买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：北京数慧时空信息技术有限公司

摘要：本发明公开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获取查询条件和第一影像集；S2获取第一影像集的深度特征；S3获取第一影像集的局部特征；S4获取第一影像集的融合特征；S5获取第一影像集中每张影像间的融合特征相似度；S6从第一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。

主权项：1.基于内容理解的遥感影像统筹推荐方法，包括如下步骤：S1获取查询条件，基于查询条件从影像库中获取第一影像集，查询条件包括目标区域；S2使用预训练的自编码器的编码器部分对第一影像集中的每张影像进行特征提取，得到第一影像集的深度特征；S3使用局部特征提取方法对第一影像集中的每张影像进行特征提取，得到第一影像集的局部特征；S4对第一影像集中每张影像的深度特征和局部特征一一进行特征融合，得到第一影像集的融合特征；S5对第一影像集的融合特征两两进行相似度计算，得到第一影像集的特征相似度；S6从第一影像集中选取质量最高的影像，得到初始影像，并确定优选指标，优选指标包括特征相似度和有效覆盖率，所述有效覆盖率基于目标区域获得；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，其中，每次分裂扩展得到当前节点的两个子节点，所述分裂搜索树的每个节点均从第一影像集中获得；S8对用户推荐第二影像集；其中，步骤S7具体包括：S71将初始影像设置为分裂搜索树的根节点，将根节点设置为当前节点；S72从当前节点出发，判断当前节点是否被扩展过，若是，则执行步骤S73，若否，则执行步骤S74；S73从根节点开始，根据优选指标赋予其子节点权值，以其子节点的权值生成概率，根据概率随机选择子节点，直到未扩展过的子节点，将该子节点设置为当前节点；S74对当前节点进行分裂扩展，得到当前节点的第一子节点和第二子节点，其中，第一子节点为优选指标最优的影像，第二子节点为与当前路径的特征相似度最低的影像；S75根据优选指标将权值赋予第一子节点和第二子节点；S76分别判断第一子节点从属路径上的影像组和第二子节点从属路径上的影像组是否完全覆盖目标区域，若是，则认为该路径到达终点，停止该路径的搜索并执行步骤S77，若否，则执行步骤S72；S77判断到达终点的路径的数量是否达到预设阈值，若是，则执行步骤S78，若否，则执行步骤S73；S78从到达终点的路径中选取具有最大权值和的路径，选取该路径上的影像组，得到第二影像集；进一步，步骤S73中根据优选指标赋予子节点权值的方法为：w＝αS+βC其中，w为子节点权值，S为子节点与当前路径的特征相似度，C为子节点的有效覆盖率，α和β为预设参数，所述有效覆盖率为该子节点影像对目标区域的覆盖区域中除去其与当前路径影像对目标区域的覆盖区域的交集区域的区域占该子节点影像的面积的比例；当所述当前路径包括多个节点时，赋予当前路径中每个节点基于与子节点的距离生成的权重，基于子节点与当前路径中每个节点的特征相似度的加权和得到子节点与当前路径的特征相似度： 其中，γ∈0,1]为衰减项，d为子节点与其父节点间的距离，当前路径中每个节点均为子节点的父节点，d＝0时表示该父节点为子节点的直接父节点，与子节点直接相连，γd为权重，sd为子节点影像与其距离d的父节点影像的特征相似度，N为子节点的深度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京数慧时空信息技术有限公司 基于内容理解的遥感影像统筹推荐方法