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龙图腾网获悉武昌首义学院;成都国恒空间技术工程股份有限公司;箐云智图(苏州)科技有限公司;中科卫创(西安)信息技术有限公司申请的专利基于机器学习的卫星情报支持的智能化决策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：CN118485924B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202410407824.4，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于机器学习的卫星情报支持的智能化决策方法及系统是由王颖;梅礼晔;杨威;王涛;徐川;马玲;朱忠敏;胡琨;黄健设计研发完成，并于2024-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的卫星情报支持的智能化决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于机器学习的卫星情报支持的智能化决策方法及系统，该方法包括：获取卫星情报中的卫星遥感图像，将所述卫星遥感图像输入至CNN神经网络中，找出所述卫星遥感图像中的被识别目标；设置形状特征提取函数，提取所述被识别目标的形状特征，及设置纹理特征提取函数，提取所述被识别目标的纹理特征，其中，提取所述被识别目标的形状特征包括：对所述被识别目标进行旋转对称操作，并计算所述被识别目标的高度指数；将提取到的形状特征与纹理特征相结合，确定所述被识别目标的形态，并与预设的物体分类词典进行对比，从而确定所述被识别目标的物体分类，根据所述被识别目标的物体分类进行决策。

本发明授权基于机器学习的卫星情报支持的智能化决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的卫星情报支持的智能化决策方法，其特征在于，包括： 获取卫星情报中的卫星遥感图像，将所述卫星遥感图像输入至CNN神经网络中，找出所述卫星遥感图像中的被识别目标； 设置形状特征提取函数，提取所述被识别目标的形状特征，及设置纹理特征提取函数，提取所述被识别目标的纹理特征，其中，提取所述被识别目标的形状特征包括：对所述被识别目标进行旋转对称操作，并计算所述被识别目标的高度指数； 所述形状特征提取函数包括： 其中，GCx，y为卫星遥感图像上被识别目标在坐标x，y处的形状识别函数，用于识别所述被识别目标的轮廓，z为被识别目标的高度指数，用于判断所述被识别目标的高度情况，MFx，y为卫星遥感图像上被识别目标在坐标x，y处的形状演化函数，用于识别所述被识别目标的形状； 对所述被识别目标进行旋转对称操作，并计算所述被识别目标的高度指数z包括： 其中，A为用于控制函数振幅的第一调整因子，θ为极角，n为旋转对称的次数，B为用于控制函数振幅的第二调整因子，r为极径，σ为用于控制曲面宽度的调整因子； 对所述被识别目标进行纹理特征提取包括： 定义半径为R的圆形邻域，以坐标x，y处的像素点作为中心像素点，得到所述圆形邻域内的像素点坐标集合xk，yk，其中k＝0，1，…P-1,P为所述圆形邻域内的像素数目，将所述圆形邻域内所有像素点的像素值进行变换； 将所述圆形邻域内所有像素点的像素值进行变换包括： x′k＝tanhIxk，yk-Ix，y 将所述圆形邻域内第k个变换后的像素值x′k与阈值T进行比较，生成第k个二值结果sk，如果x′k大于或等于阈值T，则二值结果sk被设置为1，否则设置为0，具体为： 根据第k个二值结果sk，设置纹理特征提取函数LBPP，Rx，y，对所述被识别目标进行纹理提取，具体为： 其中，Ixk，yk为坐标xk，yk处的像素值，Ix，y为坐标x，y处的像素值； 将提取到的形状特征与纹理特征相结合，确定所述被识别目标的形态，并与预设的物体分类词典进行对比，从而确定所述被识别目标的物体分类，根据所述被识别目标的物体分类进行决策。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武昌首义学院;成都国恒空间技术工程股份有限公司;箐云智图(苏州)科技有限公司;中科卫创(西安)信息技术有限公司，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区南李路22号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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