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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种动态观测者间眼动一致性的测算和预测方法及终端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：CN114004867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202111280792.9，技术领域涉及：G06T7/254；该发明授权一种动态观测者间眼动一致性的测算和预测方法及终端是由闵雄阔;岳姣敏;翟广涛;朱丹丹;朱煜程;孙伟设计研发完成，并于2021-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态观测者间眼动一致性的测算和预测方法及终端在说明书摘要公布了：本发明提供一种动态观测者间眼动一致性的测算方法，包括：获取N个观测者在观看视频时的眼动数据，并对所述眼动数据进行处理；通过处理过的眼动数据中的单帧图像，获得单个观察者的观测者间眼动一致性；重复，直至获得所有观察者的观测者间眼动一致性；将观察者的观测者间眼动一致性进行处理，得到单帧图像的动态观测者眼动一致性的值。也提一种动态观测者间眼动一致性的预测方法，基于所述的动态观测者间眼动一致性的测算方法获得的数据训练模型；使用所述训练好的模型进行动态观测者间眼动一致性的预测。本发明是针对的视频的观测者间眼动一致性预测的方法，且运用了深度学习的技术，结合了帧间运动特征，得到了较为准确的结果。

本发明授权一种动态观测者间眼动一致性的测算和预测方法及终端在权利要求书中公布了：1.一种动态观测者间眼动一致性的预测方法，其特征在于，包括： 构建结合图像信息和运动信息的深度学习特征提取及回归模型； 基于一种动态观测者间眼动一致性的测算方法获得的数据训练模型，其中所述测算方法，包括如下步骤： S1，获取N个观测者在观看视频时的眼动数据，并对所述眼动数据进行处理； S2，通过处理过的眼动数据中的单帧图像，获得单个观察者的观测者间眼动一致性； S3，重复S2，直至获得所有观察者的观测者间眼动一致性； S4，根据所有观察者的观测者间眼动一致性，确定单帧图像的动态观测者眼动一致性的值； 使用训练好的模型进行动态观测者间眼动一致性的预测； 构建的模型由双通道特征提取子网和全连接回归子网构成，其中，双通道特征提取子网由内容分支和运动流分支两个分支构成，全连接回归子网包括一个平均池化层和全卷积层； 光流分支包括一个卷积层和四个残差层，第一个卷积层的尺寸为，四个残差层中残差网络数量分别为3、4、6和3，残差网络分别包括，，和的卷积层，每一个残差层的分别提取一个输出作为运动特征； 内容分支包括一个卷积层和四个残差层，第一个卷积层的尺寸为，四个残差层中残差网络数量分别为3、4、6和3，残差网络在运动分支的基础上，分别增加了，，和的卷积层；分别提取每一个残差网络的输出作为内容特征，与运动特征进行结合，作为下一层的输入。

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