发明方法示意图/专利授权证书

    遥感影像统筹推荐和深度学习技术领域

1.专利信息

    专利类型：发明

    专利权人：北京数慧时空信息技术有限公司

    申请号：202210992027.8

2.专利说明书摘要

  本发明提供了一种基于内容理解的遥感影像统筹推荐方法，该方法包括以下步骤：S1：获取查询条件和影像集；S2：获取影像集的深度特征；S3：获取影像集的局部特征；S4：获取影像集的融合特征；S5：获取影像集中每张影像间的融合特征相似度；S6：从影像集中选取初始影像，并确定优选指标，优选指标包括特征相似度和有效覆盖率；S7：将初始影像作为根节点，根据优选指标从根节点出发进行多次分裂扩展，得到完整的分裂搜索树，基于分裂搜索树得到第二影像集；S8：对用户推荐第二影像集。该方法通过将影像集的融合特征相似度和影像的有效覆盖率作为优选指标，进行分裂树搜索，能够快速获取推荐影像集。

3.创新点

    （1）本发明通过结合遥感影像统筹推荐和基于影像特征搜索的影像推荐方法，实现了兼顾内容理解和时间、地域应用场景的遥感影像统筹推荐方法；

    （2）本发明通过提取影像集的深度特征和局部特征，并对其进行特征融合，能够获得克服高层特征与底层特征语义鸿沟的影像融合特征，融合特征能够体现影像内容，进而有利于实现基于内容理解的影像推荐；

    （3）本发明通过将影像间融合特征的相似度和影像的有效覆盖率作为优选指标，进行树搜索，能够快速获取内容相似度高且完整覆盖目标区域的影像集；

    （4）本发明通过分裂搜索树的分裂扩展方式，能够以指数增长的速率增加搜索树的路径，从而实现快速获取多组影像组，完成影像推荐；

    （5）本发明通过自编码器的编码器部分进行影像的深度特征提取，能够不借助监督数据获得影像较好的深度特征，从而能够更好地实现基于内容理解的影像推荐。

4.痛点问题

  本技术针对海量遥感影像数据推荐策略单一、推荐结果不够全面和准确的问题，提出了一种结合遥感影像统筹推荐和基于影像特征搜索的影像推荐方法，提高了影像推荐效率和推荐准确性。

5.成果应用

 目前，该发明专利已成功应用到DIIT影像统筹管理系统当中：系统提供简单模式和专家模型两类推荐策略，并构建了模糊推荐、最优质量推荐、最优补全推荐、相似方案推荐、影像替换优化推荐、业务场景语义推理推荐等影像推荐模式，能够契合和匹配不同业务需求对影像筛选的要求，高质量、快速准确地进行影像筛选，从而解决数据筛选难、选择难的业务难题。