无证搭建、占道搭建、超期临建、占用耕地、占用公共区域……违法搭建严重威胁城市形象与公共安全。这些违建行为常因位置隐蔽、取证困难及巡查资源有限而难以全面监管。无人机则凭借其机动性、高视点及广巡查范围为违法搭建巡查提供了新途径。

无人机违建识别的主要方法

通过无人机高空视角拍摄照片，可以有效弥补地面巡视在视野和效率上的不足。由人工肉眼对无人机多次拍摄的图像进行对比发现违法建筑，结合地面常规巡查，提升“两违”巡查管控实效。然而，无人机拍摄产生的照片体量巨大，依靠人工肉眼进行比对不仅耗时费力，还容易因疲劳等因素导致识别准确率的下降。

为了解决这一问题，AI算法自动分析被逐步应用。无人机拍摄的大量图像借助AI高效处理，自动识别出潜在的违法建筑，进一步提高效率。不过，受光照、阴影、天气等自然因素的影响，图片对比法的识别结果往往不准确，导致误报频发，无法满足行业对精准识别的需求。

相对于图片对比识别方法，彩色钢瓦识别则是通过识别特定颜色的彩钢瓦来发现违建，在一定程度上提高了违建识别的准确性。如复亚智能的自研算法就可以对多种颜色的彩钢瓦自动识别并告警。然而，许多违建会采用其他材质建造，导致这种方案无法全面覆盖。

基于三维点云的违建识别

针对这些无人机违建识别方法的局限性，复亚智能进一步对违建识别手段进行升级，自主研发了基于三维点云的违建识别，通过重点位置的一键建模，多期场景产生的点云数据对比，精准识别违建。

倾斜摄影与一键建模：利用倾斜摄影技术，从多个角度对指定区域进行拍摄，并通过平台一键生成三维模型。这种方法不仅降低了数据采集成本，还提高了模型的精度和完整性。

多期建模与点云对比：在初次建模后，系统可以对指定区域定期或按需再次进行飞行拍摄和建模。通过对多期建模产生的点云数据进行对比，系统能够准确识别出新增或变更的建筑物，即违建。

▲同一场景不同时段拍摄对比图

如图新增了私人住宅围墙和公路的电线杆

智能识别与标注：系统采用先进的算法对点云数据进行处理和分析，自动识别并标注出违建部分。

如上面对比图所示，两幅图则为间隔多月的同一场景照片，第二张图比第一张图新建了私人住宅的围墙和公路的电线杆，在下图的点云视角后，围墙和电线杆用红色的点标记出来了。同时，用户还可以根据需要调整对比内容的大小和范围，提高识别的灵活性和准确性。

▲点云视角下，新增的建筑用红色的点标注出来

复亚智能基于点云的违建识别实现了对违建部分的高精度识别，提升了识别的准确性和全面性。违建识别与复亚无人机管理平台的一键建模等功能的密切结合，使得违建识别工作更加迅速和高效。

相较于传统方法，复亚智能基于点云的违建识别还降低了数据采集和处理成本，帮助城市管理者及时发现违规搭建、占用耕地、占用公共区域等行为，全面提升实战效率，为城市规划与管理、土地执法和智慧城市建设等提供了有力支持。