本发明涉及一种数字孪生驱动的隧道围岩节理网络智能生成方法，所述方法包括以下步骤：对隧道掌子面进行激光扫描，获得隧道掌子面图像；利用双边滤波器对所述隧道掌子面图像进行滤波处理；基于滤波后的隧道掌子面图像，利用Unet神经网络预测模型预测得到当前隧道开挖掌子面的节理信息；从所述节理信息中提取节理网络特征；基于所述节理网络特征与实际开挖数据，构建数学孪生模型，并展示。与现有技术相比，本发明具有能够提高隧道围岩节理网络生成的准确性和可靠性等优点。