买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜中山大学申请的专利基于多源域自注意力的小样本遥感图像分类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：CN115019104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202210726316.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多源域自注意力的小样本遥感图像分类方法及系统是由贺智;楼桉君;肖曼;李心媛设计研发完成，并于2022-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源域自注意力的小样本遥感图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多源域自注意力的小样本遥感图像分类方法及系统，该方法包括：基于映射层对遥感影像数据集进行预处理，得到源域样本集特征和目标域样本集特征；基于源域样本集特征和目标域样本集特征对预先构建的分类神经网络模型进行训练；基于训练完成的分类神经网络模型对遥感影像数据集进行分类，得到分类结果。该系统包括：预处理模块、训练模块和分类模块。通过使用本发明，能够在兼顾遥感影像数据的全局特征与局部特征的同时提升分类神经网络模型的泛化性能，实现湿地地物的高精度分类。本发明作为基于多源域自注意力的小样本遥感图像分类方法及系统，可广泛应用于湿地遥感图像分类技术领域。

本发明授权基于多源域自注意力的小样本遥感图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多源域自注意力的小样本遥感图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：基于映射层对遥感影像数据集进行预处理，得到源域样本集特征和目标域样本集特征；基于源域样本集特征和目标域样本集特征对预先构建的分类神经网络模型进行训练；基于训练完成的分类神经网络模型对遥感影像数据集进行分类，得到分类结果；所述基于源域样本集特征和目标域样本集特征对预先构建的分类神经网络模型进行训练这一步骤，其具体包括：构建分类神经网络模型，所述分类神经网络模型包括特征提取器、域鉴别器和分类器；基于特征提取器分别对源域样本集特征和目标域样本集特征进行小样本学习，得到带有对应辨别特征的提取信息；将源域样本集的辨别特征提取信息和目标域样本集的辨别特征提取信息分别输入域鉴别器，得到对应的域转移损失值；根据源域样本集的辨别特征提取信息、目标域样本集的辨别特征提取信息、源域样本集的域转移损失值和目标域样本集的域转移损失值计算分类神经网络模型的总损失值；基于总损失值反向更新分类神经网络模型；小样本学习的损失值如下所示： 上式中，Lfsl表示小样本学习损失值，S表示支持集，Q表示查询集，x表示样本，y表示样本对应的标签，k表示样本的类别，表示样本的分布，ES,Q表示支持集样本和查询集样本之间的交叉熵。

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中山大学，其通讯地址为：510275 广东省广州市海珠区新港西路135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”。