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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于特征空间校准的植物病害小样本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：CN119339206B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411393313.8，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于特征空间校准的植物病害小样本分类方法及系统是由李继卿;尹振东;李大森;徐占胜;赵延龙设计研发完成，并于2024-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征空间校准的植物病害小样本分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于特征空间校准的植物病害小样本分类方法及系统，属于数据处理领域。为解决现有深度学习算法在图像分类时需要大量带注释的数据集，但部分植物病害发病率低，图像数据少，限制深度学习算法在植物病害识别中大规模应用的问题。利用FAS评分对移除全连接层后的Swin‑TransformerV2网络的每一个特征输出层进行打分分析，选择分值最高的层作为特征向量，得到Swin‑TransformerV2F6网络，再进行植物病害特征空间校准。本发明在小样本病害分类的准确率可有效提高，相对于需要使用大量带注释的数据集来说，可在少量数据集的基础上提高识别的准确性。

本发明授权基于特征空间校准的植物病害小样本分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征空间校准的植物病害小样本分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S100、以Swin-TransformerV2网络为基础，在移除全连接层后，依次输入多个特征向量并运行多个植物病害数据集，通过特征层评价指标对Swin-TransformerV2网络中的每一个特征输出层进行打分，所述特征层评价指标为特征适配得分FAS； 第层的特征适配得分FAS为： ； 其中，为类间方差；为类内方差；为平均类间距离；l=1,2,...,𝐿； S200、选择步骤S100中得分最高的输出结果FAS作为特征向量，将Swin-TransformerV2网络中最后一个PatchMerging前一层的Stage4区块删除，得到Swin-TransformerV2F6网络； S300、根据步骤S200获取的网络结构Swin-TransformerV2F6和步骤S100设计的Swin-TransformerV2网络进行植物病害特征空间校准； 具体包括： S310、将查询集与支持集经过Swin-TransformerV2F6计算得到特征向量，PlantVillage数据集的训练集全体经过SwinTransformerV2F6得到特征向量集合，并作为基准，对特征向量进行校准； S320、对于类别，PlantVillage的特征向量集全体依次对该类的支持集求L2距离，对所有距离按从小到大排序得到，取排序后距离最小的前个向量，计算其质心； 判断所有用于校准的质心的计算是否完成，若完成则继续下一步骤，若未完成则重复本步骤直至全部完成； S330、将步骤S320计算得到的所有的类别的质心进行的校准，对于类别，首先计算类别质心与的L2距离并将其从小到大排序，得到，取排序后距离最小的2个距离和对应的质心分别为和，在这2个质心连线上取1点T；将沿着自身与T共线的方向移动个单位，完成支持集的校准，得到校准后的支持集； 重复上述步骤，直至完成所有支持集特征的校准； S340、计算所有校准后的支持集与查询集特征向量的距离，输出得到查询集对应的标签：。

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