违建AI识别系统

核心是多期影像比对加变化检测：把不同时期获取的卫星影像和航拍影像自动配准、叠加，由深度学习模型检测新增建筑与变化区域，进一步提取单体建筑轮廓、结合规划数据叠加比对给出疑似违建判定与置信度排序，再把疑似结果推送人工复核。与人工判读的区别在工作量和一致性：人工需要逐片浏览影像并用肉眼找差异，大范围影像判读耗时长且不同判读人员标准不一；模型先做全量筛查并给出候选清单，人工只复核候选结果，判读工作从全量浏览变为定向核查。

系统输出的是疑似结果，不是认定结论。模型给出疑似违建清单时会附带置信度评分与排序，以及变化区域的影像比对材料，用于支撑复核判断；是否构成违法建筑，需要由主管部门结合规划数据、用地情况和现场核查依法认定。为减少误报影响，平台设计了人工复核闭环：疑似结果一键推送，核查人员可在移动端到现场核对并回填结论，复核结果归档留痕；复核结论还可以回流作为样本，用于模型持续学习迭代，逐步适应当地建筑形态与影像条件，具体判定标准与复核流程由使用单位确定。

影像来源以多期遥感影像与无人机航拍影像为主，支持多源影像接入、自动配准叠加与多期变化自动标注，识别成果包括新增建筑位置、变化区域轮廓与单体建筑矢量轮廓，可导出矢量成果供其他平台使用。终端方面提供 PC 端 Web、移动端 APP 与大屏端，PC 端用于影像比对与结果审核，移动端用于现场核查，大屏端用于区域分布与处置进展展示。与查违业务平台或一张图系统联动时，需要确认成果数据格式与坐标系统、推送方式与字段定义，以及与既有平台的权限对应关系，这些接口前提在实施调研阶段确认。

支持本地部署、私有云和 SaaS 云平台三种方式。影像数据的存放与算力安排取决于数据量和使用方式：若影像需要留在本地，或数据量大、比对频次高，通常采用本地部署或私有云，并在建设内容中规划影像存储与运算资源；若以定期比对为主，可用 SaaS 云平台方式运行，不必自建算力。实施周期上，基础模块约 1—3 个月，含扩展模块的项目约 2—4 个月，具体排期在实施调研后确定。推进时建议先明确覆盖区域、历史影像的年份跨度与比对周期，这三项直接决定数据准备量与模型调试工作量。

可拨打 130-7106-6370，或发送邮件至 shensiyaoo@163.com，也可以通过本页下方的联系方式与我们联系，我们会在 24 小时内安排产品专家对接，先确认管辖区域范围、可用影像来源与现有判读流程，再安排识别效果演示与针对性报价。本页案例表暂未列出具体客户名称，我们可按城市管理综合执法局、自然资源部门、规划部门、乡镇街道等使用场景提供同类项目参考，说明多期影像的准备方式、比对频次设置与复核流程组织方式，便于评估与实际业务衔接。