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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于小样本学习的遥感场景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：CN120279430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510765279.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于小样本学习的遥感场景分类方法及系统是由刘能;刘波;肖燕珊设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小样本学习的遥感场景分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于小样本学习的遥感场景分类方法及系统，属于机器视觉技术领域，本发明旨在解决遥感图像标注成本高、样本稀缺以及传统深度学习模型在小样本条件下泛化能力不足的问题。本方法通过改进的MobileViT网络实现，包括在主体骨干结构中增加特征融合模块、在MobileNetV2模块中引入通道注意力机制以及在MobileViT模块中融合局部与全局特征。通过元训练集、元验证集和元测试集进行模型训练与测试，最终得到的小样本分类模型能够在仅需少量标注样本的情况下，快速适应新类别并实现高精度分类。

本发明授权一种基于小样本学习的遥感场景分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于小样本学习的遥感场景分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取遥感图像数据集，并将其划分为元训练集、元验证集和元测试集； 基于改进的MobileViT网络构建初始小样本分类模型，所述改进包括在MobileViT网络的主体骨干结构中增加特征融合模块、在MobileViT网络的MobileNetV2模块中引入通道注意力机制、在MobileViT网络的MobileViT模块中将局部特征与全局特征进行融合； 所述改进的MobileViT网络包括： 通过包含MobileNetV2模块和MobileViT模块的层级结构提取多尺度特征； 将不同层级的多尺度特征上采样至统一分辨率后拼接，获得融合特征； 通过通道注意力机制对所述融合特征进行自适应加权； 融合特征经全局平均池化后输入原型头，基于支持集样本计算类原型向量，通过负欧氏距离度量实现查询图像分类； 所述MobileNetV2模块中引入的通道注意力机制包括： 对输入特征图进行全局平均池化，得到通道统计量； 通过全连接层和激活函数生成通道权重； 将通道权重与原始特征图相乘，实现特征重标定； 所述MobileViT模块包括：通过快捷分支将局部特征与全局特征沿通道方向连接，融合局部细节与全局上下文信息； 通过元训练集和元验证集对所述初始小样本分类模型进行模型训练，并通过元测试集进行测试，测试通过后得到小样本分类模型，通过小样本分类模型对图像进行分类，得到图像分类结果； 所述模型训练采用N-wayK-shot任务训练方式，每个任务包括支持集和查询集，通过支持集提取特征并计算类别原型，基于查询集与类别原型的相似度进行分类，优化模型参数。

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