西安电子科技大学吴金建获国家专利权
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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于知识引导的小样本目标检测识别方法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：CN115965968B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211530977.5，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权基于知识引导的小样本目标检测识别方法是由吴金建;章延赫;陈璐设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于知识引导的小样本目标检测识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于知识引导的小样本目标检测识别方法，通过获取待分类目标的图像训练集；对每张目标图像进行语义层面上的实例分割，作为实景基元，通过预设的残差神经网络进行特征提取得到实景基元的特征向量，并根据特征向量与基元空间的基础基元数量，构建目标图像的特征矩阵；根据基础基元与语义信息的先验知识以及实景基元之间的先验知识，将先验的逻辑知识和语义信息以知识图谱的形式进行推理；本发明通过关联图像特征与语义基元，构建了知识驱动的知识图谱，有效缓解模型对于数据的依赖，极大地提高了小样本场景下的准确性，可以解决现有技术依赖于大量精准标注的数据，在小样本条件下其性能往往损失明显的问题。
本发明授权基于知识引导的小样本目标检测识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识引导的小样本目标检测识别方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取待分类的目标图像； 步骤2：基于先验知识，预先规划出所有能表示目标图像中目标的高级语义特征的基础基元，从而构成目标整体的基元空间； 步骤3：利用所述基元空间中的基础基元指导每张目标图像在语义层面上的实例分割，获得像素在基础基元上对应的超像素块，并将每个超像素块作为该目标图像的实景基元； 步骤4：将目标图像的实景基元通过预设的残差神经网络进行特征提取，取出所述残差神经网络输出层的前一层的特征向量，将该特征向量作为实景基元的特征向量，并根据特征向量与基元空间的基础基元数量，构建目标图像的特征矩阵； 步骤5：根据基础基元与语义信息的先验知识以及基础基元之间的逻辑关联的先验知识，进行语义与基础基元的逻辑关联图谱建立过程，获得知识图谱； 步骤6：利用知识图谱以及每个目标图像的特征矩阵，通过训练好的图卷积网络对该目标图像对应的特征矩阵进行类别的推理预测，获得目标图像的分类结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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