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龙图腾网获悉中智万企科技集团股份有限公司申请的专利用于卫星遥感应用系统的异常检测方法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：CN119272187B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411325427.9，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权用于卫星遥感应用系统的异常检测方法是由李睿设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于卫星遥感应用系统的异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于卫星遥感应用系统的异常检测方法，包括：利用多光谱传感器实时采集光谱遥感数据并对其进行数据预处理；基于卷积神经网络建立处理模型，对预处理后的光谱遥感数据进行特征提取、融合，生成光谱遥感特征表示；基于深度学习算法建立光谱异常检测模型并对其进行学习训练，训练结束后，将检测模型部署在卫星遥感系统中；将光谱遥感特征表示作为检测模型的输入，检测模型对其进行异常检测，并输出检测结果。本发明通过结合多光谱数据采集、卷积神经网络特征提取和深度学习异常检测的处理过程，有效解决了现有技术在异常检测中的诸多不足，实现了对卫星遥感应用系统中异常检测精度、效率和实时性的全面提升。

本发明授权用于卫星遥感应用系统的异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于卫星遥感应用系统的异常检测方法，其特征在于，包括： 利用多光谱传感器实时采集光谱遥感数据并对其进行数据预处理； 所述光谱遥感数据至少包括红光R、绿光G、蓝光B和近红外NIR数据； 基于卷积神经网络建立处理模型，对预处理后的所述光谱遥感数据进行特征提取、融合，生成光谱遥感特征表示；包括： 提取每个波段的特征图； 将各波段特征图按权重加权融合，形成一个多光谱融合特征表示，其数学表达公式为： 其中，F融合为融合后的特征表示，Fi为第i个波段的特征图，αi为融合权重，n为波段总数量； 提取的特征图为FR,FG,FB,FNIR，分别对应红光、绿光、蓝光和近红外波段； 基于深度学习算法建立光谱异常检测模型并对其进行学习训练，训练结束后，将所述检测模型部署在卫星遥感系统中； 使用无监督学习算法对光谱异常检测模型进行训练，目标是最小化输入特征与重构特征之间的均方误差MSE，其损失函数的数学表达公式为： 其中，L为重构误差损失函数，N为训练样本数量，F融合,i为第i个样本的输入特征，为重构的输入特征； 将所述光谱遥感特征表示作为所述检测模型的输入，所述检测模型对其进行异常检测，并输出检测结果； 进行所述异常检测，包括： 将实时获取的光谱特征表示F融合输入到部署好的所述检测模型中； 计算每个输入样本的异常得分，根据异常得分判断是否为异常，异常得分的数学表达公式为： 其中，SF融合为异常得分，为自编码器重构的融合特征，||·||表示L2范数； SF融合的值域为非负实数，其中： 当取值在[0，0.05]区间内时，则判断为正常，即输入特征被认为是正常的，符合模型训练数据的特征分布； 当取值大于0.05时，则判断为异常，即输入特征偏离正常特征分布，存在异常。

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