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龙图腾网获悉广州医科大学申请的专利基于眼部图像的斜视智能识别方法、装置、终端及介质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：CN115019380B 。

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：202210636570.4，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权基于眼部图像的斜视智能识别方法、装置、终端及介质是由张贵英;龚浩天;徐文静;姜泽玥设计研发完成，并于2022-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于眼部图像的斜视智能识别方法、装置、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于眼部图像的斜视智能识别方法、装置、终端及介质，与现有技术相比，通过眼球分割网络提取瞳孔区域和角膜映光点的信息，从而获得单眼角膜反射率；通过随机森林模型根据单眼角膜反射率、瞳孔区域和角膜映光点的信息进行投票决策，获得第一预测结果；通过高维特征提取网络提取反映斜视状态的深度特征，并结合单眼角膜反射率获得第二预测结果，将上述预测结果加权平均，获得人眼斜视识别结果。因此，通过分析眼部图像，能够简单准确地识别人眼状态，发现眼睛可能存在斜视问题从而及时提醒用户去医院诊断和治疗。

本发明授权基于眼部图像的斜视智能识别方法、装置、终端及介质在权利要求书中公布了：1.基于眼部图像的斜视智能识别方法，其特征在于，所述方法包括： 将眼部图像输入眼球分割网络，获得瞳孔区域信息和角膜映光点信息，所述眼球分割网络为用于分割眼部图像的卷积神经网络； 基于所述瞳孔区域信息和所述角膜映光点信息，获得反映瞳孔与角膜映光点之间位置关系的单眼角膜反射率； 将所述瞳孔区域信息、所述角膜映光点信息和所述单眼角膜反射率输入随机森林模型，获得第一斜视预测结果； 将眼部图像输入高维特征提取网络，获得反映斜视状态的瞳孔特征； 融合所述单眼角膜反射率和所述瞳孔特征，获得第二斜视预测结果； 将所述第一斜视预测结果和所述第二斜视预测结果进行加权平均，获得斜视识别结果； 所述融合所述单眼角膜反射率和所述瞳孔特征，获得第二斜视预测结果，包括： 将所述单眼角膜反射率与所述瞳孔特征进行向量相乘，获得融合特征； 将所述融合特征输入全连接层，获得所述第二斜视预测结果； 所述将所述瞳孔区域信息、所述角膜映光点信息和所述单眼角膜反射率输入随机森林模型，获得第一斜视预测结果，包括： 基于所述瞳孔区域信息，获得瞳孔坐标和瞳孔半径； 基于所述角膜映光点信息，获得角膜映光点的坐标； 将所述瞳孔坐标、所述瞳孔半径、所述角膜映光点的坐标和所述单眼角膜反射率输入随机森林模型，根据投票机制获得所述第一斜视预测结果。

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