模块，用于当用户的目标展示模式为概要展示时，确认展示对象，并当用户的目标展示模式为精准展示时，根据所述展示关键字得到展示对象。

操控判断确认模块，用于采集用户的操控语音指令，并判断用户的操控类型，其中，操控类型包括尺寸精准操控、视角精准操控、尺寸模糊操控和视角模糊操控，进而确认用户的操控规则。

模型展示执行模块，用于根据所述展示对象和操控规则，进行对应展示。

于本发明一优选实施例，所述初始展示设置信息包括设置展示对象数目、各设置展示对象在目标建筑模型的空间占比、初始单次操控尺寸层面的变更倍率、初始展示视角和初始单次操控视角层面的变更值。

所述历史展示访问数据包括历史展示数据和历史操控数据，其中，历史展示数据包括各展示对象对应的历史各关联关键词集合。

历史操控数据包括历史尺寸操控数据和历史视角操控数据，历史尺寸操控数据包括各历史尺寸操控人员对应的操控次数和各次操控时的关联操控关键字，历史视角操控数据包括各历史视角操控人员对应的操控次数和各次操控时的关联操控关键字。

于本发明一优选实施例，所述对目标建筑模型进行预处理的具体处理方式为：从目标建筑模型中提取各空间特征的所在位置。

根据各空间特征的所在位置，将目标建筑模型划分为各空间特征子模型，同时将各空间特征构成各空间展示响应标签，并添加至目标建筑模型中。

从目标建筑模型中提取各配置特征的所在位置，根据各配置特征的所在位置，将目标建筑模型划分为各配置子模型，同时将各配置特征构成各配置展示响应标签，并添加至目标建筑模型中。

设置各展示尺寸操控响应标签和各视角操控响应标签，将各尺寸操控响应标签和各视角操控响应标签添加至目标建筑模型中。

于本发明一优选实施例，所述解析用户的目标展示模式，包括：将用户展示指令对应的各展示关键字与各空间展示响应标签进行匹配对比，若用户展示指令对应的某展示关键字与某空间展示响应标签匹配成功，则判断用户的目标展示模式为精准展示。

若用户展示指令对应的各展示关键字与各空间展示响应标签均匹配失败，则将用户展示指令对应的各展示关键字与各配置展示响应标签进行匹配对比。

若用户展示指令对应的某展示关键字与某配置展示响应标签匹配成功，则判断用户的目标展示模式为精准展示，若用户展示指令对应的各展示关键字均与各配置展示响应标签匹配失败，判断用户的目标展示模式为概要展示。

于本发明一优选实施例，所述确认展示对象，具体确认过程为：从所述历史展示访问数据中提取历史展示数据，进而提取各展示对象对应的历史各关联关键词集合。

将用户展示指令对应的各展示关键字构成用户展示指令集合，并记为A，同时将各展示对象对应的历史各关键词集合构成各展示对象集合，记为，i表示展示对象编号，。

计算用户展示指令集合与各展示对象集合对应的展示相似度，

。

其中，为设定展示相似修正因子，/>为/>和/>中的最大值。

将用户展示指令集合与各展示对象集合的相似度按照从大至小的顺序进行排序，将排序第一位的展示对象作为确认展示对象。

于本发明一优选实施例，所述确认用户的操控规则，具体确认过程为：若用户的操控类型为尺寸精准操控或者视角精准操控，则将用户操控语音指令对应的各操控关键字作为用户的操控规则。

若用户的操控类型为尺寸模糊操控，统计用户操控指令模糊度，记为，并根据目标建筑模型的初始展示设置信息和历史展示访问数据，统计用户操控变化趋向影响因子，记为/>。

从目标建筑模型的初始展示设置信息中提取初始单次操控尺寸层面的变更倍率，记为，计算用户适配单次操控尺寸变更倍率/>，

。

其中，e为自然常数，分别为设定的操控指令模糊度、操控变化趋向影响因子对应操控尺寸变更评估占比权重，/>为设定的参照浮动操控尺寸变更倍率，/>为设定的参照操控指令模糊度，/>为设定的用户适配尺寸变更倍率评估修正因子，将用户适配单次操控尺寸变更倍率作为用户的操控规则。

若用户的操控类型为视角模糊操控，按照用户适配操控尺寸变更倍率的分析方式同理分析得到用户适配操控视角变更值，将用户适配操控视角变更值作为用户的操控规则。

于本发明一优选实施例，所述用户操控指令模糊度具体统计过程为：对用户的操控语音指令进行关键字提取，得到用户操控语音指令对应的各操控关键字。

根据用户操控语音指令对应的各操控关键字和各展示尺寸操控响应标签，统计与各展示尺寸操控响应标签一致的操控关键字数目，记为。

将用户操控语音指令对应的操控关键字数目记为，将展示尺寸操控响应标签数目记为/>。

计算用户操控指令模糊度，/>。

其中，分别为设定的一致操控关键字占比偏差、包含相似度偏差对应操控指令模糊度评估占比权重，/>分别为设定参照的操控关键字占比、包含相似度，/>为设定的用户操控指令模糊度评估修正因子，/>表示从/>和/>中取最小值。

于本发明一优选实施例，所述用户操控变化趋向影响因子的统计过程为：从目标建筑模型的初始展示设置信息中提取设置展示对象数目和各设置展示对象在目标建筑模型的空间占比/>，j表示设置展示对象编号，/>，计算用户操控变化趋向干扰权重，记为/>。

从目标建筑模型的历史展示访问数据中提取历史操控数据，进而提取各历史尺寸操控人员对应的操控次数，并从中提取出最高操控次数和最低操控次数，分别记为和。

计算用户操控变化趋向影响因子，

。

其中，分别为设定的操控次数偏差、操控次数极值差对应操控变化趋向影响评估占比权重因子，/>分别为设定的常规操控次数、参照操控次数极值差、许可操控次数极值差偏差。

于本发明一优选实施例，所述用户操控变化趋向干扰权重的具体计算公式为

。

其中，分别为设定的设置展示对象数目、最小展示空间占比、最大展示空间占比对应操控变化趋向干扰评估占比系数，/>以及/>和/>分别为设定的参照展示对象数目以及清晰展示状态下对应参照最小展示空间占比和参照最大展示空间占比。

相较于现有技术，本发明的有益效果如下：（1）本发明通过设置语音展示访问方式，有效解决了当前仅根据人员手动操作指令进行对应展示存在一定误差性问题，便于直接准确的反映用户的想法和需要，同时还节省了人员手动操作的花费时长，规避了人员手动操作方式中的较为繁琐以及错误率较高的不足，促进了模型的展示效率，同时也尽可能降低了其他方式可能导致的误操作或者误解的发生率，提高了用户的观看体验。

（2）本发明通过根据建筑模型历史展示访问数据以及用户展示语音指令和操控语音指令进行对应展示，解决了当前模型展示不能根据人员的操作情况进行针对性变动的问题，大幅度提升了模型展示的贴合性和精准性，规避了变动过快使得模型细节点无法充分展示或者变动过慢使得用户等待时间过长的弊端，确保了用户的观看效果。

（3）本发明在确认用户的操控规则时，通过统计用户操控指令模糊度，并根据目标建筑模型的初始展示设置信息和历史展示访问数据用户操控变化趋向影响因子，避免了当前模型展示未很据其他已观看人员的操作情况进行结合性管控的欠缺，使得人员的体验效果显著提升，并且还有效减少模型展示中不必要的各种干扰和误操作。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明系统各模块连接示意图。

图2为本发明操控判断确认模块的确认流程示例图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，本发明提供了一种基于人工智能的模型展示系统，该系统包括模型提取与预处理模块、展示访问数据提取模块、展示信息提取分析模块、展示指令解析模块、展示对象确认模块、操控判断确认模块和模型展示执行模块。

所述展示指令解析模块分别与模型提取与预处理模块和展示信息提取分析模块连接，所述展示对象确认模块分别与展示访问数据提取模块、展示信息提取分析模块、展示指令解析模块和模型展示执行模块连接，所述操控判断确认模块分别与模型提取与预处理模块、展示访问数据提取模块和模型展示执行模块连接。

所述模型提取与预处理模块，用于提取目标建筑模型的初始展示设置信息，并对目标建筑模型进行预处理。

具体地，初始展示设置信息包括设置展示对象数目、各设置展示对象在目标建筑模型的空间占比、初始单次操控尺寸层面的变更倍率、初始展示视角和初始单次操控视角层面的变更值。

在一个具体实施例中，变更指放大或者缩小，操控视角层面的变更值的单位为角度。

进一步地，对目标建筑模型进行预处理的具体处理方式为：从目标建筑模型中提取各空间特征的所在位置。

根据各空间特征的所在位置，将目标建筑模型划分为各空间特征子模型，同时将各空间特征构成各空间展示响应标签，并添加至目标建筑模型中。

从目标建筑模型中提取各配置特征的所在位置，根据各配置特征的所在位置，将目标建筑模型划分为各配置子模型，同时将各配置特征构成各配置展示响应标签，并添加至目标建筑模型中。

设置各展示尺寸操控响应标签和各视角操控响应标签，将各尺寸操控响应标签和各视角操控响应标签添加至目标建筑模型中。

在一个具体实施例中，所述各空间要素包括但不限于主卧、次卧、客厅、厨房和卫生间，所述各配置要素包括但不限于门、窗和沙发，尺寸层面的操控包括放大和缩小，视角层面的操控包括左转、右转、上方和下方。

所述展示访问数据提取模块，用于提取目标建筑模型的历史展示访问数据，其包括历史展示数据和历史操控数据。

其中，历史展示数据包括各展示对象对应的历史各关联关键词集合，历史操控数据包括历史尺寸操控数据和历史视角操控数据。

进一步地，历史尺寸操控数据包括各历史尺寸操控人员对应的操控次数和各次操控时的关联操控关键字，历史视角操控数据包括各历史视角操控人员对应的操控次数和各次操控时的关联操控关键字。

所述展示信息提取分析模块，用于提取用户输入的展示语音指令，并对所述展示语音指令进行关键字提取，得到用户展示指令对应的各展示关键字。

需要说明的是，关键字提取技术为现有较为成熟技术，故在此不进行赘述。

本发明实施例通过设置语音展示访问方式，有效解决了当前仅根据人员手动操作指令进行对应展示存在一定误差性问题，便于直接准确的反映用户的想法和需要，同时还节省了人员手动操作的花费时长，规避了人员手动操作方式中的较为繁琐以及错误率较高的不足，促进了模型的展示效率，同时也尽可能降低了其他方式可能导致的误操作或者误解的发生率，提高了用户的观看体验。

所述展示指令解析模块，用于根据用户展示指令对应的各展示关键字，解析用户的目标展示模式，其中，目标展示模式包括精准展示和概要展示。

具体地，解析用户的目标展示模式，包括：将用户展示指令对应的各展示关键字与各空间展示响应标签进行匹配对比，若用户展示指令对应的某展示关键字与某空间展示响应标签匹配成功，则判断用户的目标展示模式为精准展示。

若用户展示指令对应的各展示关键字与各空间展示响应标签均匹配失败，则将用户展示指令对应的各展示关键字与各配置展示响应标签进行匹配对比。

若用户展示指令对应的某展示关键字与某配置展示响应标签匹配成功，则判断用户的目标展示模式为精准展示，若用户展示指令对应的各展示关键字均与各配置展示响应标签匹配失败，判断用户的目标展示模式为概要展示。

所述展示对象确认模块，用于当用户的目标展示模式为概要展示时，确认展示对象，并当用户的目标展示模式为精准展示时，根据所述展示关键字得到展示对象。

具体地，确认展示对象，具体确认过程为：从所述历史展示访问数据中提取历史展示数据，进而提取各展示对象对应的历史各关联关键词集合。

将用户展示指令对应的各展示关键字构成用户展示指令集合，并记为A，同时将各展示对象对应的历史各关键词集合构成各展示对象集合，记为，i表示展示对象编号，。

计算用户展示指令集合与各展示对象集合对应的展示相似度，

。

其中，为设定展示相似修正因子，/>为/>和/>中的最大值。

将用户展示指令集合与各展示对象集合的相似度按照从大至小的顺序进行排序，将排序第一位的展示对象作为确认展示对象。

需要说明的是，精准展示对应展示对象的获取示例过程为：将用户展示指令对应的各展示关键字与各空间展示响应标签进行匹配对比，若用户展示指令对应的某展示关键字与某空间展示响应标签匹配成功，则将该空闲特征作为精准展示对应的展示对象，若用户展示指令对应的各展示关键字与各空间展示响应标签均匹配失败，则将用户展示指令对应的各展示关键字与各配置展示响应标签进行匹配对比，若用户展示指令对应的某展示关键字与某配置展示响应标签匹配成功，则将该配置特征作为精准展示对应的展示对象。

请参阅图2所述，所述操控判断确认模块，用于采集用户的操控语音指令，并判断用户的操控类型，其中，操控类型包括尺寸精准操控、视角精准操控、尺寸模糊操控和视角模糊操控，进而确认用户的操控规则。

需要说明的是，判断用户的操控类型，具体判断过程为：对用户的操控语音指令进行关键字提取，得到用户操控语音指令对应的各操控关键字。

将用户操控语音指令对应的各操控关键字与各展示尺寸操控响应标签进行匹配对比，若用户操控语音指令对应的某操控关键字与某展示尺寸操控响应标签匹配成功，则判断用户的操控类型为尺寸精准操控。

若用户操控语音指令对应的各操控关键字与各展示尺寸操控响应标签均匹配失败，则将用户操控语音指令对应的各操控关键字与各视角操控响应标签进行匹配对比。

若用户操控语音指令对应的某操控关键字与某视角操控响应标签匹配成功，则判断用户的操控类型为视角精准操控。

若用户操控语音指令对应的各操控关键字均与各视角操控响应标签均匹配失败，则将用户操控语音指令对应的各操控关键字与各历史尺寸操控人员对应各次操控时的操控关键字进行匹配对比。

若用户操控语音指令对应的某操控关键字与某历史尺寸操控人员对应某次操控时的操控关键字匹配成功，则判断用户的操控类型为尺寸模糊操控。

若用户操控语音指令对应的各操控关键字与各历史尺寸操控人员对应各次操控时的操控关键字均匹配失败，则判断用户的操控类型为视角模糊操控。

在一个具体实施例中，尺寸精准操控的各操控关键字可以示例为放大和3倍，也可以为缩小和0.5倍，尺寸模糊操控的关键字可以为放大和一点，也可以为缩小和一点。

具体地，确认用户的操控规则，具体确认过程为：U1、若用户的操控类型为R1或者R2，其中，R1表示尺寸精准操控，R2表示视角精准操控，则将用户操控语音指令对应的各操控关键字作为用户的操控规则。

U2、若用户的操控类型为R3，即尺寸模糊操控，统计用户操控指令模糊度，记为，并根据目标建筑模型的初始展示设置信息和历史展示访问数据，统计用户操控变化趋向影响因子，记为/>。

可理解地，用户操控指令模糊度具体统计过程为：H1、根据用户操控语音指令对应的各操控关键字和各展示尺寸操控响应标签，统计与各展示尺寸操控响应标签一致的操控关键字数目，记为。

H2、将用户操控语音指令对应的操控关键字数目记为，将展示尺寸操控响应标签数目记为/>。

H3、计算用户操控指令模糊度，/>。

其中，e为自然常数，分别为设定的一致操控关键字占比偏差、包含相似度偏差对应操控指令模糊度评估占比权重，/>分别为设定参照的操控关键字占比、包含相似度，/>为设定的用户操控指令模糊度评估修正因子，/>表示从/>和/>中取最小值。

需要说明的是，为用户操控语音指令对应的操控关键字与展示尺寸操控响应标签对应的包含相似度的统计表达式，在一个具体实施例中，用户操控语音指令对应的操控关键字与各展示尺寸操控响应标签一致的操控关键字数目越多以及包含相似度越大用户操控指令越明确。

还可理解地，用户操控变化趋向影响因子的统计过程为：E1、从目标建筑模型的初始展示设置信息中提取设置展示对象数目和各设置展示对象在目标建筑模型的空间占比/>，j表示设置展示对象编号，/>，计算用户操控变化趋向干扰权重，记为/>，

。

其中，分别为设定的设置展示对象数目、最小展示空间占比、最大展示空间占比对应操控变化趋向干扰评估占比系数，/>以及/>和/>分别为设定的参照展示对象数目以及清晰展示状态下对应参照最小展示空间占比和参照最大展示空间占比。

在一个具体实施例中，在模型体积确定的情况下，即模型总空间体积不变的情况下，设置展示对象数目越多，单个展示对象的空间体积也就越小，当展示对象较多，尺寸变更较大时或者视角切换过快时容易遗漏部分展示对象，同时当展示对象体积过小时，变更倍率过大会造成空间体积较小的展示对象的可视度得不到保障，即存在展示不具体的可能，而当展示对象过大时，变更倍率过大会造成空间体积较大的展示对象的清晰度得不到保障，容易造成展示对象模糊，因此需要从展示对象数目、最小空间体积占比、最大空间体积占比三个维度设置操控变化趋向干扰权重。

E2、从目标建筑模型的历史展示访问数据中提取历史操控数据，进而提取各历史尺寸操控人员对应的操控次数，并从中提取出最高操控次数和最低操控次数，分别记为和/>。

E3、计算用户操控变化趋向影响因子，

。

其中，分别为设定的操控次数偏差、操控次数极值差对应操控变化趋向影响评估占比权重因子，/>分别为设定的常规操控次数、参照操控次数极值差、许可操控次数极值差偏差。

U3、从目标建筑模型的初始展示设置信息中提取初始单次操控尺寸层面的变更倍率，记为，计算用户适配单次操控尺寸变更倍率/>，

。

其中，分别为设定的操控指令模糊度、操控变化趋向影响因子对应操控尺寸变更评估占比权重，/>为设定的参照浮动操控尺寸变更倍率，/>为设定的参照操控指令模糊度，/>为设定的用户适配尺寸变更倍率评估修正因子，将用户适配单次操控尺寸变更倍率作为用户的操控规则。

U4、若用户的操控类型为R4，即视角模糊操控，按照用户适配操控尺寸变更倍率的分析方式同理分析得到用户适配操控视角变更值，将用户适配操控视角变更值作为用户的操控规则。

本发明实施例在确认用户的操控规则时，通过统计用户操控指令模糊度，并根据目标建筑模型的初始展示设置信息和历史展示访问数据用户操控变化趋向影响因子，避免了当前模型展示未很据其他已观看人员的操作情况进行结合性管控的欠缺，使得人员的体验效果显著提升，并且还有效减少模型展示中不必要的各种干扰和误操作。

所述模型展示执行模块，用于根据所述展示对象和操控规则，进行对应展示。

本发明实施例通过根据建筑模型历史展示访问数据以及用户展示语音指令和操控语音指令进行对应展示，解决了当前模型展示不能根据人员的操作情况进行针对性变动的问题，大幅度提升了模型展示的贴合性和精准性，规避了变动过快使得模型细节点无法充分展示或者变动过慢使得用户等待时间过长的弊端，确保了用户的观看效果。

以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本发明所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于人工智能的模型展示系统，其特征在于：包括：

模型提取与预处理模块，用于提取目标建筑模型的初始展示设置信息，并对目标建筑模型进行预处理；

展示访问数据提取模块，用于提取目标建筑模型的历史展示访问数据；

展示信息提取分析模块，用于提取用户输入的展示语音指令，并对所述展示语音指令进行关键字提取，得到用户展示指令对应的各展示关键字；

展示指令解析模块，用于根据用户展示指令对应的各展示关键字，解析用户的目标展示模式，其中，目标展示模式包括精准展示和概要展示；

展示对象确认模块，用于当用户的目标展示模式为概要展示时，确认展示对象，并当用户的目标展示模式为精准展示时，根据所述展示关键字得到展示对象；

操控判断确认模块，用于采集用户的操控语音指令，并判断用户的操控类型，其中，操控类型包括尺寸精准操控、视角精准操控、尺寸模糊操控和视角模糊操控，进而确认用户的操控规则；

模型展示执行模块，用于根据所述展示对象和操控规则，进行对应展示；

所述确认用户的操控规则，具体确认过程为：

若用户的操控类型为尺寸精准操控或者视角精准操控，则将用户操控语音指令对应的各操控关键字作为用户的操控规则；

若用户的操控类型为尺寸模糊操控，统计用户操控指令模糊度，记为，并根据目标建筑模型的初始展示设置信息和历史展示访问数据，统计用户操控变化趋向影响因子，记为/>；

从目标建筑模型的初始展示设置信息中提取初始单次操控尺寸层面的变更倍率，记为，计算用户适配单次操控尺寸变更倍率/>，

；

其中，e为自然常数，分别为设定的操控指令模糊度、操控变化趋向影响因子对应操控尺寸变更评估占比权重，/>为设定的参照浮动操控尺寸变更倍率，/>为设定的参照操控指令模糊度，/>为设定的用户适配尺寸变更倍率评估修正因子，将用户适配单次操控尺寸变更倍率作为用户的操控规则；

若用户的操控类型为视角模糊操控，按照用户适配操控尺寸变更倍率的分析方式同理分析得到用户适配操控视角变更值，将用户适配操控视角变更值作为用户的操控规则；

所述用户操控指令模糊度具体统计过程为：

对用户的操控语音指令进行关键字提取，得到用户操控语音指令对应的各操控关键字；

根据用户操控语音指令对应的各操控关键字和各展示尺寸操控响应标签，统计与各展示尺寸操控响应标签一致的操控关键字数目，记为；

将用户操控语音指令对应的操控关键字数目记为，将展示尺寸操控响应标签数目记为/>；

计算用户操控指令模糊度，/>；

其中，分别为设定的一致操控关键字占比偏差、包含相似度偏差对应操控指令模糊度评估占比权重，/>分别为设定参照的操控关键字占比、包含相似度，/>为设定的用户操控指令模糊度评估修正因子，/>表示从/>和/>中取最小值；

所述用户操控变化趋向影响因子的统计过程为：

从目标建筑模型的初始展示设置信息中提取设置展示对象数目和各设置展示对象在目标建筑模型的空间占比/>，j表示设置展示对象编号，/>，计算用户操控变化趋向干扰权重，记为/>；

从目标建筑模型的历史展示访问数据中提取历史操控数据，进而提取各历史尺寸操控人员对应的操控次数，并从中提取出最高操控次数和最低操控次数，分别记为和/>；

计算用户操控变化趋向影响因子，

；

其中，分别为设定的操控次数偏差、操控次数极值差对应操控变化趋向影响评估占比权重因子，/>分别为设定的常规操控次数、参照操控次数极值差、许可操控次数极值差偏差；

所述用户操控变化趋向干扰权重的具体计算公式为

；

其中，分别为设定的设置展示对象数目、最小展示空间占比、最大展示空间占比对应操控变化趋向干扰评估占比系数，/>以及/>和/>分别为设定的参照展示对象数目以及清晰展示状态下对应参照最小展示空间占比和参照最大展示空间占比。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的模型展示系统，其特征在于：所述初始展示设置信息包括设置展示对象数目、各设置展示对象在目标建筑模型的空间占比、初始单次操控尺寸层面的变更倍率、初始展示视角和初始单次操控视角层面的变更值；

所述历史展示访问数据包括历史展示数据和历史操控数据，其中，历史展示数据包括各展示对象对应的历史各关联关键词集合；

历史操控数据包括历史尺寸操控数据和历史视角操控数据，历史尺寸操控数据包括各历史尺寸操控人员对应的操控次数和各次操控时的关联操控关键字，历史视角操控数据包括各历史视角操控人员对应的操控次数和各次操控时的关联操控关键字。

3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的模型展示系统，其特征在于：所述对目标建筑模型进行预处理的具体处理方式为：

从目标建筑模型中提取各空间特征的所在位置；

根据各空间特征的所在位置，将目标建筑模型划分为各空间特征子模型，同时将各空间特征构成各空间展示响应标签，并添加至目标建筑模型中；

从目标建筑模型中提取各配置特征的所在位置，根据各配置特征的所在位置，将目标建筑模型划分为各配置子模型，同时将各配置特征构成各配置展示响应标签，并添加至目标建筑模型中；

设置各展示尺寸操控响应标签和各视角操控响应标签，将各尺寸操控响应标签和各视角操控响应标签添加至目标建筑模型中。

4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的模型展示系统，其特征在于：所述解析用户的目标展示模式，包括：

将用户展示指令对应的各展示关键字与各空间展示响应标签进行匹配对比，若用户展示指令对应的某展示关键字与某空间展示响应标签匹配成功，则判断用户的目标展示模式为精准展示；

若用户展示指令对应的各展示关键字与各空间展示响应标签均匹配失败，则将用户展示指令对应的各展示关键字与各配置展示响应标签进行匹配对比；

若用户展示指令对应的某展示关键字与某配置展示响应标签匹配成功，则判断用户的目标展示模式为精准展示，若用户展示指令对应的各展示关键字均与各配置展示响应标签匹配失败，判断用户的目标展示模式为概要展示。

5.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的模型展示系统，其特征在于：所述确认展示对象，具体确认过程为：

从所述历史展示访问数据中提取历史展示数据，进而提取各展示对象对应的历史各关联关键词集合；

将用户展示指令对应的各展示关键字构成用户展示指令集合，并记为A，同时将各展示对象对应的历史各关键词集合构成各展示对象集合，记为，i表示展示对象编号，；

计算用户展示指令集合与各展示对象集合对应的展示相似度，

；

其中，为设定展示相似修正因子，/>为/>和/>中的最大值；

将用户展示指令集合与各展示对象集合的相似度按照从大至小的顺序进行排序，将排序第一位的展示对象作为确认展示对象。