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申请/专利权人：陕西天润科技股份有限公司

摘要：本公开涉及一种基于数字孪生的城市模型渲染系统及方法，涉及城市模型渲染技术领域。该方法包括：将获取的城市建筑的激光点云数据和城市建筑的手工建模数据输入包含第一三维卷积神经网络模型和第二三维卷积神经网络模型的城市建筑局部立体特征孪生检测网络，然后对城市建筑激光点云局部关联特征图和城市建筑手工建模局部关联特征图进行基于门控筛选的特征对齐处理后再进行融合，并输入基于对抗生成网络的城市建筑渲染器以得到城市建筑优化渲染图；通过数字孪生模块显示所述城市建筑优化渲染图，能够实现城市模型的智能化渲染，并自动生成城市建筑优化渲染图，再通过数字孪生模块进行显示，为城市规划和管理提供强有力的技术支持。

主权项：1.一种基于数字孪生的城市模型渲染系统，其特征在于，包括：城市建筑激光点云数据采集模块，用于通过激光扫描仪采集城市建筑的激光点云数据；城市建筑手工建模数据采集模块，用于获取由用户输入的所述城市建筑的手工建模数据；城市建筑局部立体特征提取模块，用于将所述城市建筑的激光点云数据和所述城市建筑的手工建模数据输入包含第一三维卷积神经网络模型和第二三维卷积神经网络模型的城市建筑局部立体特征孪生检测网络，以得到城市建筑激光点云局部关联特征图和城市建筑手工建模局部关联特征图；其中，所述第一三维卷积神经网络模型和第二三维卷积神经网络模型具有相同的网络结构；城市建筑多模态特征筛选融合模块，用于对所述城市建筑激光点云局部关联特征图和所述城市建筑手工建模局部关联特征图进行基于门控筛选的特征对齐处理后，再进行融合，以得到城市建筑多模态建模表示特征图；城市建筑渲染模块，用于将所述城市建筑多模态建模表示特征图输入基于对抗生成网络的城市建筑渲染器，以得到城市建筑优化渲染图；城市建筑渲染图显示模块，用于通过数字孪生模块显示所述城市建筑优化渲染图；所述城市建筑多模态特征筛选融合模块，包括：城市建筑局部关联自适应对齐单元，用于将所述城市建筑激光点云局部关联特征图和所述城市建筑手工建模局部关联特征图输入基于门控筛选自适应注意力网络的特征对齐模块，以得到城市建筑激光点云局部关联自适应对齐特征图和城市建筑手工建模局部关联自适应对齐特征图；城市建筑多模态建模特征融合单元，用于融合所述城市建筑激光点云局部关联自适应对齐特征图和所述城市建筑手工建模局部关联自适应对齐特征图，以得到所述城市建筑多模态建模表示特征图；所述城市建筑局部关联自适应对齐单元，包括：池化处理子单元，用于对所述城市建筑激光点云局部关联特征图进行基于最大值的全局池化处理、基于随机值的全局池化处理和基于平均值的全局池化处理，以得到城市建筑激光点云局部关联特征全局最大值池化特征向量、城市建筑激光点云局部关联特征全局随机值池化特征向量和城市建筑激光点云局部关联特征全局均值池化特征向量；按位置加权计算子单元，用于计算所述城市建筑激光点云局部关联特征全局最大值池化特征向量、所述城市建筑激光点云局部关联特征全局均值池化特征向量和所述城市建筑激光点云局部关联特征全局随机值池化特征向量之间的按位置加权和，以得到城市建筑激光点云局部关联特征多尺度池化表示向量；特征激活子单元，用于对所述城市建筑激光点云局部关联特征多尺度池化表示向量进行基于全连接层的逐通道语义特征交互和特征激活，以得到城市建筑激光点云局部全连接关联特征向量；归一化子单元，用于将所述城市建筑激光点云局部全连接关联特征向量输入门控单元中，以对所述城市建筑激光点云局部全连接关联特征向量中的各个位置特征值进行掩码化处理后再进行归一化操作，以得到归一化城市建筑激光点云局部关联特征权重向量；加权优化子单元，用于以所述归一化城市建筑激光点云局部关联特征权重向量中各个位置的特征值作为加权系数，对所述城市建筑激光点云局部关联特征图中沿通道维度的各个特征矩阵进行加权优化，以得到所述城市建筑激光点云局部关联自适应对齐特征图。

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