倾斜摄影实景建模中的多层建筑问题可以通过以下几种方法解决：

分层建模：针对多层建筑，可以采用分层建模的方法。根据建筑的高度和层次，将建筑分为不同的层，分别进行建模，这样可以更好地处理不同层次之间的遮挡和重叠问题，提高建模的精度和准确性。

特征点提取和匹配：通过提取和匹配不同视角下的特征点，可以对多层建筑进行准确的配准和重建。利用特征点之间的对应关系，可以计算不同视角之间的变换关系，从而将多个视角的点云数据融合成一个整体，提高建模的完整性和一致性。

语义分割和分类：通过语义分割和分类的方法，可以将多层建筑的不同部分进行区分和分类，例如建筑物的墙体、门窗、阳台等。这样可以更好地处理不同部分之间的细节和特点，提高建模的精细度和逼真度。

深度学习和神经网络：利用深度学习和神经网络技术，可以对多层建筑进行自动化的识别、分类和建模。通过训练神经网络模型，可以自动地识别和处理建筑物的不同部分，并进行 的建模，提高建模的效率和准确性。

综上所述，解决倾斜摄影实景建模中的多层建筑问题需要采用分层建模、特征点提取和匹配、语义分割和分类以及深度学习和神经网络等多种方法和技巧。通过综合应用这些方法和技术，可以有效地提高建模的精度和准确性，为数字孪生城市建设和相关领域提供更加可靠的技术支持。

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