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龙图腾网获悉中科方寸知微(南京)科技有限公司;中国电力科学研究院有限公司申请的专利基于超网络动态剪枝的轻量化视频超分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：CN120580232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511075830.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于超网络动态剪枝的轻量化视频超分方法及系统是由刘壮;陈海洋;刘厚轩;魏学备;邵瑰玮;蔡焕青;文志科;谈家英;曹宇钊;陈怡设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于超网络动态剪枝的轻量化视频超分方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于超网络动态剪枝的轻量化视频超分方法及系统，方法包括：获取电力巡检的视频序列，视频序列包括多帧图像及图像之间的时序信息；将视频序列中每帧图像划分为固定尺寸的多个图像块；获取多个图像块之间的时序信息；根据多个图像块之间的时序信息构建分层补丁扩散模型；通过空洞卷积层对分层补丁扩散模型内的多个图像块进行多尺度空洞卷积处理，以提取每个图像块的时空特征，以生成全局响应特征；将全局响应特征及图像块输入至超网络结构中；将经子网络处理后的特征图进行反卷积重建为高分辨率图像块，并按原图位置拼接输出完整的超分辨率视频帧，通过引入超网络驱动的动态剪枝与时空协同扩散模型，显著降低模型计算量与参数规模。

本发明授权基于超网络动态剪枝的轻量化视频超分方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于超网络动态剪枝的轻量化视频超分方法，应用于电力巡检视频处理，其特征在于，所述方法包括： 获取电力巡检的视频序列，所述视频序列包括多帧图像及图像之间的时序信息； 将所述视频序列中每帧图像划分为固定尺寸的多个图像块； 获取多个所述图像块之间的时序信息； 根据多个所述图像块之间的时序信息构建分层补丁扩散模型； 通过空洞卷积层对所述分层补丁扩散模型内的多个所述图像块进行多尺度空洞卷积处理，以提取每个所述图像块的时空特征； 并通过Softmax门控机制对所述时空特征进行加权融合，以生成全局响应特征； 将所述全局响应特征及所述图像块输入至超网络结构中，所述超网络包括多个具有可剪枝模块的候选子网络结构及通道掩码生成器，所述超网络用于根据所述图像块的特征复杂度动态预测剪枝策略，并生成对应的子网络结构，以执行自适应推理； 将经所述子网络处理后的特征图进行反卷积重建为高分辨率图像块，并按原图位置拼接输出完整的超分辨率视频帧； 结构化通道剪枝调整包括： 根据通道掩码对主干网络每层的输入及输出通道数进行动态裁剪，通道保留比率为： ； 其中，为通道保留比率,为通道掩码,为主干网络某一层的原始通道数，表示统计保留的通道数量； 裁剪后通道数为： ； 其中，为原始通道数，为四舍五入操作，确保裁剪后的通道数为整数； 参数量减少比例为： ； 表示所有层保留比率的乘积，为模型参数量减少的比例。

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中科方寸知微(南京)科技有限公司;中国电力科学研究院有限公司，其通讯地址为：211135 江苏省南京市江宁区麒麟科技创新园创研路266号人工智能产业园3号楼203B室；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”。