(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211271127.8 (22)申请日 2022.10.18 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115344732 A (43)申请公布日 2022.11.15 (73)专利权人 北京数慧时空信息技 术有限公司 地址 100070 北京市丰台区海鹰路1号院1 号楼二层201 (72)发明人 龚启航　董铱斐　邹圣兵　 (51)Int.Cl. G06F 16/535(2019.01) G06F 16/583(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (56)对比文件 US 2010098342 A1,2010.04.2 2WO 2022033199 A1,202 2.02.17 CN 112765322 A,2021.0 5.07 CN 114936325 A,202 2.08.23 CN 113297407 A,2021.08.24 WO 2016191959 A1,2016.12.08 US 2010098342 A1,2010.04.2 2 CN 112182131 A,2021.01.0 5 审查员 赵晓红 (54)发明名称 基于任务驱动的遥感影 像推荐方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于任务驱动 的遥感影 像推荐方法， 涉及遥感影像推荐领域， 该方法包 括： 通过类内合并策略对遥感影像池进行筛选， 将筛选得到的遥感影像作为当前任务的第一影 像池； 通过召回策略对遥感影像池进行筛选， 将 筛选得到的遥感影像作为当前任务的第二影像 池； 通过对当前任务的第一影像池和当前任务的 第二影像池进行合并， 得到推荐影像候选池； 基 于预设目标区域， 通过优选策略对推荐影像候选 池进行优选， 得到当前任务的推荐影像池。 该方 法充分挖掘了历史数据的信息， 大大提高影像推 荐的效率。 权利要求书2页 说明书9页 附图1页 CN 115344732 B 2022.12.13 CN 115344732 B 1.一种基于任务驱动的遥感影 像推荐方法， 所述方法包括： S1获取历史数据， 所述历史数据包括历史任务、 历史任务的任务类别、 遥感影像池、 历 史任务和遥感影像间的交互关系， 其中， 遥感影像池由与历史任务有交互关系的遥感影像 组成， 历史任务的任务类别是根据历史任务进行聚类得到的； S2获取当前任务， 对当前任务与任务类别进行第一相似度计算， 基于第一相似度计算 结果得到当前任务的任务类别； S3基于当前任务的任务类别以及历史任务和遥感影像间的交互关系， 通过类内合并策 略对遥感影 像池进行筛 选， 将筛选得到的遥感影 像作为当前任务的第一影 像池； S4通过召回策略对遥感影像池进行筛选， 将筛选得到的遥感影像作为当前任务的第二 影像池； S5将当前任务的第一影像池和当前任务的第 二影像池进行合并， 得到当前任务的推荐 影像候选池； S6根据优选策略对当前任务的推荐影像候选池进行筛选， 得到当前任务的推荐影像 池。 2.根据权利要求1所述的方法， 所述召回策略包括单路召回和多路召回。 3.根据权利要求2所述的方法， 当召回策略为单路召回， 步骤S4 为： 通过单路评分策略对遥感影像池的遥感影像进行评分， 得到当前任务对遥感影像的预 测评分； 基于当前任务对遥感影像的预测评分对遥感影像池进行筛选， 将筛选得到的遥感影像 作为当前任务的第二影 像池。 4.根据权利要求3所述的方法， 所述单路评分策略包括： 从当前任务的第一影 像池获取参 考影像， 从遥感影 像池中获取目标影 像； 通过对参考影像进行推荐频率计算， 得到当前任务的任务类别对参考影像的实际评 分； 对所述目标影像和参考影像进行第 二相似度计算， 得到目标影像和参考影像之间的相 似度； 利用当前任务的任务类别对参考影像的实际评分以及 目标影像和参考影像之间的相 似度进行计算， 得到当前任务的任务类别对目标影像的预测评分， 将其作为当前任务对遥 感影像的预测评分。 5.根据权利要求 4所述的方法， 所述推荐频率计算包括： 获取当前任务的任务类别中历史任务的数量； 获取当前任务的任务类别中与参 考影像有交互关系的历史任务的数量； 通过当前任务的任务类别中历史任务的数量以及当前任务的任务类别中与参考影像 有交互关系的历史任务的数量， 计算得到当前任务的任务类别对参 考影像的实际评分。 6.根据权利要求 4所述的方法， 所述第二相似度计算包括： 通过历史任务和遥感影像间的交互关系， 获取同时与目标影像和参考影像有交互关系 的任务类别的数量， 以及与参 考影像有交互关系的任务类别的数量； 通过同时与目标影像和参考影像有交互关系的任务类别的数量， 以及与参考影像有交 互关系的任务类别的数量， 计算得到目标影 像和参考影像之间的相似度。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115344732 B 27.根据权利要求3所述的方法， 当召回方法为多路召回 时， 步骤S4 为： 通过多个召回算法分别对遥感影像进行评分， 得到当前任务对遥感影像的多个子预测 评分， 所述多个召回算法包括向量召回、 矩阵分解召回、 所述单路召回中至少两个； 基于当前任务对遥感影像的多个子预测评分， 分别对遥感影像池进行筛选， 得到多个 召回影像池； 将多个召回影 像池进行合并， 得到第二影 像池； 对当前任务对遥感影像的多个子预测评分取平均值， 得到当前任务对遥感影像的预测 评分。 8.根据权利要求1所述的方法， 所述历史任务和当前任务通过用户输入的查询内容和 任务名称构建， 所述查询内容包括影像时间、 影像分辨率、 行政区域、 星源、 历史检索时间， 所述任务名称包括DE M生产、 DSM生产、 镶嵌图生产和美化影 像。 9.根据权利要求1所述的方法， 所述第一相似度计算包括余弦相似度、 欧氏距离、 曼哈 顿距离。 10.根据权利要求1所述的方法， 所述类内合并策略  包括： S31获取当前任务的任务类别的历史任务， 作为当前任务的类内任务； S32获取与类内任务有交 互关系的遥感影 像作为当前任务的类内遥感影 像； S33将当前任务的类内遥感影 像合并， 得到当前任务的第一影 像池。 11.根据权利要求 4或权利要求7 所述的方法， 步骤S6包括： S61预设目标区域， 将推荐影像候选池的遥感影像作为路径搜索算法的影像节点， 放入 开启列表中， 根据当前任务对遥感影像的预测评分对影像节点进行评价， 得到影像节点的 第一评价分数； S62根据第一评价分数从小到大的顺序进行排序， 选取第一个第一评价分数对应的影 像节点作为路径搜索算法的起 点， 将该起 点放入关闭列表中； S63根据关闭列表中所有影像节点的第一评价分数和开启列表的影像节点的第 一评价 分数， 得到开启列表的影 像节点的第一 价值； S64根据关闭列表中所有影像节点和开启列表影像节点对目标区域的有效覆盖率， 得 到开启列表的影 像节点的第二 价值； S65通过运算方法对开启列表影像节点的第一价值和第二价值进行计算， 得到开启列 表影像节点的第二评价分数， 其中， 所述 运算方法包括估值 函数计算； S66根据第二评价分数的降序对开启列表中的影像节点进行排序， 选取第一个影像节 点放入关闭列表， 更新 开启列表影 像节点的第二评价分数； S67重复执行步骤S63 ‑步骤S66， 直至关闭列表中的影像节点对目标区域的覆盖率达到 预设覆盖率。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115344732 B 3