1.一种违章建筑的检测装置，其特征在于，包括：遥感采集模块，用于获取从飞行器无线传输的遥感图像；

图像筛选模块，用于利用基于深度学习的第一神经网络对获取到的遥感图像进行内容检测，并利用第一神经网络产生的表示是否包含建筑图形的内容检测结果筛选出包含建筑图形的遥感图像；

违章判定模块，用于利用基于深度学习的第二神经网络对筛选出的遥感图像进行违章判定，并获取第二神经网络产生的表示建筑图形是否属于疑似违章建筑的违章判定结果。

2.根据权利要求1所述的检测装置，其特征在于，违章判定模块进一步用于获取第二神经网络产生的疑似违章建筑的违章等级和/或定位信息。

3.根据权利要求2所述的检测装置，其特征在于，违章判定模块进一步用于根据第二神经网络产生的疑似违章建筑在遥感图像中的图像坐标，在遥感图像中包含疑似违章建筑的图像区域增加的区域分割标记作为可视化定位信息。

4.根据权利要求2所述的检测装置，其特征在于，遥感采集模块进一步用于获取从飞行器与遥感图像同步无线传输的拍摄区域的区域坐标；

违章判定模块进一步用于根据遥感图像的拍摄区域的区域坐标、以及第二神经网络产生的疑似违章建筑在遥感图像中的图像坐标，确定疑似违章建筑的位置坐标作为坐标化定位信息。

5.根据权利要求2所述的检测装置，其特征在于，进一步包括：后端交互模块，用于根据表示建筑图形属于疑似违章建筑的违章判定结果，产生附带该疑似违章建筑的违章等级和/或定位信息的违章告警。

6.根据权利要求5所述的检测装置，其特征在于，进一步包括：数据存储模块，用于存储违章判定模块输出的违章判定结果、以及疑似违章建筑的违章等级和/或定位信息，以供后端交互模块获取。

7.根据权利要求1所述的检测装置，其特征在于，进一步包括：图像预处理模块，用于在图像筛选模块进行内容检测之前对接收到的遥感图像进行灰度化和/或去噪处理。

8.一种违章建筑的检测方法，其特征在于，包括：获取从飞行器无线传输的遥感图像；

利用基于深度学习的第一神经网络对获取到的遥感图像进行内容检测；

利用第一神经网络产生的表示是否包含建筑图形的内容检测结果筛选出包含建筑图形的遥感图像；

利用基于深度学习的第二神经网络对筛选出的遥感图像进行违章判定；

获取第二神经网络产生的表示建筑图形是否属于疑似违章建筑的违章判定结果。

9.根据权利要求8所述的检测方法，其特征在于，利用基于深度学习的第二神经网络对筛选出的遥感图像进行违章判定之后，进一步包括：获取第二神经网络产生的疑似违章建筑的违章等级和/或定位信息。

10.根据权利要求9所述的检测方法，其特征在于，获取第二神经网络产生的疑似违章建筑的定位信息包括：获取第二神经网络产生的疑似违章建筑在遥感图像中的图像坐标；

根据疑似违章建筑在遥感图像中的图像坐标，在遥感图像中包含疑似违章建筑的图像区域增加的区域分割标记作为可视化定位信息。

11.根据权利要求9所述的检测方法，其特征在于，获取第二神经网络产生的疑似违章建筑的定位信息包括：获取从飞行器与遥感图像同步无线传输的拍摄区域的区域坐标；

获取第二神经网络产生的疑似违章建筑在遥感图像中的图像坐标；

根据遥感图像的拍摄区域的区域坐标、以及疑似违章建筑在遥感图像中的图像坐标，确定疑似违章建筑的位置坐标作为坐标化定位信息。

12.根据权利要求9所述的检测装置，其特征在于，获取第二神经网络产生的表示建筑图形是否属于疑似违章建筑的违章判定结果、并且获取第二神经网络产生的疑似违章建筑的违章等级和/或定位信息之后，进一步包括：根据表示建筑图形属于疑似违章建筑的违章判定结果，产生附带该疑似违章建筑的违章等级和/或定位信息的违章告警。

13.一种终端设备，其特征在于，包括处理器、无线收发器、以及智能芯片，其中：所述处理器用于执行如权利要求8至12中任一项所述的检测方法中的步骤；

所述无线收发器用于通过与飞行器的通信连接接收从飞行器无线传输的遥感图像；

所述智能芯片用于运行所述第一神经网络和所述第二神经网络。

14.一种违章建筑检测系统，其特征在于，包括如权利要求13所述的终端设备、与所述终端设备建立无线通信连接的飞行器、控制所述飞行器的遥控装置、以及与所述终端设备建立有线或无线通信连接的后端设备。

15.一种非瞬时计算机可读存储介质，所述非瞬时计算机可读存储介质存储指令，所述指令在由处理器执行时使得所述处理器执行如权利要求8至12中任一项所述的检测方法中的步骤。