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龙图腾网获悉南通诺瞳奕目医疗科技有限公司;北京诺瞳奕目医疗科技有限公司申请的专利基于多模态融合的视线点坐标计算方法及系统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：CN121541788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610065499.7，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权基于多模态融合的视线点坐标计算方法及系统是由阿金卡·杰迪普辛格·普尔设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态融合的视线点坐标计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态融合的视线点坐标计算方法及系统，具体涉及人机交互技术领域，本发明通过图像采集子单元、传感器采集子单元和生理信号采集子单元，得到第一多模态视线数据集，进行预处理得到第二多模态视线数据集；基于第二多模态视线数据集进行局部视线数据融合得到融合后的眼球特征数据，再进行全局视线数据融合，得到全局视线置信坐标；最后结合预先建立的个体模型库和自适应算法模型计算视线点坐标并进行优化，得到优化后的视线点坐标输出至交互系统进行人机交互；本发明通过采用分层多模态数据融合的方式，局部融合提高眼球特征定位的准确性，在全局层次上进行进一步融合，从而提高计算的稳定性和适应性。

本发明授权基于多模态融合的视线点坐标计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态融合的视线点坐标计算方法，其特征在于：包括： S1：通过数据采集技术，实时采集多模态视线数据，包括图像采集子单元、传感器采集子单元和生理信号采集子单元，得到第一多模态视线数据集； S2：对采集到的多模态视线数据集进行预处理，包括图像数据去噪、传感器数据滤波和生理信号特征提取，得到第二多模态视线数据集； S3：基于第二多模态视线数据集，将去噪后的图像数据和滤波后的传感器数据进行局部融合，得到融合后的眼球特征数据； 所述S3中融合后的眼球特征数据，包括： S3.1：基于第二多模态视线数据集，从去噪后的眼球图像序列Idex,y,t中提取瞳孔位置P_imgt=x_p,y_pT和角膜反射点位置G_imgt=x_g,y_gT；然后计算眼球特征向量V_imgt，V_imgt=P_imgt-G_imgt，V_imgt的维度为2×1，V_imgt=vx,vyT，vx,vy为局部眼球视线点坐标； S3.2：基于第二多模态视线数据集，在图像帧间隔Δt，通过滤波后的传感器数据whk和ahk对眼球运动进行预测，构建眼球运动预测模型Δθpre，Δθpre=whk×Δt+12×ahk×Δt2，Δθpre为在时间间隔内眼球三维旋转角位移，维度为3×1，Δθpre=Δθx,Δθy,ΔθzT； 所述S3中融合后的眼球特征数据，还包括：S3.3：基于眼球三维旋转角位移Δθpre，采用雅可比矩阵J和增益矩阵K1，对眼球特征向量V_imgt进行校正，得到融合后的眼球特征数据Vfust，Vfust=V_imgt+K1×J×Δθpre，K1为一个对角矩阵，对角元素为k1x和k1y，维度为2×2，J的维度为2×3，矩阵J中的每一个元素都是一个偏导数，表示每个方向的旋转会引起图像坐标方向上像素的位移量； S4：将融合后的眼球特征数据与第二多模态视线数据集中的生理信号特征进行全局融合，构建多模态注意力状态映射模型，得到眼球特征数据的全局视线置信坐标； S5：基于眼球特征数据的全局视线置信坐标，结合预先建立的个体模型库和自适应算法模型计算视线点坐标并进行优化，得到优化后的视线点坐标； S6：将优化后的视线点坐标实时输出至交互系统进行人机交互。

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