一、引言违建识别的技术挑战与政策驱动违章建筑识别本质上是一个“变化检测目标分类”的复合问题。其技术难点主要体现在三个层面尺度差异大。违章建筑既有城中村楼顶加盖小尺度也有城乡结合部大规模违建厂房大尺度对检测算法的多尺度适应性要求极高。特征多样性强。不同地区、不同时期的违建在材质、颜色、形态上差异显著单一模型难以覆盖全部场景。误报控制难。合法建筑翻新、施工围挡、临时堆放物等均可能被误判为违建需要多级验证机制降低误报率。从政策层面看国家对违建治理的刚性要求正在加速技术落地。“十五五”期间将推动低空经济实现“管得好、飞得稳、用得活”城市精细化管理对违建识别技术提出了更高要求。天空地一体化违建监测引擎的目标已明确新增违建发现率≥95%。针对上述挑战业界主流技术路线可归纳为“三级流水线”架构影像采集→变化检测→目标分类与验证。拓恒技术也是如此通过这样的技术路径解决城市中工地安全巡检场景建筑违章识别。二、核心技术路线从“单帧识别”到“时序比对”2.1 技术路线演进阶段技术特征代表方法核心局限第一阶段人工判读目视解译遥感影像效率极低无法规模化第二阶段单帧目标检测YOLO、Faster R-CNN无法区分新旧建筑误报率高第三阶段时序影像比对目标检测变化检测网络YOLO精度与效率的平衡优化当前行业正处于第三阶段。核心思路是先通过时序影像比对发现“变化”再通过目标检测模型判断“变化是否为违章建筑”。2.2 时序影像比对发现“变化”的核心引擎时序影像比对的核心逻辑是在同一地理坐标下对比两个或多个时间点的影像数据自动识别地表覆盖变化。第一步影像预处理与配准。不同时期航拍的影像在光照、角度、分辨率上存在差异需先进行几何校正与辐射校正。行业方案中对无人机航拍数据和高空摄像头数据分别生成时序数据对并对高空时序数据对进行畸变矫正生成广域影像对。第二步变化检测算法。常用方法包括基于像素的差异检测直接对比两期影像的像素值差异阈值分割出变化区域。方法简单但对光照变化敏感。基于对象的变化检测先对影像进行分割再对比分割对象的特征变化。抗干扰能力更强。基于深度学习的变化检测使用U-Net、变化检测网络Change Detection Network等模型自动学习“变化”的语义特征。第三步变化图斑提取与噪声过滤。将检测到的变化区域以图斑多边形形式输出每个图斑包含位置坐标、面积、变化类型等属性信息。结合季节性植被变化模型排除农业活动干扰通过时序分析区分短期与长期变化。潮安区的实践提供了典型案例无人机每10天做一次全域拍摄将拍摄的正视图进行合并通过两个时间点的拍摄进行AI比对甄别出建筑物有变化的图斑。系统能自动比对不同时期的正射影像“哪怕只是地基上多了一铲土、楼顶加了一层伪装网、绿色篷布下藏着新建的墙体都会被精确标注出来生成预警工单”。2.3 高程变化检测三维视角的精准识别传统的基于光谱或纹理特征的违建识别方法忽视了建筑高程变化这一关键维度。基于数字表面模型DSM的高程变化检测通过对比不同时期DSM数据逐像素点比对高程值变化将高程变化显著的区域标记为疑似违章建筑区域。技术路径将不同时相的数字正射影像图DOM映射到数字表面模型DSM上形成带纹理的DSM逐像素点比对两期DSM的高程值对高程变化区域进行聚类计算每个聚类区域的面积面积大于预设阈值时标记为疑似违章建筑区域这一方法解决了现有技术中基于光谱特征或纹理特征忽视建筑高程变化的问题监测精度高不受阴影、天气等环境因素影响不易发生误判。2.4 目标检测与分类判断“变化是否违建”时序比对只能发现“哪里变了”无法回答“变化的是什么”。目标检测模型解决的就是这个问题。模型选型考量模型特点适用场景YOLOv5成熟稳定部署简单边缘端部署资源受限场景YOLOv8n轻量化推理速度快实时巡检机载端推理YOLOv11最新架构精度更高高精度云端分析YOLO_AUBD改进框架针对建筑物优化建筑群密集区域在精度优化层面针对建筑群遮挡、重叠和尺寸多变导致的漏检与误检问题广东省测绘学会的项目引入了面向建筑物特点的数据增强模块和小尺寸特征融合机制。基于YOLOv11模型的鼓浪屿屋面违建监测研究结合无人机摄影数据对建筑屋面进行两阶段自动化监测与处理实现违建快速识别与量化评估。2.5 多源数据融合与闭环验证潮安区在实践中形成了“1个平台1套机制N类场景”的体系。其核心流程包括定时采集每台无人机预设自动线路规划功能每10天完成一次全域拍摄AI比对借助AI技术自动比对不同时点影像快速识别违建动态精准固化通过“一注三图”模式卫星图标注结合建筑物俯视图、正面图、侧面图全方位记录并精准固化违建现状闭环处置将疑似违建图斑推送至自然资源局和网格员做进一步处理三、行业头部企业实践参考为便于读者理解技术方案的工程化落地以下梳理了行业内具有代表性的实践案例潮安区“空中哨兵”体系。2025年3月潮安区低空经济项目全面启动率先在全省构建起“1个平台1套机制N类场景”的智慧应用体系。潮安区建成27座智能化无人机机场每10天对全区1080平方公里土地进行一次无死角“体检”。系统引入星辰大模型和DeepSeek大模型对无人机采集的正射图像进行AI自动比对识别10分钟内即可锁定“涉嫌两违”区域。全区“两违”线索数量下降86.7%。伊金霍洛旗乌兰木伦镇“鹰眼”系统。采用“14固定1移动”模式部署15架无人机搭载AI智能识别技术可同时运行7种以上算法。通过AI时序比对识别新增建筑物、违规蓄水池等疑似违建。一处隐蔽在沙丘里的新增违章建筑从识别到推送、从接收到处置仅用时3小时。北仑区低空运营中心。政务航空平台每月自动调度无人机按照预定航线采集数据通过AI算法比对最新巡飞数据与历史影像智能识别出当月新增的疑似违章建筑和违法用地。系统可自动识别违章建筑、垃圾堆放、土地占用等问题实现“早发现、快处置、全程跟踪”的治理闭环。钓鱼城街道低空感知预警平台。部署搭载Matrice 4TD高性能无人机的大疆机场3代搭载违建识别、烟火侦查、江河巡护等20余类智能识别算法开启超15小时的全自动巡航任务形成“定时巡航、边飞边算”的工作模式。东莞云圣智能“空天地”一体化监管。为清溪镇提供常态化智能巡检服务覆盖违规建筑、垃圾乱堆乱放、河面漂浮物等多类场景。四、工程化部署的关键考虑4.1 边缘端 vs 云端的推理架构部署方式优势劣势适用场景边缘端推理低延迟、数据不出域算力受限、模型需轻量化实时巡检、数据敏感场景云端推理算力充沛、模型可复杂依赖网络、延迟较高离线分析、批量处理实践中通常采用“边缘初筛云端精判”的混合架构。无人机机载端运行轻量化模型进行实时目标检测疑似目标的高清影像回传云端后由复杂模型进行二次确认。4.2 数据闭环与模型迭代违章建筑识别模型的最大挑战在于样本的持续变化——不同地区、不同时期的违建形态各异。因此需要建立数据闭环机制采集→标注→训练→部署→反馈。将人工确认的结果真阳性/假阳性回流至训练集持续优化模型。4.3 坐标系与空间基准统一在多源数据融合与变化检测中坐标系与空间基准的统一是技术实现的前提。不同时期、不同平台卫星、无人机、地面采集的影像数据需统一到相同的空间参考系下才能实现像素级精准比对。实践中通常采用CGCS2000国家大地坐标系作为统一基准结合高精度RTK定位确保每次飞行的空间坐标一致性。五、结语无人机违章建筑识别的技术路径已经清晰时序影像比对发现变化 目标检测模型分类确认 人工闭环验证的三级流水线架构正在成为行业标准。让违建治理从“人海战术”走向“技防引领”随着轻量化模型的推理精度持续提升和5G-A通感一体化基础设施的普及违建识别将从“定时巡检”走向“实时监测”从“发现已建成”走向“预警在建中”。参考文献[1] 天空地一体化智能城市体检算法研究——场景5市容风貌与违建体检[EB/OL]. 科创中国, 2026-06-25.[2] 告别巡查盲区潮安区以无人机技术构建“两违”治理新格局[EB/OL]. 潮州市政府官网, 2025-09-28.[3] 科技赋能 监管创新 无人机助力“两违”巡查[EB/OL]. 潮安区政府官网, 2025-04-23.[4] “空中哨兵”十日一巡 AI“慧眼”识违建[EB/OL]. 新浪网, 2025-09-03.[5] 广东省测绘学会“无人机影像智能分析系统的研究与应用”科技成果评价[EB/OL]. 广东省测绘学会, 2025-02-06.[6] 基于YOLOv11模型的鼓浪屿屋面违建监测研究[C]. 2025全国建筑院系建筑数字技术教学与研究学术研讨会.[7] 基于无人机多期影像对比的违章建筑监测系统[J]. 现代测绘, 2020(4).