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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种驾驶员视觉注意力预测方法、系统、设备及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：CN114092900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202111258136.9，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种驾驶员视觉注意力预测方法、系统、设备及介质是由苟超;周昱臣设计研发完成，并于2021-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种驾驶员视觉注意力预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种驾驶员视觉注意力预测方法、系统、设备及介质，方法包括：获取驾驶场景下的初始图像和训练数据；对所述初始图像进行预处理操作，得到预处理图像；将所述训练数据输入结合卷积神经网络和Transformer的注意力预测网络，训练得到注意力预测模型；将所述预处理图像输入所述注意力预测模型，输出得到注意力预测概率图；对所述注意力预测概率图进行彩色可视化处理，得到注意力预测结果图；能够很好地获取和结合局部和全局信息，准确地预测驾驶员在执行驾驶任务时的视觉注意力分布情况，可广泛应用于计算机视觉技术领域。

本发明授权一种驾驶员视觉注意力预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种驾驶员视觉注意力预测方法，其特征在于，包括： 获取驾驶场景下的初始图像和训练数据； 对所述初始图像进行预处理操作，得到预处理图像； 将所述训练数据输入结合卷积神经网络和Transformer的注意力预测网络，训练得到注意力预测模型； 将所述预处理图像输入所述注意力预测模型，输出得到注意力预测概率图； 对所述注意力预测概率图进行彩色可视化处理，得到注意力预测结果图； 所述将所述预处理图像输入所述注意力预测模型，输出得到注意力预测概率图，包括： 将所述预处理图像输入初始化卷积层进行特征提取，得到初始化特征； 将所述初始化特征输入Transformer编码器中获取全局信息，输出初始化全局信息特征； 将所述初始化全局信息特征输入混合特征提取模块，输出混合特征信息； 将所述混合特征信息输入解码器，输出注意力预测概率图； 所述Transformer编码器包括图像序列化处理模块、Transformer层和形变层； 所述图像序列化处理模块用于将初始化特征进行图像块剪切处理，并转换得到初始一维序列； 所述Transformer层用于对所述初始一维序列进行自注意力计算得到目标一维序列； 所述形变层用于对所述目标一维序列按照像素顺序进行排列，得到所述初始化全局信息特征。

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