返回图库![多模态AIGC检测系统（核心图），一个水平流程图。
可表示为“输入 → 多种信号 → 决策 → 处理”：
┌──────────────────────────────────────────┐
│ 多模态AIGC安全检测系统 │
└──────────────────────────────────────────┘
[输入内容]
文本 / 图像 / 视频 / 音频
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ 多种信号检测层（核心） │
└──────────────────────────────────────────┘
① 来源信号
- 水印（显式 / 隐式）
- C2PA元数据
- 生成工具指纹
② 内容信号
- 文本AI检测模型
- 图像/视频生成检测
- Deepfake特征（面部，频域）
③ 行为信号
- 批量生成
- 发布频率
- 内容相似度
- 代理行为轨迹
④ 上下文信号
- 热点事件
- 敏感人物
- 异常传播路径
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ 风险融合 & 分级决策 │
└──────────────────────────┘
- 多信号融合评分
- 风险等级 R1 ~ R5
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ 治理和处理策略 │
└──────────────────────────┘
- 通过
- 风险标记
- 降权 / 限流
- 拦截
- 人工审核](/_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)
AI 与系统
提示词描述
多模态AIGC检测系统（核心图），一个水平流程图。 可表示为“输入 → 多种信号 → 决策 → 处理”： ┌──────────────────────────────────────────┐ │ 多模态AIGC安全检测系统 │ └──────────────────────────────────────────┘ [输入内容] 文本 / 图像 / 视频 / 音频 ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ 多种信号检测层（核心） │ └──────────────────────────────────────────┘ ① 来源信号 - 水印（显式 / 隐式） - C2PA元数据 - 生成工具指纹 ② 内容信号 - 文本AI检测模型 - 图像/视频生成检测 - Deepfake特征（面部，频域） ③ 行为信号 - 批量生成 - 发布频率 - 内容相似度 - 代理行为轨迹 ④ 上下文信号 - 热点事件 - 敏感人物 - 异常传播路径 ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ 风险融合 & 分级决策 │ └──────────────────────────┘ - 多信号融合评分 - 风险等级 R1 ~ R5 ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ 治理和处理策略 │ └──────────────────────────┘ - 通过 - 风险标记 - 降权 / 限流 - 拦截 - 人工审核
![```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
# =========================
# 配置
# =========================
class Config:
# ✅ 新版本：积水点Excel（新增累计降雨）
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'
# CA模拟结果 & 地理数据
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
# 图像块 & 采样
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # 负样本水深阈值：< 1cm
tile_size = 200 # 负样本空间均匀采样瓦片大小（单位：栅格单元）
# 土地利用独热编码类型（可根据实际数据调整）
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# 训练相关
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)
