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龙图腾网获悉中国人民解放军空军军医大学申请的专利一种科研实验室用基于神经反馈的大脑视觉检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：CN115511809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211127861.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种科研实验室用基于神经反馈的大脑视觉检测方法是由冯达云;高原;郭保霖;蔡青设计研发完成，并于2022-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种科研实验室用基于神经反馈的大脑视觉检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种科研实验室用基于神经反馈的大脑视觉检测方法，包括以下步骤：在检测图像的二维位置信息的基础上融合视觉标的物的深度信息，实现三维立体空间下的视觉标的物检测，获得视觉标的物的三维坐标；根据视神经反馈信号以及视觉标的物的三维坐标拟合出大脑视觉的响应模型。本发明以深度学习算法为核心，融合了传统机器视觉的深度信息，解决了单一深度学习算法只能获取二维坐标信息的不足，获得的完备三维坐标；根据视神经反馈信号以及视觉标的物的三维坐标拟合出大脑视觉的响应模型，以用于对待预测的大脑视觉进行视觉检测，模型识别提高了视觉检测的效率，降低繁琐性。

本发明授权一种科研实验室用基于神经反馈的大脑视觉检测方法在权利要求书中公布了：1.一种科研实验室用基于神经反馈的大脑视觉检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1、选取一组样本个体，并在视觉检测场景中采集样本个体的视神经反馈信号和视觉检测场景的场景左视图、场景右视图，采用深度学习目标检测算法对场景左视图中的视觉检测场景进行学习得到自主视觉检测模型，获得检测图像，得到视觉标的物的二维位置信息； 步骤S2、通过半全局立体匹配算法SGBM对所述场景左视图、场景右视图进行立体匹配，完成对视觉检测场景的全局深度感知，获得深度图像，得到视觉标的物的深度信息，在检测图像的二维位置信息的基础上融合视觉标的物的深度信息，实现三维立体空间下的视觉标的物检测，获得视觉标的物的三维坐标； 步骤S3、根据视神经反馈信号以及视觉标的物的三维坐标拟合出大脑视觉的响应模型，以用于对待预测的大脑视觉进行视觉检测； 根据视神经反馈信号以及视觉标的物的三维坐标拟合出大脑视觉的响应模型，包括： 将视觉标的物的三维坐标作为BP神经网络的输入项，将视神经反馈信号作为BP神经网络的输出项，采用BP神经网络对输入项和输出项进行卷积训练得到表征视觉标的物的三维坐标和视神经反馈信号映射关系的大脑视觉的响应模型，大脑视觉的响应模型的模型表达式为: S=BP[X,Y,Z]； 式中，S为视神经反馈信号，[X,Y,Z]为视觉标的物的三维坐标，BP为BP神经网络； 其中，视觉标的物的三维坐标所属场景左视图、场景右视图的和视神经反馈信号源自于对同一视觉标的物的同时段采集； 对待预测的大脑视觉进行视觉检测，包括： 将待检测个体安置于视觉检测场景中，在视觉检测场景中采集待检测个体的视神经反馈信号真实值和视觉检测场景的场景左视图、场景右视图； 利用自主视觉检测模型在场景左视图中得到表征视觉标的物的检测图像，通过半全局立体匹配算法SGBM对场景左视图、场景右视图进行立体匹配，获得深度图像以及视觉标的物的深度信息，在检测图像的二维位置信息的基础上融合视觉标的物的深度信息获得视觉标的物的三维坐标； 利用大脑视觉的响应模型基于视觉标的物的三维坐标得到待检测个体的视神经反馈信号预测值，将待检测个体的视神经反馈信号真实值和待检测个体的视神经反馈信号预测值进行相似度检测，其中， 若视神经反馈信号真实值和视神经反馈信号预测值进行相似度低于预设阈值，则将待检测个体的大脑视觉标记为异常状态； 若视神经反馈信号真实值和视神经反馈信号预测值进行相似度高于或等于预设阈值，则将待检测个体的大脑视觉标记为正常状态； 相似度检测的计算公式为： ； 式中，I为视神经反馈信号真实值和视神经反馈信号预测值的相似度，Sr为视神经反馈信号真实值的向量形式，S为视神经反馈信号预测值的向量形式，T为转置运算符。

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