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龙图腾网恭喜北京亚洲卫星通信技术有限公司申请的专利一种基于深度学习的星座识别增强方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119762942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510259040.6，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于深度学习的星座识别增强方法及系统是由王秀华;李延滨设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的星座识别增强方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于深度学习的星座识别增强方法及系统，方法包括数据采集、多源协同数据增强、动态星座建模增强、星座认知增强和星座识别增强。本发明涉及智能化观星技术领域，采用光谱域对抗增强与多源数据融合的方法进行多源协同数据增强，提高了数据质量的同时，又设计了结合动态星座建模和星座认知增强两个方向的星座识别任务，不仅对星体和星座做出识别，也针对星座的认知性知识和信息进行分析与呈现；采用结合物理模型预测的时空图卷积长短期模型，进行动态星座建模增强；采用结合知识图谱的跨模态星座认知生成模型，进行星座认知增强。

本发明授权一种基于深度学习的星座识别增强方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的星座识别增强方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集，得到多源星象数据集；步骤S2：多源协同数据增强，得到星座识别优化数据；步骤S3：动态星座建模增强，采用结合物理模型预测的时空图卷积长短期模型，进行动态星座建模增强，得到动态星座建模数据，包括以下步骤：步骤S31：构建物理引导模型，依据星历数据和传感器数据，构建星体位置预测方程，并将所述星体位置预测方程引入时空图卷积长短期模型中进行学习和优化；步骤S32：构建时空图卷积模型；步骤S33：构建残差修正模块，通过构建残差星体位置向量，并通过构建卷积长短期记忆模型，进行残差修正；步骤S34：动态星座建模模型训练；步骤S35：动态星座建模增强；步骤S4：星座认知增强，采用结合知识图谱的跨模态星座认知生成模型，进行星座认知增强，得到星座认知辅助参考数据，包括以下步骤：步骤S41：构建认知增强输入层；步骤S42：构建知识图谱结构，通过将所述动态星座建模数据作为星座物理信息，构建知识图谱，存储星座文化语义信息和所述星座物理信息，得到星座认知增强知识图谱结构；步骤S43：构建跨模态对齐网络，通过构建包括物理数据分支、星座图像分支和文本认知分支的分支特征提取网络，并通过对比学习，构建所述跨模态对齐网络；步骤S44：构建动态星座认知增强生成网络；步骤S45：构建星座认知输出层；步骤S46：星座认知增强模型训练；步骤S47：星座认知增强；步骤S5：星座识别增强，得到星座识别增强参考数据。

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