百万级规模城市场景元素三维模型数据集

城市静态场景的高精度三维模型是构建大规模城市三维数字孪生平台的数据基础。针对现有城市三维数据获取成本高、模型多样性不足及语义标签匮乏等问题，本项目围绕“数据采集-分析-建模-更新”闭环，构建了百万级规模城市场景元素三维模型数据集。在数据生产方面，本数据集创新性地融合了程序化建模与多模态生成式AI技术：通过高分辨遥感影像提取轮廓并结合CGA规则实现建筑群的一致性程序化重建；依托生物生长规律完成百万级植被形态生成；同时，引入文本/图像到三维生成技术及视觉语言模型（VLM）驱动的部件装配策略，实现形态复杂建筑与长尾街道设施的上下文自适应构建。本数据集规模突破百万级，涵盖建筑、树木、车辆、桥梁等8大主类与200余种细分语义类别。通过严格的数据源清洗、几何与语义多重约束及自动化批量校验，模型达到了几何精度高、拓扑完整且渲染逼真的标准，同时保持了较低的存储开销。该数据集有效填补了超大城市高细粒度三维模型公开数据的空白，可直接支撑大规模城市场景的三维重建、语义理解融合及三维计算机视觉算法的训练与评测，为数字孪生城市的规模化与智能化发展提供了坚实的数据基础。