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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利基于小波并行深度元学习的小样本水面目标检测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：CN115937648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202211253617.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于小波并行深度元学习的小样本水面目标检测方法是由仲伟波;彭元堃;杜运本;宋祖洋;仲晓石;郑若溪设计研发完成，并于2022-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小波并行深度元学习的小样本水面目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于小波并行深度网络元学习的目标检测方法，包括：步骤1：构建结合神经网络的元学习框架；步骤2：将图像训练集分为两个部分；步骤3：通过预处理训练集对元学习框架进行训练；步骤4：在步骤3训练后的元学习框架基础上，将普通训练集中的图像作为查询集对元学习框架进行训练，完成元学习框架的训练；步骤5：将实时图像放入训练完成的元学习框架对图像中目标进行检测。本发明结合了神经网络和元学习的优势，使得训练速度更快、训练的准确率更高；同时引入了多分辨率分析的思想，在多种分辨率下加强了图像特征，进一步提高了针对水面目标的检测效果。

本发明授权基于小波并行深度元学习的小样本水面目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小波并行深度元学习的小样本水面目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：构建结合神经网络的元学习框架，具体为：设置元学习训练任务目标为根据给定图中的标注信息预测其他图中的标注信息；将两个神经网络分别作为元学习框架的网络编码器、节点估值器；用多级小波池化结构作为神经网络中相邻卷积层之间的池化层，其中，多级小波池化结构包括图像多分辨率分析和子带重组两个部分； 步骤2：将图像训练集分为两个部分，对其中一部分图像训练集进行预处理，形成预处理训练集；另一部分图像训练集不做预处理，形成普通训练集，其中，预处理过程为： 对输入图像进行多分辨率分析，获得4张与输入图像不同分辨率的子图像； 步骤3：通过预处理训练集对元学习框架进行训练，具体为：将原图像作为输入图像；将原图像的3张子图像作为支持集；将原图像的另1张子图像作为查询集，对元学习框架进行训练； 步骤4：在步骤3训练后的元学习框架基础上，将普通训练集中的图像作为查询集对元学习框架进行训练，完成元学习框架的训练； 步骤5：将实时图像放入训练完成的元学习框架对图像中目标进行检测。

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