無證搭建、占道搭建、超期臨建、占用耕地、占用公共區域……違法搭建嚴重威脅城市形象與公共安全。這些違建行為常因位置隱蔽、取證困難及巡查資源有限而難以全面監管。無人機則憑借其機動性、高視點及廣巡查范圍為違法搭建巡查提供了新途徑。
無人機違建識別的主要方法
通過無人機高空視角拍攝照片，可以有效彌補地面巡視在視野和效率上的不足。由人工肉眼對無人機多次拍攝的圖像進行對比發現違法建筑，結合地面常規巡查，提升“兩違”巡查管控實效。然而，無人機拍攝產生的照片體量巨大，依靠人工肉眼進行比對不僅耗時費力，還容易因疲勞等因素導致識別準確率的下降。
為了解決這一問題，AI算法自動分析被逐步應用。無人機拍攝的大量圖像借助AI高效處理，自動識別出潛在的違法建筑，進一步提高效率。不過，受光照、陰影、天氣等自然因素的影響，圖片對比法的識別結果往往不準確，導致誤報頻發，無法滿足行業對精準識別的需求。
相對于圖片對比識別方法，彩色鋼瓦識別則是通過識別特定顏色的彩鋼瓦來發現違建，在一定程度上提高了違建識別的準確性。如復亞智能的自研算法就可以對多種顏色的彩鋼瓦自動識別并告警。然而，許多違建會采用其他材質建造，導致這種方案無法全面覆蓋。
基于三維點云的違建識別
針對這些無人機違建識別方法的局限性，復亞智能進一步對違建識別手段進行升級，自主研發了基于三維點云的違建識別，通過重點位置的一鍵建模，多期場景產生的點云數據對比，精準識別違建。
傾斜攝影與一鍵建模：利用傾斜攝影技術，從多個角度對指定區域進行拍攝，并通過平臺一鍵生成三維模型。這種方法不僅降低了數據采集成本，還提高了模型的精度和完整性。
多期建模與點云對比：在初次建模后，系統可以對指定區域定期或按需再次進行飛行拍攝和建模。通過對多期建模產生的點云數據進行對比，系統能夠準確識別出新增或變更的建筑物，即違建。
▲同一場景不同時段拍攝對比圖
如圖新增了私人住宅圍墻和公路的電線桿
智能識別與標注：系統采用先進的算法對點云數據進行處理和分析，自動識別并標注出違建部分。
如上面對比圖所示，兩幅圖則為間隔多月的同一場景照片，第二張圖比第一張圖新建了私人住宅的圍墻和公路的電線桿，在下圖的點云視角后，圍墻和電線桿用紅色的點標記出來了。同時，用戶還可以根據需要調整對比內容的大小和范圍，提高識別的靈活性和準確性。
▲點云視角下，新增的建筑用紅色的點標注出來
復亞智能基于點云的違建識別實現了對違建部分的高精度識別，提升了識別的準確性和全面性。違建識別與復亞無人機管理平臺的一鍵建模等功能的密切結合，使得違建識別工作更加迅速和高效。
相較于傳統方法，復亞智能基于點云的違建識別還降低了數據采集和處理成本，幫助城市管理者及時發現違規搭建、占用耕地、占用公共區域等行為，全面提升實戰效率，為城市規劃與管理、土地執法和智慧城市建設等提供了有力支持。
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