本发明公开了一种基于MR常驻地的建筑物属性识别方法及系统，属于建筑物属性识别技术领域，包括以下步骤：S1：MR常驻地分析；S2：常驻地入楼处理；S3：模型参数整合及训练；S4：未知建筑物属性预测。本发明利用MR识别的常驻地作为数据输入源，精度高，覆盖广，时效性好；引入建筑物面积、居住地人口密度、工作地人口密度、工作地人数、居住地人数、周围人口密度指数作为模型入参可以有效反应建筑物的特征状况；通过LightGBM算法对建筑物属性模型训练，训练效率更高，使用内存更低；此外采用均方根误差RMSE，对模型进行有效的精准度评估，最终实现对已知参数的建筑物属性进行预测，精度较高，有效减少人力物力成本。