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龙图腾网获悉南昌工程学院申请的专利一种输电线路巡检图像超分辨率重建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：CN119941515B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510430024.9，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种输电线路巡检图像超分辨率重建方法及系统是由曾兵;刘邦;巫平强;曾赟;李得志;付佳晨;金子涵;胡昱帆;李垣澄;邓锦柏;蒲世朋;章彧;刘剑冰;章顺华;夏非;谢云敏;张文华;杨小品设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种输电线路巡检图像超分辨率重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种输电线路巡检图像超分辨率重建方法及系统，方法包括：获取至少一个输电线路巡检图像，并对输电线路巡检图像进行撒哈拉模糊处理，得到至少一个目标巡检图像；基于回旋形状卷积构建超分辨率重建网络，并将目标巡检图像作为训练集输入至超分辨率重建网络中进行训练，得到目标超分辨率重建模型；将获取的实时输电线路巡检图像输入至目标超分辨率重建模型中，目标超分辨率重建模型输出得到重建图像。能够将低质量、模糊的图像提升为高分辨率图像，从而增强图像细节的清晰度，使得目标检测技术能够更加精准地识别和分析绝缘子放电发热的状态。

本发明授权一种输电线路巡检图像超分辨率重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种输电线路巡检图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括： 获取至少一个输电线路巡检图像，并对所述输电线路巡检图像进行高斯模糊及图像融合处理，得到至少一个目标巡检图像； 基于回旋形状卷积构建超分辨率重建网络，并将所述目标巡检图像作为训练集输入至所述超分辨率重建网络中进行训练，得到目标超分辨率重建模型，其中，所述目标超分辨率重建模型的损失函数的表达式为： ， 式中，为目标超分辨率重建模型的损失函数，为多尺度形变特征对齐损失权重值，为HDSA模块中不同尺寸BConv分支的特征，为标准差为的高斯卷积核，为L2范数，为尺度，为多级注意力一致损失权重值，为期望值，为第个通道的注意力权重，为对数函数，表示对特征图在第个通道上的方差计算，为数值稳定项； 所述回旋形状卷积为通过四向特征解耦，将传统方形卷积核分解为水平和垂直四个正交方向的分支卷积； 所述目标超分辨率重建模型包括： 输入层； 与所述输入层连接的并行回旋卷积层，所述并行回旋卷积层中包含卷积核为9x9的第一回旋卷积层、卷积核为5x5的第二回旋卷积层以及卷积核为3x3的第三回旋卷积层； 与所述并行回旋卷积层连接的HDSA模块；以及 与所述HDSA模块连接的重建层； 将获取的实时输电线路巡检图像输入至所述目标超分辨率重建模型中，所述目标超分辨率重建模型输出得到重建图像，其中，所述将获取的实时输电线路巡检图像输入至所述目标超分辨率重建模型中，所述目标超分辨率重建模型输出得到重建图像包括： 将所述实时输电线路巡检图像分别输入至卷积核为9x9的第一回旋卷积层、卷积核为5x5的第二回旋卷积层以及卷积核为3x3的第三回旋卷积层中，对应输出得到第一卷积结果、第二卷积结果以及第三卷积结果； 将所述第一卷积结果、所述第二卷积结果以及所述第三卷积结果进行拼接，得到第一输出图像； 将所述第一输出图像输入至HDSA模块，根据所述HDSA模块对所述第一输出图像进行深层的注意力特征融合，得到第二输出图像； 将所述第二输出图像依次经过核尺寸为5的回旋卷积以及核尺寸为3的回旋卷积，得到第三输出图像； 将所述第三输出图像以及所述实时输电线路巡检图像输入至重建层，根据所述重建层将所述第三输出图像中的高层次特征映射至实时输电线路巡检图像中，最终得到重建图像。

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