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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于头戴式设备近眼红外成像的眼动监测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：CN118918630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202410827292.X，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权一种基于头戴式设备近眼红外成像的眼动监测方法是由高鸣;张跃强;李狄龙;姜镯;付文凯;盘水新;翁国健;张蔚鑫;侯宏锦设计研发完成，并于2024-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于头戴式设备近眼红外成像的眼动监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于头戴式设备近眼红外成像的眼动监测方法，属于眼部检测技术领域，包括采集现有眼动红外图像数据集，进行标签规范化处理；构建头戴式设备轻量化眼部特征检测网络模型；基于眼动红外图像数据集对轻量化眼部特征检测网络模型进行训练并测试，提取眼部特征；基于眼部特征结果，结合时序信息，监测眼动状态参数。本发明采用上述方法，通过构建轻量化眼部特征检测网络模型，利用轻量化卷积策略高效提取图像的重要信息，减少了计算量和参数量，满足可穿戴设备计算资源有限场景下的实时性应用需求。

本发明授权一种基于头戴式设备近眼红外成像的眼动监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于头戴式设备近眼红外成像的眼动监测方法，其特征在于，步骤包括： S1、采集现有眼动红外图像数据集，进行标签规范化处理； S2、构建头戴式设备轻量化眼部特征检测网络模型，所述轻量化眼部特征检测网络模型包括多个Conv模块、一个DepthwiseConv模块、多个Block模块和三个全连接层，所述Conv模块包括卷积层和批量归一化层，所述DepthwiseConv模块为深度卷积层，所述Block模块为倒残差结构，所述全连接层设置在轻量化眼部特征检测网络尾部； S3、基于步骤S1中处理的眼动红外图像数据集对轻量化眼部特征检测网络模型进行训练并测试，提取眼部特征，训练过程包括： S31、设定轻量化眼部特征检测网络模型网络参数； S32、输入近红外眼部图像，利用卷积、深度卷积和倒残差逐步提取近红外眼部图像特征，并通过分支策略得到不同尺度的特征图，具体为： 输入图像首先经过一个3×3卷积层、一个深度卷积层和三个block模块，之后分为两路，一路经过一个3×3卷积层和一个1×1卷积层，形成第一个特征块；另一路经过四个block模块，再次分为两路，一路经过一个3×3卷积层和两个1×1卷积层，形成第二个特征块；另一路经过五个block模块，最后，一路经过一个3×3卷积层和三个1×1卷积层，形成第三个特征块；另一路经过一个3×3卷积层和四个1×1卷积层，形成第四个特征块； S33、将不同尺度的特征图进行聚合，使用全连接层和倒残差结构将特征图映射为眼部特征点的x、y坐标，具体为： 第一个全连接层将前面卷积层提取的不同大小感受野内的特征信息整合，并将这些信息映射样本标记空间中，第二、三个全连接层将网络的输出维度逐步降低，映射为50个眼部特征点的x、y坐标，其中，眼睑、瞳孔、虹膜的特征点数分别为34、8、8； S4、基于眼部特征结果，结合时序信息，监测眼动状态参数，眼动状态参数包括眼睑开合度、PERCLOS、眨眼频率、平均闭眼速度、平均睁眼程度、最大持续闭眼时间。

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