1.一种建筑物细节层次的分级方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待分级的建筑物；

确定建筑物的分类标签：为建筑物分配一组分类标签，所述分类标签包括第一分类标签P，第二分类标签C，第三分类标签S和第四分类标签D，第一分类标签P用于表征建筑物建筑内外部分，第二分类标签C用于表征建筑物的特征的几何复杂度，第三分类标签S用于表征建筑语义信息，第四分类标签D用于表征建筑物模型的维度，基于分类标签构建建筑物的表征矩阵；

基于所述表征矩阵将所述分类标签和相应的所述待分级的建筑物建立关联得到待分级的建筑物的编译名称；

基于分类标签构建建筑物细节的表征矩阵具体包括：确定建筑物细节的分级标签：为建筑物的每个细节部分确定其分级标签，构建字特征矩阵，确定标签矩阵；

确定每个细节部分的分级标签索引，为每个细节部分分配分级索引，将每个细节部分的分级标签索引转换为具体的分级标签，将所述编译名称和相应的目标名称建立关联得到关联关系，查找所述关联关系确定相应的所述目标名称；将所述编译名称重命名为相应的所述目标名称。

2.根据权利要求1所述的一种建筑物细节层次的分级方法，其特征在于，确定建筑物的分类标签具体包括对建筑形状并对其进行图像分割，将图像分割后输出的单个建筑形状的图像进行分类并输入分类判断模型中，以对每个建筑面的结构进行等级划分包括采用ResNet18图像分类网络对输入的单个建筑形状数据中的唇颊面和咬合面两类数据进行分类，再选择以卷积网络模型对每个建筑面进行等级分类判断对每个建筑面的结构进行等级划分，然后利用分割任务生成的边界框信息在原始图像中的定位，将分类结果集合于原始输入图像中并返回，输出每个建筑面的结构分级判断结果，实现所输入图片中的建筑形状的分类标签的判断。

3.根据权利要求1所述的一种建筑物细节层次的分级方法，其特征在于，第一分类标签P包括：外部LOD，用于表示建筑物的外观和与周围环境的关系；内部LOD，用于表示建筑物的内部空间和构成这些空间的建筑元素。

4.根据权利要求1所述的一种建筑物细节层次的分级方法，其特征在于，第四分类标签D，进一步包括：0维模型，表示为点，用于最高级别的抽象；1维模型，表示为线状的节点关系图，用于路径规划和导航；2维模型，表示为基底轮廓图或楼层平面图，用于城市规划和土地管理；3维模型，表示为立体的建筑物形态，用于可视化和建筑能效分析。

5.根据权利要求1所述的一种建筑物细节层次的分级方法，其特征在于，第三分类标签S进一步包括：S0，表示模型中不区分任何语义信息，S1至Sx，表示模型至少区分一种或多种建筑组件。

6.根据权利要求5所述的一种建筑物细节层次的分级方法，其特征在于，第三分类标签S的编码采用二进制编码，用于为每个建筑组件分配一个唯一的标识符，将转化后的灰度图像分割成多个方形局部区域，局部区域看作方形内核并获取像素值；

计算像素值：

ic′＝ic+α∑b∈Sk·(ib‑ic)·sgn(e)

其中领域像素b的数量为s，领域像素b的灰度值为ib，中心像素的灰度值为ic，符号函数为k·，灰度因子为α，sgn(e)是符号函数，当0e≥0时返回1，否则返回‑1或0；

以中心像素点为阈值，与领域像素值进行灰度比较，领域值大的位置极为1，反之记为

0，得到一个二进制序列；

根据不同进制的转换关系，结合二进制的权重，将二进制转化为十进制，转换后的十进制为局部中心像素点的特征值，将特征值作为中心像素点的特征输出。

7.根据权利要求1所述的一种建筑物细节层次的分级方法，其特征在于，第二分类标签C包括其中几何复杂度的线状结构复杂度和面状结构复杂度进一步包括：线状结构复杂度，用于描绘建筑物轮廓线的细节变化；面状结构复杂度，用于衡量3D模型中一个面状区域的几何复杂性。

8.一种电子设备，包括：处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行所述权利要求1～7任一所述方法。