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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利一种基于历史方案学习的点群划分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：CN119007032B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411144006.6，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于历史方案学习的点群划分方法是由郭栩彤;高朝晖;邢莹;林晓勇;岳群彬;陈亚军;郎少波;丰明博;王玮;黄子亮设计研发完成，并于2024-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于历史方案学习的点群划分方法在说明书摘要公布了：本发明属于卫星管控领域，公开了一种基于历史方案学习的点群划分方法，具体实现步骤为：建模历史方案数据；提取点群目标特征，构造标签数据，获取训练样本集和测试样本集；构建基于历史方案学习的点群划分模型；对基于历史方案学习的点群划分模型进行迭代训练；生成点群目标筹划方案。本发明通过在元任务层面学习历史经验，根据卫星及其相应拍摄时间确定条带，获得对点群目标进行划分的方案。本发明结合历史点群目标筹划方案的空间、时间特性，对历史观测方案进行学习，根据卫星使用情况及其相应拍摄开始时间映射得到观测元任务，从而有效避免相邻点被强制划分到不同聚类、边缘点被列为单独点目标的问题。

本发明授权一种基于历史方案学习的点群划分方法在权利要求书中公布了：1.一种基于历史方案学习的点群划分方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，建模历史方案数据，包括点群目标和元任务，每个点群中包含多个点目标，每个点目标由经度和纬度表示，元任务由四元组表示，包括卫星型号、拍摄开始时间、拍摄结束时间和卫星载荷类型； 步骤2，从历史方案数据中提取点群数据特征表示，计算离散化指标作为整个点群的特征表示，并构造对应的标签数据，得到训练样本集Itrain＝Xtrain,Ytrain和测试样本集Itest＝Xtest,Ytest； 步骤3，构建基于历史方案学习的点群划分模型H，包括主干网络和预测层，主干网络包括顺次连接的第一线性层、第一卷积层、Relu激活函数、最大池化层、单层单向长短期记忆网络和Transformer编码模块，预测层包括第二线性层、dropout层、Relu激活函数和第三线性层；其中，Transformer编码模块包括四层Transformerencoder层； 步骤4，利用训练样本集和测试样本集对点群划分模型H进行迭代训练，得到训练好的基于历史方案学习的点群划分模型H'； 步骤5，将测试样本集作为基于历史方案学习的点群划分模型H'的输入进行前向传播，得到每个点群对应的卫星使用情况、对应拍摄开始时间以及卫星载荷类型，映射到点群数据中，获得元任务列表，生成点群划分方案。

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