武汉大学应申获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于车载前视影像的驾驶员注意力预测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：CN118609104B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202410846366.4，技术领域涉及：G06V20/59；该发明授权基于车载前视影像的驾驶员注意力预测方法及系统是由应申;杨皓然;苏俊如;何山;曾卓源设计研发完成，并于2024-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于车载前视影像的驾驶员注意力预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于车载前视影像的驾驶员注意力预测方法及系统，方法包括：提取车载前视影像的颜色、纹理等视觉特征；提取车载前视影像的语义特征，包括道路、行人、车辆与交通设施等；结合视觉特征与语义特征获得融合特征，映射车载前视影像对驾驶员注意力的吸引要素；对多帧的融合特征进行记忆、推理，获得预测帧的融合特征，并解码预测帧的融合特征与使用生成对抗神经网络监督获得驾驶员注意力。本发明实现快速识别时序图像关键信息，有助于设计自动驾驶任务、优化视觉场景理解和提供决策知识。
本发明授权基于车载前视影像的驾驶员注意力预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于车载前视影像的驾驶员注意力预测方法，其特征在于，包括： 基于获取的车载前视影像，进行视觉特征与语义特征提取，采用VIT神经网络提取所述视觉特征时只进行位置编码；提取所述语义特征包括：使用DeepLabv3语义分割神经网络对车载前视影像进行交通环境下的语义分割，得到若干语义图像；使用卷积神经网络对语义图像进行感知与编码，将若干所述语义图转换为若干语义节点；使用全连接神经网络构建语义节点之间的关联，获取语义节点邻接矩阵；将获取的语义节点特征与语义节点邻接矩阵作为图的表达形式，构成语义图；使用3层图卷积GCN神经网络对所述语义图进行编码，得到语义特征； 基于提取的视觉特征与语义特征，进行视觉特征与语义特征融合； 基于融合后的特征，进行时空序列预测与驾驶员注意力生成。
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