针对公路工程领域知识繁多而应用效率低的问题，提出面向公路规范类文本的多粒度知识提取与知识应用方法。在词语粒度上构建了公路工程领域词库；在语段粒度上提出TEARS定义，将复杂语段转换为结构化的三元组结构；在子句粒度上总结了四种主要句法，并各自设计了语义信息的抽取方法。以967本公路规范类文本为数据源，从中提取知识并构建了公路工程领域知识图谱，通过与深度学习方法比较验证了正确性，开发公路工程安全信息检索与应用系统。结果表明：该方法实现了非结构化公路规范类文本的知识提取，构建的领域知识图谱质量较高，满足工程应用需求。

为贯彻落实国务院关于深化“放管服”改革和优化营商环境的部署要求，以推进政府治理体系和治理能力现代化为目标，改进工程建设立项规划审批周期长、制度性交易成本高、工程建设项目报审数据量庞大、附件资料繁杂等问题。基于现有的工程审批平台进行优化，开发建设BIM辅助工程审批管理系统，通过模型轻量化与参数预制与提取，在收集到的信息中抽取审批过程中所需数据、图纸、图像，转化成审批所需表单，形成智能表单并推送至审批平台，为原有审批系统提供自动化计算数据，实现辅助审批、智能监管，集合建设项目设计、施工、维护的动态数据，实现对建设项目全生命周期等各个阶段进行信息化管理。

针对铁路勘测设计一体化平台的电子审签图纸签名与归档信息获取问题，本文提出了一种图签栏信息识别方法。该方法通过分析工程图形文件中图签栏的样式与结构特征，应用特征识别方法识别出图签栏区域，并利用匹配关键字模板，实现不同样式工程图签栏信息的自动提取与识别，方便图纸电子审签与归档信息入库的实现，实际工程应用验证了该方法的有效性。