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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于裸眼3D成像的动态视觉训练方法、系统、电子设备及存储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：CN119970454B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510342629.2，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于裸眼3D成像的动态视觉训练方法、系统、电子设备及存储介质是由金柯妙;王卫红;孙振轩;郑逸;吴子涵;刘英诚;董立澄设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于裸眼3D成像的动态视觉训练方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于视觉训练领域，公开了一种基于裸眼3D成像的动态视觉训练方法、系统、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取用户眼球的实时运动信息，并对所述实时运动信息进行分析，得到用户的视角变化参数；基于所述视角变化参数，利用视差估计算法对输入的左右视图图像进行特征提取和匹配，得到像素级虚拟视图；基于所述像素级视差图进行动态渲染，得到3D视图；生成训练任务，基于所述训练任务选取所述3D视图并对用户的动态视觉进行训练。本发明采用模块化架构设计人工智能算法，支持在线学习和更新，实现了智能化、个性化的视觉训练，可有效提升用户的视觉认知能力。

本发明授权一种基于裸眼3D成像的动态视觉训练方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于裸眼3D成像的动态视觉训练系统，其特征在于，包括：视角变化参数获取模块、虚拟视图生成模块、3D视图渲染模块和训练模块； 所述视角变化参数获取模块用于获取用户眼球的实时运动信息，并对所述实时运动信息进行分析，得到用户的视角变化参数； 所述虚拟视图生成模块基于所述视角变化参数，利用视差估计算法对输入的左右视图图像进行特征提取和匹配，得到像素级虚拟视图； 所述3D视图渲染模块基于所述像素级虚拟视图进行动态渲染，得到3D视图； 所述训练模块用于生成训练任务，基于所述训练任务选取所述3D视图并对用户的动态视觉进行训练； 所述视角变化参数获取模块包括：预处理单元、第一特征提取单元、聚类单元、变化趋势确定单元和参数查找单元； 所述预处理单元用于获取用户眼球的实时运动信息，对所述实时运动信息进行去噪和异常值清洗，得到清洗后眼动数据； 所述第一特征提取单元利用卷积神经网络模型对所述清洗后眼动数据进行特征提取和分析，得到视角变化特征向量； 所述聚类单元针对所述视角变化特征向量，通过聚类算法进行分类，将相似的特征向量聚合在一起，得到代表不同视角变化模式的聚类中心； 所述变化趋势确定单元用于计算视角变化特征向量与各个所述聚类中心之间的距离，找出距离最近的聚类中心，将对应的视角变化模式作为当前用户的视角变化趋势； 所述参数查找单元基于所述视角变化趋势从视角变化参数映射表中查找对应的量化参数，得到所述视角变化参数； 所述虚拟视图生成模块包括：第二特征提取单元、匹配单元、去噪单元、三维重建单元和融合单元； 所述第二特征提取单元根据所述左右视图图像和所述视角变化参数，利用卷积神经网络模型对左右视图图像进行特征提取，得到左右视图图像的特征图； 所述匹配单元利用特征匹配算法对所述特征图进行匹配，计算出每个像素点在左右视图图像中的位置偏移量，生成初始视差图； 所述去噪单元用于对所述初始视差图进行去噪，得到平滑视差图； 所述三维重建单元将所述平滑视差图与所述左右视图图像的像素信息相结合，通过三维重建算法计算出场景的深度信息，生成像素级深度图； 所述融合单元用于对所述像素级深度图进行后处理，并与原始左视图图像进行融合，得到所述像素级虚拟视图； 所述训练模块包括：任务模板确认单元、训练任务生成单元、场景构建单元和训练单元； 所述任务模板确认单元根据训练目标和要求，从预先构建的任务模板库中选择若干匹配度较高的任务模板作为基础模板； 所述训练任务生成单元用于对所述基础模板进行解析，提取出模板中的关键元素，并基于所述关键元素生成所述训练任务； 所述场景构建单元基于所述训练任务选取所述3D视图生成训练场景； 所述训练单元结合训练场景，基于所述训练任务对用户的动态视觉进行训练。

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