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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利基于小样本持续学习的遥感图像细粒度分类方法和设备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：CN115937691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310114241.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于小样本持续学习的遥感图像细粒度分类方法和设备是由刁文辉;朱梓宁;王佩瑾;冯瑛超;申志平;孙超设计研发完成，并于2023-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小样本持续学习的遥感图像细粒度分类方法和设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于小样本持续学习的遥感图像细粒度分类方法和设备，可以应用于计算机视觉领域。该方法包括：利用训练好的分类模型，提取第一遥感图像的图像特征，得到第一遥感图像，其中，分类模型是利用小样本持续学习方法训练的；根据第一遥感图像特征，得到第一遥感图像特征中的目标响应区域，其中，目标响应区域表征第一遥感图像特征中目标对象对应的特征响应区域，特征响应区域包含目标对象的特征和背景特征；根据目标响应区域，得到特征筛选条件；基于特征筛选条件，对第一遥感图像特征执行特征过滤操作，得到目标对象对应的多个目标图像特征；对多个目标图像特征进行分类处理，得到与第一遥感图像对应的分类结果。

本发明授权基于小样本持续学习的遥感图像细粒度分类方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于小样本持续学习的遥感图像细粒度分类方法，包括： 利用训练好的分类模型，提取第一遥感图像的图像特征，得到第一遥感图像特征，其中，所述分类模型是利用小样本持续学习方法训练的； 根据所述第一遥感图像特征，得到所述第一遥感图像特征中的目标响应区域，其中，所述目标响应区域表征所述第一遥感图像特征中目标对象对应的特征响应区域，所述特征响应区域包含目标对象的特征和背景特征； 根据所述目标响应区域，得到特征筛选条件； 基于所述特征筛选条件，对所述第一遥感图像特征执行特征过滤操作，得到所述目标对象对应的多个目标图像特征； 对所述多个目标图像特征进行分类处理，得到与所述第一遥感图像对应的分类结果； 其中，所述分类模型的训练方法，包括：提取样本遥感图像的图像特征，得到用于训练预设模型的第一特征数据集；利用所述第一特征数据集，对所述预设模型进行训练，得到中间模型和第一分类结果；固定所述中间模型中至少一个目标残差块的参数；利用第二特征数据集，对所述中间模型进行训练，得到所述分类模型和第二分类结果，其中，所述第二特征数据集是通过对所述第一特征数据集进行采样得到的； 其中，所述利用第二特征数据集，对所述中间模型进行训练，得到所述分类模型，包括：对所述第二特征数据集进行划分，得到第三特征数据集，其中，所述第三特征数据集中包括至少两个类别不相同的特征数据集；利用所述第三特征数据集，对所述中间模型进行训练，得到所述分类模型； 其中，所述利用所述第一特征数据集，对所述预设模型进行训练，得到中间模型，包括：利用所述第一特征数据集和交叉熵损失函数，通过梯度反向传播方法，对所述预设模型进行训练，得到第一参数信息；基于所述第一参数信息，得到所述中间模型。

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