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龙图腾网获悉南航科技(广东横琴)有限公司申请的专利一种融合脑电信号与非接触式眼动仪的眼动追踪系统、方法及设备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：CN120406749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510911902.9，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权一种融合脑电信号与非接触式眼动仪的眼动追踪系统、方法及设备是由黄智豪;杨磊;杨实;王中兴;王兆祎;王治宇;田琼;李雨菲;阮文新设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合脑电信号与非接触式眼动仪的眼动追踪系统、方法及设备在说明书摘要公布了：本发明属于眼动追踪领域，具体涉及了一种融合脑电信号与非接触式眼动仪的眼动追踪系统、方法及设备。旨在解决现有技术非接触式眼动仪采集范围有限以及EEG信号推断眼动行为空间分辨率低的问题。本发明包括：通过同步采集眼动数据与脑电信号，经校准映射和时序对齐预处理后，利用眼动注视点标签监督训练脑电模态行为识别模型，建立两种模态的关联关系。在线阶段采用动态融合策略，当眼动数据有效时将模型预测结果与眼动数据融合输出注视点，眼动失效时则结合模型预测与历史数据计算注视点，实现脑电信号对眼动追踪的增强补偿，有效弥补单一EEG信号空间分辨率低的缺陷，提升系统在复杂场景下的鲁棒性和追踪精度。

本发明授权一种融合脑电信号与非接触式眼动仪的眼动追踪系统、方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种融合脑电信号与非接触式眼动仪的眼动追踪系统，其特征在于，该系统包括： 数据采集模块，用于同步采集非接触式眼动仪的眼动数据和脑电信号； 校准与预处理模块，对所述眼动数据进行校准映射至屏幕坐标系，并对所述脑电信号进行滤波去噪及时间同步对齐的预处理，生成时序对齐的多模态数据； 离线模型训练模块，基于所述多模态数据，以眼动仪提供的注视点标签作为监督信号，训练预构建的脑电模态的眼动行为识别模型；所述脑电模态的眼动行为识别模型用于学习脑电信号和眼动数据之间的关联； 所述脑电模态的眼动行为识别模型包括： 时间卷积网络层，用于从预处理后的脑电信号中提取局部时序特征，通过因果卷积和扩张卷积操作，捕获由眼动行为引发的脑电瞬态波形变化，并与所述眼动数据在时间窗上对齐，建立脑电信号与眼动数据的初步关联； 双向长短期记忆网络层，用于接收时间卷积网络层输出的时序特征，通过前向和后向LSTM单元分别建模脑电信号在时间轴上的历史数据与未来预测数据，生成包含时序上下文信息的特征序列；所述特征序列与眼动标签中的扫视方向、注视持续时间信息相关联； 注意力机制层，用于对双向长短期记忆网络层输出的所述特征序列进行加权聚合，计算各时间点特征对当前眼动行为分类或注视点预测的贡献权重，聚焦于眼动事件对应的脑电波形片段；其中，所述眼动事件包括扫视启动和眨眼； 多模态特征融合层，获取所述眼动数据并提取眼动特征向量，与所述注意力机制层输出的加权聚合后的特征向量在融合层合并，得到融合特征向量； 输出层，基于所述融合特征向量，输出眼动行为类别概率分布或注视点坐标回归值，所述输出层的监督信号由眼动仪提供的标签直接生成，包括注视点位置、扫视方向及幅度中的至少一种； 在线多模态融合与推理模块，用于实时获取眼动数据和脑电信号；判断校准后的所述眼动数据是否有效； 若有效，则将预处理后的脑电信号输入至脑电模态的眼动行为识别模型中，得到预测结果，将所述预测结果和校准后的所述眼动数据采用融合策略，输出融合后的注视点； 若无效，则将预处理后的脑电信号输入至脑电模态的眼动行为识别模型中，得到预测结果，结合历史数据计算得到注视点。

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