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龙图腾网获悉河北师范大学申请的专利基于广义动态引导的星地协同智能遥感计算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：CN121365953B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511935473.5，技术领域涉及：G06Q10/101；该发明授权基于广义动态引导的星地协同智能遥感计算方法及系统是由孙康;王敏;陈金勇;李方方;胡引翠;崔文元;周冠华;袁新哲设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于广义动态引导的星地协同智能遥感计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于广义动态引导的星地协同智能遥感计算方法及系统，涉及空间信息技术、人工智能与边缘计算交叉技术领域。该方法通过地面引导中心成包含智能空间掩膜、任务自适应提示向量和协同推理指令的广义动态引导信息；星载处理单元根据引导信息并结合实时资源状态，采用局部聚焦计算和条件早退机制实现自适应聚焦处理；同时构建天地闭环优化系统，通过结果反馈持续优化引导策略。本发明实现了从全图处理到聚焦计算的模式转变，显著提升了星上处理效率，在保证精度的同时将计算量降低70‑90%，星地通信数据量减少95%以上，有效解决了星上资源受限和数传带宽瓶颈问题，在灾害应急、环境监测等遥感应用场景中具有重要价值。

本发明授权基于广义动态引导的星地协同智能遥感计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于广义动态引导的星地协同智能遥感计算方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：地面引导中心根据卫星上的遥感解译任务，对存储的历史多源信息进行处理分析，生成广义动态引导信息； 步骤2：地面引导中心通过天地上行链路将广义动态引导信息传输至卫星的星载处理单元； 步骤3：星载处理单元接收并解析广义动态引导信息，根据广义动态引导信息的类型，结合卫星的资源状态，动态生成聚焦计算掩膜图和模型早退阈值； 步骤4：星载处理单元根据广义动态引导信息、聚焦计算掩膜图和模型早退阈值开展遥感智能计算，生成结构化结果； 步骤5：星载处理单元将处理得到的结构化结果数据通过天地下行链路传回地面引导中心，并用于优化后续的广义动态引导信息生成； 其中，步骤1所述广义动态引导信息是超越二值空间掩膜和富含语义的信息载体，具体 形式包括智能空间掩膜、任务自适应提示向量以及协同推理指令，产生方法如下： 地面引导中心首先通过地物分类模型、目标检测模型和变化检测模型对历史遥感影像 进行分析，生成分析结果，包括目标检测结果、地物分类结果以及变化检测结果，将结果保 存后，按照区域进行统计分析，统计分析的内容包括区域经纬度、影像时间、目标类型和数 量、地物种类以及变化发生次数；并按照以下步骤生成智能空间掩膜、任务自适应提示 向量和协同推理指令； a智能空间掩膜，针对不同的遥感解译任务，按照以下方式分别计算星上图像的空 间子区域的权重： 目标检测任务：，其中目标区域是指目标可能出现的区域； 变化检测任务：，其中固定区域是指根据历史遥感影像规律，不 可能变化的区域；可能变化区域，是指针对历史遥感影像分析结果，存在变化的情况，，其中是历史遥感影像中发生变化的总图像数，为所有历史遥感影像；必查区 域是指本次任务必须要分析的区域； 地物分类任务：，其中分类不变区域是指在历史遥感影像中未 发生分类变化的区域，分类变化区域是指在历史遥感影像中不同时间的分类结果发生变化 的区域；选取时间上最接近当前任务的历史遥感影像，以其时间间隔t计算分类变化的概 率，，为历史遥感影像中发生变化的时间间隔序列，为均值函 数； b任务自适应提示向量，其生成是一个基于元学习模型的动态过程，具体包括以下 步骤： b1任务语义编码：利用多层感知机模型将当前遥感解译任务、数据经纬度范围和数据 获取时间要素进行编码，映射为任务嵌入向量； b2历史数据分析：利用与b1相同的多层感知机模型，将历史遥感影像分析的结果进行 编码,生成历史任务经验集，其中为历史遥感影像分析的编号，对单景历史遥感影像的 单次分析记为1次； b3历史数据融合：计算任务嵌入向量与历史任务经验集的相似度，并利用注意力 机制生成权重，，其中s为相似度函数；进而加权求和得到上下文向 量； b4元提示合成：将和进行非线性融合，输出任务自适应提示向量；其中采用多层感知机实现； c协同推理指令：针对星上部署的多模态解译模型，生成一段结构化文字作为提示 信息，是一组结构化的机器可读指令，格式为{操作类型，目标区域，参数}。

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