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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种小样本图像识别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：CN118015374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202410229558.0，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种小样本图像识别方法及系统是由吴汶霄;桑农;邵远杰;高常鑫设计研发完成，并于2024-02-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小样本图像识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于图像识别领域，具体公开了一种小样本图像识别方法及系统。通过本申请，在训练小样本图像识别网络时，输入包含多个待测图像的查询集合和包含少量有标注样本的支撑集合，采用通道权重计算模块构建每个查询集样本与支撑集合的差异性矩阵，通过捕捉该矩阵每个维度来自不同类别数据的不一致性，并以此作为评判标准判断当前通道或者维度对于当前查询集样本的重要性，从而促使距离调制模块更加关注对于当前任务更有判别性和区分性的通道。当前绝大多数通道加权算法例如SENet、Attention模块等都是基于特征通道间的交互与联系生成权重，本申请与当前绝大多数通道加权算法完全不同，是基于每个通道内部不同类数据的不一致性逐通道生成权重。

本发明授权一种小样本图像识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种小样本图像识别方法，其特征在于，包括： 获取预训练的小样本图像识别网络； 将查询集和支撑集共同输入至预训练的小样本图像识别网络，得到查询集中各待测图像的类别得分向量，进而判断类别； 所述小样本图像识别网络包括：特征提取模块、类别原型确定模块、通道权重计算模块和距离调制模块； 所述特征提取模块，用于使用带第一参数的特征计算函数，提取输入图像的特征向量，所述输入图像包含支撑集中各标注图像和查询集中各查询图像； 所述类别原型确定模块，用于获取支撑集中相同类别的标注图像的特征向量，进而确定每类的类别原型； 所述通道权重计算模块，用于获取单个查询图像特征向量和支撑集中的所有标注图像的特征向量，构建与该查询图像特征向量相关的差异性矩阵，该差异性矩阵经过带第二参数的权重计算函数，得到与该查询图像特征向量相关的通道权重矩阵，该查询样本在当前分类任务与其他样本特征计算距离时均采用该权重矩阵进行调制； 所述距离调制模块，用于计算单个查询图像特征向量和各类别原型之间的距离，通过通道权重矩阵调制该距离，得到该查询图像的类别得分向量； 所述第一参数和第二参数共同构成网络参数，经过训练阶段优化。

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华中科技大学，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037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”。

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