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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;国网安徽省电力有限公司;安徽大学申请的专利一种基于多通道融合的输电图像压缩质量评估方法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：CN120747717B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511261388.5，技术领域涉及：G06V10/98；该发明授权一种基于多通道融合的输电图像压缩质量评估方法是由孙伟;邹知炜;郝雨;罗沙;李永熙;高博;王庆军;张淑娟;黄杰;刘鑫;陈凡;邢璐;史伟豪;金雨楠;高清维;赵大卫设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多通道融合的输电图像压缩质量评估方法在说明书摘要公布了：一种基于多通道融合的输电图像压缩质量评估方法，属于智能电网技术领域，解决如何增强不同压缩率场景下图像质量的自适应评估性能问题，本发明的多通道特征处理模块引入可学习的偏移量实现多通道特征的动态对齐与有效融合；多尺度注意力融合模块结合多尺度特征提取与注意力机制，引入可学习位置编码，在保证全局感知能力的同时，增强对局部结构变化的敏感性；自适应质量评估模块通过构建残差连接与多分支结构，捕捉不同尺度特征与局部信息，结合动态权重生成机制，对多通道融合特征进行加权融合，实现对复杂场景图像在不同压缩等级下质量的准确判断；在提升对图像压缩失真感知能力的同时，有效增强对不同压缩率场景下图像质量的自适应评估性能。

本发明授权一种基于多通道融合的输电图像压缩质量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多通道融合的输电图像压缩质量评估方法，其特征在于，包括： S1、对输入的压缩图像和参考图像进行预处理； S2、通过多通道特征处理模块分别从全局语义特征、多尺度语义特征以及局部细节特征三个不同维度对图像进行特征提取，通过融合视觉Transformer与多尺度语义特征增强网络分支生成的空间位置偏移量，指导可变形卷积对CNN网络分支特征进行自适应调整，并借助有效的融合模块对特征进行空间维度上的对齐，得到融合后的统一特征； S3、使用多尺度注意力融合模块，引入自注意力和跨尺度注意力机制，从全局和局部强化失真区域的感知，提升模型对融合特征的判别能力，进而精准地评估图像压缩质量； S4、通过自适应质量评估模块生成质量评分，采用预测分支与空间注意力分支协同结构，通过分组卷积生成图像块得分图，并引入基于分辨率的动态卷积路径选择机制生成注意力权重图，利用注意力权重图对得分图进行加权整合，实现对图像局部质量差异的精细感知，有效提升图像质量预测的准确性与鲁棒性； S5、利用压缩策略优化模块进行闭环优化，以自适应质量评估模块输出的局部和整体质量得分作为输入，划分图像小块，依据局部与全局均值差异判定质量敏感区，据此动态调整压缩参数，引入联合优化目标平衡质量与压缩效率；更新参数用于图像压缩，反复评估得分，直至满足停止条件，输出优化后的压缩图像，兼顾整体与局部质量，提升压缩效率。

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