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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第三十八研究所申请的专利一种基于元学习的SAR图像小样本目标检测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：CN115578592B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202211273499.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于元学习的SAR图像小样本目标检测方法及系统是由李钊;孙晓晖;许涛;刘永涛;常沛;高晶晶设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于元学习的SAR图像小样本目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于元学习的SAR图像小样本目标检测方法及系统，属于SAR图像目标检测技术领域，包括以下步骤：S1：数据收集及制作；S2：模型粗调；S3：模型微调；S4：目标检测。本发明能够实现SAR图像本身特征和对应的散射特性图之间的多个尺度特征信息的融合，使得模型能获取更多的有效特征；对小样本目标检测算法的特征融合部分进行了优化，尤其是计算M2特征时使用了作为支持集和查询集的混合注意力表征M1，可以更加充分地挖掘的支持集和查询集之间的特征联系，筛选出最有效的特征并降低低效特征的权重，使算法性能指标更高。

本发明授权一种基于元学习的SAR图像小样本目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于元学习的SAR图像小样本目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：数据收集及制作 收集基类和小样本类数据，制作对应的支持集输入和查询集输入； S2：模型粗调 将支持集和查询集的基类数据输入基类目标检测模型，分别提取到支持集、查询集的三组不同尺度的特征，通过互相关操作进行特征聚合，输入目标检测后端进行类别和检测框的回归，得到粗调后的基类目标检测模型； 在步骤S2中，互相关操作的具体过程如下： S21：首先对支持集特征提取模型获得的W16*H16*C2的特征图经过两个并联的1*1卷积层并进行维度变换后，得到了两个特征图：VQ2、尺寸为WH256*C22；KQ2、尺寸为WH256*C28；同时支持集特征提取模型获得的W16*H16*C2的特征图也经过两个并联的1*1卷积层并进行维度变换，得到了两个特征图：VS2、尺寸为C28×NHW256；KS2、尺寸为NHW256×C22，其中N为所有类别的数量； S22：将KQ2和VS2进行矩阵乘法操作，并通过softmax函数得到特征图M1，尺寸为HW256×NHW256，特征图M1为查询集和支持集的混合注意力表征； S23：将M1与KS2进行矩阵乘法操作，得到的特征图M2，尺寸为HW256×C22； S24：最后将M2与VQ2进行拼接操作，得到最终的特征图M3，尺寸为HW256×C2； S3：模型微调 将支持集和查询集的部分基类数据和所有小样本类数据作为输入，以设定的学习率对粗调得到的基类目标检测模型进行微调，得到最终的基类-小样本类目标检测模型； S4：目标检测 将待检测的SAR图像输入最终的基类-小样本类目标检测模型中进行检测，获得检测结果。

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