利用新型基于表格的变分自编码器增强型概率模型预测织物增强水泥基体与砌体之间的粘结性能及破坏机制

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Prognosticating fabric-reinforced cementitious matrix-to-masonry bond and failure mechanisms using novel tabular variational autoencoder-augmented probabilistic model

提出基于高塔摄像头和自校正算法的非法建筑检测新流程，包含物理-图像映射模型和IBDNet模型，后者融合VSS块、频率感知特征融合及增强模块，实验显示其mAP达86.1%，优于现有模型，并支持实时城市规划和智慧治理应用。

　　非法建筑的检测是城市管理和规划中的重要议题。随着全球城市化进程的加快，非法建筑的数量不断增加，给城市规划、公共安全和环境管理带来了诸多挑战。这些非法建筑不仅侵占了公共空间，还可能对城市基础设施造成破坏，增加自然灾害发生时的风险，严重威胁城市居民的生命和财产安全。此外，非法建筑的存在也影响了城市的可持续发展，导致交通拥堵、救援通道受阻以及环境污染等问题。因此，如何高效且准确地检测非法建筑，成为当前城市管理部门和研究人员关注的重点。

现有的非法建筑检测方法主要依赖于卫星遥感技术，包括卫星图像和无人机图像等。虽然这些技术在监测城市环境和识别非法建筑方面具有一定的优势，但在实际应用中仍面临诸多限制。例如，卫星遥感技术需要大量的资金投入和人力支持，且检测周期较长，难以实现实时监控。无人机图像虽然能够提供高分辨率的视角，但其覆盖范围有限，受天气条件影响较大，同时还可能引发隐私问题。因此，为了提升非法建筑检测的效率和准确性，亟需一种新的解决方案。

本研究提出了一种基于高塔相机的非法建筑检测新流程，旨在解决传统方法中存在的问题。该流程包括三个核心组成部分：相机姿态误差自校正算法、物理空间与图像空间的映射模型以及新的非法建筑对象检测网络（IBDNet）。首先，相机姿态误差自校正算法被引入，用于解决高塔相机安装过程中可能出现的误差，确保在巡逻过程中相机的水平对齐。其次，物理空间与图像空间的映射模型被开发，以实现对非法建筑对象的精确定位。最后，IBDNet被设计为一种新型的非法建筑检测模型，结合了视觉状态空间模块、频率感知特征融合模块以及特征融合增强模块，用于提升检测的准确性和鲁棒性。

在实际应用中，该检测流程已被成功部署于河北省廊坊市，取得了显著的成效。通过高塔相机的监控和定位功能，非法建筑的数量较传统的人工巡查方式明显减少，非法建筑的检测周期也大幅缩短。这不仅提高了检测效率，还为城市管理部门提供了及时的数据支持，有助于快速采取干预措施。此外，该方法还具有较高的适应性，可以应用于复杂的城区环境，并且能够与其他地理空间数据源进行整合，进一步提升检测的全面性和准确性。

为了验证所提出方法的有效性，本研究对之前非法建筑对象数据集进行了改进，并构建了一个包含19,727张图像的新数据集。该数据集将原有的31类非法建筑对象扩展到了49类，覆盖了更多类型的非法建筑，从而提升了检测模型的泛化能力。实验结果表明，IBDNet在改进后的数据集上实现了86.1%的平均精度（mAP），优于当前最先进的检测模型。同时，在标准数据集MS COCO上，IBDNet也取得了55.2%的mAP，表明其在不同数据环境下的良好表现。

该研究的主要贡献包括三个方面。首先，提出了一种基于高塔相机的非法建筑检测流程，该流程能够实现对非法建筑的高效和实时监测。其次，改进了非法建筑对象数据集，增加了数据的多样性和覆盖范围，为模型训练和评估提供了更丰富的样本。最后，设计并开发了IBDNet检测模型，通过引入多种创新模块，显著提升了非法建筑检测的准确性和鲁棒性。这些创新不仅适用于非法建筑的检测，还可能拓展至其他城市治理领域，如实时城市规划系统和智能城市管理平台。

在实际应用中，该检测流程的部署和运行需要考虑多个因素。例如，高塔相机的安装位置和高度对检测效果具有重要影响，因此需要选择合适的安装点以确保覆盖范围和图像质量。此外，相机姿态误差自校正算法的精度和稳定性是确保检测流程顺利运行的关键。如果算法无法有效校正误差，可能导致图像对齐不准确，从而影响后续的检测和定位工作。因此，算法的设计和优化至关重要。

物理空间与图像空间的映射模型也是检测流程中的重要环节。该模型需要能够准确地将图像中的目标位置与实际物理位置对应起来，以便于管理人员进行后续的干预。然而，这一过程可能会受到多种因素的影响，如地形变化、建筑物的遮挡等。因此，模型需要具备较强的鲁棒性，能够在复杂环境下保持较高的定位精度。同时，模型还需要能够处理不同时间点的数据，以识别非法建筑的变化情况。

IBDNet检测模型的设计则体现了深度学习技术在非法建筑检测中的应用潜力。通过引入视觉状态空间模块、频率感知特征融合模块和特征融合增强模块，IBDNet能够更全面地捕捉非法建筑的特征信息，从而提升检测的准确性。视觉状态空间模块有助于模型更好地理解非法建筑的空间分布和形态特征，频率感知特征融合模块则能够增强模型对不同频率特征的识别能力，而特征融合增强模块则进一步优化了特征的融合效果，使得模型能够在多尺度和多维度上进行更精确的检测。

此外，本研究还考虑了模型的训练和评估过程。所有实验均在配备八块NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU的服务器上进行，每块GPU具有24GB的内存，能够支持大规模数据的处理和训练。服务器运行Ubuntu 22.04操作系统，模型的实现基于Python语言和PyTorch框架，确保了代码的可读性和可扩展性。实验中使用了YOLOv10-N版本的模型作为基础，通过对改进后的非法建筑对象数据集进行训练，IBDNet在多个指标上均表现出色，验证了其在非法建筑检测中的有效性。

在实际部署过程中，该检测流程的稳定性、实时性和可扩展性也是需要重点考虑的因素。首先，系统需要能够持续运行，确保对城市区域的长期监测。其次，检测结果需要能够实时传输，以便管理人员能够迅速响应非法建筑的发现。此外，系统还需要具备良好的可扩展性，以适应不同规模和复杂度的城市环境。这些因素共同决定了检测流程在实际应用中的可行性和效果。

从社会和经济角度来看，该检测流程的实施有助于提升城市治理的智能化水平。通过自动化和智能化的手段，城市管理部门可以更高效地识别和处理非法建筑问题，减少人工巡查的成本和时间。同时，该流程的推广和应用也能够为其他城市提供借鉴，推动城市治理向更加科学化和精准化的方向发展。此外，该方法还可能与其他城市管理系统相结合，如交通监控、环境监测等，形成一个综合的城市治理平台，进一步提升城市管理的整体效率。

在技术层面，该研究的创新点在于对传统检测方法的改进和优化。通过引入新的算法和模型，研究者不仅解决了高塔相机安装误差的问题，还提升了图像与物理空间之间的映射精度。同时，IBDNet的结构设计也体现了对多尺度特征融合和时空建模的深入研究，使得模型能够在复杂的城市环境中实现更高的检测准确率。这些技术上的突破，为非法建筑检测提供了新的思路和方法，也为相关领域的研究奠定了基础。

在数据处理和分析方面，该研究也进行了深入的探讨。改进后的非法建筑对象数据集不仅增加了样本数量，还扩展了非法建筑的类别，使得模型能够更好地适应不同类型的非法建筑。数据集的构建过程充分考虑了实际应用场景的需求，包括不同时间点的图像数据、不同区域的地理信息等，从而提升了模型的泛化能力和适用性。同时，数据集的多样性也为后续的研究提供了更多的可能性，例如可以进一步探索不同类型的非法建筑之间的特征差异，以及如何优化模型以适应特定的区域或环境。

从应用前景来看，该检测流程不仅适用于非法建筑的识别和定位，还可能拓展到其他城市治理领域。例如，该流程可以用于监测城市基础设施的变化，如道路损坏、桥梁老化等，为城市维护提供数据支持。此外，该方法还可以用于交通管理，通过识别非法停车、违章建筑等现象，提高交通执法的效率。同时，该流程还可以与环境监测系统相结合，用于识别非法排污、违规建设等行为，为环境保护提供技术支持。

总的来说，本研究提出了一种基于高塔相机的非法建筑检测新流程，通过引入多个创新模块和技术手段，提升了非法建筑检测的效率和准确性。该流程的实施不仅能够帮助城市管理部门及时发现和处理非法建筑问题，还能够为其他城市治理领域提供借鉴和参考。随着技术的不断发展和应用的逐步推广，该方法有望在未来发挥更大的作用，为城市治理的智能化和精准化做出贡献。