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龙图腾网获悉中国兵器装备集团自动化研究所有限公司申请的专利一种眼动视线跟踪方法、装置、设备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：CN119882991B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411871089.9，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权一种眼动视线跟踪方法、装置、设备及介质是由魏宝帅;李亚南;曾刊;刘小磊;樊鹏;董琦昕;范文丽设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种眼动视线跟踪方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种眼动视线跟踪方法、装置、设备及介质，涉及图像处理技术领域，该方法使用了深度学习模型通过大量数据进行训练，提高了眼动视线跟踪的预测准确度。这种高准确度有助于确保眼动视线跟踪系统在不同场景和个体间都具有出色的表现，为医疗应用提供可靠的数据支持。深度学习模型具备自适应性，能够根据不同患者、不同环境的眼动行为特点进行调整。这使得眼动视线跟踪系统更具通用性，适用于广泛的医疗应用场景，同时能够适应个体差异。深度学习模型的高效性能使得眼动视线跟踪系统能够实时地处理和分析眼动数据。

本发明授权一种眼动视线跟踪方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种眼动视线跟踪方法，其特征在于，包括： 获取待测生命体眼部的当前帧的RGB图像、前一帧的RGB图像和前一帧预测的热力图；所述热力图用于表示前一帧中目标中心点的位置和置信度； 将所述当前帧的RGB图像、所述前一帧的RGB图像以及所述热力图输入深度学习点跟踪网络中，以获得对关键眼动特征点的预测形成眼动轨迹； 所述深度学习点跟踪网络用于执行以下操作： 采用卷积层和批归一化层将所述当前帧的RGB图像、所述前一帧的RGB图像以及所述热力图按位相加获得融合的特征图； 将所述融合的特征图输入全卷积神经网络，以便所述全卷积神经网络预测出热力图分支、偏移分支、尺寸分支以及关联分支；所述热力图分支用于输出不同类别物体的中心点的位置和置信度；所述偏移分支用于输出目标中心点相对于网格中心的偏移量；所述尺寸分支用于输出目标的宽度和高度；所述关联分支用于输出目标中心点相对于前一帧中心点的位移向量； 每个类别的所述热力图分支中提取获得若干峰值点； 在若干所述峰值点中提取前目标数量的点作为检测到的中心点； 针对每个所述中心点根据各自对应的所述偏移分支、所述尺寸分支以及所述关联分支的输出计算获得各个所述中心点在当前帧和前一帧的边界框坐标，以及各个所述中心点与前一帧中心点的关联关系。

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