一种基于深度学习的数字孪生三维城市建模与分析方法

本发明公开了一种基于深度学习的数字孪生三维城市建模与分析方法，包括如下步骤：S1、采集多视角图像数据，提取相机参数并建立三维城市坐标系；S2、基于NeRF方法构建体积建模网络，生成三维辐射场；S3、提取中间层语义特征，构建空间特征场；S4、划分局部区域并构成局部特征块；S5、将局部特征块输入四元胶囊编码网络，生成包含存在性、姿态、状态与属性向量的四元胶囊单元；S6、构建动态路由机制，生成结构胶囊单元；S7、构建结构胶囊图谱并绑定城市运行状态数据；S8、结合图谱与辐射场进行图像渲染，生成三维城市模型；S9、对模型执行状态识别、流量聚类与能耗分类分析。本发明实现了城市建模与状态分析的一体化流程。