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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于局部描述符的三原型矫正网络少样本遥感场景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：CN119963897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510023170.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于局部描述符的三原型矫正网络少样本遥感场景分类方法是由秦安勇;罗彬;李强;杨烽设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于局部描述符的三原型矫正网络少样本遥感场景分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能领域，特别涉及一种基于局部描述符的三原型矫正网络少样本遥感场景分类方法，包括下载遥感数据集并根据遥感场景图像数据集中遥感场景图像的类别将遥感场景图像数据集划分为训练集、验证集；建立基于局部描述符的三原型矫正网络少样本遥感场景分类模型；利用基于任务的元学习训练策略对基于局部描述符的三原型矫正网络少样本遥感场景分类模型进行元训练，在训练的同时，通过验证任务对基于局部描述符的三原型矫正网络少样本遥感场景分类模型进行元验证，保存性能最佳的模型；利用性能最佳的模型对遥感图像进行分类。本发明可以有效缓解单原型网络对无关背景信息过度使用、无法有效捕获场景图像类特征的问题。

本发明授权一种基于局部描述符的三原型矫正网络少样本遥感场景分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部描述符的三原型矫正网络少样本遥感场景分类方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 下载遥感数据集并根据遥感场景图像数据集中遥感场景图像的类别将遥感场景图像数据集划分为训练集、验证集； 建立基于局部描述符的三原型矫正网络少样本遥感场景分类模型；基于局部描述符的三原型矫正网络少样本遥感场景分类模型包括局部描述符的特征嵌入学习模块、三原型学习模块、三原型矫正模块和分类器模块，其中： 局部描述符的特征嵌入学习模块，用于获取输入遥感图像的嵌入表示； 三原型学习模块，用于从遥感图像的嵌入表示中通过三个可学习的权重矩阵获取三个不同的原型表示，即： 将支持集中K个样本的张量重塑为一个特征图Y； 将新的特征图输入到空间通道双激励模块中，得到特征图Z； 通过对所有位置的局部描述符求和来获得每个类的单个原型表示： 其中，表示第n个类的单个原型表示，表示第n个类的支持集中第k张支持图像的i,j位置的投影，表示轴变换后的特征图中位置为i,j的局部描述符； 三原型矫正模块，用于对三原型学习模块获得的三个不同的原型表示进行矫正，并矫正每个查询样本的局部描述，即： 对获取的支持集原型取平均值来作为支持集的代表原型，对查询集的M张场景图像的所有位置局部描述符取平均值来作为查询集的代表向量； 获取查询集代表向量相比与支持集代表原型之间的差异信息，利用该差异信息的一半分别矫正支持集中的三原型以及查询集中的查询特征集合； 分类器模块，用于根据查询样本的局部描述和支持集图像各个原型的相似度进行分类； 利用基于任务的元学习训练策略对基于局部描述符的三原型矫正网络少样本遥感场景分类模型进行元训练，在训练的同时，通过验证任务对基于局部描述符的三原型矫正网络少样本遥感场景分类模型进行元验证，保存性能最佳的模型； 利用性能最佳的模型对遥感图像进行分类。

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