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龙图腾网获悉国家电网有限公司大数据中心申请的专利基于自适应超网络架构的电力图像质量评估方法和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：CN119399610B 。

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：202411367562.X，技术领域涉及：G06V10/98；该发明授权基于自适应超网络架构的电力图像质量评估方法和系统是由陈振宇;李杏;杜建光;李继伟设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应超网络架构的电力图像质量评估方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于自适应超网络架构的电力图像质量评估方法和系统，包括：将获取到的待评估电力图像，输入预先构建的图像语义特征提取网络，提取多个层级的局部特征和全局特征；基于所述全局特征，利用自适应超网络生成全局图像质量判别参数；将所述多个层级的局部特征，输入基于全局图像质量判别参数构建的目标预测网络中，得到待评估电力图像的图像质量评分；本发明通过特征提取网络提取局部特征和全局特征，并基于提取特征对图像进行后续评价，解决了评价指标构建难的问题，之后基于全局特征利用自适应超网络生成目标预测网络中的网络参数，并通过目标预测网络对图像进行评估，解决了评价规则固化的问题，提高了模型评估的泛化性和准确性。

本发明授权基于自适应超网络架构的电力图像质量评估方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应超网络架构的电力图像质量评估方法，其特征在于，包括： 将获取到的待评估电力图像，输入预先构建的图像语义特征提取网络；通过所述图像语义特征提取网络中多个相互串联的卷积堆叠模块，依次提取多个层级的局部特征，并将最后一个卷积堆叠模块提取的最高层级的局部特征作为全局特征； 基于所述局部特征的层级总数和各层级的局部特征尺寸信息构建由多个线性层组成的自适应超网络；将所述全局特征输入至由多个线性层组成的自适应超网络中，生成各层级的局部特征全局评价参数和全局特征评价参数； 将所述多个层级的局部特征，输入基于所述各层级的局部特征全局评价参数和所述全局特征评价参数构建的目标预测网络中，得到待评估电力图像的图像质量评分； 其中，所述图像语义特征提取网络包括依次堆叠的若干个卷积堆叠模块和相应的池化层；所述目标预测网络包括多个层级的卷积层、多个激活函数层、连接层和线性映射层；将所述多个层级的卷积层的输入作为目标预测网络的输入；每个层级的所述卷积层用于对输入的相应层级的局部特征，进行基于全局特征信息的进一步学习和压缩，得到卷积后的多个层级的局部特征，并输出至相应的激活函数层；所述激活函数层用于将卷积后的局部特征进行映射，输出至连接层；所述连接层用于将多个激活函数层的输出结果进行融合，再将融合后的局部特征输入线性映射层进行计算，得到图像质量评分，作为目标预测网络的输出；所述各卷积层的权重参数是基于各层级的所述局部特征全局评价参数确定的，所述线性映射层的权重参数是基于所述全局特征评价参数确定的。

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