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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于多尺度卷积的眼动事件检测方法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：CN116386124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202310161594.3，技术领域涉及：G06V40/18；该发明授权基于多尺度卷积的眼动事件检测方法是由郑洋;梁一唯;梁继民;郭开泰;胡海虹;王梓宇设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度卷积的眼动事件检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于多尺度卷积的眼动事件检测方法，包括以下步骤：步骤1、眼动序列的预处理；步骤2，利用UNet模型对差分眼动序列进行多尺度特征提取与特征融合；步骤3，使用循环神经网络模拟眼动事件序列；步骤4、使用线性全连接层和Softmax将眼动序列中每一时刻的样本点分类为注视、眼跳和眼跳后震荡，实现眼动事件检测；步骤5、使用事件级Cohen’sKappa来对分类后的三种眼动事件进行性能评估。本发明方法解决了单一尺度卷积核的卷积神经网络无法有效提取小样本事件的特征所造成的限制眼动事件检测方法性能的问题。

本发明授权基于多尺度卷积的眼动事件检测方法在权利要求书中公布了：1.基于多尺度卷积的眼动事件检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、眼动序列的预处理； 步骤2，利用UNet模型对差分眼动序列进行多尺度特征提取与特征融合； 步骤2中，UNet模型由编码器和解码器组成，其中编码器模块负责特征提取，由4个下采样块组成，每个下采样块由两个的卷积核进行卷积以及一个的池化核进行最大池化构成；解码器模块负责恢复原始分辨率，由4个上采样块组成，每个上采样块由上采样产生的特征向量与同一层级下采样块产生的特征向量进行特征融合操作以及两个的卷积核进行的卷积操作构成，其中每个上采样块经过上采样之后得到的特征向量与同一层级下采样块产生的相同维度的特征向量进行特征融合，从而实现多尺度卷积的特征融合，使得模型对大样本和小样本具有相同的关注度； 步骤3，使用循环神经网络模拟眼动事件序列； 步骤3中，使用的循环神经网络为3层，每层包含64个神经元； 步骤4、使用线性全连接层和Softmax将眼动序列中每一时刻的样本点分类为注视、眼跳和眼跳后震荡，实现眼动事件检测； 步骤5、使用事件级Cohen’sKappa来对分类后的三种眼动事件进行性能评估。

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