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大数据时代的特点是智能化、无处不在、万物互联。它配备了其他先进的信息技术，例如互联网、云计算(CC)、物联网(IoT)和人工智能(AI)。人类社会也逐渐从二元空间进入了三元空间。即从社会空间(人类行为和社会活动的总和)到信息空间(建立在物理空间和社会空间之上的计算机、互联网和数据信息)。三元空间将城市物理空间、社会空间与信息空间进行映射和数字化连接，从而促进城市智能化。这一技术演进赋能数字孪生技术(DTT)，并将其应用从工业领域拓展到智慧城市建设，即智慧城市的数字孪生。DTT源于虚拟仿真，与并行系统技术一起，可以在虚拟信息空间中复制和重建现实世界的对象、系统和过程。数字和物理愿景共同构成了数字孪生。智慧城市数字孪生在虚拟空间中构建城市孪生模型，与物理空间共存、融合。

毫无疑问，中国被许多人认为是世界上最安全的国家，中国政府比其他国家更重视国家和公民的安全。这一点可以很好地体现在公共区域安装的摄像头，构成覆盖重点区域和行业的视频“天网”。视频大数据可以将人类世界可视化。在智慧城市中，它可以通过城市数字孪生中的融合技术和多维数据关联分析来绘制、分析和预测城市状态。挖掘视频大数据必须要人工智能技术发挥作用。时空信息是城市数字孪生的基础设施。地理信息系统(GIS)通过数字投影将物理实体和社会关系映射到信息空间。为城市三元空间关联和智慧城市建设奠定基础。同时，地理空间人工智能(GeoAI)可以增强城市地理现象和地球科学过程的动态感知、智能推理和知识发现能力。从而提高地理空间感知、理解、认知和决策的智能。时空智能为构建城市数字孪生提供时空基础，提升城市三元空间的地理空间关联、虚实融合(VRF)、增强现实(AR)交互和智能决策协作。然而，现有的数字孪生时空智能算法的准确性不高。随着数据量的增加，模型时空立方体的操作变得更加复杂。此外，现有算法的数据冗余问题尚未得到有效解决。因此，有必要寻找合适的智能时空架构方案来优化目标检测。

本工作回顾相关文献，进行实验验证，研究分布式计算中心的发展现状，针对存在的问题。创造性地提出了分布式计算中心的地理框架。主要贡献是提出了一种基于数字孪生网络的FSSiamese目标跟踪算法。然后，搭建GeoAI实验平台，验证精确时空视频分析的关键技术。这一发现可为构建分布式控制系统提供新的研究思路。

结果及意义

城市数字孪生是三元空间理论下的城市智慧化方式。它将城市物理空间、社会空间映射到信息空间，以发现、分析问题并寻求解决方案。然后，它为物理和社会空间提供反馈，以解决城市问题。地理空间智能从地理空间视角抽象物理空间和社会空间，提高城市地理空间感知、理解、认知和决策的智能化水平。它建立了3D空间的关系。该工作通过对城市VRF的智能分析、决策和实际反馈，构建城市数字孪生的GeoAI框架和实验平台，推动地理空间智能技术的创新和优化。然后，

本文通过实验验证了所提出的改进小目标检测模型和双网络视频跟踪模型的有效性。所提出的YOLOv5-Pyramid小目标检测模型表现出更精确的性能，平均精度值高于其他两种方法，而基于孪生网络的FSSiamese目标跟踪算法实现了更高的精度和更快的推理速度。此外，研究提出了多尺度特征提取模块和具有地理参考的当地人口密度图输出方法，实现了对某个区域人口的统计分析。此外，该研究采用了各种几何变换方法进行地理配准校正，并通过实验证明了不同的结果。

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