1.一种城乡结合部违章建筑检测方法，其特征在于，包括步骤：

S1、改进RetinaNet模型以构建违章建筑检测模型；

所述违章建筑检测模型包括主干网络和分类回归子网络，所述主干网络包括ResNet特征提取网络和特征融合网络；所述ResNet特征提取网络包括顺序连接的Stage0、Stage1、Stage2、Stage3、Stage4五个模块，Stage2、Stage3、Stage4模块的输出特征输入所述特征融合网络进行多尺度特征融合，得到融合特征图输入所述分类回归子网络进行类别判断与位置回归；

Stage0模块对输入图像进行预处理再经过最大池化层后输入到Stage1模块中；Stage1模块包括1个第一BlockA模块、N1个BlockB模块和1个注意力模块，N1≥2；Stage2模块包括1个第二BlockA模块、N2个BlockB模块和1个注意力模块，N2≥2；Stage3模块包括1个第二BlockA模块、N3个BlockB模块和1个并行空洞卷积模块，N3≥2；Stage4模块包括1个第二BlockA模块和N4个BlockB模块，N4≥2；

所述第一BlockA模块和所述第二BlockA模块采用不同卷积步长的BlockA模块的结构，所述BlockA模块根据卷积步长对输入的特征图进行下采样实现特征图尺度变换；所述BlockB模块的卷积步长为1，不改变输入特征图的宽度和高度只改变通道数；

所述注意力模块分别沿水平方向和垂直方向进行编码保留特征的位置信息；所述注意力模块执行的操作为：首先，将C×H×W的输入特征Input经水平方向和垂直方向的平均池化后分别得到C×H×1和C×1×W的输出特征，C、H、W分别表示通道数、高度和宽度；

然后，对水平方向C×H×1的输出特征进行维度变换后与垂直方向C×1×W的输出特征进行Concat操作，得到C×1×(W+H)的合并特征；

然后，对C×1×(W+H)的合并特征进行卷积、BN层标准化和非线性激活函数获得C/r×1×(W+H)的输出特征，r为缩减率；

然后，沿空间维度利用卷积重新将C/r×1×(W+H)的输出特征变为C×H×1和C×1×W，h w再使用sigmoid激活函数获得对应的注意力权重g、g；

h w

最后，将C×H×W的输入特征Input与注意力权重g 、g 相乘得到C×H×W的输出特征Output；

所述并行空洞卷积模块使用多个并行的空洞卷积模块进行多尺度特征提取；

所述并行空洞卷积模块执行的操作为：

首先，将C×H×W的输入特征Input经1×1的卷积改变输入特征通道数后，经过BN层标准化得到特征I，同时经过BN层标准化加非线性激活函数得到第一尺度的特征A，同时经过BN层标准化加非线性激活函数得到第二尺度的特征B，同时经过BN层标准化加非线性激活函数得到第三尺度的特征C；

然后，对特征A使用第一空洞卷积模块进行空洞卷积，再经过BN层标准化加非线性激活函数，获得特征D；对特征B使用第二空洞卷积模块进行空洞卷积，再经过BN层标准化加非线性激活函数，获得特征E；对特征C使用第三空洞卷积模块进行空洞卷积，再经过BN层标准化加非线性激活函数，获得特征F；

然后，将多尺度的特征D、E、F在深度方向进行Concat操作获得多尺度融合特征G；

最后，将多尺度融合特征G与特征I进行add相加操作，再经过非线性激活函数，得到C×H×W的输出特征Output；

S2、构建数据集；

S3、采用所述数据集对所述违章建筑检测模型进行训练及验证；

S4、部署训练所得违章建筑检测模型。

2.根据权利要求1所述的一种城乡结合部违章建筑检测方法，其特征在于，所述第一空洞卷积模块、所述第二空洞卷积模块和所述第三空洞卷积模块的卷积核大小皆为3×3，步长皆为1，padding值分别为1,2,5。

3.根据权利要求1所述的一种城乡结合部违章建筑检测方法，其特征在于，所述BlockA模块执行的操作为：首先，将输入特征Input经卷积核为1×1、步长为1的卷积后经过BN层标准化加非线性激活函数，再经卷积核为3×3、步长为2的卷积后经过BN层标准化加非线性激活函数，再经卷积核为3×3、步长为2的卷积后经过BN层标准化，得到第一中间特征；同时，将输入特征Input经卷积核为1×1、步长为S1的卷积后经过BN层标准化加非线性激活函数得到第二中间特征；

然后，将第一中间特征和第二中间特征进行add相加操作，再经过非线性激活函数，得到输出特征Output。

4.根据权利要求3所述的一种城乡结合部违章建筑检测方法，其特征在于：在所述第一BlockA模块中，步长S1设置为1；在所述第二BlockA模块中，步长S2设置为2。

5.根据权利要求1所述的一种城乡结合部违章建筑检测方法，其特征在于，所述BlockB模块执行的操作为：首先，将输入特征Input经卷积核为1×1、步长为1的卷积后经过BN层标准化加非线性激活函数，再经卷积核为3×3、步长为1的卷积后经过BN层标准化加非线性激活函数，再经卷积核为1×1、步长为1的卷积后经过BN层标准化，得到第一中间特征；

然后，将第一中间特征和输入特征Input进行add相加操作，再经过非线性激活函数，得到输出特征Output。

6.根据权利要求1～5任一项所述的一种城乡结合部违章建筑检测方法，其特征在于：所述ResNet特征提取网络中采用的非线性激活函数均为Gelu激活函数；N1＝2，N2＝3，N3＝

5，N4＝2。

7.根据权利要求1所述的一种城乡结合部违章建筑检测方法，其特征在于，步骤S2具体包括步骤：S21、获取高清监控摄像头拍摄的城乡违章建筑实时图像，并对每一幅实时图像按照固定裁剪位裁剪为相同大小的多张图像，并剔除掉不包含检测目标信息的图像，构建城乡违章建筑图像数据集；

S22、将网络下载图像重设尺寸为与步骤S1裁剪后的图像一致后加入到城乡违章建筑图像数据集中，得到原始数据集；

S23、对原始数据集进行扩充及批注，得到共包含砖块、钢筋、人、彩钢建筑、房屋框架、砖体结构、养殖厂、土坯房、废弃房屋这9类特征的数据集。

8.一种城乡结合部违章建筑检测系统，其特征在于：包括违章建筑检测模型构建单元、数据集构建单元、违章建筑检测模型训练单元、违章建筑检测模型应用单元，分别用于执行权利要求1～7任一项所述一种城乡结合部违章建筑检测方法的步骤S1、S2、S3、S4。