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龙图腾网获悉华北电力大学(保定)申请的专利一种基于多任务学习的绝缘子图像质量评价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：CN116433647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202310469429.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多任务学习的绝缘子图像质量评价方法及系统是由赵文清;许丽娇;李梦伟;陈昊设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务学习的绝缘子图像质量评价方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多任务学习的绝缘子图像质量评价方法及系统，涉及绝缘子图像评价技术领域，包括：采集高清绝缘子图像，通过添加具有等级划分的失真，综合先进的客观评价算法进行质量标签标注，构建绝缘子失真图像数据集，并通过多尺度解耦的特征提取方式，将不同层次的细粒度特征进行融合后，通过编码器进行编码，将得到的编码特征，输入到任务感知transformer解码器的任务交互块，捕获每个任务的任务交互，解码每个任务的感知特征，并依据MLP网络，对绝缘子失真图像进行评价；本发明实现对绝缘子故障诊断应用中对失真绝缘子组件的筛选与预处理，对提升输电线路中绝缘子故障诊断算法的准确度有着重要作用。

本发明授权一种基于多任务学习的绝缘子图像质量评价方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习的绝缘子图像质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集高清绝缘子图像，通过添加具有等级划分的失真，利用客观评价算法进行质量标签标注，构建绝缘子失真图像数据集； 基于所述绝缘子失真图像数据集，通过多尺度解耦的特征提取方式，将不同层次的细粒度特征进行融合后，通过编码器进行编码，将得到的编码特征，输入到任务感知transformer解码器的任务交互块； 基于所述任务交互块捕获每个任务的任务交互，解码每个任务的感知特征，并依据MLP网络，对绝缘子失真图像进行评价； 在通过编码器进行编码的过程中，所述编码器为可变形混合器编码器，包括依次设置的用于进行图像特征降维的线性层、用于通过标准的逐点卷积进行通道混合的通道感知模块、第一GELU激活+BatchNorm模块、用于进行空间上下文聚合获取参考点的相应偏移量的空间感知模块、第二GELU激活+BatchNorm模块、残差模块和用于扁平化图像特征的Reshape模块，其中，所述残差模块分别将所述第一GELU激活+BatchNorm模块和所述第二GELU激活+BatchNorm模块的输出连接； 在通过任务感知transformer解码器进行解码的过程中，通过两个所述可变形混合器编码器，获取两个所述编码特征； 将两个所述编码特征，输入到所述任务感知transformer解码器进行解码，其中，所述任务交互块由多头自注意力模块MHSA和小型多层感知器sMLP组成，所述多头自注意力模块MHSA用于将特征进行投影，构建包括查询、键和值矩阵的自注意力策略；所述小型多层感知器sMLP用于依据所述自注意力策略，生成质量评分任务和失真评级任务的交互特征，所述小型多层感知器sMLP由一个线性层和一个LayerNorm层组成； 在获取感知特征的过程中，基于所述交互特征，通过两个任务查询块，并行应用LayerNorm，获取解码任务的所述感知特征； 在进行质量评价的过程中，基于所述感知特征，依据两个相互独立的所述MLP网络，通过对所述绝缘子失真图像进行质量评分预测和失真等级预测，依据预测结果，对所述绝缘子失真图像进行质量评价，其中，损失函数采用动态的权重系数来决定两个任务的损失贡献，在训练初期专注于学习失真评级任务，模拟从易到难的学习规律，对得到的各分块的图像质量评分和失真等级取平均得到最终整幅图像的质量评分和失真等级，进而完成对绝缘子失真图像的质量评价。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华北电力大学(保定)，其通讯地址为：071000 河北省保定市莲池区永华北大街619号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。