近年来，全国各大城市正积极开展城市精细化管理、可视化城市空间数字平台建设以及大数据中心建设，其中室内精细模型以及分层到户建筑物模型重建将成为重要建设内容。传统的手工建模方式主要基于建筑物原有的竣工测量CAD数据或者现场调查数据进行手工描绘，构建建筑物结构模型，该方法建模效率低、人工成本高，同时由于数据缺失以及原始数据现势性差等问题。近年来基于移动测量的三维点云数据进行具有语义信息的室内三维模型自动重建成为国内外研究热点问题，该方法具有建模速度快、精度有保证同时可对不同时期建筑物模型进行动态建模以及更新等优势。本研究拟结合智慧城市中建筑精细化管理、可视化城市空间数字平台建设以及大数据中心建设中建筑信息模型（BIM）建模需求，以实现建筑物全生命周期管理以及提升室内场景应急响应能力为目标，提出基于室内高精度三维测图的BIM关键部件自动化重建技术，研究多传感器协同测图过程中多传感器校正与数据流同步、相机姿态更新及相机轨迹漂移等关键问题；研究室内BIM模型自动化三维重建方法中基于全卷积神经网络（FCN）的BI场景语义分类以及BIM关键部件自动三维重建等关键问题，具有重要的研究意义和实用价值。