![Sistema de Detecção AIGC Multimodal (Diagrama Central), um fluxograma horizontal.
Pode ser representado como "Entrada → Múltiplos Sinais → Decisão → Tratamento":
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Sistema de Detecção de Segurança AIGC Multimodal │
└──────────────────────────────────────────┘
[Conteúdo de Entrada]
Texto / Imagem / Vídeo / Áudio
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Camada de Detecção de Múltiplos Sinais (Núcleo) │
└─────────────────────────────── ───┘
① Sinal de Origem
- Marca d'água (Explícita / Implícita)
- Metadados C2PA
- Impressão Digital da Ferramenta de Geração
② Sinal de Conteúdo
- Modelo de Detecção de IA de Texto
- Detecção de Geração de Imagem/Vídeo
- Recursos Deepfake (Rosto, Domínio da Frequência)
③ Sinal de Comportamento
- Geração em Lote
- Frequência de Publicação
- Similaridade de Conteúdo
- Trajetória de Comportamento do Agente
④ Sinal de Contexto
- Eventos de Destaque
- Figuras Sensíveis
- Caminho de Propagação Anormal
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Fusão de Risco e Decisão de Classificação │
└─────────────────────────────── ───┘
- Pontuação de Fusão Multi-Sinal
- Níveis de Risco R1 ~ R5
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Estratégias de Governança e Tratamento │
└─────────────────────────────── ───┘
- Aprovar
- Rotulagem de Risco
- Rebaixamento / Limitação de Tráfego
- Interceptar
- Revisão Manual](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FKcbDvMhcVkeNLyqeUPMgBUBpsfqZSdZc%2Fd57ce067-2bfa-4882-9f92-d11c76f68c6f%2F8230df52-4095-4ad2-8087-64a62c47413c.png&w=3840&q=75)
Descrição do Prompt
Sistema de Detecção AIGC Multimodal (Diagrama Central), um fluxograma horizontal. Pode ser representado como "Entrada → Múltiplos Sinais → Decisão → Tratamento": ┌──────────────────────────────────────────┐ │ Sistema de Detecção de Segurança AIGC Multimodal │ └──────────────────────────────────────────┘ [Conteúdo de Entrada] Texto / Imagem / Vídeo / Áudio ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ Camada de Detecção de Múltiplos Sinais (Núcleo) │ └─────────────────────────────── ───┘ ① Sinal de Origem - Marca d'água (Explícita / Implícita) - Metadados C2PA - Impressão Digital da Ferramenta de Geração ② Sinal de Conteúdo - Modelo de Detecção de IA de Texto - Detecção de Geração de Imagem/Vídeo - Recursos Deepfake (Rosto, Domínio da Frequência) ③ Sinal de Comportamento - Geração em Lote - Frequência de Publicação - Similaridade de Conteúdo - Trajetória de Comportamento do Agente ④ Sinal de Contexto - Eventos de Destaque - Figuras Sensíveis - Caminho de Propagação Anormal ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ Fusão de Risco e Decisão de Classificação │ └─────────────────────────────── ───┘ - Pontuação de Fusão Multi-Sinal - Níveis de Risco R1 ~ R5 ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ Estratégias de Governança e Tratamento │ └─────────────────────────────── ───┘ - Aprovar - Rotulagem de Risco - Rebaixamento / Limitação de Tráfego - Interceptar - Revisão Manual
![```python
import os
import re
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from tqdm import tqdm
import joblib
import matplotlib.pyplot as plt
# =========================
# Configuração
# =========================
class Config:
# ✅ Nova versão: Excel dos pontos de acúmulo de água (adicionado precipitação acumulada)
points_xlsx = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\样本输出_final\积水点_整合_step3_研究区内_新增累计降雨_719-723.xlsx'
# Resultados da simulação CA & dados geográficos
ca_data_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\CA模拟结果'
geo_data_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\地理数据' # building_density.npy, DEM.npy, road_density.npy, Slope.npy, Landuse.npy
# Patch & Amostragem
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # Limiar de profundidade da água para amostra negativa: < 1cm
tile_size = 200 # Tamanho do tile para amostragem espacial uniforme de amostras negativas (unidade: célula da grade)
# Tipos de one-hot encoding de uso do solo (pode ser ajustado de acordo com seus dados reais)
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# Relacionado ao treinamento
output_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\DBN训练输出_64patch_mu'
```](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FBFJVaELXylgOOK0WatKO6tw6EfizLTx7%2F8a5d501e-e43d-4dfe-b168-5609ff4c3ef1%2F03d366b1-042e-4669-8cfb-aa5952cc4cb1.png&w=3840&q=75)
