贵州大学王崎获国家专利权
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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种基于空-频域层次学习的小样本细粒度图像分类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：CN119339156B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411635304.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于空-频域层次学习的小样本细粒度图像分类方法是由王崎;王玉祥;吴雪;董新宇;肖源源;余珮嘉;陈攀峰设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于空-频域层次学习的小样本细粒度图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种基于空‑频域层次学习的小样本细粒度图像分类方法，包括：获取待识别植物病害图像；将所述待识别植物病害图像输入预设的病害分类模型中，获取植物病害识别结果，其中，所述病害分类模型用于将植物病害图像中的空域特征和频域特征进行层级融合，识别植物病害。本发明能够缓解现有方法过度进行细粒度学习而导致泛化能力不足的问题，尤其是对以细微并且大小不一又分散的判别性特征为代表的病害数据更加有针对性，可以在实际的生产活动中检测植物的病害识别问题，降低成本。
本发明授权一种基于空-频域层次学习的小样本细粒度图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空-频域层次学习的小样本细粒度图像分类方法，其特征在于，包括： 获取待识别植物病害图像； 将所述待识别植物病害图像输入预设的病害分类模型中，获取植物病害识别结果，其中，所述病害分类模型将植物病害图像中的空域特征和频域特征进行层级融合，识别植物病害； 所述病害分类模型包括双频域交互增强模块、空域-频域层次学习模块、支持集-查询集交互学习模块，所述双频域交互增强模块用于对输入图像进行特征提取，获取所述输入图像的空域特征和频域特征；所述空域-频域层次学习模块用于基于层次学习对所述空域特征和频域特征进行增强，获取增强后的空域特征和频域特征；所述支持集-查询集交互学习模块用于对增强后的空域特征和频域特征进行支持集和查询集划分，并将划分出的支持集和查询集进行交互学习，基于交互学习结果优化所述病害分类模型并输出最终分类结果。
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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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