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申请/专利权人：长光卫星技术股份有限公司

摘要：本发明涉及一种基于大规模卫星星座的海上弱小目标快速识别方法，涉及卫星及光学遥感应用技术领域，解决在高时效、多卫星源、成像范围大等复杂需求下的卫星规划难度大、数据回传时效低、弱小目标识别精度低的技术问题。本发明的基于大规模卫星星座的海上弱小目标快速识别方法，包括以下步骤：多星联合优化调度确定成像卫星；实拍实传获取卫星成像数据；准实时接收与快速数据处理；海上弱小目标识别与定位。本发明通过多星联合优化调度，确定进行成像的卫星；通过规划单星实拍实传，并利用准实时接收与数据处理技术快速获取目标区域标准遥感影像，并在此基础上通过深度学习目标识别算法对影像中的弱小目标进行定位识别，从而获取目标位置信息。

主权项：1.一种基于大规模卫星星座的海上弱小目标快速识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：多星联合优化调度确定成像卫星；针对海上目标区域，在考虑大规模星座卫星各项约束的基础上，提取符合信息要求的每颗卫星的相关参数信息；结合多时相预测云量窗口优选规则，建立多星联合优化调度模型，确定成像卫星；步骤2：实拍实传获取卫星成像数据；计算步骤1确定的成像卫星实拍实传任务可观测区域；在计算得到实拍实传任务的可观测区后，调用卫星对目标区域进行成像拍摄和数据下传；步骤3：准实时接收与快速数据处理；在卫星地面站接收到步骤2获取的卫星影像数据的原始码流后，首先对其进行解密解压缩处理；然后对目标景快速定位，利用卫星成像期间姿态、轨道及时间参数结合地球椭球模型，根据遇险目标经纬度信息，快速对原始图像数据进行分景，输出覆盖遇险目标所在区域的单景原始影像，并生成相应的元数据信息；随后利用实验室相对辐射定标法和直方图匹配法获取的相对辐射校正系数对单景原始影像进行相对辐射校正处理，获得探元响应均匀一致的图像，并利用绝对辐射定标系数建立传感器测量的数字信号与对应的辐射能量之间的定量关系，完成对单景原始影像的快速辐射校正；利用卫星成像期间姿态、轨道及时间数据，结合卫星对应相机的内方位元素，构建严密几何模型和有理函数模型，建立影像坐标系与地理坐标系之间的对应关系，并解算RPC模型参数，快速获取影像对应的地理信息，完成对单景原始影像的快速几何校正处理，得到目标所在景对应的标准影像产品；步骤4：海上弱小目标识别与定位；针对典型海上弱小目标，构建适用于深度学习训练的目标数据集；在完成海上弱小目标数据集构建后，训练深度学习目标识别模型YOLOv5至训练收敛，固化海上弱小目标模型；在步骤3获取了目标所在景对应的标准影像产品后，通过深度学习语义分割模型DeepLabv3+提取标准影像产品的海陆分割边界，针对海上弱小目标在标准影像产品中海域部分调用训练好的模型YOLOv5进行识别；当完成标准影像产品影像中海上弱小目标的识别后，将海上弱小目标中心点坐标值由图像坐标系转换为地理坐标系，并将目标中心点地理坐标系下的经纬度坐标进行输出；步骤1中，多星联合优化调度模型的目标函数为： 其中，xi,j为布尔变量，xi,j＝1时表示选择卫星i来承担需求j的拍摄任务，否则xi,j＝0；vj为拍摄一次j需求能获取的价值；ci,j为卫星i拍摄需求j时预测云量带来的微小收益权重；其中，多星联合协同的约束包括每个需求的拍摄次数约束： 其中，nj为j需求所需拍摄次数；若xa,b与xa,c所代表的成像窗口因机动时间冲突，则有转换冲突约束：xa,b+xa,c≤1；其中，xa,b代表卫星a来承担需求b的拍摄任务，xa,c代表卫星a来承担需求c的拍摄任务；每颗卫星的存储约束： 其中，stoi,j为xi,j代表的可见成像窗口所占卫星存储盘资源量，STOi为卫星i的最大存储资源量；步骤1中，在建立起所述多星联合优化调度模型之后，还包括步骤：通过遗传算法来求解模型最优化问题；遗传算法求解步骤如下：Step1.对算法进行初始化；对初始化算法参数，进行成像的统一编码；随机生成种群规模为popsize的初始种群，并记录种群代数；根据解码过程中冲突消解规则对种群中每个个体编码中的成像窗口进行冲突消解，得到对应的最终成像序列；根据每个成像任务的优先级和收益，计算得到目标函数值；Step2.进行遗传算法；对Step1的种群，进行选择、交叉、变异操作，产生新种群和目标函数；Step3.达到终止计算条件，转至Step4，否则，判断目标函数差值，满足则转至Step4，不满足则赋值种群，转至Step2；Step4.获得近似最优序列以及最终成像卫星。

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