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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第十五研究所;本源量子计算科技(合肥)股份有限公司申请的专利遥感图像量子识别方法、装置、存储介质及电子装置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：CN116403019B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310010117.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权遥感图像量子识别方法、装置、存储介质及电子装置是由杨军;王滨;高涛;窦猛汉;方圆;李蕾;王伟设计研发完成，并于2023-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本遥感图像量子识别方法、装置、存储介质及电子装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种遥感图像量子识别方法、装置、存储介质及电子装置，通过接收遥感设备拍摄的待识别遥感图像；将所述待识别遥感图像输入至包括量子空洞卷积神经网络和分类器的图像分类模型，所述量子空洞卷积神经网络被训练基于遥感图像的像素来提取目标物体特征，所述分类器被训练基于目标物体特征预测遥感图像中目标物体的种类；接收所述图像分类模型输出的预测数据，并提供所述预测数据作为输出，所述预测数据用于表征所述待识别遥感图像中目标物体的种类，利用量子计算的高速计算能力，实现了遥感图像的识别速度的提高。

本发明授权遥感图像量子识别方法、装置、存储介质及电子装置在权利要求书中公布了：1.一种遥感图像量子识别方法，其特征在于，所述方法包括： 接收遥感设备拍摄的待识别遥感图像； 将所述待识别遥感图像输入至包括量子空洞卷积神经网络和分类器的图像分类模型，所述量子空洞卷积神经网络被训练基于遥感图像的像素来提取目标物体特征，所述分类器被训练基于目标物体特征预测遥感图像中目标物体的种类；用于训练所述量子空洞卷积神经网络模型的损失函数为： 其中，Loss为损失函数，n为用于训练的遥感图像的数量，为物体在第i个用于训练的遥感图像中的真实位置，为物体在第i个用于训练的遥感图像中的预测位置，为第i个用于训练的遥感图像中的物体的真实标签概率分布，为第i个用于训练的遥感图像中的物体的预测标签概率分布； 接收所述图像分类模型输出的预测数据，并提供所述预测数据作为输出，所述预测数据用于表征所述待识别遥感图像中目标物体的种类； 其中，所述量子空洞卷积神经网络包括纠缠层，所述所述纠缠层包括依次作用于相邻所述量子比特的CNOT门、作用于相间隔所述量子比特的CNOT门和作用于所述量子比特的含参量子逻辑门，所述含参量子逻辑门的旋转角度基于训练所述量子空洞卷积神经网络模型的损失函数确定；其中，相邻量子比特的包括：从第一位量子比特开始至倒数第二位量子比特，依次与下一位量子比特作为相邻量子比特，最后一位量子比特与第一位量子比特也为相邻量子比特； 相间隔量子比特包括：从第一位量子比特开始至倒数第二位量子比特，依次与间隔1位的量子比特作为间隔量子比特； 其中，每组相间隔量子比特被CONT门作用两次，同一组的两个量子比特两次被CONT门作用时的控制比特不同； 其中，所述含参量子逻辑门的参数用于指示绕x轴、y轴、z轴旋转的角度。

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