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龍圖騰網恭喜西安理工大學申請的專利跨域高光譜圖像分類的多級對比小樣本學習方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119888372B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510332708.5，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權跨域高光譜圖像分類的多級對比小樣本學習方法是由石程;劉衛軍;趙明華;黑新宏;苗啟廣設計研發完成，并于2025-03-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本跨域高光譜圖像分類的多級對比小樣本學習方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種跨域高光譜圖像分類的多級對比小樣本學習方法，獲取源域高光譜圖像數據集和目標域高光譜圖像數據集；基于源域高光譜圖像數據集建立源域元任務，基于目標域高光譜圖像數據集建立目標域元任務；利用源域元任務、目標域元任務和目標域中不帶標簽的高光譜圖像數據對圖像分類器進行訓練；本發明通過在損失函數中加入類分布損失可以使源域和目標域的類分布更接近，同時擴大每個域內的類間差異；通過在損失函數中加入了類別損失可以充分利用類別先驗知識，挖掘類別間潛在語義聯系，由此增加了圖像分類器對高光譜圖像的分類精度。

本發明授權跨域高光譜圖像分類的多級對比小樣本學習方法在權利要求書中公布了：1.跨域高光譜圖像分類的多級對比小樣本學習方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取源域高光譜圖像數據集和目標域高光譜圖像數據集；其中，源域高光譜圖像數據集中高光譜圖像數據的數量大于目標域高光譜圖像數據集中高光譜圖像數據的數量，源域高光譜圖像數據集中高光譜圖像數據和目標域高光譜圖像數據集中高光譜圖像數據均帶標簽，源域高光譜圖像數據集中標簽類別的數量大于目標域高光譜圖像數據集中標簽類別的數量；基于所述源域高光譜圖像數據集建立源域元任務，基于目標域高光譜圖像數據集建立目標域元任務，所述源域元任務和目標域元任務中的元任務參數相同；利用所述源域元任務、目標域元任務和目標域中不帶標簽的高光譜圖像數據對圖像分類器進行訓練；其中，訓練用的損失函數包括類別損失和類分布損失；所述類別損失由源域元任務類別損失和目標域元任務類別損失組成；所述源域元任務類別損失的計算方法包括：基于第二特征提取器提取所述源域元任務中每個支持樣本的第二特征；根據所述第二特征建立源域混合字典；將所述源域元任務中每個查詢樣本的第一特征與所述源域混合字典中每個元素進行鍵匹配，并根據匹配結果計算所述源域元任務類別損失；根據匹配結果計算所述源域元任務類別損失包括： ，其中，表示所述源域元任務類別損失，js表示源域元任務中查詢樣本的序數，表示源域元任務中每一類標簽類別中查詢樣本的數量，h表示所述源域混合字典的行數，CS表示源域高光譜圖像數據集中標簽類別的數量，w表示所述源域混合字典的列數，DL表示所述源域混合字典的總列數；表示第js個查詢樣本的標簽類別，表示所述源域混合字典中第h行第w列的元素的標簽類別，當和相同時，，否則；表示通過第一特征提取器提取所述源域元任務中查詢樣本的第一特征；當和不同，，否則。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安理工大學，其通訊地址為：710048 陜西省西安市碑林區金花南路5號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。